• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.35-50
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• 2022

중앙버스전용차로 설치 이후 버스의 통행우선권이 보장되어 버스 이용자들의 신뢰도가 향상되었지만 중앙버스정류장 용량 부족으로 정차 노선들의 통행속도와 정시성이 감소되는 등 정체현상이 발생하였다. 또한 중앙버스전용차로 및 중앙버스정류장 설치 시 기존시가지의 도로 기하구조를 바탕으로 설치하기 때문에 물리적인 제약이 따른다. 이에 본 연구는 중앙버스정류장 진출부의 신호 시스템 유효녹색시간을 최적화하여 운영 차원에서의 중앙버스정류장 용량 부족 문제의 개선 가능성을 제시하고자 하였다. 분석 방법론으로 TCQSM과 도로용량편람을 기초로 활용하였다. 물리적인 요인을 변수에서 제외할 수 있도록 구축 예정인 중앙버스정류장의 정차면수를 산정하였고 서울시의 현재 중앙버스전용차로가 설치되어 운영 중인 9개소의 중앙버스정류장을 임의로 선정 후 현장조사를 실시하여 분석자료로 활용하였다. 정류장 용량이 부족한 중앙버스정류장을 대상으로 정류장별 유효녹색시간 조정을 통해 시나리오 분석을 진행하였으며 종속변수는 중앙버스정류장의 용량으로 선정하였다. 분석 결과 운영 차원만의 개선 방안으로 용량이 부족한 중앙버스정류장 중 26.7%인 4개소의 정류장은 용량 부족 문제를 해결할 수 있는 것으로 도출되었다. 따라서 본 연구는 운영 차원의 개선 방안을 통하여 현재 운영 중인 중앙버스정류장의 용량 증대가 가능하다는 결과를 검증하였고 중앙버스정류장의 계획단계에서 공학적으로 산정된 중앙버스정류장의 정차면수를 확보할 수 없는 경우에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 향후 중앙버스전용차로가 확대됨에 따라 중앙버스정류장 용량 문제가 더 많아질 것으로 예상되며 실질적인 중앙버스정류장의 개선 방안이 필요할 것으로 판단된다. 이에 따라 본 연구에서 제시한 결과는 물리적인 개선 방안을 도입하기 이전에 운영 차원 개선 방안의 기초자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권5호
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• pp.529-542
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• 2000

최근 들어 멀티 미디어 정보의 사용이 급격히 증가하면서, 여러 미디어 형태 중 비디오가 많은 각광을 받으며, 다른 타입의 모든 미디어 정보를 하나의 자료 흐름으로 묶고 있다. 디지털 비디오의 실용 가능성은 크게 증대되고 있으나 비디오의 방대한 길이와 비구조적 형식 때문에 효과적인 비디오의 접근은 어려운 실정이다. 따라서 최근에 개발되는 영상과 비디오 정보 관리 시스템은 본 논문에서 제안하는 사용자의 최소 상호 작용과 비디오 구조의 명확한 정의를 필요로 한다. 본 논문에서는 사용자가 쉽게 비디오 내용을 요약한 형태로 보고, 임의로 접근 할 수 있도록 클러스터링 기반 비디오 계층 구조 구축 시스템을 제시한다. 제안된 시스템은 크게 샷 경계면 검출과 계층 구조 구축 단계로 이루어진다. 샷 경계면 검출 단계에서는 복수 특징들을 추출하고, 이웃한 프레임 쌍들에 대한상호관계를 고려한 시간 적응적 필터링 기법을 이용하여 오판될 수 있는 왜곡 성분을 제거함으로써 성능을 향상시켰다. 처리된 복수 특징들은 임계치를 필요로 하지 않는 k-means 클러스터링의 입력으로 사용되어 샷 경계면을 검출한다. 결과인 순차적인 샷 리스트는 시간 지역성과 장면 구조를 효과적으로 모델링하는 특성을 가진 지능적 비감독 클러스터링 기법에 의해 계층 구조로 표현된다. 실험은 정적 영화 비디오와 동적 영화 비디오를 대상으로 수행하였으며, 샷 경계면 검출에서는 평균적으로 95%의 정확성을 보였으며 장면 경계면 검출을 하는 비디오 계층 구조 구축에서도 어느 정도 정확한 장면 경계면 검출 결과를 보였다.

