• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.441-448
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• 2019

기존의 자동 띄어쓰기 연구는 n-gram 기반의 통계적인 기법을 이용하거나 형태소 분석기를 이용하여 어절 경계면에 공백을 삽입하는 방법으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 종단 간(end-to-end) 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 자동 띄어쓰기 문제를 어절 단위가 아닌 음절 단위 태그 분류 문제로 정의하고 음절 unigram 임베딩과 양방향 LSTM Encoder로 문장 음절간의 양방향 의존 관계 정보를 고정된 길이의 문맥 자질 벡터로 연속적인 벡터 공간에 표현한다. 그리고 새로이 표현한 문맥 자질 벡터를 자동 띄어쓰기 태그(B 또는 I)로 분류한 후 B 태그 앞에 공백을 삽입하는 방법으로 한국어 문장의 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 자동 띄어쓰기 태그 분류를 위해 전방향 신경망, 신경망 언어 모델, 그리고 선형 체인 CRF의 세 가지 방법의 분류 망에 따라 세 가지 심층 신경망 모델을 구성하고 종단 간 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 비교하였다. 세 가지 심층 신경망 모델에서 분류 망으로 선형체인 CRF를 이용한 심층 신경망 모델이 더 우수함을 보였다. 학습 및 테스트 말뭉치로는 최근에 구축된 대용량 한국어 원시 말뭉치로 KCC150을 사용하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.46-53
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• 2022

철도 승강장은 승객, 열차 운행의 안전 및 철도 시설에 대한 이미지와 밀접한 관련이 있는 중요 시설물로 철저한 시설관리가 필요하다. 그러나 승강장 연단부에서 이질재료의 줄눈 마감을 위한 마감재가 선로방향으로 탈락하는 현상이 전국에서 다발적으로 발생하고 있어 열차 운행 안정성 및 이용객의 안전 확보를 위해 즉각적이고 지속적인 관리가 필요한 상황이다. 본 연구는 승강장 연단부에서 발생하는 마감재의 탈락 현상에 대한 분석을 통해 개선방안을 도출하고자 하였다. 이를 위해 200여 곳의 철도 역사 승강장 연단부에 대한 마감재 탈락 현황과 이와 관련된 국가철도공단의 설계·시공 기준이 조사되었다. 이후 해당 내용을 기반으로 마감재 탈락 원인이 분석되었으며 그 결과 주된 원인은 시공 중 발생하는 노반-건축 공정 간 경계인 것으로 도출되었다. 이후 도출된 원인과 설계 및 시공기준을 연계하여 (1)마감재료 또는 시공방법 개선, (2)높이 조절 용이한 마감재료, (3)별도 마감방법 고안, (4)마감재의 공정방법 및 내구성과 관련된 개선방안을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1069-1080
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• 2022

대류권 오존은 전 세계적으로 인간과 생태계에 막대한 피해를 입히는 오염 물질이다. 국지적인 오존 문제는 발생 지역에서 바람에 의해 풍하 측으로 이동함에 따라 지역적, 전 지구적 문제가 되고 있다. 보다 효율적인 오존 모니터링을 위해서 연속적인 일중 관측이 가능한 정지궤도 위성을 이용하려는 시도가 있어왔다. 이 연구에서는 정지궤도 위성에서 관측될 대류권 오존의 연속적인 관측을 이용하여 대류권 오존 이동벡터(Tropospheric Ozone Movement Vector, TOMV) 산출을 세계 최초로 시도했다. 현재 정지궤도 위성을 이용한 대류권오존 산출물이 존재하지 않기 때문에 대기화학모델인 GEOS-Chem에서 산출된 대류권 오존 자료를 이용하였다. 산출된 오존의 이동 속도는 화학모델에 비해 높은 값이 나왔지만 오염의 이동의 방향은 매우 높은 일치성을 보여주었다. 제시된 알고리즘을 이용하면 오존의 유입 플럭스를 오존의 움직이는 속도와 방향을 이용하여 산출할 수도 있다. 이와 같은 결과는 오염물질의 이동분석에 널리 사용되는 역방향 궤적 방법의 대안으로써 오염물질의 모니터링과 예보에 보다 유용하게 사용될 수 있다. 이와 반대로 오존분포의 경계선이 불분명하면 TOMV 산출에 오차를 발생시킬 수 있기 때문에 이동에 대한 잘못된 정보를 줄 수 있는 것이 이 방법의 한계이다. 그럼에도 불구하고 TOMV 방법은 앞으로 활동하게 될 정지궤도 위성을 이용한 오염 모니터링과 예보에 진일보한 방향을 제시해줄 수 있을 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.403-421
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• 2021

