• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.91-91
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• 2020

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서에 의하면 최근 배출 온실가스의 양은 관측 이래 최고 수준이며 온실가스로 인한 기후변화는 인간계와 자연계에 광범위한 영향을 주고 있다고 보고하였다. 기후변화의 영향은 국제적으로 빙하 감소, 사막화, 해수면 상승 등 뚜렷하게 나타나고 있다. 이러한 기후변화에 대응하기 위해 온실가스 완화 정책과 동시에 새로운 기후변화 환경에 적응하는 것이 필요하다. 기후변화 적응이란 현재 나타나고 있거나 미래에 나타날 것으로 예상되는 기후변화의 파급효과와 영향에 대응할 수 있도록 하는 모든 행동이며 이를 위해서는 기후변화 영향분석이 수반되어야 한다. MOTIVE 연구단에서는 기후변화 적응대책 수립의 지원을 목표로 7개 부문(건강, 물관리, 농업, 산림, 생태, 해양, 수산)에서 "한국형 통합평가 모형"을 개발하고 있다. 각 부문에서 개발하는 프로세스 모델은 시스템에 대한 지식을 가진 상황에서 사용하면 신뢰할 수 있는 예측 결과를 얻을 수 있지만, 부문별 통합을 통한 영향 분석 시 타 분야에 대한 지식이 수반되어야 하는 어려움을 가진다. 이를 위해 본 연구에서는 시스템 내의 물리적 프로세스에 대한 요구 없이 입출력 데이터만을 이용하여 결과를 신속하게 추정하는 데이터 모델링(기계학습)을 이용하였다. 데이터 모델링을 위한 데이터는 다양한 자연 현상에 대한 BANPOL(수질 프로세스 모델) 분석을 통한 자료를 이용하여 학습 자료를 구축하였다. 즉, 데이터 모델링은 BANPOL 모델을 대리하는 메타모델이며, 낙동강 표준유역에 대한 유량 및 수질을 높은 상관성으로 추정하였다. 원 모델보다 정확도는 낮을 수 있으나 메타모델의 개발을 통한 웹 시스템을 개발하여 비전문가의 구동 및 신속한 기후 시나리오를 적용할 수 있는 환경을 개발하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.18-20
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• 2000

에이전트를 다른 소프트웨어와 구별 시켜주는 요인들은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 가장 큰 특징은 에이전트의 자율성, 적응성, 그리고 지능을 들 수 있다. 이러한 것을 가능하게 만들기 위해서는 행동 선택을 유발하는 모티브의 생성이 자동적으로 이루어져야 한다. 이러한 행동 선택에 있어서 자동적인 모티브를 제공해 주는 것이 감정이다. 감정은 그것을 가지고 있는 자율 시스템이 그 동안 겪어온 외부 환경과 내부 상태에 대한 글로벌 상태를 함축하고 있다. 그러므로, 접근 가능한 정보와 자원이 제한되어 있는 자율 시스템이 다중의 목표, 환경에서의 모호성과 다른 에이전트와의 조정 등을 하는데 있어서 감정 모델은 유용한 해결책을 제시해 줄 수 있다. 본 논문에서는 에이전트가 환경과 적응하면서 변화하는 에이전트의 내부 상태의 변화와 외부 사건에 대한 에이전트의 인식과 평가를 계속 반영하여 에이전트가 시스템 환경을 경험하면서 가질 수 있는 에이전트만의 시스템에 대한 광범위한 시야를 갖도록 감정 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 또한 이렇게 생성된 감정 델을 통해서 에이전트에 특정 사건이 발생하였을 때 에이전트가 감정 모델에 기초하여 적절히 행동에 반응할 수 있는 적응적 에이전트 모델을 제시한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권5B호
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• pp.405-414
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• 2011

본 연구에서는 유역에서 관측되는 강우량과 유출량의 시계열 자료를 바탕으로 최근 시계열 예측 및 시스템 제어 분야에서 성공적으로 적용되고 있는 적응형 네트워크 기반 퍼지추론 시스템(ANFIS)을 갑천 유역에 적용하여 시유출량을 모델링하였다. 입력구조, 소속함수 종류와 개수 등을 다양하게 변화시켜 ANFIS 모형을 학습하고, 평균제곱근오차(RMSE), 평균첨두유량오차(PE) 및 평균첨두시간오차(TE)를 이용하여 ANFIS의 유출해석에 대한 적용성을 평가하였다. 현재시간의 시유출량 Q(t)에 대한 ANFIS의 적용성은 우수한 것으로 평가되었으며, ANFIS 모형은 관측유출량을 적절히 모의하였다. 입력구조가 다른 입력모형을 구성하여 최대 8시간까지 ANFIS의 유출예측 적용성을 평가하였다. 예측시간 증가에 따라서 ANFIS의 유출예측 정확도는 감소하여 예측시간 4시간 이상의 시유출량에 대한 ANFIS의 유출예측 적용성은 제한적이었다. ANFIS는 입력과 출력 자료들만 이용하므로 물리기반 모형에 비교하여 모형구축이 비교적 손쉽기 때문에 홍수 유출모델링에 ANFIS을 유용하게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 직업교육연구
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• 제37권4호
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• pp.23-44
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• 2018

