• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2002년도 학술발표회 논문집(II)
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• pp.1027-1033
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• 2002

The solute transport in a two-dimensional heterogeneous porous medium is numerically studied by using a random walk particle tracking (RWPT) method. Lognormally isotropic hydraulic conductivity fields are generated by using the turning band methods with mean zero and four different values of standard deviation. The numerical transport experiments are carried out to investigate the large time and spatial effects of the variable pore velocity field on solute plumes. The behavior of the solute plume through numerical simulations is presented in terms of longitudinal and transverse spatial moments: displacement of center-of-mass, plume spread variance and skewness coefficient. It was observed that the dispersive behavior of the solute plume is strongly affected by the degree of heterogeneity in the flow domain.

• 한국비블리아학회지
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• 제20권1호
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• pp.209-220
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• 2009

본 연구의 목적은 인지적 업무분석(CWA) 프레임워크를 활용하여 중학생들의 공공도서관에서의 정보행태를 조사하며, 도서관 공간에서의 행태 분석 연구에서 CWA의 효과를 파악하는데 있다. 연구방법으로 CWA 프레임워크를 적용한 심층면담과 관찰방법을 사용하였다. 연구 결과 학생들이 보고서 작성을 위해 도서관에서 자료를 찾을 때, 보고서에 적합한 자료, 도서관 자료의 한정성, 도서관의 개관시간, 자료의 이용 가능성 등이 정보행태에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이용 행동은 크게 3가지 타입으로 보여주고 있는데, 온라인목록을 이용하여 자료의 청구기호를 확인한 후, 서가에서 자료를 찾아 열람테이블에서 보고서를 작성하는 타입, 바로 서가에 가서 필요한 자료를 찾아 대출하는 타입, 도서관 직원에 의존하여 자료를 대출하는 타입으로 구분되었다. 또한 CWA는 도서관 공간에서 정보행태를 조사하는데 효과적이지만, 여러 가지 복합적인 조사가 누적되어야만 효과적으로 공간을 재구성하는데 적용할 수 있다고 본다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제52권3호
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• pp.5-33
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• 2018

본 연구의 목적은 사용자의 정보 서비스 이용행태를 분석하여 검색하는 의도와 관심분야를 국가과학기술표준분류기반으로 파악하고 추적하며, 이를 이용해 과학기술정보를 개인화하는 것이다. 즉 과학기술정보 검색 성능을 개선하여 사용자가 원하는 정보를 탐색하는데 효율성과 만족도를 동시에 충족시키고자 하였다. 실시간 관심분야 추적, 관심태그 클라우드 제공, 관심분야 기반 추천정보 제공, 검색 결과 개인화 네 가지 기능으로 구성된 과학기술정보 개인화 서비스를 개발하여 전문가 실험집단과 통제집단과의 검색 성능 비교를 통해 개인화 정보의 적합성 및 개인화 기능 유용성을 평가하였다. 그 결과 본 연구에서 제안된 개인화 서비스가 비교 대상 서비스보다 검색 성능이 더 우수한 것으로 나타났으며 더 높은 유용성을 제공하는 것을 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.963-971
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• 2016

본 논문은 윈도윙 시스템 GUI에서의 다중 창 전환 이용행위 측정을 위한 시선분석 시스템 및 방법 개발을 연구한 것이다. 기존의 시선 분류를 위한 관심 영역 지정 방식은 시간에 따라 나타났다가 사라지거나 변화하는 다이내믹 콘텐트를 지정하기에 어려움이 컸다. 그러나 본 연구는 창 단위로 이루어지는 작업 전환 행위를 측정하기 위해 개별 창의 관심영역 WOI(Window of Interest)를 실험 진행과 동시에 실시간으로 지정하여 시선을 분류하고 이에 따른 창 전환 회수 및 주시 콘텐트의 비율 등을 분석하는 연구 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 분석 시스템은 다중 창 이용이라는 멀티태스킹을 측정하고 분석할 수 있다는 점에서 기존 연구방법과는 매우 다른 접근이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.198-210
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• 2016

본 연구는 다크투어리즘 관광지 중 하나인 서대문형무소 역사관을 대상으로 실제 관광자들의 관람동선과 관람행태를 분석하고자 하였다. 이를 위해 선행연구를 통해 도출된 관람동선 유형과 관람자의 행동기록 코드인 'Muse-Ethogram'을 기반으로 직접관찰법을 이용한 행태추적 조사를 실시하였다. 서대문형무소 역사관 관광자들의 관람동선과 관람행태를 분석한 결과, 제안동선(SA), 임의동선(UNA), 유도동선(DA)이 모두 나타났다. 관람자의 관람행태는 이동(M), 정지/관람(SL), 읽음(RE)이 전체적으로 가장 높은 빈도를 보였으며, 다크투어리즘만의 관람행태인 '감정을 표현함(EXP)'이라는 새로운 행태를 발견하였다. 관람자들의 행태패턴은 정지/관람-읽음-이동(SL-RE-M)의 빈도가 가장 높게 나타났다. 이상의 연구결과는 다크투어리즘 관광지의 콘텐츠 구성시 관람동선이나 관람행태, 전시방향관련 계획 및 설계 가이드라인으로 활용될 수 있을 것이다.

