• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.93-96
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• 2004

최근 공간 데이터베이스 시스템은 공간 데이터 마이닝, 공간 그리드, LBS 등과 같은 환경의 여러 분야로 그 응용이 확대되고 있으며, 사용자들의 다양한 공간 질의 처리 요구에 부응하는 효율적인 공간질의 처리의 필요성이 대두되었다. 특히 다중 공간 조인 질의와 같은 고비용의 공간 조인에 대한 효율적인 공간 질의 처리를 위해서는 단일 공간 조인 보다 더욱 많은 기하 계산과 공간 데이터의 특성을 이용한 다중 공간 조인 처리 방법이 필요하게 되었다. 본 논문은 고비용의 다중 공간 조인을 효율적으로 수행하기 위해 다중 공간 조인 연산을 효율적으로 처리하기 위하여 병렬적인 질의 수행을 위해 해쉬 기반의 다중 공간 조인 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 조인 대상이 되는 두 데이터 집합에만 공간 해쉬 조인을 수행하는 것을 확장하여 다중 공간 데이터 집합에 대해서도 조인이 수행 가능한 방법을 제안함으로써 최적의 조인 후보를 획득하여 효율적인 질의 처리를 수행하는 것을 보장한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.535-538
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• 2009

모바일 단말기 사용자 수의 증가와 위치기반 서비스 기술의 발달로 위치 정보를 활용한 다양한 위치 정보 서비스가 등장하고 있다. 친구들과 약속을 정하는 일은 빈번하게 일어난다. 약속을 정하기 위해서는 모든 친구에게 연락을 해야 하고 각자 선호하는 장소가 다르기 때문에 모든 친구들이 만족할 만한 최적의 장소를 찾기가 어렵다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 친구의 위치를 파악하고 사용자와 친구의 성향을 파악하기 위해 협업 필터링과 인구통계학적 정보를 사용하였고, 약속 장소를 선정하기 위해 사용자와 친구의 위치를 기반으로 후보 영역을 선택하여 약속 장소와 시간을 추천하는 서비스를 제공함으로써 약속을 맺기 위한 절차를 간소화 할 뿐 아니라 사용자와 친구의 성향에 맞는 약속 장소를 추천하여 사용자와 친구가 만족 할 수 있는 약속을 형성할 수 있도록 하는 약속 장소, 시간 추천 서비스 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.671-672
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• 2020

VVC(Versertile Video Codec)의 화면 내 예측은 인코더에서 영상을 적절하게 사각형 블록으로 분할하고, 블록 주변의 먼저 재구성된 참조샘플들을 이용하여 예측블록을 형성한다. 인코더는 화면 내 예측 모드에서 각 PU(Prediction Unit)에 대하여 MIP(Matrix-based weighted Intra Prediction) 적용 여부, MIP에서 matrix의 인덱스, MRL(Multi Reference Line)의 인덱스, DC/Planar/Angular 모드에 대한 최적모드를 고려하여 각 정보를 디코더로 전송하며 각 후보모드들의 압축효율을 비교하는 과정에서 높은 연산량을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 모드 결정은 원본영상으로도 대략적인 결정이 가능하다는 전제를 가지고 NN(Nueral Netwrok)의 일종인 CNN(Convolutional Nerual Network)를 이용하여 복잡한 모드 결정 방법을 생략하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.183-187
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• 2023

양자 컴퓨터가 빠르게 발전됨에 따라 기존의 공개키 암호들이 기반하고 있는 난제인 소인수분해, 이산로그 문제를 다항 시간 안에 풀 수 있는 Shor 알고리즘에 의해 기존 암호의 보안 강도 약화 및 무력화 시기가 다가오고 있다. NIST에서는 양자 컴퓨터 시대에 대비하여 양자 컴퓨터가 등장하더라도 안전한 암호인 양자내성암호에 관한 공모전을 개최하였다. 양자 컴퓨터 환경에서 암호 분석을 통해 암호의 보안 강도를 확인할 수 있는데, 이를 위해서는 암호를 양자회로로 구현해야한다. 본 논문에서는 NIST PQC 공모전의 4 라운드 후보 알고리즘인 HQC (Hamming Quasi-Cyclic)의 PKE (Public Key Encryption) 버전에 대한 키 생성 및 인코딩 연산 중 핵심 역할을 하는 바이너리 필드 산술과shortened Reed-Solomon 코드의 인코딩 연산에 대한 최적화된 양자회로 구현을 제안하고, 이를 위해 필요한 자원을 추정한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.1
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• pp.46-51
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• 2014

