• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.370-370
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• 2023

수자원이란 인간의 생활이나 경제활동 및 자연환경 유지 등을 하는데 이용할 수 있는 자원으로서의 물을 말하며 효율적인 수자원의 활용을 위해서는 수문조사가 필수적이라고 할 수 있다. 수문조사는 강수량, 수위, 유량, 유사량, 증발산량, 토양수분량을 측정, 조사, 분석하는 것이라고 할 수 있으며 이 중 유량은 강우-유출 관계 규명, 이수, 치수 등을 위해 높은 정확도의 관측자료가 필요하다. 그러나 하천유량은 장기간 연속적으로 관측하는 것이 어려우므로 특성 횟수의 유량조사를 통해 수위-유량관계곡선식(Rating curve)을 개발하여 수위로부터 연속적인 유량을 산정하여 활용하고 있어 이를 개선하기 위해 전자파표면유속계를 활용한 자동유량측정장치를 개발하였으며 측정자료 분석 및 알고리즘 고도화를 통해 신뢰도 높은 유량을 산정하고자 하였다. 운동하는 물체에 의하여 산란된 전자파의 주파수가 변하게 되는 현상을 도플러 효과라고 하며 이때의 주파수의 변화량을 도플러 주파수라고 한다. 전자파표면유속계는 하천 수면으로 전자파를 발사한 후 물 표면에서 반사되는 전자파의 도플러 효과를 이용하여 표면유속을 측정하는 것으로 전자파표면유속계를 교량 상류 방향으로 고정시켜 설치하였으며 측정된 자료는 유량관측 시스템에서 저장, 관리되고 물리적, 통계적 방법이 적용된 알고리즘을 통해 유량을 산정한다. 산정된 유량의 정확도 확보를 위해 바람 영향, 최적 환산계수 재산정, 통계분석 등을 통해 시스템의 유량산정 알고리즘 개선 방안을 도출하였으며 개선된 알고리즘이 적용된 유량은 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency), PBIAS(Percent Bias), RSR(RMSE-observations standard edviation ratio)을 통해 평가하였다. 바람 영향은 유량 관측 고도화 매뉴얼(일본 토목연구소)의 경험식과 현장에서 관측된 풍향·풍속을 활용하여 분석하였으나 개선효과가 미미한 것으로 나타났으며 자동으로 관측된 유량자료에 포함된 무작위적인 변화량을 감소시키기 위해 경향성 분석을 병행하여 이동평균 방법을 적용하였다. 또한 ADCP 등을 활용한 유량측정성과와 수위-유량관계곡선식과의 비교·분석을 통해 수위별 최적 환산계수를 산정하여 유량산정 알고리즘에 적용한 결과 NSE는 0.980, PBIAS는 1.580, RSR은 0.142로 모두 Very Good(높은 상관성)으로 분석되어 유량자료의 정확도를 확보하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.375-378
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• 2020

본 연구는 토지 보상비의 추정 모델 개발을 위해서 건설 CALS (Continuous Acquisition & Life-cycle Support) 시스템의 내부데이터와 개별공시지가 및 표준지 공시지가 등의 외부데이터, 그리고 개발된 추정 모델의 고도화를 위한 개별공시가 데이터를 기반으로 생성된 데이터를 활용하였다. 이렇게 수집된 3가지 유형의 데이터를 분석하기 위해서 기존 선형 모델 또는 의사결정나무 (Tree) 기반의 모델상 과적합 오류를 제거할 경우 매우 유용한 알고리즘으로 Decision Tree 기반의 Xgboost 알고리즘을 데이터 분석 방법론으로 토지 보상비 추정 모델 개발에 활용하였다. Xgboost 알고리즘의 고도화를 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 적용한 결과, 실제 보상비와 개발된 보상비 추정 모델의 MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 범위는 19.5%로 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.385-388
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• 2013

물류 고도화를 통한 기업 생산성 확보 및 생존 경쟁력 강화를 위해 기존의 공급망 관리(SCM) 기술에 RFID 기술을 융합함으로써 물품자동 인식, 물류정보 교환 및 추적 등의 지능화 서비스를 온라인상에서 실시간으로 제공할 수 있는 기술이 적용되고 있다. 하지만 물류정보 동기화 기술 개발 측면에서는 물류정보의 단순 가시화 시스템 개발 수준에 머물고 있는 것이 현실이고, 본격적인 확산을 위해 수집된 데이터 오류 검출 및 보정이라는 물류정보 동기화 기술 개발로 물류 시스템 운용 비용을 절감할 수 있다면 그 파급 효과가 매우 클 것이다. 지금까지는 RFID 인프라 기술 개발에 집중해 왔기에 물류정보 동기화 기술은 아직 초기 연구 단계에 머무르고 있다. 본 논문은 RFID 기반 공급망 상에서 발생할 수 있는 물류정보 동기 오류를 검출하고 보정할 수 있는 물류정보 동기화 알고리즘을 설계하고, 향후 공급망의 변화 및 확장 등의 이유로 알고리즘을 효율적으로 수정 보완할 수 있는 비즈니스 룰엔진 기반의 아키텍처를 구현하여 글로벌 물류 기업에 적용하고, 그 결과를 분석하여 물류정보 동기화 알고리즘과 구현 아키텍처의 효율성을 증명하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.10 no.3
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• pp.113-122
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• 2007

