• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2005년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.224-226
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• 2005

본 논문에서는 새로운 회전자 위치 오차 예측 알고리즘(RPEPA)를 이용한 BLDC 전동기의 센서리스 제어 방법을 제안한다. 회전자 위치 정보는 3상 단자 전압으로부터 간접적인 Back-EMF 검출에 의해 추정되고, 저역통과 필터는 스위칭 노이즈 제거를 위해 사용된다. 제안한 방법은 저속 영역에서 기존 방법들 보다 향상된 성능을 갖고 있다. 필터에 의해 발생되는 위상 오차는 새로운 RPEPA에 의해 실시간 보상되어 정확한 전환시점을 결정한다. RPEPA를 이용한 센서리스 방법은 넓은 속도범위와 전동기의 효율을 개선시킨다. 제안한 방법은 실험을 통하여 타당성과 효율성을 검증한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제29권2호
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• pp.75-82
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• 2006

본 연구에서 조합 최적화(Combinatorial Optimization) 이론에 바탕을 두고 있는 네스티드 분할(Nested Partition, 이하 NP) 방법을 이용한 최적화 기탄 요소선택 방법(Feature Selection)을 제안한다. 이 새로운 방법은 좋은 요소 부분집합을 찾는 휴리스틱 탐색 절차를 채용하고 있으며 데이터의 인스턴스(Instances 또는 Records)의 무작위 추출(Random Sampling)을 이용하여 이 요소선택 방법의 처리시간 관점에서의 성능을 항상 시키고자 한다. 이 새로운 접근 방법은 처리시간 향상을 위해 2단계 샘플링 방법을 채용하여 근접 최적해로의 수렴(Convergence)을 보장하는 샘플 사이즈를 결정한다. 이는 앨고리듬이 유한한 시간내에 끝이날 때 최종 요소 부분집합 해의 질(Qualtiy)에 관한 정확한 설명을 할 수 있는 이론적인 배경을 제시한다. 중요 결과를 예시하기 위해서 다양한 형태의 다섯 개의 데이터 셋을 이용하였으며 다섯 번의 반복 실험을 통한 실험 결과가 제시되며, 이 새로운 접근 방법이 기존의 단순 네스티드 분할 방법 기반의 요소선택 방법보다 처리시간 관점에서 더욱 효율적임을 보여준다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.115-123
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• 1999

산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.131-135
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• 2024

MQTT 프로토콜에서 Publisher로부터 발행되는 메시지의 retained flag가 세팅되어 있으면 해당 메시지는 Broker에 Retained 메시지로 저장되고, 새로운 Subscriber가 subscribe를 수행할 때 Broker는 Retained 메시지를 바로 전송하게 된다. 이를 통해 새로운 Subscriber는 Publisher의 새로운 메시지 발행을 기다리지 않고 Retained 메시지를 통해 현재 상태에 대한 업데이트를 수행할 수 있다. 하지만 Publisher로부터 새로운 메시지가 자주 발행되는 경우에는 retained 메시지를 보내는 것이 트래픽의 오버헤드가 될 수 있고, 해당 상황은 새로운 Subscriber들의 subscribe가 자주 수행되는 경우 더욱 큰 오버헤드로 고려될 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 발행되는 메시지의 특성을 고려하여 Broker의 Retained 메시지 전송 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 Broker 입장에서 새로운 Subscriber로의 전송 및 대기 액션을 고려하여 강화학습을 기반으로 모델링하였고, Q learning 알고리즘을 통해 최적의 전송 방법을 결정하였다. 성능 분석을 통해 제안하는 방법이 기존 방법 대비 개선된 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.75-80
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• 1995

이 논문에서는 데이타 통신에서 발생되는 오류를 정정하기 위해 많이 사용되고 있는 RS 부호의 3항 기약다항식에서 새로운 Trace연산 알고리즘에 대해 고찰한다. 이 방법은 기존의 방법에 비해 Trace을 간단한 연산으로 구할 수 있다. 이 새로운 알고리 즘은 복잡한 연산을 피함으로써 연산시간을 줄일 수 있고, 복호화 과정을 간략히 할 수 있어서, 같은 정도의 데이터 신뢰도를 얻는데 효과되는 노력을 감소시킬 수 있다. 새로운 Trace 연산 알고리즘과 기존의 Trace 정의에 따른 방법은 SUN SPARC2 workstation상에서 C-언어로 구현한 결과를 비교, 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제28권1호
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• pp.102-116
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• 2001

전통적인 망 관리 접근 방법은 중앙의 관리시스템이 예외적인 상황을 찾고자 관리되는 노드들을 반복적으로 폴링하면서 달성된다. 이러한 중앙집중적인 관리 패러다임은 관리되는 노드들의 수와 복잡도가 증가함에 따라 한계에 부딪히고 있다. 관리 시스템은 관리대상 정보들이 이전과 똑같은 상태를 유지함에 따라 많은 양의 중복된 정보로 폭주하게 된다. 이러하 수동적인 망 관리 방법은 확장이 불가능하고 트랙픽증가로 인해 많은 비용이 들기 때문에 더욱 신속한 접근 및 확장 능력을 가진 기술을 적용하는 것이 필수적이다. 액티브 네트워크 사용자에 의해 커스터마이즈된 응용이나 프로토콜들을 망 노드들에 동적으로 삽입할 수 있도록 함으로서 노드들이 새로운 사용자 요구나 서비스에 신속하게 대응할 수 있도록한다. 본논문에서는 이러한 액티브 네트워크 기술을 망 관리에 적용함으로서 관리 노드들이 관리 시스템으로부터의 수동적인 영역에서 벗어나 능동적으로 자신의 문제에 대처할 수 있고 또한 새로운 관리 요구사항들에 신속하게 대응할 수 있도록 하는 새로운 망 관리 접근 방법에 대해 기술한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.864-867
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• 2003

