• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.57 no.2
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• pp.99-110
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• 2024

Paldang Reservoir serves as a crucial water source for the metropolitan area, and national efforts are focused on water quality management. The region near Paldang Dam, where the water intake facility with the greatest depth is located, experiences vertical stratification during the summer. It has been challenging to definitively classify whether this stratification is caused by density currents or summer temperatures. This study aimed to differentiate and analyze stratification due to density currents and temperature variations at key locations in the Paldang Reservoir through vertical water quality measurements. The results allowed us to distinguish between density current and temperature-induced stratification. We found that density currents are primarily caused by temperature differences among inflowing rivers, with flow velocity significantly influencing their persistence. Additionally, based on a combination of monsoon and non-monsoon season characteristics, we classified Paldang Reservoir into regions with distinct river and lake traits.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.47 no.11
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• pp.36-42
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• 2010

This paper presents a hybrid approach to the construction of quasi-cyclic (QC) low-density parity-check (LDPC) codes based on parallel bundles in Euclidean geometries and circulant permutation matrices. Codes constructed by this method are shown to be regular with large girth and low density. Simulation results show that these codes perform very well with iterative decoding and achieve reasonably large coding gains over uncoded system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.314-318
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• 2006

인터넷의 비약적인 발전으로 많은 강의 자료가 존재하게 되었으며, 어느 누구나 손쉽게 강의 자료를 구할 수 있게 되었다. 하지만 사용자는 단순히 많은 정보만을 원하는 것이 아니라 정확한 정보를 얻기를 원한다. 이에 본 논문에서는 기존의 단어 빈도수 기반의 분류 방식이 아닌 개념적 분류 방식으로 온톨로지를 이용하여 코스웨어를 분류해보고자 한다. 온톨로지로는 어휘적 온톨로지의 일종인 WordNet의 과목에 대한 계층적 구조를 활용하였다. 실험 데이터로는 강의 자료 중 파워포인트로 작성된 코스웨어를 이용하였으며, 코스웨어의 메타데이터들과 과목들간의 개념적 거리 및 밀도를 측정하여 코스웨어를 분류하였다. 또한 WordNet상의 어휘 확장을 통하여 분류과목 확장이 가능함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.101-104
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• 2005

최근 GIS 시스템, 위성사진, 원격 탐사 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 방대한 양의 공간 데이터에서 지식을 발견하는 공간 데이터 마이닝에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 공간 데이터마이닝에 대한 연구들은 방대한 비공간 데이터들의 지식을 효율적으로 탐사하고자 하였다. 그러나 기존의 시스템은 발견된 지식의 효과성을 보장하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문은 공간 데이터 타입을 포함하는 대용량의 데이터들로부터 효과성을 보장하는 특성화 지식 탐사시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 특성화 지식 탐사시스템은 밀도 기반의 클러스터링 기법을 적용하여 탐사된 특성화 지식의 효과성을 높였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.205-210
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• 2006

차량간 무선통신을 이용한 긴급메시지 전파는 도로 주행 중에 발생할 수 있는 도로의 결빙, 낙석, 공사, 안개, 급커브 등의 위험 상황을 사전에 신속히 위험 지역의 차량들에게 알려 위험 상황 대처 능력을 크게 개선 할 수 있다. 그러나 차량간 통신은 일반적인 무선통신과 달리 노드의 고속 이동성, 노드 밀도, 네트워크 토폴로지의 빈번한 변화와 같은 차량 환경 고유의 특징을 가진다. 본 논문에서는 차량간 긴급메시지를 신속하게 전달하기 위한 시간예약 기반 릴레이 노드 선정 알고리즘을 제안하였다. 실험결과, 제안한 알고리즘이 거리 기반 릴레이 노드 선정 알고리즘에 비해 네트워크 부하와 전달 지연시간에서 25% 성능 향상을 보였으며, 낮은 노드 밀도에서는 더욱 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.148-150
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• 2005

