• 한국기계가공학회지
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• 제17권5호
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• pp.16-22
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• 2018

This study is about flow distribution in ventilation systems used in marine louvers. The flow analysis on a louver installed on the vent of a vessel results in the following conclusions: (a) as the velocity of the fluid entering the louver increases, the pressure drop increases; (b) as the pressure drop increases, it tends to increase following a quadratic function. The velocity was confirmed to decrease at the entrance of the louver. This indicates that as the pressure increases, the velocity decreases, and the velocity of the moving fluid is increasing as it passes through the louver vanes.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.107-108
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• 2018

ITER AC/DC 컨버터는 토카막 시스템의 안전성 확보를 위하여 단락 조건에서의 높은 내구성이 요구된다. 단락시험은 크게 컨버터 출력단 단락시험과 컨버터 내부 단락시험으로 구분된다. 컨버터 출력단 단락시험은 단락시험 조건에서의 전력장치의 내구성과 브릿지 스위치의 전류 분배특성 및 Bypass 스위치 동작 특성을 확인하기 위한 것이며, 컨버터 내부 단락시험은 기계적 구조물 안전성 검증을 위한 것이다. ITER CS AC/DC 컨버터의 단락시험은 전기연구원에서 시행되었으며 본 논문에서는 컨버터 출력단 단락시험 결과를 소개하고자 한다.

• 식품과학과 산업
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• 제55권2호
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• pp.166-175
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• 2022

Current food system has developed with the agricultural innovation to feed the increasing population of the world, but with high costs such as environmental contamination and inequality with low sustainability. Human has developed long history of mutualistic interaction with honey bee. This manuscript describes the multi-functionality of honey bee for food production. Firstly honey bee produces honey, bee pollen, royal jelly and propolis which are rich in functionality. Second honey bee serves as the main pollinator for crop production which is worth for 28% of total crop production values in Korea. Lastly honey bee can be an alternative meat produciton system with lower energy, carbon costs but higher nutritional security. This manuscript described those parts and discussed the multi-functionality of honey bees for eco-friendly food security pursuing lowered environmental cost and carbon-zero strategies in the climate change era.

• 공업화학전망
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• 제24권3호
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• pp.1-13
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• 2021

유리 소재는 뛰어난 기계적, 화학적, 광학 특성으로 인해 다양한 영역에서 광범위하게 활용되어 왔으며, 최근에는 특정 물성이 강화된 기능성 유리 수요가 다양한 산업 영역에서 급속히 증가하고 있다. 유리 소재 분야에서의 연구 개발은 유리 특유의 비정질 구조 및 다원소 조성 특성에 의한 복합성 때문에 전통적으로 경험에 기반한 실험 기법에 의존하여 왔다. 그러나 적용 분야에 따른 맞춤형 물성 강화에 대한 필요성이 증대됨에 따라, 핵심 물성 발현 원리 등을 원자 단위에서 이해하고 이를 바탕으로 기능성 유리 소재를 설계하는 접근법이 주목받고 있다. 원자단위 시뮬레이션 및 이론 기반 모델링은 유리 소재의 다양한 물성과 조성 변화에 따른 원자 구조의 상관관계를 매우 효율적으로 분석할 수 있는 기법이다. 본 기고문 에서는 밀도범함수이론, 분자동역학 및 위상속박이론을 활용한 기능성 유리 소재 개발 및 연구 동향에 대해서 소개하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.197-198
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• 2021

반려동물에 대한 인식변화와 고령화, 저출산 문제로 반려동물을 키우는 사람이 계속해서 증가하고 있다. 하지만 반려동물을 유기하는 경우도 많아져 정부에서는 반려동물 등록제를 시행하여 동물 유기를 예방하고 있다. 그럼에도 불구하고 동물 등록 절차의 번거로움과 부작용 우려로 인해 많은 사람이 등록을 하고 있지 않는 실태이다. 본 논문에서는 딥러닝 이미지 분석을 활용한 동물 외형분석 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 동물 이미지에서 특징점 추출을 위해 CNN과 구글에서 제공하는 딥러닝 프레임워크인 텐서플로우(TensorFlow)를 활용하며 동물의 외형을 분석해 동물의 고유한 외형 정보를 얻을 수 있다. 이를 통해 각 개체를 특정할 수 있어 현재 시행되고 있는 동물 등록방법을 대체하여 동물 유기문제 해결에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.529-530
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• 2021

본 논문에서는 MindWave와 AR 헤드셋 기기를 연동하여 자폐 스펙트럼 장애 아동이 불안감을 느낄 때 발산되는 뇌파 신호를 실시간으로 감지한다. 또한 실시간 객체 검출을 위한 YOLOv5 알고리즘을 통해 시각적 정보를 수집하여 해당 아동이 불안감을 느끼는 원인을 파악하고 이에 맞는 해결책을 AR 형태로 제시하며 자폐 스펙트럼 장애 아동이 불안감을 느끼면 보호자에게 알림을 전송하는 앱을 구현한다. 이를 통해 자폐 스펙트럼 장애 아동의 뇌파 안정과 정서 회복을 돕고 실생활에서 발생할 수 있는 돌발 상황을 방지할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.345-348
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• 2020