제1기~제3기 지하철로 대표되는 우리나라 도심지 터널에는 대부분 관용터널공법에 의한 배수형 터널형식이 적용되어 있으나, 최근 도심지 대심도 공간을 적극적으로 활용하는 건설사업이 광범위하게 추진되고 있다는 점을 고려할 때, 기존 도심지 터널의 경험적 규칙에 부합하지 않는 부정적 영향이 발생할 수 있는데, 특히 주로 배수형식을 적용해 온 우리나라 터널기술 관행 상, 지하수 변동과 그에 따른 수리역학적 거동이 발생할 가능성이 크다. 배수형 터널형식 적용의 문제를 해결하기 위해 지하수 변동을 제어하는 시도가 이루어지고 있는 바, 그러한 경우에 필요한 터널 지하수 관리기준의 개념 설정 및 터널수리역학적 거동에 대한 분석을 수행하였다. 도심지 대심도 터널 건설로 인한 지하수 변동 문제를 예방하기 위해서는 현재, 수위를 획일적으로 제어하는 내용의 지하수 관리기준이 지하안전영향평가 단계에서만 적용되고 있는 경험적 기술관행과 관련하여, 터널 내 유입량을 제어하는 방향으로 개념전환이 필요하다는 점을 제시하고, 터널 계획시 허용유입량 설정에 필요한 지하수위 - 터널 내 유입량 관계를 도출하였다. 이러한 터널 지하수 관리개념의 도입이 향후 추진될 다양한 도심지 대심도 터널 건설사업에서 지하수 변동과 그로 인한 지반침하, 지하수자원 고갈 및 유지관리 성능저하 등의 문제 해결에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.269-282
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• 2023

본 연구는 딥러닝 모델(deep learning model)을 활용하여 토지피복분류를 수행하였으며 입력 이미지의 크기, Stride 적용 등 데이터세트(dataset)의 조절을 통해 토지피복분류를 위한 최적의 딥러닝 모델 선정을 목적으로 하였다. 적용한 딥러닝 모델은 3종류로 Encoder-Decoder 구조를 가진 U-net과 DeeplabV3+, 두 가지 모델을 결합한 앙상블(Ensemble) 모델을 활용하였다. 데이터세트는 RapidEye 위성영상을 입력영상으로, 라벨(label) 이미지는 Intergovernmental Panel on Climate Change 토지이용의 6가지 범주에 따라 구축한 Raster 이미지를 참값으로 활용하였다. 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위해 데이터세트의 질적 향상 문제에 대해 주목하였으며 딥러닝 모델(U-net, DeeplabV3+, Ensemble), 입력 이미지 크기(64 × 64 pixel, 256 × 256 pixel), Stride 적용(50%, 100%) 조합을 통해 12가지 토지피복도를 구축하였다. 라벨 이미지와 딥러닝 모델 기반의 토지피복도의 정합성 평가결과, U-net과 DeeplabV3+ 모델의 전체 정확도는 각각 최대 약 87.9%와 89.8%, kappa 계수는 모두 약 72% 이상으로 높은 정확도를 보였으며, 64 × 64 pixel 크기의 데이터세트를 활용한 U-net 모델의 정확도가 가장 높았다. 또한 딥러닝 모델에 앙상블 및 Stride를 적용한 결과, 최대 약 3% 정확도가 상승하였으며 Semantic Segmentation 기반 딥러닝 모델의 단점인 경계간의 불일치가 개선됨을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제37권4호
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• pp.485-497
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• 2024

