• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.973-976
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• 2015

정보기술과 인터넷의 발전과 함께 학술적 정보 서비스도 서지 정보 위주에서 디지털화를 통해 단순 문자 서비스에서 여러 전자적 형태로 서비스되고 있다. 최근에는 학술정보 서비스의 다양화 및 정보 전달 제고와 이용자의 가독성을 높이기 위해 학술정보 시각화 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 학술지 정보가 XML로 출판되면서 XML 데이터 가공을 통해 시각화 서비스가 한층 수월하게 되었다. 국내 XML 기반 학술지 원문을 서비스하는 KPubS 사이트에 대한 학술정보 시각화 기법을 적용한 사례 연구를 통해 학술정보 서비스의 다양성 및 품질 제고뿐만 아니라 향후 XML 데이터 기반 시각화 서비스 활성화 및 모델을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1245-1248
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• 2012

반도체와 LCD 산업분야, 나노급 공정 및 검사기술이 요구되는 산업분야의 수요증가에 따라 초정밀 가공/생산/검사 장비를 설치, 운용하는 FAB. 구조물의 설계요구가 증대되고 있으며, 건물의 환경진동 규제치도 강화되고 있는 실정이다. 이와 같은 대형 구조물에서의 서브 마이크로 수준의 미진동(微振動)을 제어하는 문제는 진동 응답을 결정하는 구조와 재료가 복잡하고 다양한 형태를 갖고 있는 반면, 다루어야 할 동적 응답은 극한적으로 작은 마이크로 이하의 값을 다루어야 하기 때문에 매우 어렵다. 따라서 기존에 이용되고 있는 해석과 실험의 결과만으로는 신모델 설계에 적용하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 실험적 데이터와 경험적 데이터들을 기반으로 구축된 데이터베이스를 이용하여 새로운 초정밀 FAB. 동적 구조 설계 시스템을 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.868-871
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• 2012

반도체와 LCD 산업 분야, 나노급 공정 및 검사 기술이 요구되는 산업 분야의 수요 증가에 따라 초정밀 가공/생산/검사 장비를 설치, 운용하는 FAB. 구조물의 설계 요구가 층증대 되고 있다. 이에 따라 건물의 환경진동 규제치도 강화되고 있는 실정이다. 이와 같은, 대형 구조물에서 서브마이크로 수준의 미진동(微振動)을 제어하는 문제는 여전히 어려운 과제로 남아 있다. 이는 진동 응답을 결정하는 구조와 재료가 복잡하고 다양한 형태를 갖고 있는 반면, 다루어야 할 동적 응답은 극한적으로 작은 마이크로(micro) 이하의 값을 다루어야 한다. 그러므로, 기존에 이용되고 있는 해석과 실험의 결과만으로는 신모델 설계에 적용하는 것은 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 영역의 경험적 데이터물을 체계적인 데이터베이스로 구축하여 새로운 동적 구조 설계 기술의 기반을 제공하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.211-212
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• 2011

스트림 프로세싱 시스템은 실시간 데이터 수집 장치와 대규모 분산 컴퓨팅 환경이 결합되어 데이터 생성과 가공을 통하여 다수의 결과를 병렬적으로 도출하는 분산 프로그래밍 모델이다. 본 논문에서는 프로세스간에 필수적으로 요구되는 유입데이터 버퍼 관리에 초점을 두고 있다. 데이터의 유입률에 따라 동적으로 분석 프로세스를 확장시킴으로서 프로세스간 버퍼의 크기를 제어하는 기법을 제안하며 시뮬레이션을 통하여 성능 분석을 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.212-215
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝의 CNN(Convolution Neural Network) 학습을 통하여 악성코드를 실행시키지 않고서 악성코드 변종을 패밀리 그룹으로 분류하는 방법을 연구한다. 먼저 데이터 전처리를 통해 3가지의 서로 다른 방법으로 악성코드 이미지와 메타데이터를 생성하고 이를 CNN으로 학습시킨다. 첫째, 악성코드의 byte 파일을 8비트 gray-scale 이미지로 시각화하는 방법이다. 둘째, 악성코드 asm 파일의 opcode sequence 정보를 추출하고 이를 이미지로 변환하는 방법이다. 셋째, 악성코드 이미지와 메타데이터를 결합하여 분류에 적용하는 방법이다. 이미지 특징 추출을 위해서는 본고에서 제안한 CNN을 통한 학습 방식과 더불어 3개의 Pre-trained된 CNN 모델을 (InceptionV3, Densnet, Resnet-50) 사용하여 전이학습을 진행한다. 전이학습 시에는 마지막 분류 레이어층에서 본 논문에서 선택한 데이터셋에 대해서만 학습하도록 파인튜닝하였다. 결과적으로 가공된 악성코드 데이터를 적용하여 9개의 악성코드 패밀리로 분류하고 예측 정확도를 측정해 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.319-320
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• 2022

