• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.451-457
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• 2012

최근, ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 실시간 교통 정보를 이용하는 수요가 급증하면서, 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 그러나 기존의 경로탐색 알고리즘의 대부분은 최단경로 탐색을 위한 알고리즘으로, 정적인 거리 및 운행 시간정보를 사용하여 최적 경로를 계산하여 운전자에게 제공하기 때문에 교통량에 따라 동적으로 변하는 현 시점에서의 최적의 경로를 제공하지 못하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 감속률과 거리에 기반한 동적 경로 선정을 위한 의미적 최단거리 알고리즘(Semantic Shortest Path algorithm with Reduction ratio & Distance, SSP_RD)과 감속률과 거리에 기반한 이동 경로 예측 모형화 및 동적 이동 경로 링크 맵을 제안한다.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제3권1호
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• pp.79-104
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• 2002

A system dynamics project is going on for forecasting automobile market in Korea. The project is made up of three stages, and the first stage has been wrapped up. As the first attempt, most efforts have been focused on the sound foundation rather than the exact forecast. The model consists of three sectors; the supply sector, the demand sector, and the population sector. The supply sector is a simple stock and flow diagrams representing the supply capacities of all automobile types. The major effort is made on the demand sector and the population sector. The demands are divided into three categories; replacement demands, new demands, and additional demands. The model applies “one car per person" concept, and assumes there will be no additional demands for a while. The replacement demands are calculated based on a simple stock and flow diagram. The new demands are calculated via Bass models; each bass model represents a diffusion for each age group. The population is divided into 101 age groups (age 0 to age 100). The model has been calibrated with past 10 year data (1990 - 1999), and tested for the next two years (2000-2001). The results ware acceptable, although a fine tuning is required. Now the second stage is going on, and most of efforts are made how to incorporate the economic and cultural factors.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제11권1호
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• pp.34-36
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• 1997

기계기구의 설계나 개발시 개발제품의 표준화 및 양호한 호환성, 공작상 공기의 단축, 가격저하등의 장점을 갖는 계열화 설계기법으로 CAE에의한 방법을 소개했다. 특히 대형기기에서부터 초정밀 기기 등에 대한 설계나 개발시 표본모델을 선정하고 그로부터 물리적이고 기술적인 부분의 면밀한 분석을 통해서 고유한 특징을 추출하고 이에 대한 유추론적 수학의 해석으로서 추구하고자 하는 크게에 대한 특성 실험을 예측할 수 있고 최적 설계상의 데이터를 사전에 검증하므로 수요자가 요구하는 설계 표본을 이끌어 낼 수 있다. 본 연구에서는 설계자가 계산기를 이용한 계열화 설계에 있어서의 유추론적 알고리즘과 설계정수 및 제한요소들의 처리 방법을 제시하고 각종 임의의 계열화 기기에 대한 단계별 기능 및 기술적인 데이터의 유도 과정을 액츄에이터를 모델로 선정하여 분석했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.6-9
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• 2015

현대인들의 생활수준 향상과 기술의 발전에 따라 보안, 안전 등 미처 고려되지 않던 분야들이 다양한 영역에서 부각되면서 CCTV, IP카메라, 차량용 블랙박스와 같은 영상기반 시스템에 대한 시장수요가 증가하고 있다. 이에 맞춰 다양한 영상기반 시스템들이 개발되고, 개발 단계에서 낭비되는 시간을 줄이기 위해 프로토타이핑의 필요성이 대두되고 있지만 기존의 프로토타이핑을 위한 도구는 비용이나 속도측면에서 제한적이다. 본 논문에서는 영상기반 시스템 중 블랙박스의 하드웨어를 풀 시스템 에뮬레이터를 이용하여 모델링하고 수행되는 명령어 추출을 통해 시스템의 특성을 예측할 수 있는 하드웨어 프로토타이핑 도구를 제안한다. 또한 ARM 시스템용으로 컴파일 된 프로그램의 실행 여부를 확인하고, 프로그램을 구성하는 명령어와 추출도구를 통해 추출된 명령어를 비교하여 동작을 확인한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.224-224
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• 2022