최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 관심이 증대되면서, 방대하고 다양한 형태의 데이터에 대한 효율성과 효과성을 고려한 지식 탐사방법연구의 필요성이 제기되었다. 기존의 지식 탐사방법에 대한 연구들은 방대한 비공간 데이터들의 지식을 효율적으로 탐사하고자 하였다. 그러나 기존의 연구는 탐사된 지식의 효율성안을 고려하여 유용한 지식탐사를 보장하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문은 공간 데이터 타입을 포함하는 대용랑의 데이터들로부터 효과성을 보장하는 특성화 지식 탐사방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 특성화 지식 탐사기법은 공간 및 비공간 데이터들의 특성을 나타내는 요약된 지식을 제공하며, 밀도 기반의 클러스터링 기법을 적용하여 특성화 지식 탐사의 효과성을 높인다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.551-554
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• 2019

국내 전력 계통은 경제의 성장과 더불어 생활 수준의 향상에 따라 지속적인 증설과 발전이 이루어졌다. 전력설비의 밀도 측면에서 비추어보면 미국이나 일본 대비 적게는 2배에서 많게는 4배에 이르는 최고 수준의 설비 밀도를 보이고 있다. 또한 전체 전력 생산량의 40%이상이 수도권에서 소비되고 있지만 발전설비는 최대 전력 수요지인 수도권과 먼 해안에 인접한 지역에 편재되어 있기 때문에 발생하는 수요와 공급지의 불균형, 장거리 선로를 통한 전력 전송에서 야기되는 전력계통 운영 측면에서의 문제가 발생하게 된다. 최근 화두가 되고 있는 원전 축소, 노후 화력 발전소 정지, 송전선로 경과지에서의 건설 고압 송전선로 건설 반대 등의 요인으로 인하여 전력계통을 최대한 효율적이고 안정적으로 운영하여야 하는 대전제를 만족시키기 위한 방안으로 기존 AC 기반의 계통 설비에 전력변환기술을 기반으로 하는 DC 계통 및 FACTS 설비의 확대 적용하는 방안이 제시되고 있다. 본 논문에서는 다가올 MV급 이상의 전력변환설비의 개념 및 개발 현황에 대한 소개를 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.261-264
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• 2021

본 논문에서는 SR(Super-Resolution)을 계산하는데 필요한 데이터를 효율적으로 분류하고 분할하여 빠르게 SR연산을 가능하게 하는 쿼드트리 기반 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 데이터로 사용하는 연기 데이터를 다운스케일링(Downscaling)하여 쿼드트리 연산 소요 시간을 감소시키며, 이때 연기의 밀도를 이진화함으로써, 다운스케일링 과정에서 밀도가 손실되는 문제를 피한다. 학습에 사용된 데이터는 COCO 2017 Dataset이며, 인공신경망은 VGG19 기반 네트워크를 사용한다. 컨볼루션 계층을 거칠 때 데이터의 손실을 막기 위해 잔차(Residual)방식과 유사하게 이전 계층의 출력 값을 더해주며 학습한다. 결과적으로 제안하는 방법은 이전 결과 기법에 비해 약15~18배 정도의 속도향상을 얻었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39C no.7
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• pp.515-520
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• 2014

In this paper, the protograph-based block low density parity check (LDPC) code, which improves the performance and reduces the encoder/decoder complexity than the conventional Digital Video Broadcasting Satellite Second Generation (DVB-S2) LDPC code used for the marine satellite communication, is proposed. The computer simulation results verify that the proposed protograph-based LDPC code has the better performance in both the bit error rate (BER) and the frame error rate (FER) than the conventional DVB-S2 LDPC code. Furthermore, by analyzing the encoding and decoding computational complexity, we show that the protograph-based block LDPC code has the efficient encoder/decoder structure.

• The Journal of Bigdata
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• v.7 no.1
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• pp.89-97
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• 2022

Various efforts are needed to prevent accidents because ship collisions can cause various negative situations such as economic losses and casualties. Therefore, research to prevent accidents is being actively conducted, and in this study, new leading indicators for preventing ship collision accidents is proposed. In previous studies, the risk of collision was expressed in consideration of the distance between ships in a specific sea area, but there is a disadvantage that a new model needs to be developed to apply this to other sea areas. In this study, the density-based ship domain DESD (Density-based Empirical Ship Domain) including the environment and operating characteristics of the sea area was defined using AIS (Automatic Identification System) data, which is ship operation information. Deep clustering is applied to two-dimensional DESDs created for each sea area to cluster the seas with similar operating environments. Through the analysis of the relationship between clustered sea areas and ship collision accidents, it was statistically tested that the occurrence of accidents varies by characteristic of each sea area, and it was proved that DESD can be used as a leading indicator of accidents.