• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 1998년도 추계학술대회논문집21세기를 위한정보기술의 발전방향
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• pp.150-156
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• 1998

다품종 소량생산 체제는 혼란의 비경제로 인하여 생산관리의 효율을 향상시키는데 어려움이 많고 제품 표준화에 의한 대량생산에 비하여 효율과 경제성이 떨어진다. 이러한 비효율성을 극복하기 위한 방안 중 하나가 셀 생산방식이며, 이의 적용을 위해서는 부품군 (part family)과 기계셀(machine cell)을 구성하는 제조셀 형성이 이루어져야 한다. 제조셀 형성을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있는 가운데 최근에는 신경망을 이용한 제조셀 형성 기법이 소개되고 있다. 본 연구에서는 기존에 연구된 신경망 기법 중 가장 제조셀 형성에 적합하다는 ART1 신경망 기법을 GLVQ 신경망 기법과 비교하여 제조셀 형성의 효율성을 분석하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제19권3호통권87호
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• pp.41-50
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• 2004

본 고에서는 이동통신 액세스 망의 기술 동향에 대하여 4세대 이동통신 액세스 망으로의 진화 관점에서 살펴 본다. 주요 표준화 기관인 3GPP2, 3GPP2, MWIF의 연구결과를 중심으로 3세대 이후의 기술에 대한 표준화 연구를 살펴 보며, 액세스 망이 추구하는 목표 및 요구사항에 따른 액세스 망의 구조를 예측해 본다. 핵심 망 및 단말을 포함하여 향후에는 액세스 망도 인터넷 프로토콜 기반의 패킷 망으로 발전될 것이며, 구조 및 인터페이스의 개방화, 기능의 분산화를 토대로 기존의 다양한 액세스 망을 수용하는 4세대의 액세스 망으로 발전될 것이다. 따라서 마지막으로 이러한 추세에 따른 3세대 이후, 즉 4세대를 지향하는 이동통신 액세스 망에 대하여 요구사항 및 기능, 구조 등에 대하여 분석해 본다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.211-211
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• 2011

지형은 강우에 의한 유역 유출응답을 결정하는 중요한 인자이다. 따라서 유역의 지형형태학적 인자를 수문해석에 이용하기 위한 시도는 긴 역사를 갖는다(Rodriguez-Itube and Valdes, 1979). 지형을 구성하는 대표적인 요소로 하천망과 사면을 들 수 있다. 당연히 이들이 어떤 방식으로 결합되는지에 따라 유출특성의 차이가 발생하게 된다(Zevenbergen and Thorne, 1987; Brierley and Fryirs, 2005). 이에 본 연구에서는 하천유역에서 사면과 하천망의 방향적 특성을 정량화하고, 그 둘 사이의 관계를 살펴보고자 한다. 만일 사면의 방향성과 하천의 방향성이 일정한 관계를 가지고 정량화될 수 있다면, 이러한 특성은 보다 간단히 강우-유출 모형에 고려될 수 있을 것이다. 일례로 확률밀도함수 형태로 제시되는 사면과 하천 방향성을 GIUH 이론에 근거하여 재해석할 수 있다. 궁극적으로는 호우 방향성에 의한 유출응답의 차이를 파악할 수 있게 된다. 본 연구에서는 내성천 유역을 대상으로 하였으며, 대상유역의 수치지형도를 수집하여 DEM을 구축하였다. 하천망 추출을 위해 ArcGIS의 Hydro Tool을 이용하였다. 이들 하천망의 방향성은 von Mises 분포에 적용하여 정량화하였으며, 이를 통해 하천유역에서 하천망의 방향적 특성을 살펴보았다. 추가로 하천망과 사면의 방향적 구조를 확인함으로써 이들 특성이 강우-유출 모형에 유연하게 고려될 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 본 연구에서 고려한 von Mises 분포는 하천망의 방향적 특성을 적절히 표현할 수 있음을 확인하였다. 방위 기준으로 정리한 하천망의 방향성은 하나의 mode 특성이 뚜렷하고, 하천 합류점 하천을 기준으로 정리할 경우에는 두 개의 mode 특성이 뚜렷해짐을 알 수 있었다. (2) 하천망의 방향성은 사면의 방향성과 뚜렷한 관계를 갖는 것을 알 수 있었다. 하천망과 사면의 방향적 결합 구조는 유역의 특성을 보다 현실적으로 묘사할 수 있고, 이들 관계를 가정하고 하천망의 방향성이 정량화된다면, 강우-유출 모형에 이들 특성이 쉽게 반영될 수 있을 것으로 기대된다. (3) 하천망의 방향성은 고차 하천일수록 뚜렷한 mode 특성을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과는 고차 하천일수록 그 방향성이 한반도의 주구조선과 잘 일치하는 것으로 기존 연구성과와도 일치하는 것이다. (4) 하천망의 주방향은 하천연장에 대한 영향을 크게 받음을 알 수 있었다. 이는 대상 하천유역의 유역응답에서 하천유출이 사면유출보다 상대적으로 큰 영향력을 갖기 때문이다. 강우-유출 모형에 하천망 방향성을 고려하기 위해서도 하천연장을 고려하여 이들 방향성을 정량화하는 것이 호우 방향에 보다 뚜렷한 유출반응 특성을 나타낼 것으로 보인다. (5) 본 연구에서 고려한 하천망의 방향성 정량화 방안을 이용할 경우 이들 결과는 유출모형에 고려될 수 있을 뿐만 아니라 유출응답 특성을 정량적으로 파악하는데 이용될 수 있다. 방위 기준으로 정리한 하천망 방향성은 실제 유역에 대한 유출모형에 적용이 가능하며, 하천 합류점을 기준으로 정리한 결과는 호우의 방향성에 대한 유출응답의 반응을 정량적으로 살펴보는데 이용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.320-320
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• 2011

