• 한국해양공학회지
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• 제11권3호
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• pp.180-190
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• 1997

잠수함이 저심도 조건에서 특수임무 수행시, 표면파도 및 조류등 외란의 영향하에서 요구심도 및 위치 유지를 위한 강인한 자동항법장치 설계는, 첨단 군용 잠수함 개발에 필수적이다. 본 연구는 잠수함 조종 운동역학계에 기초하여, 정확한 심도 및 피치 운동 제어를 위해 선형 행렬 부등식을 이용한 혼합 $H_2/H_{\infty}$ 설계법을 사용, 다중 목적 함수로 표현된 잠수함의 조종성능들을 개선하였다. 또한, 제어기 설계법의 타당성을 수치 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 결과적으로 본 제어법은 각종 외란 및 계의 불확실성하에서 잠수정의 만족스러운 과도 상태 응답과 일정 심도 유지 및 피치 각도 변동 최소화에 적합한 강인한 방법임이 검증되었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권2호
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• pp.201-206
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• 2010

발전소와 임베디드 시스템, 지능형 빌딩과 같은 현대의 대부분의 시스템은 PLC 라는 특수목적 컴퓨터를 이용하여 자동제어된다. PLC 프로그래밍 언어 중에서 가장 많이 사용하는 것은 LD 프로그램이다. LD 프로그램의 검증은 시뮬레이션과 테스팅등을 통해 이루어지는데 이러한 방법은 프로그램 검증에 한계가 있다. 본 논문에는 LD 프로그램의 검증시 모델 체킹을 사용할 수 있도록 주어진 LD 프로그램을 모델 체커의 입력으로 자동으로 변환하는 방법을 기술한다. LD 프로그램과 SMV 모델의 의미구조를 정의 하고 이를 바탕으로 의미가 보존되는 변환 함수를 정형적으로 나타낸다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.21-23
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• 2000

공간 데이터베이스 시스템에서 객체간의 인접성을 유지해야하는 공간 객체의 갱신 연산 수행시, 이와 인접한 공간 객체들은 의미적 무결성을 상실하게 된다. 이러한 의미적 무결성을 만족하기 위해서는 수작업으로 무결성을 유지하는 수동적 무결성 유지 방법보다 사용자 편의성을 위해 자동 보정 연산의 지원이 필요하다. 본 논문에서는 공간 객체의 갱신 연산 수행시 인접한 공간 객체간의 의미적 무결성을 지원하기 위한 능동적인 공간 연산 트리거를 제안한다. 제안한 기법은 무결성 제약조건 검증 단계에서 인접한 공간 객체에 대한 자동 보정 연산을 수행하여 객체간의 의미적 무결성을 유지한다. 제안한 기법의 지원을 위해 무결성 제약조건은 레이어, 공간 객체의 순서로 기술하며, 무결성 검증 단계는 공간 객체, 레이어 순으로 제약조건 검사를 수행한다. 능동적 공간 연산 트리거는 레이어 제약조건 검증 단계에서 갱신연산에 대해 공간 위상 추출연산을 포함한 확장된 SQL을 사용하여 무결성을 유지하도록 한다. 능동적 공간 연산 트리거는 레이어 제약조건 검사와 공간 객체에 대한 자동 보정 연산의 수행을 통하여 인접성을 유지해야 하는 공간 객체들의 의미적 무결성과 사용자 편의성을 제공한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.3-8
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• 2010

본 연구에서는 일련의 연구에서 수집된 영작문 오류 유형의 정제된 자료를 토대로 연관 규칙을 생성하고, 학습을 통해서 효용성이 검증된 연관 규칙을 활용해서 영작문 데이터의 형태 통사 오류를 자동으로 탐지한다. 영작문 데이터에서 형태 통사 오류를 찾아내는 작업은 많은 시간과 자원이 소요되는 작업이므로 자동화가 필수적이다. 기존의 연구들이 통계적 모델을 활용한 어휘적 오류에 치중하거나 언어 이론적 틀에 근거한 통사 처리에 집중하는 반면에, 본 연구는 데이터 마이닝을 통해서 정제된 데이터에서 연관 규칙을 생성하고 이를 검증한 후 형태 통사 오류를 감지한다. 이전 연구들에서는 이론적 틀에 맞추어진 규칙 생성이나 언어 모델 생성을 위한 대량의 코퍼스 데이터와 같은 다량의 지식 베이스 생성이 필수적인데, 본 연구는 적은 양의 정제된 데이터를 활용한다. 영작문 오류 유형의 형태 통사 연관 규칙을 생성하기 위해서 Apriori 알고리즘을 활용하였다. 알고리즘을 통해서 생성된 연관 규칙 중 잘못된 규칙이 생성될 가능성이 있으므로, 상관성 검정, 코사인 유사도와 같은 규칙 효용성의 통계적 검증을 활용해서 타당한 규칙만을 학습하였다. 이를 통해서 축적된 연관 규칙들을 영작문 오류를 자동으로 탐지하는 실험에 활용하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.514-516
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• 2004

오늘날 RTOS가 운영되는 시스템이 고안정성을 요구할수록 임베디드 소프트웨어인 RTOS의 중요성은 날이 갈수록 증대하고 있다 검증된 RTOS의 개발을 목표로 본 논문에서는 RTOS의 태스크 스케줄러를 정형명세하고, 정형명세된 스케줄러가 가져야 하는 몇 가지의 검증특성들을 모델체킹 기법을 통해서 검증하였다. 또한 에스테럴로 정형 명세된 스케줄러에서 자동 생성된 C 소스를 사용하여 직접 태스크를 스케줄 해 주는 간단한 RTOS를 제작함으로서 검증된 RTOS를 제작 할 수 있는 방법을 제시 하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.277-283
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• 2018

