• Nuclear Engineering and Technology
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• 제29권6호
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• pp.17-28
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• 1997

콘크리트를 통한 핵종의 확산계수는 처분장으로 부터의 핵종 유출을 평가하는데 중요한입력 인자이다. 본 연구에서는 콘크리트에서의 핵종확산 연구 현황 및 핵종화산에 미치는 주요 인자들의 영향 등이 조사되었고, 주요 핵종의 확산계수가 직접 측정되었다. 내부확산법으로 측정된 확산계수값은 시료의 물과 시멘트 비 (W/C)가 증가할수록 증가하였으나 거의 같은 승수내에 있었으며, 공극확산이 핵종이동을 지배하였다. Cs 과 I 의 겉보기 확산계수는 순수 시멘트에서 각각 $1.0{\times}10^{-12}~1.0{\times}10^{-11}m^2/s$ 및 $3.0{\times}10^{-14}~1.0{\times}10^{-13}m^2/s$, 몰타르에서는 각각 $3.0{\times}10^{-12}~9.0{\times}10^{-11}m^2/s$ 및 $3.0{\times}10^{-11}m^2/s$의 범위에 있었다. 이와 병행하여 시멘트, 몰타르 및 콘크리트에서의 주요 방사성핵종의 확산계수 값을 문헌으로부터 수집, 정리하였다. 대상 핵종은 Cs, I, Sr, C, Co, H, Am, PU, Ni, Mn, Fe, Nb 및 Tc로서 수집된 핵종확산계수 값은 시료의 조건 (공극률 밀도, W/C 비, 온도 등) 에 따라 큰 편차를 보여주고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.224-227
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• 2017

정보통신 기술이 발전하면서 범국가적으로 사이버 환경은 사람들에게 없어서는 안 될 존재가 되었다. 이러한 사이버 환경은 간혹 악의적인 사이버 공격자로 인해 파괴되거나 손상된다. 본 논문에서는 사이버 공격에 대한 위험 지수를 개발 방안을 제시한다. 위험 지수에 대한 개발이 이루어진 후 위험 지수와 사이버 공격 횟수끼리 계산하여 값을 산출시킨다. 산출된 값은 곧 공격에 대한 중요도 점수로 표현되며, 이 값에 따라 사이버 전투 피해 평가 항목의 우선순위를 알 수 있게 된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.344-348
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• 2005

이 논문에서는 개체에 대한 신뢰도를 계산하기 위해 여러 가지의 평가기준을 이용하고, 또한 다른 개체들로부터의 추천정보를 이용하는 신뢰모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의한다. 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가기준에 따른 평가결과가 얻어진다고 전제하는 상황에서 적용되는 신뢰 모델이다. 제안된 모델에서는 신뢰정보가 요구될 때 우선 결과확률 분포(outcome probability distribution)와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가기준에 대한 만족정도를 계산한다. 이렇게 계산된 만족정도 값들은 각 평가기준의 중요도를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합된다. 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.79-81
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• 2019

전기자동차(EV)뿐만 아니라 ESS(Energy Storage System) 등의 사용량이 증가하면서 리튬이온배터리의 중요성은 점점 커지고 있다. 리튬 이온 배터리의 정확한 상태를 추정하는 것은 배터리의 안전하고 신뢰성 있는 작동을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 AEKF(Adaptive Extended Kalman Filter)를 이용한 배터리 파라미터와 충전상태(SOC, State of Charge)를 추정하고, 이를 활용하여 배터리의 건강상태(SOH, State of Health)를 추정하는 간단한 알고리즘을 제시한다. AEKF에 파라미터 값을 적용하여 SOC를 추정하고, 추정된 SOC값과 전류 적산을 이용하여 SOH를 추정한다. SOC 오차에 따른 SOH 추정 값의 편차는 SOC 연산 간격을 늘리고 가중치 필터를 적용하여 최소화시킴으로써 결과의 정확성을 향상했다. 다양한 자동차의 표준 주행 패턴을 적용한 실험을 통해 제안된 방법을 이용하여 얻어진 SOH 추정 결과는 RMSE(Root Mean Square Error) 1.428% 이내임을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권8호
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• pp.537-549
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• 2001

소프트웨어의 생산성과 유지보수 비용을 줄여줄 수 있는 기법으로 다양한 컴포넌트 기반의 개발 방법론이 제안되고 있다. 그러나 컴포넌트 기반의 시스템에서 재사용성과 독립성이 높은 컴포넌트의 식별은 가장 중요한 성공 요소 중의 하나임에도 불구하고, 대부분의 컴포넌트 기반 방법론들에서는 직관적이고 분석자의 경험에 의존적인 컴포넌트 식별 방법만을 제공하고 있을 따름이다. 본 논문에서는 분석 단계의 산출물인 시스템의 기능 모델 Use Case 모델과 자료 모델인 클래스 모델에 기반 하여 체계적인 컴포넌트 식별 기법과 지침들을 제안한다. 먼저 클래스에 대한 Use Case의 자료 접근값을 정의하고, 정의된 접근값을 기반으로 Use Case별로 접근되는 클래스의 가중치와 클래스별 동일 접근값을 가지는 Use Case들의 가중치를 계산하다. 두 가중치를 곱하여 최종적인 Use Case&클래스 가중치를 계산하여 후보 컴포넌트 식별의 기준으로 삼는다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.594-599
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• 2008