하천 유사량은 유량과 마찬가지로 충적 하천의 기본적인 자료로서 하상변동 예측, 저수지 퇴사량 추정, 유사 유출량 추정, 하도 계획과 설계, 유사조절 계획 수립 등에 다목적으로 활용된다. 선진 외국의 경우는 유사량관측망을 구축하여 일찍이 유역관리 및 하천관리, 하천시설물관리 및 댐 관리 등을 위한 자료를 생산하고 있으나, 국내의 경우는 유사량 측정 기반 및 실측된 유사량 자료가 부족한 관계로 단순한 가정이나 경험식에 의한 추정치들의 활용 빈도가 높다. 본 연구에서는 국내 특성에 맞는 관측망을 구축하기 위해서 국내외 관측망 구축 사례 등을 조사 분석하였으며, 이를 토대로 유사량관측망 구축 방법을 개념화하였다. 개념화된 유사량 관측망 구축방법은 유역관리, 하천관리, 하천시설물 관리, 댐 관리 측면을 포괄하는 방법으로 관련계획 및 설계기준 검토, 유사량조사 현황 검토, 설계대상 수위관측소 선정, 현장조사 등의 과정을 필요로 한다. 본 연구에서는 관측망 구축대상 지점을 국가수위관측망(643개소)로 하였으며, 이를 통해 총 138개소의 유사량관측망을 목적별로 구축하였다. 권역별로는 한강권역 44개소, 낙동강 권역 37개소, 금강 권역 33개소, 섬진강 권역 12개소, 영산강 권역 12개소로 구축되었다.

• 한국음향학회지
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• 제11권3호
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• pp.14-24
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• 1992

본 논문은 신경망을 이용한 자음인히기에 관한 연구이다. 우선 자음과 모음이 포함된 음성에서 자음부분을 분리하였다. 각각의 자음을 몇개의 집단으로 나누어서 자음구간대 영교차율을 조사하였다. 마지막으로 자음을 인식하기 위해 제어망과 몇개의 소규모 망으로 구성한 혼합 신경망을 제안한다. 제어망은 입력된 자음이 어느 집단에 속하는가를 결정하고, 소규모망에서는 각 집단에 속하는 자음을 인식한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.703-706
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• 2003

통신망간 상호접속료 산정 방식으로 장기증분비용방식이 확산되고 있는 가운데 국내에서도 2004년 이후 시내, 시외, 공중 및 이동전화망의 접속료는 장기증분비용방식이 적용될 계획으로 있다. 2002년 12월 개정 전기통신설비의 상호접속기준 22조의4의 장기증분비용 방식을 적용함에 있어 유선망은 각국에서 선행연구가 진행되어 왔고 실제 적용사례도 많기 때문에 비교적 사업자간 합의점을 찾기 용이한 측면이 있으나 이동망의 경우 선행연구가 부족하기 때문에 원가범위를 둘러싼 당사자간 논란의 여지가 많은 실정이다. 특히 현행 접속료 산정기준에서 유선의 경우 가입자선로가 착신원가 범위에서 제외되고 있는 반면에 이동망의 경우 가입자접속(access) 비용이 착신접속원가에 포함되고 있어서 향후 LRIC 방식 적용시 이동망의 가입자 접속구간 비용을 착신증분원가 산정 범위에 포함한 것이지 여부를 가지고 논란이 예상된다. 본 고에는 미국의 이동망 착신보상 규제 및 판결사례를 살펴봄으로써 앞으로 개발될 이동망 LRIC 방식 비용산정시 액세스 비용에 관한 원칙을 정하는데 시사점을 제공하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1258-1262
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• 2007