• 경영정보학연구
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• 제14권1호
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• pp.67-84
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• 2012

안정적인 무선 네트워크 환경과 이동성이 강화된 스마트 휴대용 매체 보급에 힘입어 산업 경쟁력을 강화할 기술로서 모바일 오피스 시스템(Mobile Office System)이 주목받고 있다. 모바일 오피스 시스템이 기업 내 외부의 커뮤니케이션과 실시간 정보 공유 및 업무처리를 가능하게 함으로써 업무 효율성을 증진시킬 것이라는 기대하에 국내외적으로 공공기관과 대기업, 중소기업에 이르기까지 그 활용범위가 점차 확산되고 있다. 본 연구는 업무 특성을 고려하여 적합한 모바일 오피스 체계를 자체적으로 개발하여 활용한 사례를 선정하여 심층분석 하였다 사례 분석 대상으로 선정된 서울도시철도공사는 모바일 오피스 시스템 활용을 통해 직원들의 이동시간(10%)과 행정시간(10%)을 현저히 줄일 수 있었고, 그로 인해 근무시간의 대부분(80%)을 필요한 작업에 효율적으로 활용할 수 있게 되었다. 업무 생산성의 증가는 원가절감으로 이어졌고, 무엇보다 중요한 지표인 지하철의 안전도를 대폭 향상시켰다. 본 사례분석의 결과는 향후 모바일 오피스 시스템을 도입하고자 하는 기업들에게 업무특성과 기술 및 서비스의 적합성의 중요성을 이해하도록 함으로써 사용자의 능동적이고 주도적인 설계와 참여를 통한 성공적 모바일 오피스 시스템 구축 및 활용을 위한 시사점과 지침을 제시하고 있다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.121-123
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• 2002

The design of an air seat cushion for preventing decubitus ulcer includes many design factors such as the even distribution of interface pressure, the minimization of mean and peak interface pressure values, and the reduction of interface shear force and pressure gradient. It involves the anatomic condition of plegia's buttock as well as air pressure in air cells of cushion. As a result, a suitable design of the cushion satisfying the all requirements is a difficult problem. Therefore, an appropriate and effective numerical tool to develop an air cushion orthosis is required. The purpose of the present study was to develop an air seat cushion orthosis having optimized air cells for evenly distributed interface pressure between the buttock and cushion surface. For the purpose, an advanced finite element (FE) model for the design of air cushion was developed. Since the interface pressure and shear force behavior, as well as stress analyses were primary concern, a FE air cell model was developed and verified by the experiments. Then, the interactions of two cells were checked. Also, the human part of the developed numerical model includes every material property and geometry related to buttock and femoral parts. For construction of dimension data of buttock and femoral parts, CT scans were performed. A commercial FE program was employed for the simulation representing the seating process on the orthosis. Then, sensitive analyses were performed with varying design parameters. A set of optimal design parameters was found satisfying the design criteria of the orthosis. The results were utilized to produce a prototype of the orthosis. Experimentally, the buttock interface pressure distributions from the optimized and previous ones were compared. The new seat orthosis showed a significantly improved interface pressure characteristics compared to the most popular one in the market. The new orthosis will be used for the development of the AI(artificial intelligent) controlled seat orthosis fur prevention of decubitus ulcer fur various plegic patients and the elderly.

• 대한교통학회지
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• 제25권6호
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• pp.197-208
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• 2007

건축기술의 발달로 세계적으로 초대형 건축물들이 나타나고 있다. 건축물들의 대형화, 복잡화는 안전상의 큰 문제점을 가지고 있으며, 이에 걸맞는 안전대책이 요구된다. 본 연구에서는 건물에 적용되는 최신기술 및 시스템을 외국사례를 기준으로 소개하고 더 나아가 이를 바탕으로 건물에서 화재시 직접적으로 피난자들을 유도할 수 있는 방안을 제시하였다. 구체적으로 빌딩에서 화재를 실시간으로 감지하여 영향을 파악할 수 있는 무선센서 네트워크가 현실화됨에 따라 이러한 정보를 이용할 수 있게 되었고, 이점에 착안하여 방향성유도등을 전제로 한 직접적인 유도방안을 마련하였다. 화재 정보를 이용함에 있어서 기본적으로 Quickest Path Algorithm에서 비지배경로의 개념을 사용하여 시간과 용량을 고려한 경로를 선택하게 하였고, 화재의 영향을 시간과 용량의 제한조건으로 설정하여 경로의 선택에 영향을 주도록 하였다. 마지막으로 사례연구를 통해 네트워크에 적용해본 결과 Quickest Path Algorithm은 링크의 용량에 따라 효율적인 분산유도가 가능하였으며, 화재상황을 부여하여 경로상 화재에 의한 온도, 연기에 의해 링크 이용이 제한되는 경우에 있어서 해당링크를 피하거나, 수요를 제한하여, 실제적용시 안전과 피난시간의 최소화 등 피난유도의 목적을 얻을 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.227-249
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• 2003

