• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.665-671
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• 2020

MPEG-I에서는 최대 6자유도(6DoF)를 가지는 몰입형(immersive) 비디오의 압축 표준화를 진행하고 있다. 360 비디오의 전방위 뷰(view)와 함께 움직임 시차(parallax)를 제공하는 3DoF+ 비디오는 고정된 위치에서 상체 움직임 정도의 제한된 공간에서 획득된 여러 뷰 비디오를 사용하여 임의의 원하는 시점의 뷰를 렌더링한다. MPEG-I 비쥬얼 그룹에서는 이러한 3DoF+ 비디오의 압축 표준화를 진행하고 있으며, 그 과정에서 TMIV(Test Model for Immersive Video)라는 시험모델을 개발하고 있다. TMIV에서는 다수의 입력 뷰 비디오들의 중복성을 제거하고 남은 텍스쳐 및 깊이 영상 패치(patch)들을 촘촘히 프레임으로 패킹한 아틀라스(Atlas)를 생성하고 이를 부호화한다. 본 논문은 보다 효율적인 3DoF+ 비디오 부호화를 위해서 작은 크기의 블록들을 제거하는 아틀라스 생성 기법을 제시한다. 제안기법은 TMIV 대비 자연영상과 그래픽 영상에서 각각 0.7%와 1.4%의 BD-rate 비트율 감소의 성능 개선을 보였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권1호
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• pp.145-162
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• 2020

일학습병행제는 국내 평생직업능력개발 체계에서 양적으로는 이미 중요한 한 축을 담당하고 있다. 하지만 기존의 일학습병행제 성과관리 방안들은 대부분 자격연계형 일학습병행제에 초점을 맞추고 있어, 4년제 대학이 담당하는 대학연계형 일학습병행제의 효과적인 성과관리체계구축에 대한 연구가 매우 부족한 실정이다. 본 논문에서는 일학습병행제 계약학과의 질적 내 실화를 이루기 위해, 대학연계형 일학습병행제에 적합한 성과관리체계를 구축하기 위한 방안을 제시한다. 이를 위해, 대학연계형 일학습병행 계약학과의 성과평가 항목 및 지표를 개발하여 성과평가체계를 구축한다. 다음, 국내 학습근로자, 코리아텍 OJT 전담교수, 참여기업의 현장교사 등 다양한 이해관계자집단의 요구를 FGI와 설문조사를 통해 분석하여 현재의 계약학과 운영성과와 특별히 높은 중도탈락률의 원인을 진단한다. 이를 기초로 성과지표별 측정방법을 개발하고, 투입-변환-산출-피드백 구조의 시스템적 성과관리체계를 구축하기 위한 제 방안을 제시한다. 또한 높은 중도탈락률의 개선과 성과향상을 위한 방안을 각 이해관계자 측면에서 제시한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.7061-7070
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• 2015

다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 동시에 고려하여 최적의 입력변수 조건을 찾는 반응표면분석의 세부 분야이다. 가중평균제곱오차(Weighted Mean Squared Error, WMSE) 최소화법은 평균제곱오차의 두 구성 요소인 제곱편차와 분산에 가중치를 부여한 WMSE를 활용하는데, 반응변수별로 WMSE를 구하여 이들을 종합적으로 최소화한다. 지금까지 WMSE 최소화법과 관련하여 개발된 기법은 대부분 의사결정자의 선호도 정보를 문제풀이 이전에 결정할 것을 요구하는 선호도사전제시법에 해당된다. 그러나 현실적으로 의사결정자가 자신의 선호도 정보를 사전에 정확히 제공하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 개선하기 위하여 WMSE 최소화를 위한 선호도사후제시법을 제안한다. 제안된 방법은 의사결정자의 선호도 정보 없이 다수의 비지배적해를 생성한 후, 의사결정자가 생성된 비지배해 중 최고선호해를 선택하는 단계로 진행된다. 제안된 방법은 의사결정자로 하여금 전체 해집합의 트레이드오프 관계를 보다 폭넓은 시각으로 이해한 후 선호도 정보를 제시할 수 있도록 함으로써, 의사결정자의 선호도에 부합하는 최고선호해를 효과적으로 도출할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.397-406
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• 2014

