• Information and Communications Magazine
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• v.31 no.11
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• pp.95-101
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• 2014

정보통신기술과 전력에너지기술의 융합 기술인 스마트그리드는 지속 가능한 성장의 필수적인 요소이다. 스마트그리드 통신 네트워크는 전력 계통 시스템이 송전, 배전, 소비자로 구분되는 것에 맞춰 세 가지로 구분된다. 본고에서는 이 세 부분에서 사용될 스마트그리드 응용 분야를 소개하고 해당 분야가 요구하는 통신 네트워크의 성능과 후보 기술에 대하여 기술하였다. 추가적으로 전력선 통신이 스마트그리드 통신 네트워크에 활용될 방안에 대하여 논의하였다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.21 no.3
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• pp.272-279
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• 2012

The emission quota of 26.9% was allocated to the architectural sector according to the greenhouse gas(GHG) emission reduction goal of the government. It has become inevitable to change the architectural structures in a low-energy consumption and sustainable manner for new and existing house. The introduction of various legal systems and deregulation have been attempted to promote the low carbon emission and sustainable energy conversion. Although overall emission reduction goal has been set for 6.7 million units of existing houses, there has been a lack of standards and directions for the emission reduction measures. This study was intended to present the most economic and effective green technology improvement measures based on the investigation into the current conditions through direct visit to the selected architectural structures and the repeated simulation of relevant technical elements.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.345-345
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• 2023

기후변화에 대응하기 위한 가뭄과 홍수 등의 수재해 관리체계 수립의 필요성이 높아지고 있어, 기후예측모형과 연계하여 수문 및 에너지 순환과정에서 하천유출에 대한 기후변화 영향예측이 가능한 지표수문모형(Land Surface Model, LSM)의 개발과 적용이 요구되고 있다. 또한, LSM은 연속적이고 장기적인 유출을 모의할 수 있어 수재해에 관한 예측과 정보 제공에 유용하므로, 최근 수재해 예측시스템 구축을 위한 주요한 도구로 관심을 받고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 기후모형 CWRF(Climate-Weather Research and Forecasting Model)와 연계되어 물-에너지 순환모의가 가능한 최신 LSM 중 하나인 Common Land Model(CoLM)을 우리나라 유역의 장기하천유출모의에 적용하고자 한다. 대부분의 LSM은 지상의 물과 에너지 순환과정이 각 단일 격자의 수직적인 모의과정으로 제한되고 있었지만, 현재 지속적인 개선을 통해 많은 LSM에서 보다 현실적인 물과 에너지 변화를 모의하고자 노력하고 있다. 그러나, 지속적인 모형의 개선에도 불구하고(또는 그로 인해) 정교한 수학적 프로세스를 통합하여 개선된 최신 LSM은 오히려 복잡한 매개변수 체계, 매개변수 추정, 입력자료, 초기 및 경계조건 등에서 비롯된 불확실성이 존재하고 있다. 따라서, 모형의 주요 매개변수값의 추정은 모의결과의 성능과 안정성을 확보하기 위한 LSM의 모의에서 필수적인 과정 중 하나이다. 유역의 특성에 따라 결정되는 모형 매개변수는 관련자료의 부재 또는 관측의 부정확성으로 인해 검보정 과정을 통해 결정되어야 하므로, 유역의 수문특성을 최대한 반영하고 모형의 성능과 안정성을 확보하기 위해 모의목적에 따라 적절한 검보정 목적함수의 선정도 요구된다. CoLM과 같이 다양한 매개변수가 사용되는 LSM에서는 모의결과에 대한 불확실성을 줄이고, 모의목적에 따른 모형의 예측도 향상을 위해서 모의결과에 민감한 주요 매개변수의 검보정이 과정이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 격자기반 지표수문모형인 CoLM을 이용하여 우리나라 유역의 장기하천유출을 모의하는 과정에서 CoLM의 주요 매개변수 검보정에 필요한 적절한 목적함수의 적용을 통해 CoLM 장기하천유출 모의결과의 예측성능을 개선하고자 한다.

