• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.91-94
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• 2022

자율주행 자동차 개발 연구가 활발히 진행됨에 따라 객체 검출기의 성능이 중요하게 되었다. 딥러닝 기술의 발전하면서 객체 검출기의 성능도 큰 발전을 이루었다. 그에 따라 도로 위 차량 검출기의 성능도 발전하고 있으나 평상시 낮 도로상황에서 잘 동작하던 모델은 안개가 끼거나 밤 상황이 되면 제대로 동작하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이유는 딥러닝 모델이 학습할 때 사용한 데이터셋의 정보에 따라 특정 도메인에 편향된 특성을 학습하기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 객체 검출 신경망에 도메인 판별기를 적용하여 이와 같은 도메인 이동 문제를 극복하는 모델을 제안한다. 모델의 성능을 Cityscapes 데이터셋과 Foggy Cityscapes 데이터셋을 사용하여 평가한 결과, 기존의 특정 도메인에서 학습한 모델보다 제안하는 모델의 검출 성능이 개선된다는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.341-346
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• 2022

지구온난화 및 이상 기후로 인해 홍수의 빈도 및 피해 규모가 늘어나고 있으며, 홍수 취약 지역에 노출된 사람이 2000년도에 비하여 25% 증가하였다. 홍수는 막대한 금전적, 인명적 손실을 유발하며, 홍수로 인한 손실을 줄이기 위해 홍수를 미리 예측하고 빠른 대피를 결정해야 한다. 본 논문은 홍수 예측을 위한 핵심 데이터인 강우량과 수위 데이터를 활용하여 시기적절한 대피 결정이 이루어질 수 있도록 CNN기반 분류 모델을 활용하여 홍수 위험도 판별 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 CNN 기반 분류 모델과 DNN 기반의 분류 모델의 결과를 비교하여 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 이를 통해 홍수의 위험도를 판별하여, 대피 여부 판단하며 최적의 시기에 대피 결정을 내릴 수 있도록 하는 초기 연구로서 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.465-470
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• 2024

인공지능(Artificial Intelligence, AI) 기반 이미지 생성 기술의 발달로 다양한 이미지가 생성되고 있으며, 이를 정확하게 판별하는 기술이 필요하다. 생성된 이미지 데이터의 양에는 한계가 있으며, 한정된 데이터로 높은 성능을 내기 위해 본 연구에서는 전이 학습(Transfer Learning)을 활용한 생성 이미지를 판별하는 모델을 제안한다. ImageNet 데이터 셋으로 사전학습 된 모델을 입력 데이터 셋인 CIFAKE 데이터 셋에 그대로 적용하여 학습의 시간 비용을 줄인 후, 3개의 은닉층과 1개의 출력층을 더해 모델을 튜닝한다. 모델링 결과, 최종 레이어를 조정한 모델의 성능이 높아짐을 확인하였다. 딥러닝에서 전이 학습을 통해 학습한 후 출력층과 가까운 레이어를 데이터의 특성에 맞게 추가 및 조정하는 과정을 통해 적은 이미지 데이터로 인한 학습 정확도 이슈를 줄이고 생성된 이미지 판별을 할수 있다는 데 의의가 있다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 추계학술대회 논문집
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• pp.833-840
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• 1996

중립면은 셸 (솔리드 모델) 유한 요소 생성, 로보트 이동 경로 계산, 특징 형상 판별 등에서 사용될 수 있다. 그러나 기존 중립면 계산 알고리즘들은 연립 방정식을 수렴성이 보장되지 않는 수치 해법으로 풀어야 했기 때문에 발전이 미비했다. 본 논문은 복셀-이등분 면의 교자성을 이용한 중립면 계산 알고리즘을 제시한다. 교차성은 보로노이 영역을 사용, 단순한 기하학적 요소간의 거리 비교로 판별한다. 이런 기하학적인 접근 방법은 기본적으로 수렴성 문제가 배제된다.

