• 기계저널
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• 제32권6호
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• pp.496-503
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• 1992

상사실험법(analogous experimental method)이라 함은 물리적현상을 다른 물리적현상으로 변환 하여, 후자를 실험적으로 측정하여 전자의 제반 물리량을 얻는 과정을 말한다. 이 때 두 물리량 사이에는 수학적 상사관계, 특히 미분방정식 상의 유사관계가 성립함을 전제로 한다. 일반적으로 임의형상의 내부응력을 실험적으로 해석하는 데는 탄소성 변위를 직접 전기적저항으로 바꾸어 측정하는 방법(strain gauge method)이나 광파의 간섭무늬(fringe)로 가시화하는 광탄성 법(photoelastic method), 또는 전자계산기를 이용하여 분할요소해석의 연계집적으로서 얻는 유 한요소법(F.E.M) 등이 널리 사용되고 있으나, 이들은 다같이 그 나름대로의 장단점을 지니고 있다. 전기저항식은 변형을 직접 측정할 수 있어 측정의 오차를 줄일 수 있고, 특히 실물측정과 동하중 해석에는 큰 강점이 있으나, 점해석(point by analysis)이기 때문에 전시야적인 분포를 파악하기 어렵다. 또한 광탄성법은 명료한 전시야적 분포를 얻을 수 있지만 모형해석(model analysis)이기 때문에 정밀한 모형제작의 어려움이 수반되며, F.E.M.(B.E.M.도 포함)은 복잡한 형상에서의 요소분할이 매우 어렵고, 경계조건의 정확한 설정에 문제가 있다. 따라서 여러 실험적 방법은 실측대상에 따라 그 장단점을 감안하여 선택되어야 하며, 이 글에서 논술하고자 하는 상사실험법에 의한 응력해석도 이러한 관점에서 지금까지의 일련의 연구결과를 종합하여 그 효 용적인 용도, 응용 및 그 전망과 더불어 장차 해결하여야 할 2,3의 문제를 제시하고자 한다.

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제17권1호
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• pp.74-82
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• 1988

A numerical analysis of the mathematical model for fluidized bed coal combustion has been performed. Based on the physical nature of the specific surface variation due to the decreasing of coal particle diameter according to the combustion process, the modified model which has been added the specific surface variation to the S.ENDRENYI and B.PALANCZ's mathematical model was established in this study. From the numerical analysis of these two models, it was found that the perfect combustion time is increasing largely at least 5 seconds in the modified model in comparison with that of the S.ENDRENYI and B.PALANCZ's model, and the bed temperature and the coal particle surface temperature during the main combustion period represent constant with time in the S.ENDRENYI and B.PALANCZ's model, on the other hand, these properties are decreasing linearly with time in the modified model.

• 스마트미디어저널
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• 제12권9호
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• pp.9-18
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• 2023

블랙박스 암호는 하드웨어로 구성된 암호화 장치를 기반으로 '디바이스와 사용자는 신뢰할 수 있다'는 가정하에 동작하는 암호이다. 그러나 공격자에게 내부 구조가 공개되는 순간 키 추출 등의 다양한 공격이 존재함과 동시에 최근 들어 신뢰할 수 없는 개방형 플랫폼에서 암호 알고리즘을 적용하는 경우가 증가하여 블랙 박스 암호 시스템에 대한 위협은 더욱 커져가고 있다. 그로 인해, 개방형 플랫폼에서 암호 알고리즘을 안전하게 동작하고자 암호화 과정에서 암호 키를 숨김으로써 공격자의 키 유출을 어렵게 하는 화이트 박스 암호화 기술이 제안되었다. 하지만, 이러한 화이트 박스 기반 암호는 기존의 암호와는 다르게 정해진 규격이 존재하지 않아 구조적 안전성을 검증하는 것이 어렵다. 이에 CHES에서는 보다 안전한 화이트 박스 암호 활용을 위해 The WhibOx Contest를 주기적으로 개최하여, 다양한 화이트 박스 암호에 대한 안전성 분석이 수행 되었다. 이 중 2016년 Bos가 제안한 Differential Computation Analysis(DCA) 공격법은 현재까지도 안전성 분석에 널리 활용되고 있는 강력한 화이트 박스 블록 암호에 대한 공격 기술에 해당한다. 이에 본 논문은 화이트 박스 암호에 대한 동향을 분석하고, 화이트 박스 블록 암호에 대한 부채널 정보 기반 암호분석 기술인 DCA, HODCA 공격 분석 및 관련 대응 기술 동향을 정리한다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권3호
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• pp.95-103
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• 2019

