• 한국수자원학회논문집
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• 제54권3호
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• pp.157-166
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• 2021

효율적인 댐 운영을 위해서는 높은 신뢰도를 기반으로 하는 유입량 예측이 요구된다. 본 연구에서는 최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 데이터 기반의 예측 방법 중 하나인 딥러닝을 댐 유입량 예측에 활용하였다. 그 중 시계열 자료 예측에 높은 성능을 보이는 Sequence-to-Sequence 구조기반의 Long Short-Term Memory 딥러닝 모형(LSTM-s2s)을 이용하여 소양강 댐의 유입량을 예측하였다. 모형의 예측 성능을 평가하기 위해 상관계수, Nash-Sutcliffe 효율계수, 평균편차비율, 그리고 첨두값 오차를 이용하였다. 그 결과, LSTM-s2s 모형은 댐 유입량 예측에 대한 높은 정확도를 보였으며, 단일 유량 수문곡선 기반의 예측 성능에서도 높은 신뢰도를 보였다. 이를 통해 홍수기와 이수기에 수자원 관리를 위한 효율적인 댐 운영에 딥러닝 모형의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.51-57
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• 2016

우주 비행체의 건강상태를 확인하기 위해서는 매우 많은 종류의 텔레메트리 데이터를 확인해야 하므로 시간이 크게 소요 된다. 그러나 저궤도 위성의 경우 지상국과 교신할 수 있는 횟수 및 시간이 제한적이기 때문에 짧은 시간에 정확히 위성의 상태를 파악하는 것이 중요하다. 또한 운영 중 방사현상 및 급격한 온도 변화 등 극한의 우주 환경에 노출되어 있기 때문에 교신중이 아닐 때에도 위성 자체의 탑재 고장관리 방안이 마련되어 있어야 한다. 본 논문에서는 저궤도 위성의 안전성 향상을 위해 지상 및 위성 자체에서의 자율 운영 방안에 대해 다루도록 한다. 위성 상태확인 소요 시간 단축을 위해 각종 위성 이벤트를 오류와 구분하여 기록한 후 지상으로 전달하면 지상에서는 위성에서 발생하는 문제를 명시적으로 인지하여 즉각적인 조치가 이루어지도록 한다. 또한 각 이벤트의 연관 텔레메트리를 정의하고 지속적으로 발생하는 이벤트 시퀀스를 이용하여 특정 이벤트 발생 시 지상에서 취해야 할 동작을 추천 혹은 자동 수행하는 시스템을 제안한다. 탑재 자율 고장관리 기법으로는 중요 파라미터 선정 후 검사해야 할 주기, 모드 및 문턱값을 지정하여 해당 범위를 벗어날 경우 사전에 지정 된 명령 시퀀스를 수행 하는 방안을 제시한다.

• 항공우주기술
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• 제13권2호
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• pp.29-37
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• 2014

지상에서 위성의 상태를 파악하기 위해 텔레메트리, 위성 이벤트, 위성 오류 정보를 활용할 수 있다. 텔레메트리는 단순히 파라미터의 값을 나타내는 반면 이벤트 및 오류 정보는 특정 동작 및 상태를 명시적으로 나타낸다. 특히 이벤트는 지상 명령 수행 정보도 저장하므로 상태의 기록 뿐아니라 특정 조치의 내용도 포함한다. 기존에는 이러한 정보들을 지상에서 운영자가 취합 하여 위성의 상태 확인에만 수동적으로 사용 하였다. 그러나 최근 개발되는 위성의 수가 늘어나면서 지상에서 확인해야 할 정보의 양이 급격히 증가함에 따라 운영의 부담이 증가하고 있다. 또한 위성에 문제 발생 시 신속한 조치가 중요한데 운영자가 개발자에게 문제 보고 및 조치를 취하는 과정에서 시간 지연이 발생하게 된다. 이에 본 논문에서는 위성에서 연속적으로 발생하는 이벤트 시퀀스를 내용에 따라 구분하여 수집, 저장하여 특정 이벤트 발생 시 지상에서 취해야 할 동작을 추천 혹은 자동 수행하는 위성 운영 지원 시스템을 제안한다. 이는 이벤트 정보를 능동적으로 활용하는 시스템으로 지상과의 교신 시간이 제한적인 저궤도위성의 오류 자동 복구 절차에도 활용할 수 있다.