미국의 Jeopardy! 퀴즈쇼와 같은 DeepQA 환경에서 인간을 대신해 컴퓨터가 효과적으로 답하기 위해서는, 광범위한 지식베이스와 빠른 시공간 추론 능력이 요구된다. 본 논문에서는 대표적인 병렬 분산 컴퓨팅 환경인 맵리듀스 프레임워크를 이용해, 새로운 방향 및 위상 관계를 효율적으로 추론할 수 있는 대용량 공간 추론 알고리즘을 제시한다. 이 추론 알고리즘은 CSD-9 방향 관계들과 RCC-8 위상 관계들을 포함한 대용량 공간 지식베이스를 입력으로 가정하며, 이로부터 새로운 방향 관계와 위상 관계들을 추론해내기 위해 지식베이스에 대한 경로 일관성 검사와 교차 일관성 검사를 수행한다. 맵리듀스 프레임워크의 원리에 따라 추론 계산의 병렬성을 극대화하기 위해, 맵 단계에서는 대용량의 지식베이스를 다수의 노드들에 효과적으로 분할하여 분산시키고, 리듀스 단계에서는 분산된 지식베이스들로부터 새로운 공간 지식을 유도하도록 공간 추론 알고리즘을 설계하였다. 본 연구에서는 맵리듀스 프레임워크로 구현한 대용량 공간 추론기와 샘플 공간 지식 베이스를 이용한 실험들을 수행하고, 이를 통해 본 논문에서 제안한 대용량 공간 추론기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권6호
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• pp.333-340
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• 2014

많은 인터넷 사용자들은 다수의 인증 정보를 기억해야 하는 불편함 때문에, 보안상의 취약점에도 불구하고 동일하거나 매우 유사한 패스워드 및 ID를 여러 사이트에서 재사용하려는 성향을 보인다. 본 논문에서는 안전한 휴대 저장장치로 스마트카드를 활용하여, 랜덤하게 생성한 다수의 (ID, 패스워드) 쌍들을 사용자가 기억할 필요 없이 안전하게 저장 및 검색, 갱신할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 사이트의 (ID, 패스워드) 쌍 정보를 스마트 카드의 메모리 및 별도의 원격 서버에 분할하여 보관하기 때문에, 스마트카드의 분실 또는 도난에도 안전하다. 또한 제안 기법에는 원격 서버의 정보를 삭제하는 기능이 포함되어 있어서, 스마트카드 분실 및 메모리의 해킹이 의심되는 상황에서도 공격자가 스마트카드 소유자의 어떠한 (ID, 패스워드) 쌍도 구해내지 못하도록 막을 수 있다. 제안 기법을 적용할 경우 사용자는 (ID, 패스워드) 정보를 얻기 위해 접근을 원하는 사이트 정보와 패스프레이즈를 스마트카드에 입력해야 하나, 이 정도의 추가 부담은 ID와 패스워드를 자유롭게 선택할 수 있음에도 그것들을 전혀 기억할 필요가 없다는 장점을 고려할 때 감내할 수준이내라고 판단한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.414-419
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• 2020

