• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.543-557
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• 2021

에어로솔은 입자의 크기와 조성 및 관측센서에 따라 상이한 분광특성을 보이기 때문에, 다양한 센서의 에어로솔 산출물에 대한 비교분석이 반드시 필요하다. 그러나, 우리나라에서 다종위성의 공식적인 AOD (Aerosol Optical Depth) 산출물을 대상으로 수년간의 자료를 수집하여 정확도 비교평가를 수행한 사례는 아직 보고된 바가 없다. 이에, 본 연구에서는 2015년 1월부터 2019년 12월까지 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), VIIRS (Visible Infrared Imaging Radiometer Suite), Himawari-8, Sentinel-3 AOD 산출물과 AERONET (Aerosol Robotic Network) 지상 태양광도계 자료의 비교분석을 통하여 위성 AOD의 성능을 평가하고, 계절적 및 지리적 차이에 따른 정확도 특성을 분석하였다. 오랜 기간 축적되어온 산출 기술에 MAIAC (Multiangle Implementation of Atmospheric Correction) 알고리듬을 추가하여 최적화된 MODIS 산출물이 가장 높은 정확도를 나타냈고(CC=0.836), VIIRS와 Himawari-8이 그보다 약간 낮은 정도의 성능을 보였으며, Sentinel-3는 비교적 최근에 발사되어 알고리듬 최적화가 아직 덜 이루어진 관계로 정확도가 낮게 나타났다. MODIS, VIIRS, Himawari-8 AOD 산출물은 계절에 따라, 그리고 도시/비도시에 따라 별다른 정확도 차이를 보이지는 않았지만, 일부 해안지역에서는 혼합화소 문제로 인하여 약간 정확도가 떨어지는 경우도 존재했다. AOD는 위성영상 대기보정의 핵심 인자이기 때문에, 본 연구의 AOD 비교평가는 향후 국토위성, 농림위성 등의 대기보정 연구에도 중요한 참고자료가 될 것으로 사료된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.113-132
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• 1999

국내에서는 근래에 들어, 다양한 지반조건 및 현장여건을 지닌 지하굴착 및 사면보강 등의 현장에 쏘일네일링 공법의 적용이 점차 확대되어 왔다. 또한 쏘일네일링 공법의 설계는 일반적으로, 한계평형적 해석방법에 의거해 보강토체의 활동에 대한 소요안전율을 만족하는 단면을 우선 결정한 다음, 수치해석 프로그램을 이용하여 이 단면 전면벽체에서 예상되는 최대변위를 추가로 확인하는 비교적 단순화된 과정을 통해 이루어져 왔다. 그러나 쏘일네일링 공법의 경우 관련 설계변수가 비교적 다양한 특징을 지니고 있으며, 따라서 이와 같은 설계변수들 사이의 상호 연관성을 고려하는 보다 합리적인 설계법 제시 차원의 노력이 지속적으로 요구되는 실정이다. 이외에도 원지반 흙의 비등방성, 채취시료의 교란 정도 및 측정상의 오차 등 설계에 적용되는 각종변수가 지니고 있는 불확실성 등을 감안할 때, 현재 시점에서는, 축적된 다양한 현장의 계측자료를 수집하여 관련 설계변수 사이의 상호 연관성을 체계적으로 분석하려는 노력과 더불어 신뢰성 있는 효율적인 기법을 이용하여 경제성이 강조되는 최적화 설계 차원의 노력도 요구되는 시점으로 판단된다. 이와 같은 목적의 일환으로, 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 쏘일네일링 굴착벽체 시스템의 시공비용 최소화를 위한 최적설계기법을 제시하였으며, 또한 제시된 최적설계기법의 전제조건중의 하나로 고려되는 숏크리트 전면벽체의 발생변위를 합리적으로 예측하기 위해 인공신경망 이론을 도입하였다. 다양한 비교.분석과 더불어, 최종적으로는 제시된 쏘일네일링 굴착벽체 시스템 최적화 기법의 적합성 여부를 종합적으로 확인하기 위해, 실제 시공이 이루어진 현장의 설계단면과 제시기법에 의거해 최적화된 설계단면을 서로 비교.분석하였다.칠음 정도의 정량화 작업을 연구한 것이다.M SDS와 117mM $SOFTANOL\circledR-90$의 Log $K_m$은 각각 2.95-3.76, 2.95-3.49의 값을 나타내었다. 또한 SDS와 $SOFTANOL\circledR-90$의 경우 Log $K_m과\; Log\; K_{ow}$는 선형적인 관계를 보였다. 계면활성제 용액에서 BTEX의 분배 개념은 지반내 포집되어 있는 소수성 유기 오염물의 제거를 통한 지반복원과 효율성 평가에 중요한 역할을 할 것이다.largely ignored since the introduction of western medical science, and was considered something used only by the aged or the uneducated. Moreover, Health concerned practices and customary traditional therapy have been discarded in the clinical medicine as "unscientific" or "unsystematic". As described above, it is true that Korean nursing has developed in the quantitative aspect only adhering to western nursing intervention. Now it is the time to stop to hold ourself and to look back our past. To find and develop the originality of Korean nursing to

