• 한국HCI학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.21-26
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• 2015

NUI(Natural User Interface)는 사용자의 자연스러운 동작이나 동작 시 발생하는 생체 신호를 해석하여 기계에 명령을 내리는 것을 말한다. 물리적인 변화가 있어야 사용이 가능한 가속도 센서나 영상 기반의 NUI와는 달리 특정 동작과 관련된 근육의 표면 근전도(surface Electromyogram, sEMG)를 측정하면 실제 움직임이 발생하지 않아도(isometric contraction) 동작 의도를 예측할 수 있다. 본 연구에서는 근전도 기반으로 손목 동작 의도를 분류할 때 전극 개수에 따른 정확도를 확인하고, 키보드 등에 적용 가능한 인터페이스 기술을 제안한다. 손목의 동작 중 신전(extension, up), 굴곡(flexion, down), 외전(abduction, right), 내전(adduction, left)의 네 가지 동작 의도를 분류하는 실험을 진행하였다. 50ms 간격으로 계산된 제곱평균제곱근(Root Mean Square, RMS)을 특징으로 사용하였고, 동작 의도 인식을 위해 역전파 알고리즘으로 학습한 다층 퍼셉트론 분류기를 사용하였다. 전극 쌍의 개수를 네 개(91.9%), 세 개(87.0%), 두 개(78.9%)로 줄여가며 정확도를 확인했다. 전극 쌍의 개수가 네 개에서 두 개로 줄었을 때 정확도는 약 13% 감소하였다. 두 쌍의 전극만 사용하는 경우의 분류 정확도를 높이기 위하여 직전의 RMS를 특징에 추가하였다. 150 ms 이전까지의 정보를 사용하였을 때, 분류 정확도가 78.9%에서 83.6%로 4.6% 증가하였다. 전극 쌍의 개수가 감소함에 따라 정확도는 감소하였지만, 이전 데이터를 함께 사용한 경우 부분적으로 증가 시킬 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권11호
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• pp.82-88
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• 2007

본 논문에서는 패턴 비교를 통해 고장 대상 후보를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 고장 대상 후보의 개수는 고장 진단을 위한 고장 시뮬레이션 시간을 결정한다. 그렇기 때문에 전체 고장 진단 시간을 줄이기 위해서는 고장 대상 수를 줄이는 것이 필수적이다. 임계 경로 추적은 회로의 최종 출력에서부터 시작해 후방 추적을 통해 고장 대상 후보를 결정한다. 제안하는 알고리즘은 이러한 임계 경로 추적을 하는 동안에 고장이 발견되지 않은 패턴에서와 고장이 발견된 패턴에서의 논리 값을 비교하여 고장 대상 후보를 줄이는 알고리즘이다. 고장 진단을 하는데 있어서 고장 대상 후보를 줄이는 것은 전체 고장 진단 시간에 있어 가장 큰 부분을 차지한다. 때문에 제안하는 알고리즘은 기존의 후방 추적을 이용한 방식보다 고장 진단 시 매우 빠른 성능을 보인다. 또한 조합회로와 순차회로의 모든 경우에 적용이 가능하다. 본 논문에서는 ISCAS#85회로와 ISCAS#89의 회로들을 가지고 실험을 하여 기존의 고장 진단 방식의 경우보다 얼마나 성능이 좋아졌는지 보이도록 하겠다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.456-462
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• 2008

분류란 새로운 자료를 주어진 클래스 중의 하나로 구분하는 것으로 가장 일반적으로 사용되는 데이터마이닝 기법 중의 하나이다. 그중 메모리기반 추론(MBR : Memory-Based Reasoning)은 추론 규칙 없이 특징들의 최초의 벡터 형태에 의해 표현된 학습패턴을 단순히 저장한다. 그리고 분류 시에 새로운 자료가 메모리에 저장된 학습패턴들과의 거리를 계산하여 가장 가까운 거리에 있는 학습패턴의 클래스로 분류하는 기법이다. MBR 기법에서 학습패턴이 커지면 저장에 필요한 메모리의 크기도 커질 뿐만 아니라 추론을 위한 계산도 많아지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대표적인 방법으로 초월평면을 이용하는 NGE 이론과 대표패턴을 추출하여 학습하는 FPA 기법과 RPA 기법 등을 들을 수 있다. 본 논문에서는 학습패턴 공간을 GINI-Index값을 이용하여 일련의 최적 분할점을 찾아 가변크기로 분할하는 동적분할평균(DPA : Dynamic Partition Averaging)기법을 제안하였다. 제안한 기법의 성능을 검증하기 위하여 MBR기법 중 널리 사용되는 k-NN 기법과 비교하였다. 제안한 기법이 k-NN기법에 비해 대표패턴 개수는 줄이고 분류성능은 유사하게 유지시킨 것을 보여주었다. 또한, 제안한 기법은 NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 대표패턴 기법인 FPA기법과 RPA기법 등과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여주었다.

