• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.268-271
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• 2018

스마트공항은 ICT 신기술을 공항에 적용하여 공항 이용자인 여객 입장에서는 편리하고 안전한 서비스를 제공받고, 공항 운영자 입장에서는 공항 시스템의 효율적인 관리를 위하여 추진하는 미래 공항 서비스로써 적용 범위는 랜드 사이드, 터미널, 에어 사이드 등 공항의 전반적인 분야를 포함한다. 본 논문에서는 스마트공항 실현을 위한 다양한 범위 중에서 여객 편의성을 제공하는 터미널의 공항 프로세스에 대한 기술적 해결방안에 대해 제안한다. 공항 프로세스를 스마트화하기 위해서는 웹 또는 모바일 체크인, 셀프 체크인/태깅/백드롭/보딩 등 셀프 서비스가 강화되어야 하며, 자동출입국, 스마트 보안검색, AI기반 수화물 자동검색 등의 기술이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 스마트 공항과 스마트 프로세스에 대한 개념을 설명하고, 기술적 고려사항에 대해 제언하고자 한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권1호
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• pp.37-42
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• 2012

LIFT(Laser-Induced-Forward-Transfer) 공정은 선택적으로 마이크로 크기의 물질을 이동시키는데 사용할 수 있는 레이저 공정이다. 본 연구에서 이 공정은 전자부품의 마이크로 시스템 패키징을 위한 솔더볼의 적층을 위해 적용되었다. 레이저 펄스에 의해 국부적으로 녹은 솔더 페이스트는 단단한 기저부분에 이동적층되었다. 솔더 크림층을 지닌 박판유리플레이트가 도우너 필름으로 사용되었고 1070nm 파장의 IR 레이저 펄스를 조사하여 리셉터에 마이크로 솔더를 이동적층하였다. 물질 및 에너지 평형 방정식 등이 솔더 페이스 드롭의 모양과 온도 분포를 분석하기 위해 적용되었다. 실제 실험에서 얻어진 이동적층된 솔더 범프는 30~40 ${\mu}m$ 의 직경과 50 ${\mu}m$ 의 두께를 가진 것으로 측정되었다. 본 공정의 한계 및 적용에 대해서도 논의한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.35-38
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• 2023

포트홀은 주행하는 자동차와 접촉이 이뤄지면 차체나 운전자에게 충격을 주고 제어를 잃게 하여 도로 위 안전을 위협할 수 있다. 포트홀의 검출을 위한 국내 동향으로는 진동을 이용한 방식과 신고시스템 이용한 방식과 영상 인식을 기반한 방식이 있다. 이 중 영상 인식 기반 방식은 보급이 쉽고 비용이 저렴하나, 컴퓨터 비전 알고리즘은 영상의 품질에 따라 정확도가 달라지는 문제가 있었다. 이를 보완하기 위해 영상 인식 기반의 딥러닝 모델을 사용한다. 따라서, 본 논문에서는 사전 학습된 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위한 Feature Level Ensemble 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사전 학습된 CNN 모델 중 Test 데이터의 정확도 기준 Top-3 모델을 선정하여 각 딥러닝 모델의 Feature Map을 Concatenate하고 이를 Fully-Connected(FC) Layer로 입력하여 구현한다. Feature Level Ensemble 기법이 적용된 딥러닝 모델은 평균 대비 3.76%의 정확도 향상을 보였으며, Top-1 모델인 ShuffleNet보다 0.94%의 정확도 향상을 보였다. 결론적으로 본 논문에서 제안된 기법은 사전 학습된 모델들을 이용하여 각 모델의 다양한 특징을 통해 기존 모델 대비 정확도의 향상을 이룰 수 있었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권2호
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• pp.135-145
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• 2016

최근 국내 공동주택 골조공사에 있어서 소음저감형 알루미늄 거푸집의 활용이 증가하고 있다. 그러나 현재까지 개발된 소음저감형 알루미늄 거푸집은 복잡한 작업프로세스로 인해 작업 생산성이 저하되고, 특히 설치 해체 작업 시 알루미늄의 물성으로 인해 발생하는 소음을 여전히 방지하지 못한다는 문제점을 지니고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 새로운 소음저감형 알루미늄 거푸집의 최적 개념디자인을 제안하고, 최적 개념디자인을 토대로 제작된 워킹목업(Working Mock-up)의 기술적 타당성을 검토하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 기존 알루미늄 거푸집의 분석을 통해 새로운 형태의 소음저감형 알루미늄 거푸집 개넘디자인 3개 안을 도출하였으며, 현장 전문가 설문조사를 통해 AHP 분석을 수행하였다. AHP 분석 기법을 활용하여 Trade-off Analysis를 수행한 결과, 안전성(0.52)과 작업편의성(0.54) 부분에서 가장 높은 가중치 값이 도출된 '드롭다운 동바리와 가변빔이 적용된 소음저감형 시스템 알루미늄 거푸집'이 최적 개념디자인으로 선정되었다. 본 연구를 통해 도출된 소음저감형 알루미늄 시스템 거푸집의 최적 개념디자인은 기존 소음저감형 시스템 거푸집의 문제점을 해결하고, 실질적인 소음저감은 물론 작업 편의성 및 노무자의 안전성이 제고된 실제 소음저감형 알루미늄 거푸집의 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.93-98
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• 2008

