• 한국재난정보학회 논문집
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• 제9권1호
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• pp.11-21
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• 2013

본 연구는 2004년 이후 도입된 실적 공사비 제도에 의하여 착공된 지하철 건설공사를 대상으로 실적공사비, 공사규모 그리고 시간을 고려하여 공사비를 예측하는 식을 제시하였다. 11개의 지하철공사 자료를 이용하여 지하철 공사비 예측을 위한 비용-규모 지수 n(신뢰범위:0.5~0.7)을 구한 결과, 총공사비 0.713, 순공사비 0.77로 도출되었다. 본 연구에서 제시한 공사비 예측 식 모델은 향후 지하철 공사 적용 현장의 사업기획, 예비조사, 타당성조사, 기본설계 단계에서 개산 공사비를 추정하는데 효과적으로 적용할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.529-536
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• 2015

비사실적 렌더링(NPR; Non-Photorealistic Rendering)은 2차원 영상과 3차원 모델을 대상으로 하는 방법이 다르며 각각의 대상에 NPR을 적용하여 두 콘텐츠를 혼합하면 이질감이 나타나는 문제점이 있다. 본 논문에서는 3차원 객체와 영상에 있어서 각각의 대상에 카툰 및 스케치와 같은 비사실적 효과를 적용하여 조화롭게 혼합하는 기법을 제시한다. 제안 기법은 2차원 영상의 데이터를 분석하여 컬러 분포 특징을 얻고 이를 이용하여 실사 영상이나 3D 객체의 컬러 수를 줄인다. 단순화된 컬러맵과 윤곽선 에지 데이터로부터 비사실적 렌더링을 실시한다. 컬러맵 정보의 추출 및 적용 과정에서 자연스러운 장면 연출을 위해서 영상분할 과정이 필요하다. 그러나 영상분할 기법은 많은 연산을 필요로 한다. 특히 크기가 큰 입력에 대해서는 비사실적 렌더링에 많은 시간이 소요된다. 처리 시간이 많은 영상분할의 고속화를 위하여 GPU(Graphics Processing Unit)를 이용한 병렬 컴퓨팅을 할 수 있는 GPGPU(General-Purpose GPU)를 사용한다. GPGPU의 사용으로 알고리즘의 수행속도를 크게 개선하였다. 또한 영상분할 후 단순화된 컬러를 추출하여 일련의 컬러맵을 생성한 뒤 3D 객체에 NPR을 적용할 때 추출해낸 컬러맵을 적용하여 2차원 영상과 3차원 객채 간의 이질감을 줄이고 조화롭게 하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권1_2호
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• pp.128-136
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• 2006

점묘화(stippling)는 펜과 잉크를 이용한 수많은 점들로 대상을 표현하는 예술 기법이다. 기존 비사실적 렌더링(Non-Photorealistic Rendering; NPR)에서 점묘화 연구들은 단색의 점들을 사용하여 그레이 영상이나 표면의 재질 등을 표현하였다. 본 논문에서는 2차원 영상의 컬러 정보를 해석하여 다양한 컬러의 점들로 표현하는 새로운 점묘화 기법이 제안된다. 제안된 방법은 입력 영상의 HSV 모델로부터 해석된 정보를 이용하여 컬러 가중치 함수(weight function)를 정의한다. 그리고 정의된 컬러 가중치 함수를 통해 점의 적절한 개수와 크기를 자동으로 계산한다 제안된 방법은 컬러 가중치가 적용된 펜로즈(Penrose) 샘플링을 사용하여 점을 분포하기 위해 소요되는 처리시간을 크게 단축하였다. 그리고 먼셀(Munsell)의 색상모델에 기반한 컬러 지터링(jittering)으로 실제 컬러 점묘화에 가까운 표현을 구현하였다 제안된 컬러 점묘화 기법은 처리속도가 매우 빠르고 다양한 컬러 점들로 영상을 표현하므로 애니메이션, 디지털 아트, 컴퓨터 그래픽 도구 등에 다양하게 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.307-332
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• 2022

