• 한국항행학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.186-193
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• 2019

본 논문에서는 커뮤테이션 방식을 이용한 심플 프로그래머블 PCM 엔코더 구조를 제시하고 구현하였다. 텔레메트리 시스템은 센서에서 획득한 데이터들로 프레임을 생성하기 위해 각각의 데이터들을 채널에 할당할 수 있는 정보가 필요하다. 이때 상태 정보의 수가 많거나 데이터 타입이 다양할 경우, 각 채널에 대량의 정보를 입력해야 할 필요성이 존재한다. 그러나 채널수와 데이터양이 많을수록 오류가 발생할 가능성이 증가한다. 따라서 본 논문에서는 프로그램을 이용하여 채널 정보를 작성하고, ROM에 채널 정보를 저장할 수 있는 PCM 엔코더를 구현하였다. 본 논문에서 제안한 PCM 엔코더 구조는 오류의 발생 가능성을 줄이고, 채널 정보 입력 소스 코드 길이의 축소 등 개발 속도를 향상시킬 수 있다. 또한 시뮬레이션을 이용하여 제안한 구조의 타당성을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.77-88
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• 2021

중국에서의 빅데이터의 발전 과정은 비교적 짧아 10년 정도에 불과하다. 따라서 실제 생활에서의 구체적인 활용도는 높지 않으나, 공급망분야에서는 일부 성과를 보이고 있다. 공급망이 실제로 작동하는 과정에서 발생하는 각종 데이터를 효과적으로 분류·활용할 수 있다면, 공급망 운영 과정에서 발생하는 '채찍효과' 또한 개선될 수 있을 것이다. 본 연구의 목적은 빅데이터를 활용한 공급망 협업 재고 관리 모델과 응용 프레임워크의 개발이다. 본 연구에서는 "채찍효과"가 가장 뚜렷한 소비 업종인 중국의 맥주 업계 공급 체인을 분석하였으며, 시뮬레이션 및 민감도분석을 위해 Vensim을 사용하였다. 본 연구의 모델을 적용한 결과 맥주 업계 공급 체인의 각 참여 주체의 재고변화가 적어지는 의미 있는 결과를 발견하였다. 또한 이러한 연구가 더 큰 데이터를 갖는 공급망 협업 재고관리모델에도 적용될 수 있는 가능성을 제사하고, 공급망 협업 재고관리모델에서 발생할 수 있는 문제점 및 대응방안을 제시하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권5호
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• pp.325-332
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• 2022

우주탐사 임무를 수행하기 위해서는 탐사선에 수직이착륙 기능이 필수적으로 탑재되어야 한다. 수직이착륙을 위해서는 탐사선의 엔진이 적절한 추력제어 정확도와 짧은 응답시간을 가져야 한다. 하이브리드 로켓은 이러한 조건을 만족할 수 있는 높은 수준의 추력제어 능력을 갖고 있다. 이 연구는 개발한 하이브리드 로켓 엔진의 추력제어 성능이 수직이착륙에 적절한지 검증하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 가압장치 없이 공급압력이 감소하는 산화제 공급시스템을 적용한 엔진을 사용하여 약 10초 내외의 임무를 수행하고자 하였고, 공급압력 감소가 추력제어 정확도와 응답시간에 미치는 영향을 확인하였다. 실험결과에 의하면 적절한 감소율과 초기 압력 수준이 추력제어 정확도와 응답시간에 중요한 영향을 미치는 인자로 확인되었으며 고도제어 시뮬레이션을 통해 추력제어 성능을 검증했다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.341-349
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• 2021

최근 조명 산업이 중요한 분야로 인식되면서 PQR (Photonic Quantum Ring) 소자는 LED(Light Emitting Diode)를 대체할 수 있는 차세대 광원이 될 전망이다. 본 연구에서는 기존 연구와 유사한 결과를 검증하고, 소자의 광특성을 분석하기 위해 광섬유가 연결된 스테이지에 x, y, z 좌표를 입력하면 자동으로 이동하며, 또한, 소자에 광섬유를 근접시키는 NSOM (Near field scanning optical microscopy) 장치를 추가한 측정 시스템을 이용하여 소자의 광특성 실험과 공진 및 어레이 소자의 광특성 시뮬레이션을 통해 조명용 소자로 가능성을 검증하고자 하였다. 이를 위해 메사와 홀 형태가 동시에 존재하는 메사 직경 40㎛, 홀 직경 3㎛의 소자를 제작하여 소자의 근접장으로 PQR 소자는 ㎂에서 동작하며, 메사와 홀 소자는 서로 독립적으로 구동됨을 관찰하였다. 위치에 따른 소자의 광파장 스펙트럼을 측정하여 메사와 홀 소자에 의한 커플링 현상을 처음으로 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.89-94
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• 2022

W-대역(75-110GHz)은 기존 5G 대역에 비해 최소 10배 이상의 대역폭 활용이 가능한 대역이다. 따라서 가상 및 증강 현실과 같이 빠른 속도와 저지연이 요구되는 미래 이동통신에 적합한 대역 중 하나이다. 그러나 파장이 짧아 높은 경로손실을 가지며, 대기환경에도 매우 민감한 특성을 가진다. 따라서 향후 W-대역 통신 시스템 개발을 위해서는, 채널 환경에 따른 경로손실의 특성을 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 W-대역 경로손실의 특성을 분석하기 위해 랜덤 포레스트 기법을 이용, 다양한 채널 환경 파라미터에 따른 경로손실 데이터를 통해 거리 구간에 따른 채널 파라미터의 영향성을 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 근거리에서의 경로손실은 거리가 가장 높은 영향성을 가지며, 채널 환경 요소는 거의 무시된다. 그러나 거리 구간이 길어질수록 거리의 영향성이 감소하는 동시에 클러터와 강우량의 영향성이 증가하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.221-239
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• 2022