The rapid growth of aerial survey and remote sensing technology has enabled the rapid acquisition of very large amounts of geographic data, which should be analyzed using real-time visualization technology. The level of detail(LOD) algorithm is one of the most important elements for realizing real-time visualization. We chose the triangulated irregular network (TIN) method to generate normalized digital elevation model(DEM) data. First, we generated TIN data using contour lines obtained from a two-dimensional(2D) digital map and created a 2D grid array fitting the size of the area. Then, we generated normalized DEM data by calculating the intersection points between the TIN data and the points on the 2D grid array. We used constrained Delaunay triangulation(CDT) and ray-triangle intersection algorithms to calculate the intersection points between the TIN data and the points on the 2D grid array in each step. In addition, we simulated a three-dimensional(3D) terrain model based on normalized DEM data with real-time visualization using a Microsoft Visual C++ 6.0 program in the DirectX API library and a quad-tree LOD algorithm.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11a
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• pp.101-103
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• 2000

산업의 발달과 각종 기기의 고도화 및 정밀화에 의하여 전원에 민감한 기기들이 많은 산업 현장에 사용 되게 되었다. 이러한 민감한 기기는 입력 전원에 매우 민감하여 일반적인 정전뿐만 아니라 순간적으로 입력전압의 크기가 작아지는 순간전압강하에도 큰 영향을 받게된다. 본 논문에서는 전원측에서 순간전압강하가 발생하는 경우 부하에 영향을 미치지 않도록 하는 DVR에 대해서 제어알고리즘을 제시하고 시뮬레이션과 실험을 통하여 그 알고리즘의 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.365-367
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• 2013

해상감시레이더는 관제지역의 해상교통정보를 수집하는 해상교통관제시스템의 주요 센서로, 다양한 운동 특성을 갖는 선박의 안정적인 추적과 위치, 속도, 침로 등의 정확한 정보를 제공하는 것은 VTS 성능 개선 및 서비스 고도화에 매우 중요한 요소 기술이다. 본 논문에서는 해상교통관제시스템에서 다양한 기동 특성을 갖는 선박의 정확한 추적을 위하여 상호작용 다중필터(IMM) 추정기를 이용한 추적 알고리즘을 설계하고, 모의실험을 통하여 필터 뱅크의 구성에 따른 성능 비교 및 분석을 수행한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.33 no.1
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• pp.13-31
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• 2023

Korean Government-PKI (GPKI) is a public-key infrastructure which provides authentication and security functions for information system used by central government, local governments, and public institutions of the Republic of Korea to provide their own administrative and public services. The current cryptosystem of GPKI was established in the early 2000s, and more than ten years have passed since the last improvement in 2010. Over the past decade or so, the information security, including cryptography, has undergone many changes and will continue to face many changes. Therefore, for the sustainable security of GPKI, it is necessary to review the security of the cryptosystem at this point. In this paper, we analyze the current status and the security of technologies and standards used in the system. We identify cryptographic algorithms with degraded security, international standards which are obsoleted or updated, and cryptographic parameters that should be revised for the high security level. And based on this, we make several suggestions on the reorganization of cryptographic algorithms and related technologies for the security enhancement of GPKI.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.8
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• pp.49-57
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• 2024

In this paper, we propose an algorithm that can recommend personalized health functional foods considering diseases due to the high interest in health functional foods and the development of machine learning as society enters an aging phase. By applying the KNN algorithm, we presented a foundational framework for a platform for personalized health functional food recommendations through disease analysis, matching techniques of publicly available health functional food information, and national public data. To ensure reliable matching between diseases and health functional foods, we analyzed correlations, assessed the appropriateness and accuracy of variables for enhancing the KNN algorithm, and derived improvement directions for the proposed system through the improvement of learning models and information to be disclosed in the future.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.343-345
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• 2024

얼굴 연령 분류 기법은 신원 확인 시스템 고도화, 유동 인구 통계 자동화 시스템 구축, 연령 제한 콘텐츠 관리 시스템 고도화 등 다양한 분야에 적용할 수 있는 확장 가능성을 가진다. 넓은 확장 가능성을 가지는 만큼 적용된 시스템의 안정성을 위해서는 얼굴 연령 분류 기법의 높은 정확도는 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 Vision Transformer(ViT) 기반 분류 알고리즘의 얼굴 연령 분류 성능을 비교 분석한다. ViT 기반분류 알고리즘으로는 최근 널리 사용되고 있는 ViT, Swin Transformer(ST), Neighborhood Attention Transformer(NAT) 세 가지로 선정하였으며, ViT의 얼굴 연령 분류 정확도 65.19%의 성능을 확인하였다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2005.11a
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• pp.324-327
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• 2005

급속도로 발전하는 산업의 고도화와 이에 따른 업종의 다양화, 이에 동반되는 예상치 못한 산업재해는 불특정 다수에게 인적, 물적 피해를 야기 시키고 있다. 산업재해 예방을 위해 다양한 선행 연구들이 진행되었으나 이들 연구는 기존의 산업재해 데이터를 토대로 빈도분석, 비교분석을 통한 관리적, 교육적 등치 대책만을 제시하고 있다. 본 연구에서는 산업재해 예방을 위해 객관적이고 정량화된 데이터를 통한 예측 분석이 가능한 데이터마이닝을 적용하여 대표적인 기법인 의사결정나무의 CHAID, CART, C4.5, QUEST 4가지 알고리즘 비교분석하여 산업재해 예방 및 전문가 시스템 구축을 위해 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 제시하도록 한다.