• 대한원격탐사학회지
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• 제21권4호
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• pp.273-285
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• 2005

본 연구에서는 GLI 센서의 자외선인 380nm, 가시광선 영 역의 400nm와 412nm, 가시광선의 푸른 파장영역인 460nm와 490nm, 근파장 적외선인 2100nm를 비교 분석하여 생체 소각 에어러솔 탐지에 효과적인 파장을 살펴보고자 하였다. 자외선 파장이 지표 반사도가 낮고 BRDF 효과도 작게 나타나므로 에어러솔 추정시 효과적이라고 알려져 있으나 412nm를 제외한 400nm, 460nm, 490nm에서 380nm와 비슷한 지표 반사도를 보였다. 지표 반사도 대비 방법을 2003년 5월에 적용해 에어러솔 반사도를 산출하였을때 460nm의 에어러솔 반사도가 380nm 보다 민감하게 나타났다. GLI의 두파장을 이용해 TOMS 에어러솔 지수를 산출하였을 때 생체 소각 에어러솔은 흡수성 에어러솔로 나타났으며 380nm와 460nm를 이용한 TOMS 에어러솔 지수가 AERONET의 에어러솔 광학 두께와 높은 상관관계를 보이며 에어러솔의 광학 두께에 민감하게 반응하고 있다. 그러므로 생체소각 에어러솔을 탐지할 때에는 가시광선의 푸른색 영역의 파장대가 효과적일 것으로 사료된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.456-465
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• 2019

PHEV(Plug in Hybrid Electric Vehicle)와 BEV(Battery Electric Vehicle)는 모터 및 차량 전장 시스템의 구동을 위하여 고전압 배터리를 사용하며 이를 충전시켜주는 OBC(On-Board Charger)와 고전압에서 저전압으로 전력변환을 해주는 LDC(Low DC/DC Converter)가 반드시 필요하다. OBC와 LDC는 차량에 독립적인 시스템으로 동작 하며 개별 공간을 사용하기 때문에 이를 통합한 시스템을 활용하여 무게 및 사용 공간 확보에 대한 필요성이 대두 되고 있다. 본 논문은 LDC 트랜스포머의 설계를 단순화하여 절연형 전류원 컨버터를 사용한 OBC에 통합이 가능한 1.5kW급 LDC컨버터에 대하여 제안하였다. 제안된 LDC는 양방향 벅-부스트 컨버터의 고정된 임의의 출력 전압을 사용하여 LDC의 최종 출력 전압의 제어가 가능하기 때문에 기존의 OBC-LDC 통합 시스템과 비교하여 배터리 전압 사용 범위, 컨버터의 Duty Ratio 및 OBC의 출력 턴 비를 고려한 트랜스포머 설계에 대한 부분을 단순화 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안된 LDC의 시제품을 제작하여 200V ~ 400V의 입력 전압에서 정상 동작을 확인 하였으며 정격 부하 조건에서 최대 효율 91.885%를 달성 하였다. 또한 OBC-LDC통합 시스템 구축을 통해 약 6.51L의 부피를 달성 하였으며 기존 독립적인 시스템에 비해 15.6% 저감되어 공간 확보에 대한 이점을 확인 할 수 있었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제28권1호
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• pp.121-145
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• 2019

본 연구에서는 휘발유, 경유, 항공유를 대상으로 벡터 오차수정모형을 이용하여 원유가와 각 지역 석유제품가격의 상호 인과관계 여부와 지역 간 제품가격의 선행-후행 관계를 확인하였다. 그리고 이를 글로벌 석유 시장의 수급과 교역 흐름, 경쟁 강도와 연결해 해석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 원유가는 각 지역 휘발유, 경유, 항공유와의 장기 관계에서 약외생성을 보인 반면, 단기 관계에서는 원유가 역시 제품가격에 영향을 받는다는 사실을 확인하였다. 둘째, 유럽 경유 및 항공유 시장과 같이 다른 지역으로부터의 수입에 크게 의존하는 경우, 다른 지역 석유제품과의 장기 관계에서 약외생성을 보인다. 셋째, 글로벌 시장에서 차지하는 수요 비중이 큰 지역일수록 시장에 미치는 영향력이 커지면서 다른 지역 제품가격과의 관계에서 약외생성을 나타낼 가능성이 크다. 그러나 경유, 항공유 시장에서와 같이 수요 비중이 높은 지역이라도 역내 산업집중도가 낮아 경쟁 강도가 세고, 과잉 생산 해소를 위해 다른 지역으로의 수출에 크게 의존할 경우 가격 선도력이 떨어지면서 약외생성이 사라진다. 지역 간 석유제품가격 관계에 대한 본 연구 결과는 석유정제 기업과 상품 트레이딩 기업의 글로벌 석유시장에 대한 이해도를 높여, 관심 대상 지역의 석유제품가격 변화 예측 및 지역별 자산 포트폴리오 구축에 중요한 정보를 제공할 것으로 기대한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.463-471
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• 2019

