• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.37 no.11
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• pp.649-655
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• 2015

As a novel water treatment membrane, concept of ceramic-based graphene membrane (CbGM) was suggested, and its mass transport behavior was investigated. The selectivity of CbGM was given by graphene material which is consisting of active layer, only transmitting water, but rejecting salts. Filtration-assisted assembly methods was employed as a facile method to fabricate CbGM. Surface morphology and characteristics of CbGM were analyzed by scanning electron microscopy (SEM) and contact angle. In addition, three different kinds of solutes (i.e., NaCl, $MgCl_2$, $Na_2SO_4$) were tested in batch forward osmosis system to confirm the mass transport behavior. Through surface morphology analysis and mass transport behavior, it was revealed that interlocking between graphene layers is very important, rather than thickness of laminated graphene layers, in terms of selectivity to CbGM. All the anions in each solute showed faster transport than those of cations. In addition, solutes which have high ion valence charge ratio of anion to cation ($Z^-/Z^+$) was easier to be passed through CbGM. It indirectly implied that the surface charge of CbGM appear to be positive. In addition, It showed that surface charge of CbGM has a great role on mass transport, in particular, transport of matter having charges, generally ions.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.4 no.2
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• pp.79-96
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• 2001

This paper introduces a new type of industrial cluster developed at the CBD of Seoul. Conventionally, clusters are said to be consisted of hi-tech, often If activities, manufacturing industries or artisan craft industries with increasing vertical integration and performance usually supported by venture capitals and favorable business infrastructure, not to mention governments', be it central or local, incentive plans. The study area, Cheonggyechon region has long been a traditional CBD frame of Seoul, Korea, being troubled by deterioration, traffic jams, and environmental degradation as most inner cities experience. Recently. this region has transformed to the most dynamic and productive area not by IT industries but by apparel and fashion activities. The study of the developmental trajectory and key characteristics for this kind of industrial cluster can give us insight both for the transition of inner city and for the cluster theory. This Paper firstly briefly Profiles the growth of the Cheonggyechon region over the past decade. It then shows the current spatial and business structure of the new industrial cluster, focusing on the fact that transactions costs are reduced, the creation and flow of information improves. and the local institutions are prone to be most responsive to the new cluster's specialized needs. The third section presents the key components of the customized production-distribution-shopping cluster development process, emphasizing the localized networking. social capital, spontaneous institutionalization of associational economic climate, and cultural economy based on place-specific inertia. The paper concludes with some comments about the prospects and perils of the new industrial cluster of Seoul.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.409-411
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• 2000

소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제 표준인 ISO/IEC9126은 소프트웨어 품질 특성 및 측적 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 오류 데이터 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이터 품질 특성을 추출한다. 추출된 데이터 품질 특성을 측정하기 위해, 오류 데이터를 품질 속성으로 하는 데이터 품질 특성을 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이터 품질 메트릭은 지식 공학(knowledge engineering) 시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.151-153
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• 2023

구별자 공격은 암호 알고리즘이 특정 확률로 특정 차분 특성을 만족한다는 사실을 활용하여 랜덤 데이터들로부터 암호 데이터를 구별해내는 작업이며, 데이터에 대한 확률적인 예측을 수행하는 딥러닝 기술은 이에 대한 좋은 솔루션이 될 수 있다. 최근 딥러닝 기술이 발달함에 따라 실제로 신경망 구별자에 대한 많은 연구들이 진행되고 있지만, 형태 보존 암호인 FF3에 대한 딥러닝 기반의 구별자 공격에 대한 연구는 아직 수행되지 않았다. 본 논문에서는 형태 보존암호인 FF3에 대한 딥러닝 기반의 신경망 구별자를 최초로 제안하였다. 실험 결과, 0x08 (입력 차분)에 대해서는 숫자 도메인에서 8 라운드까지0.98 이상의 정확도를 달성하였으며, 소문자 도메인에서는 2라운드까지 구별이 가능하였다. 향후에는 또 다른 형태 보존 암호에 대한 신경망 구별자와 더 큰 도메인 및 높은 라운드에서도 동작 가능한 FF3 신경망 구별자를 구현할 예정이다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.20 no.3
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• pp.111-117
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• 2011

This paper suggests the passenger model considered evacuation behavioral characteristics on the passenger ship fire using a rules-based agent technique. The existing evacuation simulation system was modeled only passenger speed. The speed-based model considered passenger's physical characteristics, so it couldn't consider evacuation behavioral characteristics. For solving this problem, we modeled the passenger model using a rule-based agent applied evacuation behavioral characteristics. The rule-based agent consists of knowledge base and inference engine. In knowledge base, we represented evacuation behavioral characteristics, and chose the examples of the evacuation behavioral characteristics to show various patterns of behavior. And we simulated in the IMO MSC/Circ.1238 example 8 and we proved the simulation results could represent variety patterns of human behavior.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.18 no.1
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• pp.3-9
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• 2010

