• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.111-120
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• 2021

상업용 건축물에서 화재가 발생하는 경우에는 피난경로가 복잡하고 연기 및 화염의 진행방향이 재실자의 피난방향과 비슷하기 때문에 많은 인명피해가 발생하고 있다. 인명피해를 최소화하기 위해서는 건축물에 대한 성능기반 피난설계가 필수적으로 요구된다. 성능기반 피난설계를 건축물에 적용하기 위해서는 각 건축물에 대한 복잡한 화재 시뮬레이션을 필요로 하기 때문에 많은 인력과 시간이 소요된다. 이를 보완하기 위하여, 화재 시뮬레이션을 수행하지 않고도 합리적으로 피난허용시간을 도출할 수 있는 피난허용시간 예측 모델을 개발한다면 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 이 연구에서는 상업용 건축물에 대한 화재 시뮬레이션을 수행하여 온도와 가시거리, 온도와 유독가스 농도의 상관관계를 규명하였으며, 이에 대한 데이터베이스를 구축하였다. 또한, 이를 기반으로 피난허용시간을 예측할 수 있는 인공신경망(ANN) 모델을 개발하였다. 제안된 인공신경망 모델이 다른 상업용 건축물에도 적용될 수 있는지를 검토하기 위하여 다른 상업용 건축물에 대한 검증을 수행하였으며, 제안모델은 이 상업용 건축물의 화재 시 피난허용시간을 매우 우수한 정확도로 추정하는 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.51-64
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• 2019

금강산은 조선 시대 이전부터 한반도를 대표하는 명승지였으며, 남북 분단 이후에는 개성공단과 함께 남북교류의 상징이 되었다. 금강산 관광코스는 크게 내금강과 외금강으로 구분되는데, 조선시대와 일제 강점기의 금강산 관광 경로는 서울에서 가까운 내금강으로 진입하여 외금강을 거쳐 동해로 빠져나가는 것이 일반적이었다. 그러나 현대아산에서 운영한 금강산 관광코스는, 북한이 외금강 위주로 개방함으로 인하여, 고성에서 외금강으로 접근하는 관광 경로가 활용되었다. 북한은 금강산 관광코스 중 일부만 현대아산에 개방하였지만, 향후 금강산 관광이 재개된다면 2007년 내금강 일부 구간 개방과 같이 금강산 관광 지역을 추가로 개방할 가능성이 크다. 이 경우 남한에서 내금강으로 접근할 수 있는 추가적인 교통망 연결이 필요하다. 최적의 대안은 금강산철도 구간의 복원이었지만, 임남댐의 건설로 인하여 금강산철도 구간의 복원이 불가능하게 된 현실을 고려할 때, 양구와 금강읍을 연결하던 국도31호선을 복원하는 것이 가장 현실적인 대안이다. GIS를 이용한 내금강 연결도로 분석 결과, 기존 국도31호선, 국도31호선과 인접하여 양구 두타연에서 문등리를 통과하는 노선, 인제에서 출발하여 국도31호선으로 합류하는 노선 등 모두 3개의 노선이 확인되었다. 이들 노선 중 도로 길이, 지형특성, 군사시설배치 등을 고려할 때 두타연-문등리-금강읍 구간이 남한에서 내금강으로 연결할 수 있는 현실적인 대안이 될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.36-46
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• 2019

인터넷에 연결된 호스트의 개수가 대폭 증가해 1984년 도메인 네임 시스템(Domain Name System, 이하 DNS)이 도입되었다. DNS는 웹 사이트를 검색할 때, 일련의 숫자로 이루어진 복잡한 IP 주소를 외우지 않고 편리성이 높은 문자 형태의 주소를 사용할 수 있게 함으로써 현재 인터넷을 이용하는 모든 사용자에게 중요한 핵심 요소로 사용되고 있다. 그러나 이러한 DNS의 중요성에 비해 권한 할당 문제, 공인 등록 관련 분쟁, DNS 캐시 포이즈닝(DNS Cache Poisoning), DNS 스푸핑(DNS Spoofing), 중간자 공격(Man-in-the-Middle Attack), DNS 증폭 공격(DNS Amplification Attack)과 같은 각종 보안 취약점, 초연결 네트워크 시대의 더 많은 도메인 네임의 필요성 등 많은 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 기존의 DNS가 가지는 이러한 문제점을 효과적으로 개선하고자 분산원장기술인 블록체인을 이용해 DNS를 구현하는 법을 제안하고, 이더리움 기반의 플랫폼을 이용해 구현하였다. 추가적으로 기존의 도메인 네임 등록 및 도메인 네임 서버의 정성적 성능 비교 평가를 하고, 제안하는 시스템이 기존 DNS의 보안 문제점을 개선할 수 있는지 보안 평가를 하였다. 결론적으로 블록체인을 이용해 더 안전하고 효율적으로 DNS 서비스를 제공할 수 있다는 것을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.95-104
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• 2019

