• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.11-19
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• 2013

본 논문에서는 전장 환경 요소 및 플랫폼 모델 간 상호 교환 정보를 통합하여 관리하는 전투 공간 모델(Battle Space Model)을 제안한다. 전투 공간 모델은 전장의 지형 정보와 환경 요소를 저장하는 Geographic Information System(GIS) Model, 플랫폼 모델 간 상호 교환 정보에 전장 환경 요소의 영향을 고려하는 Propagator Model, 플랫폼 모델 간 상호 교환 정보를 저장하는 Logger Model, 그리고 플랫폼 모델 간의 상호 작용(encounter) 시점을 예측하고 상호 작용 시점까지 시간을 건너뛰는 Spatial Encounter Predictor(SEP) Model로 구성된다. 또한 이산 사건 및 이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조로 구성되어 있는 플랫폼 모델과 추가 작업 없이 직접 연결하기 위해, 전투 공간 모델 또한 이산 사건 및 이산 시간 혼합형 시뮬레이션 모델 구조로 구성하였다. 본 연구에서는 전투 공간 모델을 적용하여 수중운동체 교전 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 플랫폼 모델 각자가 반영하던 전장 환경 요소를 전투 공간 모델이 일괄적으로 반영함으로써 플랫폼 모델 개발을 단순화 할 수 있었다. 또한 각 플랫폼 모델은 다른 플랫폼 모델과의 정보 교환을 고려하지 않고 전투 공간 모델과의 정보 교환만을 고려하면 되므로, 플랫폼 모델을 중립적으로 구성할 수 있었다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.32-32
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• 2017

2012년부터 도입된 "신재생에너지 의무할당제(RPS)"로 인하여 500MW이상의 설비 용량을 갖춘 발전소의 경우 총발전량에서 일정 비율을 신재생에너지로 공급하여야 한다. 이러한 신재생에너지 중 농업부산물은 목질계 바이오매스의 한 종류로 '탄소중립(Carbon Neutral)' 연료이며 기존 화석연료와 혼소로 활용 할 수 있는 장점을 지니고 있다. 그러나 낮은 발열량, 운송 및 저장비용, 일정하지 않은 연소특성의 문제로 인하여 대부분 노지에 방치되거나 버려지고 있다. 이러한 버려지는 농업부산물을 효율적으로 활용하기 위한 방법 중 하나로 반탄화(Torrefacation) 처리가 대두되고 있다. 반탄화 처리 시, 발열량이 증대되며, 저장과 이송에서의 이점을 갖게 된다. 그러나, 반탄화는 공정 과정중 질량손실에 따른 에너지 총량의 감소한다는 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 효율적인 반탄화공정을 위한 질량감소모델을 제시 하고자한다. 승온 속도(heating rate)를 $7.5^{\circ}C/min$, $15^{\circ}C/min$, $22.5^{\circ}C/min$의 조건에서의 열중량분석 결과를 토대로 속도모델식(Arrhenius method, Ingraham & Marrier method 등)을 적용하여, 반응속도상수를 도출하였다. 이 반응속도상수를 이용하여 질량감소 모델을 정립하였고, 이를 실험결과와 비교, 검증하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제11권3호
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• pp.73-88
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• 2006

기업 프로세스 관리를 위한 컴퓨터 기반 응용 프로그램으로서 BPM(Business Process Management)에 대한 많은 관심은 시장 선점을 위한 여러 솔루션 벤더들의 독자적인 프로세스 정의와 저장 방식을 가져왔다. 호환성이 결여된 프로세스모델 정의는 국제적인 표준의 필요성을 제기함과 동시에 제정된 표준의 보급을 위한 적절한 적용 방법론을 요구하고 있다. 본 연구는 프로세스 모형화 측면에서 BPMN(Business Process Modeling Notation) 표준으로 기술된 프로세스 모델을 호환성 관점에서 XMI(XML Metadata Interchange) 기반의 중립 파일로 변환하는 방법론을 제시하였다. 21가지 워크플로우 패턴별로 변환 템플릿을 제공하였고, 기존 변환 방식인 BPEL4WS(Business Process Execution Language for Web Services)로의 변환 방식과 비교하였다. 연구 결과, 본 논문에서 제시한 XMI 변환은 기존 방식에 비해 완전한 변환이 가능함으로, BPM 공급업체들의 BPMN 적용에 실용적으로 기여할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.55-70
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• 2009

