• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.68-68
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• 2021

Sesan강과 Srepok강은 베트남, 캄보디아, 라오스가 공유하는 3S강 유역 (Sesan강, Srepok강, Sekong강)의 일부로 연구 및 관리된다. 3S강 유역은 Mekong강의 중요한 지류이며 Mekong강 유역의 상당 부분을 구성한다(Mekong강 유역 면적의 10%, 연간 총 유출량의 20%). 베트남 측 Sesan강 유역의 면적은 11,255km²이고 Srepok강 유역 면적은 18,162km²이다. Sesan강과 Srepok 강의 상류는 베트남 중부 고원의 긴 산맥에 위치하고 있다. Sesan강과 Srepok강 유역은 기후변화에 따른 홍수, 가뭄, 어업 지속 가능성 감소, 퇴적 등 많은 문제와 도전에 직면 할 것으로 예측되고 있다. 본 연구에서는 World Bank의 "Viet Nam Mekong Integrated Water Resources Management (M-IWRM) Project의 일환으로 베트남 정부 차원에서 처음으로 구축한 수자원관리 의사결정지원 시스템인 "DSS-2S"를 활용하여, Sesan-Srepok강 유역의 강둑 침식 위험성을 분석하였다. DSS-2S는 MIKE Hydro Basin을 기반으로 SWAT모델, 수리모델, 하상변동 모델, 및 수질모델 등과 연계 하여 구축되었다. 2030 년을 목표 연도로 설정하고, 기후 변화 시나리오와 사회 경제적 발전을 기반으로 DSS-2S에 포함되어 있는 유사 이송 및 수리학적 모델을 활용하여 주요 하천 단면에서의 평균 유속과 하상 침식 양을 예측하였다. 유속 및 심부 침식 기준에 근거하여 강둑 침식 위험성을 분석하였다. 모델의 시뮬레이션 결과를 기반으로 강둑 침식 위험이 있는 강 구간은 고(高)유속과 높은 침식의 조합에 의해 결정되었다. 고위험 침식 예상지는 Sesan강 유역의 Dak Bla, Po Ko, 및 Se San강에 총 길이 73.5km에 걸쳐 발생 할 것으로 분석되었으며, 침식 위험이 매우 높은 지역은 Dak Bla 강에 총 길이 2,286m, Po Ko 강에 총 길이 5,096m 정도가 발생 하는 것으로 분석되었다. 강둑 세국을 유발할 수 있는 다양한 인자들을 고찰하였으며, 본 성과는 베트남 중앙 정부의 장기수 자원 종합계획 수립의 기본 자료로 활용 될 예정이다.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.19 no.2
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• pp.201-210
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• 2007

Double-angle connections should be designed with enough stiffness and strength to properly resist various applied loads. Therefore, structural engineers should be able to predict some influential variables and take their effects into account in design. This study was performed to establish the effects of the number of bolts and bolt gage distance on the stiffness and strength of a double-angle connection under tension. Six experimental tests were conducted to describe the effects of these variables by comparing load-displacement relationship curves. In addition, two prediction models were proposed to estimate the initial stiffness and the maximum allowable tensile load based on the results of experimental tests. In the development of these prediction models, the effect of prying action was considered.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.321-324
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• 2008

Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 FLS이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS 모델은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 상수인 1차식을 사용한다. 전반부의 파라미터는 오류역전파 방법(Back-propagation)을 통한 학습으로 결정되고, 후반부 파라미터(계수)들은 Least squre method(LSM)를 사용하여 결정된 값을 사용하여 모델을 구축한다. 본 논문에서는 Type-1 TSK FLS과 Type-2 TSK FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 비교 분석한다. 또한 랜덤 화이트 가우시안 노이즈를 추가한 테스트 데이터를 사용하여 노이즈에 대한 성능을 분석한다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.12 no.10
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• pp.113-120
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• 1995

여러가지 두꺼운 복합재료 구조물은 3차원 압축 부하 상태에 노출되는 경우가 발생한다. 이런 경우에 있어 서의 복합재료 압축 강도는 압축 평균 응력을 이용하면 예측이 가능할지도 모른다. 이번 연구 에서는 압축 평균 응력을 이용하여 탄소섬유 강화 복합재료들의 압축 강도를 예측하는 모델을 개발 하고자 한다. 이 모델은 압축강도에 영향을 주는 요소, 초기 misalignment를 고려하였고, 탄소섬유와 수지사이에 접합강도가 임계값을 초과할때 복합재료의 파괴가 일어난다고 가정한다. 또 여라가지 문헌들을 통하여 유압이 접합강도에 미치는 점들을 보여준다. 본 모델을 이용한 예측값들은 가해지는 유압에 따라 증가되며, 실험값들과 비교 분석될 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.92-95
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• 2011