• 대한교통학회지
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• 제33권3호
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• pp.256-267
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• 2015

지능형 교통체계 시스템으로 인해 보다 신뢰성 있는 교통자료의 취득이 용이해졌으며, 실시간 통행시간 예측을 통한 경로정보 제공 및 중장기 통행시간 예측 등의 정보제공 서비스의 활용성이 높아짐에 따라 정확하고 신뢰성 있는 정보에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 안개 발생 시 정확한 교통정보를 제공하기 위하여 안개 발생에 따른 속도패턴 변화를 분석하였으며, 분석결과를 기반으로 하여 안개 시 통행속도 중장기 예측전략을 개발하였다. 서울시 교통정보센터에서 수집된 2009-2013년 올림픽대로 링크 속도자료와 83건의 안개 발생 정보를 이용하여 분석을 수행하였다. 분석결과, 옅은 안개가 발생한 경우 맑은 기상 시의 속도보다 평균 약 2.92kph 감소하는 것으로 나타났으며, 짙은 안개의 경우 평균 5.36kph의 속도가 감소하는 것으로 나타났다. 통행속도 중장기 예측은 과거 패턴 개수를 다양한 범위로 적용하여 분석한 결과, 평균 절대적 백분율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)는 14.11-16.31%로 나타났으며, 중장기 예측 전략수립을 위한 적정 과거 패턴 개수는 30-45개로 도출되었다. 본 연구에서 제시한 연구 결과는 교통정보 제공 시 보다 정확한 정보를 제공하여 사전 혼잡관리를 위한 교통관리전략을 수립하는 등 도로교통 운영 및 관리 에 효율적으로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.88-93
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• 1997

본 논문에서는 품사 태깅을 위해 여러 통계 모델을 실험을 통하여 비교하였으며 이를 토대로 통계적 모델을 구성하였다. 형태소 패턴 사전을 이용하여 미등록어의 위치와 개수에 관계없는 일반적인 방법의 미등록어 처리 방법을 개발하고 통계모델이 가지는 단점을 보완할 수 있는 오류 수정 규칙을 함께 이용하여 혼합형 품사 태깅 시스템인 $POSTAG^{i}$를 개발하였다. 미등록어를 추정하는 형태소 패턴 사전은 한국어 음절 정보와 용언의 불규칙 정보를 이용하여 구성하고 다어절어 사전을 이용하여 여러 어절에 걸쳐 나타나는 연어를 효과적으로 처리하면서 전체적인 태깅 정확도를 개선할 수 있다. 또 오류 수정 규칙은 Brill이 제안한 학습을 통하여 자동으로 얻어진다. 오류 수정 규칙의 자동 추출시에 몇 가지의 휴리스틱을 사용하여 보다 우수하고 일반적인 규clr을 추출할 수 있게 하였다. 10만의 형태소 품사 말뭉치로 학습하고 학습에 참여하지 않은 2만 5천여 형태소로 실험하여 97.28%의 정확도를 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제21권3호
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• pp.221-229
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• 2002

본 논문에서는 Monte-Carlo 방법으로 빔패턴 오차의 허용범위를 만족하는 개별소자의 허용오차를 규정하였다. 일반적으로 사용되는 통계적인 방법은 불규칙한 특성을 갖는 랜덤오차를 정규분포를 갖는 랜덤 변수로 모델링을 하여 개별소자의 오차범위를 규정하는데, 이러한 방법은 해석하고자 하는 배열소자의 개수증가에 따라 계산량이 지수승으로 늘어나게 되어 많은 소자배열에는 적합하지 않게 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 이 논문에서는 Monte-Carlo 방법을 사용하여 배열소자의 증가에 따른 계산량의 증가를 줄이는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 그리고 이렇게 규정된 오차의 범위를 간단한 모의실험을 통해서 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.34-39
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• 2006

