• 한국지구과학회지
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• 제21권6호
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• pp.719-733
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• 2000

요약: 수치지질도는 디지털 포맷으로 지리적인 정보와 연계된 공간 도형정보와 지질학적인 데이터베이스 속성정보를 갖는 지도로 정의가 가능하며, 지질정보의 수치 도면화와 지공간 정보처리가 가능한 두 가지 측면으로 활용될 수 있다. 그러나 지질 정보가 근본적으로 자연현상에 대한 실체와 다양한 원인에 기인한 복합 대상체에 대한 해석을 목적으로 하기 때문에 수치지질도 작업은 기존에 GIS의 주요 응용 분야인 도시정보시스템이나 지도 자동 도면화 등과 같이 인공지물을 다루는 방법을 바로 적용하는 경우 많은 문제점이 있다. 또한 GIS 소프트웨어의 근간을 이루는 정보기술분야의 급속한 발전과 GIS 활용분야의 확대에 따라 각 활용분야의 고유한 특성과 그에 따른 모델은 수치지질정보화에 대한 중요성 요소로 작용하게 된다. 본 연구에서는 이와 관련하여 우선 지질 데이터 모델에 대한 주요한 개념을 설명하고 지질데이터 모델에 대한 그간의 선행연구와 접근 방법을 소개하고자 한다. 또한 최근에 부각되고 있는 객체지향 모델링 방법의 핵심인 UML접근 방법과 이를 이용한 시험적인 모델을 소개하고자 한다. 이러한 접근 방법을 통하여 재사용성을 고려한 개념적인 모델과 이에 상응하는 실용적인 시스템 개발 및 표준화 연구측면에서 기존 방식에 비교하여 많은 장점을 보일 수 있다. 결론적으로 UML 접근방법을 통한 시스템 아키텍처와 이를 기반으로 한 지질정보시스템은 지구과학분야에서 GIS 활용을 위한 새로운 핵심적인 접근방식을 제공하게 될 것으로 예상된다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권10호
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• pp.50-64
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• 2013

클러스터 구조를 가진 센서 네트워크에서 클러스터 헤드는 그 멤버들로부터 데이터를 모아서 모아진 데이터를 싱크에 보내는 역할을 수행하기에, 오염된 노드들이 클러스터 헤드 선출에 개입하여 선출결과를 조작하거나 변경하지 못하도록 막아야 한다. 오염된 노드들로부터 클러스터 헤드 선출 과정을 보호하기 위해서는 선출과정의 비예측성, 비조작성, 그리고 일치성을 보존해야 한다. 하지만, 기존의 클러스터 헤드 선출 방법들은 지능화된 오염노드들이 상호 협력을 통해 위의 속성들을 교묘하게 손상시키는 것을 막지 못한다. 본 논문에서는 이러한 지능화된 오염노드들을 식별하고 제거함으로써 클러스터 헤드 선출과정을 보호하는 방법을 제안한다. 클러스터 헤드 선출 라운드 마다 각 멤버는 다른 멤버들의 행위에 따라 그들에게 직접적인 신뢰값을 부여한다. 각 멤버는 자신이 부여한 직접신뢰값과 다른 멤버들에 의해 부여된 간접신뢰값을 묶어서 멤버들의 실제 신뢰값들을 추출한다. 이후에 각 멤버는 추출된 다른 멤버들의 실제 신뢰값을 평가하고 낮은 신뢰값을 가진 멤버들은 클러스터 헤드 후보자에서 제거한다. 이를 통해 제안방법은 다른 경쟁방법에 비해 클러스터 헤드 선출 결과의 비조작성과 일치성을 크게 향상 시킨다. 또한, 제안방법은 메시지 손실이 발생하는 환경에서도 다른 방법들에 비해 높은 비조작성과 일치성을 제공한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제21권1호
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• pp.18-31
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• 1989

대기오염의 제어가 발전 단가에 미치는 영향을 분석하기 위하여 전산 모델이 개발 되었다. POGEN은 석탄 화력 발전소에 대해 대기오염 제어 비용을 가산한 균등화 발전 단가를 계산한다. 부 프로그램 Pollution은 대기 오염 제어 비용을 가산한 지배 방정식을 사용하여 총 자본 비용과 변동비용을 계산한다. 이 비용은 균등화 발전 단가를 계산하는 부 프로그램 GENeration의 추가 입력으로 사용된다. 탈황설비의 직접 비용에 대한 Pollution을 이용한 결과는 경험이 풍부한 선진국에서 발간된 비용 자료로써 검증하였다. 2001년의 전력 생산비용은 석탄화력발전소에 적용된 세 가지의 규제 시나리오에 의해 추정되었다. 입력 변수의 중요도와 미래 발전소에 대한 입력 변수에 포함된 불확실성 때문에 생기는 불확실도의 전파를 검토하기 위해 Latin Hypercube Sampling과 Multiple Least Squares 방법을 사용하여 민감도 분석과 불확실도 분석을 수행하였다. 가장 민감한 입력 변수는 원자력, 화력 공히 할인률이다. 배출가스제어 비용으로서 9-11 mills/kWh 정도가 추가되어야 한다. 이 비용은 전력 생산비용의 거의 20 퍼센트가 되고, 이에 해당하는 투자비는 1GW 용량의 석탄 화력발전소 초기 투자비용의 40%가 될 것이다. 원자력 발전에 대한 단가는 90퍼센트의 신뢰도로써 32.6-65.9, 석탄 화력에 대해서는 45.5-60.5 mills/kWh가 되며, 엄격한 규제 분위기 하에서는 원자력이 95%의 신뢰도로써 유리할 것이 전망된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권5_2호
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• pp.631-640
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• 2017

