• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.105-122
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• 2019

텍스트 데이터가 특정 범주에 속하는지 판별하는 문장 분류에서, 문장의 특징을 어떻게 표현하고 어떤 특징을 선택할 것인가는 분류기의 성능에 많은 영향을 미친다. 특징 선택의 목적은 차원을 축소하여도 데이터를 잘 설명할 수 있는 방안을 찾아내는 것이다. 다양한 방법이 제시되어 왔으며 Fisher Score나 정보 이득(Information Gain) 알고리즘 등을 통해 특징을 선택 하거나 문맥의 의미와 통사론적 정보를 가지는 Word2Vec 모델로 학습된 단어들을 벡터로 표현하여 차원을 축소하는 방안이 활발하게 연구되었다. 사전에 정의된 단어의 긍정 및 부정 점수에 따라 단어의 임베딩을 수정하는 방법 또한 시도하였다. 본 연구는 문장 분류 문제에 대해 선택적 단어 제거를 수행하고 임베딩을 적용하여 문장 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 텍스트 데이터에서 정보 이득 값이 낮은 단어들을 제거하고 단어 임베딩을 적용하는 방식과, 정보이득 값이 낮은 단어와 코사인 유사도가 높은 주변 단어를 추가로 선택하여 텍스트 데이터에서 제거하고 단어 임베딩을 재구성하는 방식이다. 본 연구에서 제안하는 방안을 수행함에 있어 데이터는 Amazon.com의 'Kindle' 제품에 대한 고객리뷰, IMDB의 영화리뷰, Yelp의 사용자 리뷰를 사용하였다. Amazon.com의 리뷰 데이터는 유용한 득표수가 5개 이상을 만족하고, 전체 득표 중 유용한 득표의 비율이 70% 이상인 리뷰에 대해 유용한 리뷰라고 판단하였다. Yelp의 경우는 유용한 득표수가 5개 이상인 리뷰 약 75만개 중 10만개를 무작위 추출하였다. 학습에 사용한 딥러닝 모델은 CNN, Attention-Based Bidirectional LSTM을 사용하였고, 단어 임베딩은 Word2Vec과 GloVe를 사용하였다. 단어 제거를 수행하지 않고 Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 적용한 경우와 본 연구에서 제안하는 선택적으로 단어 제거를 수행하고 Word2Vec 임베딩을 적용한 경우를 비교하여 통계적 유의성을 검정하였다.

• 환경영향평가
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• 제30권3호
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• pp.141-154
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• 2021

본 연구에서는 전산유체역학(CFD) 모델을 이용한 수치 모의에서 춘천시 약사지구 도시 재정비 사업에 의한 약사천 복원과 아파트 단지 건설이 주변 지역의 오염물질 농도에 미치는 영향을 분석하였다. 사업에 의한 영향을 비교하기 위해 도시재정비 사업 전과 후인 2011년과 2017년의 지형 자료를 이용하여 바람장과 오염물질 농도장을 모의하였다. 수치 실험에서 아파트 단지 건설의 영향과 하천 복원의 효과를 구분하여 분석하도록 시나리오를 구성하였다. 대상 지역의 평균적인 배경 바람장을 반영하기 위해 춘천 종관기상관측소(ASOS)의 풍향 및 풍속 자료를 유입 경계 조건으로 사용하고, 모의 결과를 유입 풍향의 8방위별 빈도에 따라 가중평균하였다. 시나리오 간 건물·지형 변화에 따른 풍속과 NO_X 농도 분포의 차이를 비교하였다. 그 결과 주변 도로에서 배출된 NO_X 농도는 아파트 단지 건설에 의해 증가하였으며, 아파트 단지 건설과 하천 복원을 함께 고려한 결과에서는 증가 폭이 감소하였다. 이를 지점별로 나누어볼 때, 복원한 하천 주변으로는 NO_X 농도가 감소하는 한편, 건설한 아파트 단지 주변으로는 농도가 크게 증가하였다. 아파트 단지 주변의 NO_X 농도 증가는 풍향을 기준으로 아파트 단지의 후면에 위치한 곳에서 더욱 뚜렷하였으며, 그 영향은 건물 높이까지 나타났다. 이러한 결과를 통해 사업 대상 지역의 주풍향에 대한 아파트 단지 건설과 하천 복원의 상대적인 배치가 주변 대기질을 결정하는 주요 요소임을 확인하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권4호
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• pp.535-543
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• 2022