비전기반 인간컴퓨터 상호작용은 컴퓨터와 인간의 상호소통을 자연스럽게 제공하는 측면에서 과학과 산업분야에서 주목받는 연구 분야이다. 그러한 측면에서 얼굴표정인식에 의한 인간의 심리적 상태를 추론하는 기술은 중요한 이슈이다. 본 연구에서는 감성인식 HMM 모델과 광류에 기반한 얼굴 움직임 추적 방법을 이용하여 동영상으로부터 얼굴표정을 인식하는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 기존의 감성상태 변환을 설명하는 HMM 모델은 특정 표정상태 간의 전환 시 항상 중립 상태를 거치도록 설계되어 있다. 그러나 본 연구에서는 기존의 표정상태 전환 모델에 중간상태를 거치는 과정 없이 특정 표정 상태간의 변환이 가능한 확장된 HMM 모델을 제시한다. 동영상으로부터 얼굴의 특성정보를 추출하기 위하여 탬플릿 매칭과 광류방법을 적용하였다. 광류에 의해 추적된 얼굴의 표정특성 정보는 얼굴표정인식을 위한 HMM의 매개변수 정보로 사용된다. 실험을 통하여 제안된 얼굴표정인식 방법이 실시간 얼굴 표정인식에 효과적임을 입증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.108-108
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• 2022

기후변화는 전 지구 수문순환과 수자원 분포에 커다란 영향을 준다. 하지만 지금까지 관측되어온 지구상의 건조도 변화에 있어서 기후의 자연변동성의 영향과 인간활동에 의한 온난화의 영향을 명시적으로 밝힌 연구는 존재하지 않는다. 본 연구에서는 데이터 구동형 모델과 물리 모델을 이용해 관측 기반의 전구 수자원 분포를 1902년부터 2014년까지 재구축함으로써 지구의 평균온도가 약 1도 상승해온 지난 세기에 걸쳐 건기의 수자원 분포가 어떻게 변해왔는지 보인다. 재구축된 전구 변화 패턴은 인간활동에 의한 온실가스 증가등을 고려한 기후 모델 시뮬레이션과 흡사함을 알 수 있었으며 기후의 자연변동성만을 고려한 기후 모델 시뮬레이션에서는 발견되지 않았다. 주로 북아시아, 북미, 유럽 등 중위도 온대지방에서 더욱더 건조한 건기가 뚜렷하게 나타났으며 이는 강수량의 감소보다는 증발산의 증가에 기인하는 것으로 나타난다. 이와 같은 건조도의 변화는 미래 있어서 또한 인류에 대한 커다란 위협으로 자리한다. 미래 기후에서의 가뭄의 변화에 대해 다양한 연구들이 존재하지만 대부분 높은 수준의 온난화 (예를들어 RCP-SSP 585)에서의 영향에 국한된다. 다시 말해 인류가 21세기 중반에 달성을 목표로 하는 탄소중립이 가뭄의 측면에서 어떤 영향을 주게 될지에 대한 연구는 아직 충분하지 않다고 할 수 있다. 본 연구에서는 약한 혹은 중간 수준의 기후변화 시나리오를 이용해 파리협약에서 목표로 하는 1.5℃와 2℃ 상승에 따라 전 지구의 건조도 분포가 어떻게 변하고 그 변화에 있어서 어떠한 수문기후학적 메커니즘이 작용하는지 밝힌다. 지중해 연안 지역에서는 건조도의 가속이 +1.5℃와 +2℃사이에 존재하였으나 동아시아에서는 +1.5℃와 +2℃ 모두에서 습윤해짐을 알 수 있었으며 이러한 지역적 불균일성은 기후변화 대응 노력에 있어서 과거 온실가스 배출에 대한 책임뿐만 아니라 다양한 부문에 걸친 미래의 잠재 적응 노력 또한 고려해야만 함을 시사한다. 본 연구는 제6차 Coupled Model Intercomparison Project의 Land Surface, Snow, Soil-moisture Model Intercomparison Project (CMIP6/LS3MIP)와 Half a degree Additional warming, Prognosis and Projected Impacts (HAPPI)의 다중 모델 앙상블 시뮬레이션 결과를 이용했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.31-34
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• 2024

태양광 에너지는 탄소 중립 이행을 위한 주요 방안으로 많은 주목을 받고 있다. 태양광 발전량은 여러 환경적 요인에 따라 크게 달라질 수 있으므로, 정확한 발전량 예측은 전력 네트워크의 안정성과 효율적인 에너지 관리에 근본적으로 중요하다. 대표적인 인공지능 기술인 신경망(Neural Network)은 불안정한 환경 변수와 복잡한 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있어 태양광 발전량 예측에서 우수한 성능을 도출하였다. 하지만, 신경망은 모델의 구조나 초매개변수(Hyperparameter)를 최적화하는 것은 복잡하고 시간이 많이 드는 작업이므로, 에너지 분야에서 실제 산업 적용에 한계가 존재한다. 본 논문은 2단계 신경망 최적화를 통한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 태양광 발전량 데이터 셋을 훈련 집합과 평가 집합으로 분할한다. 훈련 집합에서, 각기 다른 은닉층의 개수로 구성된 여러 신경망 모델을 구성하고, 모델별로 Optuna를 적용하여 최적의 초매개변숫값을 선정한다. 다음으로, 은닉층별 최적화된 신경망 모델을 이용해 훈련과 평가 집합에서는 각각 5겹 교차검증을 적용한 발전량 추정값과 예측값을 출력한다. 마지막으로, 스태킹 앙상블 방식을 채택해 기본 초매개변숫값으로 설정해도 우수한 성능을 도출하는 랜덤 포레스트를 이용하여 추정값을 학습하고, 평가 집합의 예측값을 입력으로 받아 최종 태양광 발전량을 예측한다. 인천 지역으로 실험한 결과, 제안한 방식은 모델링이 간편할 뿐만 아니라 여러 신경망 모델보다 우수한 예측 성능을 도출하였으며, 이를 바탕으로 국내 에너지 산업에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국기계가공학회지
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• 제19권9호
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• pp.59-70
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• 2020