물부족, 수질오염, 조류발생 등 효율적 물관리를 위해서는 물정보 통합이 필요하지만 부처별/목적별로 개별 생산·관리되어 물관리 현안에 효과적으로 대응하기 어려운 실정이다. 물관리 현안 대응 의사결정을 위해서는 현재 상황에 대한 정확한 인식과 장래(1,3개월) 수자원 상황을 고려한 예측·분석체계 구축 필요하며, 이를 위해서는 수원별 가용수량, 지역별 물사용량 및 회귀수량 등 지자체, 유역, 하천을 연계한 실제 물이용 정보 기반의 물배분 현황 분석체계 구축이 필요하다. 본 연구에서는 물수급 관련 수요·공급 시설의 위치를 연결하는 물수급 분석 알고리즘 개발을 통해 지형공간정보의 위상(topology) 관계를 설정하여 물수급 분석의 계산순서를 선정하고, 시계열 DB를 입력하여 전국 약 40만개 이상의 일단위 물수급 분석 정보생산체계를 구축하였다. 본 연구에서 개발된 물수급 분석 모형은 향후 물관련 이슈 지역의 용수공급능력 평가 및 디지털트윈 등 다양한 수자원 정책평가에 활용될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.285-301
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• 2023

비대면 교육의 중요성 및 필요에 따른 수요가 증가함에 따라 국내외 온라인 교육 오픈 플랫폼이 활성화되고 있다. 본 플랫폼은 대학 등 교육 전문기관과 달리 학습자의 자율성이 높은 특징을 가지며 이에 따라 개인화된 학습 도구를 지원하기 위한 학습 행동 데이터의 분석 연구가 중요시 되고 있다. 실제적인 학습 행동을 이해하고 패턴을 도출하기 위하여 프로세스 마이닝이 다수 활용되었지만 온라인 교육 플랫폼과 같이 자기 관리형(Self-regulated) 환경에서의 학습 로그를 기반한 사례는 부족하다. 또한, 대부분 프로세스 모델 도출 등의 모델 관점에서의 접근이며 분석 결과의 실제적인 적용을 위한 개별 패턴 및 인스턴스 관점에서의 방법 제시는 미흡하다. 본 연구에서는 온라인 교육 오픈 플랫폼 내 학습 패턴을 파악하기 위하여 프로세스 마이닝을 활용한 분석 방법을 제시한다. 학습 패턴을 다각도로 분석하기 위하여 모델, 패턴, 인스턴스 관점에서의 분석 방법을 제시하며, 프로세스 모델 발견, 적합도 검사, 군집화 기법, 예측 알고리즘 등 다양한 기법을 활용한다. 본 방법은 국내 오픈 교육 플랫폼 내 기계학습 관련 강좌의 학습 로그를 추출하여 분석하였다. 분석 결과 온라인 강의의 특성에 맞게 비구조화된 프로세스 모델을 도출할 수 있었으며 구체적으로 한 개의 표준 학습 패턴과 세 개의 이상 학습 패턴으로 세분화할 수 있었다. 또한, 인스턴스별 패턴 분류 예측 모델을 도출한 결과 전체 흐름 중 초기 30%의 흐름을 바탕으로 예측하였을 때 0.86의 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 프로세스 마이닝을 활용하여 학습자의 패턴을 체계적으로 분석한다는 점에서 기여점을 가진다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.665-675
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• 2002

상수관망에서 관로파열을 예측하고 파열영향을 감소시키는 작업은 관망의 신뢰도와 밀접한 관계가 있다. 기존의 상수관망의 설계에서는 관로의 배치 및 각 관로에 대한 수리학적 능력 및 파열에 대한 영향이 고려되지 않았다. 본 연구에서는 도학을 이용하여 상수관망의 기하학적 구성상태에 따른 관로 파열에 대한 영향을 예측하고 영향을 감소시켜 상수관망의 신뢰도를 증가시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 기존의 상수관망은 폐합관로를 이루고 있지만 특정관로가 파열되었을 경우 적정한 유량공급이 불가능하여 관망의 대부분의 절점에 심각한 수두감소와 같은 부작용이 발생할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 관로파괴 영향해석 기법을 이용하여 관망 설계시 적절한 관경 및 관로를 배치를 구성하여 관로 파괴시 발생하는 수요절점에서의 극단적인 수두감소를 극복할 수 있었고 사용자들에게 안정적인 유량공급이 가능하여 보다 신뢰성 있는 상수관망 시스템이 될 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.142-146
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• 2016