• 벤처창업연구
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• 제10권2호
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• pp.85-96
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• 2015

창조경제의 핵심은 개개인들의 역량을 경제적 가치로 연결하는데 있다. 개인들의 경제가치 창출에 있어 여성은 중요한 역할을 한다. 남성들은 이미 다수가 경제활동인구로 활동을 하고 있는데 반해 비경제활동인구의 여성들을 경제활동인구로 전환시켰을 때 더 큰 경제효과를 기대할 수 있기 때문이다. 국내의 경우 우수한 여성인력들이 실제 경제활동에 참여하지 못하고 사장되어 있어 여성사회참여도 여성경제활동률 등이 OECD 국가 중 최하위권에 머물러 있다. 창업은 새로운 일자리 창출에 효과적인 접근방법 중 하나이다. 뿐만 아니라 여성 근로자를 충분히 이해하고 배려할 수 있는 여성창업자의 증가는 여성일자리 창출로 이어져 창업과 취업의 고른 성장을 이끌며 여성의 경제참여율을 높일 수 있을 것으로 기대된다. 여성의 경제활동을 높이는 방안을 찾는 근간을 마련하기 위해 본 연구에서는 창업, 성장, 회수, 재투자/재도전이 선순환 되는 창업생태계 중 창업자의 심리적특성과 창업지원기관의 창업교육 그리고 창업환경이 창업의지에 영향을 미치는지 살펴보고, 창업환경이 조절효과를 갖고 있는지를 확인하였다. 고학력자와 경력자 등의 우수인력을 다시 사회로 끌어내기 위해 연구의 대상은 정규교육과정에 있는 학생이 아닌 경력단절여성으로 한정지어 진행하였다. 연구의 실증분석 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 경력단절 여성의 심리적특성, 창업교육, 창업환경이 창업 의지에 영향을 미치는데 있어 모두 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 둘째, 심리적특성과 창업교육이 창업의지에 영향을 미치는데 있어 창업환경이 조절효과로서 유의한 영향을 미쳤다. 경력단절여성의 경우 경력의 단절과 개인 네트워크의 단절이 함께 일어나게 되면서 심리적으로 위축되고 교육의 기회에서 배제되고 있다. 본 연구에서는 심리적특성, 창업교육, 창업환경 등의 창업생태계가 여성의 창업의지에 영향을 미치고 있음 확인하였다. 정부는 창업생태계의 기반을 조성하기 위해 다양한 지원사업을 적극 추진 중에 있다. 그 중 경력단절 여성의 개인네트워크 구축이나 여성창업에 대한 주변인들의 인식을 긍정적으로 전환시킬 수 있는 창업환경 조성에 대한 노력을 보탠다면 더욱 효율적인 결과를 얻을 수 있을 것으로 예상된다. 또한 이들의 경제활동 복귀를 돕기 위해 심리적특성을 고려하며, 창업교육을 통해 창업의지를 높이는 일에 역점을 두어 경력단절여성창업활성화 및 사회 재 참여율 증가를 가져 오는데 앞장서야 할 것이다. 구체적인 정책 방안 수립을 위해 후속연구를 통해 창업생태계의 다양한 요인들을 더 살펴보고 하위 요인들이 어떻게 영향을 미치는지에 대한 심도 깊은 후속 연구가 꾸준히 배출되었으면 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권5호
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• pp.811-827
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• 2018