해운대 두산 위브 더 제니스는 부산시 해운대구 수영만에 인접한 매립지에 세워지는 건축물로서 현재 지하 터파기 및 일부 기초공사 진행 중인 건축물이다. 타워동의 주 용도는 주거용 건축물로 높이 300m, 층수 80층으로 이루어져 주거용 콘크리트 건축물로서는 동양 최대의 높이를 자랑하고 있다. 타워는 총 3개의 고충타워와 1개의 저층타워로 이루어져 있으며 지하 저층부 길이가 가로폭 230m, 세로폭 200m로 전체가 한 개의 덩어리로 이루어진 구조물이다. 횡력저항 시스템은 중앙의 $700{\sim}800mm$ 두께의 코어벽체가 4방향의 외곽으로 확장되어 있으며 슬래브 외곽주변을 철근콘크리트 기둥을 설치하여 건축적인 요구사항에 부합되면서 횡방향 하중에 아주 효율적으로 저항할 수 있도록 계획되었으며, 풍 진동에 대해서도 아주 만족스러운 결과를 가져다주었다. 슬래브 바닥 시스템은 두께 250mm인 플랫 플레이트를 적용하여 충고의 최소화 및 외주부의 테두리보나 드롭패널을 설치하지 않아 시공성 및 공기단축에 부합되도록 계획되었다. 시공 시 및 준공 후에도 지속적인 상시 모니터링 시스템을 구축하여 계측된 자료를 기준으로 구조물의 안전성과 사용성을 객관적으로 판단하고 검증할 수 있도록 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권6호
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• pp.703-709
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• 2019

본 논문에서는 구개인두부전증(VeloPharyngeal Insufficiency, VPI) 환자의 음성을 효과적으로 인식하기 위해 컨볼루션 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN), 장단기 모델(Long Short Term Memory, LSTM) 구조 신경망을 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM)과 결합한 하이브리드 구조의 음성 인식 시스템을 구축하고 모델 적응 기법을 적용하여, 기존 Gaussian Mixture Model(GMM-HMM), 완전 연결형 Deep Neural Network(DNN-HMM) 기반의 음성 인식 시스템과 성능을 비교한다. 정상인 화자가 PBW452단어를 발화한 데이터를 이용하여 초기 모델을 학습하고 정상인 화자의 VPI 모의 음성을 이용하여 화자 적응의 사전 모델을 생성한 후에 VPI 환자들의 음성으로 추가 적응 학습을 진행한다. VPI환자의 화자 적응 시에 CNN-HMM 기반 모델에서는 일부층만 적응 학습하고, LSTM-HMM 기반 모델의 경우에는 드롭 아웃 규제기법을 적용하여 성능을 관찰한 결과 기존 완전 연결형 DNN-HMM 인식기보다 3.68 % 향상된 음성 인식 성능을 나타낸다. 이러한 결과는 본 논문에서 제안하는 LSTM-HMM 기반의 하이브리드 음성 인식 기법이 많은 데이터를 확보하기 어려운 VPI 환자 음성에 대해 보다 향상된 인식률의 음성 인식 시스템을 구축하는데 효과적임을 입증한다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.95-102
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• 2007

본 논문은 건설사업 프로세스를 모델링하고 자동화시키기 위해 개발된 핵심 기술을 제시한다. 비즈니스 프로세스 리엔지니어링 (Business Process Reengineering: BPR)과 비즈니스 프로세스 자동화 (Business Process Automation: BPA)는 건설사업관리에서 중요한 요소기술로 인식되어 왔다. 그러나 기존은 BPR 기법은 어떤 프로젝트를 조달하는 데 있어서 수천 개의 비즈니스 프로세스를 식별(identify), 문서화(document), 구현(implement), 실행(execute), 그리고 유지관리(maintain)하기위해 많은 노력이 필요하다. 그에 더해서 기존의 전사적 자원관리 시스템 (Enterprise Resource Planning: ERP)에 사용되어온 BPA 기술은 건설사업 프로세스 관리를 위한 효율적인 확장성 (혹은 범위성)을 제공하는 데 적합하지 않다. 워크플로와 객체기술(object technology)이 응용은 건설업계에 확장성이 있는 기업용 응용프로그램을 구축하는데 매우 효율적일 것이다. 본 논문은 건설사업 프로세스 자동화를 위한 기술들 및 방법론을 다음의 내용을 포함하여 제시한다. 1) 자동화된 건설관리 단위업무들이 캡슐화된 소프트웨어 부품으로 개발되는 방법. 2) 프로세스 모델링이 자동화된 건설관리 단위업무들을 마우스로 드래그-앤-드롭 (Dragging-and-Dropping)만하면 되도록 모델링 절차가 용이하게 된 방법. 3) 사업 요청들(business requests)을 발의하고 이러한 요철등에 상응하는프로세스 인스턴스(process instances: 프로세스 수행단계에서 실행된 프로세스)를 생성하는 방법, 그리고 4) 비즈니스 프로세스 인스턴스가 실시간 시뮬레이션 엔진(real-time simulation engine)을 기반으로 하는 워크플로 기술을 사용하여 실행되는 방법. 본 논문은 의도적으로 단순화한 건설장비 예약 및 취소 프로세스를 사례로 사용하여 어떻게 건설 사업 프로세스 자동화가 달성되었는지를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.31-40
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• 2012