현대 사회로 발전함에 따라 가축의 수가 증가하고 있으며, 악취는 심각한 사회 문제로 인식되어 지고 있다. 특히, 닭, 오리 및 칠면조와 같은 가금류 고기들의 소비량은 가파른 상승세를 보이고 양계축사 근처에서 악취 문제가 두각을 보인다. 악취 문제를 해결하기 위해, 악취 구성 인자들의 복합 악취에 대한 영향력을 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에선 양계 농장에서 얻어진 복합 악취 데이터를 기계 학습 모형을 이용하여 복합 악취를 예측하고 복합 악취에 구성 인자들이 어떠한 영향을 주는 지 분석하였다. 추가적으로, 분산분석을 이용하여 부지경계, 퇴비장, 계사내부, 계사외부에서의 주요 악취 구성 인자들의 농도 차이를 분석하였다. 분석 결과, 복합 악취에 큰 영향을 미치는 구성 인자들로는 암모니아, 트라이메틸아민, 다이메틸다이설파이드, 아세트알데하이드로 나타났다. 특히, 암모니아, 트라이메틸아민, 아세트알데하이드는 양계 위치별로 농도의 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.83-98
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• 2015

TV를 보면서 방송에 관련된 정보를 검색하려는 많은 시청자들은 정보 검색을 위해 주로 포털 사이트를 이용하고 있으며, 무분별한 정보 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 연구로써, 인터랙티브 비디오에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 인터랙티브 비디오는 일반적인 비디오에 추가 정보를 갖는 클릭 가능한 객체, 영역, 또는 핫스팟을 동시에 제공하여 사용자와 상호작용이 가능한 비디오를 말한다. 클릭 가능한 객체를 제공하는 인터랙티브 비디오를 저작하기 위해서는 첫째, 증강 객체를 생성하고, 둘째, 어노테이터가 비디오 위에 클릭 가능한 객체의 영역과 객체가 등장할 시간을 지정하고, 셋째, 객체를 클릭할 때 사용자에게 제공할 추가 정보를 지정하는 과정을 인터랙티브 비디오 저작 도구를 이용하여 수행한다. 그러나 기존의 저작 도구를 이용하여 인터랙티브 비디오를 저작할 때, 객체의 영역과 등장할 시간을 지정하는데 많은 시간을 소비하고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 유사한 샷들의 모임인 샷 시퀀스의 모든 샷에서 얼굴 영역을 검출한 샷 시퀀스 메타데이터 모델과 객체의 어노테이션 결과를 저장할 인터랙티브 오브젝트 메타데이터 모델, 그리고 어노테이션 후 발생될 수 있는 부정확한 객체의 위치 문제를 보완할 사용자 피드백 모델을 적용한 얼굴영역을 기반으로 하는 새로운 형태의 어노테이션 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 어노테이션 방법의 성능을 검증하기 위해서 인터랙티브 비디오 저작 시스템을 구현하여 기존의 저작도구들과 저작 시간을 비교하였고, 사용자 평가를 진행 하였다. 비교 분석 결과 평균 저작 시간이 다른 저작 도구에 비해 2배 감소하였고, 사용자 평가 결과 약 10% 더 유용한다고 평가 되었다.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권2호
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• pp.157-176
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• 2012