• Particle and aerosol research
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• v.19 no.2
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• pp.21-30
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• 2023

Solar cells, converting abundant solar energy into electrical energy, are considered crucial for sustainable energy generation. Recent advancements focus on nanoparticle-enhanced solar cells to overcome limitations and improve efficiency. These cells offer two potential efficiency enhancements. Firstly, plasmonic effects through nanoparticles can improve optical performance by enhancing absorption. Secondly, nanoparticles can improve charge transport and reduce recombination losses, enhancing electrical performance. However, factors like nanoparticle size, placement, and solar cell structure influence the overall performance. This study evaluates the performance of silver nanoparticles incorporated in a p-i-n structure of perovskite solar cells, generated via aerosol state by the evaporation and condensation system. The silver nanoparticles deposited between the hole transport layer and transparent electrode form nanoparticle embedded transport layer (NETL). The evaluation of the optoelectronic properties of perovskite devices using NETL demonstrates their potential for improving efficiency. The findings highlight the possibility of nanoparticle incorporation in perovskite solar cells, providing insights for sustainable energy generation.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.160-160
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• 2011

현대의 건설기술은 자원절약과 환경보전이라는 시대적 흐름 속에, 자원순환과 지속 가능한 친환경 건설기술 개발은 차세대 연구분야로써, 연구가 시급한 분야가 되었다. 최근에는 골재 수급불균형 문제를 해결하고 동시에 자원순환을 위한 방안으로서 건설폐기물로부터 생산된 순환골재를 콘크리트용 천연골재의 대체재로 활용하기 위한 연구개발이 이루어지고 있다. 지속가능형 건설기술을 국내 독자 기술로 확립하고 건설현장에서 발생하는 폐기물의 순환시스템을 확고하게 구축하여 순환자원에 의한 국가경쟁력 강화를 기대할 수 있다. 본 연구의 목적은 순환골재 콘크리트의 역학적 특성을 개선하기 위해 순환골재 콘크리트 공시체를 제작하여 강도 및 강성을 검증하는 것이다. 실험방법으로 순환굵은골재의 치환 비율을 0%에서 100%까지 변화시킨 공시체를 제작하고 각 공시체의 정적 극한강도 거동을 비교 분석하였다. 하중은 공시체가 파괴가 발생 할 때까지 변위제어 방식으로 재하 하였으며 이 때 공시체의 파괴거동은 설치된 계측센서들을 이용하여 계측 및 분석하였다. 실험결과 공시체의 압축강도는 순환굵은골재 치환률이 25% 미만일 경우 일반 콘크리트 압축강도의 95% 이상의 구조성능을 갖지만, 순환굵은골재 치환률이 100%인 경우, 일반콘크리트 압축강도의 85% 수준의 구조성능을 나타냈다. 강성은 FRP 부재의 순환골재 치환률에 따라 최대 14%의 강성차이를 보였다. 이를 통해 순환골재 치환률이 높을수록 순환골재 표면의 폐모르타르와 이물질의 영향으로 재료간의 부착강도가 감소되어 강도와 강성이 저하되었음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.4
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• pp.775-784
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• 2019

Malware infringement attacks are continuously increasing in various environments such as mobile, IOT, windows and mac due to the emergence of new and variant malware, and signature-based countermeasures have limitations in detection of malware. In addition, analytical performance is deteriorating due to obfuscation, packing, and anti-VM technique. In this paper, we propose a system that can detect malware based on machine learning by using similarity hashing-based pattern detection technique and static analysis after file classification according to packing. This enables more efficient detection because it utilizes both pattern-based detection, which is well-known malware detection, and machine learning-based detection technology, which is advantageous for detecting new and variant malware. The results of this study were obtained by detecting accuracy of 95.79% or more for benign sample files and malware sample files provided by the AI-based malware detection track of the Information Security R&D Data Challenge 2018 competition. In the future, it is expected that it will be possible to build a system that improves detection performance by applying a feature vector and a detection method to the characteristics of a packed file.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.329-331
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• 2018