침입탐지에 있어서 사용자 로그 분석은 중요한 주제로서, 기존의 연구들에서 클러스터링 기법들을 사용하여 저장된 사용자 로그들을 분석해왔다. 하지만, 이러한 방법은 고정된 사용자 패턴 분석에는 효율적이지만, 로그 스트림과 같이 무한히 생성되어 사용자 패턴이 변화하는 경우 변화하는 패턴을 분석할 수 없다. 본 연구에서는 무한히 생성되는 사용자 로그 스트림을 대상으로 실시간 침입탐지 방법을 제시한다. 사용자로그의 정보는 사용자 행동에 대한 특성값으로 표현되어, 이러한 특성값들에 대해 실시간 데이터 스트림 클러스터링을 수행하여 이들을 클러스터로 분류한다. 각 클러스터는 사용자의 정상로그에 대한 특성값을 반영하게 되며, 그 결과 과거 사용자 로그에 대한 저장없이 새로운 로그 스트림을 지속적으로 분석할 수 있다. 결과적으로 사용자의 비정상행동을 실시간으로 탐지할 수 있으며, 이를 실험을 통해 평가하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.113-113
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• 2000

LPG 및 석유류는 온도에 따라서 유량의 변화가 LPG의 경우는 ±0.23%/℃, 무연은 ±0.11%/℃, 등유는 ±0.10%/℃, 경유의 경우는 ±0.09%/℃로 특히 LPG의 경우가 그 변화가 심하므로 정확한 충전량을 계량하는 것이 중요하다. 이는 공정거래 확립의 차원에서 공급자와 소비자 입장에서 반드시 요구되는 사항이다. 이를 위해 본 논문에서는 LPG 충전기의 충전제어 및 자동 온도 보정의 알고리즘을 개발하고 이를 프로그래밍한 후 온도센서와 16-bit 마이크로프로세서(intel 80C196)로 자동 온도 보정이 가능한 LPG 충전기의 충전제어 시스템을 설계 및 제작하였다. 설계 제작된 시스템은 프로세서부, I/O 입ㆍ출력부, VFD(vacuum fluorescent display) 디스플레이 구동부로 구성된다. 충전제어 동작은 LPG 유량계의 encoder로부터의 유량(유속)신호와 기차 보정값 및 15℃를 기준으로 한 온도 센서부의 온도 보정값을 입력받아 솔레노이드 밸브를 제어하여 충전을 제어하게 된다. 온도 보정은 80C196 프로세서의 내부 10-bit A/D 변환기를 사용하여 0.5℃ 분해능으로 온도제어를 할 수 있다. VFD 디스플레이는 유량, 금액, 단가가 표시되며 그 값을 누적시켜 일계, 월계를 알 수 있게 하였다. 그 외에 시스템 진단기능 및 컴퓨터통신, POS 통신이 가능하도록 하였다. 제작된 시스템을 LPG 충전기에 실장하여 시험한 결과 목표한 정확도로 유량이 제어됨을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.493-496
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• 2004

본 연구에서는 신경망 학습의 중요한 평가 척도로써 고려될 수 있는 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 방안으로써 초기 가중값과 학습률과 같은 주요 인자들을 이용한 신경망 학습 영향을 살펴본다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 점차적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.40-41
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• 2007

송전선로 선로정수는 전력계통 운영 Data 파일의 중요요소로서 정상분, 영상분, 임피던스 및 어드미턴스가 있다. 이들 선로정수는 계산프로그램을 이용하여 산출 활용하고 있으며 발변전소 준공시험시 정수 실측값은 참고자료로 활용하였다. 기존의 전압을 인가하여 측정한 전압강하법으로는 유도전압의 영향으로 운전중인 변전소에서는 측정이 불가하였으나 신규 도입한 선로정수 측정장비는 전류를 회로의 주입하여 이때 발생하는 전압을 측정하는 방법으로 전류원의 주파수 가변이 가능하여 상용주파수의 유도전압대역을 피해가면서 측정할 수 있는 장점이 있다. 이러한 측정장비들의 발달로 계산값과 실제 측정값과의 차이를 확인, 분석하고자 선로정수를 실측하게 되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.130-132
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• 2004

본 연구에서는 FMM 신경망을 이용한 패턴 분류 문제에서 학습 패턴에 포함되는 특징의 발생 빈도와 특징 값의 분포를 고려하는 네트워크 구조와 학습 방법론을 소개한다. 이를 위하여 하이퍼박스 소속함수의 산출 과정에 세부특징에 대한 가중치 개념이 적용되는 새로운 활성화 특성을 제안한다. 또한 하이퍼박스의 특징 범위와 빈도 및 특징 값의 분포를 유지하고 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장, 축소기법을 적용한다 이는 가중치 개념을 통하여 각 특징별 중요도를 서로 다른 값으로 반영할 수 있게 하며, 특징의 분포 정보가 고려되어 기존 FMM 모델에 비하여 노이즈에 의한 영향을 개선하여 학습 효과를 증진시킬 뿐만 아니라 하이퍼박스의 생성 및 확장 과정 중에 학습패턴의 순서에 상관없이 동일한 특성을 보일 수 있게 한다.