• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1997.04a
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• pp.352-356
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• 1997

이 논문에서는 압전 MEMS에 대한 유한요소해석(FEA)응용이 연구되었다. 압전MEMS와 관련한 특수재료 및 기하학적 형상에 대한 몇 가지 두드러진 특징 및 앞으로의 연구가치가 있는 주제도 아울러 다룬다. 압전 능동박막을 이용한 센서 및 액츄에이터를 포함하는 단순구조에 대한 FEA모델링이 제시되었다. ZnO가 압전 재료로 사용되었다. 정적 전기기계적해석이 두 가지 모델에 대해 수행되었다. 압전효과로 발생한 처짐 및 센 서의 출력전압에 대한 FEA 결과는 해석치 혹은 실험측정값과도 우수하게 일치하였다. ANSYS가 P-MEMS의 가상신속시작체계를 위한 우수한 FEA도구임이 본 논문을 통해서 보여졌다.

• Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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• 1997.10a
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• pp.587-596
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• 1997

This study is concerning the structural behavior of reinforced concrete filled tubular column to steel H-beam connections with outer diaphram by simplified connection type. The important parameters of this study are the cross-section shape of tubular column and the spacing of hoop (60mm, 30mm, 20mm) and the concrete filled or not. The experimental results are summarized for the strength and displacement of each specimen.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.3-5
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• 1998

본 연구팀에서는 기존의 기호주의 전문가 시스템의 경우 지식표현 체계가 의미구조를 반영하지 못함으로써 발생하는 경직성문제를 해결하기 위해 CSN(Connectionist Semantic Network) 모델을 제안하였다. 그러나 CSN모델은 상위개념간의 관계를 표현하기 위해 단순한 전향 신경망을 사용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현 및 추론에 어려움이 있었다. CSN 모델의 이런 문제점을 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현과 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에 효과적으로 의미구조를 반영할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 하이브리드 구조를 제안하고, 실험을 통하여 제안된 하이브리드 구조의 타당성을 보인다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.180-183
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• 2005

본 논문에서는 인쇄체 아라비아 숫자를 인식하기 위해 가중 템플릿 정합 방법을 제안한다. 가중 템플릿 정합은 패턴의 특징이 나타나는 영역에 해밍거리(Hamming Distance) 의 가중치를 두어 패턴 특징을 강조하여 숫자 패턴의 인식률을 높이는 것이다. 또한 패턴의 표면을 울퉁불퉁한 영상으로 만드는 한 두 픽셀의 랜덤 노이즈를 제거하기 위하여 본 연구에서는 트리밍(trimming) 기법을 적용하였다. 실험에서는 트리밍을 하지 않고 단순 템플릿 정합을 사용했을 때의 혼돈 행렬(confusion matrix)과 트리밍을 한 후 가중 템플릿 정합을 사용했을 때 혼돈 행렬을 서로 비교해 인식률이 크게 향상된 것을 보인다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.11a
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• pp.135-141
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• 2000

웹기반 시뮬레이션은 인터넷과 웹을 통해 시뮬레이션 실험을 하기 위해 개발되었다. 웹기반 시뮬레이션 언어는 자바언어를 사용하기 때문에 재사용성, 이식성, 웹에서의 실행성등의 특징을 가진다. 대부분의 웹기반 시뮬레이션 툴들은 주로 웹기반 시뮬레이션엔진 및 라이브러리의 개발에 중점을 맞추어 연구해 왔다. 따라서 이러한 툴들을 사용하여 모델을 개발하는 일은 여전히 모델개발자에게 전문성, 코딩능력등을 요구하게 된다. 본 논문에서는 웹기반 모델링 툴인 Simdraw를 소개하고 이를 이용하여 라우팅프로토콜을 시뮬레이션, 에니메이션하는 기능을 보인다. 모델 개발자는 이미 개발된 라이브러리를 사용하여 단순히 시각적 모델링 만으로 원하는 네트워크 토폴로지하에서의 라우팅 기법의 원리를 배우고 또한 성능을 평가해 볼 수 있다.

