• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.544-549
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• 2000

슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령의 결과 값을 예상하는 메커니즘이 연구되고 있다. 결과 값 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 하이브리드해서 사용하는 방법은 각각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 종전의 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨어 크기를 요구한다. 본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상하기 어려운 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상한 misprediction 페널티를 줄이고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다

• 한국철도학회지
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• 제7권2호
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• pp.22-28
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• 2004

1830년 영국의 리버플 맨체스터철도(영국)의 개통으로 시작된 철도는 선로분기점의파수꾼 설치, 열차신호표기를 위한 전주 사용, 모스전신기를 사용한 "공간 간격법", 1872년 펜실베니아철도(미국)에 최초로 도입된 궤도회로, 연동기 및 CTC 등의 도입으로 철도안전과 효율적인 수송에 크게 공헌하였고, 현재까지 매우 안전하고 정확한 교통수단의 위치를 확보하고 있다. 현재는 무선을 이용한 정보통신 기술을 활용하여 새로운 철도를 개발하기 위한 사업을 국내, 국외에서 추진하고 있어 철도의 경쟁력이 더한층 강화될 것으로 예상된다. 것으로 예상된다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1998년도 춘계학술발표 논문집
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• pp.159-164
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• 1998

이 논문은 신체온도를 직접 측정하지 않고서 신체온도를 예상하는 모델을 연구한 것이다. 열감지지수 (TPI)를 개발하여 환경으로부터 느끼는 체감온도와 몸의 내부온도인 직장온도(Tuec)와 몸의 외부온도인 피부온도 (Tskin)를 예측하도록 하였다. Kwon와 Ramsey의 개발모델을 Goldman의 모델과 비교해본 결과 정확도에 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 회귀분석과 경험을 토대로 만든 체감온도를 예측할 수 있는 손쉬운 Kwon의 열감지수 (KTPI)도 제시하였다. 대부분의 사람들이 쉽게 예측할 수 있도록 측정 또는 사용가능한 몇 개의 환경변수로부터 몸의 예상 내부온도와 외부온도를 계산할 수 있게 단순화하였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권5호
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• pp.131-138
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• 2009

본 연구에서는 태풍과 해일에 의한 범람 피해 영역을 예보하기 위한 동적경보시스템에 대해서 서술하였다. 이 시스템은 연안 지역에 내수범람과 같은 잠재적 위기가 예상되는 태풍 발생 시기에 해안공학적 지식이 부족한 공공 재난관리자들이 직접 신속하게 운용할 수 있도록 일반 PC에서 MATLAB의 GUI(Graphical User Interface)를 이용하여 개발되었다. 신속한 예보를 위한 바람장은 기상청 태풍 예보 자료를 이용하는 단순파라메터 태풍모델로 생성된다. 조위와 수심평균된 조류를 신속하고 정확하게 모의를 하기 위하여 경계 조건을 사전에 준비하였다. 또한 임의의 시점에서도 정확하고 빠르게 수행되도록 MATLAB 수치프로그램을 벡터화하였다. 예상 태풍경로와 관련 태풍 예보 자료를 마우스 등을 이용하여 윈도우 화면에 입력하고 실행하면 마우스로 선정된 특정범람 예상 지점에 대한 실시간 수위정보를 얻을 수 있다. 이 시스템은 지역 재난관리자들에게 가능한 위험 정보를 신속히 파악하고 체계적으로 운용될 수 있도록 개발되었다. 그러나 모델결과는 태풍의 경로에 민감하게 작용하고, 또 지역 재난관리자들이 정확한 정보를 생산하기 위하여 오랜 기간 숙련과 지역에 적합한 경험 계수의 결정 과정이 필요하다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.9-19
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• 2018

최근 게임 산업의 발달과 게임 방송에 대한 사람들의 관심이 많아짐에 따라 기존 게이머들이 아닌 사람들도 게임에 관심을 많이 보이고 있고, 게임 구매로 이어지고 있다. 하지만, 일반 사용자가 매일 수십 개씩 발매되는 게임 중에 어떤 게임이 자신이 재밌게 즐길 수 있는 게임인지를 판단하기 어렵다. 따라서 게임 판매 플랫폼에서 게임 추천 기능을 갖추고 있지만 그들의 매출 증가를 위한 수단으로 사용되어 그들의 할인 제품이나 신제품에 초점을 맞춰 추천을 해주기 때문에 추천 시스템의 정확도가 낮다. 이러한 이유 때문에 본 논문에서는 사용자에 대한 추천 만족도를 높이고 사용자 경험을 적절히 반영한, 사용자가 남긴 평점을 기반으로 한 게임 추천 시스템을 구성하였다. 시스템에서는 협력 필터링을 이용한 예상 평가 점수 기능과 나이브 베이지안을 이용한 게임 추천 기능을 구현하여 사용자에게 빠르고 정확한 추천을 할 수 있도록 구현하였다. 결과적으로 예상 평점 알고리즘의 경우 2.4초의 처리 속도와 평균 72.1퍼센트의 정확도를 얻었고, 게임 추천 알고리즘의 경우 75.187퍼센트의 정확도를 얻어 사용자에게 빠르고 정확한 추천 결과를 제시 할 수 있었다.