실리콘 카바이드 입자(평균 입도 123 ㎛)의 유동층 태양열 흡열기의 성능 및 효율에 영향을 미치는 입자 거동 해석을 위해 MP-PIC 모델을 이용하여 전산모사를 수행하였고, 기존 실험결과와의 비교를 통해 검증하였다. 특히, 본 연구에서는 실험적으로 접근하기 어려운 유동층 표면 부근에서의 거동을 모사함으로써 흡열 성능과 입자 거동과의 상호 영향을 분석하였다. CPFD 모사결과는 입자층 및 프리보드에서의 평균 고체체류량과 압력요동 등 수력학적 특성 실험결과를 잘 예측하였다. 입자 흡열기에서 1차적으로 태양열 에너지를 흡수하여 층 내부로 전달하는 층 표면 부근에서의 국부 고체체류량은 입자층 내 기포거동에 따라 중심부에서 상대적으로 낮은 값을 나타내는 불균일 분포를 나타내었다. 프리보드 영역에서 국부 고체체류량은 기체속도가 증가할수록 축방향과 각 높이에서의 횡방향에서 불균일성이 증가하였고, 이는 입자 흡열기의 프리보드 영역 내 비산된 입자에 의해 반사된 태양광 에너지 손실과 연관된 압력강하 상대표준편차 증가의 원인임을 나타내었다. 입자 흡열기 내 기체속도 증가에 따른 국부적인 기체 및 입자 속도의 변화에 대한 고찰을 통해, 유동층 내 국부적인 입자거동 특성은 Geldart B 입자 물성과 관련된 입자층 내 기포 거동과 밀접하게 연관됨을 확인하였다. 유동층 입자 흡열기의 성능 척도인 일사량 당 유동기체의 출입구 온도차(∆T/I_DNI)는 입자 층 표면 및 표면 상부 프리보드 영역 내 압력요동 RSD와 상관관계가 매우 높음을 확인하였고, 이 결과는 흡열기 성능 개선에 활용할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 디자인학연구
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• 제13권1호
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• pp.209-218
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• 2000