• 영재교육연구
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• 제18권3호
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• pp.371-400
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• 2008

본 연구는 독일 MHBT 영재판별검사를 한국형으로 개발하여 타당화하는 데 목적이있다. 우선 MHBT 모델의 구성요소와 이를 활용한 다단계 영재판별과정 및 활용방법을 살펴보았다. 본 연구의 MHBT는 인지능력검사인 KFT-HB와 중등용 영재판별 도구인 MHBT-S로 나뉘며, MHBT-S는 1) 공간표상능력, 공간지각 및 사고, 물리 및 기술문제해결 능력 2) 창의적 재능, 기본 동기 및 인식욕구, 성취욕구, 사회적 능력을 포함한 정의적 영역, 3) 작업태도 4) 흥미선호도로 구성되어 있다. 한국형 MHBT를 중학교 1, 2학년 영재교육원 학생과 일반학급 학생들에게 적용하여 신뢰도와 타당도를 검증하였다. 그 결과 일부 하위영역에서 내적일관성 합치도가 낮은 것을 제외하면 전체 신뢰도는 매우 양호하였다. 대비집단을 이용한 타당도 검증 결과 인지능력검사와 공간 및 물리 관련 영역과 정의적 영역은 영재집단이 전체 점수와 모든 하위검사에서 유의하게 높았으며, 작업태도와 흥미선호도는 일부 영역에서 영재집단이 유의하게 높았다. KFT-HB와 MHBT-S 모두를 판별변인으로 했을 때 두 집단에 대한 판별률도 매우 높아 MHBT의 한국적 적용가능성은 자은 것으로 전망된다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.19-33
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• 2008

구조물에 고유한 진동수,모드형태 및 감쇠비 등과 같은 동적성능치를 추출하기 위하여 25층 및 42층 건물에 대하여 자연진동에 의한 동적계측실험을 수행하였다. 고려된 건물은 주요 횡하중 지지기구로서 코아벽체 혹은 전단벽체가 추가된 철근콘크리트건물이며, 입면 혹은 평면상으로 골조가 혼합된 구조형식을 나타낸다. 특히, 25층 건물은 측면에 위치한 코아벽체 이외에 상부로부터 내려오는 전단벽 구조가 4층 바닥이하에서 골조형식으로 전환되는 복잡한 구조이다. 이와 같은 이유 및 건물 주방향의 유사한 강성배치로 매우 근접하고 혼합된 모드형태가 예상되어 시스템판별 시 어려움이 예상된다. 현재까지 개발된 다양한 시스템판별법을 대상건물의 자연진동 실측기록에 적용하여 모달계수를 유도하였으며, 그 결과를 비교 분석하였다. 3개의 주파수영역 및 4개의 시간영역에 근거한 응답의존 시스템판별법이 고려되었다. 서로 다른 시스템판별법에 의하여 추출된 고유진동수 및 감쇠비는 대체로 상당한 일치를 보였으나, 모드형태는 사용된 방법에 따라 정도가 다르게 불일치를 나타냈다. 실험으로부터 추출한 성능치와 초기 유한요소해석 값을 비교해 본 결과 대상건물 모두 적어도 저차 3개의 고유진동수에서 2배 정도의 차이를 나타냈다. 실험과 해석결과의 일치를 위하여 몇몇 수동모델향상이 시도되었으며, 허용할 만한 결과를 획득하였다. 사용된 시스템판별법에 대하여 각자의 장, 단점에 대하여 기술하였으며, 본 연구와 같은 실제 대형구조물에 대하여 자동모델향상기법을 적용할 시 예상되는 문제점에 대하여 토의하였다.