인간의 삶을 돕는 유비쿼터스 환경에서 GeoSensor의 다양한 센서 데이터들을 다루는 u-GIS DSMS의 연구가 진행되고 있고 그에 따른 고가용성 서비스를 제공하기 위한 클러스터 시스템이 대두되고 있다. GeoSensor에 의해 수집되는 데이터는 폭발적으로 발생되는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징은 서버의 제한된 메모리로 인하여 주어진 메모리를 초과하는 현상과 데이터가 손실되어 질의 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 이를 해결하기 위해 부하제한 기법들이 활발히 연구되고 있다. 하지만 기존의 기법들은 단일 서버환경에서의 기법들로써 필터링을 통해 부하가 발생한 큐의 튜플들을 특별한 기준에 의해 드롭하는 방식이다. 그렇기 때문에 집계질의와 같은 튜플 삭제에 민감한 질의의 정확도를 만족시키기 어렵다. 본 논문에서는 GeoSensor 스트림 데이터의 클러스터링 환경에서 집계질의의 정확도 향상을 위한 이중처리 부하제한 기법을 제안한다. 본 기법은 두 노드가 고가용성을 위해 이중화 되어있는 스트림 데이터의 환경을 이용한다. 같은 스트림의 데이터를 공유하고 있는 특성을 이용해 두 노드에서 하나의 스트림의 데이터를 나누어 처리한다. 이때 슬라이딩 윈도우 단위로 두 노드 간 스트림 데이터를 동기화한다. 그리고 각 노드에서 처리된 결과를 다시 병합하는 방식이다. 성능평가를 통해 기존 기법들과 달리 튜플의 손실 없이 집계질의의 질의 정확도가 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (3)
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• pp.298-300
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• 2003

ea­RED(Efficient Adaptive RED)[1][2]는 다수의 TCP 커넥션이 경쟁하는 병목구간에서 인터넷 라우터 버퍼를 능동적으로 관리하는 다양한 AQM(Active Queue Management) 알고리즘 중의 하나로 RED 라우터 버퍼 관리 알고리즘의 성능을 개선한 라우터 버퍼 관리 알고리즘이다. RED 라우터가 TD 라우터와 같은 네트워크 퍼포먼스를 유지하면서 TCP 커넥션 간 페어니스를 향상시키기 위해서는 link bandwidth. active 커넥션 수. congestion level 등에 대한 네트워크 상태를 고려하여 파라미터에 적절한 값을 설정해야만 한다. 문제는 다이내믹하게 변하는 네트워크 상황에 적합한 파라미터 값을 초기에 설정해주는 것이 매우 어렵다는 점이다. [3]. ea­RED는 max threshold와 min threshold 값을 네트워크 상황에 따라 동적으로 조절함으로써 이런 문제를 해결했고, 기존 RED에 비해 라우터 버퍼는 50% 정도만 사용하면서도, 페어니스 인덱스(Fairness Index)[4]가 최대 41.42% 개선되었다. [1] [2] 그러나 송신 TCP 커넥션의 수가 늘어날수록 성능향상에 대한 효과가 감소되었고, 드롭 패킷수가 TD나 RED 라우터 버퍼관리 알고리즘에 비해 많았기 때문에 라우터의 출력(output) 총 패킷 용량이 최대 약 2.3% 정도 TD나 RED 라우터 버퍼관리 알고리즘에 비해 적었다. 이 부분을 개선하기 위해 기존 ea­RED 알고리즘에 LR_Lines 예측 알고리즘을 적용한 ea­RED++ 알고리즘을 구현하였고, 실험 결과 페어니스 인덱스는 기존 ea­RED에 비해 최대 약 30% 정도 향상되었고, 총 output 패킷 용량의 손실률은 최대 50%정도 감소하여 기존 ea­RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각 가장 낮았다. 2. 사산(死産)과 초생아사망(初生兒死亡)을 구분(區分)하여 고려해 볼때 사산(死産)은 모성(母性)의 임신력(姙娠歷)과 매우 밀접한 관련이 있는 것으로 사료(思料)되었고 초생아사망(初生兒死亡)은 미숙아(未熟兒)와 이에 관련된 병