본 연구의 목적은 2년제 대학 산업디자인과 제품, 환경디자인 전공 교육과정의 개선을 제안하는 데 있다. 이 목적을 이루기 위하여 2가지 방법을 수행하였다. 첫째는 주로 중소기업의 제품생산업체, 디자인 전문회사 등에 근무하는 디자이너의 직무를 설문 분석한 것이고, 둘째는 2년제 대학에 재직하는 전공교수들의 의견을 설문 조사하여 비교한 것이다. 그 결과는 다음과 같다. 1. 2년데 대학 산업디자인과의 수업연한은 현재대로 2년이 적합하다. 단 선택적으로 1년의 심화과정을 개설하는 것이 바림직하다. 2. 2년제 대학졸업자들은 현장에서의 실기와 관련된 능력에 강점을 보이고 있으나 응용력을 필요로 하거나 창조적인 업무에는 다소 어려움을 나타내고 있으므로 실제로 제품개발에 필요한 컴퓨터 조형 실기나 관련된 실험·실습은 계속적으로 강화하며, 또한 업무와 관련된 과목을 익힐 수 있도록 외국어나 생산공정, 신제품에 대한 지식, 소비자 행태 조사등에 관련된 선택과목의 폭을 넓혀야 한다. 3. 다음 영역의 교과는 그 과목의 내용이나 명칭. 시간의 조성이 필요하다. 컴퓨터 모델링, 컴퓨터 랜더링과 입체조형을 이해시킬 수 있는 실기과목 같은 제품개발의 입체적 조형작업에 관련된 교과의 요구가 높아졌고, 디자인 표현에 관련된 교과는 대부분 컴퓨터를 이용한 명칭과 내용으로 요구되고 있다. 개발 제품의 제시, 광고, 판매, 모니터링에 관련된 교과에서는 인쇄학, 상품학, 포장디자인, 타이포그래피, 사진 같은 제품의 광고, 판매에 관련된 교과의 요구는 낮아졌고, 개발 제품 디자인의 프리젠테이션 기법의 개설이 요구되고 있다. 현장 실습, 실무특강, 원서 강독 같은 기타 교과는 현행대로 유지하되, 형식에 치우치지 않는 실제적인 것이 되어야만 하고, 실무 디자이너들이 업무를 수행하는데 일반지식으로 가장 필요하다고 느끼는 것이 외국어이므로 실제적이고 지속적인 외국어 교육이 요구되고 있다.석한후 그 결과를 종합적으로 해석함으로써 더 유효성이 높은 접근 가능성을 모색하고자 하였다. 시스템 에서 포도당을 낮은 level로 유지할 수 있었으나, 초산의 과도한 축적으로 항체 생산성의 향상은 예상에 비해 크지 않았다. 81%), C18 0(12.38%), C18: 1(25.93%), C22:6(9.95%)이며 결합지방질(結合脂肪質)은 C14 : 0(11.60%), C16 : 0(18.94%), C16: 1(10.42%). C18 : 1(10.89%), C22 : 6(23.44%)이었다. 총필수지방산(總必須脂肪酸) 함량(含量)은 극성지방질(極成脂肪質)$(20.14{\sim}31.12%)$이 비극성지방질(非極成脂肪質)$(6.97{\sim}11.13%)$보다 훨씬 높았고, 결합지방질(結合脂肪質)이 유리지방질(遊離脂肪質)보다 높았으며 부위별(部位別)로는 피부(皮部)$(15.18{\sim}15.41%)$가 육질부(肉質部)$(6.97{\sim}11.13%)$보다 높았다. 또${\omega}3$고도부포화지방산(高度不飽和脂肪酸) 함량(含量)은 육질부(肉質部)$(15.15{\sim}28.32%)$가 피부(皮部)$(6.77{\sim}18.18%)$나 내장부(內臟部)$(8.35{\sim}9.74%)$보다 높았으며, 육질부(肉質部)에서는 극성지방질(極成脂肪質)$(26.28{\sim}34.18%)$이 비극성지방질(非極成脂肪質)$(15.15{\sim}28.32%)$보다 높았다.veral world-wide prediction models. Based on the analysis, we can easilty know the importance of the model choice to

• Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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• 제43권5호
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• pp.459-467
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• 2009

목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한환경공학회지
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• 제32권2호
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• pp.165-174
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• 2010

