• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.5 no.4
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• pp.384-394
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• 1993

A simple surf zone model is presented The present model takes a quite different approach by showing that wave action is conserved in the surf zone. This condition together with the conservation of energy enables us to develop a surf zone model that requires fewer empirical coefficients. The model is capable of predicting surf zone properties and is presented in analytical forms for the two-dimensional gradually-sloped bottoms. The analytical results were compared favorably with available laboratory data. This surf zone model provides the surface current pattern of the vertical circulation model. and consequently, significantly contributes to solving the three-dimensional current pattern.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.194-194
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• 2019

유역의 물안정성은 공공의 건강, 식량안전과 생태계 보호과 밀접한 연관이 있기에 그에 대한 관심사가 커지고 있다. 본 연구에서는 청색물발자국와 녹색물발자국 개념을 도입하여 물부족과 취약성을 지표로 한 한강의 물안정성을 평가하였다. SWAT모형을 적용하여 청색물 흐름, 녹색물 흐름, 녹색물 저류량을 계산하였다. 청색물은 유역의 물생성량와 지하수 저류량의 합으로 계산되고 녹색물은 실제 증발산량과 토양 수분 함유량의 합으로 계산되는데, 이러한 수문성분들은 SWAT 모형의 결과에서 얻을 수 있다. SWAT 모형은 SUFI-2 최적화 알고리즘을 이용하여 1990-2013년의 관측데이터에 대하여 보정 및 검증을 하였다. 계산결과 청색물의 시간적 분포는 강우패턴의 영향을 받고, 실제 증발산량인 월 녹색물의 흐름은 뚜렷한 계절 패턴을 보여주는 것으로 나타났다. 유역의 물안정성은 생활, 농업과 산업활동 등 인간활동의 물수요와 필요한 환경유지유량을 고려하여 산정하였다. 본 연구에서는 한강유역의 물부족과 취약성에 대한 시간적 변동성을 보여줌으로써 물자원 상황에 대한 이해도를 향상시키고 물 스트레스 기간을 제시하여 물자원의 계획과 관리를 개선 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.178-180
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• 2018

버퍼 오버플로우 취약점은 자체적으로 외부코드를 실행시키거나 다른 취약점과 연계해 공격될 수 있는 취약점으로 이를 탐지하기 위해 많은 연구들이 진행되었다. 기존의 버퍼 오버플로우 취약점 탐지기법에 대한 연구는 취약함수를 검색하거나 동적오염분석으로 얻은 비 신뢰 데이터의 흐름을 감시하여 취약함수로 전파되는 걸 탐지하는 방식 이었다. 하지만 이러한 기법은 다양한 한계를 가진다. 본 논문은 이러한 문제들을 해결하기 위해 버퍼 오버플로우가 발생하는 기계어 패턴을 BBL단위로 감시하고, 비 신뢰 데이터의 흐름을 추적하여 기존의 탐지 사각지대를 없애는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.855-857
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• 2019

개인 정보의 확산 및 유출의 문제점으로 인해 보이스 피싱의 피해 건수가 증가하고 있다. 이러한 보이스 피싱의 사회적 문제에 대하여 상황 인지 및 사용자 의도 파악 시스템을 적용하여 해결책으로 제안하고자 한다. 이 시스템은 음성 전화로 이루어지는 순차 정보를 텍스트 데이터에 기반하여 사기범의 문맥적 흐름에서 행위 동사를 추출한다. 추출된 행위 동사의 순차 정보를 통해 보이스 피싱의 상황임을 인지하고, 흐름의 행동 패턴을 분석하여 사기범의 의도를 파악한다. 이러한 상황 인지 및 사용자 의도 파악 시스템은 개인 정보의 문제뿐만 아니라 경제적 피해 규모를 축소시킬 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.99-101
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• 2022

이상 행동을 탐지하는 딥러닝 기반 검지 시스템은 동영상 기반 데이터로부터 움직임을 보이는 객체를 추적하고 그 객체의 행동을 분석하여 정상적인 행동 범위를 벗어나는 패턴을 보이는 영역을 이상으로 탐지한다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN)과 광학 흐름 추정(Optical flow estimation) 기법을 활용하여 움직임에 대한 특징 정보를 추출하고 이를 학습하여 행동 패턴에 대한 모델링을 수행한다. 모델 학습 및 테스트에 활용되는 데이터셋의 해상도가 낮거나 이상 행동을 표현하는 특징 정보가 부족할 경우 최종 모델 성능에 부정적 영향을 미치게 되며, 특히 광학 흐름이 표현하는 이동량 측면에서 차이가 크게 나지 않는 이상 객체의 경우 탐지가 정확하게 이뤄지지 않는다. 본 연구에서는 동영상 프레임에서 나타나는 객체의 평균 종횡비를 구하고 정상적인 비율을 벗어나는 객체에 대해서 이상 행동을 취하는 샘플로 처리하는 후처리단 모듈을 제안하여 최종적인 모델 성능을 향상시키는 방법을 고안한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.34 no.6
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• pp.922-934
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• 2010

