• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권8호
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• pp.1133-1138
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• 2001

본 논문에서는 CDMA이동통신망을 이용하여 뉴스속보, 일기예보 , 스포츠 뉴스 , 문화계 소식 등의 생활정보를 제공하고 동영상/정지영상/자막광고 등을 표출하는 멀티미디어단말기를 구현하였다. GPS 위성을 이용하여 역사나 정류장 안내를 자동화함으로써 대중교통 운전자의 운행 안정성을 제고함은 물론 승객에게 유용한 정보의 제공을 도모할 수 있도록 하였다. 또한 CDMA2000 1×(IS-95C)이동통신망을 통한 실시간 동영상 전송을 실험하였으며, 시스템과 각 모듈을 제어하는 스케줄러를 개발하여 열차와 버스에서 성능 테스트를 하였다. 차량환경에서 높은 신뢰도를 갖도록 설계된 임베디드 프로세서 시스템은 높은 안정성을 보였으며, 이동체에서의 고속 데이터 통신은 IS-95C 통신망에서 약 74Kbps를 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1445-1448
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• 2005

국내 디지털 방송 방식이 결정되고 본격적인 디지털 방송 서비스가 시행되면서, 전자프로그램가이드 (EPG: electronic program guide), 주식 및 일기예보등의 문자 방송이 활성화 되고 있다. 특히, 지상파 디지털 방송, 위성 방송, 및 최근 대두되고 있는 DMB (Digital Media Broadcasting) 지상파/위성 방송 등에서 기존의 단순 방송 서비스외에 양방향을 위한 새로운 서비스 개발을 확대하면서 문자방송의 역할은 점점 넓어지고 있다. 본 논문은 한글 데이터의 압축 방법에 관한 것으로, 디지털 방송의 문자 방송 서비스에서 사용되는 문자들을 효율적으로 압축하는 방법을 제안한다. 특히, 현재 서비스 되고 있는 방송의 문자 정보를 분석하고 한글의 특성과 글자간의 상관관계를 고려한 2 차 한글 허프만 부호 설계 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 디지털 방송에서 점점 늘어나는 문자 방송의 문자를 효율적으로 압축함으로써 제한된 대역폭을 최대한 활용할 수 있는 방법을 제공한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권7호
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• pp.475-482
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• 2019

2주에서 2개월까지 선행기간을 가지는 계절내-계절(Subseasonal-to-Seasonal, S2S) 예측결과는 산업전반에 걸쳐 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 기대되고 있으나, 일기예보나 중장기 예보대비 낮은 예측성으로 인하여 현재까지 활용성이 매우 낮은 실정이다. 본 연구에서는 기계학습 기법중 비선형회귀 분야에서 좋은 결과를 보여주는 다층퍼셉트론 기법을 이용하여 S2S 예측자료의 후처리를 통한 국내 영역에서의 강수예측성 향상에 관한 연구를 수행하였다. 후처리 모형의 학습을 위한 입력자료로는 ECMWF의 S2S 과거예측(Hindcast) 정보를 이용하였으며 양분예보기법에 기반하여 학습된 다층퍼셉트론 모델을 이용한 후처리 결과와의 비교 분석이 수행되었다. 비교분석 결과 편차도(Bias score)는 평균 59.7% 감소하였고, 정확도(Accuracy)는 124.3% 증가하였으며, 임계성공지수(Critical Success Index)는 88.5% 향상된 것으로 분석되었다. 탐지확률(Probability of detection)의 경우 원자료 대비 평균 9.5% 감소하였으나 이는 ECMWF의 예측모델이 강수의 발생일을 과도하게 예측하였기 때문인 것으로 분석되었다. 본 연구 수행 결과 비록 ECMWF의 S2S 예측자료의 예측성이 낮더라도 후처리를 통해 예측성을 향상 시킬 수 있음을 확인하였으며, 본 연구 결과는 향후 수자원과 농업 분야에서 S2S 자료의 활용성을 높이는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지구과학회지
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• 제29권7호
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• pp.567-578
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• 2008

온대저기압화는 중위도 기압계에 큰 영향을 주고 때로는 악기상의 원인이 되기도 한다. 그러나 온대저기압화에 대한 예보와 연구 양쪽 모두 많은 과제가 남아있다. 왜냐하면 태풍으로부터 변질된 온대저기압 자체의 모호한 형태 때문이다. 또한, 온대저기압화의 정의가 예보나 연구 양쪽 모두 만족시켜줄 만큼 정확하지도 않다 따라서 기상청은 2007 년에 "온대저기압화 현엽매뉴얼"을 개발하여 온대저기압화의 일련의 과정과 구조 변화 진단에 사용하였다. 이 매뉴얼에서는 1단계 최대풍속과 해수면온도, 2단계 위성영상, 3단계 단열선도, 그리고 최종단계인 4단계에서 지상일기도를 분석하였다. 이 현업매뉴얼은 온대저기압화가 일어날 때 구조변화의 이해와 감시에 도움이 될 것이다.

• 한국항공운항학회지
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• 제19권4호
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• pp.105-110
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• 2011

The flight test comes at the end of the aircraft development process and is an unique part. The purposes of the flight test are to evaluate the characteristics of the aircraft and validate its design in the real operating environment. Atmospheric considerations are key elements, when the planner of flight test establishes the flight test planning. The primary objective of atmospheric considerations is to ensure safety of the vehicle. The planning through atmospheric considerations can minimize flight cancellations caused by severe weather. In this paper, we present a program for flight suitability distinction, and develop a program for calculation of available sorties.

