• 한국융합학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.47-56
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• 2011

2008년도 지식경제부의 전망에 의하면 신재생에너지전원 중 풍력발전의 보급전망은 2020년 37%, 2030년 42%에 달하고, 2012년부터 시행 예정인 신재생에너지 의무할당제(Renewable Portfolio Standard-RPS)의 도입으로 태양광 및 풍력 등의 신재생에너지가 향후 지속적으로 배전계통에 연계 운용될 것으로 예상된다. 현재 풍력은 배전계통에 전용선로로 연계되어 계통에 미치는 영향은 미미하지만, 3[MW] 이상의 대규모 풍력발전이 일반 배전선로로 확대 운용되면, 풍력발전 연계용 변압기 및 풍력발전기의 %임피던스에 의한 사고전류 변동으로 보호계전기(OCR, OCGR)의 오 부동작을 야기할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 풍력발전기인 이중여자유도발전기(Double-Fed Induction Generator-DFIG)가 고압 배전선로에 연계되어 운전되는 경우, 3상단락, 2선단락 및 1선지락의 사고특성을 분석하기 위하여, 전력계통 상용소프트웨어인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 풍력발전기의 모델링과 시뮬레이션을 수행하고, 대칭좌표법을 통한 이론적인 수치해석의 결과치를 비교/분석하여, 제안한 수법의 유용성을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.55-68
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• 2012

최근 경제는 제조업에서 서비스업으로 이동하고 있기 때문에 서비스 공급사슬을 이해하는 것이 중요하다. 그러나, 공급사슬과 관련된 기존연구의 대부분은 제조업에 집중하고 있다. 이러한 상황을 극복하기 위해서, 서비스 공급사슬을 조사하고 분석할 필요가 있다. 시뮬레이션은 복잡한 시스템을 분석하고 설계하는데 가장 자주 사용되는 기법 중에 하나이다. 서비스 공급사슬은정교한 설계 단계가 필요한 복잡하고 거대한 시스템이다. 특히, 서비스 공급사슬의 성과를 예측하기 위해서 서비스 공급사슬을 구성하고 있는 구성요소 사이의 동적인 상호작용의 행위를 밀접하게 조사하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 첫 번째로 서비스공급사슬의 개념적 모델이 개발된다. 다음으로 개발된 서비스 공급사슬의 개념적 모델에 대한 시뮬레이션 모델을 개발하기위한 새로운 절차를 제시한다. 시뮬레이션 모델링의 절차는 UML 분석과 설계 도구를 이용하며 ARENA 시뮬레이션 언어로 구현된다. 제안된 절차의 두 가지 주요한 특성은 서비스 공급사슬을 설계하는데 체계적인 절차의 정의와 또한 ARENA 시뮬레이션 언어로 개념적 모델의 변환에 대한 규칙을 제공한다. 본 연구의 결과는 서비스 공급사슬의 지식을 개선하는데 이용될 수 있으며, 또한 서비스 공급사슬 시뮬레이션 모델의 개발을 효율적으로 할 수 있도록 지원한다.

• 과학기술학연구
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• 제1권2호
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• pp.371-398
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• 2001

과학과 기술로 우리 인류는 오늘날의 발달된 문명과 문화의 모습을 이루었고 삶의 질을 높여 왔지만, 환경 위기의 주요 원인으로 과학과 기술이 지목되고, 인간 중심주의 또는 기술 중심주의에 대한 비판도 많이 제기되어 왔다. 그럼에도 우리가 더 높은 질의 삶을 영위하려 한다면, 우리는 생명 유지에 유익한 환경 기술, 특히 정보 기술을 더욱 발전시켜야 하며, 정보 기술을 환경 문제를 해결하는 의사 결정에서 종합적으로 활용해야 한다. 환경 의사 결정 이론을 정초하기 위한 논의에서, 논자는 우선 과학 기술과 사회의 관계에 관해 Barbour의 맥락적 상호 작용론의 관점을 고찰한다. 그 관점에 따르면, 사회의 시대적 필요성의 맥락에 따라 과학 기술은 개발되고 사회 내에서 자율성을 갖게 되기 때문에, 지식 정보 기반 사회에서 다양하게 나타나는 정보 기술의 지위를 우호적으로 확립시킬 수 있다. 다음으로 다양한 정보 기술-지리 정보 시스템, 의사 결정 지원 시스템, 지식 기반전문가 시스템, 그리고 인공 신경 망-의 출현이 환경 정보를 처리하는 데 도움이 되고 궁극적으로 과학 기술자가 환경 의사 결정에서 정보 기술의 활용 가능성이 예시적으로 논증된다. 따라서 이러한 제안이 성공적으로 활용된다면, 환경의 여러 구성요소들 간의 가장 적합한 상태가 발현되는 방향으로 환경 시스템을 설계하고 구현하여 가장 적합한 삶의 환경 시스템을 만들 수 있을 것이다.

