• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.612-620
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• 2019

빌딩, 자동차, 선박, 항공기 등에서의 곡선보 사용 증가로 인해 이러한 구조물의 동적거동해석에 있어 괄목할만한 성과가 있어 왔다. 탄성곡선보의 안정성 거동 해석분야는 많은 연구자들의 관심분야였다. 전통적으로 미분방정식의 해법은 유한차분법으로 해결해왔다. 이러한 방법들은 복잡한 기하학적 구조 및 하중에 따른 격자점의 증가로 많은 계산시간을 요구한다. 편미분방정식의 해를 구하기 위한 효율적인 방법 중의 하나는 미분구적법이다. 복잡한 기하학적 구조 및 하중으로 인한 과도한 컴퓨터 용량의 사용과 복합알고리즘 프로그램의 어려움을 극복하기 위하여 미분구적법(DQM)이 많은 분야에 적용되어왔다. 본 연구에서는 선형적으로 단면적이 변하는 비대칭 곡선보에 대하여 DQM을 적용하여 아크축 신장을 고려한 내 평면 진동해석을 수행하였다. 다양한 매개변수 비, 경계조건, 그리고 열림 각에 따른 기본진동수를 계산하였다. DQM 결과는 활용 가능한 다른 엄밀해와 비교하였다. 다양한 매개변수 비, 경계조건, 그리고 열림 각에 따른 기본진동수를 계산하였으며 DQM 결과를 활용 가능한 다른 엄밀해와 비교하였다. 해석결과에 따르면 DQM은, 적은 격자점을 사용하고도, 엄밀해 결과와 일치함을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권3호
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• pp.99-108
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• 2021

차량 내부에는 조명 변화, 부분적인 가림 및 운전자의 상태 변화와 같은 제한되지 않은 조건들이 존재한다. 본 논문에서는 비 제약적인 차량 환경에서의 운전자 얼굴 인증 시스템을 제안한다. 제안한 방법은 차량 내부 및 외부의 조명 변화에 따라 발생하는 얼굴 이미지의 변화를 최소화하기 위해서 근적외선(NIR) 카메라를 사용한다. 특히 정면에서의 강한 빛에 노출된 얼굴 이미지를 처리하기 위해서, 학습 이미지의 평균과 분산을 사용하여 정상적인 얼굴 이미지로부터 빛에 과다하게 노출된 이미지로 변환하여 사용한다. 따라서 정상적인 조명에서의 얼굴 분류기와 강한 정면광에서의 얼굴 분류기를 각각 동시에 만들어진다. 제안하는 얼굴 분류기는 얼굴 랜드마크를 추출하고 각 랜드마크의 신뢰도 점수를 합산하여 얼굴을 최종적으로 식별한다. 특히 각 랜드마크를 인식하여 부분적인 얼굴 가림에 강하기 때문에 안경이나 선글라스를 착용하는 상황에서도 높은 성능 향상이 가능하다. 즉 가려지지 않은 남은 랜드마크의 점수를 사용하여 운전자를 인식할 수 있다. 또한 등록 운전자와 미등록 운전자 간의 관계를 고려한 새로운 인식 거부 방법과 새로운 평가 방법을 논문에서 제안한다. 자체 취득한 데이터 셋, 공인된 PolyU 및 ORL 데이터 셋으로 실험한 결과 제안한 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권2호
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• pp.31-40
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• 2021

블록체인 기술이 부동산 거래분야에서도 활발히 연구되고 있으며 부동산 거래는 다양한 방법이 있다. 본 논문에서는 오프라인상 법원 경매의 문제점을 해결하기 위해 이더리움의 Ether를 사용하여 경매 시스템의 인증 절차를 간소화하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이더리움의 Solidity언어로 작성하고 법원에서 매각기일 및 매물의 Meta date를 DApp 브라우저에 등록하고 입찰자는 Meta mask의 Private key를 통해 만들어진 개인의 지갑 주소에 접속한다. 그리고 입찰자는 원하는 매물을 선택, 입찰가격 금액을 입력하여 경매에 참여한다. 입찰자가 원하는 매물의 입찰가격이 가장 높은 입찰자의 기록을 이더리움 테스트 네트워크에 스마트 계약으로 작성하고 블록을 생성한다. 마지막으로 네트워크에서 작성된 스마트 계약은 법원 경매 관리자가 블록체인 네트워크의 모든 노드에 배포하고, 블록체인 네트워크의 각 노드들은 열람 및 계약을 확인할 수 있다. 제안하는 모델의 스마트 계약과 시스템의 성능을 분석한 결과로 이더리움을 이용하는 플랫폼에서 Ether를 생성 및 사용, 그리고 참여로 인해 발생하는 수수료가 있다. Ether의 가치 변화에 따라 매물의 가격에 영향을 끼치며 매번 스마트 계약에서 일정하지 않은 수수료가 발생한다. 하지만 향후 연구에서는 자체 토큰을 발행하여 Ether의 가치 변화에 따른 시세 변동성 문제와 수수료 문제를 해결하며 복잡한 법원경매 시스템을 세분화한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권3호
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• pp.71-80
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• 2021

