• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.46-46
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• 2018

남강은 낙동강 유역의 중하류에 위치하고 있으며, 낙동강에 우안으로 합류되는 제 1지류이다. 낙동강 본류 하천의 지류하천이지만 국가하천이며, 비교적 큰 유량을 가지고 있다. 낙동강은 본류를 취수원을 이용하고 있어, 남강과 같이 지류 하천유입 이후의 낙동강 본류에 거동이 중요하다. 취수 원수는 정수처리과정에서도 우선적으로 고려해야 하는 인자이다. 따라서 남강이 합류되는 합류에서의 혼합거동은 중요하다. 혼합거동을 보고자 추적자 실험을 수행하였다. 추적자 실험은 공간적으로는 남강과 낙동강의 합류점 부근을 선택하였고, 시간적으로는 계절별, 보 운영 시기별로 실험하였다. 또한 합류부 주변에서의 유량측정과 자연추적자의 농도 측정으로 수행하였다. 낙동강과 남강은 대하천이므로 유량측정을 ADCP(Acoustic Doppler current profiler)을 활용하였으며, 추적자의 농도 추적은 센서를 통해 현장 측정하였다. 또한 영상분석을 하고자 드론도 활용하였다. 추적자 실험 분석을 유량과 추적자 농도 분산 정도를 분석하였다. 이를 활용하여 지류하천인 남강의 합류이후 낙동강 본류의 거동을 분석하였다. 분석한 결과를 바탕으로 남강의 유량시기별 혼합거동은 달라지는 것으로 나타났다. 또한 드론을 활용한 분석도 혼합거동에서 적용할 수 있을 것으로 판단된다. 추적자 실험을 통해 취수 원수의 특성을 분석할 수 있었다. 향후 유량 변화의 따른 남강합류후 낙동강의 혼합거동의 기초자료 자료 활용 될 것으로 판단된다. 또한 취수원수의 특성을 위한 유량별 다기능보 운영 시기별 혼합거동 분석을 위한 추가 실험이 필요할 것 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.907-910
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• 2018

오늘날 보행 분석은 여러 하지 관절, 뼈 및 근육, 신경 등의 이상을 판단할 수 있는 매우 중요한 지표로 사용되고 있다. 하지만 비정상 보행, 비대칭 보행을 하고 있는 사람들은 자신이 인지 할 수 있을 만큼 그 문제의 정도가 심각하지 않은 상태라면, 그 사실을 모른 채 살아간다. 결국 이런 문제가 지속된다면 향후 큰 질병이 발생하는 요인이 될 수 있다. 본 논문에서는 40개의 압력센서를 내장한 인솔을 통해 각 발의 압력 데이터를 수집하여 미리 정의한 정상 보행 시 나타나는 압력 분포를 기준으로 비정상 보행 여부를 판단하고 보행 시 나타나는 부분별 압력분포 데이터를 이용하여 보행 시 사용자 발의 과내전(over pronation)과 과외전(over supination) 경향도 분석하였다. 스마트 인솔을 사용하여 시간과 공간의 제약이 없는 사용자 친화적이면서 비정상 보행 판단 및 발의 과내 외전 경향 분석에 대해 자가 진단을 보조할 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.449-450
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• 2022

반려견의 행동인식기술은 다양한 센서들에서 입력되는 반려견의 동작과 관련된 정보를 분석하고 해석하여 반려견이 어떤 행동을 취하고 있는지를 인식하는 기술이다. 음성인식기술은 컴퓨터가 청각 자료를 수집, 분석하여 훈련된 데이터와 비교를 통해 소리를 분류하는 기술이다. 본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 행동인식기술과 음성인식기술을 적용하여 반려견의 감정을 판단하는 기법을 제안한다. 이러한 기법은 반려견의 감정을 쉽게 파악하여 반려견 보호자가 반려견의 행동과 감정에 대한 이해를 쉽고 빠르게 할 수 있으므로, 보호자에게 즐거운 반려 생활이 가능하도록 도움을 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.677-680
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• 2004

