• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.67-70
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• 2022

최근 딥러닝 방법의 발전하면서 영상처리 및 컴퓨터 비전의 다양한 분야에서 딥러닝 기반의 알고리즘들이 그 이전의 방법들에 비하여 큰 성능 향상을 보이고 있다. 손실 영상 압축의 경우 최근 encoder-decoder 형태의 네트웍이 영상 압축에서 사용되는 transform을 대체하고 있고, transform 결과들의 엔트로피 코딩을 위한 추가적인 encoder-decoder 네트웍을 사용하여 HEVC 수준에 버금가는 성능을 내고 있다. 무손실 압축의 경우에도 매 픽셀 예측을 CNN으로 수행하는 경우, 기존의 예측방법들에 비하여 예측성능이 크게 향상되어 JPEG-2000 Lossless, FLIF, JEPG-XL 등의 딥러닝을 사용하지 않는 방법들에 비하여 우수한 성능을 내는 것으로 보고되고 있다. 그러나 모든 픽셀에 대하여 예측값을 CNN을 통하여 계산하는 방법은, 영상의 픽셀 수 만큼 CNN을 수행해야 하므로 HD 크기 영상에 대하여 지금까지 알려진 가장 빠른 방법이 한 시간 이상 소요되는 등 비현실적인 것으로 알려져 있다. 따라서 최근에는 성능은 이보다 떨어지지만 속도를 현실적으로 줄인 방법들이 제안되고 있다. 이러한 방법들은 초기에는 FLIF나 JPEG-XL에 비하여 성능이 떨어져서, GPU를 사용하면서도 기존의 방법보다 좋지 않은 성능을 보인다는 면에서 여전히 비현실적이었다. 최근에는 신호의 특성을 더 잘 활용하는 방법들이 제안되면서 매 픽셀마다 CNN을 수행하는 방법보다는 성능이 떨어지지만, 짧은 시간 내에 FLIF나 JPEG-XL보다는 좋은 성능을 내는 현실적인 방법들이 제안되었다. 본 연구에서는 이러한 최근의 몇 가지 방법들을 살펴보고 이들보다 성능을 더 좋게 할 수 있는 보조적인 방법들과 raw image에 대한 성능을 평가한다.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.1-19
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• 2023

본 연구는 학생 간의 연결에 어떤 속성이 유효한지 종단 네트워크 분석을 통해 알아보고자 하였으며, 종단 네트워크 모형인 TERGM (temporal exponential random graph model)과 SAOM (stochastic actor-oriented model) 통계적 모형을 사용하고 결과를 비교하였다. TERGM 모형은 네트워크 전체의 연결 형성을 바탕으로, SAOM 모형은 특정 행위자가 형성하는 주변 네트워크를 대상으로 연구 결과를 해석하였다. TERGM 모형은 시간 항을 통해 이전 시점의 영향을 표현하였으며, SAOM 모형은 비율 함수로 행위자의 기회에 의해 진화하는 네트워크를 구현해 시간적 종속성을 고려하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.70-70
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• 2021