부도예측모형은 여러 금융기관의 신용평가모형의 지식기반(knowledge base)로 이용되고 있으며 최근 머신러닝 기법의 발전으로 이를 도입하여 고도화하려는 다양한 시도가 진행 중이다. 그러나 실제 이러한 모형이 도입되기 위해서는 모형을 이용하는 사용자와 설명제공 대상인 고객의 이해와 수용이 전제되어야 한다. 그러나 사용자에게 제공되는 설명이 현실적 타당성(feasibility)이 결여되어 있다면 모형의 신뢰성과 수용도에 부정적인 영향을 미친다. 이에 따라 본 연구는 도메인 지식을 설명 생성 알고리즘에 통합하여 현실적으로 타당한 설명을 사용자에게 제공하고자 한다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 부도예측 모형에 설명력을 더하는 방법으로 반사실적 예시(counterfactual example) 기반의 로컬영역에서의 설명을 제공하는 모델을 제안한다. 제안 모델은 모형에 이용된 재무변수의 특성을 설명력 생성 알고리즘에 통합하여 설명의 현실적 가능성을 확보하고 이를 통해 사용자의 이해와 수용을 도모하고자 한다. 또한 본 연구에서는 반사실적 예시기반 설명을 위해 유전알고리즘(GA)를 이용하며 다목적함수를 목적함수로 설정하여 반사실적 예시의 주요 기준이 되는 항목을 반영하고 있다. 본 연구는 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망을 이용해 부도예측모형을 학습시킨 뒤, 사후적 방법(post-hoc)으로 설명을 위한 알고리즘을 도입하여 기존의 모형 설명 알고리즘인 LIME과 현실적 가능성이 결여된 반사실적 예시 기반 알고리즘과 비교하였다. 더 나아가 제안방법의 금융/회계 분야의 종사자를 대상으로 서베이를 진행하여 제안 방법의 설명의 질을 정성적으로 평가하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제29권4호
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• pp.18-26
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• 1992

선박의 개념설계를 지원하기 위한 기존의 설계 모델들은 경험식에 기초한 각종 성능의 추정으로 인하여 설계치에 대한 신뢰성이 낮으며, 작업환경이 대화형으로 되어있지 않아, 실제 설계 과정을 충실히 반영하지 못하였다. 본 논문에서는, 이러한 단점을 해결하기 위하여 실적선 자료에 기초한 선박의 성능 추정이 가능하도록 실적선 데이타베이스, 주기관 데이터 베이스를 구축하여 설계 모델과 결합하였다. 또한 대화형의 작업환경을 위하여 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다.

• 한국게임학회지
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• 제6권1호
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• pp.66-69
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• 2009

지속적인 성장을 거듭하고 있는 온라인 게임은 사회적 상호작용과 집단 경쟁 등 스탠드 얼론(stand alone) 게임에서는 느낄 수 없는 새로운 재미를 제공하고 있다. 그럼에도 불구하고 온라인 게임 플레이의 경험 중가장 핵심적인 주제인 재미에 대한 연구는 휴리스틱한(heuristic) 연구에 머물고 있다. 본 연구는 기존 연구의 한계를 극복하고, 게임플레이의 재미에 대한 과학적인 평가를 위해 MMORPG의 재미 평가 모델을 제시하고, 그 유용성을 검증하는 데 목적이 있다. 본 연구는 동기이론, 몰입(Flow) 이론, 기존의 문헌연구와 설문조사를 통하여 온라인 게임의 핵심적인 재미 요소를 도출하였다. 도출된 20여개 의 요인들을 매트릭스 분석을 통해 범주화하고, Ermi & Mayra(2005)의 게임플레이 경험 모델에 통합하였다. 다양하고 정성적인 평가기준을 체계화하기 위해 AHP(Analytical Hierarchy Process) 이론에 입각하여 감각적 재미, 도전적 재미, 상상적 재미, 사회적 상호작용의 재미의 4개 측면을 포함하는 계층분석도를 구성하였고, 게임업계 전문가들의 검토와 중요도 평가를 통해 MMORPG의 재미 평가 모델을 제안하였다. 제안된 모델에 의해 구성된 설문문항을 3개 MMORPG를 즐기고 있는 이용자 87명을 대상으로 평가한 결과, WOW, Aion, Lineage2순으로 각각 75.247점, 68.649점, 62.205점을 얻어냈다. 이러한 평가 결과는 현재 MMORPG 중에서 가장 높은 시장점유율과 매출 실적이 좋은 WOW를 가장 재미있는 게임으로 선정하였고, Aion과 Lineage2도 현재의 시장 점유율과 매출 실적과도 정확하게 일치하고 있다. 이러한 결과로 본 연구에서 제안된 MMORPG의 재미 평가 모델의 유효성이 검증되었다. 본 연구의 결과는 가장 재미있는 게임의 선정뿐만 아니라 각 게임의 재미 요소별 강약점을 분석하여, 왜 어떤 게임은 성공적이며, 다른 게임들은 그렇지 않은가에 대한 이해를 제공할 수 있다. 결론적으로 본 연구에서 제안된 MMORPG의 재미 평가 모델은 어떤 게임이 가장 재미있는 게임인지를 선정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 보다 구체적인 재미 요소별 분석을 가능하게 하여 보다 재미있는 온라인 게임을 개발하는데 기여할 것이다. 그러나 다른 장르까지 확장하여 활용하기 위해서는 후속 연구가 뒷받침되어야 한다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.55-71
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• 2013