본 논문에서는 '지능형 해상교통정보 서비스'로 축적된 선박 위치데이터를 가공하여 선박의 조우상황 데이터를 추출하고 분석하였다. 선박의 위치, 침로, 속력을 통해 TCPA, DCPA와 선박간 거리를 계산함으로써 선박의 충돌위험 인지 후 회피 상황에서 보이는 데이터의 형태와 분포를 분석하였다. 추후 상대방위와 SOG가 TCPA 변화량에 미치는 영향에 대한 연구가 진행되면, 실제 사용자의 충돌위험 판단과 근접한 충돌위험도 분석 모델로 활용할 수 있을 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.13-14
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• 2023

집중 안전 점검의 대상인 노후 건축물에서 균열은 건물의 안전도를 점검할 수 있는 지표이다. 안전 점검에 드론을 활용하면서 고해상도의 드론 기반 균열 이미지 수집이 가능해졌고, 육안이 아닌 AI기반으로 균열을 탐지, 구획화할 수 있다. 본 연구에서는 주변 사물과 배경에 구애받지 않고 안전 점검이 가능한 구획화 알고리즘을 제안한다. METU와 POC데이터셋을 가공하여 데이터셋을 구축하고, 이를 바탕으로 ResNet50을 통해 균열과 유사한 배경을 분류하였으며, 균열 구획화 모델을 선정하여 DesneNet201-UNet++으로 mIoU 82.27%를 달성하였다. 본 연구는 노후 건축물 안전 점검에 필요한 균열 폭 추정에 도움이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2022.10a
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• pp.85-86
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• 2022

화재 발생 시 많은 인명 및 재산피해가 발생하는 물류시설의 경우 이러한 화재안전성 강화가 필요하며 이를 위해서는 현장조사를 기반으로 하는 기초데이터 수집과 2D CAD및 적재 3D 모델링 데이터 구축 등 종합적인 화재안전 데이터가 필요하다. 이에 본 연구에서는 물류시설 화재안전성 강화를 위해 필요한 기반데이터를 제공하기 위하여 현장조사 데이터를 기반으로 화재안전 DB를 구축하였다. 20개소 이상의 물류시설 현장 데이터를 조사한 결과 유지관리상태가 양호하거나 다소 미흡한 실태를 파악하였다. 이러한 현장 조사 데이터를 기반으로 화재안전정보를 도면화하고 이를 3D 모델링을 통한 데이터셋을 구축하여 화재안전관리 기술개발에 필요한 데이터를 수집 및 가공하여 제공하였으며, 이를 통해 향후 물류시설의 화재 안전성 및 위험도 관리 기술 개발을 위해 적극 활용할 예정이다

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.678-680
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• 2023

본 연구는 2022년 유네스코 인류무형유산 대표목록에 등재된 탈춤 동작을 디지털화하여 후속 세대에게 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다. 데이터 수집은 국가무형문화제로 지정된 탈춤 단체 13개, 시도무형문화재 단체 5개에 소속된 무형문화재, 전승자 39명이 관성식 모션 캡처 장비를 착용하고, 8대의 카메라를 이용하여 수집하였다. 데이터 가공은 바운딩박스를 수행하였고, 탈춤동작 추정은 YOLO v8을 사용하였고 탈춤 동작 분류는 YOLO v8에 CNN모델을 결합하여 130개의 탈춤을 분류하였다. 연구결과, mAP-50은 0.953, mAP50-95는 0.596, Accuracy 70%를 달성하였다. 향후 학습용 데이터셋 구축량이 늘어나고, 데이터 품질이 개선된다면 탈춤 분류 성능은 더욱 개선될 것이라 기대한다.

• Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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• v.13 no.5
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• pp.50-56
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• 2014

A technique based on the finite element method (FEM) is used in the simulation of metal cutting process. This offers the advantages of the prediction of the cutting force, the stresses, the temperature, the tool wear, and optimization of the cutting condition, the tool shape and the residual stress of the surface. However, the accuracy and reliability of prediction depend on the flow stress of the workpiece. There are various models which describe the relationship between the flow stress and the strain. The Johnson-Cook model is a well-known material model capable of doing this. Low-alloy steel is developed for a dry storage container for used nuclear fuel. Related to this, a process analysis of the plastic machining capability is necessary. For a plastic processing analysis of machining or forging, there are five parameters that must be input into the Johnson-Cook model in this paper. These are (1) the determination of the strain-hardening modulus and the strain hardening exponent through a room-temperature tensile test, (2) the determination of the thermal softening exponent through a high-temperature tensile test, (3) the determination of the cutting forces through an orthogonal cutting test at various cutting speeds, (4) the determination of the strain-rate hardening modulus comparing the orthogonal cutting test results with FEM results. (5) Finally, to validate the Johnson-Cook material parameters, a comparison of the room-temperature tensile test result with a quasi-static simulation using LS-Dyna is necessary.