The most important process of engineering system optimal design is to identify the relationship between the design variables and system response. In case of the system optimization, Response Surface Method (RSM) is widely used. The optimization process of RSM generates the design space using the typical alternative candidates and finds the optimal design point in the generated design space. By changing the optimal point depending on the configuration of the design space, it is important to generate the design space. Therefor in this study, the design space is generated by using the relationship between design variables and system response based on Neuro-Response Surface Method (NRSM). And I try to construct the framework for optimal shape design based on NRSM that the optimum shape can be predicted using the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) within the generated design space. In order to verify the usefulness of the constructed framework, we applied the nonlinear mathematical function problem. In this study, we can solve the constraints of time in the optimization process for the engineering problem and effective to determine the optimal design was possible. by using the generated framework for optimal shape design based on NRSM. In the future research, we try to apply the optimization problem for Naval Architectural & Ocean Engineering based on the results of this study.

• Journal of Cadastre & Land InformatiX
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• v.51 no.2
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• pp.83-106
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• 2021

Interests in clean fuels have been soaring because of environmental problems such as air pollution and global warming. Unlike fossil fuels, hydrogen obtains public attention as a eco-friendly energy source because it releases only water when burned. Various policy efforts have been made to establish a hydrogen based transportation network. The station that supplies hydrogen to hydrogen-powered trucks is essential for building the hydrogen based logistics system. Thus, determining the optimal location of refueling stations is an important topic in the network. Although previous studies have mostly applied optimization based methodologies, this paper adopts machine learning to review spatial attributes of candidate locations in selecting the optimal position of the refueling stations. Machine learning shows outstanding performance in various fields. However, it has not yet applied to an optimal location selection problem of hydrogen refueling stations. Therefore, several machine learning models are applied and compared in performance by setting variables relevant to the location of highway rest areas and random points on a highway. The results show that Random Forest model is superior in terms of F1-score. We believe that this work can be a starting point to utilize machine learning based methods as the preliminary review for the optimal sites of the stations before the optimization applies.

• Weed & Turfgrass Science
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• v.2 no.1
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• pp.38-46
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• 2013

With increasing environmental issues from synthetic chemical herbicides, microbe-originated herbicides could be a fascinating alternative in current agriculture. We isolated Streptomyces strains that produced herbicidal active metabolite(s) against a grass weed Digitaria sanguinalis. According to the result from 16S rDNA sequence comparison with the close strains, the best isolate (Code name MS-80673) was identified as Streptomyces scopuliridis KR-001. The closest type strain was Streptomyces scopuliridis RB72 which was previously reported as a bacteriocin producer. The optimal culture condition of S. scopuliridis KR-001 was $28^{\circ}C$, pH 7.0 and culture period 4 to7 days. Both of soil and foliar application of the crude culture broth concentrate was effective on several troublesome or noxious weed species such as a Sciyos angulatus in a greenhouse and field condition. Phytotoxic symptoms of the culture broth concentrate of S. scopuliridis KR-001 by foliar application were wilting and burndown of leaves, and stems followed by discoloration and finally plant death. In crops such as rice, wheat, barley, hot pepper and tomato, growth inhibition was observed. These results suggest that the new S. scopuliridis KR-001 strain producing herbicidal metabolites may be a new bio-herbicide candidate and/or may provide a new lead molecule for a more efficient herbicide.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.06a
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• pp.149-152
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• 2010