통상적인 언어 처리의 분석 과정은 전처리, 형태소분석, 품사 태깅, 복합 단위 인식, 구문 분석, 그리고 의미 분석 등의 여러 단계로 이루어진다. 분석의 매 단계에서 중의성(Ambiguity)가 발생하며, 이를 해결하기 위한 노력으로 구문 분석 이전의 분석 단계에서도 정확률(Precision)을 높이기 위해, 어휘(Lexical) 정보, 품사정보 그리고 구문 정보 등을 이용한다. 각 단계에서 고급 정보로서의 구문 정보 이용은 구문분석의 중복성과 분석 지식의 중복성을 야기한다. 또한, 기존의 처리 흐름에서는 각 분석 단계에서의 결과는 최종적인 것으로, 이로 인해 다음 분석 단계에 분석 오류를 전파한다. 본 논문에서는 구문 분석기를 분석 결과의 최종 판단자로 이용할 것을 제안한다. 즉, 구문 분석 전단계의 모든 분석 정보는 구문 분석기에 제공되고, 구문분석기는 상향식 구문분석을 수행하면서 이들 정보들로부터 최종의 그리고 최적의 분석 후보를 결정한다. 이를 위해 구문분석기는 한 문장 단위를 입력 받는 기존의 제한을 따르지 않는다. 제안된 방법은 구문분석 앞 단계에서의 잘못된 정보 제공(예: 문장 분리 오류, 품사 오류, 복합단위 인식 오류 등)으로부터 자유로우며, 이를 통해 분석 실패의 가능성을 최대로 줄인다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.99-112
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• 1998

국가경제의 기반시설인 지역간 고속도로와는 달리 도시고속도로는 도시내 교통을 담당하는 교통시설로서 대부분의 도시에서 건설중이거나 운용 중에 있다. 연속류 도로라는 시설측면을 지역간 고속도로와 비슷하나 이용주체, 차량구성비, 정시성, 제한속도 등 그 성격에는 다소 차이가 있을 것으로 판단된다. 이런 이유에서 현재 도시고속도로의 계획이나 운영에 대한 지침이 지역간 고속도로의 계획 및 운영에 대한 지침과 동일시 되고 있다는 점은 불합리한 것으로 판단된다. 그러므로, 본 연구에서는 도시고속도로의 계획과 운영에 대한 지침을 마련하기 위해 현재 운영중인 대구신천대로를 대상으로 교통류특성 등 기초적 연구를 수행하였다. 연구결과를 간략하게 나타내면 다음과 같다. . 교통류 모형분석에서 기존의 Greenshield 모형이 설명력 90%이상을 나타냈다. . 승용차환산계수 분석에서 중형차량이 1.16, 대형차량이 1.47로 분석되었다. . 용량분석에서 최대관측교통량은 4,684pcphpl, 차두시간분석은 2,432pcphpl, 교통류 모형에서는 2,422pcphpl로 분석되어, 대구신천대로의 서비스용량은 2,300pcphpl에 가까운 것으로 판단되며, 차로폭, 측방여유폭에 따른 보정으로 이상적 조건에서의 용량은 약 2,400pcphpl로 분석되었다. 이 결과는 도시고속도로가 지역간 고속도로의 기본교통용량 2,200pcphpl보다 약 200대 정도 높을 것으로 추정된다.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.15 no.1
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• pp.25-35
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• 2019

In Korea, the calculation of quantitative similarity is commonly used to gauge the substantial similarity of computer programs. Substantial similarity should be assessed by considering the quantity and quality of areas that show similarity, but in practice, qualitative aspects are reflected by multiplying the weighted value in the calculation of quantitative similarity. However, such a practical method cannot be deemed adequate, considering the fundamental characteristic of the judgment on substantial similarity, which holds that the quantitative and qualitative aspects of similar areas should be considered on an equal footing. Thus, this study pointed out the issue regarding the use of weighted value and sought appropriate ways to take into account qualitative aspects when assessing the substantial similarity of computer programs.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.245-245
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• 2019