강수의 변동성 중 특히 가뭄과 홍수의 급격한 연간 변화는 기후변화로 인하여 근래에 많이 발생하고 있다. 가뭄이 발생한 이후 홍수가 발생하거나 그와 반대의 현상이 발생하는 것을 날씨 편달(weather whiplash)라고 한다. 이러한 현상은 토양에 매설되어 수분을 저감하는 배수시설로 인하여 토양 수분 변동 및 무기질소 손실에 지배적은 영향을 준다. 이러한 질소 손실은 부영양화를 일으켜 생태계에 막대한 영향을 미치게 된다. 하지만, 토양 무기질소는 토양에서 체류시간이 길기 때문에 강우 변동성에 의해 발생하는 상호작용을 특정하고 분석하기에는 많은 어려움이 따른다. 이 문제를 해결하고자 이번 연구에서는 생태수문모형과 생물지질모형을 결함한 3차원 모델인 Dhara를 이용하여 토양 배수시설에서 유출되는 무기 질소의 농도 및 나이를 분석하였다. 여기서 나이란 화합물이 발생 하여 다른 형태로 변화하는데 걸리는 시간을 의미한다. 집중적으로 관리되는 경작지에 Dhara 모형을 적용하여 본 연구를 수행하였다. 토양 수분과 질소의 나이를 분석한 결과 반응 화합물인 질소의 경우 토양 수분(비반응 화합물)과 비교하여 이전의 강우상태에 많은 영향을 받는 것으로 분석이 되었다. 가뭄이후 홍수가 발생할 때 배수시설에서 발생하는 질소의 유출이 그 반대 기상 환경인 홍수 이후 가뭄이 발생할 때 보다 더 많이 발생한 것으로 나타났다. 하지만 배수 흐름의 경우 질소의 거동과 반대하는 현상을 보였다. 이러한 결과는 질소유출 저감하여 강 및 바다에서 부영양화를 감소하기 위해 강수의 변동성과 연계하여 분석한다면 새로운 질소유출 저감 대책을 수립할 수 있는 가능성을 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.289-289
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• 2022

최근 기후변화의 영향으로 인해 가뭄과 같은 자연재해의 발생빈도가 증가하고 있다. 가뭄은 지속 기간이 길고 정량적인 피해 규모 및 심도 파악이 어려우며, 사회, 경제적 피해와 함께 농업 시스템 전반에 심각한 영향을 줄 수 있는 재해이다. 국내 가뭄 발생 경향은 2000년 이후 급증하고 있으며, 2015년 및 2017년의 경우 이례적인 극심한 가뭄이 발생하는 등 2000년 이전과는 다른 경향을 보이고 있다. 따라서, 미래 기후변화에 따른 국내 가뭄 발생에 대비하기 위해서는 장기적인 가뭄 전망이 요구된다. CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project 6)에 의해 개발된 공통사회경제경로 SSP (Shared Socio-economic Pathways) 시나리오는 사회 및 경제적 요소를 내포하여 미래의 완화 및 적응 기반 기후변화 시나리오로 정의된다. 본 연구에서는 SSP 시나리오를 활용하여 미래 강수자료를 구축하여 기상학적 가뭄지수, SPI (Standaridzed Precipitation Index)를 산정하고 가뭄 특성을 분석하고자 한다. 강수자료의 경우 국내 ASOS (Automated Synoptic Observing System) 기상관측소 기준 56개소를 대상으로 1973년부터 2021년까지 49개년 자료를 수집하였으며, SSP 시나리오와 SPI를 활용하여 국내 지역을 대상으로 미래 기후변화에 따른 가뭄 전망을 수행하고자 한다. SPI는 시간척도에 따라 3개월, 6개월, 9개월, 12개월 시간척도를 적용하고, SSP 시나리오의 경우 SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, SSP5-8.5 시나리오를 적용하여 미래 기후변화 시나리오별 가뭄을 분석하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.357-357
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• 2022

도심지 하천의 수위예측을 위해서는 일반적으로 수리-수문모형을 기반으로한 홍수위 모형을 사용하고 있다. 하지만 이러한 모형들은 매개변수 추정방법 및 모형구축을 행한 사용자의 숙련도에 따라 불확실성이 매우 크다 이러한 문제점을 개선하기 위해 데이터 기반의 딥러닝기법을 이용한 하천수위 예측이 많이 연구되고 있으나 수문기상자료와 같이 이전 시간 값과의 상관성이 큰 자료를 활용하면서 발생하는 자기 예측(self Prediction) 현상이 발생한다. 또한 도심지 하천의 데이터 품질관리의 문제로 입력자료 구축에 어려움이 있다. 본 연구는 중랑천 유역을 중심으로 2015년 ~ 2020년 사이의 강우 및 수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며 하천의 수위 예측을 수행함에 있어 학습입력자료 구축시 강우사상의 구분 방법에 따른 예측결과 비교 및 지연시간 및 Embedding Dimension을 이용한 전처리를 통해 자기 예측 현상을 비교해 보았다. 본 연구를 통해 도심지 하천 수위예측의 학습입력자료 구성을 위한 방안을 제시하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.109-110
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• 2023

