• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.1-8
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• 2016

본 논문에서는 전반적으로 소프트웨어 재사용과정에서 지적되고 있는 문제점을 재사용 단계별로 정리하고, 지적되어온 문제점 중 라이브러리 구축과정에서 효과적인 부품의 인덱싱과 기능적으로 관련된 부품들끼리의 분류로 검색의 성능 증진을 꾀할 수 있는 방법을 제안한다. 객체지향 소프트웨어 라이브러리를 구성하는 부품은 클래스가 가지고 이있는 객체지향 모델의 특성과 클래스가 지니고 있는 책임으로 기능을 모두 고려하여 객체지향 라이브러리를 구축하고 객체지향 지향 라이브러리는 상속구조를 바탕으로 라이브러리내의 계층구조를 형성한다. 그러나 이러한 계층구조는 구문적인 정보를 바탕으로 이루어지는 것으로 클래스 부품의 기능성과 일치하지 않을 수도 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 클래스 계층구조와 같은 지기기반 접근법과 클래스 부품의 기능성에 기반을 둔 소프트웨어 부품의 인덱싱과 분류에 필요한 정보검색 방법을 혼용한 라이브러리 과닐 기법을 제안한다. 특히 본 논문에서는 최근에 많은 분야에 걸쳐 연구가 진행 중인 객체지향 방법론을 바탕으로 개발된 소프트웨어 라이브러리의 기능 향상을 위한 구조와 구축 방법을 제안하고 지원 시스템을 개발한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.23-32
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• 2019

사이버 멀미는 VR 체험 중 발생하는 증상으로, 주로 감각과 인지 시스템 사이의 불일치로 인해 발생하는 것으로 추정된다. 하지만 감각 및 인지 시스템을 객관적으로 측정할 수 있는 방법이 없기 때문에, 사이버 멀미를 측정하는 것은 어렵다. 이를 해결하기 위해 사이버 멀미를 측정하기 위해 다양한 방법론들이 연구되고 있다. 기존의 멀미를 측정하기 위한 방법은 설문방식을 이용하거나, 머신 러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 분석하는 방식으로 진행되어 왔다. 하지만 설문을 이용한 방식은 다소 객관성이 떨어지며, 머신 러닝을 사용하는 방식은 아직까지 높은 정확도를 얻은 연구가 부족하다. 본 논문에서는 뇌파 데이터를 Deep Neural Network (DNN) 딥러닝 알고리즘에 적용하여 객관적인 사이버 멀미 측정 방식을 제안한다. 또한 우리는 더 정확한 사이버 멀미 측정 결과를 위하여 딥러닝 네트워크 구조와 뇌파 데이터 전처리 기법을 제안한다. 우리의 접근 방법은 최대 98.88%의 정확도로 사이버 멀미를 측정한다. 또한 우리는 실험에서 사이버 멀미를 유발하는 영상의 특성을 분석한다. 일반적으로 사이버 멀미는 상하 움직임이 심한 화면, 화면의 지속적이고 빠른 전환, 공중에 떠있는 상황에서 발생한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1196-1203
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• 2004

자율적인 에이전트들은 이성적인 의사결정을 위하여 상당한 양의 계산자원을 필요로 하며, 실시간 환경에서 항상 최적의 행동을 수행하는 완벽하게 이성적인 에이전트(rational agent)의 구현은 실질적으로 가능하지 않다. 이러한 실시간 문제 해결기법에서의 전통적인 접근 방식은 미리 정의된 규약에 의존한 조건-행동 추론 방식이다. 조건-행동 추론 방식은 주어진 상황에 빠르게 반응하지만, 문제 영역이 다양하거나 문제의 재설계가 필요한 경우에는 아무런 해법을 갖지 못한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 주어진 행동들의 유틸리티를 실시간에 계산하고, 긴급한 정도(urgency)를 측정하여 상황이 긴급할 경우에는 더 이상의 계산을 중단하고 즉각적인 행동을 취하며, 반면에 상황이 긴급하지 않을 경우에는 최선의 의사결정을 위하여 추가적인 정보를 고려하여 더 바람직한 행동을 결정하는 방법론을 제안한다. 제안한 방법론의 평가를 위하여 시간 제약적인 환경에서 최선의 의사결정을 수행하는 실질적이며 유연한 에이전트를 구현하고자 한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권6호
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• pp.517-524
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• 2017