최근 저해상도 기상자료를 바탕으로 한 단기간에 내린 폭우나 극심한 가뭄 등과 같은 국지적인 기상 예보는 한계가 있기 때문에 고해상도 기상자료에 대한 수요가 증대되고 있으며, 특히 지형이 복잡한 한반도의 경우 지형적인 영향을 고려한 고해상도 기상자료가 요구되고 있다. 하지만 현재 기상청에서 제공하는 남한 지역의 지상 관측 자료는 약 10km의 불규칙한 간격으로 분포하고 있으며 이는 복잡한 남한지역의 지형 특성을 고려하기에는 해상도가 낮아 상세한 기상 현상을 예측하기 힘들다. 또한, 북한의 경우 사용가능한 관측 자료가 부족하여 한반도 전체를 대상으로 한 기상 예보 및 기후 특성 분석에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 강수 예측 모형인 QPM(Quantitative Precipitation Model)을 이용하여 3시간 간격의 현재기후(2000-2014년)에 대한 한반도 지역의 1km 강우 자료를 복원하였다. 관측 자료가 부족한 북한의 경우 재분석 자료를 이용하여 1km 해상도의 강우 자료를 복원하였다. 이를 위해 몇 가지 특정한 강우 Case를 선별하였고, QPM 수행 시 필요한 강수, 상대습도, 지위고도, 연직 기온, 연직 바람장 등의 변수에 대하여 남한 지역에 해당하는 지점의 여러 재분석 자료와 실제 남한 지역의 지상/고층 관측 자료와의 비교 및 Correlation 분석을 통해 가장 적절하다고 판단되는 재분석 자료인 NASA에서 제공하는 MERRA Reanalysis data를 선정하였다. 또한, 소규모 지형효과를 고려하기 위한 상세 지형자료로 고해상도 지형 자료인 DEM(*Digital Elevation Model) 1km 자료를 사용하였다. 한반도의 강우를 복원하기 위하여 Barnes 기법을 이용하여 불규칙적으로 분포해 있는 강수량 데이터를 규칙적인 자료로 격자화 하였고, 격자화 한 10km 해상도의 자료를 QPM을 통해 복잡한 지형 특성을 고려한 1km 해상도의 강우 자료로 복원하였다. 또한, QPM의 모의 성능을 검증하기 위하여, 위에서 선별한 특정 강우 Case에 대하여 복원한 1km 강우자료와 200m 이내의 거리에서 겹치는 지상관측자료와의 비교를 통하여 모의 성능을 검증하였다. 본 연구를 통해 복원된 한반도 상세 강우 자료를 통해 통일을 대비한 기상, 농 수산업, 수자원 등 다양한 분야에서 활용 될 수 있으며, 국지적인 폭우 및 가뭄 등의 이상 기상 현상을 분석하는 데 참고 기초 자료로써 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1183-1193
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• 2021

Low flow는 하천수의 공급관리 및 계획, 관개용수 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 유황곡선을 산정하기 위해서는 30년 이상의 충분한 기간의 유량자료의 확보가 필수적이다. 하지만 국가하천 단위 이하의 하천의 경우 장기간의 유량자료가 없거나 중간에 일정기간 동안 결측된 관측소가 있어 하천별 유황 곡선을 산정하기에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측 유역의 유황을 예측하기 위해 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis), ARIMA 모형 등 통계학적 기반의 기법들을 사용하였지만, 최근에는 머신러닝, 딥러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 최신 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 제시한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수 값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 DNN 모형을 이용하여 미계측 유역에 적용 가능한 유황곡선을 산정하고자 한다. 먼저, 유황곡선에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들 간의 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 통계적 검증을 통해 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.135-147
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• 2015

전자 산업에서의 소형화와 디지털화에 따라 적층 세라믹 커패시터(Multi-Layer Ceramic Capacitors: MLCC) 또한 DC Blocking, 디커플링, 필터링 등의 기능이 이에 부응하여 그 수요가 꾸준히 증가해왔다. 이에 따라 MLCC의 등가회로를 모델링하는 기법이 많이 연구되었는데, 지금까지의 연구를 살펴보면 대부분이 소자의 주파수 특성을 측정한 후, 그 결과를 바탕으로 소자를 모델링하므로 제작 과정과 측정 과정에서 물질적, 시간적 손실을 수반한다. 이를 해결하기 위한 방법으로 본 논문에서는 구조 정보와 물질 정보로부터 설계단계에서 MLCC의 임피던스 특성을 예측할 수 있는 모델링 방법을 제시한다. 미분 방정식으로 표현되는 결합 전송선로 방정식으로부터 임의의 N개 층을 가지는 다층 평판 커패시터(N-Layer Capacitor)의 임피던스를 구조 정보와 물질 정보의 수식으로 표현할 수 있음을 보였다. 이렇게 정의된 임피던스 수식으로부터 임의의 구조 정보와 물질 정보를 가지는 MLCC의 임피던스를 예측하였으며, EM 시뮬레이션 결과와 비교하였다. 그 결과, 제시한 임피던스 예측 모델링 결과와 측정 결과가 잘 일치하였고, EM 시뮬레이션보다 훨씬 빠르게 예측 결과를 얻을 수 있음을 보였다.