자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ships, MASS)은 4수준으로 구분되는데, 현재 세계적으로 수준 2-3 사이의 원격제어 자율운항선박이 상용화를 시작할 것으로 조사되었다. 원격제어 자율운항선박은 3 주요요소(MASS, 해상위성통신, 원격제어자)로 구성되는데, 주요한 문제는 통신 손실이다. 자율운항선박의 원격제어는 해사 위성통신을 이용할 수밖에 없는데, 이러한 해사 위성통신은 통신두절, 대용량 데이터 송수신에 의한 지연 등이 문제로 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 제어 데이터 송수신 과정에서 발생하는 지연시간이 충돌사고에 미치는 영향을 식별하기 위한 것으로, 우선하여 이러한 영향을 식별할 수 있는 실험방법을 고찰하고자 한다. 실험방법은 선박조종시뮬레이터를 이용할 것인데, 그 이전에 제어지연이 발생하는 메카니즘을 구현하고, 이러한 메카니즘에 의해서 정량적 및 정성적 분석이 가능한 방법론을 검토하였다. 본 연구는 자율운항선박에서 발생할 수 있는 제어지연이 항해안전에 미치는 영향의 과학적 식별과 평가에 관한 하나의 기반이될 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.86-93
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• 2024

기능적 자기 공명영상(functional magnetic resonance imaging;fMRI)의 발전은 뇌 기능의 매핑, 휴식 상태에서 뇌 네트워크의 이해에 상당한 기여를 하였다. 본 논문은 알츠하이머의 진행상태를 분류하기 위해 CNN-LSTM 기반의 분류 모델을 제안한다. 첫 번째로 특징 추출 이전 fMRI 데이터에서 잡음을 제거하기 위해 4단계의 전처리를 수행한다. 두 번째, 전처리가 끝나면 U-Net 구조를 활용하여 공간적 특징을 추출한다. 세 번째, 추출된 공간적 특징은 LSTM을 활용하여 시간적 특징을 추출하여 최종적으로 분류하는 과정을 거친다. 실험은 데이터의 시간차원을 조절하여 진행하였다. 5-fold 교차 검증을 사용하여 평균 96.4%의 정확도를 달성하였고 이러한 결과는 제안된 방법이 fMRI 데이터를 분석하여 알츠하이머의 진행을 식별하는데 높은 잠재력을 가지고 있음을 보여준다.

• 대기
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• 제23권3호
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• pp.283-291
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• 2013