Drainage density, defined as the degree to which a landscape is dissected by streams, is a fundamental property of natural terrain that reflect the comprehensive morphologic response of watershed. In this study the spatial variability of drainage density is analyzed by statistical approach to it and its plotting method is proposed. Overland flow length is confirmed to be a highly variable spatial factor from the result of statistical analysis. Distribution map of drainage density based on spatial autocorrelation length in this study would be a superior tool to the classical definition of drainage density.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 1998.06a
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• pp.131-134
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• 1998

본 논문에서는 시공간 적응적 기반영역 (Adaptive Spatio-Temporal Support Region : ASTSR)을 바탕으로 하는 일반화된 Auto-Regressive(AT)모델을 제안한다. 시공간 적응적 기반 영역은 영상 내 경계선의 특성과 동영상에서의 시간적 불연속 (temporal discontinuity) 개념을 이용하여 구성되어질 수 있다. 설정된 시공간 적응적 기반영역은 기존의 AR 모델에 적용되어지는 직사각형 형태의 기반영역에 비하여 보다 정상상태(stationarity)의 특성을 가지며 이로 인해 더 정확한 모델 파라미터들을 추출해 낼 수 있을 뿐 아니라 데이터의 처리량에서도 큰 이득을 얻을 수 있다. 제안된 방법은 손상된 동영상 데이터를 복원(motion picture restoration)하는 측면에 응용되어 실험되어졌으며 기존의 모델과 비교하여 우수한 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.877-878
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• 2009

본 연구는 국방 소프트웨어 컴포넌트그리드 환경의 자산저장소를 지원하는 시맨틱 검색 시스템을 설계하고 개발하는데 바탕을 두고 있다. 컴포넌트그리드 환경의 자산저장소의 중요한 특성은 재사용성과 상호운용성 그리고 유용성을 보장하는 것이다. 이러한 특성을 만족하는 시맨틱 검색 시스템을 개발하기 위해서는 기반 기술에 대한 심도 있는 기초 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 기술들 중 현재 연구 중인 몇 가지를 소개하고 적용 방법을 제안하고자 한다. 이러한 기술로는 사례기반추론을 이용한 소프트웨어 개발 경험재사용 연구, 유사한 컴포넌트들의 추출을 위한 의미기반의 유사도 연구, 그리고 사용자 질의의 추론과 매칭을 위한 추론규칙 연구 등이 있다. 본 연구에서는 다양한 형태의 산출물들의 저장 및 검색을 위한 기술들을 조사하고 이를 연구하여 향후 컴포넌트그리드 환경의 자산저장소의 시맨틱 검색을 제공하기 위한 기초로 활용할 예정이다.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2009.05a
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• pp.6.1-6.1
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• 2009

최근 신 재생 에너지에 대한 관심이 고조되고 있으며 특히 태양전지는 차세대 대체에너지로 많은 연구 개발이 이루어지고 있다. 현재 태양전지 시장은 벌크실리콘 태양전지가 주를 이루고 있으나, 박막형, 유기물, 염료감응형 등 다양한 차세대 태양전지가 개발되고 있다. 차세대 태양전지는 글래스나 폴리머 기판위에 형성된 전극을 바탕으로 하여 다양한 형태의 태양전지가 형성되기 때문에 태양전지용 투명도전성 산화물 전극에 대한 중요성이 증가하고 있다. 예를 들어 실리콘 박막형 태양전지의 경우 수소 플라즈마 분위기 안정성 때문에 ZnO:Al 전극이 개발, 적용되고 있다. 이밖에도 ZnO는 나노입자, 나노로드 등의 다양한 형태를 기반으로 유기물 및 염료감응형 태양전지 전극으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 전기화학적 방법을 이용해 나노입자, 나노로드, 나노 sheet 등 다양한 형태의 ZnO 나노구조를 형성한 후, 태양전지 적용을 위한 전기적, 광학적 특성을 분석하였다. 3차원 형태의 ZnO sheet 전극은 90% @ 550 nm 가 넘는 우수한 광특성 (Haze value)을 보였으며, 염료감응형 태양전지에 적용되었을 경우 2차원 형태의 ZnO 전극에 비해 Jsc 값이 2.5배 이상 향상되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.148-150
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• 2005

최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 관심이 증대되면서, 방대하고 다양한 형태의 데이터에 대한 효율성과 효과성을 고려한 지식 탐사방법연구의 필요성이 제기되었다. 기존의 지식 탐사방법에 대한 연구들은 방대한 비공간 데이터들의 지식을 효율적으로 탐사하고자 하였다. 그러나 기존의 연구는 탐사된 지식의 효율성안을 고려하여 유용한 지식탐사를 보장하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문은 공간 데이터 타입을 포함하는 대용랑의 데이터들로부터 효과성을 보장하는 특성화 지식 탐사방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 특성화 지식 탐사기법은 공간 및 비공간 데이터들의 특성을 나타내는 요약된 지식을 제공하며, 밀도 기반의 클러스터링 기법을 적용하여 특성화 지식 탐사의 효과성을 높인다.