트래픽 패턴-맵(Pattern-Map)은 전체/세부 도메인별 보안 상황을 근원지/목적지 IP 주소 범위로 이루어진 그리드 상에 표현하여 관리자에게 네트워크 보안상황을 실시간으로 인지시키는 도구이다. 각각의 그리드는 근원지-목적지간의 연결을 의미하며, 최다 점유를 차지하는 트래픽의 포트를 식별력을 갖는 색으로 표현한다. 이상 트래픽 현상의 검출은 가로 및 세로 열에 나타난 동일 색의 막대그래프(포트)의 개수와 그것의 합에 따라 결정되며, 그 결과로 선택된 세로 열과 가로 열을 활성화시켜 관리자에게 그 현상을 인지시킨다. 일반적으로 인터넷 웜이 발생할 경우에는 특정 근원지 열이 활성화되고, DDoS와 같은 현상은 목적지 열이 활성화되는 특징이 있다

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.333-336
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• 2000

본 논문에서는 Monte-Carlo simulation과 deterministic simulation을 합성한 방법으로 특성허용 패턴을 만족하는 개별소자의 오차범위를 가중치에 따라 차별적으로 규정을 하였다. 일반적으로 사용되는 통계적인 방법은 불규칙한 특성을 갖는 랜덤오차를 정규분포를 갖는 랜덤변수로 모델링을 하여 허용 패턴으로부터 오차의 범위를 규정하는데, 이렇게 구해진 범위는 개별소자의 가중치의 영향을 고려하지 않고 일률적인 특성을 나타낸다는 단점이 있다. 이에 반해 deterministic simulation을 통해서 얻어진 오차의 범위는 가중치에 따라서 상대적인 범위를 결정할 수 있지만 해석 하고자하는 배열소자의 개수에 따라서 계산량이 지수승으로 증가하는 단점이 있어 10개 이상의 소자를 갖는 배열에는 적합하지 않다. 이러한 단점을 보완하기 위해서는 본 논문에서는 Monte-Carlo simulation과 deterministic simulation의 합성적 방법을 사용해서 배열소자의 증가에 따른 계산량의 증가를 줄이면서 각 가충치에 따라 상대적인 개별오차의 허용범위를 결정하였다. 그리고 이렇게 규정된 오차의 범위를 간단한 모의 실험을 통해서 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.112-112
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• 2019

최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 수문현상의 변화가 나타나고 있으며, 자연재해에 대한 중요성과 인식이 바뀌고 있다. 이러한 자연재해는 과거의 장마와 같은 강우패턴이 아닌 게릴라성의 국지성 호우로 인해서 막대한 피해로 이어지고 있으며 예측 또한 어려운 실정이다. 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 남한강 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위한 유량자료는 청미천유역내에 있는 청미천(원부교), 청미천(장호원교)의 유량관측소의 자료를 이용하였다. 분석결과는 게릴라성 호우사상에 대하여 GRM의 단기유출 예측은 NSE가 원부교에서 모두 0.8이 넘는 결과를 보였. 추후, GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.300-300
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• 2021

최근 기후변화와 기상이변으로 예측하지 못한 게릴라성의 국지성호우로 인해서 과거 장마와 같은 피해가 아닌 변화된 강우패턴으로 막대한 피해가 나타나고 있다. 또한, 이러한 게릴라성 호우는 예측 또한 어려운 경향을 나타낸다. 이러한 피해를 방지하기 위해 단기유출 예측을 위해 사용되는 다양한 모형들 가운데 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 사용하였으며, GRM모델은 단기유출해석에 사용되며 국내에서 개발된 물리적 기반 모형이다. 본 연구에서는 한강의 하류인 청미천 유역을 대상으로 강우-유출 분석을 진행하였으며, 환경부의 11개 기상관측소의 자료를 이용한 티센망도 기반의 면적강우량으로 산정하였고 이를 GRM에 적용하였다. 강우자료의 Event 선정기간은 2011년 6월 29일부터 2011년 7월 1일까지 86.83mm 강수가 내린 Event이다. 공간자료는 국토지리정보원의 90M DEM(Digital Elevation Model), 농촌진흥청의 정밀토양도와 토심, 환경부 환경공간서비스의 대분류 토지이용도를 이용하였다. 또한, 검정을 위해서 정형우도인 NSE, 비정형우도인 Log-normal 우도를 이용하여 분석하였으며, 각각의 결과값은 NSE 0.966, Log-normal은 -1214.97의 값을 나타냈다. 추후, 다양한 적합지표를 이용하여 GRM의 강우패턴별, 유역별대표매개수가 산정된다면 홍수방어를 위한 강우-유출 모형으로 매우 유용하게 활용될 것으로 판단된다.