• 수산해양기술연구
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• 제16권2호
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• pp.55-59
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• 1980

크기가 실물어구의 1/450이고, 망지는 각각 결절망지와 라셀망지를 쓴 건착망의 모형어구를 제작하여 발돌의 수중중량을 4g~20g까지 변화시킬 때의 침강속도와 죔줄의 장력을 비교한 바, 침강속도는 결절망지를 쓴 쪽이 1.4~1.8 빠르고, 죔줄의 장력은 라셀망지를 쓴 쪽이 10~20% 적었다. 따라서, 어군의 도피를 빨리 차단한다는 의미에서는 결절망지가 라셀망지보다 유리하다고 볼 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1191-1194
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• 2022

인터넷의 발전으로 수많은 이미지와 비디오를 손쉽게 이용할 수 있게 되었다. 이미지와 비디오 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, JPEG, HEVC, VVC 등 이미지와 비디오를 효율적으로 저장하기 위한 부호화 기술들이 등장했다. 최근에는 인공신경망을 활용한 학습 기반 모델이 발전함에 따라, 이를 활용한 이미지 및 비디오 압축 기술에 관한 연구가 빠르게 진행되고 있다. NNIC (Neural Network based Image Coding)는 이러한 학습 가능한 인공신경망 기반 이미지 부호화 기술을 의미한다. 본 논문에서는 NNIC 모델과 인공신경망 기반의 초해상화(Super Resolution) 모델을 합동훈련하여 기존 NNIC 모델보다 더 높은 성능을 보일 수 있는 방법을 제시한다. 먼저 NNIC 인코더(Encoder)에 이미지를 입력하기 전 다운 스케일링(Down Scaling)으로 쌍삼차보간법을 사용하여 이미지의 화소를 줄인 후 부호화(Encoding)한다. NNIC 디코더(Decoder)를 통해 부호화된 이미지를 복호화(Decoding)하고 업 스케일링으로 초해상화를 통해 복호화된 이미지를 원본 이미지로 복원한다. 이때 NNIC 모델과 초해상화 모델을 합동훈련한다. 결과적으로 낮은 비트량에서 더 높은 성능을 볼 수 있는 가능성을 보았다. 또한 합동훈련을 함으로써 전체 성능의 향상을 보아 학습 시간을 늘리고, 압축 잡음을 위한 초해상화 모델을 사용한다면 기존의 NNIC 보다 나은 성능을 보일 수 있는 가능성을 시사한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제32권5호
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• pp.557-564
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• 1999

지하수 수질 감시를 위한 관측망의 설치는 지하수자원의 보호를 위해 매우 중요하다. 그러나 현재 지하수 수질 관측망의 설계는 합리적인 방법보다는 현장전문가의 경험과 직관에 의존하는 경우가 많다. 본 논문에서는 3차원 수질모의와 최적화를 이용하는 지하수질 관측망의 설계방법론을 제안하였다. 설계과정은 다음의 세 가지 경우로 정형화되었다. (Ⅰ) 평균농도를 감시하는 위치를 선정하되 관측정의 수기 제한되는 경우, (2) 최대농도를 감시하는 위치를 선정하되 관측정의 수가 제한되는 경우, (3) 평균농도를 감시하는 위치를 선정하되 예산상 제약이 있는 경우. 이와 같은 설계문제를 매립장 현장에 적용하고 0-1 정수계획법으로 해결하였다. 관측망의 설치목적, 운영기간, 제약조건 등에 따라 관측망의 구성이 다르게 결정됨을 보이고 그 의미를 해석하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.1580-1587
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• 2004

현재 다중링크 연결을 지원하는 가상사설망(VPN: Virtual Private Network) 장비들은 연결된 다중링크를 회선 장애 발생 시 회선간의 전이 기능을 위한 것으로만 활용한다. 전이 방식으로 장애가 발생할 경우를 대비하는 것은 하나의 회선을 이용하지 못하는 것을 의미한다. 물리적인 VPN회선은 두 개지만 실제 사용은 하나만 하게 되는 것이다. 이에 따라 데이터 전송량이 많은 경우에는 전송 속도가 결과적으로 늦어지게 되고, 나아가 응용들의 요구 조건을 모두 수용할 수 없게 된다. 본 논문에서는 다중링크를 모두 이용하는 가상사설망을 형성하고, 회선간의 부하균등을 기함으로써 회선의 활용도를 크게 높여 결과적으로 가상사설망의 대역폭을 높이는 효과를 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 뿐만 아니라 회선 장애가 발생하였을 때는 기존의 가상사설망 장비가 시행하는 회선 전이 기술을 함께 적용하였다. 결론적으로 다중링크로 연결되어있는 가상사설망의 가용성을 유지하면서 대역폭을 크게 높이는 효과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.77-88
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• 2021