점착성 유사는 유사가 가지는 점착력에 의해 응집현상을 겪으며 그 크기와 밀도가 변화한다. 유사의 크기와 밀도는 침강속도에 직접적인 영향을 주며 침강속도는 변화는 유사의 거동에 매우 중요한 작용을 한다. 따라서 점착성 유사의 크기 특성을 파악하는 것은 필수적이다. 본 연구는 유사가 가지는 입도분포를 파악하기 위해 통계학적 접근법을 적용하여 분석하였다. 점착성 유사의 입자가 가지는 입도 분포를 구체화한 결과를 유사의 입도 분포를 위한 수치 모의 연구에 적용하여 모의 결과를 향상시키고 유사 문제의 분석에 용이하도록 하려 한다. 통계학적인 방법 중 적합도 검정을 이용하여 실제 점착성 유사의 입도가 어떠한 분포를 모사하는지 분석하였다. 수집된 입도 분포 자료에 적합도 검정 방법 중 Kolmogorov-Sminorv(K-S) 검정을 이용하였으며 유의수준 5%를 통과할 경우 이론 분포가 점착성 유사의 입도 분포를 잘 모사하는 것으로 판단하였다. 점착성 유사의 입도 분포를 수집하고 그 자료를 바탕으로 적합도 검정을 실시한 결과 많은 연구에서 점착성 유사의 입도 분포로 가정하고 있는 Log-normal 분포가 유의수준 5%를 기준으로 적합도 검정을 통과한 경우는 많지 않았다. 본 연구에서 검정한 결과로는 기존에 이용되는 Log-normal 분포는 위치 매개변수를 추가하여 3 매개변수 분포를 사용할 경우에만 점착성 유사의 입도 분포를 모사한다고 판단된다. 향후에는 점착성 유사의 입도 분포를 모사하고 사용함에 있어 Log-normal 분포를 무조건적으로 이용하는 것은 지양하고 점착성 유사가 가지는 특성을 파악하여 어떠한 입도 분포 형태를 나타낼지 미리 예측하여 이론 분포를 가정한다면 수치모형을 통해 점착성 유사의 입도 분포를 모사할 때 그 정확도가 크게 증가할 것으로 판단된다. 또한 점착성 유사의 입도 분포로서 제시한 GEV 분포와 Gamma 분포, Log-normal 분포를 FM 모형에 결합하여 입도 분포를 모의한 후 그 결과를 실제 현장에서 측정된 입도 분포와 비교하는 과정을 통해 실제 어떠한 분포가 가장 적합하게 모의하는지도 검증할 필요성이 있다고 판단된다. 또한 점착성 유사의 입도를 모사하는 분포를 새로 개발하여 사용한다면 점착성 유사의 이동과 특성을 연구할 때 가장 중요한 크기 특성에 대한 많은 정보를 제공할 수 있으며 유사와 관련된 문제를 용이하게 분석할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.567-567
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• 2016

비점오염원은 강우시 토지이용형태에 따라 유출특성이 다양하게 나타나며, 특히 강우 초기에 고농도의 유출수가 수계로 유입하게 된다. 또한 강우량, 강우강도, 선행건기일수 등은 비점오염물질의 농도에 영향을 미치며, 특히 선행건기일수가 길고 강우강도가 강한 강우사상일 경우 고농도의 오염물질이 배출되는 것으로 나타나고 있다(안태웅 등, 2012). 이에 본 연구에서는 3년간(2010년 ~ 2012년)의 모니터링을 통해 고랭지 밭에서 발생하는 비점오염물질의 초기세척효과를 분석하고자 하였다. 초기세척효과의 판단은 Geiger(1987)이 제시한 누적오염부하량과 누적유출량과의 그래프를 비교하여 기울기가 45도 기울기보다 상향하여 분포하였을 경우 양분선과 최대로 벌어진 부분의 시간까지에서 초기세척효과가 발생한다고 판단하였다. 연구결과, 고랭지 밭 지역의 경우 뚜렷한 초기세척효과 현상이 나타나지 않았다. 하지만 CODCr의 경우 3차 강우사상에서 초기세척 효과가 나타난 것으로 분석되었다. 3차 강우사상은 선행건기일수가 0.9일로 매우 짧고 발생강우량이 27.3 mm로 연구기간 동안 가장 적은 강우량이 관측되었지만, 유출발생시점 전후 3시간 동안 강우강도가 4.0 ~ 6.2 mm/hr로 높게 나타났기 때문에 유출초기에 고농도의 오염물질이 발생된 것으로 판단된다. 그동안 선행된 초기세척효과에 대한 연구를 살펴본 결과 이병수 등(2008)은 경안천 유역 농업지역에 대해 초기세척효과를 분석한 결과 일부 강우에서는 초기세척현상이 나타나지만 대부분의 강우에서는 초기세척현상이 나타나지 않아 농촌지역의 경우 초기세척현상의 접근방법은 적절치 않다고 보고하고 있다. 정성민 등(2009)은 고랭지 농업지역에서 SS와 TP는 뚜렷한 초기세척현상이 나타나는 반면, TN과 DOC는 경향을 보이지 않는다고 하였다. 하지만 윤영삼 등(2011)은 강우시 포도밭에서 초기세척효과를 분석한 결과 모든 수질항목에서 약한 초기세척효과가 나타났고 특히 SS의 경우 초기세척효과가 강하게 나타났다고 보고하고 있다. 이처럼 투수지역에서의 초기세척효과에 대한 판단은 연구자에 따라 차이를 보이는데 이러한 이유는 투수지역의 토양의 특성, 강우조건, 지형적 특징 등이 영향을 미치는 것으로 판단된다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.16 no.1
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• pp.95-106
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• 2013

