• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권1호
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• pp.93-104
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• 2009

특성 지향 제품계열공학은 특성 관점에서 제품계열의 핵심자산을 개발하고 이를 활용하여 제품을 개발하는 접근방법으로서, 이를 위한 첫번째 단계는 하나의 특성을 하나의 모듈화된 단위로 구현하는 것이다. 관점 지향 프로그래밍은 특성 구현의 모듈화를 향상시키기 위한 효과적인 메커니즘을 제공한다. 하지만, 특성이 일반적으로 서로 독립적이지 않기 때문에 어떤 특성 구현 모듈의 변화는 다른 특성 구현 모듈에 변화를 일으키거나 원하지 않는 부작용을 야기시킬 수도 있다. 뿐만 아니라, 하나의 특성이 제품에 결합되는 시점이 컴파일 시점에서부터 로드 시점, 실행 시점에 이르기까지 다양할 수 있으므로, 특성이 언제 제품에 결합하느냐에 따라 다르게 구현되어야 할지도 모른다. 따라서, 본 논문에서는 각 특성 구현 모듈이 다른 모듈과 독립적이 되도록 하기 위해서, 특성 구현 모듈로부터 특성 의존성 및 특성 결합 시점을 효과적으로 분리시킬 수 있는 애스팩트 패턴을 제안한다. 이러한 패턴들은 특성 구현 모듈이 특성의 선택에 따라서 다른 모듈에 영향을 주지 않고 유연하게 합성될 수 있도록 한다. 이와 같은 접근 방법을 예시하고 평가하기 위해 공학용 계산기 제품계열을 사용한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1289-1295
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• 2007

본 논문에서는 유 무선 네트워 킹을 지원하는 TRS 중계기의 전체적인 RF 시스템들을 디지털 방식으로 제어 할 수 있는 고성능 병렬 제어 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 순 역방향 LPA(Linear Power Amplifier), 순 역방향 LNA(Low Noise Amplifier), 채널카드, 직렬통신(RS-232), 유 무선 TCP/IP 통신의 제어를 담당하는 FPGA(Field Programmable Gate Array) 칩과 전체 시스템의 제어를 관장하는 마스터(Master) 마이크로프로세서, 순 역방향 스펙트럼 분석기(Spectrum Analyzer, SA)를 내장하여 현재 통신되고 있는 채널의 주파수 스펙트럼을 5KHz 단위의 해상도로 관찰할 수 있도록 하는 슬레이브 마이크로프로세서, 각각의 채널카드들을 개별적으로 감시하고 채널카드내의 주파수 합성기(Frequency Synthesizer)를 프로그래밍하기 위한 10개의 채널카드용 마이크로프로세서, 그리고 그 밖의 몇 가지 주변기기들과 회로들로 구성된다. 전체 시스템은 동작의 효율성과 병렬성을 비롯하여 구현의 적합성과 비용을 고려하여 H/W(Hardware) 및 S/W(Software) 부분으로 나누었고, H/W도 FPGA과 마이크로프로세서로 나누어서 최적화를 이루고자 노력하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.65-70
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• 2008

1024비트 이상의 고비도 RSA 프로세서에서는 몽고메리 알고리즘을 효율적으로 처리하기 위하여 전체 키 스트림을 정해진 블록 단위로 처리한다. 본 논문에서 기본으로 하는 RSA프로세서는 기본 워드를 128비트로 하고 곱셈 곁과의 누적기로는 256비트의 레지스터를 사용한다. 128 비트 곱셈을 효율적으로 수행하기 위하여 32비트${\times}$32비트 곱셈기를 사용하며 각 연산 결과는 128비트 크기의 8개 레지스터에 필요에 따라 저장되어 몽고메리 알고리즘을 수행하는데 사용된다. 본 논문에서는 128비트 곱셈에 필요한 누적곱셈 (MAC; multiply-and-aCcumultaion)을 효율적으로 계산하기 위하여 모든 연산 단계를 미리 분석하여 불필요한 연산단계를 수행하지 않고 곱셈 횟수를 줄여 효율적인 누적 곱셈 연산기를 구현하였다. 구현된 누적 곱셈 연산기는 자동으로 합성하였고, 본 논문 작성에서 기준이 되는 RSA프로세서의 동작 주파수인 20MHz에서 정상적으로 동작하였다