중국에서의 빅데이터의 발전 과정은 비교적 짧아 10년 정도에 불과하다. 따라서 실제 생활에서의 구체적인 활용도는 높지 않으나, 공급망분야에서는 일부 성과를 보이고 있다. 공급망이 실제로 작동하는 과정에서 발생하는 각종 데이터를 효과적으로 분류·활용할 수 있다면, 공급망 운영 과정에서 발생하는 '채찍효과' 또한 개선될 수 있을 것이다. 본 연구의 목적은 빅데이터를 활용한 공급망 협업 재고 관리 모델과 응용 프레임워크의 개발이다. 본 연구에서는 "채찍효과"가 가장 뚜렷한 소비 업종인 중국의 맥주 업계 공급 체인을 분석하였으며, 시뮬레이션 및 민감도분석을 위해 Vensim을 사용하였다. 본 연구의 모델을 적용한 결과 맥주 업계 공급 체인의 각 참여 주체의 재고변화가 적어지는 의미 있는 결과를 발견하였다. 또한 이러한 연구가 더 큰 데이터를 갖는 공급망 협업 재고관리모델에도 적용될 수 있는 가능성을 제사하고, 공급망 협업 재고관리모델에서 발생할 수 있는 문제점 및 대응방안을 제시하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1376-1384
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• 2016

기계가 사람과 같이 문장을 처리하게 하려면 사람이 쓴 문장을 토대로 사람이 문장을 통해 발현하는 모든 문장의 표현 양상을 학습해 사람처럼 분석하고 처리할 수 있어야 한다. 이를 위해 기본적으로 처리되어야 할 부분은 언어학적인 정보처리이다. 언어학에서 통사론적으로 문장을 분석할 때 필요한 것이 문장을 성분별로 나눌 수 있고, 문장의 핵심인 용언을 중심으로 필수 논항을 찾아 해당 논항이 용언과 어떤 의미역 관계를 맺고 있는지를 파악할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 국립국어원 표준국어대사전을 기반으로 구축한 격틀사전과 한국어 어휘 의미망에서 용언의 하위 범주를 자질로 구축한 CRF 모델을 적용하여 의미역을 결정하는 방법을 사용하였다. 문장의 어절, 용언, 격틀사전, 단어의 상위어 정보를 자질로 구축한 CRF 모델을 기반으로 하여 의미역을 자동으로 태깅하는 실험을 한 결과 정확률이 83.13%로 기존의 규칙 기반 방법을 사용한 의미역 태깅 결과의 정확률 81.2%보다 높은 성능을 보였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제9권3호
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• pp.375-396
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• 2007

본 연구는 수학 교사와 고등학생을 대상으로 그래프로부터 의미를 어떻게 구성하고 그 과정에서 그래프 해석의 요소들이 어떻게 상호작용 하는지를 분석하여, 그래프 교수학습에서 고려해야 할 점을 제안하는 것을 목적으로 한다. 분석결과, 교사와 학생 모두 그래프에서 의미를 구성하는 것에서 많은 어려움을 겪었고, 의미를 구성할 때 포개어지는 관계망의 형태로 구성해갔다. 또한 의미를 구성하는 과정에서 인지적 맥락적 정서적인 요소가 서로 상호작용하여 해석체를 구성해갔다. 하지만 이 과정에서 교사는 그래프에 질적인 접근방법으로 인지적인 요소에 주로 초점을 두었던 반면에, 학생은 양적인 접근방법으로 인지적인 요소와 함께 맥락적인 요소도 고려하여 자신이 구성한 해석체를 정당화시키고 이를 기반으로 의미를 구성해갔다. 본 연구는 이런 결과를 기반으로 그래프 교수학습에서 고려해야 할 점을 3가지로 제안하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.102-110
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• 2017

