• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.266-270
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• 2018

원자력 방사능 폐기물 또는 원자력 발전소 해체시 발생 가능한 세슘 이온은 인체뿐만 아니라 생태계 환경에도 큰 악영향을 미친다고 알려져 있다. 이러한 세슘 이온은 자연 속으로 손쉽게 스며들어 발생한 지역뿐만 아니라 쉽게 퍼지게 되어 넓은 지역까지 피해를 주게 되며, 반감기가 30년으로써 한번 자연계에 누출되면 장시간 잔존하여 인간 및 생태계에 악영향을 미치게 된다. 세슘이온이 몸속에 들어오게 되면 장에서 몸으로 100% 흡수되며 내장에 축척되어 연조직 전체에 분포하게 되며 갑상선 암과 같은 심각한 위험에 초래하게 된다. 2011년 발생한 후쿠시마 원전 사고 이후 국내에서도 많은 관심을 가지기 시작하였으며, 따라서 수중의 세슘이온을 제거하기 위하여 나노 입자 형태의 기능성을 가진 물질들을 적용한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 나노물질들은 수중의 세슘이온 제거에 대하여 우수한 제거효율을 보여주고 있으나 나노 입자 특성상 사용 이후 회수가 어려워 기능성 물질들의 확산 및 축적에 따른 2차 환경오염의 문제점까지 발생하게 된다. 최근 수처리 분야에서 외부 자기장을 주게 되면 자성을 띄게 되는 물질인 자성체에 대한 관심이 급등하고 있다. 이러한 자성체들은 수중에서 별도의 회수 시스템 없이 자성으로 인하여 완벽히 자기분리 된다. 세슘제거에 탁월한 기능성 물질과 완벽한 자기분리가 가능한 자성체를 결합하여 특별한 회수장치 없이 외부 자기장만 주어진다면 수중의 세슘을 효과적으로 제거 또는 처리할 수 있다. 자성체 입자 표면에 흡착제인 프러시안 블루나 제올라이트와 같은 흡착제를 합성하여 수중의 세슘을 제거하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 기존의 자성체보다 좀 더 높은 자성을 가지고 있으며 외부 자기장에 의해 강하게 반응을 한다고 알려져 있는 강자성체(Ferromagnetic)를 사용하게 된다면 흡착제와 결합 이후 더욱더 강한 자성을 가진 흡착제가 탄생하며 이를 사용하면 높은 처리율뿐만 아니라 높은 슬러지 회수율을 가질 수 있다. 따라서 본 연구는 흡착제나 이온교환수지와 같은 기능성 물질을 사용하여 수중의 세슘을 제거하는 메커니즘과 강자성체가 가지고 있는 강한 자성의 성질을 결합한 복합체 제조에 대한 연구조사를 중점적으로 실시하였다. 본 연구에 의해 연구 조사된 결과를 바탕으로 수중의 세슘 이온에 대하여 높은 제거효율과 회수율을 가지는 새로운 형태의 복합체 제조에 관한 정보를 제공하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1542-1550
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• 2019

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경회로망(Artificial Neural Network), 퍼지(Fuzzy), 기계학습(Machine Learning) 등을 이용한 방법이 연구되어 왔다. 특히 딥러닝은 신경회로망의 문제인 은닉층 개수의 한계를 해결함으로 인해 오류 역전파 알고리즘을 이용한 부정맥 분류에 가장 많이 사용되고 있다. 딥러닝 모델을 심전도 신호에 적용하기 위해서는 적절한 모델선택과 파라미터를 최적에 가깝게 선택할 필요가 있다. 본 연구에서는 심실 조기 수축 비트 검출을 위한 딥러닝 기반의 최적 파라미터 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 잡음을 제거한 ECG신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR간격 세그먼트를 추출하였다. 이후 딥러닝을 통한 지도학습 방법으로 가중치를 학습시키고 검증데이터로 모델을 평가하였다. 제안된 방법의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 각 파라미터에 따른 딥러닝 모델로 훈련 및 검증 정확도를 확인하였다. 성능 평가 결과 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, PVC는 97.84의 평균 분류율을 나타내었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.67-72
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• 2021

