• 정보보호학회논문지
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• 제33권5호
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• pp.761-773
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 분야에서 사용되는 신경망 모델, 그중에서도 다중 계층 퍼셉트론 모델에 사용되는 지수함수 기반의 활성화 함수를 근사 함수로 대체하고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 신경망 모델의 추론 과정의 전력 분석 저항성을 높이는 방법을 제안한다. 이미 학습된 값을 사용하여 연산하는 인공 신경망의 추론 과정은 그 특성상 가중치나 편향 등의 내부 정보가 부채널 공격에 노출될 위험성이 있다. 다만 신경망 모델의 활성화 함수 계층에서는 매우 다양한 함수를 사용하고, 특히 지수함수 기반의 활성화 함수에는 마스킹 기법 등 통상적인 부채널 대응기법을 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 지수함수 기반의 활성화 함수를 단순한 형태로 근사하여도 모델의 치명적인 성능 저하가 일어나지 않음을 보이고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 전력 분석으로부터 안전한 순방향 신경망 모델을 제안하고자 한다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제20권4호
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• pp.21-30
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• 1992

An activation energy equation for moisture diffusion in wood was developed with an assumption that activation energy is directly proportional to wood specific gravity. Theoretical activation energies obtained from the activation energy equation were revealed to be always lower than actual activation energies, which implies that activation energy isn't affected only by wood specific gravity. The other affecting factors are possibly anatomical structures of wood which determine a ratio of vapor diffusion to bound water diffusion in wood. For the convenience of estimating actual activation energy by using the activation energy equation, thirteen kinds of species were categorized into three groups according to their anatomical structures.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.13-18
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• 1996

구획화재에서 스프링클러 작동순간의 연층온도와 연층높이를 구하는 모델링 방법을 기술하였다. 스프링클러 작동모델에서의 시정수는 실험으로부터 얻어진 RTI(Response time index)와 스프링클러 주위의 유속을 평가할 수 있는 실험식으로부터 구하였고, 시간에 따른 연층온도 변화는 기존의 2층 zone model을 이용하였다. 모델에 의한 계산결과를 검증하기 위하여 가솔린 pool 화재를 이용한 실험을 수행하여 계산결과와 실험결과를 비교하였다. 본 연구의 결과인 스프링클러 작동순간의 연층온도와 높이는 스프링클러 분무와 화재 Plume의 상호작용을 해석하기 위한 필요한 입력자료로 사용할 수 있다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권11호
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• pp.1476-1478
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• 1999

A musculotendon model is proposed to predict muscle force during muscle fatigue due to the continuous functional electrical stimulation(FES). Muscle fatigue dynamics can be modeled as the electrical admittance of muscle fibers and included in activation dynamics based on the{{{{ { Ca}^{2+ } }}}} kinetics. The admittance depends on the fatigue variable that monotonically increase or decrease if electrical pulse exists or not, and on the stimulation parameters and the number of applied pulses. In the response of the change in activation the normalized Hill-type contraction dynamics connected with activation dynamics decline the muscle shortening velocity and thus its force under muscle fatigue. The computer simulation shows that the proposed model can express the muscle fatigue and its recovery without changing any stimulation parameters.

• 한국도로학회논문집
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• 제18권6호
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• pp.1-10
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• 2016

OBJECTIVES : Currently, the market for carbon emissions trading has been increasing. In Korea, it is known that traffic mode rate in bike transportation is low. However, if bike transportation system is encouraged and the traffic mode rate is increased, it would be possible to reduce carbon emissions through the trading market. In this study, a practical policy to activate the bike transportation system in Korea will be proposed and verified. METHODS : Past studies regarding bike transportation system in international and domestic metropolitan cities were analyzed. Moreover, detailed reviews on recent carbon emissions trading market were performed. In particular, SWOT analysis on the bike transportation system in Korea and policy topology analysis were conducted. RESULTS : Based on the literature reviews and SWOT analysis, a new bike transportation policy was proposed. Several actual plans to adopt in Korea were proposed. In addition, a new bike transportation policy was analyzed using policy typology model, and a business model related to the cost of implementing the system and CERs were also proposed. CONCLUSIONS : It is concluded that the proposed bike transportation activation policy and several practical plans to connect CERs and a business model including bus, subway, T-money and bike riders to give some incentive were effective and reasonable. It is desired that this study will help Korea to get CERs through bike transportation activation in the future.

• 인지과학
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• 제2권2호
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• pp.487-513
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• 1990

일본어의 단어인지과정에서 표기형태의 역할을 개관하였다. 인지심리학적 연구결과를 종합한 결과, 어휘근접과정에서 카나와 한자의 서로 다른 역할을 확인하였다. 이것은 일본어 난독증의 사례에서 관찰되는 한자와 카나의 선택적 장애와도 일치한다. 이러한 사실들을 설명하기 위하여 McClelland 와 Rumelhart(1981)의 상호작용활성화 모형을 개정한 JIA(Japanese I nteractive Activation)모형을 제안하였다. 이 제안에는 카나문자단원과 한자단원의 추가, 그리고 문자노드-단어노드 연결형태의 세분화가 포함되었다. 또한 JIA모형의 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램을 작성하여 실행하였다.