시장구조 분석에서 흔히 사용되는 상표전환 자료는 비내구재 분석에 적절한 방법이 될 수 있으나 자동차 같이 사용연한이 장시간인 내구재의 경우에는 소비자의 상표에 대한 선호도가 변할 수 있어 상표전환 자료의 사용에 문제가 있다. 따라서 경쟁을 잘 포착할 수 있는 다른 접근이 필요하다. 본 연구는 이에 대한 대안으로 상표간 경쟁 자료로써 고려상표군을 이용하여 자동차 시장의 구조를 Latent Class 군집분석을 활용한 탐색적 검증방법으로 분석하였다. 또한 소비자 행동분석에 근거하여 상표간 경쟁의 근간을 이루는 고려상표군 형성에 영향을 미치는 인자들을 밝히는데 중점을 두었다. 미국 자동차 시장을 대상으로 분석한 결과, 시장은 상표 원산지 효과에 의해 구분되었다. 즉, 미국 상표, 유럽 상표, 그리고 아시아 상표 등으로 시장이 구분되었다. 또한 각 시장구조 내 소비자들의 고려상표군 형성에 신뢰성/안전, 이미지/즐거움, 경제성 등의 편익과 성별, 소득 등 개인적 요인이 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권6호
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• pp.1092-1099
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• 2022

대기오염물질과 온실가스 배출량을 저감 시키기 위한 배기 후처리 장치에 대한 연구는 활발히 진행 중이지만 그 중 선박용 입자상물질/질소산화물(PM/NOx) 동시저감 장치에서는 엔진에 미치는 배압 및 필터 담체 교체에 대한 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 PM/NOx를 동시저감 할 수 있는 일체형 장치의 최적 설계를 위해 장치 내부 유동과 입·출구 압력을 통한 배압의 변화를 연구하여 적절한 기준을 제시하였다. Ansys Fluent를 활용하여 디젤미립자필터(DPF) 및 선택적촉매환원법(SCR)에 다공성 매체 조건을 적용하였고 공극률은 30 %, 40 %, 50 %, 60 % 및 70 %로 설정하였다. 또한, 엔진 부하에 따른 Inlet 속도를 경계 조건으로 7.4 m/s, 10.3 m/s, 13.1 m/s 및 26.2 m/s로 적용하여 배압에 미치는 영향을 분석하였다. CFD 분석 결과, 장치의 입구 온도 보다 입구 속도에 따른 배압의 변화율이 크고 최대 변화율은 27.4 mbar였다. 그리고 모든 경계 조건에서의 배압이 선급 기준인 68 mbar를 초과하지 않았기 때문에 1800 kW 선박에 적합한 장치로 평가되었다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제20권1호
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• pp.37-44
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• 2017

하나의 시스템 내에 2개 이상의 상이 다른 유체가 존재할 시에는 다상유동에 의한 복장성이 존재하며, 이는 해석의 어려움이 따른다. 두 개 이상의 상이 다른 다상유동은 유동 및 경계면에 영향을 끼치지 때문에, 불안정성과 같은 비선형 유동이 나타나게 된다. 여러 종류의 불안정성 중 레일리히-테일러 불안정성은 대표적인 예로 알려져 있다. 본 연구에서는 밀도차가 레일리히-테일러 불안정성에 미치는 영향을 조사하기 위해 다양한 Atwood 수를 선정하였으며, 초기 경계면 형상 역시 다양한 형태를 설정하고 시뮬레이션 하였다. 본 연구에서 사용된 입자법인 MPS(Moving particle simulation)은 이러한 다상유동에서 널리 쓰이지는 않았으나, 다상유동을 위한 입자간 상호 연성 모델인 자가-부력 항, 표면 장력 항과 경계면 경계 조건 항을 추가로 사용하여 수치해석이 가능하게 하였다. 본 연구에서 새로이 개발된 다상유동형 입자법을 이용하여 고려된 경우들에 대해 수치해석을 수행하였으며, 각각의 결과들을 비교 분석하였다. 또한 레일리히-테일러 불안정성에 기인한 유동의 속도를 측정하여 포텐셜 기반의 이론값과의 비교를 통해 경향성이 일치함을 알 수 있었다. 이론값과의 크기의 차는 포텐셜 기반의 이론값에서는 고려가 힘든 비선형성에 기인한다고 사료된다.