본 연구의 목적은 다중시기 원격탐사 자료를 이용한 작물분류에서 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘의 비교에 있다. 이를 위해 전라남도 해남군과 미국 Illinois 주의 작물 재배지를 대상으로 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘에 대해 (1) 하이퍼파라미터와 (2) 훈련자료의 크기에 따른 영향을 비교 분석하였다. 비교 실험에는 기계학습 알고리즘으로 support vector machine(SVM)을 적용하고 딥러닝 알고리즘으로 convolutional neural network(CNN)를 적용하였다. 특히 CNN에서 2차원의 공간정보를 고려하는 2D-CNN과 시간차원을 확장한 구조의 3D-CNN을 적용하였다. 비교 실험 결과, 다양한 하이퍼파라미터를 고려해야 하는 CNN의 경우 SVM과 다르게 두 지역에서 정의된 하이퍼파라미터 값이 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 모델 최적화에 많은 시간이 소요되지만 최적화된 CNN 모델을 다른 지역으로 확장할 수 있는 전이학습의 적용 가능성이 높을 것으로 판단된다. 다음 훈련자료 크기에 따른 비교 실험 결과, SVM 보다 CNN에서 훈련자료 크기의 영향이 큰 것으로 나타났는데 특히 다양한 공간특성을 갖는 Illinois 주에서 이러한 경향이 두드러지게 나타났다. 또한 Illinois 주에서 3D-CNN의 분류 성능이 저하되는 것으로 나타났는데, 이는 모델 복잡도가 증가하면서 과적합의 영향이 발생한 것으로 판단된다. 즉 모델의 훈련 정확도는 높지만 다양한 공간특성이나 입력 자료의 잡음 효과 등으로 오히려 분류 성능이 저하된 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상 지역의 공간특성을 고려해 적절한 분류 알고리즘을 선택해야 하는 것을 의미한다. 또한 CNN에서 특히, 3D-CNN에서 일정 수준의 분류 성능을 담보하기 위해 다량의 훈련자료 수집이 필요하다는 것을 의미한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권1호
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• pp.88-95
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• 2002

1985년 N. Koblitz와 V. Miller가 각각 독립적으로 제안한 타원곡선 암호시스템(ECC : Elliptic Curve Cryptosystems)은 보다 짧은 비트 길이의 키만으로도 다른 공개키 시스템과 동일한 수준의 안전도를 유지할 수 있다는 장점을 인해 IC 카드와 같은 메모리와 처리능력이 제한된 하드웨어에도 이식가능 하다. 또한 동일한 유한체 연산을 사용하면서도 다른 타원곡선을 선택할 수 있어서 추가적인 보안이 가능하기 때문에 고수준의 안전도를 유지하기 위한 차세대 암호 알고리즘으로 각광 받고 있다. 본 논문에서는 효율적인 타원곡선 암호시스템을 구현하는데 있어 가장 중요한 부분 중 하나인 타원곡선 상의 점을 고속으로 연산할 수 있는 전용의 기저체 연산기 구조를 제안하고 실제 구현을 통해 그 기능을 검증한다. 그리고 기저체 연산의 면밀한 분석을 통해 역원 연산기의 하드웨어 구현을 위하여 최적인 단위 연산항의 도출에 기반을 둔 효율적인 방법론을 제시하고, 이를 바탕으로 현실적인 제한 조건하에서 구현 가능한 수준의 게이트 수를 가지는 고속의 역원 연산기 구조를 제안한다. 또한, 본 논문에서는 제안된 방법론을 바탕으로 실제 구현된 설계회로가 기존 논문에서 비해 게이트 수는 약 8.8배가 증가하지만, 승법연산 속도는 약 150배, 역원연산 속도는 약 480배 정도 향상되는 우수한 연구 결과가 얻어짐을 보인다. 이것은 병렬성을 적용함으로서 당연히 얻어지는 속도면에서의 이득을 능가하는 성능으로, 본 논문에서 제안한 구조의 우수성을 입증하는 결과이다. 실제로, 승법 연산기의 속도에 관계없이 역원연산의 수행시간은 [lo $g_2$(m-1)]$\times$(clock cycle for one multiplication)으로 최적화가 되며, 제안한 구조는 임의의 유한체 $F_{2m}$에 적용가능하다. 제안한 전용의 연산기는 암호 프로세서 설계의 기초자료로 활용되거나, 타원곡선 암호 시스템 구현시 직접 co-processor 형식으로 임베드 되어 사용할 수 있을 것으로 사료된다.다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권2A호
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• pp.152-161
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• 2007