• 서비스연구
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• 제7권2호
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• pp.1-16
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• 2017

비생산적 활동이며 제조의 보조 활동으로 인식되었던 서비스가 '서비스' 자체로 고객의 수요를 이끌어내는 동력이 되면서 서비스 활동의 저변이 확대되고 서비스가 빠르게 진화하고 있다. 서비스시스템을 이해하기 위해 서비스 개념의 변화를 살펴보는 것은 중요하다. 서비스 시스템 자체가 서비스 개념을 기반으로 한 순환적 성격을 띠고 있으므로, 서비스 개념의 진화에 따라 서비스 시스템이 어떻게 변화하고 있는지를 살펴봄으로써 서비스를 '어떻게' 가치 있게 활용할 수 있는지 연구할 수 있기 때문이다. 관계를 구성하고 활용하는 능력은 서비스경제시대에 경영자에게 더욱 중요한 핵심 요인으로 꼽히고 있으나, 여전히 기업 경영자들의 관심은 내부적 역량에 초점이 맞추어져 있고, 외부자원(고객의 지식과 역량 등) 활용에 익숙하지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 서비스 유형별 사례연구를 통해 서비스 관계 속에서 상호 작용하는 서비스 공급자-수요자들의 활동을 분석하고, 무형적 가치와 장기적 효과(Outcome)를 강조하는 신 서비스시스템모델을 구축하였다. 본 연구는 오늘날의 서비스경제시대에 맞는 고객의 역할을 재조명하고, 기업의 경영 성과를 위해 신 서비스 모델이 적극 활용될 수 있는 가치가 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.586-594
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• 2004

웹 문서들은 빠른 생성과 소멸의 특징 때문에, 사용자는 찾고자하는 웹 문서를 신속하고 정확하게 추천해 줄 시스템을 요구하고 있다. 정제되지 않은 웹 데이타에는 사용자들의 축적된 경험들을 포함하는 유용한 정보들을 포함하고 있다. 현재, 이러한 유용한 정보를 마이닝 기법이나 통계학적 측정 방법 등을 가지고 정제하여 추천 시스템을 통해 사용자에게 제공하려는 노력이 시도되고 있다. 기존의 정보 필터링 방식은 사용자들의 프로파일을 반드시 이용해야 하는 문제점을 갖고 있으며, 협력적 필터링 방식은 First Rater 문제와 Sparsity 문제가 있다. 또한 사용자 브라우징 패턴을 이용하는 동적 추천 시스템은 연관성이 없는 웹 문서들을 결과로서 제공한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 웹 문서 형식에 따라 웹 문서 사이의 유사도를 이용하여 웹 문서를 분류하고, 웹 서버에 기록된 로그 파일을 이용하여 사용자 브라우징 순차 패턴 DB를 생성한다. 이렇게 생성된 정보들과 사용자들의 세션 정보를 이용하여, 사용자가 웹 문서에 접근했을 때 현재 웹 문서와 유사도가 높은 상위 N개의 연관 웹 문서 집합을 제공하고, 순차적인 특성을 갖는 웹 문서를 추천 문서로 제공하는 시스템을 제안한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권4호
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• pp.427-434
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• 2006