사물인터넷 서비스를 위해 다양한 종류의 디바이스가 사용되고 있으며, 사물인터넷 디바이스들은 주로 비면허 대역의 주파수를 사용하는 통신기술을 활용하고 있다. 비면허 대역의 통신기술에는 몇 가지가 있지만, 현재 WiFi가 가장 대표적으로 사용된다. 사물인터넷 서비스를 위해 사용되는 디바이스는 제한된 기능을 가진 디바이스부터 스마트폰까지 컴퓨팅 리소스가 다양하고, WiFi 와 같은 무선 네트워크를 통해 서비스를 제공한다. 대부분의 사물인터넷 장치는 네트워크 제어를 위한 복잡한 연산을 할 수 없기 때문에 신호세기에 의존하여 WiFi 액세스 포인트를 선정하고 있다. 이는 사물인터넷 서비스 효율을 떨어뜨리는 원인으로 작용한다. 따라서, 본 논문에서는 액세스 포인트를 통해 사물이터넷 디바이스의 WiFi 연결을 제어할 수 있는 지능형 액세스 포인트 시스템을 구현한다. 사물인터넷 디바이스에서 측정된 네트워크 정보를 통해 액세스 포인트에서 피드 포워드 신경망 (feed forward neural network) 알고리즘을 사용하여 학습을 하고, 네트워크 연결 상태를 예측하여 디바이스의 WiFi연결을 제어한다. 이렇게 함으로써 사물인터넷 디바이스의 서비스 효율을 높일 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.79-86
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• 2021

빅데이터 프로젝트의 성공 확률을 높이기 위해서는 복잡한 원인들로부터 근본적인 위험의 원인을 분석하여 최적의 대응 방안을 수립할 수 있는 계량화된 기법이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 SNA 분석을 통해 위험 요인과 관계를 측정하고, 이를 기반으로 위험에 대응할 수 있는 방법을 제시한다. 즉, 사전 연구에서 제시된 빅데이터 프로젝트의 위험 그룹 간 상관관계 분석 결과를 활용하여 종속성 네트워크(dependency network) matrix를 도출하고 이를 통해 SNA 분석을 수행한다. 종속성 네트워크 matrix를 도출하기 위하여 위험 노드 간의 상관관계로부터 부분 상관을 구하고, 상관 영향과 상관 종속성을 계산함으로써 노드별 활동 종속성을 도출하고 이를 통해 위험 요인 노드 간의 인과 관계와 연관관계에 있는 모든 노드간의 영향정도를 모두 산출한다. 위험 요인 간 SNA통해 도출된 위험 요인 간 네트워크로부터 위험에 대한 근본 원인을 인지함으로써 보다 최적화되고 효율저인 위험 관리가 가능하다. 본 연구는 위험관리 대응과 관련하여 SNA 분석 기법을 적용한 최초의 연구로 본 연구결과는 IT프로젝트의 위험관리와 관련하여 주요 위험에 대한 위험 관리 순서를 최적화할 수 있을 뿐만 아니라, 위험 통제를 위한 새로운 위험분석 기법을 제시하였다는데 큰 의의가 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.523-529
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• 2020

배전선로계통의 효율적인 관리와 운영을 위해서 배전지능화시스템은 필수적이다. 배전지능화시스템은 IT를 기반으로 배전망을 통합관리하는 시스템으로 전력산업의 발전과 더불어 진화해 오고 있다. 현재의 배전지능화시스템은 주장치 단위의 독립운전을 기준으로 상대적으로 낮은 네트워크 전송속도로 운영되도록 설계되어있다. 하지만 최근 급속히 보급이 증가하고 있는 태양광이나 에너지 저장장치와 같은 분산자원으로 인하여 미래 배전환경의 운영은 보다 복잡해 지고 있으며 다양한 정보의 실시간 수집이 필요하다. 본 연구에서는 기존의 배전지능화의 한계를 극복하기 위해 차세대 배전지능화 시스템의 요구사항을 도출하였으며, 이를 기반으로 배전계통에 필요한 통신네트워크 체계와 성능요건을 정의하였다. 배전지능화시스템과 같은 대규모 시스템의 현장 도입에는 과도한 시간과 비용이 소요되므로 설계된 시스템의 성능 검증을 위하여 소프트웨어 기반의 단말장치 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터를 활용하여 실제 운영과 유사한 시험환경을 구축하고, 단말장치를 1,000대 까지 증가시켰을 때 제시된 시스템의 네트워크 점유는 최대 10% 이하로 차세대 배전지능화시스템의 기능을 지원하기 위한 네트워크 요구사항을 충족함을 보였다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제8권2호
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• pp.159-179
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• 2022