IEEE 802.11 Wireless Local Area Networks (WLANs)는 광대역 무선 인터넷 접속기술로 널리 이용되고 있으며 WLAN을 기반으로 하는 음성 서비스(VoWLAN)와 같은 새로운 응용들이 등장하고 있다. VoWLAN서비스들은 휴대형 장치를 통해 서비스가 되며 베터리 전력을 이용해서 동작하는 휴대형 장치들을 위해 사용 전력을 최소화하여 대기시간을 최대화하는 기술이 필수적이다. 그러나 IEEE 802.11 WLAN 규격은 VoWLAN 서비스와 관련하여 사용 전력을 최적으로 이용하는 동작을 지원하지 않는다. 본 논문에서 페이징, idle 핸드오프 및 지연 핸드오프로 구성되는 새로운 Idle Mode operation을 제안한다. Idle mode operation를 기반으로 동작하는 모바일 호스트는 미리 정의되어 있는 페이징 영역내에서는 핸드오프를 하지 않는다. 모바일 호스트가 새로운 페이징 영역으로 진입할 때에만 최소한의 호처리 신호를 발생시키는 idle 핸드오프를 수행한다. 기존의 IEEE 802.11 WLAN은 idle mode를 지원하지 않기 때문에 Power Saving Mode (PSM)과 IP paging 기법을 동시에 이용해 왔으나 전력소비 효율이 좋지 못하였다. 본 논문은 구현을 통하여 새롭게 제안한 방식인 idle mode operation이 실현가능 함을 증명하고 기존의 방식과 비교하여 전력소비 효율이 더 뛰어남을 보인다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권3호
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• pp.82-90
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• 2011

마이크로프로세서의 발전과 함께 멀티코어 시스템은 점차 보편화 되어가고 있다. 이러한 하드웨어 성능향상 패러다임의 변화로 인해 소프트웨어의 성능향상을 위해서는 기존의 싱글 스레드 어플리케이션들을 멀티 스레드 어플리케이션들로 교체하는 과정이 필수적이다. 멀티 스레드 어플리케이션 개발의 복잡성 때문에, 성능모니터링 도구는 어플리케이션의 성능 최적화를 지원하기에 유용한 도구로 사용된다. 기존의 성능모니터링 도구는 사용의 편의성이나 실시간성의 지원보다는 성능 측정 자체에 초점이 맞춰져 있다. 실시간 성능 모니터는 멀티 스레드 어플리케이션이 수행하는 동안 나타나는 문제점을 파악하는 것 뿐 아니라 실시간으로 어플리케이션의 동작 상태를 개발자가 확인 할 수 있기 때문에 단순한 성능 지표들만으로 문제점의 원인을 찾아내야하는 비 실시간 성능 모니터에 비해 효과적인 도구로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 멀티코어 시스템을 위한 실시간 성능모니터링 도구인 RMPM(Real-time Multi-core Performance Monitor)를 제안하고 성능 측정 주기로 인한 오버헤드와 정확성 사이의 관계를 비교하여 최적의 측정 주기를 결정하였다. 제안한 성능모니터는 전체시스템의 CPU 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 사용량 뿐아니라 시스템의 코어별, 어플리케이션의 스레드별 부하 분산상태를 나타낼 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.11-21
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• 2020