세계 제조업은 장기적인 경기침체, 노동 원가 및 원자재 가격 상승으로 성장 한계에 봉착하게 되었으며, 이에 대한 해결방안으로 ICT와 센서 기술을 바탕으로 제조업의 4차 산업혁명을 진행하고 있다. 이러한 흐름에 따라 화학 산업에서의 스마트공장보급 확산과 스마트제조 기술 향상을 위해, 본 논문은 스마트 제조혁신을 위한 보호필름 공정 제조데이터 활용모델의 설계를 제안한다. 보호필름 공정 중에서 원료 배합 및 교반, 압출, 그리고 검수 공정에 대해서 온도, 압력, 습도, 그리고 동영상 및 열화상의 제조 데이터를 획득한다. 또한 획득된 제조 데이터는 대용량 스토리지에 저장되며, AI 서비스에 의한 시계열 및 이미지 분석과 시각화가 진행된다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권2호
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• pp.110-118
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• 2021

4차 산업혁명의 핵심 성장 동력인 사물인터넷 (IoT) 기술은 자율 형으로 상호 소통하며 공간과 상황에 따른 데이터를 복합처리 할 수 있는 단계로 성장하였다. 이에 따라 IT 인프라 구조는 점점 복잡해지고 시스템을 안정적으로 유지하기 위한 모니터링 분야의 중요도가 높아지고 있다. 모니터링 기술은 과거에도 사용되었지만, 빠르게 변하는 ICT 기술에 대응할 수 있는 유연한 모니터링 시스템을 모색할 필요성이 있다. 본 논문은 오픈소스 기반 Prometheus 모니터링 시스템을 설계하고 테스트 하는 연구를 진행한다. IoT 디바이스를 기반으로 간단한 인프라를 구축하고 Exporter를 통해 디바이스에 대한 데이터를 수집한다. Prometheus는 데이터를 Pull 기반으로 수집한 뒤 Grafana를 사용하여 하나의 대시보드에 통합하고 데이터를 시각화함으로써 디바이스에 대한 정보를 모니터링 할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.55-62
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• 2021

광주광역시의 3대 주력산업인 자동차 산업, 에너지 산업, 그리고 AI/헬스케어 산업 등에 응용 가능한 AI 활용 사례로 준지도 학습, 전이 학습, 그리고 연합 학습의 머신러닝을 적용하며, 더불어 주력산업을 위한 AI 서비스를 위한 ML 전략을 정립하였다. AI 서비스의 ML 전략을 기반으로 실용적 접근 사례들을 제시하고자 하며, 준지도 학습의 접근 사례는 자동차 영상 인식 기술에 활용하며, 전이 학습의 접근 사례는 헬스케어 분야의 당뇨병성 망막병증 검출에 활용하고자 하며, 마지막으로 연합 학습의 접근 사례는 전력 수요 예측에 활용하고자 한다. 이러한 접근 사례들을 싱글보드 Raspberry Pi, Jaetson Nano, Intel i-7 등의 하드웨어를 기반으로 성능 테스트를 진행함과 동시에 실용적인 접근 사례들의 유효성을 검증하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제10권1호
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• pp.99-107
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• 2021

4차 산업혁명, Industry 4.0 과 더불어 최근 ICT 분야의 메가트렌드는 빅데이터, IoT, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 인공지능이라고 할 수 있다. 따라서, 4차 산업혁명 시대에 알맞은 AI 서비스들의 기술 개발과 다양한 산업 영역에서 ICT 분야의 융합에 따른 BI (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI) 등의 세분화된 기술 발전으로 급속한 디지털 전환 (Digital Transformation)이 진행되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 이러한 기술적 상황에 따른 대용량 분산 Abyss 스토리지 기반으로 인프라 측면의 GPU, CDA (Connected Data Architecture) 프레임워크, 그리고 AI의 다양한 머신러닝 서비스들을 통합 및 고도화를 목표로 하며, AI 비즈니스의 수익 모델을 다양한 산업 영역에 활용하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권7호
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• pp.61-69
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• 2022

학습된 머신러닝은 시간 경과에 따른 학습 모델과 학습 데이터 측면의 표류 현상이 발생과 동시에 머신러닝의 성능이 퇴화하게 된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 머신러닝의 재학습 시기를 결정하기 위한 ML 표류의 개념과 평가 방법을 제안하고자 한다. 딸기와 선명도에 따른 XAI 테스트 및 사과 이미지의 XAI 테스트를 진행하였다. 딸기의 경우 선명도 값에 따른 ML 모델의 XAI 분석의 변화는 미미하였으며 사과 이미지의 XAI의 경우 사과는 정상적으로 객체 분류 및 히트맵 영역을 표시하였으나 사과꽃 및 꽃봉오리의 경우 그 결과가 딸기나 사과에 비해 미미하였다. 이는 사과꽃 및 꽃봉오리의 학습 이미지 수가 부족하기에 발생한 것으로 예상되며 추후 더 많은 사과꽃 및 꽃봉오리 이미지를 학습하여 테스트할 계획이다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권6호
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• pp.600-616
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• 2018

