• 한국수자원학회논문집
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• 제39권10호
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• pp.833-844
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• 2006

본 연구는 준 분포형 장기유출모형인 SWAT모형을 이용하여 융설모의에 따른 유출 및 수문성분의 영향을 분석하고자 하는데 그 목적이 있다. 대상유역으로는 충주댐 유역을 선정하였으며 융설 매개변수를 산정하였다. 충주댐지점에서의 관측유량과 융설모의 전후의 모의유량을 비교한 결과 융설모의를 수행한 유출거동이 관측치와 유사하게 모의되었으며, 특히 3, 4월에 융설 영향이 큰 것으로 나타났다. 상류유역 2개 지점에 대해서도 유사한 결과를 보였다. 또한, 융설 모의시 표고밴드 설정에 따른 영향을 분석하였으며, 융설 고려에 따른 각 수문성분들이 시간적, 양적으로 다른 거동을 보이는 것을 제시하였다. 다만, 융설 모의시 융설 발생 임계온도 전후의 온도변화에 따라 유출량이 민감하게 반응하는 문제가 도출되었으며, 이는 향후 연구를 통해 개선되어야 할 것으로 판단된다.

• 자원환경지질
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• 제48권4호
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• pp.313-324
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• 2015

본 연구는 몽골 아르항가이 주 남동부 지역에 위치하는 우기누르 철-망간 광화대에 대해 3차원 지질모델을 구축하고 자력탐사와 비교 분석하여 지질 내 광체의 분포 특성을 유추하였다. 단면도 구축, Surface 모델링, 엽리 모델링 및 솔리드 모델링의 4단계로 3차원 지질모델을 구축한 결과, 연구지역 1과 2는 북서방향의 단층을 경계로 서부에는 문군체층이 동부에는 야실층이 분포하며 지질암체 내 표현된 엽리의 주된 주향 방향은 북서방향을 보이며 이러한 경향성은 지질경계를 이루는 북서방향 단층과의 유사하다. 연구지역의 자력탐사 자료를 이상치 분포특성에 따라 살펴본 결과, 자화율의 임계값이 낮을수록 이상치 분포대가 수직적인 분포를 보이는 경향이 관찰되나 임계값이 높아짐에 따라 이상대의 분포가 점차 지표 및 이와 인접한 천부에 집중된다. 자력탐사 이상대의 분포와 지질분포를 3차원 상에서 비교분석한 결과, 연구지역 1에서 자력탐사 이상대의 분포가 주로 북서방향 단층의 서부에 분포하는 문군체층에 신장된 형태의 렌즈상으로 분포하나, 연구지역 2의 경우 문군체층과 야실층에 균등한 분포를 보인다. 3차원 지질모델과 자력탐사 분포 특성을 비교분석 결과를 살펴보았을 때 본 연구지역에서는 실루리아기에 광화작용과 연관된 화산활동이 있었으며, 이 후 발생한 구조운동에 의해 광화대가 구조선을 따라 재배열 된 것으로 생각된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.117-124
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• 2013

본 논문에서는 실시간으로 입력되는 비디오 영상으로부터 사용자의 얼굴 방향을 효율적으로 추정하는 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위하여 입력 영상으로부터 외부조명의 변화에 덜 민감한 Haar-like 특성을 이용하여 얼굴영역의 검출을 수행하고 검출 된 얼굴영역 내에서 양쪽 눈, 코, 입 등의 주요 특성을 검출한다. 이 후 실시간으로 매 프레임마다 광류를 이용해 검출된 특징 점을 추적하게 되며, 추적된 특징 점을 이용해 얼굴의 방향성 추정한다. 일반적으로 광류를 이용한 특징 추적에서 발생할 수 있는 특징점의 좌표가 유실되어 잘못된 특징점을 추적하게 되는 상황을 방지하기 위하여 검출된 특징점의 템플릿 매칭(template matching)을 사용해 추적중인 특징점의 유효성을 실시간 판단하고, 그 결과에 따라 얼굴 특징 점들을 다시 검출하거나, 추적을 지속하여 얼굴의 방향성을 추정을 가능하게 한다. 탬플릿 매칭은 특징검출 단계에서 추출된 좌우 눈, 코끝 그리고 입의 위치 등 4가지 정보를 저장한 후 얼굴포즈 측정에 있어 광류에의해 추적중인 해당 특징점들 간의 유사도를 비교하여 유사도가 임계치를 벗어 날 경우 새로이 특징점을 찾아내는 작업을 수행하여 정보를 갱신한다. 제안된 방법을 통해 얼굴의 특성 추출을 위한 특성 검출과정과 검출된 특징을 지속적으로 보완하는 추적과정을 자동적으로 상호 결합하여 안정적으로 실시간에 얼굴 방향성 추정 할 수 있었다. 실험을 통하여 제안된 방법이 효과적으로 얼굴의 포즈를 측정할 수 있음을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권1호
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• pp.38-48
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• 2006

