• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.13-17
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• 2012

최근들어 자동차의 흐름이 점점 바뀌고 있다. 기존의 내연기관을 사용하는 자동차 대신, 온실가스를 발생시키지 않는 친 환경적인 전기차를 주로 활용 하는 것이다. 전기차를 이용 하는데 있어서, 막대한 전력 소모가 예상되는 만큼, 효율적인 전력 관리 및 지능적 전력소비는 꼭 필요하다. 스마트 그리드의 한 부분인 수요반응은 이러한 효율적인 전력 소모의 한 방안이 될 수 있다. 본 논문에서는 전기차에서의 수요반응 기술응용과 쓰이는 통신 방식, 그리고 그중 이러한 수요반응 기술의 가장 기본적인 인프라인 스마트 미터기 기반의 통신 인프라 구축에 바탕이 되는 통신 방식인 PLC의 활용 방법과 이에 대한 모의실험에 대해 소개한다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권1호
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• pp.51-58
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• 2019

본 논문은 펄스폭 변조(PWM, Pulse Width Modulation) 방법을 이용하여 4D 콘텐츠의 특수효과용 물리장치들을 제어하는 제스처 응용 방법에 대해 기술한다. 적외선 센서를 통해 인식되는 사용자 동작은 3D 콘텐츠 제어를 위한 명령어로 해석되고 특수효과를 발생시키는 장치를 제어하여 물리적인 자극을 사용자에게 재현한다. 이와 같이 NUI(Natural User Interface) 기법을 이용하여 콘텐츠를 제어하게 되면 사용자의 콘텐츠에 대한 직접적인 몰입감이 증대되어 사용자에게 고도의 흥미와 관심을 제공할 수 있다. 제안하는 방법의 효율성을 측정하기 위해 적외선 센서를 이용한 모션인식과 애니메이션 컨트롤러의 파라미터를 제어하여 이벤트를 전달하는 PWM 기반 실시간 선형제어 시스템을 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.1799-1807
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• 2016

본 논문에서는 기존의 가입자가 직접 전력량을 조절하는 수동수요반응과는 달리 정해진 시간에 자동적으로 전력량 소모를 줄이는 자동수요반응 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 SEP 2.0을 기반으로 동작하며 수요반응 관리 프로그램과 수요반응 서버, 수요반응 클라이언트로 구성된다. 수요반응 관리 프로그램은 가입자에게 전력사용현황을 알려주고 관리자에게는 수요반응 이벤트를 생성 및 취소할 수 있게 한다. 수요반응 서버는 수요반응 관리 프로그램에서 수신한 수요반응 이벤트를 SEP 2.0을 통해 수요반응 클라이언트로 전송하고 수요반응 클라이언트가 주기적으로 전송하는 미터링 데이터를 데이터베이스에 저장한다. 그리고 수요반응 클라이언트는 수신한 수요반응 이벤트에서 수요반응 이벤트 시작시간과 지속시간, 감소레벨을 추출한 뒤, 특정 기간 동안 전력소모를 감소시킨다.

• 상하수도학회지
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• 제29권4호
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• pp.511-517
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• 2015

Korea's modern waterworks began with construction of DDukdo water treatment plant in 1908 and has been growing rapidly along with the country's economic development. As a result, water supply rates have reached 98.5% based on 2013. Despite multilateral efforts for high-quality water supply, such as introduction of advanced water treatment process, expansion of waterworks infrastructure and so on, distrust for drinking tap water has been continuing and domestic consumption rate of tap water is in around 5% level and extremely poor comparing to advanced countries such as the United States(56%), Japan(52%), etc. Recently, the water management has been facing the new phase due to water environmental degradation caused by climate change, aging facilities, etc. Therefore, K-water has converted water management paradigm from the "clean and safe water" to the "healthy water" and been pushing the Smart Water City(SWC) Pilot Project in order to develop and spread new water supply models for consumers to believe and drink tap water through systematic water quality and quantity management combining ICT in the whole water supply process. The SWC pilot projects in Pa-ju city and Go-ryeong county were an opportunity to check the likelihood of the "smart water management" as the answer to future water management. It is needed to examine the necessity of smart water management introduction and nationwide SWC expansion in order to improve water welfare for people and resolve domestic & foreign water problems.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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• pp.213-217
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 훈련시키기 위해 이용되었다. 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, P2, T2, P4, T4 및 T5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량 함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권2호
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• pp.81-93
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• 2013