• 한국사회복지학
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• 제60권4호
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• pp.55-77
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• 2008

본 연구는 근로빈곤층이 빈곤한 주요 원인이 이들이 노동시장에서 겪는 불안정한 경험이라는 점에 주목하여, 이들의 직업력이 어떻게 나타나는지 분석하였다. 이를 위해 사건배열분석과 최적일치법을 활용하여, 근로빈곤층의 직업력을 노동시장 진입 후 일한 기간, 직업 경력에서의 공백의 수와 그 기간, 거쳐 온 직업의 특성을 통해 총체적으로 이해하고자 하였다. 분석결과, 근로빈곤층은 비빈곤층과 비교할 때 일한 기간에서 통계적으로 유의미한 차이를 나타내지 않아 이들이 일을 적게 하기 때문에 빈곤한 것이 아니라는 것을 확인할 수 있었으며, 공백의 수와 기간, 직업의 특성을 통해 살펴본 결과 이들은 비빈곤층에 비해 불안정한 노동경험을 했다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 남성과 여성 근로빈곤층 모두는 생애전반에 걸쳐 지속적으로 불안정한 노동경험을 했다는 것을 확인하였다. 이상의 결과를 바탕으로 근로빈곤층을 대상으로 하는 탈빈곤정책에 대해 제언하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제6권1호
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• pp.28-34
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• 2002

목적 : Event-related fMRl를 위한 통계학적 자극설계에서 최소 자극간격(Minimum Stimulus Onset Asynchronoy: SOAmin)은 중요한 요소로 알려져 있다. 본 연구에서는 통계학적 자극설계를 이용한 event-related fMRI에서 언어과제와 운동과제의 보다 큰 활성화 신호를 얻기 위한 치적의 SOAmin을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 4명의 오른손잡이 정상 자원자를 대상으로 운동과 언어의 event-related fMRI를 얻었다. 기능적 자기공명영상은 1.5T기기에서 EPI-BOLD시퀀스를 사용하였다. 각 과제에서 SOAmin을 2, 3, 4, 6초로 달리한 4회의 자극을 이용하여 활성화를 유도하였다. 영상 후 처리는 SPM99를 이용하였으며 활성화 신호의 유의수준은 p<0.05를 기준으로 하였다. 각 과제에서 나타난 활성화 신호를 Z값, 활성화된 화소수와 군집성을 기준으로 비교하였다. 결과 : 운동과제에서는 중심구(1차 운동영역)와 내전두엽(2차 운동영역)에서 활성화 신호가 나타났고, 언어과제에서는 좌측 하전두회 (Broca영역)에서 일정한 활성화 신호가 나타났다. 운동과 언어과제에서 활성화 신호는 SOAmin이 작아질 수록 커지는 경향을 나타내었다. 운동과제에서 1차 운동영역의 활성화 신호는 3초, 2차 운동영역에서는 2초의 SOAmin을 적용한 경우 가장 큰 활성화 신호가 나타났고, 언어과제에서는 2초의 SOAmin을 적용한 경우 가장 큰 활성화 신호가 나타났다. 결론 : 통계학적 자극설계를 이용한 event-related URI로 운동과 언어의 기능적 자기공명영상을 얻기 위해서는 2초 또는 3초의 짧은 SOAmin이 효과적이었다.