무선 랜의 영역 확장을 위해서 무선 랜과 유사한 2계층 프로토콜(1)을 사용하는 이동 애드 혹 네트워크의 인터네트워킹 기법을 (2)에서 제안하고 있다. 이 기법은 무선 랜 확장을 위한 UMTS (Universal Mobile Telecommunications Systems)와 무선 랜의 인터네트워킹 기법(3-4)에 비해 물리 및 논리적인 특성이 유사하기 때문에 상대적으로 낮은 오버헤드와 지연을 갖는다는 장점이 있다. 애드 흑과 무선 랜간의 인터네트워킹을 위해 (2)가 제안하고 있는 모드 변환 알고리즘은 시그널 강도만을 고려하여 핸드오프를 결정하기 때문에 상이한 시그널을 수신하는 영역에 지그재그로 이동하는 경우 빈번한 핸드오프를 야기 시킬 수 있다. 또, 무선 랜에서의 이동성 지원이 MIPv6 프로토콜을 기반으로 하고 있어서 핸드오프시 높은 지연을 갖고 시그널 메시지 교환으로 인한 오버헤드가 크다. 본 논문에서는 (2)에서 제안하는 스위칭 기법을 수정 및 보완함으로써 이동 노드가 HMIPv6를 기반으로 하고 있는 무선 랜의 범위를 벗어나 난청지역(dead-spot)에 진입했을 때 무선 랜 영역의 확장을 위해서 무선 랜과 이동 애드 혹 네트워크간의 최적화된 인터네트워킹 방안을 제안한다. (2)에서 발생할 수 있는 핸드오프 핑퐁문제를 적응적인 임계치를 반영함으로써 해결하였다. 특히, 무선 랜에서 이동성 지원을 위한 HMIPv6 프로토콜과 병립되어 사용될 수 있는 OLSR 프로토콜을 이동 애드 혹 네트워크에서 적용하였다. 총 오버헤드 시간을 구하고 실험과 시뮬레이션을 통해 제안된 스위칭 방식이 기존의 방식보다 성능이 우수함을 확인하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.337-348
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• 2012

본 연구는 초기조건에 민감한 공간 트러스를 대상으로 불완전성으로 인한 분기거동 및 불안정 특성에 대해서 연구하였으며, 접선강성행렬의 행렬식과 고유치해석으로 임계점과 좌굴하중을 구하였다. 고유모드의 민감성에 의한 불안정 현상을 고찰하기 위해서 2-자유절점공간 트러스와 스타 돔 및 3링 돔 모델을 예제로 채택하였으며, 라이즈-스팬 비 및 하중 파라메타에 따른 좌굴하중의 영향을 분석하였다. 2-자유절점 모델의 초기 형상불완전성에 따른 민감성은 고유모드에 따라 임계 후 평형경로가 바뀌었으며, 좌굴하중은 불완전 량의 증가에 따라 감소하는 결과를 얻었다. 예제에서 나타난 두 가지 민감한 좌굴패턴은 자유절점의 변위 위치를 살펴봄으로서 설명할 수 있었고, 형상 불완전성에 따른 거동은 비대칭 고유모드가 가장 큰 영향을 주었다. 민감한 고유모드는 단순화한 모델의 비신장 메커니즘 기저와 유사하였다. 스타 돔 모델은 라이즈-스팬 비가 높을수록 전체좌굴보다는 국부좌굴이 우세하며, 하중 파라메타 값이 클수록 평형경로 상에 분기점이 발생하였다. 또한 스타돔과 3링 모델의 좌굴하중은 각각 극한점 하중레벨의 약 50-70% 및 80-90%로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.91-102
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• 2019

자율주행 시스템에서, 카메라에 포착된 영상을 통하여 보행자를 분류하는 기능은 보행자 안전을 위하여 매우 중요하다. 기존에는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)나 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 등으로 보행자의 특징을 추출한 후 SVM(Support Vector Machine)으로 분류하는 기술을 사용했었으나, 보행자 특징을 위와 같이 수동(handcrafted)으로 추출하는 것은 많은 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 깊은 특징(deep features)과 전이학습(transfer learning)을 사용하여 보행자를 안정적이고 효과적으로 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문은 2가지 대표적인 전이학습 기법인 고정특징추출(fixed feature extractor) 기법과 미세조정(fine-tuning) 기법을 모두 사용하여 실험하였고, 특히 미세조정 기법에서는 3가지 다른 크기로 레이어를 전이구간과 비전이구간으로 구분한 후, 비전이구간에 속한 레이어들에 대해서만 가중치를 조정하는 설정(M-Fine: Modified Fine-tuning)을 새롭게 추가하였다. 5가지 CNN모델(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, MobileNet)과 INRIA Person데이터 세트로 실험한 결과, HOG나 SIFT 같은 수동적인 특징보다 CNN의 깊은 특징이 더 좋은 성능을 보여주었고, Xception의 정확도(임계치 = 0.5)가 99.61%로 가장 높았다. Xception과 유사한 성능을 내면서도 80% 적은 파라메터를 학습한 MobileNet이 효율성 측면에서는 가장 뛰어났다. 그리고 3가지 전이학습 기법중 미세조정 기법의 성능이 가장 우수하였고, M-Fine 기법의 성능은 미세조정 기법과 대등하거나 조금 낮았지만 고정특징추출 기법보다는 높았다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권3호
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• pp.255-280
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• 2024