자율주행차의 안전성을 실효성 있게 평가하기 위해서는 기하구조, 교통안전시설, 혼잡도, 기상 등 다양한 항목들이 평가 시나리오 내에 고려될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 자율주행차 평가 시나리오에 반영되어야 하는 구성요소들을 도출하기 위해 먼저 평가 시나리오의 체계를 수립한 후 반영될 구성요소를 계층별로 범주화하였다. 이후 계층별로 관련 문헌을 검토하여 자율주행차 평가에 영향을 줄 수 있는 모든 평가 구성요소 후보를 도출한 후, 전문가 설문조사 결과를 바탕으로 총 77개의 자율주행차 평가 시나리오 구성요소들을 선정하였다. 선정된 자율주행차 평가 구성요소들은 시뮬레이션 평가, 주행시험장 평가, 실도로 평가 등에서 자율주행차의 안전성 평가를 위한 시나리오 개발에 많이 활용될 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.21-29
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• 2024

ICT와 network의 발달로 규모가 커진 IT 인프라의 보안 관리가 매우 어려워지고 있다. 많은 회사나 공공기관에서 시스템과 네트워크 보안 관리에 어려움을 겪고 있다. 또한 하드웨어와 소프트웨어의 복잡함이 커짐에 따라 사람이 모든 보안을 관리한다는 것은 불가능에 가까워지고 있다. 따라서 네트워크 보안 관리에 AI가 필수적이다. 하지만 실제 네트워크 환경에 공격 모델을 구동하는 것은 매우 위험하기에 실제와 유사한 네트워크 환경을 구현하여 강화학습을 통해 사이버 보안 시뮬레이션 연구를 진행하였다. 이를 위해 본 연구는 강화학습을 네트워크 환경에 적용하였고, 에이전트는 학습이 진행될수록 해당 네트워크의 취약점을 정확하게 찾아냈다. AI를 통해 네트워크의 취약점을 발견하면, 자동화된 맞춤 대응이 가능해진다.

• 한국음향학회지
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• 제43권4호
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• pp.391-399
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• 2024

란주반 트랜스듀서에 의해 강제 진동되는 원형 진동판으로부터 방사되는 음장의 분포를 해석하기 위하여 L. Rayleigh에 의해 도출된 진동 원판의 운동방정식을 기초로 구동 영역 및 고정 경계영역의 경계 조건을 적절히 적용하여 이론적 해석모델을 도출하였다. 도출된 해석모델을 이용하여 진동 원판의 표면에 분포하는 진동 변위를 계산하고 이로부터 방사되는 초음파에 의해 형성되는 음장을 계산한 결과, 진동 원판의 넓이에 따라 방사 특성이 크게 변함을 확인할 수 있었다. 비교를 위하여 유한요소법인 COMSOL 프로그램을 사용하여 동일한 시스템에 대한 시뮬레이션을 수행한 결과 이론 계산 결과와 좋은 일치를 보여 본 연구에서 도출한 이론적 해석모델의 유효성을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 도출한 이론적 해석모델은 초음파 화학분야 등 관련 디바이스의 설계 및 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.187-201
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• 2011

방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.111-118
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• 2019

흉부 디지털 단층영상합성장치는 기존 DR의 낮은 깊이 해상도, CT의 높은 피폭선량 문제를 해결할 수 있는 획기적인 영상장치로 대두되고 있다. 그러나 제한된 스캔 각도로 인해 프로젝션이 X 선 소스 동작 방향으로 흉부를 완전히 포함 할 수 없어 재구성 된 슬라이스의 위, 아래 방향 경계를 따라 강도의 불연속성이 발생하게 되는데 이러한 현상을 잘림 아티팩트 (Truncation artifact)라고 한다. 이 연구의 목적은 가중 정규화 접근법을 사용하여 잘림 아티팩트를 줄이고 리스템에서 개발한 프로토 타입 흉부 디지털 단층영상합성장치 시스템에 대한 이 접근법의 성능을 평가하는 것이다. 이 시스템의 source-to-image distance는 1100 mm 이고 X 선원의 회전 중심은 검출기 표면에서 100mm 위로 설정되었다. LUNGMAN 팬텀을 사용하여 ${\pm}20^{\circ}$의 투영 뷰를 $1^{\circ}$ 간격으로 41장을 얻은 후, filtered back projection 알고리즘으로 재구성했다. 정량적 평가를 위하여 시뮬레이션을 이용하여 기준영상을 재구성 후 peak signal to noise ratio와 structure similarity index 값을 평가하였으며 실제 실험 데이터를 이용하여 mean value of specific direction 값을 평가하였다. 시뮬레이션 결과로 아티팩트 보정 전 일반적인 filtered back projection 알고리즘으로 재구성 한 영상과 비교하여 peak signal to noise ratio값과 structure similarity index값 모두 각각 증가하였으며, 실제 실험 재구성 영상의 mean value of specific direction 결과는 아티팩트의 영향이 감소됨을 확인할 수 있었다. 결론적으로, 가중 정규화 방법은 잘림 아티팩트를 줄임으로써 진단의 어려움을 발생시키는 가능성을 개선시킬 수 있는 방법으로 사료된다.