• 암석학회지
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• 제25권4호
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• pp.389-400
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• 2016

영남육괴 지리산지구의 남동부에 위치하는 산청지역은 주로 선캄브리아시대 지리산 변성암복합체, 산청 회장암복합체, 중생대 화성암류 등으로 구성되어 있다. 산청 회장암복합체 내에는 다수의 단열조의 상대적인 시간관계(선후관계 및 공존관계)와 전단단열의 발달순서 및 운동감각을 결정하는데 이용되는 기하학적 지시자가 잘 관찰된다. 본 논문은 이들 다수의 단열조에 대한 방향성과 운동학적 기하학적 특성을 정밀하게 분석하여 산청 회장암복합체에 발달하는 인장단열의 발달순서와 전단단열의 발달순서 및 운동성을 고찰하였다. 그 결과 산청 회장암복합체에 발달하는 단열계는 적어도 5회의 변형단계(Dn 단계에서 Dn+3 이후단계로 명기)를 걸쳐 형성되었음이 인지된다. (1) Dn 단계: 북북서-남남동 방향의 인장단열 형성기. 이후 응력장 변화로 인해 우수향 ${\rightarrow}$ 좌수향 전단단열운동을 활동하였다. (2) Dn+1 단계: (북)북동-(남)남서 방향의 인장단열 형성기. 이 단계의 단열조는 이후 좌수향 ${\rightarrow}$ 좌수향 ${\rightarrow}$ 우수향 전단단열운동으로 재활동하였다. (3) Dn+2 단계: 북서-남동 방향의 인장단열 형성기. 이후, 우수향 전단단열운동을 겪었다. (4) Dn+3 단계: 남-북 방향의 인장단열 형성기. (5) Dn+3 이후단계: (동)북동-(서)남서 방향의 인장단열 형성기. Dn 단계는 송림조산운동 전기, Dn+1 단계는 송림조산운동 후기, Dn+2 단계는 대보조산운동 시기, Dn+3 단계는 불국사 조산운동 시기 그리고 Dn+3 이후단계는 불국사 조산운동 시기 이후에 형성되었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권5호
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• pp.468-478
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• 2004

시퀀스 데이타베이스로부터 원하는 질의 패턴과 일치하는 모든 서브 시퀀스를 검색하는 것은 데이타 마이닝이나 바이오 인포매틱스 등 응용 분야에서 필수적인 연산이다. 예를 들어, 특정한 이벤트가 발생할 때마다 이벤트의 유형과 발생 시각을 기록하는 네트웍 이벤트 관리 시스템에서 네트웍 이벤트들의 연관 관계를 발견하기 위한 전형적인 질의 형태는 다음과 같다: 'CiscoDCDLinkUp이 발생한 후 MLMStatusUP과 TCPConnectionClose가 각각 20초 이내와 40초 이내에 순차적으로 발생하는 모든 경우를 검색하라.' 본 논문에서는 대규모 이벤트 시퀀스 데이타베이스를 대상으로 하여 위와 같은 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 인덱싱 방법을 제안한다. 기존의 방법들이 비효율적인 순차적 검색이나 페이지화 하기 어려운 인덱스 구조에 의존하는데 반하여, 제안하는 방법은 저장 및 검색 효율이 입증된 다차원 공간 인덱스를 사용하여 질의를 만족하는 모든 서브 시퀀스를 착오 기각(false dismissal) 없이 신속하게 검색한다. 다차원 공간 인덱스의 입력은 이벤트 시퀀스 데이타베이스 상의 슬라이딩 윈도우 내에서 각 이벤트 유형이 최초로 발생한 시각을 기록한 n 차원 벡터가 된다. 여기서 n은 발생 가능한 이벤트 유형의 수이다. n이 큰 경우는 차원 저주(dimensionality curse) 문제가 발생할 수 있으므로 차원 선택이나 이벤트유형 그루핑을 이용하여 차원을 축소한다. 실험 결과에 의하면 제안된 방법은 순차적 검색이나 ISO-Depth 인덱스 기법에 비하여 몇 배에서 몇 십 배의 성능 향상 효과를 갖는 것으로 나타났다. 것으로 나타났다.예측치가 비교적 유사한 것으로 나타났으며, 평균 절도오차도 10% 수준이었다.HNP 처리구에서 가장 많았던 것으로 나타났다. 지상부 식생에 대한 총 양분함량은(N+P+K+Ca+Mg) 리기다소 나무가 703kg/ha 그리고 낙엽송이 869kg/ha였다.여 주었다.능성을 시도하였고, 그 결과는 다음과 같다. 1. Cholesterol을 제거한 cheese의 제조에서 최적조건은 균질압력 1200psi(70kg$cm^2$), 균질온도 $70^{\circ}$, $\beta$-cyclodextrin 첨가량 2%였으며, 이때 우유의 cholesterol의 제거율이 86.05%로 가장 높게 나타났다. 2. Cholesterol을 제거한 cheese들의 수율은 모두 12.53%(control 10.54%) 이상으로 균질 처리가 cheese의 수율을 18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한 치즈에서 2.25cm(control 3.34cm)로 가장 낮았으며,