쉴드TBM 터널에서 단면 부족이나 큰 변형이 세그먼트 라이닝의 안정성에 우려될 경우 터널 외부에 지반 그라우팅으로 보강하거나 터널 내부에 강판 보강, 링 빔 보강, Inner double layer lining으로 보강하는 경우가 있다. 또한, 기존의 쉴드 TBM 터널의 해석은 세그먼트라이닝의 분절 특성을 고려하지 않는 연속체의 강성일체법으로 해석되어왔다. 본 연구는 내부 강재 라이닝으로 보강한 double layer 보강 단면에 대해 보강 메커니즘을 연구하였다. 본 연구는 세그먼트 라이닝에 대한 모델링을 개선하여 세그먼트 라이닝의 분절 특성을 고려한 분절체 모델링(BJM)을 적용하였고 이를 통해 세그먼트 라이닝의 변형 특성을 반영한 double layer 보강 단면을 해석하였다. 연구 결과 기존 콘크리트 세그먼트 라이닝은 하중을 일정부분 분담하는 역할이 아닌 터널 주변 지반을 보강한 것과 같은 역할을 하였다. 일반적으로, 세그먼트 라이닝의 분절을 고려한 BJM 모델과 분절을 고려하지 않는 강성일체법 모두 하중을 받은 라이닝의 변형 형상과 응력 분포가 유사하게 나타났다. 그러나 하중의 강도가 임계치를 넘는 경우 변형의 양상에 차이가 있으며 변형 특성을 보다 면밀히 검토할 수 있는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.113-127
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• 2016

협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제30권2호
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• pp.103-137
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• 1991

현미를 사료로하여 네가지 정온도조정에서(25, 28, 34, $36^{\circ}C$ $\pm$$0.5^{\circ}C$, RH 70%)에서 거짓쌀도둑(Tribilium castaneum Herbst)의 각 충태별 평균발육기간($\pm$SE)을 산출하였으며, 이를 기초로하여 발육임계온도를 추정하였다. 난의 평균발육기간은 각 온도에서 7.6$\pm$0.25, 4.8$\pm$0.10, 3.0$\pm$0.03, 2.5$\pm$0.09일, 유충에서 각각 53.3$\pm$1.49, 33.4$\pm$0.57, 30.6$\pm$0.70, 31.0$\pm$1.18일, 용에서 각각 12.1$\pm$0.17, 7.8$\pm$0.09, 5.0$\pm$0.07일로 산출되었으며, 난에서 성충우화시기까지의 전발육기간은 각각72.3$\pm$1.67, 46.0$\pm$0.05, 39.4$\pm$0.64, 38.7$\pm$1.15일로 산출되었다. 난과 용의 발육기간은 밀과 옥수수같은 다른 식이조건에서와 유사하였으나, 섭식을 하는 유충기의 발육은 밀보다 현미에서 상대적으로 지체되는 현상을 보였다. 한편 현미를 섭취했을 경우, 밀을 섭취했을 때 보다 발육중 치사율이 높아 밀에 비해 현미가 저급의 식물임을 보여주었다. 거짓쌀도둑 난, 유충 용 및 전발육기간의 저온발육임게온도는 각 충태 공히 $20.0^{\circ}C$로 산출되었으며, 유충과 전발육기간의 고온발육임계온도는 각각 $40.2^{\circ}C$와 $41.9^{\circ}C$로 추정되었다. 영기수는 온도에 상관없이 최빈치 7회를 나타냈지만, 온도의 상승에 따라 7회 이상 탈피하는 비율이 높아지는 경향을 보였다. 성비는 온도와 무관한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.121-145
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• 2010

매 학기마다 반복되는 대학의 강의시간표 작성 방법은 대학 상황에 따라 다르며, 교육환경의 변화에 따라 그 복잡도와 문제의 크기가 증가되는 NP-hard 문제로 알려져 있다. 그 동안, 효과적인 강의자원 배분을 위한 강의시간표 자동생성의 필요성으로 대학 강의시간표 작성에 관한 여러 방법의 연구가 진행되어 왔다. 일반적으로 교양과목 강의시간표는 대학행정부서에서, 전공과목은 학과에서 작성하는데 각 학과 단위의 전공강의시간표작성지원시스템은 학생들의 편의를 도모하고 수업의 효과와 전공강의자원의 효과적인 배분를 위해 중요한 역할을 한다. 이를 위하여 본 연구는 한신대학교의 새로운 강의시간표 작성체계에 따라, 사례 기반의 템플릿을 생성하고, 이로부터 규칙 기반의 상호대화형으로 효과적인 강의자원 배분이 가능한 전공강의시간표를 작성하는 두 단계 지원시스템을 제안하였으며, 사례 데이터를 이용한 프로토타입으로 그 효과를 검정하였다. 과거 사례와의 유사도는 학과 평균 41.72%로 템플릿의 유용성을 볼 수 있으며, 민감도 분석 결과에서 동일 시간 개설과목 허용 임계치를 90% 이상 설정한다면 강의시간표가 더 고른 분포를 갖게 됨을 검정하였다.