이 연구의 목적은 과학 흥미가 발달한 초등학생의 특성을 심층적으로 탐색하는 것이다. 서울 소재 2개의 초등학교 201명을 대상으로 1년 동안 3차례에 걸쳐서 흥미 변화, 과학과 관련된 활동의 선호도와 참여도에 대한 설문조사를 실시하였다. 3차례의 설문조사에서 과학 흥미에 유의미한 변화를 보인 학생들을 대상으로 사례연구 참여 대상자를 모집하였다. 사례연구 참여에 동의한 7명의 학생들에게 12주에 걸쳐서 매일 과학관련 활동 포토저널을 작성해 줄 것을 요구하였다. 또한 연구 참여자는 2주에 한 번씩 연구자 중 한 명을 만나 총 6차례 반-구조화된 인터뷰에 참여하였다. 7명의 사례연구 참여자 중에서 과학 흥미가 상황적 흥미 II 수준까지 발달한 학생 1인과 개인적 흥미 I 수준까지 발달한 학생 1인, 총 2명(TK와 QQ)을 대표 사례로 선정하여 심층 분석을 실시하였다. 분석대상 자료는 설문조사 결과와 포토저널과 면담내용이었다. TK 학생은 상황적 흥미 II 수준에서 개인적 흥미 I 수준까지 발달한 사례로서 주로 집에서 직접 실험하기, 수학 활동하기, 동식물 기르기, 관찰하기 등을 하였으며, 비형식 교육기관을 방문하는 활동에도 참여하였다. 이 학생은 과학과 관련된 활동 장소로 학교 밖 환경을 주로 선택하였으며, 스스로 자유로운 형태로 활동에 참여하는 경향을 보였다. QQ 학생은 상황적 흥미 I 수준에서 상황적 흥미 II 수준까지 발달한 사례로서 사진 찍는 것을 자신의 대표 활동으로 하였다. 이 학생은 학생의 아버지 또는 연구자 중 1인과 함께 활동에 참여하는 경향을 보였다. 두 학생에게서는 장소 기반 활동, 타인과의 상호작용, 활동의 주체성이라고 하는 개인적 특성을 볼 수 있었다. TK 학생은 다양한 장소를 기반으로 활동에 참여하였으며 타인과 상호작용의 목적이 인지적인 영역에 도움을 받는 것이었다. 반면에 QQ 학생은 특정 장소를 기반으로 활동에 참여하였고 타인과 상호작용의 목적은 정서적인 교감이었다. 이 연구는 과학 흥미가 발달한 학생의 사례에서 학교 안과 밖 활동 및 함께하는 사람까지 포함한 특성을 밝혀내었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.31-40
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• 2020

현재 제조 분야 빅데이터 분석을 위하여 black-box 기반 기계 학습 알고리즘을 활용하고 있다. 해당 알고리즘은 높은 분석 정합성 가지는 장점이 있지만, 분석 결과에 대한 해석이 어렵다는 단점이 있다. 그러나 제조업에서는 분석 알고리즘은 제조 공정 원리 기반 해석을 통하여 결과의 근거 및 도출 타당성에 대한 검증이 중요하다. 이러한 기계 학습 알고리즘의 결과 설명력 한계를 극복하기 위하여 유전 프로그래밍을 활용한 제조 빅데이터 분석 방법을 제안한다. 본 알고리즘은 생물학적 진화유전 프로그래밍 알고리즘은 생물학적 진화를 모방한 진화 연산 (선택, 교배, 돌연변이) 반복하면서 최적의 해를 찾아간다. 그리고 해는 수학적 기호를 활용하여 변수 간의 관계로 나타나며, 가장 높은 설명력을 가지는 해가 최종적으로 선택된다. 이를 통하여 입력 및 출력 변수 관계 수식화를 통한 결과를 도출하므로 직관적인 제조 매카니즘에 대한 해석이 가능하며 또한 수식으로 나타낸 변수간의 관계 기반으로 기존 해석이 불가한 제조 원리 도출도 가능하다. 제안 기법은 대표적인 기계 학습 알고리즘과 성능을 비교 분석 결과 동등 또는 우수한 성능을 보였다. 향후 해당 기법을 통하여 다양한 제조 분야 활용 가능성을 검증하였다.