• 한국해양학회지:바다
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• 제8권3호
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• pp.262-273
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• 2003

기상청에서 현업 예보용으로 사용되는 중규모 기상 모델(MM5/KMA)의 해상풍 예측 결과와 이를 입력 자료로 제 3세대 파랑 모델(WAVEWATCH-III)을 적용하여 2002년 1년 동안의 한반도 주변해역의 해상풍과 파랑 특성을 분석하였다. 모델 결과의 검증을 위해서 해양기상 관측 부이의 관측 자료와 TOPEX/POSEIDON위성의 유의 파고 자료를 이용한 통계 비교 분석을 실시하였다. 관측 값과 모델 결과 사이에 약 60-80%의 상관성을 나타내었고, 연안에 가장 근접해 위치한 칠발도의 풍향을 제외하면, 연안 지역까지의 해상풍과 파고를 본 모델에서 잘 재현하고 있다고 분석되었다. 위의 검증 결과를 토대로 2002년 한반도를 포함한 동아시아 해역의 월평균 해상풍 및 유의파고, 파장, 파주기의 분포도를 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.604-606
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• 2024

컴퓨터 비전 응용은 우리 생활에서 중요한 역할을 한다. 현재, 대규모 모델의 등장으로 딥 러닝의 훈련 및 운행 비용이 급격히 상승하고 있다. 자원이 제한된 환경에서는 일부 AI 프로그램을 실행할 수 없게 되므로, 경량화 연구가 필요하다. YOLOv8 은 현재 주요 목표 검출 모델 중 하나이며, 본 논문은 다중 스케일 Ghost 컨볼루션 모듈을 사용하여 구축된 새로운 YOLOv8-pose-msg 키포인트 검출 모델을 제안한다. 다양한 사양에서 새 모델의 매개변수 양은 최소 34% 감소할 수 있으며, 최대 59%까지 감소할 수 있다. 종합적인 검출 성능은 비교적 대규모 데이터셋에서 원래의 수준을 유지할 수 있으며, 소규모 데이터셋에서의 키포인트 검출은 30% 이상 증가할 수 있다. 동시에 최대 25%의 훈련 및 추론 시간을 절약할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권1호
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• pp.51-59
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• 2005

본 논문에서는 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 제안된 SIP(session initiation protocol)를 사용한 하이브리드(hybrid)형 화상회의 시스템 모델을 설계하고 구현한다 하이브리드형 화상회의 시스템은 모든 신호처리는 서버를 통해 이루어지고, 컨퍼런스 구성은 서버를 중심으로 구성될 수 있을 뿐만 아니라, UA(user agent)를 중심으로 구성되어질 수 있도록 제안되었다. 그 결과 집중화 모델의 장점으로써 사용자 상태 관리와 라우팅이 용이할 뿐만 아니라, 에드혹(ad-hoc)모델과 단말 혼합모델의 장점인 이동성 지원이 가능하게 되었다. 제안된 모델을 바탕으로 구현된 서버는 신호처리만을 담당하여 서버의 부하가 적어 소규모 컨퍼런스 뿐만 아닌 중규모 혹은 대규모 컨퍼런스에서도 사용가능함을 확인하였고, UA는 풀메쉬(full mesh) 형태의 유니캐스트(unicast)를 사용하여 10명이하의 소규모 컨퍼런스에 적합함을 실험을 통하여 보였다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.275-276
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• 2009

공간 변화의 동적과정을 시뮬레이션 하기 위한 이론과 모델들은 대, 중, 소규모에 따라 system of cities, city system, cities 로 나눌 수 있으며, 지난 40년 동안 이 각각의 규모에 초점을 맞춘 연구들이 진행되어 왔다. 하지만, 각 규모를 통합하여 도시를 설명하는 이론은 없는 상황이다. 이에 본 연구는 거듭제곱 법칙을 기반으로 한 행위자기반모형을 이용하여 모든 규모에서 설명이 가능한 모형을 제시하고, 이러한 거듭제곱 법칙이 공간패턴 형성에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다.

• 산학경영연구
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• 제5권
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• pp.185-214
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• 1992

본 (本) 연구(硏究)는 문헌적(文獻的) 고찰(考察)을 통하여 이직에 영향을 미치는 요인을 규명하고 이들 요인이 기업규모(企業規模)에 따라서 이직에 미치는 영향력(影響力)과 영향경로(影響經路)가 어떻게 다른가를 보여주고자 한다. 특히 이직(離職) 결정요인(決定要因)의 선정에 있어서는 선행연구가 주로 조직(組織) 외적요인(外的要因)을 중심으로 이루어진 결과 이직에 대한 설명력이 낮게 나타나고 있음에 비추어 조직(組織) 외적요인(外的要因)과 개인적(個人的) 요인(要因)을 추가함으로써 이직에 대한 설명력을 높이고자 하였다. 이에 따른 구체적인 연구절차는 먼저 문헌연구를 통하여 이직에 영향을 미치는 것으로 나타난 요인들을 추출하였으며, 선정된 변수들을 대상으로 Price&Mueller(1981)의 이직과정(離職過程)모델에 입각하여 기업규모별(企業規模別)로 대중회귀분석(多重回歸分析)과 경로분석(經路分析)을 실시하여 이직결정요인들이 이직에 미치는 직 간접 효과(直 間接 效果)와 경로(經路)를 살펴보았다. 경로분석(經路分析)의 결과는 조직외적요인(組織外的要因)과 개인적요인(個入的要因)인 생계책임(生計責任)과 태도(態度)가 규모에 관계없이 이직의도(離職意圖)에 미치는 효과가 상당히 큰 것으로 나타났으며, 이외에 성, 이직기회(性, 離職 機會), 공정성(公正性) 또한 규모에 관계없이 이직의도에 어느 정도의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다만 승진가능성(昇進可能性)의 경우는 중규모기업이 대 소규모기업에 비하여 효과가 낮은 것으로 분석되었다. 그러나 모델의 설명력은 기존의 연구에서와 같이 여전히 낮은 것으로 나타났다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.377-380
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• 1998