부도예측모형의 구축은 은행 등 금융기관이 신용평가시스템 혹은 심사역 의사결정지원시스템을 구축하는데 중요한 기반이 된다. 많은 선행연구들에서는 기업의 부도예측을 위하여 전통적으로 다변량 판별분석이나 로짓분석과 같은 통계기법이 많이 사용되었으나, 최근에는 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 인공신경망, 귀납적 학습방법 등 인공지능 기법이 부도예측분야에 많이 응용되고 있다. 일반적으로 인공신경망 기법을 응용한 부도예측모형에서는 기업의 재무정보 및 비재무 정보를 입력변수로 주고 기업의 부도여부를 출력변수로 설정하여 학습을 통해 이들의 관계를 추출하고 있다. 그러므로 입력변수의 선정은 모형의 정확도에 커다란 영향을 미치며, 입력변수가 잘못 선정된 경우 예측 정확도는 현저히 낮아진다. 그러나 최적의 입력변수군을 선정하는 문제는 매우 어려운 과제 중 하나로, 선행 연구들에서는 주로 전문가의 의견을 반영하거나, 문헌을 통해 도출, 혹은 통계적 기법을 활용하여 입력변수를 선정하는 것이 일반적이었다. 본 연구에서는 많은 선행 연구에서 모형구축에의 한계점으로 명시하고 있는 입력변수 선정의 문제에 대해 유전자 알고리즘을 이용한 최적화를 통하여 입력 변수군을 도출하는 방법론을 제시하였고, 이 방법론이 다른 통계기법이나 전문가에 의한 변수 선택 방법론에 비해 우수함을 인공신경망 모형에 적용한 결과를 비교함으로 보여 주었으며, 이들간의 예측력의 차이가 유의함을 통계적 검증하였다. 모형의 실험을 위하여 총 528개사의 재무정보를 활용하였는데, 이는 1995년부터 1997년까지 3년간 부도가 발생한 일반법인 제조업체 중 외감법인 이상 264개사와 동수의 건전기업의 재무 데이터로 구성하였다. 기업이 도산에 이르기까지 많은 변인들이 다양하게 작용하게 된다. 그러나 이러한 변인들을 모두 모형에 적용하는 것은 비효율적이며, 인공신경망 모형에서 과다 입력변수를 사용하는 경우 수렴과 일반화 모두에 바람직하지 않은 결과가 나타난다. 따라서 적절한 입력변수군의 선택은 인공신경망 모형의 효율성과 성능을 향상시키게 되고, 이는 부도 예측율의 향상으로 이어질 수 있다. 이에 인공신경망 모형을 위한 최적의 입력변수군을 선정하고자 한 본 연구는 결국 기업의 부도 예측율을 높이기 위한 방법론을 제시했다는 점에 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제15권1호
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• pp.123-140
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• 2009

협업필터링은 상품을 추천하고자 하는 고객과 유사한 구매 행태를 보이는 고객들의 구매 정보를 반영하여 추천대상 고객이 아직 구매하지 않은 상품에 대한 선호도를 예측한 후 선호도가 높을 것으로 예측되는 상품을 추천해주는 시스템이다. 그러나 신규고객의 경우에는 과거 구매 이력의 부재로 선호도를 예측할 수 없어 추천이 어렵게 되는 신규고객 추천문제가 발생하게 된다. 이러한 신규고객 추천문제를 해결하기 위해 기존에 제시되었던 방법들은 추천의 정확도가 낮거나, 추천에 필요한 정보 획득이 어렵거나, 추천 전에 고객이 능동적으로 질의에 응답해야 하는 부담이 있는 등의 문제로 인하여 그 실효성이 매우 낮다. 따라서 기존의 신규고객 추천 방법의 한계를 극복할 수 있는 새로운 접근방법의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 사회네트워크 분석에서 관계 구조적 특성을 분석하기 위해 널리 활용 되고 있는 중심성 개념을 협업필터링에 적용하여 신규고객의 이웃고객을 찾고 그 이웃고객들의 구매정보를 이용하여 신규고객에게 상품을 추천하는 방법을 제시한다. 추천 프로세스는 구매 유사도 분석, 고객 네트워크 구성, 이웃고객 형성, 신규고객 상품추천 단계로 구성된다. 제시한 추천방법의 성능을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 고객 구매 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험 결과로부터 제시한 추천방법이 기존의 신규고객 추천방법들과 비교하여 추천의 정확도는 높으면서도, 구매정보 외에 인구통계정보 등과 같은 추가 정보가 필요하지 않으며, 추천 전에 고객이 능동적으로 질의에 응답할 필요가 없는 새로운 방법임을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.183-200
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• 2009