대기-해양 상호작용의 과정에서 해양의 표층 수온이 대기 강제력에 의해 영향을 받는 상태인지 해양 강제력으로 작용하고 있는지를 파악하는 것은 매우 중요하다. Wu and Kirtmman(2007)은 대기-해양 상호작용을 이해하는 것이 대기 대순환 모형에서 표층수온이 강제력으로 작용하는 실험의 모의 결과에 중요한 역할을 할 수 있다고 제시 하였다. 즉 표층 수온이 해양 강제력으로 작용하는 경우 그와 같은 실험의 모의 결과가 관측과 유사하게 나타날 수 있는 반면 대기 강제력이 해양 표층 온도를 유도하는 경우 대기 대순환 모형의 모의 결과가 관측과는 전혀 다르게 나타날 수 있기 때문이다. 따라서 최근 지구 온난화에 기인하여 표층 수온이 증가하고 있는 경향에서 이와 같은 대기-해양 상호작용의 특성을 분석하는 것은 의미 있는 일이다. 본 연구에서는 1979년부터 2011년까지 33년간 남중국해 표층 수온과 주요 대기 변수들(강수량, 바람, 잠열속, 단복사량, 구름운량, 하층기압)과의 동시, 및 지연 상관성 분석을 통해 남중국해 대기-해양 상호작용의 특성 변화에 대하여 알아보았으며, 이와 같은 특성변화와 동아시아 여름철 강수량과의 상관성 변화를 확인하였다. 남중국해 지역의 여름철 해양 표층 수온과 강수량은 1990년대 후반을 경계로 그 상관성이 큰 차이를 보이고 있는 것으로 나타나 이 지역의 대기-해양 상호작용의 특성이 1990년대 후반 뚜렷한 변화가 있는 것으로 분석되었다(Fig. 7). 1990년대 후반 이전 시기에서는 남중국해에서 바람-증발 피드백 과정과 구름-복사 피드백 과정을 통해 하층기압의 감소가 동풍의 증가를 동반하면서 표층 풍속의 증가를 유도하고 그와 동시에 해양에서 대기로의 잠열속이 증가하는 상관성을 보였다. 또한 연직 상승운동의 증가는 구름운량의 증가와 함께 강수현상을 동반하면서 대기에서 해양으로 들어오는 단파복사의 양을 감소시키게 되고 이에 따라 해양의 표층 수온은 감소하게 된다. 즉 1990년대 후반 이전에는 이와 같은 일련의 대기-해양 상호작용 과정들을 통해 대기 변동성에 기인한 해양 변화의 특성이 강하게 나타났다고 볼 수 있다. 그에 반해 후반기의 경우에는 표층 수온의 변화에 따른 대기 변수들의 변화는 전반기와 큰 차이가 나타났다. 특히 지연 상관계수 분석은 남중국해 지역의 표층 수온의 증가는 시간 지연을 통해 잠열속량과 구름 운량 및 연직 속도의 증가와 상관성을 가지면서 단파 복사량의 감소와 함께 강수량의 증가의 상관성을 보였다. 비록 상관계수의 결과이지만 이와 같은 결과는 후반기 남중국해 표층 수온의 증가가 시간 지연을 두고 대기 변동성의 변화를 유도하고 있음을 보여주는 것이다. 나아가 대기 변수들 또한 상관성이 크지는 않지만 시간 지연을 두고 표층 수온의 변화와 어느 정도 상관성을 보여 1990년대 후반 이후에는 이전 시기에 비해 남중국해의 해양 강제력에 의한 대기 변동성이 뚜렷함과 동시에 시간 지연을 두고 해양과 대기의 상호작용이 일어났음을 추측할 수 있었다. 이와 같은 남중국해에서의 대기-해양 상호작용 특성 변화가 남중국해와 동북아시아 지역 강수량과의 상관성에 어떤 변화를 유도하는 지에 대해서도 살펴보았다. 후반기의 남중국해의 표층수온이 동북아시아 지역의 강수량 변동성과 음의 상관성을 보이고 나아가 남중국해의 강수량 변동성이 동북아시아 강수량 변동성과 유의한 음의 상관성이 나타났다. 이와 같은 상관성의 변화는 남중국해 지역의 표층수온이 해양 강제력으로 작용함으로 이 지역에서의 강수량 변동성이 동북아시아 강수량 변동성에 더욱 밀접한 상관성을 유도한 것으로 사료된다. 이와 같은 결과는 지구온난화 환경에서 남중국해 표층수온의 변화가 동아시아 몬순 특성에 민감한 강제력으로 작용할 수 있다고 제시된 기존 연구결과(Shin et al., 2011)와 어느 정도 일치하는 것이다. 향후 해양의 표층 수온이 강제력으로 작용할 때 동북아시아 강수량 변동성뿐만 아니라 다른 대기 변동 특성에 어떠한 변화를 보이는지 살펴보는 것은 이 지역에서의 기후 변동 특성을 이해하는데 중요할 것으로 사료된다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제8권
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• pp.11-20
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• 1967

