• Korean Architects
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• no.8 s.316
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• pp.116-117
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• 1995

원주시에서는 지역에 산재된 문화재를 수집, 보존, 전시함은 물론 사회 교육기능까지 담당하게 될 원주시립박물관 건립, 현상설계경기를 실시해 총 7작품이 응모한 결과 산건축안을 당선작으로 선정, 지난 6월 22일 발표했다.

• The Korean Journal of Rheology
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• v.9 no.3
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• pp.124-131
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• 1997

스테인레스 강(SUS 316L) 분말과 왁스계 결합제를 혼합하여 제조한 분말사출재의 유변학적 특성을 낮은 전단율에서 측정하기 위해 동심원반식 점성측정기를 이용하여 실험을 실시하였다. 측정기 벽면에서 발생하는 벽면 슬립(Slip)을 확인하고 벽면 슬립을 보정하기 위하여 두가지의 원반 간격에서 측정된 실험 자료를 이용하여 벽면 슬립을 보정하는 방법을 채택하였다. 실험 중, 측정 전단율범위를 제한하는 Thixotropy 현상을 발견학고 이에대한 원인분석을 위한 실험을 진행한 결과 과도한 전단응력에 의해서 분말사출재로부터 분리되어 나온 슬립층이 내부로 빠르게 흡수되어 들어가지 못하고 잔류하면서 Thixotropy 현상을 발 생시키는 것으로 판단되었다. Thixotropy 현상이 발생하지 않는 범위를 조사한후, 제한된 범위내에서 분말사출재의 유변학적 특성을 측정하였다. 측정된 자료는 항복응력을 지니는 유체의 특성을 표현하는 Bingham 식의 변형식에 잘 근사 되었으며, 슬립속도를 실험결과로 부터 계산한 결과 전단응력에 따라 선형적인 관계를 가지고 있는 점과 항복응력의 존재를 정성적으로 보여주는 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.1029-1032
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• 2001

자기구성 특징지도(Self-Organizing feature Map : SOM) 및 $L^*$ 등의 자가 학습 신경망의 알고리즘들은 학습 결과 중에 바람직하지 못한 뒤틀림 현상(cross-over)을 생성하게 되므로 재학습으로 인한 전반적인 학습 시간의 지연을 초래한다. 이 논문에서는 비교적 학습 속도가 빠른 $L^*$의 점증적 학습 구조를 기본으로 하여 뒤틀림 현상 방지를 목적으로 초기 학습 단계에서 학습 가중치들의 노드들을 재조정하는 개선된 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘의 실험 결과는 모두 정상적인 학습 결과를 보이고 학습의 시행 착오적인 재실행이 없으므로 전반적인 학습 속도는 기존의 알고리즘보다 빠르게 됨을 보인다.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2014.03a
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• pp.533-538
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• 2014

NACA0012형상을 사용하여 천이현상을 고려한 유동해석이 Dynamic Stall에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 천이 현상을 고려한 진동하는 익형의 공력 계수 변화를 비교하기 위해 완전 난류로 가정한 해석 결과와 실험 결과를 비교하였다. NACA0012익형을 사용하였으며 두께 변화에 따른 해석 결과를 비교하기 위해 NACA0009익형도 사용하였다. 정상유동해석의 천이 발생 지점과 비정상 유동해석의 천이 발생 지점을 비교하였으며, 익형주위의 유동결과를 비교하여 천이해석과 완전 난류해석 결과의 차이를 분석하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2009.03a
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• pp.360-366
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• 2009

AQUA/AMSR-E 인공위성 자료를 활용하여 3차원 최적내삽 해수면온도 합성장을 생산하였고 시간평균장과 비교하여 문제점과 한계점을 기술하였다. 3-D SST 합성장은 북태평양 중앙부에서 전체적으로 $0.05^{\circ}C$ 이하의 작은 오차를 보였으나, 위성 결측이 있는 연안에서는 $0.4^{\circ}C$ 이상의 비교적 큰 오차를 유발하였다. 강한 강수나 구름으로 인한 결측이 있는 부분에서는 $0.1\sim0.15^{\circ}C$에 달하는 오차를 보였다. 시간평균장과 비교한 결과, 구름 부근의 화소에서는 해수면온도를 낮게 계산하는 경향이 있었으며, 해수면온도의 공간적 구배를 감소시키는 평활화가 전체적으로 나타났다. 저위도에서 OI SST는 실제 해수면온도에는 없는 불연속성을 만드는 경향이 있었고, 이는 OI 과정에서 사용한 윈도우의 크기와 해양 현상의 수평 규모가 위도에 따라 변화하는데서 기인하였다. 현상의 공간 규모의 척도인 로스비 내부 변형 반경은 북태평양에서 O(1) 정도로 위도에 따른 공간적 변화가 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 SST 합성장 생산 과정에 위도와 해수의 수직적 밀도 구조와 밀접한 관련이 있는 해양 현상의 수평적 규모의 시공간적 변동 특성을 고려해야 함을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.11a
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• pp.236-241
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• 1996