• 융합보안논문지
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• 제14권4호
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• pp.61-71
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• 2014

최근 안드로이드 스마트폰에서 악성 앱의 출현이 증가하고 있다. 하지만 매일 많은 앱이 출현되기 때문에 이들 앱을 분석하여 악성 앱을 탐지하기에는 많은 시간과 자원이 요구된다. 이로 인해 악성 앱이 많이 확산된 후에 대처하는 상황도 적지 않다. 본 논문은 악성 앱 가능성이 높은 앱을 우선적으로 분석할 수 있도록 앱 행위를 동적으로 추적하고 고위험성의 앱을 분류하는 TAU 기법을 제안한다. 이 기법은 사용자와 스마트폰의 상호작용으로 발생하는 앱의 설치, 유포 경로 및 실행 행위를 추적한다. 이런 추적된 행위 분석하여 Drive-by download 및 Update attack 공격 가능성이 있는 앱을 분류한다. 또한 악성 앱의 유포 경로로 많이 사용되는 리패키징 여부를 판별한다. 이런 분류를 통해 고위험성의 앱에 대한 악성 코드 분석을 우선적으로 실행하게 하여 악성 앱의 유포를 빨리 막을 수 있도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.627-630
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• 2009

해상용 Multi Sensor Surveillance System은 다양한 기술의 복합체로서 본 과제에서 개발하고자하는 Gyro Sensor based Servo Motion Control 알고리즘은 선박의 6자유도운동을 분석하여 그에 대응할 수 있는 Motion Control 동요안정화제어장치를 개발하는 것이며, Nano Driving Precision Pan-Tilt/Gimbal System은 초정밀 초고속으로 감시용 디바이스를 적시에 정확한 동작을 수행하게 해주는 필수적인 장비이다. 최종적으로 개발하고자 하는 분야는 해상용 Nano Driving Multi Sensor Surveillance System 중 Nano Driving Precision Pan-Tilt/Gimbal의 최적설계 및 제작, 3-axis Gyro Sensor based Servo Motion Control 알고리즘 개발, 영상추적 Video Tracking Software 및 Hardware의 개발 및 각 세부주관에서 개발한 각각의 장비를 하나의 시스템으로 통합하는 시스템 Integration 및 시험인증으로 하나의 시스템을 완성 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.22-27
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• 2020

최근 1인 가구의 증가로 반려동물을 키우는 가구가 많아짐에 따라, 주인의 부재 시에도 반려동물의 상태나 행동을 모니터링하는 시스템에 대한 필요성이 요구되고 있다. 가정용 CCTV를 이용한 반려동물의 모니터링에는 지역적 한계가 있어, 다수의 CCTV를 필요로 하거나 반려동물의 행동반경을 제한하는 방법을 사용하게 된다. 본 논문에서는 반려동물 모니터링의 지역적 한계를 해결하고자 딥러닝을 이용하여 고양이를 검출하고 추적하는 이동식 시스템을 제안한다. 객체 검출 신경망 모델의 하나인 YOLO(You Look Only Once)를 이용하여 데이터셋을 학습하고, 이를 기반으로 라즈베리파이에 적용하여 영상에서 검출된 객체를 추적한다. 라즈베리파이와 노트북을 무선 랜으로 연결하고 고양이의 움직임과 상태를 실시간으로 확인이 가능한 이동식 모니터링 시스템을 설계하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권1호
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• pp.9-21
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• 2023

The parameters of civil engineering structures have time-variant characteristics during their service. When extremely large external excitations, such as earthquake excitation to buildings or overweight vehicles to bridges, apply to structures, sudden or gradual damage may be caused. It is crucially necessary to detect the occurrence time and severity of the damage. The unscented Kalman filter (UKF), as one efficient estimator, is usually used to conduct the recursive identification of parameters. However, the conventional UKF algorithm has a weak tracking ability for time-variant structural parameters. To improve the identification ability of time-variant parameters, an adaptive UKF with forgetting factor (AUKF-FF) algorithm, in which the state covariance, innovation covariance and cross covariance are updated simultaneously with the help of the forgetting factor, is proposed. To verify the effectiveness of the method, this paper conducted two case studies as follows: the identification of time-variant parameters of a simply supported bridge when the vehicle passing, and the model updating of a six-story concrete frame structure with field test during the Yangbi earthquake excitation in Yunnan Province, China. The comparison results of the numerical studies show that the proposed method is superior to the conventional UKF algorithm for the time-variant parameter identification in convergence speed, accuracy and adaptability to the sampling frequency. The field test studies demonstrate that the proposed method can provide suggestions for solving practical problems.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.89-89
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• 2022

Soybean (Glycine max (L.) Merr.) is a representative food resource. To preserve the integrity of soybean, it is necessary to protect soybean yield and seed quality from threats of various pests and diseases. Riptortus pedestris is a well-known insect pest that causes the greatest loss of soybean yield in South Korea. This pest not only directly reduces yields but also causes disorders and diseases in plant growth. Unfortunately, no resistant soybean resources have been reported. Therefore, it is necessary to identify the distribution and movement of Riptortus pedestris at an early stage to reduce the damage caused by insect pests. Conventionally, the human eye has performed the diagnosis of agronomic traits related to pest outbreaks. However, due to human vision's subjectivity and impermanence, it is time-consuming, requires the assistance of specialists, and is labor-intensive. Therefore, the responses and behavior patterns of Riptortus pedestris to the scent of mixture R were visualized with a 3D model through the perspective of artificial intelligence. The movement patterns of Riptortus pedestris was analyzed by using time-series image data. In addition, classification was performed through visual analysis based on a deep learning model. In the object tracking, implemented using the YOLO series model, the path of the movement of pests shows a negative reaction to a mixture Rina video scene. As a result of 3D modeling using the x, y, and z-axis of the tracked objects, 80% of the subjects showed behavioral patterns consistent with the treatment of mixture R. In addition, these studies are being conducted in the soybean field and it will be possible to preserve the yield of soybeans through the application of a pest control platform to the early stage of soybeans.