e-러닝이 세간의 관심을 모으는 이유는 교육의 패러다임이 바뀔 수 있다는 점이다. 교육은 모든 분야에 필수적이고, 교육 방식이 바뀐다는 의미는 새로운 시장이 만들어진다는 것이다. 하지만 온라인 교육이 가질 수 있는 장점들을 제대로 활용하지 못한다면 새로운 시장이 만들어진다 하더라도 쉽게 시들어 갈 것이며, 최근에 나와 있는 e-learning과 관련된 사이트들을 보더라도 전자상거래나 쇼핑몰 혹은 검색, 포털 사이트처럼 빠르게 성장할 수 없다 우리는 학창 시절에 어떠한 친구를 만나느냐, 혹은 어떠한 짝꿍을 만나느냐에 따라서 본인의 학습 성취도는 매우 다르다는 것을 경험해 보았을 것이다. 이에 본 논문에서는 학습자들에게 보다 쉽게 짝 찾는 방법과 짝 짓는 방법을 제공하여 학습자들간의 상호협력을 이루어 문제해결 능력과 새로운 지식을 만들어 갈 수 있도록 하였으며, 짝 프로그래밍을 통해서 학습자는 최적의 짝꿍을 만나 지속적인 상호작용으로 흥미와 집중을 유지하여 적극적이고 완전한 학습이 이루어질 수 있도록 하였다. 끝으로 본 연구가 웹 상의 학습자들에게 서로간의 대화를 통해 에러의 원인을 효과적으로 찾아 바로 잡을 수 있는 짝 프로그래밍을 제공했다는 점에서 새로운 학습 시스템의 개발방법을 제시했다고 결론지을 수 있다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.849-856
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• 2003

본 논문에서는 다층 퍼셉트론의 학습을 위한 새로운 두 단계 학습방법을 제안하였다. 첫 번째 단계는 국소최적해로 빨리 수렴하기 위해 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용한 국소 탐색 단계이다. 두 번째 단계는 첫 번째 단계에서 찾은 국소최적해가 원하는 수준에 미치지 못할 경우 새로운 국소최적해로 벗어나기 위한 선형탐색을 기반의 터널링 단계이다. 이 방법은 연결가중치 공간에서 전역최적해를 빠르게 찾을 수 잇는 새로운 방법을 제공한다. 4가지 벤치마크 문제에 기존의 다층 퍼셉트론의 학습 알고리즘과 비교 실험을 통해, 제안된 알고리즘이 빠른 수렴 속도와 낮은 오차값을 가짐을 알 수 있었다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.574-577
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• 2010

이번 연구에서는 저속 비압축성 유체-구조 연성을 고려한 위상 최적화을 위해 새로운 모노리틱 해석을 개발한다. 이 새로운 해석 기법에서는 기존의 유체-구조 연성 시스템 해석 기법에서 유체와 구조 영역을 분리하고 연성 조건을 만족시키는 것과 다르게 하나의 일치된 해석 방정식을 유체 영역과 구조 영역에 동일하게 적용한다. 또한, 경계조건을 만족시키기 위하여 단일화 된 해석 방정식의 물성치를 바꾸어주는 새로운 방식을 제시하였다. 이 새로운 방법에서는 유체, 구조 영역을 분리하지 않고 Navier-Stoke's 방정식과 선형 탄성식을 동시에 사용하였다. 또한, 유체-구조 영역이 연성 해석 중 변화하는 것을 반영하기 위하여 구조 변위를 이용하여 Deformation tensor를 계산하였고 이를 이용하여 변형 후에서의 Navier-Stoke 방정식의 미분을 계산하는 방법을 제안하였다. 그리고, 정상 상태 유체를 가정하고 속도에 비례하는 마찰힘인 Darcy's force 항을 Navier-Stoke 방정식에 넣고 이 마찰 힘의 크기를 변화시킴으로 해서 유체 방정식에서의 연성 경계 조건을 만족시켰다. 선형 탄성 방정식에서 Divergence이론을 이용해서 경계에서 작용하는 외력이 하는 일을 내부 시스템에 하는 일로 계산하였다. 개발된 모노리스 해석 방법을 이용하여 저속 비압축성 유체가 구조에 미치는 압축력을 계산하였고 이용하여 컴플라이언트 미케니즘을 설계하였다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2001년도 종합학술발표회논문집
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• pp.432-436
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• 2001

본 논문에서는 XTR을 이용해 Schnorr 개인식별 프로토콜을 구성하여 블랙메일링 공격이 있을 경우에 은행에게 블랙메일링 공격에 대한 정보를 개인식별 과정에서 알려주는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 XTR 버전의 Schnorr 개인식별 프로토콜을 사용하면 기존의 방법들이 블랙메일링 공격을 막기 위해 필요로 하는 가정들을 사용하지 않고도 효과적으로 블랙메일링 공격을 막을 수 있는 새로운 방법이 된다.