• Nuclear industry
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• v.15 no.3 s.145
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• pp.79-81
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• 1995

원전으로부터 방사성물질의 외부방출로 인한 환경영향을 측정하고, 뜻하지 않은 사고시 환경에서의 이상징후를 조기에 알아보기 위해, 원자력발전소에서는 환경방사선 감시시스템을 설치$\cdot$운영하고 있다. 감시단말기는 $486DX_2$급으로 20인치 터치스크린 컬러 모니터로 하였고 단말기 조작을 쉽게 하기 위해 화면 터치, 마우스 사용, 키보드 사용 등 어느 것을 사용하여도 가능하도록 하여 누구나 쉽게 측정자료를 출력해 볼 수 있도록 하였다.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.1 no.1
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• pp.92-101
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• 1997

There has been increasing demand of hypermedia as computing and educational environment change. Most authoring tools developed recently have various built-in functions., but they are not enough to create hypermedia program or easy to learn. Even though teachers might try to develop hypermedia program with existing authoring tools, they usually come to face with the difficulties of creating new nodes, adding new data, or keeping user's activity records. Therefore, this study investigated to present a prototype of Educational Hypermedia Editor that can be conveniently used in hypermedia programs. According to the theories of courseware design, instructional design, learning theory, and hypertext and hyperemia, design strategies for the study were selected. Based on the analysis of the characteristics of domestic authoring tools as well as foreign authoring tools, the Educational Hypermedia Editor that has authoring and executing mode was designed and developed. Because the Educational Hypermedia Editor was designed for information retrieval CAI(Computer Assisted Instruction) materials, it is expected that the Educational Hypermedia Editor will be extensively used in the urea of social science classes, investigation studies, and information processing studies.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.150-150
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• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

• International Commerce and Information Review
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• v.17 no.2
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• pp.69-93
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• 2015

Developing countries including poor countries cannot accumulate enough domestic saving and government budget for their industrialization. They need to finance the capital for development from abroad sources; foreign direct investment (FDI) and official development assistance (ODA). The developing countries can improve their business climate for more ODA. This paper examines whether ODA improve the business climate of developing countries. In this paper, the business climate are measured by the starting business scores and the scores of credit and protecting investor in Doing Business project of World Bank. According to the empirical result, ODA has significant effect on the starting business scores for low and lower middle income countries, but insignificant effect for upper middle countries. In the case of the scores of credit and protecting investor, ODA has significant effect only for lower middle income countries.

• Journal of Korea Game Society
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• v.13 no.2
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• pp.111-118
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• 2013

The US military is developing and improving SE-CORE and CVE to integrate war game between different kinds of systems, establish time-optimal CVE. Although South Korea is researching SEDRIS, etc. that is suitable for domestic circumstances, there are still many problems to be solved. The researchers suggest a way to semi-automate part of SNE process, by using the channel information of the image. This can help to improve speed of creating synthetic environment and facilitate information sharing to the others. If there is further research on the subject, it will be possible to develop automation technology to apply data from various information collection devices to synthetic battlefield environment (SBE).

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1518-1521
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• 2010

현재 모바일 환경에서 다양한 자료 동기화 프로토콜 및 솔루션이 개발되었지만 이들 간의 상호호환성은 보장되고 있지 않은 실정이어서 관리의 어려움이 따르고 있다. 이에 본 연구팀은 통합된 자료 동기화 서버를 운용하기 위한 방안으로 서로 다른 자료 동기화 프로토콜 기반의 동기화 메시지 또는 자료를 통일된 형식으로 변환하기 위한 스탠드 얼론 (Stand alone) 자료 동기화 게이트웨이와 임베디드 자료 동기화 게이트웨이를 개발하였다. 하지만 두 게이트웨이는 규모의 확장성 (Scalability)과 자료 변환 성능 측면에서 상반된 장단점을 가지므로 두 게이트웨이의 성능을 비교/분석하여 전체 자료 동기화 시스템의 특성에 따라 상대적으로 효율적인 게이트웨이를 선택 운용하여야 할 필요성이 발생하였다. 게이트웨이 시스템의 특성상 성능 평가를 위해서는 다수의 모바일 단말기를 운용하여야 한다는 어려움이 있으므로 본 논문에서는 성능 분석을 위한 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 시뮬레이션 모델을 통해 전체 단말기의 수와 동기화 요청 빈도에 따른 두 게이트웨이의 성능의 팔꿈치 지점을 파악할 수 있을 것이며, 이를 통해 각 자료 동기화 시스템 별 적합한 게이트웨이를 선택 운용하는데 도움이 될 것이다. 또한 병목현상이 발생하는 팔꿈치 지점을 개선함으로써, 전체 자료 동기화 시스템의 성능 향상에도 기여할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.423-423
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• 2023