울진 3,4호기 유출관계통의 과도현상을 평가하기 위해서 발전소 과도해석용 코드인 Modular Modeling System(MMS) 코드를 이용하여 수력학적 현상을 모사하고 유출관제어밸브 및 배압제어밸브의 특성, 이들 밸브들의 제어특성 및 밸브들의 운전특성등을 고려하여 분석을 수행하였다. 분석결과 배압제어밸브 제어기 제어변수의 적절한 선정이 계통의 과도현상에 매우 큰 영향을 미치고 있기 때문에 배압제어기 제어변수 선정이 계통의 과도현상 완화에 매우 중요한 인자임을 알 수 있었고, 배압제어밸브의 Stroke 속도변화가 유출관계통의 과도현상에 상당한 영향을 미치고 있음을 알았다. 또한 배압제어밸브의 특성에 따른 유출관계통의 과도현상을 분석한 결과 유출관제어밸브의 운전에 따라 배압제어밸브 특성이 결정됨을 알았다. 결과적으로 유출관계통의 과도상대를 적절하게 제어하기 위해서는 밸브의 특성, 밸브의 Stroke 속도 및 배압제어벨브 제어기 제어변수등의 적절한 선정이 필수적으로 계통설계단계에서 고려되어야 한다고 판단된다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.9B
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• pp.1292-1298
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• 2001

본 논문에서는 공간 영역에서의 블록 분류 (block classification)와 순방향 신경망 필터(feedforward neural network filter)를 이용한 블록 기반 부호화에서의 적응적 블록화 현상 제거 알고리듬을 제안하였다. 제안한 방법에서는 각 블록 경계를 인접 블록간의 통계적 특성을 이용하여 평탄 영역과 에지 영역으로 분류한 후, 각 영역에 대하여 블록화 현상이 발생하였다고 분류된 클래스에 대하여 적응적인 블록간 필터링을 수행한다. 즉, 평탄 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 오류 역전파 학습 알고리듬 (error backpropagation learning algorithm)에 의하여 학습된 2계층 (2-layer) 신경망 필터를 이용하여 블록화 현상을 제거하고, 복잡한 영역으로 분류된 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역은 에지 성분을 보존하기 위하여 선형 내삽을 이용하여 블록간 인접 화소의 밝기 값만을 조정함으로써 블록화 현상을 제거한다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2009.04a
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• pp.51-60
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• 2009

과도현상으로부터 보호되고 대응력을 갖출 수 있는 수신기가 될 수 있도록 과도현상 보호시스템을 설계 제작하고 적용성을 성능시험으로 입증하였다. 과도현상 보호시스템을 개발함으로서 수신기에 높은 신뢰성과 안정성을 부여할 수 있다. 과도현상 보호시스템의 개발을 위한 프로세스 정립과 이론을 바탕으로 과도현상으로부터 보호될 수 있는 1단계 및 2단계 보호시스템의 시작품을 제작하고, 소방법 및 관련규정에서 제시하는 제반 성능 조건으로 시험하고 만족스런 결과를 얻음으로써, 과도현상 보호시스템을 개발할 수 있는 엔지니어링 데이터 구축과 원천기술을 확립하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.708-710
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• 2014

최근 금융 분야에서는 빅 데이터를 이용하여 주가예측 모형을 만들어내고 있으며, 특히 금융 시계열 자료의 변동성 집중 현상을 금융 빅 데이터를 이용하여 분석함으로써 세계 주식시장의 동조화 현상을 분석하고 있다. 본 논문에서는 한국과 중국의 일별 주가지수수익률과 일중 주가지수수익률을 이용하여 이들 2개 국가의 대표적인 주가지수 시계열 데이터에 변동성 집중 현상이 존재하는지를 보다 세밀하게 추적하여 양국 주식시장의 동조화 현상을 분석한다. 분석 결과, 한국의 KOSPI와 중국의 Shanghai 종합주가지수의 지수수익률 시계열 자료는 단위근이 존재하지 않으며, 변동성 집중 현상을 보이는 것으로 나타났다. 또한 한국보다는 중국 주식시장의 변동성 집중현상이 보다 강하게 나타나며, 이러한 현상은 일중 주가지수수익률 시계열 자료에서 보다 두드러지게 나타났다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38C no.3
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• pp.233-238
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• 2013

In this paper, voice analysis is performed to propose a quantitative indication of withdrawal symptoms of smartphone addiction, applied to 20 males in their 20s. For this, their smartphones were confiscated during a certain period, and we collected samples of voice signals from them before and after that period. The pitch variation and intensity magnitude of the voice samples were used in the experiment to investigate their anxiety resulted from withdrawal symptoms. The experimental results showed an increase in pitch variation from 90% of samples, and a decrease in intensity magnitude from 95% of them. Finally, we carried out a study to find a statistical significance from the extracted experimental results through statistical analysis.