The study compares accuracies between humans and computer algorithms in the discrimination of spontaneous smiles from posed smiles. For this purpose, subjects performed two tasks, one was judgment with single pictures and the other was judgment with pair comparison. At the task of judgment with single pictures, in which pictures of smiling facial expression were presented one by one, subjects were required to judge whether smiles in the pictures were spontaneous or posed. In the task for judgment with pair comparison, in which two kinds of smiles from one person were presented simultaneously, subjects were to select spontaneous smile. To calculate the discrimination algorithm accuracy, 8 kinds of facial features were used. To calculate the discriminant function, stepwise linear discriminant analysis (SLDA) was performed by using approximately 50 % of pictures, and the rest of pictures were classified by using the calculated discriminant function. In the task of single pictures, the accuracy rate of SLDA was higher than that of humans. In the analysis of accuracy on pair comparison, the accuracy rate of SLDA was also higher than that of humans. Among the 20 subjects, none of them showed the above accuracy rate of SLDA. The facial feature contributed to SLDA effectively was angle of inner eye corner, which was the degree of the openness of the eyes. According to Ekman's FACS system, this feature corresponds to AU 6. The reason why the humans had low accuracy while classifying two kinds of smiles, it appears that they didn't use the information coming from the eyes enough.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.786-791
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• 2005

경향성을 분석하기 위한 여러 기법 가운데 비모수적 방법인 Mann-Kendall 검정(MK 검정)은 수문시계열의 분석에서 널리 사용되어지고 있다. 이 검정 방법은 분석 대상 자료가 독립이라는 가정 하에 수행되며, 자료가 계열상관되어 있는 경우에는 그 상관성의 영향으로 경향성 존재의 유무를 정확하게 판단할 수 없게 된다. 따라서 MK 검정을 이용할 때 자료의 상관성으로 인해 받게되는 영향을 소거시키기 위해 효과적인 자료의 크기(Effective Sample Size, ESS)를 이용하는 수정된 MK 검정 방법을 이용하고자 한다. 본 연구에서는 ESS가 얼마만큼 계열상관성을 제거할 수 있는지 Monte Carlo모의를 통해 검토하였다. MK 검정 결과 계열상관계수의 증가에 따라 자료가 경향성을 나타내는 비율이 높아 겼으나, ESS에 의해 수정된 MK 검정을 수행한 결과 계열상관계수의 영향이 제거되었음을 알 수 있었다. 그러나 ESS에 치한 방법은 상관성의 영향을 과대하게 제거하게 되고, 이에 의해 실제 경향성이 존재하는 자료마저도 비 경향성이라고 판단하게 되는 오류를 가지고 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 MK 검정에서 경향성으로 판단된 자료에 대해 경향정도를 분석하여 제거한 후 다시 ESS에 의해 수정된 MK 검정을 실시하였다. 본 연구를 통하여 상관성이 존재하는 자료에 대한 MK 검정 방법의 오류를 제거 할 수 있었으며, 또한 실측 자료의 적용을 통해 수정 MK 검정이 경향성 분석에 매우 유용함을 확인 하였다.