• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2016.11a
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• pp.85-89
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• 2016

실제 환풍용 팬의 수치를 이용하여 환기용 부스의 형상에 대한 내부 유동의 변화 양상과 유동의 정상상태에 따른 해석결과 비교를 수행하였다. 벽면이 기울어진 형상이 직사각형 형상의 부스에 비해 나은 내부 흐름을 보여 환기용 부스에 더 적합한 형상임을 확인할 수 있었다. 비정상 유동과 정상 유동은 해석 결과에서 다소 차이를 보였으며, 이는 차후 실험을 통해 검증할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 1998.10a
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• pp.4-4
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• 1998

고체 추진제의 비정상적인 연소 현상을 해석하여 연소 불안정을 예측하는 것은 추진시스템의 설계 시 매우 중요하다. 로켓의 비정상 연소 현상을 해석하기 위하여 많은 이론적 연구가 진행되어 왔다. 이론적인 해는 주로 선형 해석의 결과들로 정상 상태에서 발생하는 불안정 현상을 예측하는 데에는 적합하지만 비정상 현상을 설명하기에는 부족하다. 따라서 수치 기법을 이용한 비선형 해석이 수행되어 졌다. 기존의 비정상 연소에 관한 연구들은 일정한 물성치를 사용하고 추진제 내에서의 화학 반응과 복사 열전달 등을 무시하여 추진제의 특성을 단순화 시켜 비정상 해석을 수행하였다. 본 연구에서는 비정상 연소 현상에 대한 비선형 수치 해석을 하려한다. 실험에서 밝혀진 것과 같이 추진제의 물성치를 온도의 함수로 사용하고 응축영역으로의 복사 열전달을 고려하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.686-688
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• 2020

본 논문에서는 U-Net 모델을 이용하여 정교하고 반복되는 패턴을 가진 인쇄물에 대한 비지도 학습을 통한 딥러닝 기반 이상치탐지(Anomaly Detection) 방법을 제안하였다. 인쇄물(카드)의 비정상 패턴 검출을 위하여 촬영한 영상으로부터 카드 영역을 분리한 이미지로 구성된 Dataset을 구축하였고 정상 이미지와 동일한 이미지를 출력하기 위해, 정상 이미지와 마스크 이미지 쌍의 Training dataset을 U-Net으로 학습하였다. Test dataset의 이미지를 입력으로 넣어 생성된 마스크 결과를 원본 마스크 이미지와 비교하여 이상 여부를 판단하는 본 논문의 방법이 정상, 비정상 인쇄물을 잘 구분하는 것을 확인하였다. 또한 정상과 비정상 이미지 각각을 학습한 지도학습 기반 CNN 분류 방법을 입력 영상과 복원 영상 간의 복원 오차를 비교하여 객체의 이상 여부를 판별하는 본 논문의 방법과 비교 평가하였다. 본 논문을 통해 U-Net을 사용하여 별도로 데이터에 대한 label 취득 없이 이상치를 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 건강소식
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• v.35 no.10
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• pp.42-43
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• 2011

일본에서 당뇨병 환자의 우울증상은 정상인보다 2.6배 많은 것으로 보고되었다. 이는 후쿠오카현 당뇨병 환자 데이터베이스 연구에 의해 밝혀진 것으로 규슈 대학 연구팀이 삿포로에서 개최된 일본 당뇨병학회에서 발표했다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.32 no.4
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• pp.647-660
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• 2022

Recent works demonstrate that the semi-supervised anomaly detection method functions quite well in the environment with normal data and some anomalous data. However, abnormal data shortages can occur in an environment where it is difficult to reserve anomalous data, such as an unknown attack in the cyber security fields. In this paper, we propose ADA-PH(Abnormal Data Augmentation Method using Perturbation based on Hypersphere), a novel anomalous data augmentation method that is applicable in an environment where abnormal data is insufficient to secure the performance of the semi-supervised anomaly detection method. ADA-PH generates abnormal data by perturbing samples located relatively far from the center of the hypersphere. With the network intrusion detection datasets where abnormal data is rare, ADA-PH shows 23.63% higher AUC performance than anomaly detection without data augmentation and even performs better than the other augmentation methods. Also, we further conduct quantitative and qualitative analysis on whether generated abnormal data is anomalous.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.98-98
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• 2020