기계학습에서 정확한 데이터 예측을 위해서는 적절한 인공신경망 알고리즘을 선택해야 한다. 이러한 알고리즘에는 심층 신경망 (DNN), 반복 신경망 (RNN), 장단기 기억 (LSTM) 네트워크 및 게이트 반복 단위 (GRU) 신경망등을 들 수 있다. 개발자가 실험을 위해, 하나를 선택해야 하는 경우, 각 알고리즘의 성능에 대한 충분한 정보가 없었기 때문에, 직관에 의존할 수 밖에 없었다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 완화하기 위해 실험을 통해 예측 오류(RMSE)와 처리 시간을 비교 평가 하였다. 각 알고리즘은 텐서플로우를 이용하여 구현하였으며, 세금 데이터를 사용하여 학습을 수행 하였다. 학습 된 모델을 사용하여, 세금 예측을 수행 하였으며, 실제값과의 비교를 통해 정확도를 측정 하였다. 또한, 활성화 함수와 다양한 최적화 함수들이 알고리즘에 미치는 영향을 비교 분석 하였다. 실험 결과, GRU 및 LSTM 알고리즘의 경우, RMSE(Root Mean Sqaure Error)는 0.12이고 R2값은 각각 0.78 및 0.75로 다른 알고리즘에 비해 더 낳은 성능을 보여 주었다. 기본 심층 신경망(DNN)의 경우, 처리 시간은 가장 낮지만 예측 오류는 0.163로 성능은 가장 낮게 측정 되었다. 최적화 알고리즘의 경우, 아담(Adam)이 오류 측면에서 최고의 성능을, 처리 시간 측면에서 최악의 성능을 보여 주었다. 본 연구의 연구결과는 데이터 예측을 위한 알고리즘 선택시, 개발자들에게 유용한 정보로 사용될 것으로 예상된다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.367-376
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• 2022

전통적인 형사 사건에서 조사 대상에 관한 정보는 국가의 합법적 조직이 보유하고 있는 개인정보만이 제공되기 때문에 정보 수집에 한계가 있다. 일반 검색엔진으로 검색이 가능한 SNS와 포털사이트를 포함하는 표면 웹 기반 공개정보(OSINT)는 범죄수사에 사용할 수 있는 의미 있는 프로파일링에 활용할 수 있다. 한국형 공개정보 워크플로우를 사용하면 공개정보 기반의 효과적인 프로파일링이 가능하지만 "개인"의 경우에는 "성명"으로 시작되기 때문에 수집할 수 있는 공개정보가 제한적이고 동명이인의 정보가 수집되는 등의 신뢰성의 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 개인과 연관된 정보 즉, 등가정보를 정의하고 이를 기반으로 효율적이고 정확한 정보를 수집할 수 있도록 한다. 따라서, 공개정보에서 특정인과 연관된 정보 즉, 등가정보를 추출할 수 있는 개선된 워크플로우를 제시한다. 이때 인물의 인지도에 따라 서로 다른 워크플로우를 제시한다. 이를 통해 인물(개인)의 효과적인 프로파일링이 가능하여 수사 정보 수집의 신뢰도를 높인다. 본 연구를 통해 향후에는 해당 워크플로우를 인공지능 기술을 이용하여 수집된 정보의 분석과정을 자동화할 수 있는 시스템을 개발함으로써 범죄 수사에 있어서 공개 정보 활용을 위한 기틀을 마련하고 수사 방식 다양화에 기여할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제32권5호
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• pp.75-85
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• 2004

현대 주거 공간의 색채 유형이 다양화 되고 실내 공기질 관리법이 시행되면서 환경친화형 컬러가구재의 개발이 매우 필요한 시점이다. 따라서 치자, 홍화, 오배자, 자초, 소목 및 밤송이 등으로부터 천연염료를 추출하여 적정한 염색조건을 도출하였다. 천연염료 추출시 용매의 pH가 높아지면서 동일계 색상일지라도 더 짙은 염료가 얻어졌다. 염색에 앞서 천연염료와 목재 조직과의 결합을 촉진하기 위하여 알루미늄, 구리, 철 및 크롬 계통의 매염제를 처리하였는데, 매염제의 종류에 따라 황색, 갈색, 녹색 등의 색상이 얻어졌다. 매염 처리된 목재 시험편에 본 천연계 염료로 염색한 경우 염색시의 pH와 온도가 높아질수록 짙은 색상이 얻어졌을 뿐만 아니라 염액이 목재 조직 내부로 더욱 깊이 침투하였다. 컴퓨터 모델링을 통하여 보여진 천연염색된 컬러가구는 다양한 색상이 요구되는 현대 주거 공간과 조화를 꾀할 수 있어 천연염료가 현대 목가구 제작에 적합한 재료로 사용될 것으로 사료되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.145-148
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• 2023