• The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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• 제20권1호
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• pp.111-117
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• 2016

Vagal nerve activity has been known to play a crucial role in the induction and maintenance of atrial fibrillation (AF). However, it is unclear how the distribution and concentration of local acetylcholine (ACh) promotes AF. In this study, we investigated the effect of the spatial distribution and concentration of ACh on fibrillation patterns in an in silico human atrial model. A human atrial action potential model with an ACh-dependent $K^+$ current ($I_{KAch}$) was used to examine the effect of vagal activation. A simulation of cardiac wave dynamics was performed in a realistic 3D model of the atrium. A model of the ganglionated plexus (GP) and nerve was developed based on the "octopus hypothesis". The pattern of cardiac wave dynamics was examined by applying vagal activation to the GP areas or randomly. AF inducibility in the octopus hypothesis-based GP and nerve model was tested. The effect of the ACh concentration level was also examined. In the single cell simulation, an increase in the ACh concentration shortened $APD_{90}$ and increased the maximal slope of the restitution curve. In the 3D simulation, a random distribution of vagal activation promoted wavebreaks while ACh secretion limited to the GP areas did not induce a noticeable change in wave dynamics. The octopus hypothesis-based model of the GP and nerve exhibited AF inducibility at higher ACh concentrations. In conclusion, a 3D in silico model of the GP and parasympathetic nerve based on the octopus model exhibited higher AF inducibility with higher ACh concentrations.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.379-388
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• 2008

본 논문은 사이버진로상담 활성화(C-C-C-A)의 개념을 재정의 하고 경기지역 인문계 고등학교 수준에서 사이버 상담활성화 영향요인들의 효과를 검정하는데 있다. 이 연구에서, 연구자는 독립변인으로서 3개의 요인들이 <사이버진로상담 활성화>를 증진시킬 것이라는 가정을 하고 있다. 본 가설을 논의하기 위해, AMOS 5.0 프로그램을 사용하여, 2007년 12월, 사이버진로상담 경험자 322명의 학생자료를 분석하였다. 3개의 핵심요소가 사이버진로상담 활성화에 미치는 영향요인을 측정하기 위한 문항들의 신뢰도 검사를 위해서는 탐색적 요인분석이, 사이버 진로상담활성화모형 타당도와 적합도 검정을 위해서는 확인적 요인분석이 시행되었다. 그 결과들은 다음과 같다: 첫째, 3개의 요인들(상담기회 확대, 상담서비스 내실화, 상담서비스체제구축)은 사이버 진로상담 활성화를 증가시킨다. 둘째, 확정요인분석결과로 나타난 적합도 지수들(GFI AGFI, CFI, RMSEA)의 양호함은 사이버진로상담 활성화모형의 통계적 유의미성과 적합도를 증명해 주고 있다. 그러므로, 3개의 선택된 요소들은 사이버진로상담 활성화 모형을 구성하는 유의미한 요소들이라고 말할 수 있다.

• 공업화학
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• 제30권2호
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• pp.178-185
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• 2019

결정화/응집 공정을 이용하여 금속/금속산화물/분자화약/산화제로 구성된 구형 4성분계 복합체 3종을 제조하였다. 열중량 분석(TGA) 및 시차주사열량법(DSC)에 의한 열 특성 분석 결과 복합체를 이룬 분자화약의 분해 구간이 단축됨을 관찰하였고, ammonium perchlorate(AP) 분해 생성물인 HCl 및 $ClO_2$에 의한 자가 촉매 반응에 의한 것으로 해석된다. 활성화 에너지 분석 결과 분자화약 분해 종료 구간에서 급격하게 활성화 에너지가 감소함을 확인할 수 있었으며, 이는 분자화약 분해 생성물 중 공통으로 발생하는 $HNO_2$에 의한 것으로 판단된다. 본 연구에서 복합체 열분해 분석 결과로부터 Distributed Activation Energy Model (DAEM)에 의해 모사된 활성화 에너지가 model-fitting 분석법인 Kissinger-Akahira-Sunose와 Flynn-Wall-Ozawa model에 의한 모사치보다 정확도가 대단히 우수함을 알 수 있었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권1호
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• pp.11-25
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• 2021

The objective of this study was to analyze the impact of activation functions on flood forecasting model based on Artificial neural networks (ANNs). The traditional activation functions, the sigmoid and tanh functions, were compared with the functions which have been recently recommended for deep neural networks; the ReLU, leaky ReLU, and ELU functions. The flood forecasting model based on ANNs was designed to predict real-time runoff for 1 to 6-h lead time using the rainfall and runoff data of the past nine hours. The statistical measures such as R2, Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Root Mean Squared Error (RMSE), the error of peak time (ETp), and the error of peak discharge (EQp) were used to evaluate the model accuracy. The tanh and ELU functions were most accurate with R2=0.97 and RMSE=30.1 (㎥/s) for 1-h lead time and R2=0.56 and RMSE=124.6~124.8 (㎥/s) for 6-h lead time. We also evaluated the learning speed by using the number of epochs that minimizes errors. The sigmoid function had the slowest learning speed due to the 'vanishing gradient problem' and the limited direction of weight update. The learning speed of the ELU function was 1.2 times faster than the tanh function. As a result, the ELU function most effectively improved the accuracy and speed of the ANNs model, so it was determined to be the best activation function for ANNs-based flood forecasting.