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안영훈(Ahn, Young-Hun) 한국신재생에너지학회 2009 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2009 No.06
가스하이드레이트는 수소결합을 하는 물분자의 고체상 격자(Lattice)내에 포집되어 들어가는 기체분자로 구성된 결정화합물로서 외형적인 형태는 얼음과 거의 유사하다. 천연가스 하이드레이트 기술의 최대장점으로는 액화천연가스(LNG)는 초저온인 -162?C의 저장조건이 필요하지만 천연가스하이드레이트(NGH)기술은 비교적 온화한 조건인 -15?C에서 천연가스를 고체상태로 저장/이용할 수 있다는 것이다. 천연가스를 -162?C에서 액화시킨 LNG상태로 생산, 수송, 저장하는 경우보다 고체상태인 NGH(Natural Gas Hydrate)로 만들어서 생산, 수송, 저장할 경우 천연가스의 생산, 수송, 저장, 재가스화 등의 일련의 공정과 비교해볼 때 LNG방법보다 약 24%이상의 경비를 절감을 할 수 있다고 보고되어지고 있다. 따라서, 천연가스의 수송 및 저장기술에서의 탁월한 경제성으로 인해 선진국에서는 가스하이드레이트에 대한 활발한 연구가 진행되고 있다. 특히 일본은 5Ton/Day용량의 NGH 생산플랜트를 건설하여 시운전 중에 있다. NGH기술의 주요 활용분야는 대용량의 가스매장량을 요구하여 LNG공정기술을 적용할 수 없는 중소형가스전 또는 한계가스전에 경제적으로 적용하는 해양수송분야와 천연가스 공급망이 갖춰져 있지 못한 지역에 NGH Pellet형태로 수송/재기화하여 활용하는 내륙운송이 분야가 있다. 국내에서는 지식경제부 국책과제인 ETI(Energy Technology Innovation)사업을 시작으로 국가경쟁력 제고 차원에서 이러한 기술의 기반구촉 및 실증화 사업이 진행되고 있다. 주요 내용으로는 NGH Process Flow, Overall NGH Process concept diagram, NGH Carrier outline, NGH Land Transportation chain 등이 포함되어 있다.
김학수(Harksoo Kim),안영훈(An Young Hun),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.1·2
For QA systems to return correct answer phrases, it is very important that they correctly and stably analyze users´ intention. To satisfy this need, we propose a question type classifier (i.e. asking point identifier) for practical QA systems. The classifier uses a hybrid method that combines a statistical method with a rule-based method according to some heuristic rules. Owing to the hybrid method, the classifier can reduce the time to manually construct rules, yield high precision rate and guarantee robustness. In the experiment, we accomplished 80% accuracy of the question type classification. 질의응답 시스템이 올바른 답변을 제시하기 위해서는 사용자의 의도를 정확하고 강건하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 이러한 요구 사항을 만족시키기 위해서 본 논문에서는 실용적 질의응답 시스템을 위한 질의 유형 분류기를 제안한다. 제안된 질의 유형 분류기는 규칙 기반의 방법과 통계 기반의 방법을 접목시킨 하이브리드 방법을 사용한다. 제안된 방법을 사용함으로써 수동으로 규칙을 작성하는 시간을 줄일 수 있었고 정확률을 향상시킬 수 있었으며 안정성을 보장받을 수 있었다. 제안된 방법에 대한 실험에서 질의 유형을 분류하는데 80%의 정확률을 얻었다.
한국어 질의응답시스템을 위한 지지벡터기계 기반의 질의유형분류기
김학수(Harksoo Kim),안영훈(An Young Hun),서정연(Jungyun Seo) 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.5·6
고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 의도를 파악할 수 있는 질의 유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)를 이용한 질의 유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에 자동 문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다. To build an efficient Question-Answering (QA) system, a question type classifier is needed. It can classify user's queries into predefined categories regardless of the surface form of a question. In this paper, we propose a question type classifier using a Support Vector Machine (SVM). The question type classifier first extracts features like lexical forms, part of speech and semantic markers from a user's question. The system usesstatistic to select important features. Selected features are represented as a vector. Finally, a SVM categorizes questions into predefined categories according to the extracted features. In the experiment, the proposed system accomplished 86.4% accuracy. The system precisely classifies question type without using any rules like lexico-syntactic patterns. Therefore, the system is robust and easily portable to other domains.
윤성만(Sung man Yoon),박석천(Seok cheon Park),김현욱(Hyen ug Kim),이광배(Kwang bae Lee),안영훈(Young hun Ahn),임선배(Sun bae Lim),이택희(Teag hee Lee) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2B
네트워크 관리 시스템으로서 네트워크 구성요소의 intelligent화에 따라 좀 더 경제적이고 효율적인 운용보전을 위해 운용보전 시스템(Operation And Maintenance system)을 이용한 운용보건 체제가 구축되고 있다. 본 연구에서는 이동통신망 상에서 정보의 전송을 정확하고 효율적으로 전송하기 위한 HLR용 No.7 접속모듈의 유지보수 및 운용관리 시스템으로서 공통선 신호망 운용방식과 네트워크 관리 시스템의 요구사항 분석을 통해 CMP를 효과적으로 운용, 유지, 관리 하는 OAM 시스템을 개발 하였으며, 성능 테스트를 통해서 CMPOAM 시스템의 올바른 기능 수행 결과를 확인하였다.