연관규칙 마이닝은 여러 테이블에 숨겨진 패턴들의 관계를 나타내주는 방법이다. 요즈음에는 연관규칙 마이닝에 보다 세부적인 의미를 추가하기 위하여 과립화 논리를 이용하고 있다. 또한 기존의 데이터를 이용하여 추천하는 기존의 시스템과는 달리 과립화 연관규칙에서는 신규 가입자나 신규상품에 대한 추천의 경우도 가능하다. 따라서 연관규칙의 과립화의 정성적인 크기를 결정하는 것이 추천 시스템의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 관람자가 평가한 영화에 대한 관계를 파악하기 위하여 퍼지논리와 샤논 엔트로피 개념을 이용하여 관람자와 영화데이터에 대한 과립화 방법을 제안한다. 연구는 관람자와 영화간의 연관규칙의 함의에 결정적인 역할을 하는 데이터의 과립화의 크기를 결정하는 부분과 이러한 과립화를 이용하여 관람자와 영화간의 연관규칙을 추출하는 두 번째 부분으로 구성되어 있으며 넷플릭스의 MovieLens데이터를 이용하여 분석하였다. 최종적으로 도출된 연관규칙의 의미와 추천의 정확도 및 고려해야하는 함의를 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.41-49
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• 2009

유비쿼터스 센서 네트워크에서 센서 노드들은 불리한 환경에 배치되므로 공격자에 의해 훼손될 수 있다. 훼손된 노드들은 허위 감지 보고서들을 네트워크에 주입하는데 사용할 수 있는데 이러한 허위 보고서들은 허위 경보를 유발할 수 있을 뿐만 아니라, 네트워크의 제한된 에너지 자원도 고갈시킬 수 있다. 허위 보고서 여파를 위한 보안 기법들에서, 보안성을 결정하는 보안 경계 값의 선택은 매우 중요하다. 기존의 적응적 보안 기법들에서는 경계 값의 결정이 전체 노드들에게도 적용되어 에너지 자원을 불필요하게 소모하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 충분한 보안성을 제공하면서 에너지를 절약할 수 있는 보안 경계 값 결정을 위하여 재귀적 계약망 프로토콜 적용 기법을 제안한다. 보다 효과적으로 네트워크를 운용하기 위하여, 네트워크를 계층척으로 그룹핑하고, 각 그룹에 대하여 재귀적으로 계약 망 프로토콜이 적용된다. 이를 통해 베이스 스테이션에서 퍼지 로직을 사용하여 결정된 경계 값은 보안 공격이 발생한 지역에 국한되어 적용된다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.19-30
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• 2019

태양광 발전은 일사량 및 온도 등 외부변화에 따른 안정적이고 효율적인 최대 전력 출력 전력점을 추적하기 위한 MPPT 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 인공 신경망을 이용하여 기존 MPPT 알고리즘보다 신속하게 MPP를 추적할 수 있는 모델을 구현하였다. 제안 모델은 인공 신경망의 학습 데이터를 위해 다양한 일사량과 온도의 조합에 대해서 기존 MPPT 알고리즘으로 MPP의 전류와 전압을 찾았다. 획득한 MPP 데이터는 입력 노드를 일사량과 온도로 출력 노드를 전류와 전압으로 하여 학습하였다. 실험결과 일사량과 온도 변화가 있는 0~0.3t 구간에서 추적시간은 기존 알고리즘인 P&O와 InC 그리고 Fuzzy는 각각 잘못된 계산식t, 0.49t 그리고 0.4076t이였으며, 제안 모델은 0.32511t로서 기존 알고리즘 보다 0.1t 이상 신속하게 MPP를 추적하였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.55-64
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• 2020

태양광 시스템의 안정성과 신뢰성 향상을 위해서는 배터리의 잔존량 (State of Charge, SOC)을 정확하게 추정하여야 한다. 본 연구에서는 gradient descent, Levenberg-Marquardt 및 scaled conjugate gradient 학습방법을 사용한 인공 신경회로망 (Artificial Neural Networks, ANN)과 적응형 뉴로-퍼지 추론 시스템 (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS)을 사용한 SOC 추정방법을 제안한다. 입력으로는 충전 시작 전압 및 적류적산법을 통해 구한 충전 전류를 사용하여 추정된 SOC를 출력한다. 4개의 모델 (ANN-GD, ANN-LM, ANN-SCG, 및 ANFIS)을 사용하여 SOC 추정 방법을 구현하였고 실험을 통해 MATLAB을 사용하여 4개의 모델의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과로부터 ANFIS 모델을 사용한 배터리의 SOC 추정이 가장 정확도가 높았으며 빠른 속도로 수렴함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.795-801
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• 2020