지속적인 딥러닝 기반의 영상처리 기술의 발전으로 객체분류나 객체검출 문제에 대해서 뛰어난 성능 보이고 있다. 하지만 객체추적 문제에서는 성능이 좋은 추적기는 실시간 동작이 불가능하고 딥러닝 기반의 객체추적도 단일 객체에만 고려한 기법이 많기 때문에 개선할 필요가 있다. 전처리로 검출된 객체영역과 kalman filter를 통해 예측된 추적영역 간의 embedding feature 비교를 통해 동일인물인지 판단하여 고유 ID를 부여하고 추적한다. 객체끼리 교차하거나 가려지는 상황에서 추적을 실패하게 되는데 이 후에 지속적인 추적을 위해 IoU 비교를 통해 후보 추적기로 남겨두는 과정을 거친다. 실험 결과 실시간 동작여부와 객체끼리 교차하거나 프레임 밖으로 나갔다가 다시 나타나는 경우에도 추적이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.362-366
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• 2007

다양한 기능과 센서를 탑재한 최신 모바일 디바이스는 사용자의 위치, 전화기록, SMS, 사진, 동영상 등 사용자에 관한 다양한 정보를 지속적으로 수집할 수 있기 때문에 개인의 생활을 이해하고 다양한 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 가지고 있다. 하지만, 모바일 장치의 성능 제약 및 환경 불확실성으로 인해 아직까지 많은 연구 과제들이 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 환경의 문제를 극복하기 위해 베이지안 네트워크를 이용한 라이프 로그 분석 모델 및 자동 학습 방법을 제안한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델은 모듈화 되어서 계산량은 감소되었으며, 자동 학습 방법을 통해 지속적인 업데이트가 가능하다. 이는 제안하는 방법이 복잡한 확률 모델을 자동으로 분할하는 방법과 분할된 상태에서의 유기적인 추론 방법을 포함하고 있기에 가능하다. 실험에서는 실제 모바일 장치에서 수집된 로그 데이터를 이용하여 제안하는 방법에 의한 실험 결과를 분석하고 분할을 통한 효율성 향상을 논의 한다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• v.6 no.4
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• pp.413-418
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• 2020

It is necessary to manage the prediction accuracy of the machine learning model to prevent the decrease in the performance of the grid network condition prediction model due to overfitting of the initial training data and to continuously utilize the prediction model in the field by maintaining the prediction accuracy. In this paper, we propose an automation technique for maintaining the performance of the model, which increases the accuracy and reliability of the prediction model by considering the characteristics of the power grid state data that constantly changes due to various factors, and enables quality maintenance at a level applicable to the field. The proposed technique modeled a series of tasks for maintaining the performance of the power grid condition prediction model through the application of the workflow management technology in the form of a workflow, and then automated it to make the work more efficient. In addition, the reliability of the performance result is secured by evaluating the performance of the prediction model taking into account both the degree of change in the statistical characteristics of the data and the level of generalization of the prediction, which has not been attempted in the existing technology. Through this, the accuracy of the prediction model is maintained at a certain level, and further new development of predictive models with excellent performance is possible. As a result, the proposed technique not only solves the problem of performance degradation of the predictive model, but also improves the field utilization of the condition prediction model in a complex power grid system.

• Journal of the Korea Organic Resources Recycling Association
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• v.23 no.2
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• pp.47-52
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• 2015

A microbial fuel cell (MFC) is a device that can be obtained electricity from a variety of organic through the catalytic reaction of the microorganism. The MFC can be applied to various fields, and research is required to promote the performance of the microbial fuel cell for commercialization. The lower performance of an MFC is due to oxygen reduction at the cathode and the longer time of microbial degradation at anode. The MFC amount of power is sufficient but, in consideration of many factors, as a renewable energy, now commonly power density as compared to Nafion117 it is an ion exchange membrane used is PP (Poly Propylene) from 80 to about 11 fold higher, while reducing the cost to process wastewater is changed to a microporous non-woven fabric of a low cost, it may be energy-friendly environment to generate electricity. All waste, in that it can act as a bait for microorganisms, sustainability of the microbial fuel cell is limitless. The latest research on the optimization and performance of the operating parameters are surveyed and through the SSaM-GG(Smart, Shared, and Mutual- Green Growth) or GG-SSaM(Green Growth - Smart, Shared, and Mutual) as the concept of sustainable development in MFC, the middle indices are developed in this study.