원격사용자 인증스킴은 안전하지 않은 통신상에서 원격 서버에게 사용자의 적법함을 확인하는 방법이다. 현재, 스마트카드 기반의 원격사용자 인증스킴들은 상호인증을 위해 연산비용은 낮추면서 간편한 기법이 넓게 적용되어오고 있다. 2009년, Wang et al.'s는 스마트카드를 이용한 동적 ID기반의 원격사용자 인증스킴을 제안했다. Wang et al.'s 스킴은 여러 가지 공격에 안전하고 서버에서 선택된 강력한 패스워드에 의해 익명성이 보장된다고 주장했다. 그러나 본 논문에서는 Wang et al.'s 스킴이 인증과정에서 사용자의 익명성을 제공하지 않는 취약점이 있다고 지적한다. 또 사용자에게 패스워드 선택의 권한이 없으며 제한된 replay 공격에 취약하다. 특히 사용자에게 전송된 파라미터 y는 매우 부적절하게 사용되고 있다. 이러한 보안의 결점을 극복하기 위해 Wang et al.'s 스킴의 식별된 약점을 보완하고 사용자와 원격서버 간에 완전한 익명성보장과 향상된 인증스킴을 제안한다.

• 한국추진공학회지
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• 제10권2호
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• pp.15-22
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• 2006

PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 1개의 은닉층, 입력층, 출력층을 가지는 BPN(Back Propagation Network)이 신경회로망을 학습시키기 위해 이용되었다 입력층은 7개의 뉴런을 가지는데 SHP, MF, PT2, TT2, PT4, TT4 및 TT5와 같은 측정파라미터이며 출력층은 6개의 뉴런으로 구성되어 있으며 각각은 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터 베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권4호
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• pp.31-40
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• 2016

최근 다양한 가상현실 구현 장치 중 HMD(Head Mounted Display) 기반의 가상현실 구현 기술이 주목받고 있다. 전 세계의 주요 IT관련 회사들의 VR(Virtual Reality) HMD의 연구 개발의 참여로 VR HMD의 대중화 가능성을 높게 평가받고 있다. 특히, 높은 스마트폰 보급률에 따라 스마트폰을 활용하는 VR HMD 제품의 수요가 늘어나고 있으며, 이에 따라 스마트폰 환경에서의 고품질 가상현실 콘텐츠 제작이 요구되고 있다. 본 논문은 VR HMD에서의 스테레오스코픽 3D 깊이 값 적용에 연구 목적을 둔다. 이를 위해 VR HMD의 파라미터 값을 측정하고, 측정한 값을 바탕으로 광학 시스템을 분석하였다. NPP(Native Pixel Parallax) 계산을 바탕으로 좌/우 영상의 시차에 의해 가상 깊이로 환산하였다. 환산된 깊이 값을 적용한 스테레오스코픽 이미지를 제작하고, VR HMD에서 적용하였다. 본 논문은 가상현실 내의 깊이 값을 구현하는 고품질의 VR HMD 콘텐츠 제작 분야에 정량적 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권7호
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• pp.191-198
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• 2021

분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.616-625
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• 2021

심층신경망은 임의의 함수를 근사화하는 방법으로 선형모델로 근사화한 후에 비선형 활성함수를 이용하여 추가적 근사화를 반복하는 근사화 방법이다. 이 과정에서 근사화의 성능 평가 방법은 손실함수를 이용한다. 기존 심층학습방법에서는 선형근사화 과정에서 손실함수를 고려한 근사화를 실행하고 있지만 활성함수를 사용하는 비선형 근사화 단계에서는 손실함수의 감소와 관계가 없는 비선형변환을 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존의 활성함수에 활성함수의 크기를 변화시킬 수 있는 크기 파라메터와 활성함수의 위치를 변화시킬 수 있는 위치 파라미터를 도입한 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 파라메트릭 활성함수를 도입함으로써 활성함수를 이용한 비선형 근사화의 성능을 개선시킬 수 있다. 각 은닉층에서 크기와 위치 파라미터들은 역전파 과정에서 파라미터들에 대한 손실함수의 1차 미분계수를 이용한 학습과정을 통해 손실함수 값을 최소화시키는 파라미터를 결정함으로써 심층신경망의 성능을 향상시킬 수 있다. MNIST 분류 문제와 XOR 문제를 통하여 파라메트릭 활성함수가 기존의 활성함수에 비해 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.