부도예측을 위한 지식기반시스템에서 모델은 실적에 영향을 끼치는 주요한 요인이다. 예측 모형의 개발에 있어 초기 연구들은 통계기법 및 인공지능기법들을 이용하여 최고 실적을 가지는 단일 모델을 만드는데 주력하였다. 1980년대 중반 이후에는 다수 기술의 통합(하이브리드), 더 나아가, 다수 모델의 결과의 결합(앙상블) 기법이 수많은 실험에서 개별 모델들보다 더 나은 결과를 보여왔다. 다수 모델들의 출력값들을 결합하여 한 개의 최종 예측값을 산출하는 앙상블 모델링에서 결합기법은 앙상블의 예측 정확도에 영향을 끼치는 중요한 이슈이다. 본 논문은 부도예측을 위한 앙상블 결합기법으로서 앙상블 멤버들이 다른 유형의 연속형 수치 출력값들을 산출하더라도 통일된 확신을 측정할 수 있는 확신 기반의 선택 접근법을 제안하고 이에 대한 앙상블 멤버 사이즈의 영향을 연구하였다. 실험 결과는 앙상블 멤버들의 생성 타입에 따라 결합하는 모델 개수를 변화시켰을 때 가장 많은 기본 모델들을 가지는 앙상블에서의 제안 결합기법이 부도예측에 가장 자주 사용되는 다른 방법들에 비해서도 가장 높은 실적을 가진다는 것을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권6D호
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• pp.829-837
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• 2011

공사비 견적이란 건설공사를 수행하는데 소요되는 공사비를 산정하는 것으로, 공사 기획단계에서 사용하는 개략견적은 다양한 목적으로 사용된다. 한편, 도로공사의 경우, 현행 사용되는 개략견적방법은 과거의 실적자료를 산술평균하여 단위 km당 공사비를 제시한 것으로 실제 개략공사비로 활용하기에는 어려움이 있다. 본 연구에서는 기획단계의 도로공사견적 산정방식에 대한 한계를 해결하기 위하여, 인공신경망을 적용한 개략공사비 모델을 제시하는 것을 목적으로 한다. 도로건설 공사입찰을 위한 기본설계도면 작성 이후 공사비를 결정하는 변수를 포함한 과거 실적 자료를 바탕으로 인공신경망을 적용하여 기획단계에서 공사비 예측이 가능한 도로 공사비를 개략견적 하는 모델을 설계하였으며, 시행착오방식을 이용하여 모델의 변수들을 최적화하였다. 또한 최적화된 모델을 통해 나온 결과를 회귀분석을 적용한 결과와 비교하여 정확도가 뛰어남을 검증하였다. 제안된 인공신경망모델은 차후 도로건설공사의 개략공사비 산정을 위한 활용될 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.163-166
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• 2000

본 논문은 CD-ROM Title 컨텐츠의 검색과 제어를 위한 음성인식 시스템 개발을 목적으로 한다. 인식명령어는 학교 졸업앨범 또는 회사홍보용 CD-ROM Title컨텐츠의 타이틀(상품안내, 회사소개, 업무실적 등)로 구성된다. 모델은 지속시간을 고려한 DMS 모델, 인식은 OSDP를 사용하였다.

• 전산구조공학
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• 제5권4호
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• pp.29-40
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• 1992

본 기사는 진동방지 및 제어기술의 중요성을 인식하고 이에 수반되는 동역학적 이론 및 기술에 대한 최근 연구 실적과 동향, 그리고 특히 건물에 적용예가 많은 일본의 진동방지 및 제어 장치들을 중심으로 실제 상업제품으로 완성된 것들의 특성을 조사하며, 또한 이의 구조해석을 위해 각종 형태별 진동방지 장치의 해석모델 및 경험론적으로 제시하고 있는 설계지침에 대하여 알아보고자 한다.