쌀 생산량 예측 및 조사는 농가 소득 보전 및 농업 분야 기관에 영향을 주고 수급 조절과 가격 예측 등 정부의 정책 수립과 관련하여 중요한 의미를 갖는다. 이에 따라 작황 추정 모델의 구축이 필요하며 과거로부터 기상 자료 및 위성 자료를 통해 경험적 통계 모델 또는 인공신경망 알고리즘을 기반으로 한 연구가 다수 진행되었다. 현재 인공신경망 모델을 기반으로 개발된 딥 러닝 알고리즘이 패턴 인식, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등의 분야에서 폭넓게 사용되며 뛰어난 성능을 보이고 있다. 최근 다양한 딥 러닝 알고리즘 중 SSAE 알고리즘이 시계열 자료를 통한 예측 분야에서 적용 가능성이 확인되었으며 본 연구에서는 SSAE를 통해 남한 전역에 대한 쌀 생산량 추정 연구를 진행하였다. 입력 변수로 기상자료와 위성자료를 사용하였으며 남한 벼의 생육 기간을 고려하여 입력 자료를 기간별로 나누고 최적의 입력 자료롤 찾고자 하였다. 실험 결과, 5월부터 9월까지의 위성 자료와 16일 평균값을 사용한 기상 자료와의 조합을 사용하였을 경우 평균 연도별 %RMSE, 시군구 %RMSE 각각 7.43%, 7.16%로 가장 좋은 성능을 보였으며 이를 통해 쌀 생산량 추정 분야에 대한 SSAE 알고리즘의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.596-606
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• 2015

최근 정부가 추진하고 있는 신재생에너지 보급 및 확대 정책으로 스마트그리드의 핵심인 ESS에 관한 투자 및 연구가 선진국을 중심으로 빠르게 확산되고 있다. 미국을 비롯한 유럽 선진국들은 다양한 ESS관련 제도정비 및 개선을 통해 ESS 산업의 활성화를 유도하고 있는 반면, 우리나라의 경우, ESS 도입 및 활성화를 위한 법제도적 기반이 마련되어 있지 않다. 또한, ESS도입에 대한 경제적 효과성에 대한 객관적인 기준이 없어, ESS의 보급 및 활성화가 제대로 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는, ESS의 보급과 활성화를 위해 한국의 전기요금 체계를 기반으로 ESS의 경제성을 효과적으로 분석하기 위한 기법을 제시한다. 이를 위해 ESS의 운영 모형을 정의하고 각 운영 모형별 분석기법을 비교하여 최적의 경제성 분석방법을 제시한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권1호
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• pp.65-87
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• 2017

온라인 쇼핑몰에서 상품에 대한 사용자 리뷰와 평점을 분석하여 상품의 특징을 자동으로 추출하고 평점이 어떤 특징에 의해 부여된 것인지 판단하여 각 특징에 분배하여 점수화함으로써 상품의 특징을 파악할 수 있는 방법을 제안한다. 기존 방식은 상품 구매 여부를 결정하기 위해서 많은 리뷰와 평점을 읽는데 시간을 허비하거나, 상품의 장단점을 파악하기 어려울 뿐더러 상품에 부여된 평점이 어떠한 특징에 의해서 부여되었는지 알 수 없는 구조로 되어있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해소하기 위하여 사용자 리뷰에서 상품의 특징을 자동으로 추출하고 각 특징별 평점을 전체 평점에서 자동으로 분배 계산하여 보여주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 상품별 리뷰와 평점을 수집하여 형태소 분석을 수행하고 이를 통해 상품의 특징과 이에 대한 감성어를 추출한다. 또한, 상품의 특징을 파악할 수 있도록 각 특징에 대한 가중치를 특징이 출현한 문장의 극성을 판단하여 부여하는 방법을 기술한다. 실험을 통하여 얻은 결과와 기존 방법을 비교하는 설문조사를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 입증하였고, 상품 리뷰 전문가의 분석과 실험의 결과를 비교함으로써 타당성을 입증하였다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제12권1호
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• pp.39-50
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• 2014