증자대두(蒸煮大豆)에 납두균(納豆菌)(Bacillus subtilis Natto 492-2)을 접종(接種)하고 $38^{\circ}C$에서 발효(醱酵)시키면서 매(每) 10 시간(時間)마다 시료(試料)를 채취(採取) 처리(處理)하여 납두(納豆) 제조과정중(製造過程中)에 일어나는 단백질(蛋白質)의 변화(變化)와 peptide 및 amino acid의 생성양상(生成樣相)에 관(關)하여 다음과 같이 결과(結果)를 얻었다. 1. 증자대두(蒸煮大豆)의 불용성(不溶性) 단백태(蛋白態) 질소(窒素)가 84%에서 발효(醱酵) 50 시간(時間)에 44%로 감소(減少)하였고, 수용성(水溶性) 단백태(蛋白態) 질소(窒素)는 약간(若干)의 증가(增加)를 했지만, peptide, amino acid 및 ammonia 태(態) 질소(窒素)가 8%에서 45%로 증가(增加)하여 단백질(蛋白質)의 가수분해(加水分解)가 현저(顯著)하였다. 2. 납두균(納豆菌)에서 분비(分泌)된 효소(酵素)에 의(依)해 분해(分解)된 peptide 및 amino acid으로 분자사별(分子篩別)한 결과(結果), 대체(大體)로 A.P.L.이 작은 저급(低級) peptide가 많이 생성(生成)됨을 알 수 있으며 발효(醱酵) 30 시간(時間) 이후(以後)에는 이전(以前)보다 단백질(蛋白質) 분해(分解)가 미약(微弱)하게 일어나면서 비교적(比較的) 큰 분자(分子)의 peptide 분해(分解)가 주(主)로 일어나 저급(低級) peptide 및 amino acid 생성(生成)이 많았다. 3. 분자사별(分子篩別)한 X-16 fraction을 시료(試料)로하며 paper chromatography에 의(依)한 amino acid 및 peptide를 동정(同定)한 결과(結果), 16종(種)의 amino acid와 그종(種)의 unknown amino acid가 동정(同定)되었는데, 이들 중(中) phenylalanine은 발효(醱酵) 10 시간(時間) 이후(以後), methionine은 20 시간(時間), proline은 30 시간(時間) 이후(以後)부터 각각(各各) 출현(出現)하였고, 또 Rf치(値)가 다른 3점(點)의 peptide 중(中) 1개(個)는 처음부터 나타나서 발효(醱酵) 20시간이후(時間以後) 소실(消失)하였고, 다른 그점(點)은 20 시간(時間), 40 시간이후(時間以後)부터 각각(各各) 계속(繼續)하여 출현(出現)하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권9호
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• pp.219-226
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• 2018

조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 체계적인 방법 중 하나는 조합 트리를 구성 하는 것이며 조합 트리를 구성하는 시간 복잡도는 O($2^n$)이다. 조합 트리는 그래프 동형 문제나 빈발 항목집합을 계산하는 초기 모델 등 다양한 목적으로 활용된다. 그러나 조합의 모든 경우의 수를 탐색해야 하는 알고리즘은 높은 시간 복잡도로 인해 현실적으로 활용되기 어렵다. 그럼에도 불구하고 데이터의 양이 방대해지고 이를 활용하기 위한 다양한 연구가 진행되면서 모든 경우의 수를 탐색해야만 하는 경우가 늘고 있다. 최근 GPU환경이 보급되고 쉽게 접할 수 있게 되면서 직렬 환경에서 높은 시간 복잡도를 가지는 알고리즘들을 병렬화 하여 시간을 줄이려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 조합에서 모든 경우의 수를 생성하는 방법은 순차적으로 진행되고 하부 작업의 크기가 편향되기 때문에 병렬 구현에 적합하지 않다. 병렬 알고리즘의 성능은 모든 스레드가 비슷한 크기의 작업을 가질 때 극대화될 수 있다. 본 논문에서는 모든 경우의 수를 구하는 문제를 병렬화하기 위하여 CPU와 GPU가 효율적으로 협업하기 위한 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 이론적인 측면에서 시간 복잡도를 분석하고, CPU와 GPU환경에서 다른 알고리즘과 본 연구에서 제안한 알고리즘의 실험 시간을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 CPU와 GPU의 협업 알고리즘은 이전 알고리즘에 비하여 CPU의 수행시간과 GPU의 수행시간의 균형을 유지하였고 아이템의 개수가 커질수록 괄목할 만한 시간 개선을 보였다.