본 논문은 지구공간에 존재하는 다양한 공간정보를 이용하여 도로 및 철도 계획과 공사를 위한 최적노선을 선정하는 기법에 관한 새로운 연구이다. 사람과 물자를 수송하는데 있어서 가장 기본적인 공공교통시설인 도로 및 철도를 건설하기 위하여 초기에 가장 중요한 결정이 바로 최적노선결정이므로 환경파괴를 최대한으로 감소시키고 그 기능을 충분히 발휘할 수 있도록 대상 지역의 여러 가지 조건을 고려하여 가장 적합한 노선의 위치를 결정하여야 한다. 3차원 지형 환경의 공간영상콘텐츠는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 시공, 입체적인 유비쿼터스 도시 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 요구와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 지리정보 기반의 2차원적인 지도정보와 시설정보를 다차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이저 측량 기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 본 연구에서는 원격탐사 영상 Data를 중심으로 하는 정사보정하고 이에 매칭 할 수 있는 수치 지도 벡터와의 통합 및 전환으로 다차원 공간에서 건물 모델의 생성과 다양한 활용을 제시하는 것을 연구목적으로 하였고, 연구방법으로는 기존의 이미 취득한 2차원적인 평면사진을 지상 기준점에 의하여 정밀기하보정을 하여 얻은 사진영상자료를 이용하여 3차원 공간정보로 구성하기 위해서는 동일지역에 대한 수준 측량결과인 높이 데이터를 매칭하여야 하므로, 항공기에 탑재한 센서로 모든 대상지에 대한 지형지물의 고밀도의 높이 값을 획득하여 위치보정 작업 후에 3D로 매칭할 수는 방법을 연구하여 실험하도록 하였다 또한 본 연구에서는 연구대상지역의 지형조건, 기존 노선과의 비교, 토지이용, 지형경사, 사면방향, 지가 등을 분석하여 각각의 경중률을 고려한 후 선택된 후보노선들을 비교분석함으로서 최적노선을 선정하고자 하였다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.35 no.2
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• pp.65-71
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• 2022

Recently, multi-material structural topology optimization is more critical because it provides reasonable solution to weight reduction challenges and can as well provide effective conceptual design. For conventional multi-material topology optimization (MMTO), the number of design variable increases when the number of candidate materials increases, and accordingly, a significant increase in computational time occurs. Therefore, MMTO with a single design variable, such as the phase section method (PSM) was proposed. This research is focused on improving the PSM, considering three major limitations: the composition ratio does not represent the area or volume ratio, design variables are not sufficiently concentrated to target values, and certain materials are created less than they are required. To address such limitations, the redefined composition ratio and adjusted parameters for better convergence are proposed. The validation of proposed modifications is verified via two- and three-dimensional numerical examples.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.278-281
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• 2023

연구목적: 본 연구는 요양병원 등 재난취약시설에 재난이 발생할 경우 잔류한 요구조자를 정확하게 파악하여 소방 등 대응기관에 제공하는 APC(Auto People Counting)의 인식률 개선에 목적이 있다. 현재 재난 발생 시 건물 내 요구조자의 현황 파악을 위해 대응기관이 재난 현장에 도착하여 건물관계자에게 직접 물어보고 있다. 이는 요구조자에 대한 부정확한 정보일 가능성이 있어 대응기관의 업무범위가 확대되고 이로인해 구조자의 안전에도 위험이 될 수 있다. APC는 건물내 출입하는 인원을 자동으로 집계하여 실시간 잔류인원 정보를 제공함으로써 재난 시 요구조자 현황을 정확히 파악할 수 있다. 본 연구에서는 APC가 보다 정확하게 출입 인원을 집계할 수 있도록 최적의 인공지능 알고리즘을 선정하는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구에서는 실제 재난취약시설에 설치되어 운영 중인 APC를 대상으로 카메라를 통해 출입 인원의 이미지를 인식하는 알고리즘을 개선하기 위해 CNN모델을 활용하여 베이스라인 모델링을 하였다. 다양한 알고리즘의 성능을 분석하여 상위 7개의 후보군을 선정하고 전이학습 모델을 활용하여 성능이 가장 우수한 최적의 알고리즘을 선정하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구결과: 실험결과 시간과 성능이 가장 좋은 Densenet201, Resnet152v2 모델의 정밀도와 재현율을 확인한 결과 모든 라벨에 대해서 정확도 100%를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 이 중 Densenet201 모델이 더 높은 성능을 보여주었다. 결론: 다양한 인공지능 알고리즘 중 APC에 적용할 수 있는 최적의 알고리즘을 선정하였고 이는 APC의 인식률을 개선하여 재난시 요구조자의 정보를 정확하게 파악하여 신속하고 안전한 구조작업이 가능할 것이다. 이는 요구조자의 안전한 구조뿐만 아니라 구조작업을 수행하는 구조자의 안전을 확보하는 데 기여할 것으로 기대된다. 향후 연무 등 다양한 재난상황에서 재난취약시설 내 출입인원을 정확하게 파악할 수 있도록 알고리즘 분석 및 학습에 대한 추가 연구가 요구된다.