목적: 본 연구는 주의력결핍과잉행동장애(Attention Deficit Hyperactivity Disorder: ADHD) 아동의 중재방법과 측정도구를 ICF모델의 분류기준인 기능과 장애영역 그리고 배경요인으로 분류하여, 건강과 장애와 관련된 ADHD 아동의 중재방법과 측정도구를 알아보고자 한다. 연구방법 : 본 연구는 체계적 고찰방법을 사용하였다. 2000년 1월부터 2013년 7월까지 학회지에 게재된 논문을 MEDLINE/PubMed, Sciencedirect, Ovid를 통해 검색하였다. 주요 검색어는 'ADHD, Children, intervention, outcome measure'으로 하였으며, 최종적으로 8개의 논문을 분석하였다. 결과 : 1. 본 연구에서 제시된 ADHD 아동은, 순수 ADHD가 75.8%로 가장 많았으며, 그 다음으로 ADHD 공존장애는 난독증(dyslexia), 품행장애(conduct disorder), 틱 장애(tic disorder), 발달협응장애(DCD), 마지막으로 정서장애(emotional disorder) 순이었다. 결과 : 2. ADHD아동의 중재방법은 기능과 장애영역에서 80%이고, 배경요인은 20%이다. 기능과 장애영역의 신체 기능과 구조의 관한 중재(NF training, computer training program)는 60%로 가장 많았고, 활동은 10%, 참여도 10%이다. 배경요인은 환경적 요인이 20%이고, 개인적 요인은 없었다. 결과 : 3. ADHD아동에게 사용된 측정 도구는 기능과 장애영역은 80.5%이고, 배경요인은 19.5%이다. 신체구조와 기능영역(아동의 문제행동과 특성의 변화)에서 70.8%로 가장 많았으며, 활동영역은 7.3%, 그리고 참여영역은 2.4%이었다. 배경요인은 환경적 요인에서 19.5%이고 개인적 요인은 없었다. 결론 : ADHD아동의 중재방법과 측정도구를 ICF모델의 분류기준에 근거하여 체계적 고찰을 하였다. 이는 건강과 장애와 관련된 ADHD아동의 중재와 측정방법을 이해하고 사용하는데 기초자료 될 것이다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.351-364
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• 2021

연구목적: 교육시설 화재위험성 평가를 위한 기초 데이터 확보를 위하여 화재하중 분석하였다. 사전조사로 화재하중을 산정하기 위해 학교시설의 화재하중과 관련된 기초자료를 수집하였다. 연구방법: 기초자료는 화재하중의 정의 및 종류, 화재하중 산정을 위한 연소열 데이터 화재하중에 대한 선행연구를 통하여 진행하였고 화재하중 산출시 구획실에 존재하는 가연물 중량에 해당 연소열을 곱하여 산정하였다. 연구결과: A 초등학교의 고정가연물은 교실, 음악실, 교무실은 정서나 안전을 고려하여 바닥이 주로 목재로 이루어져 있었으며, 나머지 구획실은 석재로 이루어졌다. 천장과 벽은 석고보드, 콘크리트로 되어있어 가연물에 속하지 않았다. 각 실별로 대표적인 적재가연물은 교실은 책상, 의자, 사물함 등으로 나타났으며 과학실은 실험기구함, 실험도구함이 주를 이루어었으며 도서실은 책과 서가, 열람기구 등이 큰 비중을 차지하였다. 결론: A 초등학교의 적재가연물에 따른 적재화재하중은 도서실, 컴퓨터실, 영어학습실, 교무실, 일반교실, 과학관, 음악실의 순으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.1277-1286
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• 2018

본 논문에서는 공개의료정보 빅데이터 분석을 위해 클라우드 환경에서 아파치 하둡 기반의 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하고 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함했다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 빅데이터 분석을 위해 빈도분석과 카이제곱검정을 수행하고 유의 수준 0.05를 기준으로 단변량 로지스틱 회귀분석과 모델별 의미 있는 변수들의 다변량 로지스틱 회귀분석을 시행 하였다. (p<0.05) 의미 있는 변수들을 모델별로 나누어 다변량 로지스틱 회귀 분석한 결과 Model 3으로 갈수록 적합도가 높아졌다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.654-664
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• 2022

실감 콘텐츠는 COVID-19 팬데믹으로 인한 관심과 더불어 확장현실, 인공지능, 포토그래메트리 기술과 융합을 통해 공간적 한계를 극복하며 엔터테인먼트, 미디어, 공연, 전시 등 콘텐츠 시장에서 새로운 패러다임을 제시하며 수요 역시 증가하고 있다. 하지만 실감 콘텐츠가 대중들에게 지속된 관심을 가지기 위해서는 기술적 신선함보다 콘텐츠에 대한 몰입도를 높일 수 있는 스토리텔링 방법 연구가 필요하다는 것을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 인공지능 및 포토그래메트리 기술을 활용한 실감 콘텐츠 스토리텔링 방법을 제안한다. 제안된 스토리텔링 방법은 대화형 가상존재와 참여자가 대화를 통한 상호작용으로 콘텐츠 스토리를 생성하는 것이다. 이에 관객 주도적 참여를 통해 콘텐츠 몰입도를 높일 수 있다. 본 연구는 가속화되는 실감 콘텐츠 시장에서 콘텐츠 제작자들에게 제안된 인공지능 기술이 활용된 가상존재를 통한 스토리텔링 방법론으로 효율적인 콘텐츠 제작에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다. 또한 콘텐츠 제작에 있어 인공지능 및 포토그래메트리 기술을 활용한 실감 콘텐츠 제작 파이프라인 정립에 기여할 것이라고 생각한다.