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.508-508
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• 2015

'설계홍수량 산정요령(2012, 국토교통부)'에서 홍수량 산정시 유역면적이 $250km^2$이하의 유역을 하나의 유역으로 처리하여 홍수량을 산정하도록 제시하고 있다. 이는 소유역을 많이 분할하고 하도 홍수추적 및 합성을 통하여 홍수량을 산정할 경우 단일유역에 비해 홍수량이 과대하게 산정됨으로 이에 대한 개선방안으로 제시된 산정요령이다. 홍수량 산정 방법으로 실무에서 가장 많이 사용되고 있고 '설계홍수량 산정요령'에서 채택한 모형인 Clark 단위도법에 의한 방법으로 산정된 홍수량의 크기에 미치는 민감도가 도달시간보다 저류상수가 훨씬 크므로 합리적인 저류상수 결정방법이 매우 중요하다. 저류상수를 결정하는 방법에는 여러 가지 경험공식이 적용되고 있으며 그 중 '설계홍수량 산정 요령(2012, 국토교통부)'에서는 유역면적이나 유역형상 등을 고려하고 있는 Sabol 공식을 적용하도록 하고 있다. Sabol 공식은 유역형상계수에 의해 많은 영향을 받으며, 유역형상계수는 형상이 흐름방향으로 길쭉한지 넓적한지를 나타내는 지표로서 유역 평균폭을 본류 연장으로 나눈 값으로 정의되며, 통상 유역면적을 본류 유로연장의 제곱으로 나타낸다. 따라서 유역의 형상이 폭에 비해 길면 형상계수가 1보다 작아지며 반대로 길이에 비해 폭이 넓거나 형상이 둥글면 형상계수는 1에 근접하며, 일반적으로 우리나라 하천의 형상계수는 대부분 약 0.5~0.1 정도의 범위를 나타내고 있다. 그러나, Sabol공식을 적용하여 저류상수를 산정할 경우 유역형상계수가 극히 작을 경우 홍수량이 과소하게 산정되므로 적절한 유역분할을 통해 홍수량을 보정할 필요가 있다. 따라서, 미호천 권역에서 유역형상계수가 0.1 이하인 유역을 대상으로 단일유역으로 산정한 홍수량과 적절한 유역 분할 후 홍수량을 산정하여 비교하고 비슷한 규모의 인근유역의 홍수량과 기산정된 홍수량을 비교하여 유역형상계수 0.1이하에서의 적절한 소유역 분할 기준을 제시하여 홍수량이 과대 및 과소하게 산정되지 않도록 조정하는데 있다.

• 한국산업보건학회지
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• 제29권1호
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• pp.1-12
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• 2019

Objective: Significant concerns have been raised over chemical exposure and potential health risks such as increased cancer mortality among laboratory workers. The aim of this study was to investigate the overall exposure and unit task exposure levels of researchers in organic synthesis laboratories at universities. Methods: Seventy-seven personal Time-weighted average(TWA) samples and 139 task-based samples from four organic synthesis laboratories at two universities were collected over three days. The concentrations of acetone, chloroform, dichloromethane(DCM), diethyl ether, ethyl acetate, n-hexane, tetrahydrofuran(THF), benzene, toluene, and xylene were determined using the GC-FID. Results: The most frequently used chemicals in the laboratories were acetone, DCM, n-hexane, methanol, and THF. Carcinogens such as benzene, chloroform, and DCM were used in one or more laboratories. The TWA full-shift exposures of researchers to acetone was the highest(ND-59.3 ppm). Benzene was observed above the occupational exposure limit in 18-40% of the samples. The levels of exposure to organic solvents were statistically different by task(p<0.05), while washing task was the highest. Washing was not perceived as a part of the real lab tasks. Rather it was considered as simple dish-washing or experimental preparation and performed in an open sink where exposure to organic solvents was unavoidable. TWAs and task-based concentrations were compared by substance, which suggests that TWA-based assessment could not reflect short-term and high concentration exposures. Conclusions: Laboratory workers may be exposed to various organic solvents at levels of concern. TWA-based measurement alone cannot guarantee holistic exposure assessment among lab workers as their exposures are very dependent on their tasks. Further investigation and characterization for specific tasks and overall chronic exposures will help protect lab workers from unnecessary exposure to chemicals while they perform research.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1095-1102
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• 2021