스마트 팩토리 시대가 열리면서 발전 플랜트에서 발생하는 빅데이터를 활용한 설비 유지 보수 방법론이 부각되고 있다. 본 연구에서는 데이터 기반 방법론의 효과적인 적용과 발전 플랜트 실시간 성능 모니터링을 위해 사물인터넷 기반 클라우드 플랫폼을 제안한다. Short-term Analysis에서는 사물인터넷 센서를 이용하여 학습된 건전성 인자와 패턴 비교를 통해 설비의 상태 진단과 결과 전송을 목적으로 한다. Long-term Analysis는 취합된 고차원 데이터를 활용하여 설비간 관계 파악과 인과관계 확인을 통한 트렌드 분석을 목적으로 한다. 분석 및 진단 결과는 클라우드 플랫폼의 웹 기반 시스템을 통해 시각화하여 사용자의 접근성을 향상시켜 장소나 접속 기기에 상관없이 데이터를 확인할 수 있도록 한다. 개발된 플랫폼의 성능 검증은 회전기계류 테스트베드로 진행한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권7A호
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• pp.646-653
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• 2010

본 논문은 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing; 직교 주파수 분할 다중)또는 MIMO(Multiple-input Multiple-output; 다중안테나) 시스템과 같이 여러개의 부채널이 존재하는 노드들로 구성된 다중 홉 중계 네트워크에서, 부채널할당 및 전력할당의 동시 최적화를 위한 통합적 접근방법을 제시한다. 다수의 부채널이 존재하는 경우 중계기는 전력할당외에도 첫 번째 홉과 두 번째 홉간의 부채널 matching을 통해 성능을 최적화 할 수 있게 된다. 그러나 두 홉간의 부채널 matching문제는 복잡한 조합론적 문제이므로 부채널할당과 전력할당의 동시 최적화 문제는 일반적으로 그 최적해를 구하기가 아주 어려운 문제로 알려져 있다. 하지만 본 논문에서는 재배열 부등식을 이용하여 복잡한 동시최적화 문제가 많은 경우 효율적으로 풀릴 수 있음을 보이고 다양한 예제롤 통해 제안된 접근법이 아주 유용함을 보인다.

• 대한교통학회지
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• 제25권3호
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• pp.145-154
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• 2007

대중교통 시스템의 운행계획 수립과정에서 정류장의 간격과 위치설정은 매우 중요한 문제이다. 본 연구에서는 해석적인 방법을 통해 정류장의 간격과 위치를 결정하는 방법론을 제시하였다. 정류장의 간격은 접근통행속도, 정류장 정차로 인한 손실시간, 승객의 통행거리가 증가함에 따라 길어지고, 통행수요와 배차간격이 늘어남에 따라 짧아진다. 본 연구에서는 수요의 분포가 균일하지 않을 경우 이용자비용과 운영자비용을 합한 총 비용을 최소화시키는 최적 정류장 간격을 도출하는 방법론을 제사하였다. 본 연구의 결과를 보다 일반적으로 확장하기 위해서는 재차 승객의 통행비용을 고려해야 하는데 이에 대해 개념적 예시를 통해 결과의 변화를 논의하였다. 이때의 정류장 위치변화를 살펴본 결과 재차 승객이 많은 구간의 정류장 간격이 다소 넓어지고, 재차 승객이 적은 구간의 정류장 간격이 다소 짧아지는 것을 확인할 수 있었고, 재차 승객이 증가하는 구간보다 재차 승객이 감소하는 구간에 정류장이 보다 많이 배치되는 것을 확인하였다. 본 연구는 동적 프로그래밍을 통해 정류장 위치를 결정하는 복잡한 방법 대신 수요분포의 면적을 균등하게 분할하여 각 정류장의 위치를 결정하는 간단한 방법론을 제시하여 실용적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구를 일반적으로 해석할 경우 모든 간격 설정 문제에 적용될 수 있다. 도로의 간격, 노선의 간격 등의 모든 시설물의 간격을 결정하는 문제에서 적용될 수 있으며, 간격변수를 공간에서 시간으로 변경하게 되면 배차간격을 결정하는 문제에도 바로 적용될 수 있는 확장성을 갖는다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권6호
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• pp.505-517
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• 2008

이 논문에서는 SPARQL로 작성된 OWL-DL 온톨로지 질의에 대한 재작성 알고리즘은 제안한다. 현재 웹 온톨로지 저장소는 주어진 SPARQL 질의의 추론 결과를 얻기 위해 추론 온톨로지 모델을 생성하고 SPARQL 질의와 생성된 추곤 온톨로지 모델과의 일치성을 비교한다. 추론 모델은 베이스 온톨로지 모델에 비해 보다 큰 공간을 필요로 하고 다른 추론 질의론 위해 재사용 될 수 없기 때문에 앞서 언급한 접근 방법은 보다 방대한 크기의 SPARQL 질의 처리에 부적합하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 비SPARQL 질의를 재작성하고 이를 기본 베이스 온톨로지 모델에 대해 질의 연산을 수행하여 결과를 획득할 수 있는 SPARQL 재작성 알고리즘을 제안한다. 이러한 목적을 이루기 위해, 먼저 OWL-DL 추론 규칙을 정의하고 이를 질의 그래프 패턴 재작성에 적용한다. 또한 추론 규칙들을 분류하고 이러한 규칙들이 질의 재작성에 미치는 영향에 대하여 기술한다. 제안 알고리즘의 장점을 보이기 위해, Jena 기반의 프로토타입 시스템을 구현한다. 비교 평가론 위해 테스트 질의를 이용하여 실험을 수행하고 제안 방법과 기존 접근 방법을 비교한다. 실험 결과에서, 제안 알고리즘이 완전성 및 정확성의 손실없이 메모리 공간 및 온톨로지 로딩 측면에서 향상된 성능을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.55-55
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• 2017