Three-dimensional (3D) design data is used for various purposes throughout the life cycle of a plant construction project. Plant 3D CAD systems support 3D modeling based on specs-catalogs, which contain data that are used for different purposes such as design, procurement, production, and handover. Therefore, it is important to share the spec-catalog data in the 3D design model with other application systems. Sharing this data thus requires a system that extracts spec-catalog data from plant 3D CAD systems and converts them into neutral model data. In this paper, we analyze equipment spec-catalog data of plant 3D CAD systems and, based on these analyses, define the data structure for neutral spec-catalog data. We subsequently propose a procedure that translates native spec-catalog data to neutral model data and develop a prototype system that performs this operation. The proposed method is then experimentally validated for the test spec-catalog data.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.348-350
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• 2008

본 논문의 목표는 한국 전력에서 의뢰한 용량 과제를 리뷰하기 위한 것이다. 한국 전력은 현재 책정된 용량 가격(CP)을 최적화하려고 한다. 이러한 과정에서 한국 전력과 발전사들 간에 논란이 있었다. 우리 연구팀은 중립적인 입장에서 한국 계통의 안정성에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 본 리뷰에서 다룬 내용은 한국 계통의 적정 설비 예비율을 구하기 위해, Loss of Load Probability-이하 LOLP를 산출하는 과정을 시뮬레이션을 통해 보여주는 것이다. 더 정확한 결과를 산출하기 위해 2007년 실제부하 및 설비 용량 자료가 사용되었다. 또한 본 연구에서 진행된 여러 가지 과제 수행 단계 중, 본 논문은 2번째 단계인 적정 설비 예비율을 12${\sim}$15%로 하향시킬 가능성을 찾는 연구를 설명한다. 한국 전력 계통의 안정성 모델을 만들고, 그 모델을 사용하여 기존 LOLP에 맞는 적정 설비 예비율을 찾는다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2015년도 추계학술대회 논문집
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• pp.927-945
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• 2015

본 연구는 과학 커뮤니케이션 분야에서 널리 쓰이고 있는 뉴스 내용분석 방법론이 하이프 사이클 모델에 부합하는 지를 탐색적으로 살펴보고자 한다. 즉 과학기술 뉴스 내용분석이 하이프 사이클 모델에서 설명하는 사회적 가시성의 실체적 파악을 위한 기술기획의 유용한 보완적 방법론으로 쓰일 수 있음을 밝히는데 본 연구의 의의가 있다. 이를 위해 대표적인 유망기술로 클라우드 컴퓨팅을 대상으로 뉴스 내용분석을 수행하였다. 분석의 초점은 클라우드 컴퓨팅 기술 관련 뉴스의 빈도, 보도태도(긍정, 중립, 부정), 5가지 뉴스 프레임 관점에서 분석이 이루어졌고, 뉴스 보도경향이 하이프 사이클 흐름을 따라가는 지를 살펴보았다. 종합지 경제지와 IT전문지를 대상으로 한 뉴스 내용분석 결과는 뉴스 빈도, 보도 태도, 뉴스 프레임 모두 하이프 사이클의 흐름을 따르고 있었으며, 특히 2014년 이후의 흐름은 하이프 사이클 상에서 기대붕괴 지점을 지나 현실인식의 지점으로 진화되는 시점임을 추론할 수 있었다. 본 연구결과는 최근 확산되고 있는 텍스트 마이닝, 감성어 자동식별 분석 기술 등과 접목하여 사회적 맥락 파악을 위한 기술기획 분석의 보완적 방법론으로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 인지과학
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• 제14권4호
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• pp.33-42
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• 2003

본 논문은 내적상태의 차원모형을 기반으로 한 얼굴 표정인식을 위한 새로운 시스템을 제시한다. 얼굴표정 정보는 3단계로 추출된다. 1단계에서는 Gabor 웨이브렛 표상이 얼굴 요소들의 경계선을 추출한다. 2단계에서는 중립얼굴상에서 얼굴표정의 성긴 특징들이 FCM 군집화 알고리즘을 사용하여 추출된다. 3단계에서는 표정영상에서 동적인 모델을 사용하여 성긴 특징들이 추출된다. 마지막으로 다층 퍼셉트론을 사용하여 내적상태의 차원모델에 기반한 얼굴표정 인식을 보인다. 정서의 이차원 구조는 기본 정서와 관련된 얼굴표정의 인식 뿐만 아니라 다양한 정서의 표정들로 인식할 수 있음을 제시한다.