본 연구에서는 사장교의 케이블 가속도계로부터 확보한 방대한 계측데이터의 활용을 확대하고자 인공지능 기반의 케이블 장력 추정 모델을 개발하였다. 케이블 장력 추정 모델은 진동법에 따른 장력 추정 과정에서 고유진동수를 판정할 수 있는 알고리즘을 핵심으로 하며 학습데이터 구성에 적합하고 판정 결과에 대한 성능이 확보될 수 있도록 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되는 인공신경망(Artificial Neural Network)을 적용하였다. 인공신경망의 학습데이터는 케이블 가속도 계측데이터를 진동수로 변환 후 구성하였으며 고유진동수를 중심으로 일정한 패턴을 갖는 특성을 활용하여 기계학습을 진행하였다. 학습데이터 구성 시 다수 패턴의 고유진동수를 대표할 수 있도록 다양한 크기의 진폭을 갖는 진동수를 사용하고 일정 수준으로 진동수를 누적하여 사용할 경우 고유진동수에 대한 판정 성능이 개선됨을 확인하였다. 장력 추정 모델의 성능을 판단하기 위해 계측분석 기술자에 의해 추정한 장력의 관리기준과 비교하였다. 케이블 가속도계로부터 확보한 139개의 진동수를 입력값으로 사용하여 검증을 수행한 결과 실제 정답과 유사하게 고유진동수를 판정하였고 고유진동수에 의해 케이블의 장력을 추정한 결과는 96.4%의 수준으로 관리기준에 부합하는 결과를 보여주고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
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• pp.24-29
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• 2006

본 논문에서는 광대역 통신 방송 융합 서비스 제공을 고려한 WDM 메트로 링 망을 위한 매체 접근 제어(Medium Access Control; MAC) 프로토콜의 성능을 분석한다. 현재 인터넷은 통신 방송 융합 망으로 진화하고 있으며 다양한 트래픽 특성을 갖는 서비스가 액세스 망에서 메트로 망으로 유입되고 있다. 그러나 기존 메트로 망의 MAC 프로토콜은 이러한 망 환경 변화를 고려하지 않고 단순하고 동일한 트래픽만을 고려하여 성능을 분석하였다. 따라서 본 논문에서는 메트로 링에 연결된 액세스 노드의 입력 트래픽을 Self-Similar와 Poisson 트래픽으로 분류하여 기존 MAC 프로토콜의 성능을 분석하고 평가한다. 메트로 링 망에 연결된 액세스 노드는 이 두 종류의 트래픽 중에서 하나를 망에 유입하며 채널을 공유하는 노드 수에 따라서 다양한 트래픽 환경이 고려된다. WDM 메트로 링망의 기본 MAC 프로토콜은 CSMA/CA(Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance)이며, 패킷을 빈 슬롯에 전송하고 송신지에서 패킷을 제거하는 SS (Source-Stripping) 기반으로 운용된다. 본 논문에서는 SS 방식으로 생성된 빈 슬롯을 바로 패킷 전송에 이용하는 방식과 그렇지 않은 방식을 각각 1-Persistent와 non-Persistent로 분류하고 MAC 프로토콜을 분석하여 기존 방식의 장 단점을 비교한다. 또한 전송 공정성과 처리율을 같이 고려하여 적용할 수 있는 확률 기반 p-Persistent MAC 프로토콜도 분석하였으며 시뮬레이션을 통하여 각 프로토콜을 노드 처리율, 전송 지연, 패킷 손실률, 전송 공정성 관점에서 비교하고 평가한다.y 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.85-92
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• 2017

최근 영상감시 분야에서는 영상에서 움직이는 사람을 탐지하고, 탐지된 사람의 행위를 분석하는 방식에 딥러닝 기반 학습방법이 적용되기 시작했다. 이러한 지능형 영상분석 기술을 적용할 수 있는 분야 중 하나인 인간 행위 인식은 객체를 탐지하고 탐지된 객체의 행위를 인식하기 위해 신체 키포인트를 검출 하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 RGB-D 정보를 이용한 객체 탐지 기반의 신체 키포인트 검출 방법을 제시한다. 먼저, 두 대의 카메라로 생성된 색상정보와 깊이정보를 이용하여 이동하는 객체를 배경으로부터 분할하여 탐지한다. RGB-D 정보를 이용하여 탐지된 객체의 영역을 재조정하여 생성된 입력 데이터를 한 사람의 자세 추정을 위한 Convolutional Pose Machines(CPM)에 적용한다. CPM을 이용하여 한 사람당 14개의 신체부위에 대한 신념 지도(Belief Map)를 생성하고, 신념 지도를 기반으로 신체 키포인트를 검출한다. 이와 같은 방법은 키포인트를 검출할 객체에 대한 정확한 영역을 제공하게 되며, 개별적인 신체 키포인트의 검출을 통하여 단일 신체 키포인트 검출에서 다중 신체 키포인트 검출로 확장 할 수 있다. 향후, 검출된 키포인트를 이용하여 인간 자세 추정을 위한 모델을 생성할 수 있으며 인간 행위 인식 분야에 기여 할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제1권2호
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• pp.40-46
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• 2012

