• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.70-78
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• 2007

얼굴 인식 시스템의 성능은 조명 변화로 인하여 발생하는 개인내 (intra-person) 차이가 개인간 (inter-person)의 차이보다 클 수 있기 때문에 조명 변화에 많은 영향을 받는다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 대칭형 bilinear 모델을 이용하여 조명 요소와 신원 요소를 분리하는 방법을 제안한다. Bilinear 모델로 조명 요소와 신원 요소를 얻기 위한 translation 과정은 반복적 역행렬을 구하는 것이 요구되는데 입력 데이타에 따라 수렴하지 않는 경우가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 완화하기 위해서 ridge regression 모델과 bilinear 모델을 결합한 ridge regressive bilinear 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 조명 요소와 신원 요소의 분산을 적절히 줄여줌으로서 bilinear 모델에 안정성을 제공하며, 인식에 더 많은 고차원 요소 정보를 이용하게 함으로써 인식 성능을 높여 준다. 실험 결과에서 제안한 ridge regressive bilinear 모델이 bilinear 모델, 고유얼굴(eigenface) 방법, Quotient image 보다 좋은 인식 성능을 보여줌을 확인 할 수 있다.

• 한국철도학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.94-99
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• 2011

본 연구에서는 GFRP/Mg 단일겹치기 접착 조인트의 접착부재 형상에 따른 응력집중 완화효과를 평가하였다. 이를 위해 6가지 서로 다른 접착부재의 끝단부 형상에 대해 비선형 유한요소 해석을 수행하였다. 또한, 서로 다른 끝단부 형상에 따른 접착층내 응력의 3차원 구 배를 고찰하였다. 해석결과, 접착부재가 순방향 테이퍼를 갖고 필렛이 없는 모델 (모델 2번)이 가장 높은 응력 값을 보였다. 반면, 사각형 접착부재에 필렛이 부과된 모델 (모델 3번)과 역방향 테이퍼를 갖고 필렛이 부과된 모델 (모델 5번)은 기준모델에 비해 65.7%와 65.6%의 응력저감 효과가 있었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제13권6호
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• pp.546-551
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• 2010

본 연구에서는 단일겹치기 접착 체결부에 대한 유한요소해석을 통해 요소의 조밀도 및 유한요소의 종류에 따른 접착 층의 변형률 분포를 Tsai의 시험치 와 비교하여 분석하였다. 이를 위해 접합부재의 길이방향, 접착체결부의 길이방향, 접합부재의 두께방향, 접착 층의 두께방향 및 조인트의 폭방향의 요소 조밀 도를 변화시켰다. 또한, 솔리드, 쉘 및 평면 변형률 요소에 따른 효과도 분석하였다. 해석은 단일 겹치기 접착 체결부의 대변형을 고려하기 위한 기하학적 비선형 해석을 수행하였다. 이를 통해 솔리드 요소를 적용할 경우 접착부재의 길이방향으로의 요소 수는 최소 2개 이상이면 해석의 신뢰도를 확보할 수 있음을 확인할 수 있었다. 쉘 요소의 겨우 x/c=1에서 수직 변형률의 시험결과와 22.8%의 오차를 보였으나, 전단응력의 경우에는 1.67%로 시험치와 거의 일치하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권3호
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• pp.333-340
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• 2011

본 연구에서는 복합소재 단일겹치기 조인트의 접착부재 형상 및 필렛 유무에 따른 응력집중 완화 효과를 평가하였다. 이를 위해 6가지 서로 다른 끝단부 형상에 대해 비선형 유한요소 해석을 수행하였다. 또한, 복합재 접착부재와 접착제의 다양한 강성비에 따른 6가지 모델의 최대 전단 및 수직응력의 변화를 고찰하였다. 접착부재가 순방향 테이퍼를 갖는 모델의 경우에는 가장 높은 응력값을 보여 조인트의 접합강도가 가장 취약할 것으로 예상되었다. 이에 반해, 접착부재가 역방향 테이퍼를 갖고 필렛이 존재할 경우 가장 낮은 응력값을 보였다. 접착부재와 접착제의 강성변화에 따른 최대응력 변화를 고찰한 결과 접착부재의 강성은 클수록, 접착제 강성은 낮을수록 응력집중은 완화되었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제20권5호
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• pp.1543-1551
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• 1996

The static tensile load bearing capability of as adhesively-bonded tubular single lap jint that is calculated usign the linear mechanical properties of adhesive is usually far from the experimentally determined because the majority of the load transfer of the adhesively-bonded jointd is accomplished by the nonlinear behavior of the rubber-toughened eoxy adhesive. In this paper, both the nonlinear mechanical properties and the fabrication residual thermal stresses of adhesive were included in the calculation of the stresses of adhesively-bonded joints. The onlinear tensile properties of adhesive were approximated by an exponential form which was represented by the initial tensile modulus and ultimate tensile stength of adhesive. The stress distribution in the adhesive were calculated by applying the load obtained from the tensile tests. From the tensile tests and the stress analysis of adhesively-bonded hoints, the failure model for adhesively-bonded tubular single lap joints was proposed.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제29권3호
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• pp.237-244
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• 2016