본 연구의 목적은 직업계 고교생의 직업기초능력평가를 기준으로 잠재프로파일 집단을 구분하고, 각 집단별 특성을 분석하는 것이다. 이를 위해, 2016년 대한상공회의소 직업기초능력평가에 참여한 86,814명의 데이터를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 직업계 고교생의 직업기초능력 잠재프로파일은 4개 집단(일반인지-낮은적응형[39%], 인지적응일반형[30%], 직장적응추구형[11%], 하위인지-직장적응 위험형[20%])으로 구분되었다. 둘째, 고등학교 유형별 잠재프로파일 결과, 특성화고 고교생은 전체 직업계 고교생 프로파일 분석 패턴과 유사하였고, 마이스터고 고교생은 전반적으로 인지역량 수준이 높았으며, 일반고(종합고) 고교생들의 인지능력은 보통 이하로 나타났다. 셋째, 직업계 고교생의 직업기초능력 프로파일 집단은 국어, 영어, 수학, 문제해결 등 인지영역보다 직장적응 등 비인지적 측면에 의해 보다 명확하게 분류되었다. 넷째, 직장적응능력이 높은 잠재집단은 다른 집단에 비해 졸업 후 취업으로의 진로결정 수준이 높았다. 이러한 연구결과를 기초로 향후 직업계 고교생의 직업기초능력 향상을 위한 학업 및 진로지도 정책 방향과 시사점을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.55-62
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• 2014

본 논문에서는 기존의 주기적 링크 상태 갱신 기법의 장점인 링크 상태 갱신(Link State Update : LSU) 메시지 수 제어 기능과 적응형 링크 상태 갱신 기법의 장점인 라우팅 성능을 가지는 하이브리드 링크 상태 갱신 기법(Hybrid LSU)을 제안한다. Hybrid LSU 기법은 네트워크 트래픽 정보를 기반으로 임계값이 변하는 적응형 링크 상태 갱신 기법을 가지고 있으며 플로우의 요구 대역폭 정보를 통해 LSU 메시지 전송 중요도를 판단하고 단위 시간 당 업데이트 비율에 따라 LSU 메시지 전송 여부를 판단하여 LSU 메시지 수를 제어할 수 있는 메커니즘을 포함한다. 성능 평가를 위해 기존에 제시된 다양한 LSU 기법과 본 논문에서 제안하는 Hybrid LSU 기법을 MCI 네트워크상에서 라우팅 블록율과 링크 당 평균 LSU 메시지의 개수 등을 성능 평가 항목으로 시뮬레이션 하였다. 그 결과 트래픽 부하가 높아질수록 라우팅 블록율 성능은 그대로 유지하면서 평균 LSU 메시지의 개수를 기존의 적응적 링크 상태 갱신 기법에 비해 10% 정도 줄일 수 있었고 이를 통해 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.27-33
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• 2009

u-헬스케어 시대가 도래 하면서, 심장질환자의 생체신호 모니터링 형태가 바뀌고 있다. 현재의 심장 질환자의 생체신호 모니터링은 각종 심전도 측정기기에 달린 케이블 때문에 상당한 불편을 감수해야 했다. 그러나 최근 들어 무선 센서 네트워크를 이용하면 케이블로 인한 불편이 감소되고 이동이 자유로울 수 있기 때문에 심전도 데이터를 무선으로 전송하는 기술이 활발히 연구되고 있다. 물론 무선 데이터전송량을 줄이기 위한 방법으로 심전도 데이터에서 심박을 측정한 데이터를 추출하여 보내는데 이것은 개인마다 심전도 신호 세기가 달라서 오차가 생긴다. 본 논문에서는 서로 다른 심전도 세기에 맞추어 심전도를 보정하여 측정할 수 있는 적응형 심박 탐지 모델을 제안한다. 또 제안된 모델을 검증하기 위해, TinyOS 2.0 환경에서 센서 어플리케이션을 설계하고 구현하여 실험을 실시하였다. 실험과정에서 획득한 데이터를 분석함으로써 적응형 심박 탐지모델의 유용성을 평가하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권5호
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• pp.282-292
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• 2007