습지 생태계는 탄소저장고, 대기 온·습도 조절 등의 기능을 수행하는 만큼 면밀한 관리가 요구된다. 습지의 규모와 생태계는 밀접한 연관성을 가지므로 그 규모를 우선적으로 파악할 필요가 있으며, 이를 위해 지표면의 상태를 산지, 습지, 수역 등의 항목으로 구분한 토지피복지도가 고려될 수 있다. 현재, 환경부에서 운영 중인 환경공간정보서비스(https://egis.me.go.kr/)에서는 각각 30 m, 5 m, 1 m의 공간 해상도와 7, 22, 41가지 분류 항목을 갖는 대분류, 중분류, 세분류로 구분된 토지피복지도를 제공하며 이러한 자료들은 모두 1년 이상의 시간 해상도를 갖는다. 습지의 경우, 계절에 따른 환경 변화로 인한 규모의 변동성이 크게 나타날 수 있기 때문에 1년 이하의 시간 해상도를 갖는 고품질 토지피복 분류 정보가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 기존 자료의 낮은 시간 해상도 보완을 목표로, 1개월과 30 m의 시·공간 해상도를 갖는 토지피복지도를 구축하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 Landsat-8 등과 같은 다양한 인공위성 자료를 수집하고, Support Vector Machine 등과 같은 머신러닝 기법을 적용하였다. 최종적으로 습지보전법에서 지정한 습지보호지역 중 내륙습지 26개소를 대상으로, 본 연구로부터 산출된 토지피복지도를 기존 환경공간정보서비스 내 대분류 토지피복지도와 비교·평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.363-363
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• 2022

LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.05a
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• pp.186.2-186.2
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• 2011

RDF 연료의 열이용은 2003 폐플라스틱 고형연료 사용에 관한 고시가 나온이후 생산과 이용이 꾸준히 증가하는 추세이며 최근에는 원주, 대구, 부산 등 각 지역의 RDF 생산시설 구축 및 열병합 보일러 건설사업의 추진으로 더욱 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 순환유동층 시범 연소로에서 RDF를 전용으로 연소하여 그 연소특성을 고찰하고 상용 보일러 설계를 위한 연소자료를 축적하는 데 있다. 본 연구는 실험을 위하여 자체로 건설한 순환유동층 보일러에서 수행하였다. 연소 연구에서는 연소특성과 더불어, 환경기술과 연소로의 부식방지에 관한 기술을 고찰하였다. 보일러의 스팀사양은 $300^{\circ}C$와 15ata 이상으로 하였다. 설치된 보일러는 장시간의 운전과 반복 실험을 통해 상용 규모 보일러의 설계에 적용할 연소자료를 확보하였다. 또한 연료특성을 파악하기 위하여 국내에서 생산되는 RPF와 RDF 각 일종을 입수하여 성분을 분석하고 그 특성 자료를 비교하였다. RDF는 순환유동층 보일러에서 뛰어난 연소 효율을 나타내었으며 배연특성도 연소하는 동안 일정하게 배출되었다. 온도나 압력등 연소 변수는 RDF는 연소실험 동한 안정적인 값을 나타내었다. 대부분의 배연물질은 환경기준을 충족할 수 있었다. 다만 HCl의 배출 특성은 환경 규제치를 넘어 섰으며 별도의 배가스 처리기술을 적용하여 환경기준을 맞출 수 있었다.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.86.1-86.1
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• 2012

Sloan Digital Sky Survey (SDSS) DR7 분광자료를 이용하여 z < 0.01에 존재하는 필드(field) 은하 505개를 선별하였다. SDSS의 컬러 영상을 이용하여 필드은하들의 형태(morphology)를 타원은하/왜소타원은하, 렌즈은하/왜소렌즈은하, 나선은하, 그리고 불규칙은하로 분류하였으며, 이들 은하들에 대한 측광을 수행하였다. 한편, Galex Evolution Explorer (GALEX) 자외광 영상으로부터 선별된 은하들에 대한 자외광 측광도 수행하였다. 서로 다른 환경에 있는 은하들의 최근 별탄생 활동이 어떻게 변화하는지 파악하기 위하여 처녀자리은하단 (Virgo cluster)에 있는 은하들과 비교하여 필드은하들의 자외광-가시광 색-등급 분포를 조사하였다. 처녀자리은하단 은하들에 비하여 필드은하들은 작은 자외광-가시광색지수를 가지는 만기형 은하들의 비율이 높았다. 특히, 조기형 필드은하들의 색지수 값이 처녀자리은하단 조기형 은하들에 비해 전반적으로 더 작은 값을 나타내고, 이 특징은 질량이 작은 왜소은하에서 더욱 크게 나타남을 알 수 있었다. 한편, 환경적 효과를 거의 받지 않는 필드은하들은 환경적 효과가 큰 은하단 은하들의 진화 연구에서 환경적 효과의 크기 및 기작을 규명하는 기본 자료로 사용될 수 있음을 토의하고자 한다.