HMM 기반의 음성 인식기를 구현하는데 있어서 모델의 복잡도와 제한된 훈련 데이터 사이의 균형을 유지하는 것은 중요한 문제이다. 중간규모 또는 대용량 어휘 인식 시스템은 정교한 모델을 얻기 위해서 문맥종속 음소 모델링이 필수적이다. 그러나, 제한된 훈련 데이터로는 발생 가능한 모든 context를 포함하기가 어렵고, 더구나 훈련 데이터에서 관찰된 context중에서도 그 관찰빈도가 낮은 것이 많아서 신뢰성 있는 문맥종속 모델들을 얻기에는 여전히 어려움이 따른다. 또한 경우에 따라서는 계산량의 감축을 위하여 모델 규모를 축소시킬 필요도 생긴다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 unit reduction 방법들과 state tying을 이용한 방법들의 성능을 실험을 통해 비교한다. 고립단어 인식 실험결과 state tying을 이용한 방법이 unit reduction에 비하여 우수함을 확인 할 수 있었다.

• 대기
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• 제15권1호
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• pp.1-16
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• 2005

Land-surface and soil processes significantly affect mesoscale local weather systems as well as global/regional climate. In this study, characteristics of land-surface models (LSMs) and soil models (SMs) that are frequently coupled into mesoscale meteorological models are investigated. In addition, detailed analyses on three LSMs, employed by the PSU/NCAR MM5, are provided. Some impacts of LSMs on heavy rainfall prediction are also discussed.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.536-538
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• 2009

• 재무관리연구
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• 제16권2호
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• pp.179-213
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• 1999

본 연구에서는 국내 주식시장에서 주식수익률의 횡단면 차이에 유의적인 설명력을 가지는 것으로 나타난 기본적 변수가 시장지수 베타에서는 측정되지 않은 또 다른 가격화된 위험에 대해 유용한 대용변수인지를 규명하였다. 기본적 변수들 중에서 기업규모와 장부/시장가치 비율은 주식수익률의 횡단면 차이를 설명함에 있어 독립적인 효과를 갖는 가장 유의적인 변수였다. 주식수익률의 횡단면 차이에 매우 유의적인 설명력을 가지는 깃으로 나타난 거시경제요인의 요인민감도는 기업규모, 장부/시장가치 비율을 포함시 더 이상 유의적인 설명력을 가지지 못하였다. 소규모, 높은 장부/시장가치 기업은 매우 지속적인 수익성 악화를 겪고 있는 곤경기업이며, 역시 배당감소위험, 레버리지위험 및 미래 현금흐름의 불확실성으로 측정된 기업특성적 위험이 보다 큰 곤경기업이었다. 따라서 이러한 실증결과는 소규모, 높은 장부/시장가치 주식이 대규모, 낮은 장부/시장가치 주식에 비해 높은 수익률을 보이는 원인이 보다 높은 위험에 따른 보상의 결과이며, 규모변수와 장부/시장 가치 비율은 이들 위험에 대한 유용한 대용치라는 '위험에 기초한 가설'을 지지하는 증거로 주장될 수 있다. 기업규모와 장부/시장가치 비율이 시장베타로는 측정되지 않는 주식가격결정에 있어 가격화 된 또 다른 위험을 대리한다면 수익률에 나타난 SIZE, B/M효과는 합리적 가격결정하 APT나 ICAPM과 같은 확장된 CAPM과 모순되지 않는 하나의 증거로 볼 수 있으며, 비록 이들 변수들이 관찰 불가능한 진정한 시장베타에 대한 보다 나은 대용치라고 할지라도 이들 두 변수와 관련된 요인을 포함한 다요인 가격결정모델이 시장지수만을 포함한 단일요인모델에 비해 보다 유용한 모형임을 기대할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.922-925
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• 2019

기계 독해 기술은 기계가 주어진 비정형 문서 내에서 사용자의 질문을 이해하여 답변을 하는 기술로써, 챗봇이나 스마트 스피커 등, 사용자 질의응답 분야에서 핵심이 되는 기술 중 하나이다. 최근 딥러닝을 이용한 기학습 언어모델과 전이학습을 통해 사람의 기계 독해 능력을 뛰어넘는 방법론들이 제시되었다. 하지만 이러한 방식은 사람이 인식하는 질의응답 방법과 달리, 개체가 가지는 의미론(Semantic) 관점보다는 토큰 단위로 분리된 개체의 형태(Syntactic)와 등장하는 문맥(Context)에 의존해 기계 독해를 수행하였다. 본 논문에서는 기존의 높은 성능을 나타내던 기학습 언어모델에 대규모 지식그래프에 등장하는 개체 정보를 함께 학습함으로써, 의미학적 정보를 반영하는 방법을 제시한다. 본 논문이 제시하는 방법을 통해 기존 방법보다 기계 독해 분야에서 높은 성능향상 결과를 얻을 수 있었다.