• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.12 no.1
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• pp.103-109
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• 1999

본 연구에서는 중복 고유치를 갖는 비비례 감쇠 진동계의 고유치와 고유벡터의 민감도를 계산하는 새로운 방법을 제시하였다. 제안 방법은 매우 간단하면서도 수치적 안정성이 보장되고 정확한 해를 주는 방법이다. 제안 방법에서는 (n+m)차의 대칭 행렬로 이루어진 대수방정식을 해석함으로써 n개의 자유도를 갖는 감쇠계에 있어서 m차의 중복도를 갖는 고유치와 고유벡터의 설계변수에 대한 미분을 구한다. 제안 방법의 검증을 위해 5자유도를 갖는 단순구조물의 민감도해석을 예제에서 다루고 있다. 예제에서의 설계변수는 모델의 부분강성으로 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.828-831
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• 2008

플래시 메모리(Flash Memory) 기술이 빠르게 발전하면서, 플래시 메모리 기반의 저장 장치가 개인용 컴퓨터나 엔터프라이즈 서버 시스템과 같은 시스템에 2차적인 저장 장치로써 사용가능해지고 있다. FTL(Flash Translation Layer)의 기본적인 기능은 플래시 메모리의 논리 주소를 물리 주소로 바꾸는 것임에도 불구하고, FTL의 효율적인 알고리즘은 성능과 수명에 상당한 효과를 가지고 있다. 이 논문에서는 MP3 플레이어와 디지털 카메라, SSDs(Solid-State Disk)와 같은 낸드 플래시 메모리(NAND Flash Memory) 기반의 어플리케이션을 위한 N : N+K 매핑을 사용하는 새로운 FTL 설계를 제안한다. 성능에 영향을 미치는 매개변수들을 분류하여, 다양한 워크로드 분석을 기반으로 FTL을 조사했다. 우리가 제안하는 FTL을 가지고, 낸드 플래시 어플리케이션 가동에 따라 어떤 매개변수가 최대 성능을 낼 수 있는지 알아낼 수 있고, 그 변수들을 유연하게 조정하여 성능을 더 향상시킬 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.1C
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• pp.9-14
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• 2009

In this paper, using the binary (N,M,L,1) low correlation zone(LCZ) sequence set with specific property, we propose the construction method of a quaternary LCZ sequence set with parameters (2N,2M,L,2). The binary LCZ sequence using this method must have period $N{\equiv}3$ mod 4, balance property, and specific correlation property. The proposed method is modified from the construction method of binary LCZ sequence set by using binary LCZ sequence with specific condition proposed by Kim, Jang, No, and Chung[4].

• Journal of Korea Foundry Society
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• v.27 no.5
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• pp.224-227
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• 2007

원자로에 장전되는 $^{99}Mo$ 조사표적을 제조하기 위한 우라늄박판은, 박판 품질, 생산성, 경제성 문제로 인해, 기존의 열간압연방법에 의해 실험실 규모로는 제조가 가능하나, 상용 규모로는 제조되기 어려운 실정이므로, 새로운 제조방법의 개발이 요구되고 있다. 이와 같은 상황에서, $^{99m}Tc$의 모핵종인 방사선 동위원소$^{99}Mo$ 생산하기 위하여 planar flow casting (PFC) 법에 의해 다결정질 우라늄박판에 대한 새로운 제조방법이 연구되었다. $100{\sim}150\;{\mu}m$의 두께 및 너비 약 50mm의 연속적인 다결정질 우라늄박판이 하나의 batch에서 5m 이상의 길이로 제조되었다. 우라늄박판은 불순물이 거의 없었으며 양호한 표면조도를 가지고 있었다. 우라늄박판의 냉각를 접촉표면은 자유표면 보다 매끈한 자유표면을 가지고 있었다. 우라늄박판은 제조공정변수와는 상관없이 ${\alpha}-U$ 상을 가진 약 10 ${\mu}m$ 이하의 미세한 다결정립을 가지고 있었다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.21 no.3 s.61
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• pp.303-309
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• 2000