• 산업경영시스템학회지
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• 제42권4호
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• pp.126-134
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• 2019

Nowadays, since there are so many big data available everywhere, those big data can be used to find useful information to improve design and operation by using various analysis methods such as data mining. Especially if we have event log data that has execution history data of an organization such as case_id, event_time, event (activity), performer, etc., then we can apply process mining to discover the main process model in the organization. Once we can find the main process from process mining, we can utilize it to improve current working environment. In this paper we developed a new method to find a final diagnosis of a patient, who needs several procedures (medical test and examination) to diagnose disease of the patient by using process mining approach. Some patients can be diagnosed by only one procedure, but there are certainly some patients who are very difficult to diagnose and need to take several procedures to find exact disease name. We used 2 million procedure log data and there are 397 thousands patients who took 2 and more procedures to find a final disease. These multi-procedure patients are not frequent case, but it is very critical to prevent wrong diagnosis. From those multi-procedure taken patients, 4 procedures were discovered to be a main process model in the hospital. Using this main process model, we can understand the sequence of procedures in the hospital and furthermore the relationship between diagnosis and corresponding procedures.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.219-222
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• 2009

최근 컴퓨터비젼 분야에서 이벤트 검출 및 인식이 활발히 연구되고 있으며, 도전적인 주제들 중 하나이다. 이벤트 검출 기술들은 많은 감시시스템들에서 유용하고 효율적인 응용 분야이다. 본 논문에서는 사무실 환경에서 발생할 수 있는 이벤트의 검출 및 인식을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서의 이벤트는 입장( entering), 퇴장(exiting), 착석(sitting-down), 기립(standing-up)으로 구성된다. 제안된 방법은 하드웨어적인 센서를 사용하지 않고, MHI(Motion History Image) 시퀀스(sequence)를 이용한 인간의 모션 분석을 통해 이벤트를 검출할 수 있는 방법이며, 사람의 체형과 착용한 옷의 종류와 색상, 그라고 카메라로부터의 위치관계에 불변한 특성을 가진다. 에지검출 기술을 HMI 시퀀스정보와 결합하여 사람 모션의 기하학적 특징을 추출한 후, 이 정보를 이벤트 인식의 기본 특징으로 사용한다. 제안된 방법은 단순한 이벤트 검출 프레임웍을 사용하기 때문에 검출하고자 하는 이벤트의 설명만을 첨가하는 것으로 확장이 가능하다. 또한, 제안된 방법은 컴퓨터비견 기술에 기반한 많은 감시시스템에 적용이 가능하다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2000년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.161-164
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• 2000

A cyclic shop is a production system that repeatedly produces identical sets of jobs, called minimal part sets, in the same loading and processing sequence. We consider a version of cyclic shop where the operations are processed and unloaded within time limits, so called a time window. We model the shop using an event graph model, a class of Petri nets. To represent the time window constraint, we introduce places with negative time delays. From the shop modeling graph, we develop a linear system model based on the max- plus algebra and characterize the conditions on the existence of a stable schedule.