암을 제외한 한국인의 가장 높은 사망원인은 심뇌혈관질환으로 사망원인의 24%를 차지한다. 현재 국내 환자의 심혈관질환의 위험도 산출은 프레밍험 위험지수를 기반으로 하지만, 국외의 가이드라인에 의존하고 있어 정확도가 떨어지는 편이며, 뇌혈관질환의 예측에 대한 위험도는 산출할 수 없다. 심뇌혈관질환은 예방을 위한 조기증상들의 특징 분석이 어려워 질환예측이 힘들며, 한국인에 적합한 예측 방법이 필요하다. 본 연구의 목적은 심뇌혈관질환 데이터를 이용하여, 특징집합 IG-MLP 평가 기반의 특징선택 방법론을 시뮬레이션 하여 검증하는 것이다. 제안하는 방법은 제4~7기 국민건강영양조사 원시자료를 이용한다. 심뇌혈관질환의 예측에 중요한 특징들을 선별하기 위해, 속성들의 심뇌혈관질환에 대한 정보이득-다층신경망을 이용한 분석을 실시하며, 최종적으로 선별된 특징을 이용한 심뇌혈관질환 예측 모델을 제공한다. 제안하는 방법으로 한국인의 심뇌혈관질환에 관련된 중요한 특징들을 찾을 수 있으며, 최적화된 특징들로 구성된 예측 모델은 한국인에 대해 더욱 정확한 심뇌혈관 예측을 할 수 있다.

• 분석과학
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• 제24권6호
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• pp.544-555
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• 2011

본 연구는 농약류에 대하여 구조-활성의 정량적 관계(QSAR)를 이용하여 무지개 송어(학명: Oncorhynchus mykiss)의 급성 독성을 예측-분석하는 과정을 수행하였다. 모델 구현을 위해 사용된 275종의 농약류에 대한 수중 독성(96h $LC_{50}$) 값은 DEMETRA프로젝트의 데이터를 사용하였다. 예측 모델에 사용된 2차원 분자 표현자는 PreADMET프로그램으로부터 계산을 하였고, 선형 (다중 선형 회귀 방법)모델과 비선형(서포트 벡터 머신, 인공 신경망) 학습 방법들은 실험값과 예측값의 적합도를 고려하여 최적화 되었다. 데이터 전처리 과정을 거친 뒤에, 5묶음 교차 검증과정을 포함한 모집단 기반 전진 선택법을 통해서 각 학습 방법의 최적의 표현자 집합을 결정하였다. 가장 좋은 결과는 SVM 방법 ($R^2_{CV}$=0.677, RMSECV=0.887, MSECV=0.674) 이었고, EU의 규제 기준에 따른 분류에서는 87%의 정확도를 나타내었다. MLR방법을 통해서는 무지개 송어의 급성 독성에 대하여 독성을 나타내는 농약류의 구조적 특징과 지질 층과의 상호작용을 설명할 수 있었다. 개발된 모든 모델들은 5묶음 교차 검증과 Y-scrambling test을 통해 검증되었다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.43-58
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• 2014

최근 정보기술의 발전으로 복잡하고 방대한 양의 주가 데이터에 대한 실시간 분석이 가능해지면서 인공지능 기법을 활용해 주식 시장의 등락을 예측하고, 이를 기반으로 매매 거래를 수행하는 트레이딩 시스템에 대한 세간의 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 이러한 트레이딩 시스템의 시장 예측 알고리즘으로 활용될 수 있는 새로운 주식 시장 등락 예측 모형을 제시한다. 본 연구의 제안 모형은 ${\pi}$-퍼지 논리를 이용해 모든 입력변수의 차원을 low, medium, high로 퍼지변환한 입력값을 대상으로 Support Vector Machine(SVM)을 적용하여 익일 시장의 등락을 예측하도록 설계되었다. 그런데 이 경우 입력변수의 수가 3배로 늘어나기 때문에, 적절한 입력변수의 선택이 요구된다. 이에 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 활용하여 입력변수 선택 집합을 최적화하도록 하였으며, 동시에 ${\pi}$-퍼지 논리 및 SVM에 적용되는 조절 파라미터들의 값도 함께 최적화 하도록 하였다. 모형의 성능을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 2004년부터 2013년까지의 10년치 국내 주식시장 데이터를 기반으로 한 KOSPI 200 지수의 등락 예측에 제안모형을 적용해 보았다. 이 때, 비교모형으로 로지스틱 회귀모형, 다중판별분석, 의사결정나무, 인공신경망, SVM, 퍼지SVM 등도 함께 적용시켜 성과를 정밀하게 검증해 보고자 하였다. 그 결과, 제안모형이 예측 정확도는 물론 투자수익률(Return on Investment) 측면에서도 다른 모든 비교모형들에 비해 월등히 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.