수치해석분야에서 가장 난해한 부분은 복잡한 지형을 표현할 수 있는 격자망을 쉽고 간편하게 생성하고 수치모형에 적용하는 것이다. 가장 쉽고 널리 적용되던 직사각형격자망의 한계를 극복하기 위하여 곡선좌표계를 이용하거나, 삼각형 또는 사각형의 불규칙 격자망을 적용하여 복잡한 지형을 표현하는 연구들이 시도되었다. 그러나, 곡선좌표계를 이용하여 지배방정식을 변환하는 방법은 지배방정식이 매우 복잡하고 수치모형의 구성이 난해하며, 불규칙 격자망을 이용한 방법은 계산영역을 적절히 표현하는 격자망을 구성하기 위해서 상당한 노력과 시간이 소요되는 단점이 있다. 이에, 직사각형의 격자망과 비구조 격자망의 장단점을 보완하여 수치격자 구성이 간편하고 지형을 정확히 표현할 수 있는 기법에 대한 연구가 필요한 단계에 이르게 되었다. 본 연구에서는 직사각형 격자를 기본으로 지형을 따라 계산격자를 분할하는 기법인 cut-cell기법을 이용하여 계산격자망을 구성하고, 그 적용성을 검토하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.213-216
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• 2019

영상 잡음 제거 알고리즘은 잡음으로 오염된 영상으로부터 잡음이 제거된 깨끗한 영상을 추정하여 복원하는 연구이다. 기존의 모델 기반 방법의 영상 잡음 제거 알고리즘은 영상을 복원하는 과정에서 최적화 문제를 풀어야 한다는 단점과 매개변수를 직접 선택을 해주어야 한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 학습기반 방법의 영상 잡음 제거 연구를 소개한다. 먼저, 신경망의 구축을 위하여 신경망의 구성 요소는 Instance Normalization 과 컨볼루션 신경망을 이용한 모델을 제안하였고, 여러 연구 분야에서 좋은 성능을 보이는 U-Net 구조를 전체적인 구조로 차용하였다. 신경망의 학습을 위하여 DnCNN 에서 제안한 잡음을 학습하는 잔여 학습 기법을 채택하였고, 기존의 영상 잡음 제거 알고리즘의 단점인 결과 영상이 흐릿해지는 현상을 보완하기 위하여 생성적 적대 신경망 학습 방법을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 신경망을 이용한 잡음 제거 영상의 결과가 기존의 연구 방법들 보다 인지적인 측면에서 좋은 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국전자파학회:학술대회논문집
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• 한국전자파학회 2000년도 종합학술발표회 논문집 Vol.10 No.1
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• pp.20-24
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• 2000

VoIP는 Packet Netwark(ATM, xDSL, Frame Relay, Cable Network)망을 이용하여 음성데이터를 전송 하는 기술로서 PSTN을 통해 음성데이터를 전송하는 것보다 비용절감의 효과가 크다. 본 연구에서는 최적의 VoIP 서비스 제공을 위한 음성/데이터 통합 네트워크 망을 설계하기 위하여 IP와 ATM을 이용한 서로 다른 2개의 망을 설계하여 지연과 Routing 정책, Traffic 추가 후 지연현상에 대하여 살펴보았다. 지연은 순수한 VoIP 망을 구성 할 경우 8-10ms. VoIP+ATM으로 망을 구성 할 경우 2ms로 나타났고, 라우팅 정책(RIP, IGRP, OSPF 적용)에서는 IP 또는 IP+ATM으로 망을 구성 할 경우 RIP는 25ms, IGRP는 22ms로 나타났고, OSPF를 이용할 경우 14ms로 평가되어 OSPF를 이용한 라우팅 정책을 설정하는 것이 바람직하다고 볼 수 있다. 결론적으로 본 연구의 결과 VoIP망을 구성 할 경우 IP+ATM을 기반으로 구축하면 보다 더 효과적인 인터넷 망을 구성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.262-264
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• 2004

시스템 호출 감사자료기반 기계학습기법을 사용한 프로그램 행위 학습방법은 효과적인 호스트기반 침입탐지 방법이며, 특히 신경망은 기존 연구 중 가장 좋은 성능을 보였다. 하지만 보통의 신경망은 그 구조를 찾기 위한 방법이 알려져 있지 않아 침입탐지에 효과적인 구조를 찾기 위해서는 많은 시간이 요구된다. 본 논문에서는 기존 신경망 기반 침입탐지시스템의 단점을 보완하고 성능을 향상시키기 위해 진화신경망을 이용한 방법을 제안한다. 진화 신경망은 신경망의 구조와 가중치를 동시에 학습하기 때문에 일반 신경망보다 빠른 시간 내에 더 좋은 성능의 신경망을 얻을 수 있다는 장점이 있다. 1999년의 DARPA IDEVAL자료로 실험한 결과 기존의 연구보다 좋은 성능을 보여 진화신경망이 침입탐지에 효과적임을 확인할 수 있었다.