• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.758-761
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• 2010

본 연구에서는 원전격납구조물과 같이 고품질의 대형 매스콘크리트의 설계, 시공, 품질예측 및 관리에 필요한 구조물 건전성 평가시스템 구축의 일환으로 수화열 예측 프로그램을 개발하였다. 개발된 수화열 예측 프로그램은 국내에서 생산된 시멘트 및 결합재의 화학조성성분, 분말도와 같은 기초정보 및 배합정보를 입력하여 경시변화에 따른 수화발열량을 계산하는 방식으로서 기존의 연구결과를 바탕으로 개발되었다. 개발된 프로그램은 배합환경조건을 고려하여 초기배합온도 3종류(10, 20, $30^{\circ}C$)로 실험한 단열온도상승 실험 결과와 비교해 보았으며, 좋은 상관성을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.379-382
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• 2009

최근 단백질 기능 예측을 위한 서열비교와 구조비교 기법들은 정확한 분류가 가능한 반면, 새로운 단백질 기능 분류를 함에 있어서 많은 복잡도가 따른다. 따라서 이 논문에서는 보다 빠른 단백질의 구조 분류 및 예측을 위하여 출현 시퀀스(emerging sequence)를 기반으로 하는 분류기법을 제안하였다. 이 기법에서는 먼저, 출현 시퀀스 마이닝 알고리즘을 이용하여 단백질 서열 데이터로부터 4 가지의 단백질 2 차 구조 출현 시퀀스를 발견하고, SVM을 이용하여 단백질의 출현 시퀀스 속성으로부터 단백질의 2 차 구조를 예측하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.996-1008
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• 2011

부호화된 비트열의 PSNR 예측 알고리즘은 무 기준법에 속하는 화질 평가 방법으로 수신단에서 참조 영상 없이 수행할 수 있기 때문에 높은 효용성을 지닌다. 기존의 PSNR 예측 연구들은 주로 I-픽쳐나 일반적인 IBBP 예측 구조를 고려하여 이루어지는 반면에 본 논문에서는 계층적 B-픽쳐 구조를 고려한 PSNR 예측 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 최하위 계층의 I-픽쳐를 위한 새로운 DCT 계수 모델링 방법과 상위 계층의 픽쳐들이 주로 선택되는 스킵 모드를 고려한 PSNR 예측 기법으로 구성되어 있다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위해 실험 영상을 H.264/AVC로 부호화 하고 생성된 비트열의 예측된 PSNR 값과 실제 PSNR 값을 비교하였다. 실험 결과를 통해 제안된 DCT 모델링 방법이 기존의 방법들에 비해 더 정확함을 확인하였으며 스킵 모드를 고려한 PSNR 예측 기법이 계층적 B-픽쳐 구조에 적합함을 확인하였다.

• 콘크리트학회지
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• 제9권4호
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• pp.155-165
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• 1997

프리스트레스트 콘크리트 구조물인 원자로 격납구조에서 콘크리트의 크리프는 프리스트레스의 가장 큰 시간의존적 손실을 야기하며 격납구조의 설계 시공 및 유지관리시의 안전성 확보에 매우 중요한 재료특성이다. 본 논문은 원자로 격납구조 콘크리트의 크리프 특성에 관한 연구이다. 본 논문에서는 5종 시멘트로 제조된 원자로 격납구조 콘크리트의 크리프트성을 알기 위하여 크리프시험을 수행하였다. 또한 최근 개정된 건교부 제정 콘크리트 표준시방서와 일본 콘크리트 표준 시방서에 의한 크리프 예측식을 포함하여 ACI-209식, CEB/FIB식 및 HANSEN식의 적용성을 평가하기 위하여 예측식들에 의한 크리프 예측결과를 실험결과와 비교하였다. 비교로부터 건교부제정 콘크리트 표준시방서의 크리프 예측식이 다른 비교 대상 크리프 예측식들보다 대상 콘크리트의 크리프치를 비교적 잘 예측함을 알았으며, 1년 이상의 재령에서는 비교대상이 된 모든 예측식들이 크리프 변형을 과소평가함을 알았다. 한편 실험결과의 회귀분석으로부터 재령 1년이후의 재하조건에 의해 발생되는 대상 콘크리트의 크리프를 유효하게 예측할 수 있는 예측식을 제안하였다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제3회(2014년)
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• pp.385-397
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• 2014