성능과 하드웨어 복잡도 사이에 높은 확장성과 유연성을 갖는 확장 가능형 ECC 구조를 제안한다. 구조적 확장성을 위해 유한체 연산을 32 비트 워드 단위로 병렬 처리하는 처리요소의 1차원 배열을 기반으로 모듈러 연산회로를 구현하였으며, 사용되는 처리요소의 개수를 1~8개 범위에서 결정하여 회로를 합성할 수 있도록 설계되었다. 이를 위해 워드 기반 몽고메리 곱셈과 몽고메리 역원 연산의 확장 가능형 알고리듬을 적용하였다. 180-nm CMOS 공정으로 확장 가능형 ECC 프로세서 (sECCP)를 구현한 결과, N_PE=1인 경우에 100 kGE와 8.8 kbit의 RAM으로 구현되었고, N_PE=8인 경우에는 203 kGE와 12.8 kbit의 RAM으로 구현되었다. sECCP가 100 MHz 클록으로 동작하는 경우, N_PE=1인 경우와 N_PE=8인 경우의 P256R 타원곡선 상의 점 스칼라 곱셈을 각각 초당 110회, 610회 연산할 수 있는 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.375-375
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• 2023

본 연구는 농지를 대상으로 토양수분 및 가뭄 현황을 분석하는 데 그 목적이 있다. 토양수분을 파악하기 위해 Terra MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 위성영상기반의 토양수분 산정모형을 개발하였다. 해당 모형은 MODIS LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Deficit Index)를 기반으로 SCS-CN(Soil Conservation Service-Curve Number) 방법에서 착안한 수문학적 개념 5일 선행강우 및 무강우일수를 입력자료로 하며, 토양 종류 및 계절에 따른 토양수분의 특성을 고려하였다. 모형의 개발을 위해 MODIS LST 및 NDVI 영상을 2013년부터 2022년까지 각각 일별 및 16일 단위로 구축하였으며, 동 기간에 대해 전국 88개소의 기상청 종관기상관측소의 강수량 및 LST 자료를 수집하였다. MODIS LST는 실측 LST 자료를 활용해 조건부합성기법을 적용하여 상세화하였고, 수집된 강수량자료는 역거리가중법을 활용해 공간 보간을 수행하였다. 토양특성의 구분은 농촌진흥청에서 정밀토양도를 수집하여 활용하였다. 공간 분포된 토양수분에서 농지에 해당하는 토양수분을 추출하기 위해 스마트팜맵을 구축하고, 농지 속성에 해당하는 위치 정보를 조회 후 이를 시군구별로 평균하여 일별 평균 토양수분값을 산정하였다. 토양수분 기반의 가뭄 현황 분석을 위해 구축된 정밀토양도에서 작물 생장과 관련된 영구위조점 및 포장용수량을 활용해 5단계(정상, 관심, 주의, 경계, 심각)의 가뭄 위험도를 산정하였으며, 실제 가뭄 현황과의 비교를 통해 토양수분기반의 가뭄 위험도의 실효성을 검증하고자 한다.