• 분석과학
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• 제32권1호
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• pp.7-16
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• 2019

본 연구에서는 닥나무 인피섬유와 이를 이용하여 제조한 한지의 FT-NIR및 FT-MIR 스펙트럼 데이터를 각각PLS-DA에 적용하여 닥나무 인피섬유 및 한지의 원산지 판별 모델을 개발하고자 하였다. 본 연구를 위하여 서로 다른 원산지의 국내산 닥나무 인피섬유 10점을 채취하여 한지로 제조하였다. 상기시료의 FT-NIR 및 FT-IR 스펙트럼 데이터는 데이터 전처리 과정을 거쳐 PLS-DA를 수행하였다. 모델링 결과, 닥나무 인피섬유와 한지의 NIR 스펙트럼 데이터가 판별모델의 교차 검증결과 및 성능평가(정확도, 민감도, 특이도)에서 모두 100 %로 MIR 스펙트럼 데이터보다 우수한 판별 성능을 나타냈다. 또한 지역별로 4 개의 그룹을 형성하는 것을 확인 할 수 있었으며, 닥나무 인피섬유와 한지의 원산지 판별 모델 간 score 형태가 유사하게 나타내는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.645-648
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• 2007

IT 에 대한 비즈니스 의존성이 증가하면서, 안정된 IT 서비스의 제공과 비용 효과적인 운영의 중요성이 강조되고 있다. ITIL 에서는 효율적이고 신속한 변경 처리를 위해 Service Support 영역에서 변경 관리 프로세스를 제시하고 있다. 하지만 고비용을 요하는 CAB 의 소집 여부 등 의사 결정이 변경 관리자의 자의적인 판단에 의존함으로써, 다른 비즈니스 및 안정된 IT 서비스 제공의 위험요소로 작용하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 요청된 변경 사안이 신중한 검토가 필요한 지 여부를 객관적으로 판단할 수 있도록, 판별분석기법을 적용한 변경 모델 결정 방법을 제안한다. 제안된 모델의 유효성을 검증하기 위해, 실제 운영에 적용된 변경 관리 모델과 제안된 모델을 이용했을 때의 결과를 비교하고 그 결과를 제시하였다. 제안된 방법은 동일한 사안에 대하여 일관성 있는 결정을 도출할 수 있어 프로세스 품질개선에 기여할 수 있으며, 궁극적으로 안정된 IT 서비스 제공에 기여하여 기업성과를 개선할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1010-1015
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• 2008

최근 RFID 시스템의 채택이 다양한 분야에서 빠르게 진행되고 있다. 그러나 RFID 시스템의 대중화를 위해서는 RFID 태그의 정보를 무단으로 획득함으로써 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해서 기존 연구들 중에서 가장 안전한 M. Ohkubo 등의 Hash-Chain 기법이 있다. 그러나 이 기법은 태그를 판별할 때 엄청난 태그 수의 증가로 인해 막대한 계산 능력을 요구하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 유지하면서 태그 판별 시간을 절감하기 위해서 그리드 환경으로 이식하는 방법을 제안하고, 각 노드 별로 SP를 m/k개로 균등하게 분할하는 균등분할 알고리즘을 적용한 태그 판별 처리 모델을 제안한다. 제안 모델을 그리드 환경에서 동시에 수행한다면 이상적인 경우 태그를 판별하는 시간은 1/k로 감소한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.494-499
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• 2022

본 논문에서는 인간의 피부섬유모세포(Human dermal fibroblasts)로부터 확보한 전사체 정보를 활용하여 나이를 예측하는 방법을 소개한다. 제안 방법에서는 훈련을 통해 확보한 분류기 및 회귀 모델을 이용하여 샘플이 속한 적합한 연령 그룹을 선택한 후, 선택된 연령 그룹에 속하는 훈련 데이터의 관측값을 활용하여 구체적인 연령을 예측한다. 연령을 예측하려는 샘플이 입력되면 복수 개의 판별 규칙이 순서대로 실행되는데, 개별 판별 규칙에서는 분류기와 회귀 모델을 동시에 실행하여 해당 판별 규칙에 대한 선택조건이 만족되는지 여부를 확인한다. 선택 조건이 만족될 경우 판별 규칙의 타겟 연령 그룹에 속하는 데이터를 이용하여 훈련된 회귀 모델로 연령을 예측하며, 선택 조건이 만족되지 않으면 후속 판별 규칙을 실행한다. 공개 데이터에 대하여 실험한 결과 기존 연구에서 달성한 7.7년의 평균 예측 오차보다 우수한 5.7년이라는 평균 예측 오차를 달성함을 확인하였다.