본 논문에서는 기존의 연구되었던 u-헬스케어지원 분산 프레임워크에 기반을 두고 다양한 헬스케어 홈서비스를 지원하기 위해 적응형 정보 공유 서비스를 제공하는 액티브 모델을 제안한다. 또한 이를 실시간 헬스케어 홈서비스에 적용하였다. 제안한 모델은 홈 네트워크의 물리적인 환경과 헬스케어를 위한 센서, 장치 그리고 기기들로부터 수집된 데이타 및 가공된 정보를 사용자의 상황에 따라 정보 서비스를 제공한다. 기 구축된 헬스케어 데이타베이스의 정보를 이용하며, 서로 다른 주기적인 특성을 해결하기 위해 TMO 스킴을 이용하여 액티브 모델을 구현하였다. 특히, 분산 객체그룹 프레임워크(Distributed Object Group Framework:DOGF)를 기반으로 u-헬스케어를 지원하기 위한 분산 프레임워크와 다양한 헬스케어 홈서비스 간에 적응형 정보 서비스를 제공하기 위한 상호작용에 중점을 두어 기술하였다. 끝으로 본 모델을 헬스케어 모니터링 서비스에 적용하여 수행 결과 및 성능 평가를 보였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권11호
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• pp.32-39
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• 2009

본 논문에서 제안한 적응형 탐색 채널추정 알고리듬은 간섭신호와 유사한 기준신호를 정하기 위해 LMS 알고리듬을 수행하기 전에 병렬의 컨볼루션 연산을 수행한다. 컨볼루션 연산을 통해 출력된 신호는 채널의 지연시간과 진폭특성을 가지고 있어 간섭신호와 유사한 특성을 가진다. 또한 LMS 알고리듬 수행에 있어서 탭 계수를 갱신할 때 사용하는 추정간격 값을 고정된 값이 아닌 기울기의 부호에 따라 가변적인 값을 갖도록 하였다. 제안된 알고리듬의 성능평가는 이동통신환경과 유사한 Jake's 모델의 Rayliegh 다중경로 채널환경에서 실험하였다. 모의실험결과 기존 LMS 알고리듬은 데이터 110개를 반복 수행함으로써 약 -40 dB의 제곱오차수렴을 보였고 제안한 적응형 탐색 채널추정 알고리듬은 데이터 120개를 반복 수행함으로써 약 -80 dB의 제곱오차수렴을 보였다. 데이터의 반복연산에 따른 수렴속도는 다소 증가하였으나 오차정확도는 약 40 dB의 우수한 개선특성을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.43-51
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• 2017

게임 산업이 발전하면서 콘텐츠의 생성 속도보다 훨씬 빠른 속도로 콘텐츠가 소비되고 있고, 플레이어의 게임 숙련도에 적합한 레벨의 게임 콘텐츠들이 지속적으로 제공될 것을 필요로 하고 있다. 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위해 활용되는 방법이 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 이용한 절차적 콘텐츠 생성(Procedural Content Generation, PCG)이다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 플레이어에게 적합한 난이도를 가지고 있는 다양한 종류의 몬스터를 자동 생성하는 절차적 방법을 제안한다. 몬스터들의 주요 속성을 유전자로 구성하고 다양한 종류의 몬스터 유전자들로 염색체를 만들어 이용한다. 생성된 몬스터와 플레이어의 전투 시뮬레이션으로 유전자를 평가하여 선택 후 교배한다. 본 논문의 제안 방법을 이용해 플레이어 적응형 몬스터들을 유전 알고리즘에 기반을 두어 절차적으로 생성하고, 염색체 개수에 따라 생성된 몬스터의 다양성을 비교해본다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37A권10호
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• pp.827-833
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• 2012

고전력 증폭기의 비선형 특성은 통신 시스템의 성능을 저하시키는 주요한 요인이다. 일반적인 전치왜곡기는 고전력 증폭기의 비선형 문제를 효과적으로 보상가능 하다. 그러나 고속 데이터 전송 시에 발생되는 메모리 효과는 보상하지 못하는 문제점이 있다. 메모리 효과를 효과적으로 보상하기 위해서 송신 단에서 다양한 적응형 전치왜곡기 방식이 제안되었다. 위성 통신 시스템에서는 기존의 적응형 전치왜곡기를 사용하기 위해서는 위성에 적응형 회로를 설계해야 되는 부담이 있다. 본 논문에서는 메모리 효과를 가진 고전력 증폭기의 비선형 문제를 보상하기 위해서 수신기 포함 폐루프 전치왜곡기를 제안한다. 제안한 시스템은 위성에서 전치왜곡기를 사용하지 않고 지상국에서만 전치왜곡기를 사용함으로써 위성의 복잡도와 설계비용을 낮출 수 있을 것으로 예상된다.