본 논문은 비전 기반 신체 제스처 인식 결과를 입력인터페이스로 사용하는 상호작용 콘텐츠에 대해 기술한다. 제작된 콘텐츠 는 아시아의 공통문화요소인 도깨비를 소재로 사용하여 지역 문화에 친숙하게 접근할 수 있도록 하였다. 그리고 콘텐츠를 구성 하는 시나리오는 도깨비와의 결투장면에서 사용자의 제스처 인식을 통해 결투를 진행하므로 사용자는 자연스럽게 콘텐츠 시나리오에 몰입할 수 있다. 시나리오의 후반부에서는 사용자는 시간과 공간이 다른 다중의 결말을 선택할 수 있다. 신체 제스처 인식 부분에서는 키넥트(KINECT)를 통해 얻을 수 있는 각 신체 부분의 3차원좌표를 이용하여 정지동작인 포즈를 활용한다. 비전기반 3차원 인체 포즈 인식 기술은 HCI(Human-Computer Interaction)에서 인간의 제스처를 전달하기 위한 방법으로 사용된다. 특수한 환경에서 단순한 2차원 움직임 포즈만 인식할 수 있는 2차원 포즈모델 기반 인식 방법에 비해 3차원 관절을 묘사한 포즈모델은 관절각에 대한 정보와 신체 부위의 모양정보를 선행지식으로 사용할 수 있어서 좀 더 일반적인 환경에서 복잡한 3차원 포즈도 인식할 수 있다는 장점이 있다. 인간이 사용하는 제스처는 정지동작인 포즈들의 연속적인 동작을 통해 표현이 가능하므로 HMM을 이용하여 정지동작 포즈들로 구성된 제스처를 인식하였다. 본 논문에서 기술한 체험형 콘텐츠는 사용자가 부가적인 장치의 사용 없이 제스처 인식 결과를 입력인터페이스로 사용하였으며 사용자의 몸동작만으로 자연스럽게 콘텐츠를 조작할 수 있도록 해준다. 본 논문에서 기술한 체험형 콘텐츠는 평소 접하기 어려운 도깨비를 이용하여 사용자와 실시간 상호작용이 가능케 함으로써 몰입도와 재미를 향상시키고자 하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제21권6호
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• pp.113-125
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• 2017

본 연구는 전산실험을 통해 중규모 건물에 설치한 수동형 TMD의 매개변수에 대한 가중 다목적 최적화 설계를 다루고 있다. MATLAB으로 수치 시뮬레이션 코드를 작성함으로써 지진하중에 대한 동적응답을 파악하였으며 중심합성계획법과 반응표면법으로 구성한 전산실험을 기반으로 하는 가중 다목적 최적화 기법을 적용하여 TMD의 최적 동조 매개변수를 찾고자 하였다. 본 연구에서는 10층 건물을 대상으로 El Centro를 벤치마크 지진으로 가진하여 반응모델을 생성하고, AHP를 이용하여 반응변수 사이의 상대적 중요도를 산출한 후 가중다목적최적화 설계를 실시하였다. 본 연구의 방법으로 최적화된 매개변수를 가진 TMD는 지진 응답을 효과적으로 저감하였다. El Centro 지진이 작용하는 경우 RSM 기반 가중 다목적 최적설계방법으로 최적화한 TMD의 진동수 응답과 최상층 평균제곱변위는 비제진시보다 각각 31.6%와 82.3% 향상되었고, 모든 적용 지진에서 기존 설계법보다 동등 또는 이상의 성능을 가진 것으로 확인되었다.