추천시스템에서 가장 많이 활용되고 있는 협업필터링은 고객들의 과거 구매이력을 기반으로 추천하기 때문에 새로이 출시되는 상품을 추천하는 것이 근본적으로 불가능하다. 이와 같은 협업필터링의 한계점을 극복하기 위하여 많은 연구자들은 추천 대상 고객이 선호하는 상품과 유사한 속성을 가진 상품을 추천하는 내용기반 필터링을 협업필터링과 결합한 하이브리드 추천기법을 제시하였다. 그러나 하이브리드 추천기법은 음악, 영화 등 속성 추출이 용이한 일부 상품의 추천에만 활용될 수 있다는 한계가 있다. 따라서 상품 유형에 관계없이 고객에게 신상품을 효과적으로 추천할 수 있는 새로운 접근방법이 제시될 필요가 있다. 본 연구에서는 사회연결망분석에서 관계 및 구조적 특성을 분석하기 위해 널리 활용 되고 있는 중심성 개념을 적용하여 상품간의 구매 관계를 파악한 후 이를 기반으로 신상품을 구매할 가능성이 높은 고객을 찾아 신상품을 추천방법을 제안한다. 추천 프로세스는 구매 유사도 분석, 상품 네트워크 구성, 중심성 분석, 신상품 추천 등 네 단계 절차로 나뉘어진다. 제시한 추천방법의 성능을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 구매 데이터를 사용하여 실험하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.113-123
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• 2012

최근 지능형 교통 시스템을 다양한 상황 및 환경에 적용하려는 시도가 증가함에 따라, 다수의 지능형 교통 시스템에서 사용되고 있는 차량 번호판 인식 과정이 입력영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도와 관계없이 정확하게 이루어질 필요성이 있다. 본 논문에서는 현행 번호판의 규격정보를 활용하여 오검출된 번호판 후보 영역의 제거 및 번호판 내 글자추출을 수행하고, 한글 특성을 고려한 글자인식을 수행하는 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 입력영상에서 검출한 번호판 후보 영역들에 대해서 기울기 보정을 수행한 후, 후보 영역 내 글자로 판명되는 객체의 위치 및 형태 정보를 번호판 규격정보와 비교 검증하는 과정을 거쳐 오검출된 번호판 영역을 제거한다. 또한 글자추출 단계에서는 영역 내 밝기 변화를 고려한 이진화를 수행한 뒤, 번호판 규격정보 및 번호판 영역의 종횡비, 배경색, 투영정보 등을 종합적으로 활용하여 번호판 영역 내 글자를 정확하게 추출한다. 그리고 번호판 영역 내 글자들 중 오인식률이 높은 한글의 인식에 있어서, 형태적 유사성으로 그룹을 나눈 뒤, 주요 특징점들을 토대로 계층을 좁혀 나가는 super-class 개념을 적용하여 한글 인식을 수행한다. 성능 검증을 위해 다양한 배경에서 촬영된 영상에 대해서 실험을 수행한 결과 제안하는 번호판 인식 시스템이 영상 내 차량의 위치 및 촬영 각도의 변화에 강인한 것을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.17-26
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• 1998

초음파센서는 저렴성, 단순한 구조, 기계적 강인성, 사용상의 적은 제약 등의 이점 때문에 실제 다양한 응용 분야에 적용되지만 물체의 인식에 초음파센서를 사용하기에는 낮은 분해능을 초래하는 불량한 방향성과 측정오류를 유발하는 반사성의 어려움을 내재하고 있다. 일반적인 거리계에 사용되는 TOF(time of flight) 방법은 작은 물체의 형태, 즉 평면, 코너, 에지의 구별이 불가능하므로 많은 수의 센서를 배열형태로 사용하거나, 일정수의 센서를 사용할 경우에는 센서의 배열을 기계적으로 이동시키는 방법, 그리고 초음파 반사신호의 물리적인 특징을 해석하여 물체를 구별 인식한다. 본 논문에서는 간단하게 구성된 전자회로를 부가하여 초음파센서의 송출전압을 여러 단계로 변경시켜 가면서 송출음파를 조절하고, 물체의 패턴인식에 있어서 가장 기본적인 거리뿐만 아니라 물체크기, 물체각도, 물체이동 값을 위해 센서 데이터의 조합을 이용한 보간법과 제안한 뉴로퍼지 기반의 지능적 게산 알고리즘을 적용하여 물체의 패턴 인식을 개선한다.