국가에 치명적인 감염병이 발생하였을 때, 점차 퍼지는 후속 피해를 막기 위해서는 정부의 신속한 대처와 국민들의 2차 감염 예방이 매우 중요하다. 하지만 기존 의료기관에서 감염병을 발견하고, 이 사실이 질병관리본부까지 도달하기에는 총 4단계의 보고절차를 밟아야 한다. 이에 본 논문에서는 공개형 블록체인을 활용하여 기존 보고절차를 간소화 한다. 또한 감염병 관련 기관들만이 블록체인에서 감염병 정보를 공유하는 것이 아니라, 블록체인의 열람권한을 일반 시민들에게도 부여한다. 빠르게 정보를 공유하고 처리과정을 투명하게 공개하여 감염병 발생에 대한 대처와 공식발표에 신뢰를 더할 수 있다. 국민들 또한 2차 감염을 예방하기 위한 정보들을 블록체인에서 확인하여 효율적인 차세대 방역체계를 구축할 수 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.16-27
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• 2022

본 연구에서는 공정거래에 관련된 법·제도와 건설산업에서 발생하는 불공정거래의 사례를 분석하여, 건설산업의 공정성 평가요인을 건설산업의 주요 참여자별(원도급자와 하도급자)와 건설공사의 주요단계별(입찰·계약·시공단계)로 분류하여 도출하였다. 그 후, 종합 및 전문건설사업자 238명을 대상으로 설문조사를 수행하여, 그 평가요인의 중요도를 분석하고 공정성 지수를 개발하였다. 원도급자보다 하도급자가 건설산업의 공정성 수준을 낮게 인식하고 있었으며, 원도급자와 하도급자 모두 시공과정에서의 공정성이 가장 낮게 인식하는 것으로 분석되었다. 원도급자는 입찰단계와 계약단계, 하도급자는 계약단계의 공정성 수준을 가장 높게 인식하고 있었다. 제안된 건설산업의 공정성 지수를 사용한다면, 건설공사 참여자별 및 공사단계별로 공정성 향상이 필요한 요인을 도출할 수 있으며, 이를 기반으로 공정성 향상방안의 수립에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.36-46
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• 2022

자금조달력이 부족한 건설기업은 수립된 건설정책에 적응하는데 상대적으로 많은 시간이 소요된다. 하지만, 금융기관이 담보력과 신용도가 낮은 건설기업에 금융상품을 제공하는 비율은 낮으며, 특히 중소건설기업이 금융상품을 제공받는 비율은 크게 낮다. 이 연구에서는 건설기업이 수립된 정부의 정책에 적응하는데 필요한 금융상품을 조사하고, 전문가 자문과 설문조사를 통해서 그 금융상품들에 대한 건설산업의 수요를 분석하였다. 또한, 조사된 금융상품들을 건설산업에 도입하기 위해서 개정이 필요한 법·제도를 조사하였다. 분석된 수요도와 개정이 필요한 법·제도 수를 기반으로, 건설산업에 금융상품을 도입할 경우의 우선순위를 분석하였으며, '회계사, 세무사, 변호사 등 전문가 컨설팅'의 우선순위가 가장 높은 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 우선순위가 높은 금융상품을 건설산업에 도입하기 위한 금융상품의 개발기준과 개발방법에 대한 연구를 수행하고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.48-55
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• 2022

토마토 작물은 병해에 노출이 쉽고 단시간에 퍼지므로 병해에 대한 늦은 조치로 인한 피해는 생산량과 매출에 직접적인 영향을 끼친다. 따라서, 토마토의 병해에 대해 누구나 현장에서 간편하고 정확하게 진단하여 조기 예방을 가능하게 하는 서비스가 요구된다. 본 논문에서는 사전에 ImageNet 전이 학습된 딥러닝 기반 모델을 적용하여 토마토의 9가지 병해 및 정상인 경우의 클래스를 분류하고 서비스를 제공하는 시스템을 구성한다. Plant Village 데이터 셋으로부터 토마토 병해 및 정상을 분류한 잎의 이미지 셋을 합성곱을 사용하여 조금 더 가벼운 신경망을 구축한 딥러닝 기반 CNN구조를 갖는 MobileNet, ResNet의 입력을 사용한다. 2가지 제안 모델의 학습을 통해 정확도와 학습속도가 빠른 MobileNet를 사용하여 빠르고 편리한 서비스를 제공할 수 있다.