최근 자연어 처리 분야에서 단어의 모호성을 해소하기 위해서 다양한 기계 학습 방법이 적용되고 있다. 지도 학습에 사용되는 데이터는 정답을 부착하기 위해 많은 비용과 시간이 필요하므로 최근 연구들은 비지도 학습의 성능을 높이기 위한 노력을 지속적으로 시도하고 있다. 단어 모호성 해소(word sense disambiguation)를 위한 비지도 학습연구는 지식 기반(knowledge base)를 이용한 방법들이 주목받고 있다. 이 방법은 학습 데이터 없이 지식 기반의 정보을 이용하여 문장 내에서 모호성을 가지는 단어의 의미를 결정한다. 지식 기반을 이용한 방법에는 그래프 기반방식과 유사도 기반 방법이 대표적이다. 그래프 기반 방법은 모호성을 가지는 단어와 그 단어가 가지는 다양한 의미들의 집합 간의 모든 경로에 대한 의미 그래프를 구축한다는 장점이 있지만 불필요한 의미 경로가 추가되어 오류를 증가시킨다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 그래프 구축을 위해 불필요한 간선들을 배제하면서 반복적으로 그래프를 재구축하는 모델을 제안한다. 또한, 구축된 의미 그래프에서 더욱 정확한 의미를 예측하기 위해 하이브리드 유사도 예측 모델을 적용한다. 또한 제안된 모델은 다국어 어휘 의미망 사전인 BabelNet을 사용하기 때문에 특정 언어뿐만 아니라 다양한 언어에도 적용 가능하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.71-79
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• 2019

의미론적 분할 형태로 합성곱 신경망을 구성하여 도로노면의 파손을 탐지하는 연구가 진행되고 있다. 이러한 합성곱 신경망 형태의 모델을 생성하기 위해서는 입력 이미지와 이에 상응한 레이블된 이미지 데이터셋으로 수집해야 하고, 이러한 과정에서는 굉장히 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 작업을 완화하기 위하여 수도 레이블링을 활용한 준지도 학습 기반의 도로노면 파손 탐지 기술을 제안하고자 한다. 레이블된 데이터셋과 레이블되지 않은 데이터셋을 적절하게 혼합하여 도로노면 파손을 탐지하는 모델을 업데이트하고, 이를 레이블된 데이터셋만을 활용한 기존 모델과 성능을 비교한다. 주관적인 성능결과, 민감도 부분에서는 조금 저하된 성능을 보였지만, 정밀도 부분에서는 대폭 성능 향상이 있었으며, 최종적으로 $F_1-score$ 또한 높은 수치로 평가되었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권4호
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• pp.375-382
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• 2008

단백질의 세포 내 위치를 인식하는 것은 생물학 현상의 기술에 있어서 필수적이다. 생물학 문서의 양이 늘어남에 따라, 단백질의 세포 내 위치 정보를 문서 내용으로부터 얻기 위한 연구들이 많이 이루어졌다. 기존의 논문들은 문장의 구문 정보를 이용하여 정보를 얻고자 하였으며, 언어학적 정보가 단백질의 세포 내 위치를 인식하는 데 유용하다고 주장하고 있다. 그러나, 이전의 시스템들은 구문 정보를 얻기 위해 부분 구문분석기만을 사용하였고 재현율이 좋지 못했다. 그러므로 단백질의 세포 내 위치 정보를 얻기 위해 전체 구문분석기를 사용할 필요가 있다. 또한, 더 많은 언어학적 정보를 위해 의미 정보 또한 사용이 가능하다. 단백질의 세포 내 위치 정보를 인식하는 성능을 향상시키기 위하여, 본 논문은 전체 구문분석기와 어휘망(WordNet)을 기반으로 한 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에서, 각 단백질 단어로부터 그 단백질의 위치후보에까지 이르는 구문 의존 경로를 구축한다. 두 번째 단계에서, 구문의존 경로의 루트 정보를 추출한다. 마지막으로, 단백질 부분트리와 위치 부분트리의 구문-의미 패턴을 추출한다. 구문 의존 경로의 루트와 부분트리로부터 구문태그와 구문방향을 구문 정보로서 추출하고, 각 노드 단어의 의미태그를 의미 정보로서 추출한다. 의미태그로는 어휘망의 동의어 집합(synset)을 사용한다. 학습데이터에서 추출한 루트 정보와 부분트리의 구문-의미 패턴에 따라서, 실험데이터에서 (단백질, 위치) 쌍들을 추출했다. 어떤 생물학적 지식 없이, 본 논문의 방법은 메드라인(Medline) 요약 데이터를 사용한 실험 결과에서 학습데이터에 대해 74.53%의 조화평균(F-measure), 실험데이터에 대해서는 58.90%의 조화평균을 보였다. 이 실험은 기존의 방법들보다 12-25%의 성능향상을 보였다.