To arrange artificial reefs for marine afforestation effectively, tidal currents were analyzed by numerical experiments, and particle tracking based on tidal currents was carried out to clarify the path of algae spores. The experiments were conducted by the Environmental Fluid Dynamics Code (EFDC), and water column was vertically divided into five layers. Tidal current patterns were showed to be affected by main currents outside of the study area, and two circle currents were observed during the analysis of residual currents. Particle tracking lasted 15 days at three installation places where artificial reefs for marine afforestation could be deployed. According to the results of the particle tracking experiment, particle movements at the No.1 and No. 3 stations were belt types along the coastal line. The No. 2 station documented an ellipse type movement 300~500m from coast line. These results suggest that artificial reefs for marine afforestation should be installed in the belt zones at of the No. 1 and No. 3 stations, and in the ellipse zone at the No. 2 station.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.264-264
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• 2022

하천의 합류부는 두 개 이상의 하천이 하나로 합쳐지는 구간으로 서로 다른 특성으로 인해 급격한 흐름의 변화와 수리학적 지형변화가 발생하는 구간이다. 하천의 합류부에서는 유체의 물리화학적인 특성과 흐름 구조의 변화가 발생할 수 있다. 흐름 구조의 변화로 인한 유사 이송으로 세굴과 같은 지형적인 변화가 발생할 수 있다. 합류부의 혼합을 이해하기 위해서는 본류와 지류의 다양한 유입조건에 따른 공간적인 패턴을 분석하는 것이 중요하다. 그러나, 대부분의 합류부 연구들은 실측에 기반한 공간적인 패턴 분석의 어려움으로 인해 실내실험 또는 수치모형에 의존하여 연구가 수행되어, 실측자료에 기반한 공간적인 수체혼합의 분석은 매우 제한적이었다. 따라서, 본 연구에서는 하천 합류부의 혼합 현상을 규명하는 인자로 흐름 방향 유속, 2차류와 수심 등 기본적인 수리학적 인자들 외에 연직, 수평 방향으로 측정한 수질 자료와 드론 영상을 활용하여 합류부의 혼합 특성을 해석하고자 하였다. 수질 자료 중 하천의 혼합을 가장 잘 확인할 수 있는 인자로써 전기전도도와 온도를 활용하였다. SonTek ADCP를 이동식으로 횡단하여 측정해 흐름 방향 유속과 2차류, 수심을 확인하였다. ADCP를 운용함과 동시에 YSI의 수질센서를 활용하여 연직, 수평 방향으로의 전기전도도와 온도의 분포를 확인하였다. 또한, 합류부의 2차원 공간적인 분포를 확인하기 위해 드론 영상을 촬영하였다. ADCP, YSI, 드론의 계측자료는 한국의 낙동강과 남강 합류부에서 측정되었고, 분석 결과 계측장비 간의 경향성이 일치하였다. 또한, 이전에 진행된 해외의 합류부 연구 결과와 유사한 결과가 관측되었으나, 일부 부분에서는 다른 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2012.02a
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• pp.480-481
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• 2012

LED (Light Emitting Diode)는 친환경적이며 고수명 등의 여러 장점을 가지고 있어서 액정디스플레이의 광원으로 널리 사용되고 있다. 그러나 LED 제품을 제조하기 위해서는 칩, 패키지, 모듈, 시스템으로 구성된 4단계의 복잡한 제조공정을 거쳐야 하므로 가격이 높은 단점이 있다. 이를 개선하기 위해서 패키지, 모듈, 시스템의 3단계의 공정을 하나로 통합한 hybrid LED package(HLP) 개념이 제시되었다. HLP는 LED chip을 PCB에 직접 실장한 뒤 초정밀 가공 및 성형 기술을 활용하여 일체형 광학패턴을 인가함으로써 공정을 단순화하면서도 광효율을 향상시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 다구찌 실험계획법을 사용하여 디스플레이에서 중요시되는 휘도를 높일 수 있는 일체형광학패턴 형상 최적화를 실시하였으며, 최적화된 일체형 광학패턴을 제조하기 위한 초정밀 가공 및 성형기술을 개발하였다. 최적화 결과 높이 25um, 꼭지각 90도의 음각형태의 사각피라미드 패턴이 최적형상으로 결정되었으며, 패턴이 없을 때와 비교하여 휘도가 약 32.3% 높아지는 것으로 나타났다. 이러한 일체형 광학패턴을 제품으로 구현하기 위하여 초정밀 절삭기술을 활용하여 마스터 금형을 제작하였다. 최종적으로 사출성형을 통해 일체형 광학패턴을 제작하게 되는데 이때 사출기 내부 공기흐름 및 진공도를 최적화함으로써 패턴 내부에 불필요한 기포가 발생하지 않도록 하는데 성공하였다. 이를 통해 생산성이 높은 사출성형으로 HLP 제품을 양산할 수 있는 가능성을 확인하였고, 추후에는 실제 제품을 제작하는 연구를 수행할 예정이다.

• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.252
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• pp.20-20
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• 1999

모든 사람은 소비자며, 이들이 시장을 이룬다. 따라서 사회변동은 시장변동을 의미하며, 사회구조의 변화는 수요와 소비패턴의 변화를 만든다. 기획자는 이런 변동의 한가운데서 그 흐름을 읽을 수 있어야 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.5
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• pp.44-51
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• 2008

Pattern matching and pattern searching in time series data have been active issues in a number of disciplines. This paper suggests a novel pattern matching technology which can be used in the field of stock market analysis as well as in forecasting stock market trend. First, we define conceptual patterns, and extract data forming each pattern from given time series, and then generate learning model using Hidden Markov Model. The results show that the context-based pattern matching makes the matching more accountable and the method would be effectively used in real world applications. This is because the pattern for new data sequence carries not only the matching itself but also a given context in which the data implies.