본 논문은 항공전자 부분품의 기능시험을 위해 사용하는 전용 자동시험체계(ATS)를 범용 자동시험체계로 TPS를 이식하는 연구이다. 항공전자 부분품의 성능시험을 위해 사용하는 전용 자동시험체계는 적게는 수천만원에서 많게는 수백억원에 이르는 고단가로, 항공전자 정비 사업을 영위하는 국내 기업에서는 초기 투자비용에 많은 어려움이 있어 사업 확장의 장애 요인이 되고 있다. 이러한 이유로, 본 논문에서는 전용 자동시험체계를 사용하는 정비대상품인 A항공기에 사용되는 발전기 내의 Wire-Harness를 범용 자동시험체계로 사용하도록 TPS를 이식하는 절차에 대해 연구하였다. 제안한 연구를 통해 전용에서 범용으로 TPS 이식 후 평가 및 검증을 수행한 결과 100% 성능검증을 확인하였으며, 이것은 절차의 표준화를 거쳐 무한한 확장 가능성이 있어 적은 투자로 항공전자 MRO사업의 확장을 원하는 국내 기업들에 큰 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.117-120
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• 2012

본 논문에서는 토픽 모델링 기반 TV 프로그램 유사 시청 사용자 그룹핑 및 이를 이용한 TV 프로그램 콘텐츠 추천 알고리듬을 제안하였다. 제안 기술은 토픽 모델링 기법 중 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 방법을 이용하여 TV프로그램 시청 기록 내에서 은닉된 유사 사용자들을 그룹핑하고 이러한 유사 시청 사용자 그룹 정보를 이용하여 사용자에게 선호 TV 프로그램 콘텐츠를 자동으로 추천하는 알고리듬이다. 제안된 자동 추천 알고리듬의 성능평가를 위해 실제 TV 시청기록 데이터를 이용하여 훈련 기간과 검증 기간을 나누어 훈련 기간 동안 제안한 알고리듬을 이용하여 사용자 개인에 대한 추천 TV 프로그램 콘텐츠 목록을 생성하여 검증 기간 동안에 실제 추천된 TV프로그램을 얼마나 시청했는지를 측정하여 추천 정확도를 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1551-1554
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• 2012

차량전장용 운영체제는 안전중요(safety-critical) 소프트웨어로써 엄밀한 검증과 테스트를 필요로 한다. 엄밀한 검증은 시스템의 모든 사용 가능한 시나리오의 도출을 필요로 하며, 이것을 수작업으로 생성하는 데에는 비용과 효율성에 문제가 있다. 본 연구에서는 차량전장용 운영체제의 국제표준인 OSEK/VDX 에 명시된 제약사항을 고려한 테스트 시나리오 자동 생성기와 이를 보조하는 OSEK/VDX 시뮬레이터를 개발하여 테스트 효율의 향상과 자동화를 도모하였다. 개발된 도구는 OSEK/VDX 기반 개방형 운영체제인 Trampoline 에 적용하여 효과를 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.430-431
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• 2022

자율주행 차량의 성능을 검증하기 위해서는 다양한 검증용 시나리오가 필요하기 때문에 최근에는 검증용 시나리오를 자동으로 생성하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 실세계에서 발생되는 다양한 현상을 반영한 시나리오를 생성하기 위해서는 자율주행 차량의 주변 상황에 대한 측정이 필요하지만, 공간적인 문제로 한계가 발생한다. 이와 같은 데이터 수집의 어려움을 자율주행 차량에 탑재된 블랙박스의 영상을 통해서 생성하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 DRQN을 이용하여 자율주행 차량 사고영역을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 동영상에서 추출된 프레임을 분석해서 교통사고 원도우의 초기 위치를 설정한다. DRQN 학습 프레임워크로 차량의 특징을 도출한다. 마지막으로 특징을 기반으로 교통사고 원도우의 크기와 위치를 조정해서 교통사고 영역을 정확하게 찾는다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.577-587
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• 2023

크라우드소싱(crowdsourcing) 공간 데이터 활용 연구가 활발히 진행되고 있으나 데이터 품질의 불확실성으로 인한 문제점이 제기되고 있다. 특히 드론 영상 데이터셋에 품질이 낮은 데이터가 포함될 경우, 출력되는 공간 정보의 품질이 저하될 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 크라우드소싱된 영상의 기하학적 품질을 자동으로 검증하는 방법론을 제안하였다. 주요 품질 요소로는 영상의 공간해상도, 해상도 변화량, 매칭점 재투영 오차, 번들 조정 결과 등을 입력변수로 활용하였다. 공간 정보 생성에 적합한 영상을 분류하기 위해 학습 및 검증 데이터를 구축하고, radial basis function (RBF) 기반의 support vector machine (SVM) 모델로 학습을 진행하였다. 학습된 SVM 모델의 분류 정확도는 99.1%를 기록하였다. 품질 검증 모델 효과를 확인하기 위해 학습 및 검증에 사용하지 않은 드론 영상에 대하여 해당 모델을 적용하기 전후의 영상 데이터셋으로 각각 정사영상을 생성하고 비교하였다. 그 결과 모델 적용을 통하여 정사영상에 포함될 수 있는 다양한 왜곡을 줄이고 객체 식별력을 증대시키는 것을 확인하였다. 제안된 품질 검증 방법론은 다양한 품질의 크라우드소싱 데이터를 입력으로 받아 양질의 정보만을 자동 선별하게 함으로써 공간정보 생성에서의 활용 가능성을 증대시킬 것으로 기대한다.