• 한국주조공학회지
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• 제12권1호
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• pp.62-73
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• 1992

상변환시 수반되는 경계면에서의 잠열의 방출(또는 흡수)의 정확한 해석은 용접, 주조, 결정 생성, 일기 예보 등의 응용에 필수적인 것이다. 특히 주조의 경우 캐스팅 온도와 고체 용적분율의 관계를 앎으로서 잠열 방출의 해석이 가능하다. 본 연구는 상변환시 수반되는 잠열의 방출 형태를 4개의 다른 모델을 사용하여 비정상 온도분포, 용융형태, 자연대류가 미치는 영향을 수치적으로 구하였다. 2개의 서로 다른 물성치를 가진 합금을 선택하였는데 하나는 넓은 mushy 영역을 가진 알루미늄 합금이고 다른 하나는 좁은 mushy 영역을 가진 철금속계 합금이다. 알루미늄 합금의 경우 온도 분포와 시간에 따른 온도의 변화가 모델에 따라 상당한 차이가 있는 반면 철금속계 합금의 경우 상이한 모델일지라도 거의 차이가 없음을 알 수 있었다. 결론으로 용융시 정확한 온도 분포와 상변화 형태를 예측하기 위해서는, 알루미늄 합금(넓은 mushy 영역)의 경우 적절한 잠열 방출 모델의 채택이 필요 불가급한 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.29-30
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• 2019

본 논문에서는 카카오i 오픈빌더 API를 활용하여 언제 어디서나 손쉬운 접근 방법으로 날씨 정보를 얻을 수 있는 챗봇을 설계하고 구현한다 이 챗봇은, 플러스 친구를 통해 친구 추가 후 이용 가능하며, Python의 Flask 웹 프레임워크를 통하여 날씨에 관한 기온, 미세 먼지 농도, 강수량, 자외선 지수, 캐스팅 정보 등을 네이버에서 사용자가 검색한 지역별로 크롤링 후 가공하여 서비스 한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권11호
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• pp.632-640
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• 2017

일사량은 태양광 발전시스템의 전력 생산량에 가장 큰 영향을 미치는 기상요소이며, 다른 기상요소들과 달리 기상청의 일기예보를 통해 제공받을 수 없다. 따라서 효율적인 태양광 발전시스템 운용을 위해 일사량 예측에 관한 연구는 필수적이다. 본 연구는 기상정보 데이터 기반의 Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델을 제안한다. Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델은 유사한 태양고도와 유사한 날씨의 데이터 조각들로 나누어 학습하기 위해, 예측하는 시점의 태양고도와 운량을 기준으로 전체 데이터를 동적으로 나눈 후 기계학습 알고리즘인 다중 선형회귀 알고리즘으로 학습하여 일사량을 예측하는데 사용된다. 본 연구의 성능을 검증하기 위해 제안 모델인 Dynamic Piecewise 일사량 예측 모델과 이전 연구에서 제안한 모델, 기존의 상관관계식 기반 일사량 예측 모델에 동일한 기상정보 데이터 셋을 적용하여 비교하였으며, 비교결과 본 연구에서 제안한 모델이 가장 정확한 일사량 예측 성능을 보였다.

• 한국가스학회지
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• 제16권1호
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• pp.33-38
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• 2012

본 연구에서는 국내 가스사고의 발생 환경을 분석하여 가스사고의 재발을 방지하고자 가스 사고를 유형별로 분석하였다. 가스사고는 지속적으로 발생하고 있고, 사고의 내용에서도 시기별, 날씨 등에 따라 가스사용 형태가 변하고 있어서 가스의 사용환경과 가스사고는 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다. 가스사고를 평균기온, 최고기온, 최저기온, 상대습도, 운량, 강수량 및 풍속의 7가지 기상요소별로 분석해 본 결과, 기온과 상대습도 등에 따라 영향을 받고 있은 것으로 나타났으며, 맑은 날, 풍속은 낮을 때 가스사고 발생빈도가 많았다. 가스사고 예측을 위하여 제시된 모델식을 활용하여 기상청의 일기예보 시스템과 연계하여 가스사고 발생 가능성을 실시간으로 제공하고, 회사의 업무시스템과 연계시켜 실시간으로 확인이 가능하도록 하여 가스사고 예방활동에 적극 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권3호
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• pp.209-217
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• 2016

최근 경제성장과 더불어 삶의 질이 향상됨에 따라 야외활동이 증가되었으며, 야외활동의 진행여부 의사결정은 기상여건과 밀접한 관계를 갖고 있다. 현재 이러한 야외활동 의사결정은 기상청의 일기예보와 주관적인 경험에 의해 결정되어지고 있다. 따라서, 야외활동 의사결정을 위해 기상정보를 기반으로 객관적 근거를 제시할 수 있는 분석 방법이 필요하다. 논문에서는 데이터마이닝을 기반으로 기상정보를 분석하여 야외활동 의사결정을 지원할 수 있는 기상정보 분석 알고리즘을 제안한다. 또한, 프로야구 일정 히스토리와 자동기상관측장비의 관측 자료를 데이터마이닝의 분류 알고리즘을 적용하여 실험을 수행하고, 제안한 알고리즘의 향상된 성능을 검증하였다.