An accurate quantitative biomechanical evaluation for the spasticity caused by the disorder of central nervous system was made in this study. A sudden leg dropper was designed to generate objective testing environment at every trial. 3-dimensional motion analysis system(Elite. B.T.S. Italy) was used to measure kinematic data which were angle. and angular velocity of a lower limb. A program was developed to analyze the kinematic data of lower limb motion. and dynamic EMG data at the same time. To evaluate spasticity quantitatively. total 26 parameters including 14 parameters newly driven were analyzed, and statistical analysis were made for bilateral correlations. Results showed possibility to make accurate quantitative and objective evaluation for spasticity with various new parameters using new devices and program.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.13 no.1
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• pp.77-86
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• 1989

A modified $C^{*}$ integral as load parameter in creep fracture is proposed considering the effect of crack growth. It is shown that the parameter does not depend on crack velocity. By performing experiment using STS 304 stainless steel at 600.deg.C the validity of the parameter is investigated. The results show that the parameter is a good measure as a load parameter in creep fracture and the rate of crack tip opening displacement can also be a creep load parameter for STS 304 at 600.deg. C.C.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.484-486
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• 2022

대체 불가능한 토큰을 의미하는 NFT 는 블록 체인 기반 기술 중 하나로 소유권과 거래 이력이 블록 체인에 기록이 된다는 장점을 지녀 미술 작품 거래에도 활발히 활용되고 있다. 하지만 현재 NFT 작품 거래 시장은 주식거래와 같이 회전율과 거래량을 중점으로 투기성이 짙으며, 작품의 섬네일 이미지만으로 거래 의사를 판단하는 경우가 많다는 문제점이 대두되고 있다. 따라서 작품의 다양한 특성에 대한 고려가 함께 이루어질 필요가 있다. 본 논문은 작품의 다양한 변수를 수집하여 최적의 변수 조합을 찾아내고, 이미지 전이 학습과 생성 알고리즘을 활용해 다양한 변수가 가격에 미치는 영향을 알아보고자 했다. 연구 결과 이미지 만을 활용한 가격 예측은 정확도가 높지 않다는 사실을 확인하였고 작품이 가진 여러 특성을 변수로 한 정형 데이터의 가격 예측 정확도가 더 높은 것을 알 수 있었다. 또한 생성 알고리즘을 통해 새로운 특성 조합의 작품들을 만들었고 가격을 수치 예측해보았다. 이를 실제 작가의 작품의 가격과 가격의 변동 추이를 대조해 작가의 작품 판매 가격 평균치 이상인 작품의 특성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.246-246
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• 2021

본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.711-714
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• 2018

본 연구의 목적은 교육관리시스템(LMS)에서의 학습활동로그를 바탕으로 학습성과 영향도를 분석하고 이를 예측하기 위한 모델을 개발하는데 있다. 연구방법은 먼저 상관분석을 사용하여 유의미한 변수를 선정하였으며, 딥러닝을 사용하여 예측 모델을 생성하였다. 모델 생성 결과 테스트 데이터 셋에 대해 약 84%의 정확도로 학습성과를 예측할 수 있었다. 본 연구는 온라인 교육환경에서 빅데이터와 인공지능을 적용할 수 있는 새로운 관점을 제공할 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1415-1418
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• 2011

최근 웹상에 이용 가능한 RESTful 웹 서비스들의 수가 급격하게 증가됨에 따라 사용자들이 적합한 웹 서비스를 찾는 것은 매우 중요한 이슈로 대두되었다. 그러나 기존의 키워드 기반 검색 방법은 나쁜 재현율과 나쁜 정확률 때문에 문제가 많다. 본 논문에서는 매개변수 클러스터링 기법에 패턴 분석 기법을 추가한 하나의 새로운 시맨틱 온톨로지 구축 방법을 제안한다. 이를 통해 온톨로지를 자동 구축하여 시맨틱 정보의 주석처리 부담을 줄일 수 있고, 보다 효율적인 웹 서비스 검색을 지원한다.