• KSCI Review
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• v.14 no.1
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• pp.249-254
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• 2006

In this paper, I review the collision processing algorithm using existing quadrilateral unit and present problems with it. Then I propose a collision check technique of a small quadrilateral unit, by which the defects with simple quadrilateral collision has been made up for. I finally show that the proposed algorithm can be applied to real games in terms of presenting the experiment results and screen design for implemented real games.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.171-175
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• 2016

본 연구는 SNS 문서의 논쟁 유발성을 자동으로 감지하기 위한 연구이다. 논쟁 유발성 분류는 글의 주제와 문체, 뉘앙스 등 추상화된 자질로서 인지되기 때문에 단순히 n-gram을 보는 기존의 어휘적 자질을 이용한 문서 분류 기법으로 해결하기가 어렵다. 본 연구에서는 문서 전체에서 전역적으로 나타난 추상화된 자질을 학습하기 위해 2-phase CNN 기반 논쟁 유발성 판별모델을 제안한다. SNS에서 수집한 글을 바탕으로 실험을 진행한 결과, 제안하는 모델은 기존의 문서 분류에서 가장 많이 사용된 SVM에 비해 월등한 성능 향상을, 단순한 CNN에 비해 상당한 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.07a
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• pp.307-311
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• 2003

Okeya-Sakurai는［12］에서 단순한 형태의 랜덤한 덧셈-뺄셈 체인의 대응방법［14］은 SPA공격에 취약함을 보였다. 그러나 그들의 분석 방법은 복잡한 형태［14］에는 적용되지 않는다. 본 논문에서는 Okeya-Sakurai의 공격 알고리듬에 두 가지 잠재된 문제가 있음을 보인다. 또한［12,15］와는 다른 강하고 견고한 새로운 공격 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공격 알고리듬을 사용하면 복잡한 형태의 랜덤한 덧셈-뺄셈 체인［14］또한 완벽하게 분석된다. 본 논문의 결과를 표준에서 제안된 163비트로 실험한 결과 단순한 형태에서는 20개의 AD수열로 대략 94%의 확률로 공격이 성공하며 30개의 AD수열로는 대략 99%의 확률로 공격이 성공한다. 또한, 복잡한 형태에서는 40개의 AD수열로 94%의 확률로 70개의 AD수열로는 99%로의 확률로 공격이 성공한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.171-175
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• 2016

본 연구는 SNS 문서의 논쟁 유발성을 자동으로 감지하기 위한 연구이다. 논쟁 유발성 분류는 글의 주제와 문체, 뉘앙스 등 추상화된 자질로서 인지되기 때문에 단순히 n-gram을 보는 기존의 어휘적 자질을 이용한 문서 분류 기법으로 해결하기가 어렵다. 본 연구에서는 문서 전체에서 전역적으로 나타난 추상화된 자질을 학습하기 위해 2-phase CNN 기반 논쟁 유발성 판별 모델을 제안한다. SNS에서 수집한 글을 바탕으로 실험을 진행한 결과, 제안하는 모델은 기존의 문서 분류에서 가장 많이 사용된 SVM에 비해 월등한 성능 향상을, 단순한 CNN에 비해 상당한 성능 향상을 보였다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.6 no.2
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• pp.127-138
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• 1994

미국 Florida주 North Redington 해변의 양빈계획(Beach Nourishment Project)을 정기적으로 측정함으로써 종방향토사이동과정(Longshore Sediment Transport Process)을 조사하였다. 본 계획은 약 2.6km 해변에 약 405,000$m^3$의 모래로 이루어졌으며 2년에 걸쳐 26개의 profile을 계측하였고 파고, 파향 그리고 시료 채취를 포함하고 있다. 본 연구는 측정된 자료를 분석함으로써 최적의 토사이동계수와 그에 상응하는 상대오차를 구하는데 주된 목적이 있다. 적용된 토사이동공식은 1) Komar-Inman공식, 2) Dean 공식(Radiation Stress, $S_{xy}$의 변형식), 3) Kamphuis 공식 등이다. 상기 3가지 공식은 대동소이 ($\pm$4%)의 결과를 나타내어 어느 공식이 더 적합한지 우열을 가늠하기 어려웠다. 횡방향토사이동량을 고려한 상세모델과 고려하지 않은 단순모델의 두 가지 형태로 적용되었으며 일반설계를 위한 Model(단순모델)은 실측치보다 다소 큰 값을 보여준다.