본 논문에서는 MPEG RVC(Reconfigurable Video Coding) 프레임워크에서의 효율적인 복호화기 생성을 위한 토큰 정렬 방법을 제안한다. MPEG RVC 프레임워크는 현존하는 비디오 표준을 모듈 단위로 나누어 그에 대한 입력 및 출력의 동작을 명시하고 있다. 현재의 RVC 프레임워크 표준은 각 기능부(functional unit)들의 입력 및 출력의 행동만을 서술할 뿐 특정 비디오 코덱에서 고유적으로 정의하는 각 기능부 사이에 소비되는 토큰의 계산 모델(model of computation)을 제공하지 않는다. 이러한 점은 계산 모델이 다른 환경에서 RVC 프레임워크 솔루션을 개발하는데 큰 어려움으로 작용한다. 따라서 효율적인 RVC 복호화기의 구성을 위해 복호화 기술 정보 상의 명백한 토큰 정렬 정보를 이용하여 RVC 프레임워크의 기능부들 사이의 행동을 결정지어 주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 토큰 정렬에 의해 계산 모델을 명확하게 해주고 개발자로 하여금 코덱 개발 단계에서의 디버깅 및 테스팅에 따른 부담을 줄여줄 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.260-261
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• 2023

공유 전동킥보드의 사용이 증가함에 따라, 불법 주차와 같은 문제점이 발생하고 있다. 시민들의 안전을 위협하는 문제를 해결하기 위해 CNN 모델 기반의 공유 전동킥보드 주차 판단 시스템을 구현하였다. 공유 전동킥보드에 탑재된 카메라, 기울기 센서를 통해 주차 상태를 판단하고, solidity와 python의 web3.py를 이용하여 컨소시엄 블록체인을 설계하였다. 주차 판단 기준이 되는 요소를 추가하고 가중치를 부여함으로써 신뢰 점수 식을 개선하였다. 본 논문에서 제안하는 모델을 통해 이용자의 자발적인 반납과 회사들의 효율적인 관리를 유도할 수 있다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2008.06a
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• pp.109-111
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• 2008

전동기 구동시스템의 모델링을 위해서는 부하의 부하토크, 관성계수, 마찰계수 등의 정보에 의한 부하 모델링이 반드시 필요하다. 하지만 기본적인 부하모델의 제정수와 단순화된 운동방정식만으로는 기계적 각 부분에서의 발생하는 현상에 대한 해석이 불가능 하다. 본 논문에서는 엘리베이터 도어 구동시스템을 대상으로 기계 해석 분야의 해석 프로그램인 RecurDyn과 전력전자 분야의 시뮬레이션 프로그램인 Simplorer의 Co-Simulation을 통한 부하 모델 및 구동 시스템의 해석 가능성과 해석 범위를 분석하고 실험을 통해 타당성을 검증하고자 한다.

• Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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• v.21 no.11
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• pp.636-642
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• 2009

Energy consumption data are surveyed and measured to develop energy demand models for hospital buildings as part of a complete package. Daily consumption profiles for electricity, heating, cooling and hot water are surveyed for 14 carefully chosen hospitals to establish energy demand patterns for a time span of a year. Then the hourly demand patterns of the 4 loads are field-measured for different seasons and statistically analyzed to provide higher resolution models. Used in conjunction with energy demand models for other types of buildings, the high resolution of 8760 hour energy demand models for a hospital for a typical year will serve as building blocks for the comprehensive model that allows the estimation of the combined loads for arbitrary mixtures of buildings.

• Journal of Korean Association for Spatial Structures
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• v.4 no.4 s.14
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• pp.55-63
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• 2004

Double angle connections are commonly used for the construction of the low-rise steel framed buildings. Several experimental tests lave been conducted to investigate the effect of the number of bolts on the rotational stiffness of a double angle connection. Several parameters are obtained by performing regression analysis. An analytical model has been introduced to calculate the initial stiffness of a double angle connection in this research.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.558-561
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• 2021

심리학에서 사람의 심리 상태를 알아보기 위해 사용되는 검사 방법 중, 집-나무-사람 검사(HTP Test)는 피실험자가 그린 집, 나무, 사람을 포함하는 그림을 사용하여 피실험자의 심리를 분석하는 투영 검사법이다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용해 HTP Test 에 사용되는 그림을 분석하는 시스템을 제안하며, 성능 평가를 통해 심리학에서의 딥러닝 모델 적용 가능성을 확인한다. 또한 그림 데이터 분석에 적합한 사전 훈련 모델을 개발하기 위해, ImageNet 과 스케치 데이터셋으로 사전 훈련하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 감정 분석을 위한 이미지 객체 추출부, 추출된 객체로 피실험자의 감정을 분류하는 감정 분류부로 구성되어 있다. 객체 추출과 이미지 분류 모두 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 사용하며, 이미지 분류 모델은 서로 다른 데이터셋으로 모델을 사전 훈련한 후, 훈련 데이터셋으로 전이 학습하여 모델의 성능을 비교한다. 그림 심리 분석을 위한 HTP test 스케치 데이터셋은, HTP Test 와 동일하게 피실험자가 3 개 클래스의 집, 나무, 사람의 그림을 그려 자체 수집하였다.