• Spatial Information Research
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• 제7권1호
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• pp.119-131
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• 1999

국내 1:1,000과 1:5,000수치지도의 제작이 완성단계에 이르고 다양한 목적에의 활용이 예상됨에 따라 제작된 수치지도의 위치정확도가 주요한 이슈로 부각되고 있다. 제작자의 측면에서 뿐만 아니라 사용자의 측면에서도 수치지도의 위치정확도는 사용목적에 따른 판단의 기준으로 중요한 의미를 갖는다. 기존 수치지도 위치정확도 측정방법은 대부분 표본점의 추출에 의한 통계량 분석에 기초하고 있으며, 최근에 소개된 선형사상의 위치정확도 측정방법도 실폭으로 표현되는 국내 수치지도 도로사상의 정확도 측정에는 적용하기가 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 1:5,000 수치지도의 도로사상에 대한 위치정확도를 측정할 수 있는 방법과 절차를 개발하고 모든 과정을 상용 GIS 소프트웨어를 이용하여 구현하였다. 또한 사례지역으로 서울시 강남구 일부지역을 선정하여 도로사상의 위치정확도를 분석하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2007년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.583-586
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• 2007

본 논문에서는 삼수원신안강모형(三水源新安江模型)으로 한국 위천유역에 대하여 홍수예보를 모의하였다. 결과 신안강모형(新安江模型)은 위천유역의 홍수를 비교적 정확하게 모의하였고 평균 모형 효율성 계수는 0.93이나 되었으므로 홍수예보를 적용하는데 적합하다. 신안강모형(新安江模型)은 습윤 반습윤지구의 축만유출(蓄滿流出)의 모형으로서 초기 토양함수량이 풍부한 흥수에 대해서는 정확도가 매우 높다. 그러므로 홍수예보를 하는데 있어서 신안강모형(新安江模型)이 광범한 실용가치가 있다고 예상된다.

• 통상정보연구
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• 제3권2호
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• pp.49-70
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• 2001

정보화의 진전, 디지털경제시대 내지 지식기반사회의 도래 등으로 디지털상품의 전자상거래는 더욱 활성화될 전망이다. 그러나 경제주체들이 디지털상품의 온라인 거래에 대하여는 상거래 경험이 많지 않은 편이므로 유의해야 할 점들이 많다. 디지털상품에는 기존 상품들과는 상이한 특성들이 잠재되어 있으므로 디지털상품을 정확히 이해하고, 예상가능한 문제들을 찾아 그 대안을 마련하는 일은 무한경쟁의 정보화 세계화 시대를 지혜롭게 극복해 나가야 할 우리들의 몫이다. 이에 본 연구는 디지털상품을 정확히 이해하고, 전자상거래에 관련된 주요 문제들을 찾아 개선책을 마련하여 거래 활성화를 도모하는 데에 목표를 두었다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.149-152
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• 2008

본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.24-24
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• 2023

현대화된 재배법은 작물의 생육을 위해 시설내부의 환경을 제어하고 실시간 센싱 정보를 저장하는 시스템을 구축하고 이를 활용하고 있으나, 작물의 생육·생장에 미치는 직접적인 영향에 대한 생육데이터 취득은 아직까지도 전문 재배사·농민이 수작업을 통해 조사되고 있다. 본 연구는 작물의 생육데이터 자동 취득을 위한 장치를 개발하고 이를 실용화하기 위한 정확도 측정 시험을 진행하였다. 실험을 위한 장치구성은 3D Depth 카메라(Intel D415)와 운용 PC이며 딥러닝 모델을 이용하여 작물의 세부기관을 자동으로 인식하는 모델을 포함한다. 장치는 다양한 재배환경의 작물 생육데이터 취득을 위하여 휴대용, 고정형, 로봇형 3가지 유형으로 개발하였고 측정 정확도 검증은 휴대용 생육측정장치를 활용하여 조사하였다. 이러한 연구를 통해 수작업이 아닌 영상에 의한 생육 데이터수집으로 작물의 생육정보(측정값+이미지)를 확보함으로써 환경데이터와 함께 객관적인 정보에 의한 작물의 생산량, 수확시기 등을 예측하는데 활용될 수 있을것으로 예상된다.