모분포 홍수지수모형은 여러 관측지점의 수문자료를 활용하여 설계수문량을 산정하는 지역빈도해석을 위한 모형 중 하나이다. 기존의 홍수지수모형은 동질지역 내 각 지점의 표본통계량을 통해 표준화된 자료들을 기반으로 설계수문량을 산정하므로 왜곡이나 오차가 발생하는 반면, 모분포 홍수지수모형은 미지의 모분포에 대한 통계량으로 표준화한 설계수문량은 동질지역 내 모든 지점에 대해 동일하다는 가정을 기반으로 지역빈도해석을 수행하므로 보다 정확한 설계수문량 산정이 가능하다. 본 연구에서는 모분포 홍수지수모형에서의 미지의 모분포를 비정상성 GEV분포형으로 가정함으로써 각 지점의 비정상성을 고려한 설계수문량을 산정할 수 있는 비정상성 지역빈도해석 기법을 개발하고 그 적용성을 알아보고자 한다. 이를 위해 우리나라 전역에 분포된 10개의 강우관측 지점을 하나의 지역으로 구성하고 이질성척도를 통해 지역동질성을 확인하였다. 먼저, 각 지점의 모분포를 가정하기 위하여 각 지점의 연 최대치 강우자료에 대하여 Mann-Kendall test를 통해 경향성을 확인하였다. 경향성이 없는 지점의 경우 정상성 GEV분포형, 경향성이 나타나는 지점의 경우 다양한 형태의 비정상성 GEV분포형 중 Akaike information criterion을 통해 선정된 비정상성 GEV분포형을 모분포로 가정하고, 모분포 홍수지수모형을 적용하여 확률강우량을 산정하였다. 대상 지역에 대한 모의실험을 통해 비정상성을 고려한 모분포 홍수지수모형의 성능을 지점빈도해석 및 기존의 홍수지수모형과 비교하였으며, 정상성 지역빈도해석 대비 비정상성 지역빈도해석을 통해 산정된 확률강우량의 비교를 통해 그 적용성을 평가하였다.

• The Korean Nurse
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• v.12 no.5 s.67
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• pp.83-92
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• 1973

1972년 1월부터 1972년 12월말까지 충남대학교 의과대학 부속병원에서 위 수술을 받은 환자 66명을 대상으로 여러 가지 통계 결과 1. 성별 분포에선 남자가 51명 여자가 15명으로 약 3.4:1의 비율을 나타냈다. 2. 연령별 분포에선 $69.7\%$가 40세 이상에서 나타났다. 3. Chief complain은 Indigestion이었다. 4. 증상의 평균 연한은 1년 전후의 Chronic symptom을 경험했다. 5. Vital sign의 변화는 대부분이 별로 나타나지 않았다. 6. 수술 전 수혈은 1000cc 이내로 환자의 $78\%$에 필요했었다. 7. 수술 전의 Hb은 정상보다 낮은 율은 $45.4\%$였고 정상은 $54.6\%$였다. 8. 수술 전의 W.B.C는 정상보다 낮은 율은 $10.6\%$, 정상이 $42.4\%$, 정상보다 높은 율이 $47\%$였다. 9. 수술 전의 Ht치는 정상보다 낮은 율은 $60.6\%$, 정상은 $36.4\%$ 정상보다 높은 율은 $3\%$였다. 10. 수술 전 위액검사 결과는 Cancer인 경우는 Free acid와 Total acid가 모두 거의 정상보다 낮았고 Ulcer인 경우 대부분 높았다. 11. Liver function test에서는 표에서 나타난 대로 많은 변화는 없었다. 12. 병소 부위는 Cancer의 경우 $51.8\%$에서 Pylorus부위에 왔었고 Ulcer의 경우 $62.4\%$에서 Lesser curvature (ciratricial region포함)에 왔었다. 13. 수술방법은 $77.7\%$가 Subtotal gastrectomy였었다. 14. 위 수술을 위한 입원 일자는 $60\%$ 이상에서 $11\~15$일간의 평균을 보였었다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2010.05a
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• pp.18-24
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• 2010