본 연구는 재료비선형 문제를 다루기 위한 비선형 MLS 차분법의 정식화 과정을 제시한다. MLS 차분법은 절점모델을 기반으로 고속 미분근사식을 활용하여 지배 미분방정식을 직접 이산화 하는데, 변수를 변위로 일원화한 Navier 방정식을 사용하여 탄성재료 문제를 다룬 기존의 MLS 차분법은 재료의 구성방정식을 별도로 고려할 수 없다. 본 연구에서는 비선형 재료의 구성방정식을 반영할 수 있는 강정식화를 위해 1차 미분근사를 반복 사용하는 겹미분근사를 고안했다. 응력의 발산으로 표현되는 평형방정식을 그대로 이산화하고 Newton 방법을 적용하여 반복계산을 통해 수렴해를 찾는 비선형 알고리즘을 제시했다. 응력 계산과 내부변수의 갱신은 return mapping 알고리즘을 활용하였고, 알고리즘 접선계수(algorithmic tangent modulus)의 적용을 통해 빠르고 안정적인 반복계산이 가능하도록 하였다. 재생성 시험을 통해 겹미분근사의 정당성을 검증했고, 비선형재료에 대한 인장문제의 해석을 통해 개발된 비선형 MLS 차분 알고리즘의 정확성과 안정성을 확인하였다.

• 정보보호학회지
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• 제29권3호
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• pp.29-36
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• 2019

폭발적으로 성장하는 소셜 미디어 서비스로 인해 개인간의 연결이 강화된 환경에서는 URL로써 전파되는 피싱 공격의 위험성이 크게 강조된다. 최근 텍스트 분류 및 모델링 분야에서 그 성능을 입증받은 딥러닝 알고리즘은 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 각각 모델링하기에 적절하지만, 기존에 사용하는 규칙 기반 앙상블 방법으로는 문자와 단어로부터 추출되는 특징간의 비선형적인 관계를 효과적으로 융합하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 체계적으로 융합하기 위한 컨볼루션 신경망 기반의 퓨전 신경망을 제안하고 기계학습 방법 중 최고의 분류정확도 (0.9804)를 달성하였다. 학습 및 테스트 데이터셋으로 45,000건의 정상 URL과 15,000건의 피싱 URL을 수집하였고, 정량적 검증으로 10겹 교차검증과 ROC커브, 정성적 검증으로 오분류 케이스와 딥러닝 내부 파라미터를 시각화하여 분석하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.733-744
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• 2012

동적 임계 공개키 암호 시스템(dynamic threshold public-key encryption)이란 시스템을 구축하는 과정에서 전체 사용자들의 집합과 인증된 수신자 집합의 크기, 임계치를 고정값으로 설정하지 않고 유연하게 변경될 수 있는 기능을 제공하는 임계 암호 시스템을 말한다. 이와 관련하여 신원정보를 공개키로 사용하는 ID기반 암호 시스템(identity-based encryption)과 동적 임계 공개키 시스템을 결합하여 ID기반 동적 임계 암호 시스템(identity-based dynamic threshold encryption)을 설계하려는 연구가 이뤄지고 있으며, 최근 2011년 Xing과 Xu은 동적 기능을 제공하는 ID기반 임계 암호기법을 제안하였다. 본 논문에서는 Xing과 Xu가 제안한 ID기반 동적 임계 암호 시스템을 분석하고 구조적으로 문제점이 있음을 보인다. 또한 겹선형 함수를 이용한 ID기반 암호 시스템을 ID기반 동적 임계 암호 시스템으로 변환하는 방법(conversion method)를 제안한다. 마지막으로, 변환하여 설계한 기법이 완전한 풀 모델(full model)로 선택된 평문 공격(chosen plaintext attack)환경에서 안전함을 증명한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권11호
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• pp.527-536
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• 2017

최근 스마트 그리드 산업의 발달과 더불어 효과적인 에너지 관리 시스템의 필요성이 커지고 있다. 특히, 전기 부하 및 에너지 요금 감소를 위해서는 정확한 전력수요 예측과 그에 따른 효과적인 스마트 그리드 운영 전략이 필요하다. 본 논문에서는 보다 정확한 전력수요 예측을 위하여, 수요 시한 기준으로 수집된 전력 사용 데이터를 고시간 해상도로 분할하고, 이에 적합한 인공 신경망 기반의 전력수요 예측 모델을 구축하고자 한다. 예측 모델의 정확도를 향상시키기 위하여 우선, 수열 형태의 시계열 데이터가 가지는 주기성을 제대로 반영하지 못하는 기계 학습 모델의 문제점을 해결하고자, 시계열 데이터를 2차원 공간의 연속적인 데이터로 변환한다. 더욱이, 고시간 해상도에 따른 온도나 습도 등 외부 요인들의 보다 정확한 반영을 위해 이들에 대해서도 선형 보간법을 사용하여 세분화된 시점에서의 값을 추정하여 반영한다. 마지막으로, 구성된 특성 벡터에 대해 주성분 분석 수행을 통하여 불필요한 외부 요인을 제거한다. 예측 모델의 성능을 평가하기 위해서 5겹 교차 검증을 수행하였다. 실험 결과 모든 고시간 해상도에서 성능 향상을 보였으며, 특히 3분 해상도의 경우 3.71%의 가장 낮은 오차율을 보였다.