본 논문에서는 양방향 화면 간 예측에서 LIC(Local Illuminance Compensation)의 복잡도 감소를 위한 방법을 제안한다. LIC는 화면 간 예측의 정확도를 높이기 위해 현재 블록과 참조블록의 주변 복원샘플을 이용하여 지역 조명 보상을 수행한다. 지역 조명 보상을 위해 필요한 가중치와 오프셋을 주변 복원 샘플을 이용하여 부/복호화기 양측에서 계산하기 때문에 별도의 정보 전송 없이 부호화 효율이 향상되는 장점이 있지만 부호화 예측 단계 및 복호화 단계에서 가중치와 오프셋을 구하기 때문에 부/복호화 복잡도가 높아지는 단점을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 저 복잡도 LIC를 위해 크게 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 양방향 예측 시 가중치 없이 오프셋만으로 조명보상을 적용하는 방법이고, 두 번째는 양방향 예측에서 LIC를 양방향예측을 통해 구해진 참조 블록의 가중 평균 단계 이후 적용하는 방법이다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 RA(Random Access) 조건에서 MPEG 표준 실험 영상의 B, C, D 클래스를 이용하여 BMS-2.0.1과 BD-rate 성능을 비교한다. 실험결과로서 본 논문에서 제안하는 방법이 BMS-2.0.1 대비 BD-rate 성능 관점에서 Y, U, V 각각에 대하여 평균 0.29%, 0.23%, 0.04%의 BD-rate 결과를 보이고 부/복호화 시간은 거의 동일하다. BD-rate의 손실이 있었지만, LIC 파라미터 유도과정에서 곱셈 연산이 제거되고 덧셈 연산이 절반으로 감소됨에 따라 LIC의 계산 복잡도가 크게 감소되었다.

• 토지주택연구
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• 제13권4호
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• pp.45-53
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• 2022

본 연구에서는 '아파트 가격'과 '인터넷 검색량' 간의 관계를 분석하였다. 선행 논문들이 '공표된 아파트 가격'과 '인터넷 검색량' 간의 관계만을 검정했던 것에 비해, 본 논문은 '공표된 아파트 가격'을 '본질적 가격 요소'와 '일시적 가격 요소'로 구분하여 '본질적 가격 요소와 인터넷 검색량' 간의 관계, '일시적 가격 요소와 인터넷 검색량' 간의 관계에 대해서도 분석했다는 것이 선행 연구들과의 차별적 측면이다. Granger 인과관계 분석 결과를 보면, '공표된 아파트 가격'과 '인터넷 검색량'이 서로 양방향의 Granger 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 선행논문들에서 연구가 이루어지지 않았던 부분으로서, 아파트 가격의 추세 요소인 '아파트 본질적 가격 요소'도 '인터넷 검색량'과 피드백적 관계를 보였다. 그리고 '아파트 일시적 가격 요소'는 '인터넷 검색량'에 대해 선행관계를 갖는 것으로 나타났다. 아파트 일시적 가격 요소도 인터넷 검색량과 관계가 있다는 것은 아파트시장 참여자들의 '일시적 심리적 측면, 과잉반응에 의해 발생되는 가격 요소'도 인터넷 검색량에 영향을 준다는 것을 의미한다. 본 연구 결과는 아파트 가격의 움직임이 시장참여자들의 관심에 영향을 준다는 의미를 제시하며, 부동산시장 분석 등에 있어서 가격의 움직임, 인터넷 검색량과 같은 자료를 활용해야 한다는 의미를 갖고 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.16-24
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• 2021

word2vec 등 기존의 단어 임베딩 기법은 원시 말뭉치에 출현한 단어들만을 대상으로 각 단어를 다차원 실수 벡터 공간에 고정된 길이의 벡터로 표현하기 때문에 형태론적으로 풍부한 표현체계를 가진 언어에 대한 단어 임베딩 기법에서는 말뭉치에 출현하지 않은 단어들에 대한 단어 벡터를 표현할 때 OOV(out-of-vocabulary) 문제가 빈번하게 발생한다. 문장을 구성하는 단어 벡터들로부터 문장 벡터를 구성하는 문장 임베딩의 경우에도 OOV 단어가 포함되었을 때 문장 벡터를 정교하게 구성하지 못하는 문제점이 있다. 특히, 교착어인 한국어는 어휘형태소와 문법형태소가 결합되는 형태론적 특성 때문에 미등록어의 임베딩 기법은 성능 향상의 중요한 요인이다. 본 연구에서는 단어의 형태학적인 정보를 이용하는 방식을 문장 수준으로 확장하고 OOV 단어 문제에 강건한 병렬 Tri-LSTM 문장 임베딩을 제안한다. 한국어 감정 분석 말뭉치에 대해 성능 평가를 수행한 결과 한국어 문장 임베딩을 위한 임베딩 단위는 형태소 단위보다 문자 단위가 우수한 성능을 보였으며, 병렬 양방향 Tri-LSTM 문장 인코더는 86.17%의 감정 분석 정확도를 달성하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.65-75
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• 2022

딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.37-55
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• 2023