가뭄은 국민생활 및 경제 등에 막대한 손실을 초래하며, 지역사회 공동체나 사회기능에 심각한 영향을 끼칠 수 있는 재해이다. 가뭄피해 최소화를 위해서는 단기대응, 복구지원 등의 사후대책에서 사전대비 및 예방으로의 정책 전환이 필요하며, 이러한 정책 수립을 뒷받침하기 위해서는 가뭄에 따른 정량적인 피해영향 평가가 우선적으로 필요하다. 하지만 가뭄 피해의 범위 및 형태는 워낙 광범위하기 때문에, 피해추정을 위한 잣대라 할 수 있는 영향평가 기법조차 제대로 정립되지 못하고 있는 실정이다. 국내에서는 분야별(기상, 농업, 수문)로 지수화 된 지표를 이용한 가뭄 평가가 주로 수행되고 있으며, 경제적 영향평가는 방법론에 대한 시범 연구 수준이다. 가뭄기록조사 등 과거 가뭄피해 자료에서도 피해액의 금액환산이 되지 않은 사례가 대부분이며 급수차지원, 관정개발 등 사후복구비 위주의 일부 자료만이 피해금액으로 제시되어 있을 뿐이다. 댐, 저수지 등에 의한 용수공급 안정성으로 인해, 기상학적인 가뭄이 즉시 물부족으로 인한 피해로 이어지지는 않지만, 물부족이 발생하거나 부족량이 예측되는 상황에서 피해규모를 시스템적으로 추정 및 비교할 수 있는 기법 개발의 필요성에 의해 잠재피해액 개념의 공급지장비용 추정기법을 개발하였다. 공급지장비용 또는 편익 도출을 위한 이론적 배경으로, 경제적 가치 또는 파급효과를 분석하기 위한 방법은 경제학적 접근법과 비경제학적 접근법으로 구분된다. 경제학적 접근법에서 사용하는 진술선호 기법의 경우 전국을 대상으로 설문 등의 과정을 거쳐 지불의사액을 도출하는 과정이 필요하기 때문에 많은 조사비용이 소요된다. 비경제학적 또는 공학적 접근법으로 분류되는 대체비용법은 이론적 배경이 약하고 대체항목의 선택에 주의가 필요하다는 단점이 있으나, 물가자료, 산업통계, 수자원통계 등 기초자료의 주기적 업데이트가 유리하며, 정신적 피해를 제외할 경우 피해비용 추정결과의 편차가 진술선호기법 보다는 작은 장점이 있다. 본 연구에서는 피해비용의 과대추정에 유의하여 대체비용법에 기반한 일본 후생노동성의 감 단수피해추정기법을 우리나라 자료에 맞게 수정하여 공급지장비용을 추정하였으며, 경제학적 접근법에 의한 용수의 한계가치비용 등과 비교를 통해 적용성을 검토하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.68-78
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• 2016

최근 철도 열차제어시스템은 최첨단 기술로 인한 무선통신기반 개발의 수요와 이에 따른 환경의 다변화로 인해 안전에 대한 쟁점도 증가하고 있다. 이에 따라 기존의 열차제어시스템에서 다루는 지상 설비 설계에 대한 단계별 안전 활동 강화의 필요성 역시 강조되고 있다. 국내 철도 산업은 대다수 열약한 산업환경으로 구성되어 있다. 이러다 보니, 설계 산출물에 대한 생성에 초점이 맞춰져 있지, 산출물에 대한 검증 방안 및 적용에 대한 역량이 상당히 부족한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 열차제어시스템 설계 단계의 아키텍처 산출물 검증 방안을 확보하기 위해 안전분석 산출물을 바탕으로 확보 가능한 방법에 대해 기술하고 있다. 이렇듯 설계적 산출물에 대한 검증방안을 구축하고 직접 수행에 따른 설계적 무결성을 높이고자 한다. 특히, FMEA 안전 분석 기법을 활용해, 안전 분석 기법을 통해 개별 단계별 산출물의 활용을 통한 아키텍처 산출물과의 연계성 확보를 통해 무결성 확보를 위한 기술적 접근법을 기술하였다. 본 연구의 결과를 토대로 안전성 향상 접근에 대한 시험 활동 재정립을 통해 개선함으로써 향후 모델 기반 열차제어시스템 개발 시 개념설계에서 발생할 수 있는 안전성 이슈를 제거 함에 따라, 설계적 비용 및 시간을 절감 및 안전성 향상을 기대할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.19-43
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• 2016

이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.