송신 안테나 수가 4개인 다중 송수신 안테나 시스템에서 랜덤 위상을 갖는 오픈 루프 옥토니언 시공간 블록 부호를 적용했을 때, 불법적인 수신자가 최대 유사도 추정으로 물리계층을 해킹하는 경우의 성능을 분석한다. 합법적 수신자만 알 수 있는 무작위 위상을 불법적 수신자인 해커가 전혀 모르거나 일부를 알아냈을 때 신호 대 잡음비에 따른 비트 에러율을 분석한다. 또한 기존 논문의 옥토니언 부호가 직교성이 충분하지 않음을 보이고 완전한 직교성을 갖는 옥토니언 부호를 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션에서 랜덤위상은 2-PSK 성운으로 하고 있다는 것을 해커가 알고 있고 4개 송신 안테나의 랜덤 위상을 모두 해커가 추정할 경우에는 신호 대 잡음비가 100dB까지 해킹이 불가능하다. 그러나 랜덤 위상의 일부를 알게 되면 신호 대 잡음비가 20dB 이상에서 비트에러율이 10^-3 정도로 유지되므로 해킹이 가능해진다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.145-151
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• 2023

3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권6B호
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• pp.503-512
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• 2009

물 순환과정을 평가하기 위한 도구로 사용되는 수문모형은 크게 분포형 모형과 집중형 모형으로 구분할 수 있다. 지형 특성 자료의 제공과 활용을 위한 시스템이 등장하고 컴퓨터 계산 능력이 발달하면서 과거 집중형 모형에서 분포형 모형을 이용한 연구와 적용이 진행되고 있다. 개념적, 경험적 의미가 큰 집중형 모형과는 달리 분포형 모형의 경우, 격자 기반의 유역 특성 및 강우 자료로부터 초기 매개변수 값(first-guess value)을 추정하기 때문에 모형 보정 시 미세한 매개변수 조정이 요구된다. 따라서 모형 내 구성된 매개변수별 특성과 민감도를 정확하게 파악할 필요가 있다. 본 연구에서는 물리적 기반의 분포형 모형인 $Vflo^{TM}$모형의 매개변수별 민감도를 분석하기 위하여 중랑천 유역을 대상유역으로 선정하고 적용하였다. 이를 위하여 중랑천 수계 하천정비기본계획(경기도, 1996)을 참고하여 재현기간 100년에 지속시간 6시간 설계강우를 작성하고, 이로부터 각 매개변수 변화에 따른 유출량 변화를 모의하였다. 그 결과, 수리전도도는 유역 전체의 유출고에 영향을 주는 것으로 나타났고 지표면 조도계수는 첨두 발생시간의 변화없이 첨두유량값 즉, 수문곡선의 형태에 민감하게 반응하는 것을 확인할 수 있었다. 반면, 하도 구간의 조도계수는 비슷한 유출고에 대하여 첨두유량값과 도달시간에 매우 큰 영향을 주는 것으로 분석되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권5B호
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• pp.479-486
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• 2010

신뢰성 있는 수문자료의 획득은 효율적인 물 관리를 위한 가장 기본적인 조건인 동시에 가장 필수적인 조건이다. 특히 최근 이상기후의 영향으로 빈번하게 발생하고 있는 도시홍수에 대응하기 위한 경보체계 등을 구축하는데 있어 사용자가 관측하고자 하는 임의 지점에서 유황자료의 획득은 매우 중요하다. 지속적인 하천정비 사업을 통해 외수범람에 의한 홍수 발생빈도는 점차 낮아지고 있지만, 하수관거의 노후화, 관리 소홀 등의 원인으로 내수배제가 원활하지 못해서 발생하는 내수침수로 인한 도시홍수는 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 도시홍수 저감을 위해서는 도시배수시스템에 대한 지속적인 관리와 현황파악이 필수적이다. 본 연구에서는 CDMA(Code Division Multiple Access) 무선통신기술과 Bluetooth 근거리 무선통신기술을 사용하여 전문적인 지식이 없는 사용자라도 누구나 언제, 어디서든 도시배수시스템의 임의의 지점에서 유황을 파악하고, 배수관망에서는 유황 관측과 동시에 유출 경로 추적이 가능한 도시배수관망 유속측정 시스템의 개발을 목표로 하였다. 도시배수관망 유속측정 시스템은 세 단계로 구성되어 운영된다. 첫 번째 단계에서 ubiquitous floater를 사용하여 획득한 유황 정보를 서버로 전송하면, 두 번째 단계에서 서버 컴퓨터를 통해 도시 배수시스템의 현황을 판단하고, 마지막 단계에서 정보를 GUI(Graphic User Interface)를 통해 사용자에게 제공하게 된다. 개발된 도시배수관망 유속측정 시스템을 경기도 수원의 원천천에 위치한 배수관망에 적용하여 현장 실험한 결과, 도시 배수관리를 위해 필요한 정보들을 실시간으로 획득하고 관리할 수 있었다.