광대역통합망(BcN: Broadband Convergence Network)은 통신과 방송을 융합하여 유무선의 고품질 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 중요한 기반구조이다. 그러나 망의 융합에 따라 개별 망에서 발생한 침해 사고의 피해가 확산될 위험이 있고 수직 및 수평적 이동이 가능한 다양한 서비스가 출현함에 따라 새로운 위협 요인들이 발생하게 된다. 이에 효과적으로 대응하기 위해서는 BcN의 취약성을 시스템 구조적으로 분석하고 체계적으로 분류하여 이 결과가 공격 대응 기술을 마련하는데 활용되도록 해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 보안 아키텍처 구성요소를 정의한 ITU-T의 X.805 권고안을 기반으로 BcN 환경에 적합하게 확장한 새로운 취약성 분류 체계를 제안한다. 이 새로운 분류는 서비스 별로 보호해야 할 대상, 가능한 공격 수단, 그로 인한 피해 종류 및 위험도, 이를 막는데 효과적인 대응수단을 포함한다. 본 논문에서 제시하는 분류 체계를 기존의 CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)와 CERT/CC(Computer Emergency Response Team/Coordination Center)의 취약성 정의 및 분류 방법과 비교하고, 체계 검증의 일환으로 BcN 서비스 중 하나인 VoIP(Voice over IP)에 적용한 사례와 취약성 데이터베이스 및 관리 소프트웨어 개발 결과에 대하여 논한다. 이 논문에서 제시한 연구 결과는 보안 지식을 집적하고 새로운 정보보호기술을 도출하는데 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.101-125
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• 2022

최근 컴퓨팅 기술의 발전과 클라우드 환경의 개선에 따라 딥 러닝 기술이 발전하게 되었으며, 다양한 분야에 딥 러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다. 대표적인 예로 정상적인 데이터에서 벗어나는 값이나 패턴을 식별하는 기법인 이상 탐지가 있으며, 이상 탐지의 대표적 유형인 점 이상, 집단적 이상, 맥락적 이중 특히 전반적인 상황을 파악해야 하는 맥락적 이상을 탐지하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 일반적으로 이미지 데이터의 이상 상황 탐지는 대용량 데이터로 학습된 사전학습 모델을 사용하여 이루어진다. 하지만 이러한 사전학습 모델은 이미지의 객체 클래스 분류에 초점을 두어 생성되었기 때문에, 다양한 객체들이 만들어내는 복잡한 상황을 탐지해야 하는 이상 상황 탐지에 그대로 적용되기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 객체 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 기반으로 이미지 캡셔닝 학습을 추가적으로 수행하여, 객체 파악뿐만 아니라 객체들이 만들어내는 상황까지 이해해야 하는 이상 상황 탐지에 적절한 2 단계 사전학습 모델 구축 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 ImageNet 데이터로 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 이미지 캡셔닝 모델에 전이하고, 이미지가 나타내는 상황을 설명한 캡션을 입력 데이터로 사용하여 학습을 진행한다. 이후 이미지와 캡션을 통해 상황 특질을 학습한 가중치를 추출하고 이에 대한 미세 조정을 수행하여 이상 상황 탐지 모델을 생성한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 직접 구축한 데이터 셋인 상황 이미지 400장에 대해 이상 탐지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 단순 사전학습 모델에 비해 이상 상황 탐지 정확도와 F1-score 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제25권4호
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• pp.313-322
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• 2021

Purpose: To find diagnostic image features, to compare diagnostic performance of multiphase CT versus gadoxetic acid disodium-enhanced MRI (GAD-MRI), and to evaluate the impact of analyzing Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) imaging features, for distinguishing combined hepatocellular-cholangiocarcinoma (CHC) from hepatocellular carcinoma (HCC). Materials and Methods: Ninety-six patients with pathologically proven CHC (n = 48) or HCC (n = 48), diagnosed June 2008 to May 2018 were retrospectively analyzed in random order by three radiologists with different experience levels. In the first analysis, the readers independently determined the probability of CHC based on their own knowledge and experiences. In the second analysis, they evaluated imaging features defined in LI-RADS 2018. Area under the curve (AUC) values for CHC diagnosis were compared between CT and MRI, and between the first and second analyses. Interobserver agreement was assessed using Cohen's weighted κ values. Results: Targetoid LR-M image features showed better specificities and positive predictive values (PPV) than the others. Among them, rim arterial phase hyperenhancement had the highest specificity and PPV. Average sensitivity, specificity, and AUC values were higher for MRI than for CT in both the first (P = 0.008, 0.005, 0.002, respectively) and second (P = 0.017, 0.026, 0.036) analyses. Interobserver agreements were higher for MRI in both analyses (κ = 0.307 for CT, κ = 0.332 for MRI in the first analysis; κ = 0.467 for CT, κ = 0.531 for MRI in the second analysis), with greater agreement in the second analysis for both CT (P = 0.001) and MRI (P < 0.001). Conclusion: Rim arterial phase hyperenhancement on GAD-MRI can be a good indicator suggesting CHC more than HCC. GAD-MRI may provide greater accuracy than CT for distinguishing CHC from HCC. Interobserver agreement can be improved for both CT and MRI by analyzing LI-RADS imaging features.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권1호
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• pp.253-263
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• 2017