신약을 개발하거나 단백질 구조를 예측하는데 Molecular Mechanics (MM)의 방법을 사용한다. 하지만, MM 만으로는 자연현상에서 일어나는 결과를 정확하게 기술하기 어렵다. 본 연구는 기존의 MM 방법으로는 정확히 예측이 불가능한 비 공유결합 중 하나인 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 양자역학 계산을 통해 정확한 예측이 가능한지 보았다. ${\pi}-{\pi}$ interaction 이란 생체 내, 의약 화합물에서 발견되는 결합이기 때문에, 단백질과 결합하는 구조의 예측이 중요하다고 할 수 있다. 본 실험은 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 갖는 Sandwich, T shape, 그리고 Parallel displaced 세 가지 모형을 가지고 양자역학 계산을 수행하였다. 양자역학 계산은 DFT의 세가지 함수 M06_2X, M05_2X, B3LYP를 이용하였다. 실험결과에서 세 가지 함수가 각기 다른 결과를 보였는데, M06_2X의 결과에서 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 더 정확하게 계산하였다. 이러한 결과를 바탕으로, 양자역학의 방법을 통해 MM에서는 예측이 불가능한 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 계산 할 수 있고 이 부분을 고려하여 화합물 간의 결합구조를 예측을 향상시킬 수 있다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.169-172
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• 2000

본 연구에서는 청각장애인용 통신보조기기에 적용하기 위한 어휘예측 시스템의 기본구조를 제안한다. 통신보조기기의 어휘는 사용자의 환경을 고려한 어휘이므로, 어휘 예측 시스템도 사용자의 환경과 실생활에서 쉽게 이용할 수 있는 방향으로 고안되어야 한다. 따라서 어휘예측 시스템은 사용자의 환경을 정의하고, 중심어휘와 장소별 도메인에서의 어휘를 발췌한다. 발췌된 어휘는 말뭉치와 의미함축의 원리를 이용하여 분류한다. 분류된 어휘는 문법적 지식을 바탕으로 가상 네트워크를 구성한다. 가상네트워크에서의 어휘는 명사, 조사, 동사의 3부분으로 나눈 후 의미함축과 말뭉치로부터 파생된 어휘를 근접한 거리에 위치시킨다. 동일한 네트워크상에서 어휘의 위치는 문법적 연관성, 빈도수 등을 이용하여 정한다. 따라서 본 연구에서는 어휘예측은 명사, 조사, 동사에서 가장 근접한 어휘를 연결하여 간단한 문장을 작성할 수 있는 어휘 예측 시스템의 기본구조를 제안한다.

• 항공우주기술
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• 제7권1호
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• pp.68-75
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• 2008

우주방사선환경은 위성의 운용궤도와 임무 기간 및 시기에 따라 달라지고 시뮬레이션을 통 해 예측이 가능하다. 총 이온화 조사량(TID)의 경우 dose-depth 곡선으로 차폐두께에 따른 조사량을 알 수 있다. 그러나 이는 차폐두께에 따른 조사량의 정보만 보여주므로 실제 차폐 구조물의 형상에 따른 부품수준에서의 총 이온화 조사량을 예측하기 위해서는 구조물의 형태를 고려한 유효 방사선 차폐두께의 상세 분석이 필요하다. 이를 위해 다양한 구조형상을 3차원 좌표로 입력하여 모델링이 가능하게 하고 여기에 임의 지점에서 방사되는 ray를 이용하여 구조체의 전 방향에 대한 유효 차폐두께분포를 계산하는 프로그램을 개발하였다. 이 분포결과를 위성의 우주임무환경에서 예측되는 dose-depth 곡선 데이터와 결합하여 최종적으로 위성내부의 임의지점에서 예측되는 총 이온화 조사량을 계산함으로써 3차원 구조형상을 고려한 상세 분석이 가능하도록 하였다. 이를 이용하여 위성의 전자박스구조를 모델링하여 부품수준의 임의지점에서 예측되는 총 이온화 조사량을 분석하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.826-828
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• 2003