• 광물과 암석
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• 제35권3호
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• pp.345-353
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• 2022

본 연구는 합성 모데나이트(Na_6.6Al_6.6Si_41.4O₉₆·20.4H₂O, Na-MOR)를 이용한 다양한 중금속의 포획 연구를 하기 위한 기초 단계로, 고분해능 X-선 분말 회절을 이용하여 치환체의 격자상수 및 부피 변화를 이해하기 위한 목적으로 실험을 진행하였다. 열중량 분석법(Thermogravimetric analysis, TGA)으로 측정한 결과, 1가 양이온 치환체(Cs-MOR, Na-MOR)는 단위포 당 19.4, 20.4개의 물분자가 존재하였으며, 2가 양이온 치환체(Pb-MOR, Sr-MOR, Cd-MOR)는 단위포 당 21, 23.1, 23.2개가 존재하는 것을 확인하였다. 측정한 모든 물질은 사방정계에 속하는 Cmcm의 공간군을 가지는 것으로 확인할 수 있었다. 치환 전 물질인 Na-MOR과 비교했을 때, 치환체의 (110)면과 (200)면의 회절강도가 명확하게 변화하였으나, 전체적인 피크의 위치는 거의 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 또한 Na-MOR에서는 확인이 되지 않았던 (220)면의 피크가 Pb-, Cd-, Sr-MOR에서 뚜렷하게 관찰되었다. 이를 통해서 양이온 치환에 따른 원자들의 분포 변화가 주로 ab-평면상에서 나타나지만, 격자상수의 변화는 미세할 것으로 짐작할 수 있었다. Whole profile fitting 방법을 사용하여 치환된 모데나이트의 미세한 격자상수의 변화를 관찰하였다. 치환체의 격자상수 및 격자부피의 변화는 치환된 양이온의 반경 및 전하수에 따라 서로 다른 경향성을 보였다. 1가 양이온의 경우, 이온반경이 증가할수록 a-축의 길이는 증가하지만, 반면에 b- 및 c-축의 길이는 감소하였다. 2가 양이온의 경우, 이온반경이 증가할수록 대체적으로 a-축의 길이가 감소하고, b- 및 c-축의 길이는 증가하였다. 격자부피는 1가 또는 2가 양이온 치환체들이 각각 독립된 경향성을 가지며, 이온반경에 따라 증가하는 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

• 광물과 암석
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• 제35권4호
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• pp.447-455
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• 2022

Tl⁺ 이온으로 교환된 제올라이트 A (|Tl₁₂|[Si₁₂Al₁₂O₄₈]-LTA, Tl₁₂-A) 단결정을 진공 탈수시킨 후, 623 K에서 72시간 동안 ZrI₄ (g, 6.0 × 10³ Pa) 와 반응시켜, Zr,I,Tl-A (|Zr_0.25I_1.5Tl₁₂|[Si₁₂Al₁₂O₄₈]-LTA)를 제조하였다. 제조된 단결정의 구조는 294 K에서 단결정 X-선 회절 기술을 이용하여 Pm3m (a = 12.337(2) Å) 입방 공간군에 속함을 확인 하였고, F_o> 4σ(F_o)를 사용하여 최종 오차 인자를 R₁/wR₂= 0.055/0.189로 정밀화 하였다. 이 구조에서 Tl⁺ 이온은 6-ring 맞은편의 3-fold 축상의 서로 다른 3개의 결정학적 위치에서 단위세포당 7.5개가 발견되었고, 모든 8-ring 근처(단위세포당 3개)에서 3개의 결정학적 위치로 채워졌다. 그리고 단위세포당 1.5개의 Tl⁺ 이온은 ZrI₄(g)와 반응 후 sodalite cavity 안에서 3-fold 축상을 벗어난 자리에서 골격산소 O2 및 O3와 결합하면서 발견되었다. Zr⁴⁺ 이온은 6개의 I^- 이온과 함께 8면체의 ZrI₆^2- 형태로 large cavity 정중앙에 존재하였고, 이들은 8-ring 및 6-ring 근처에 존재하고 있던 Tl+ 양이온과 3차원적으로 연결하면서 ZrI₆Tl₁₁⁹⁺ cationic cluster을 형성하였다. 이러한 cationic cluster은 Zr,I,Tl-A의 large cavity 중에서 약 25%에만 존재하였다.