노년층의 건강관리를 위하여 몸상태를 확인할 수 있는 심박센서와 운동량을 확인할 수 있는 모션센서 및 간단한 센서를 활용하여 실시간으로 건강분석과 관리 및 처방을 할 수 있는 방안을 제시하고 플랫폼 개발에 도전함.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.822-823
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• 2023

외상후 스트레스 장애(PTSD)는 장기적으로 심각한 기능 장애를 초래하므로 적절한 치료가 필수적이다. 현재 PTSD 치료법 중 효과가 검증된 주류 심리치료는 환자에게 정서적 고통을 유발하여 치료 중도 포기를 야기하고 치료 효과를 감소시키는 주요한 원인이다. 본 연구에서는 생성형 AI를 적용하여 사용자의 맞춤형 트라우마 이미지를 무의식적으로 노출시키는 방식으로 게임에 적용하였다. 개발된 게임은 디지털 치료기기로 사용함으로써 비침습적인 방법으로 치료의 효과를 증대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.656-657
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• 2024

현대 의료 진단 분야 중 하나인 수면다원 검사에서 수면 단계 분류는 평가에 많은 시간이 소요되고 평가자 간 일관성 문제가 대두되고 있다. 이러한 평가 문제를 해결하기 위하여 최근 급격하게 발전하고 있는 딥러닝 기술을 이용하여 자동화하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 오토 인코더 (autoencoder)와 대조 학습 (contrastive learning)을 통해 수면 시 측정된 생체 신호에서 보다 중요한 특징을 추출하는 방법을 제안하고 제안된 방법의 딥러닝 모델을 구성 및 평가한다.

• 한국산림과학회지
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• 제106권3호
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• pp.320-329
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• 2017

본 연구는 항공 LiDAR DEM을 생산하는 FUSION 소프트웨어의 GroundFilter 모듈의 필터링 알고리즘(FA)과 GridSurfaceCreate 모듈의 보간 알고리즘(IA) 패러미터 수준 변화의 DEM 정확도에 대한 영향여부를 평가하고, 가장 정확한 해발고도 정보를 제공하는 LiDAR DEM을 생산하기 위한 패러미터 수준을 제시하고자 하였다. FA의 median 패러미터($F_{md}$), mean 패러미터($F_{mn}$) 및 IA의 median 패러미터($I_{md}$), mean 패러미터($I_{mn}$)에 대해 5개 수준(1, 3, 5, 7 및 9)을 적용한 조합의 변화에 따라 DEM의 정확도에 대한 영향 여부를 평가하기 위해 DEM 결과물의 해발고도와 실측한 현장 해발고도 간의 잔차를 종속변수로 선정하였다. 이후 패러미터의 수준 변화가 잔차 변화에 대한 영향 여부를 검정하는 다원분산분석을 실시하고, 다원분산분석 결과에서 유의미한 영향이 있는 변수의 패러미터 수준들을 잔차에 대한 영향이 차이가 나는 집단으로 그룹화하기 위해 사후검정인 Tukey HSD를 수행하였다. 다원분산분석 결과, 개별 $F_{md}$, $F_{mn}$, $I_{mn}$에서의 수준 변화와 잔차 변화 사이에 유의미한 관계가 있었으며, $I_{mn}$은 유의미한 영향이 없었다. 아울러 $F_{md}$와 $F_{mn}$의 패러미터 조합의 상호작용효과가 잔차 변화에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이에 따라 $F_{md}$와 $F_{mn}$의 수준 및 $F_{md}{\ast}F_{mn}$ 상호작용 수준 그리고 $I_{mn}$의 수준이 DEM 정확도에 영향을 주는 요인으로 판단된다. $F_{md}{\ast}F_{mn}$의 조합에 대한 사후검정 결과, 잔차들의 평균 차이에 따라 네 개의 집단으로 나뉘었으며, 그중 '$9{\ast}3$' 조합이 가장 정확도가 높았으며, '$1{\ast}1$' 조합이 가장 낮은 정확도를 나타내었다. $I_{mn}$의 사후검정 결과, 세 개의 집단으로 나뉘었으며, 그중 수준 '3'과 '1'이 가장 낮은 잔차 평균값을 나타내었다. 따라서 가장 정확한 해발고도 정보를 제공하는 항공 LiDAR DEM의 생성을 위하여 $F_{md}{\ast}F_{mn}$의 조합이 수준 '$9{\ast}3$', $I_{mn}$은 수준 '3' 혹은 '1'인 조건을 우선적으로 고려해야할 것으로 판단된다. 본 연구는 LiDAR 자료 기반의 산림속성정보를 추출하는 연구들의 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.