이제까지 Protein이나 RNA와 같은 분자의 구조는, 대부분 X-ray crystallography나 Nuclear Magnetic Resonance (NMR) 방법을 통해 분석이 이루어 졌다. 이 방법들은 실제 분자를 직접 원자레벨에서 분석하는 방법으로, 분자를 구성하는 모든 원자의 3차원 좌표 정보를 얻어 낼 수 있다. 원자의 3차원 좌표 정보는 분자의 전체적인 모양과 구조를 이해하는데 유용한 정보이다. 하지만, 분자의 구조를 좀 더 완벽히 이해하기 위해서는 원자 레벨의 좌표 정보 보다는 좀 더 높은 차원에서의 구조 정보가 필요하다. 특히 분자의 구조를 예측하거나, 분자들 사이에 결합 관계를 예측하기 위해서는, 원자 레벨의 정보만으로는 필요한 모든 정보를 얻을 수 없다. 이러한 경우, 분자의 2차원 또는 3차원 구조 요소 (structural elements)가 더욱 좋은 정보를 제공해 줄 수 있다. Protein 분자의 경우. 이미 3차원 좌표 정보를 이용해서, 2차원 구조 요소를 알아내는 자동화된 방법이 알려져 있다. 그러나 RNA의 경우 protein에 비해 알려진 결정 구조가 적기 때문에. 아직까지 2차원 구조 요소나 3차원 구조 요소를 알아내는 자동화된 방법이 알려져 있지 않다. 따라서, 이제까지는 RNA의 구조 요소를 알아내기 위해, 사람이 직접 RNA분자의 3차원 좌표 정보를 분석함으로써 많은 시간과 노력이 필요했다. 이 때문에, 우리는 RNA의 원자들의 3차원 좌표 정보를 이용해서, 2차원 구조요소와 3차원 구조 요소 정보를 자동화된 방법으로 밝혀내는 알고리즘을 개발하였다. 우리는 분자를 구성하고 있는 원자들의 3차원 좌표 정보를 Protein data bank (PDB)에서 가져왔다. 우리의 알고리즘은 PDB file형태의 데이터라면 protein-RNA 복합체나 RNA 분자 모두에서 RNA의 2차원 구조 요소나 3차원 구조 요소를 얻어낼 수 있다. 우리의 연구는 RNA의 원자레벨의 3차원 좌표 정보를 이용해서 RNA의 구조 요소를 뽑아내는 첫 번째 시도로, 우리의 알고리즘을 통해 얻어진 구조 정보는 RNA의 구조 예측 연구나. protein-RNA complex의 결합 예측 연구에 많은 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.525-528
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• 2009

FE 해석은 구조물의 고유진동수 판단 및 거동 예측 등에 사용되며 따라서 실구조물과 동일하게 FE 해석모델을 작성할수록 실제 구조물의 고유진동수 및 거동을 정확하게 예측할 수 있다. 그러나 실 구조물과 동일하게 모델링 하는 것이 어렵기 때문에 FE 해석을 통해 예측한 구조물의 고유진동수와 실제 구조물의 고유진동수는 차이가 발생한다. FE 해석을 통한 고유진동수에 대하여 정확성을 판단할 수 있는 방법은 실제 계측을 통하여 얻은 고유진동수와 비교하는 것이다. 따라서 본 연구는 미진동하의 구조물에 대하여 계측을 실시함으로써 대상건물의 고유진동수를 파악하고, 실제 고유진동수에 대한 FE 해석의 고유진동수 비교를 통하여 FE 해석의 정확도를 판단하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.875-878
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• 2015

본 논문에서는 고성능 HEVC 부호기 화면내 예측기의 적은 연산 시간 및 연산 복잡도, 하드웨어 면적 감소를 위한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 화면내 예측기의 하드웨어 구조는 연산 복잡도를 감소시키기 위해 공통 연산기를 사용하였고, 저면적 하드웨어 구조를 위해 $4{\times}4$ 블록 단위 연산기를 사용하였다. 공통 연산기는 모든 예측모드의 예측픽셀 생성과 필터링 과정을 하나의 연산기로 처리하기 때문에 연산기의 개수를 감소시킨다. 화면내 예측 하드웨어 구조는 $4{\times}4$ PU 공통 연산기를 사용하여 하드웨어 면적은 감소 시켰으며, $32{\times}32$ PU까지 지원하는 하드웨어 구조로 설계하였다. 제안하는 하드웨어 구조는 10개의 공통 연산기를 사용하여 병렬처리함으로써 화면내 예측의 수행 사이클 수를 감소시킨다. 제안하는 화면내 예측기의 하드웨어 구조는 Verilog HDL로 설계하였으며, TSMC $0.13{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리로 합성한 결과 41.5k개의 게이트로 구현되었다. 제안하는 화면내 예측기 하드웨어 구조는 150MHz의 동작주파수에서 4K UHD@30fps 영상의 실시간 처리가 가능하며, 최대 200MHz까지 동작 가능하다.