전자저널의 발전과 다양한 융복합 연구들이 생겨나면서 연구를 게시할 저널의 선택은 신진 연구자들은 물론 기존 연구자들에게도 새로운 문제로 떠올랐다. 논문의 수준이 높더라도 논문의 주제와 저널 범위의 불일치로 인해 게재가 거부될 수 있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구자의 저널 선정을 돕기 위한 연구는 영문 저널을 대상으로는 활발하게 이루어졌으나 한국어 저널을 대상으로 한 연구는 그렇지 못한 실정이다. 본 연구에서는 한국어 저널을 대상으로 투고할 저널을 추천하는 시스템을 제시한다. 첫 번째 단계는 과거 저널에 게재된 논문들의 초록을 SBERT (Sentence-BERT)를 이용하여 문서 단위로 임베딩하고 새로운 문서와 기존 게재논문의 유사도를 비교하여 저널을 추천하는 것이다. 다음으로 초록의 유사도 여부, 키워드 일치 여부, 제목 유사성을 고려하여 추천할 저널의 순서가 결정되고, 저널별로 구축된 단어 사전을 이용하여 선순위 추천 저널과 유사한 저널을 찾아 추천 리스트에 추가하여 추천 다양성을 높인다. 이러한 방식으로 구축된 추천 시스템을 평가한 결과 Top-10 정확도 76.6% 수준으로 평가되었으며, 추천 결과에 대한 사용자의 평가를 요청하고 추천 결과의 유효성을 확인하였다. 또한, 제안된 프레임워크의 각 단계가 추천 정확도를 높이는 데에 도움이 된다는 결과를 확인하였다. 본 연구는 그동안 활발히 이루어지지 않았던 국문 학술지 추천에 대한 새로운 접근을 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 제안된 기능을 문서와 저널 보유상태에 따라 변경하여 손쉽게 서비스에 적용할 수 있다는 점에서 실무적인 의의를 가진다.

• 기술혁신연구
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• 제31권2호
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• pp.59-82
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• 2023

본 논문에서는 우리나라 경제성장과 연구수행 주체별 공공 연구개발투자, 기업연구개발투자, 대학 연구개발 투자 간의 장·단기 인과관계를 실증 분석하였다. 이를 위해 1976년부터 2020년 동안의 시계열 자료를 바탕으로 단위근 검정, 공적분 검정, 백터오차수정모형(VECM)을 통한 인과성 검정을 실시하였다. 분석결과, 우리나라 경제성장과 공공 연구개발투자, 기업 연구개발투자, 대학 연구개발투자 간에는 장기적으로 인과관계가 존재하는 장기균형관계가 있다는 것을 도출하였다. 그러나, 공공 연구개발투자가 경제성장에 단기적으로 영향을 미치는 데에 비해 기업 및 대학 연구개발투자는 경제성장에 단기적으로 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 더불어, 경제성장 및 공공 연구개발투자, 기업 연구개발투자와 공공연구개발투자, 대학 연구개발투자와 공공 연구개발투자 간에 단기적으로 양방향의 인과관계가 있는 것으로 도출되었다. 마지막으로 단기적으로 공공 연구개발에 인과관계가 있는 것은 GDP 경제성장이며, 대학의 연구개발에 단기적으로 인과관계가 있는 것은 공공 및 기업의 연구개발투자인 것으로 나타났다. 이상의 연구를 통해서 공공 연구개발투자, 기업 연구개발투자, 대학 연구개발 투자와 경제성장 간에는 높은 상호 유기적인 관계가 존재한다는 것을 실증적으로 도출하였다. 향후 연구개발투자가 경제성장에 미치는 파급효과를 높이기 위해서는 대학과 기업의 연구개발투자가 상호 촉진되고, 기업의 연구개발투자가 공공 연구개발투자에 긍정적 영향을 미쳐 공공 연구개발투자가 향후 경제성장에 기여할 수 있도록 하는 정책개발이 필요할 것이다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권3호
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• pp.126-137
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• 2023

본 연구에서는 해양 모니터링 중에 기록된 돌고래 클릭 신호를 분류하기 위해 순환 신경망(RNN)을 적용하는 방법을 검토했다. 클릭 신호 분류의 정확도를 높이기 위해 단일 시계열 자료를 분수 푸리에 변환을 사용하여 분수 영역으로 변환하여 특징을 확장했으며, 분류를 위한 최적의 네트워크를 결정하기 위해 세 가지 순환 신경망 모델(LSTM, GRU, BiLSTM)을 비교 분석하였다. 순환 신경망 모델의 입력 자료로써 이용된 분수 영역 자료의 경우, 분수 푸리에 변환 시 회전 각도에 따라 다른 특성을 가지므로, 각 네트워크 모델에 따라 우수한 성능을 가지는 회전 각도 범위를 분석했다. 이때 네트워크 성능 분석을 위해 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수와 같은 성능 평가 지표를 도입했다. 수치실험 결과, 세 가지 네트워크 모두 높은 성능을 보였으며, BiLSTM 네트워크가 LSTM, GRU에 비해 뛰어난 학습 결과를 제공했다. 마지막으로, 현장 자료 적용 가능성 측면에서 BiLSTM 네트워크가 다른 네트워크에 비해 낮은 오탐지 결과를 제공하였다.