ADHD 아동의 주의장애 원인이 반응 결정에서의 억제의 미숙인지, 전반적인 주의 기능의 미숙인지 알아보기 정상아동과 ADHD 아동을 대상으로 flanker 과제를 실시하였다. 실험 1 에서는 방해자극과 목표자극의 일치 (3: 일치, 불일치, 중립), 방해자극과 목표자극의 SO (3: -100, 0, 100 ms), 집단 (2; 정상, ADHD)의 3 요인 실험을 실시하였다. 정상아와 ADHD 아동간에 반응시간에서는 차이가 없었다. 그러나 정상아동에 비해 ADHD 아동이 부정확 반응을 더 많이 하였다. 특히 방해자극이 100 ms 먼저 제시되기 시작하는 SOA -100 ms 조건에서 두 집단의 차이가 크게 나타났다. 이 결과가 반응결정 단계에서의 억제에서 비롯되는 것인지 알아보기 위해 실험 2 에서는 목표자극의 반응 set(좌, 우)에 포함되지 않는 방해자극(상, 하로향함)을 제시하는 무관련조건을 추가하여 실험을 실시하였다. 실험 1 과 같이 불일치조건에서는 정상아동에 비해 ADHD 아동이 오반응을 더 많이 산출하였다. 그러나 무관련조건에서는 정상아와 ADHD 아동 간에 오반응에서 차이가 없었다. 즉 두 집단 모두에서 중립조건보다 무관련 조건에서 반응시간은 길었으나, 오반응에서는 차이가 없었다. 즉 정상아와 ADHD 아동 모두 전반적인 주의에서는 차이가 없다는 것을 시사하였다. 두 실험의 결과는 정상아에 비해 ADHD 아동이 반응 결정 단계에서의 억제에서 차이가 나는 것을 시사하는 것으로 해석되었다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.50 no.6
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• pp.367-376
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• 2022

In this study, a steady and unsteady aerodynamic analysis program using a 3-dimensional subsonic unstructured panel method is developed and verified. Surfaces of bodies are modeled with the source and doublet distributions on triangular or quadrilateral panels. Geometry modeling of complex geometries and multi-body, therefore, can be easily accomplished. The Kelvin theory and the unsteady Kutta condition allow the doublet strength of the wake panels determined for unsteady flows. Various steady and unsteady flows in two and three dimensions are computed and compared with the analytical and the published computational results.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1308-1311
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• 2010

급격히 증가하는 악성코드로 인해 Anti-Virus 연구소들은 대량의 악성코드를 자동으로 분석 및 진단해야 할 필요성을 느끼게 되었다. 이러한 자동 분석은 오진(False Positive)의 증가라는 부작용을 가져왔다. 주요 파일에 대한 오진단은 Anti-Virus 를 통해 최종 보안을 유지하고 있는 대다수의 시스템을 정지시켜, 국가적인 손실을 유발할 수 있다. 따라서, 관련업체들은 오진을 방지하기 위해 다양한 연구를 진행하고 있다. 하지만, 정상파일을 보유하지 않고 파일정보만으로 오진여부를 판단하는 방법은 근본적으로 오진단을 감소시키는데 한계를 가지고 있다. 따라서, 최근에는 정상파일 셋을 구축하여 Anti-Virus 의 오진여부를 최종적으로 판단하는 연구가 진행되고 있다. 하지만, 수많은 파일 중에서 수집이 필요한 파일에 대한 기준과 수집한 파일이 정상파일 인지를 판단할 기준이 존재하지 않아, Anti-Virus 연구소들은 정상파일 셋 구축에 어려움을 겪고 있다. 따라서, 본 고에서는 정상파일에 대한 개념과 정상파일이 악성코드 파일과 비교되는 7 대 특성을 개발하고, 이를 토대로 기존에 제시된 적이 없는 정상파일 취합기준과 판단기준을 제안하였다. Anti-Virus 연구소는 본 기준들을 통해 우수한 오진방지용 정상파일 셋을 구축하여, 악성코드의 증가로 인해 함께 증가하고 있는 오진을 줄이고, 사용자 시스템의 안정성을 도모함으로써, 오진으로 인한 국가적, 경제적 손실을 방지하는데 큰 기여를 할 것으로 기대된다.