최근 한국사에 필요성이 증대하고 사람들의 관심이 높아지면서, 한국사 학습을 위한 다양한 어플리케이션들이 등장하고 있다. 이러한 기존의 한국사 학습 어플리케이션은 문제은행 방식으로 사용자들에게 객관식 문제를 제공한다. 하지만 문제은행 방식은 미리 저장된 문제를 가져와 사용함으로써 계속 사용할 경우 중복되는 문제로 인하여 필연적으로 학습효율이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 한국사 데이터베이스를 기반으로 한국사 학습문제를 자동적으로 생성하는 시스템인 K-History의 개발과 이를 활용한 한국사 학습 어플리케이션인 한국사 무한도전의 개발에 대하여 기술한다. K-History의 개발을 위하여 한국사 학습 교재를 바탕으로 다양한 한국사 학습 문제를 분석하여 학습문제의 대표 유형을 분류하고, 발견된 유형에 따라 문제를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 개발된 한국사 학습문제 생성 기법은 다양한 학습 시스템에 적용되어 문제 생성을 위한 비용을 줄일 수 있으며, 다양하게 생성된 학습문제를 통하여 학습자의 학습효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제28권8호
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• pp.697-705
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• 2009

본 논문에서는 단일 채널 다성 음악에서 리듬 악기 신호를 블라인드 (blind) 방식으로 추출하는 방법을 제안한다. 상업적으로 판매되는 음악 신호는 대부분 2개 이하만의 혼합된 채널 형태로 사용자에게 제공되는 반면, 그 혼합 채널 신호에는 각각 가창 음원 (vocal)을 비롯한 많은 종류의 악기가 포함되어 있는 형태이다. 따라서, 혼합 신호의 개수가 음원 개수와 같거나 더 많은 상황을 가정하는 기존의 음원 분리 방법처럼, 혼합 환경이나 신호의 통계적 특성을 모델링하는 것 보다는, 특정 음원의 고유 특성을 활용하는 것이 이처럼 적은 개수의 혼합 신호만을 가지고 있는 환경 (underdetermined)에 더욱 적합하다. 본 논문에서는 다른 화성 악기와 혼합되어 있는 상창에서 리듬 악기 음원만을 추출하는 것을 목표로 한다. 비음수 행렬 인수분해 (NMF: Nonnegative Matrix Factorization)의 변형된 알고리즘인 비음수 행렬의 부분적 공동 분해 (NMPCF: Nonnegative Matrix Partial Co-Factorization)가 입력 행렬의 시간적인 속성과 주파수적인 속성에서 다양한 관계성을 분석하기 위해 활용된다. 또한 특정 시간 단위로 입력 신호를 파편화 (segmentation)하고, 파편들에서 반복적으로 발생하는 성분을 리듬 악기가 공통적으로 포함하고 있는 특성이라고 가정한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 일반적으로 받아들여질 수 있을 정도의 성능을 보여주지만, 기본적으로는 사전 정보를 활용하는 타악기 음원 분리 방식보다 우수하지는 않다. 그러나 블라인드 방식의 특성상, 사전 정보를 획득한기에 용이하지 않은 경우, 또는 사전 정보와 현격히 다른 리듬 악기가 연주되는 경우 등에 보다 유연하게 대응할 수 있다.