석탄 가스화 반응을 모델링하여 습식분류층 석탄 가스화기의 반응특성에 대한 수치해석적 연구를 수행하였다. 본 연구의 목적은 신뢰성 있는 수치해석기술을 이용하여 가스화 장치의 기본설계와 더불어 최적 운전조건의 설정에 있다. 석탄 가스화 반응은 복사가 관여하는 고체와 기체의 이상 난류반응으로서 수증기 증발로부터 휘발화, 촤와 가스의 반응 등 일련의 연소반응의 구조를 가진다. 본 연구에서는 실험과 수치해석적인 방법을 병행하여 연구를 수행하였으며 한국에너지기술연구원에 설치된 1톤 규모의 실험용 가스화기를 대상으로 하였다. 본 연구에서는 기본적으로 상용프로그램을 사용하였으며 석탄 가스화 반응해석에 필요한 여러 서브루틴을 개발하여 해석하였다. 세부 반응 서브루틴의 난류반응은 기본적으로 에디붕괴모델에서 화학적 반응속도의 개념을 조화평균의 형태로 사용하였다. 그리고 석탄입자궤적은 라그란지안 접근방식을 선택하였으며 입자의 궤적 계산에서 저항력에 나타나는 난류비선형적인 문제에 대한 모델도 고려하였다. 이와 같이 개발된 프로그램은 실험에서 얻어진 가스농도와 온도분포 그리고 냉가스 효율 등의 자료들과 비교하여 성능을 일차적으로 검토하였다. 석탄의 입자크기분포, 석탄 슬러리 농도, 그리고 가스화기의 형상변화는 가스화 성능에 직접적으로 영향을 주며 이를 합성가스 생성량과 냉가스 효율을 통해 비교 검토하였다. 본 연구 결과가 비록 물리적으로 타당하고 변수연구의 일관성을 보여주나 기류층 석탄가스화 반응장치의 복잡성을 고려하여 볼 때 보다 많은 실험결과에 대한 정교한 모델검증 노력이 신뢰성 있는 프로그램의 완성에 필요할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.37-50
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• 2020

사물 인터넷, 빅데이터, 클라우드, 인공지능 등 다양한 정보통신기술이 발전하면서, 정보보호의 대상이 증가하고있다. 정보통신기술의 발전에 비례해서 정보보호의 필요성이 확대되고 있지만, 정보보호 투자에 대한 관심은 저조한 상황이다. 일반적으로 정보보호와 관련된 투자는 효과를 측정하기 어렵기 때문에 적절한 투자가 이루어지지 않고 있으며, 대부분의 조직은 투자 규모를 줄이고 있다. 또한 정보보호 대책의 종류와 특성이 다양하기 때문에 객관적인 비교와 평가가 힘들고, 객관적인 의사결정 방법이 부족한 실정이다. 하지만 조직의 발전을 위해서는 정보보호와 관련된 정책과 의사결정이 필수적이며 적정 수준의 투자와 이에 대한 투자 효과를 측정 할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 게임 이론을 이용하여 정보보호 대책 투자 포트폴리오를 구성하는 방법을 제안하고 선형계획법을 이용하여 최적 방어 확률을 도출한다. 2인 게임 모형을 이용하여 정보보호 담당자와 공격자를 게임의 경기자로 구성한 뒤, 정보보호 대책을 정보보호 담당자의 전략으로, 정보보호 위협을 공격자의 전략으로 각각 설정한다. 게임 모형은 경기자의 보수의 합이 0인 제로섬 게임을 가정하고, 여러개의 전략 사이에서 일정한 확률 분포에 따라 전략을 선택하는 혼합 전략 게임의 해를 도출한다. 여러 종류의 위협이 존재하는 현실에서는 한 개의 정보보호 대책만으로 일정 수준 이상의 방어가 힘들기 때문에, 다수의 정보보호 대책을 고려해야한다. 따라서 다수의 정보보호 위협에 따른 정보보호 대책이 배치된 환경에서 정보보호 대책의 방어 비율을 이용하여 정보보호 대책 투자 포트폴리오를 산출한다. 또한 최적화된 포트폴리오를 이용하여 방어 확률을 최대화하는 게임 값을 도출한다. 마지막으로 정보보호 대책의 실제 성능 데이터를 이용하여 수치 예제를 구성하고, 제안한 게임 모델을 적용하고 평가한다. 본 연구에서 제시한 최적화 모델을 이용하면 조직의 정보보호 담당자는 정보보호 대책의 방어 비율을 고려하여 정보보호 대책의 투자 가중치를 구할 수 있고, 효과적인 투자 포트폴리오를 구성하여 최적의 방어 확률을 도출 할 수 있을 것이다.