Often a network becomes complex, and multiple entities would get in charge of managing part of the whole network. An example is a utility grid. While the entire grid would go under a single utility company's responsibility, the network is often split into multiple subsections. Subsequently, each subsection would be given as the responsibility area to the corresponding sub-organization in the utility company. The issue of how to make subsystems of adequate size and minimum number of interconnections between subsystems becomes more critical, especially in real-time simulations. Because the computation capability limit of a single computation unit, regardless of whether it is a high-speed conventional CPU core or an FPGA computational engine, it comes with a maximum limit that can be completed within a given amount of execution time. The issue becomes worsened in real time simulation, in which the computation needs to be in precise synchronization with the real-world clock. When the subject of the computation allows for a longer execution time, i.e., a larger time step size, a larger portion of the network can be put on a computation unit. This translates into a larger margin of the difference between the worst and the best. In other words, even though the worst (or the largest) computational burden is orders of magnitude larger than the best (or the smallest) computational burden, all the necessary computation can still be completed within the given amount of time. However, the requirement of real-time makes the margin much smaller. In other words, the difference between the worst and the best should be as small as possible in order to ensure the even distribution of the computational load. Besides, data exchange/communication is essential in parallel computation, affecting the overall performance. However, the exchange of data takes time. Therefore, the corresponding consideration needs to be with the computational load distribution among multiple calculation units. If it turns out in a satisfactory way, such distribution will raise the possibility of completing the necessary computation in a given amount of time, which might come down in the level of microsecond order. This paper presents an effective way to split a given electrical network, according to multiple criteria, for the purpose of distributing the entire computational load into a set of even (or close to even) sized computational loads. Based on the proposed system splitting method, heavy computation burdens of large-scale electrical networks can be distributed to multiple calculation units, such as an RTDS real time simulator, achieving either more efficient usage of the calculation units, a reduction of the necessary size of the simulation time step, or both.

• 한국습지학회지
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• 제24권1호
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• pp.25-37
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• 2022

기후변화는 예측할 수 없는 변동성이 매우 커지고 있다. 이로인해 생태계, 인류의 생활, 수문학적 순환 등 다양한 시스템에 변화를 가져오고 있다. 특히 최근 예측할 수 없는 기후변화로 인해 극한가뭄 및 집중호우가 자주 발생하며 그로 인해 1차적 재해가 아닌 침수, 퇴사로 인한 수질오염을 유발하는 복합적인 수자원재해가 발생하고 있다. 유역모델로 SWAT를 이용하여 장래 유출량 및 오염부하량을 분석하고 기후시나리오는 기상청 표준 시나리오(HadGEM3-RA)의 RCP4.5 기후시나리오를 정상성 분위사상법을 적용하여 분석하였다. 기후시나리오와 유역모델의 연계모의로 유출량 및 오염부하량 분석을 수행하였고 연계모형의 적용 및 검증과 기후변화에 따른 미래 수질 변화 분석 결과를 최종적으로 제시하였다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 기후변화 시나리오를 모의하여 저수지 수질모형인 W2모델을 통한 댐 저수지의 변화와 인공신경망에서의 수온과 탁도의 결과를 비교하였다. 본 연구의 결과로 신경망모형의 장점인 비선형성 및 간편성을 기후변화를 적용한 합천댐 저수지에서의 수온과 탁도 예측에 적용 가능성을 제시하고자 한다.

• 한국습지학회지
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• 제24권1호
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• pp.44-51
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• 2022

본 연구에서는 TOPSIS(Techniques for Order Performance by Similarity to Ieal Solution)을 이용하여 낙동강수계 34개 지천에서의 수질측정망 설치 지점에 대하여 평가하였다. 낙동강수계에서는 지난 2011년부터 195개 지천에서 수질 및 유량을 측정하고 있다. 특히, 34개 중점관리지점은 오염원이 많고 수질이 불량한 지역으로서 지속적인 수질이 관리가 필요하다. 관리가 필요한 지점 선정을 위해 평가항목은 10개 지표를 선정하였으며 선정된 지표를 표준화하고, 엔트로피 방법(Entropy Method)을 이용하여 가중치를 부여하였다. 가중치 산정결과, 인근 측정망 유무가 가장 크고 평균 수질과 산업단지 유무도 높은 가중치를 얻었다. 평가결과, 상위 지점은 인근 측정망이 없고 산업단지와 폐수처리시설이 있고 평균 수질이 타 지점보다 높은 지점이다. 평가된 자료는 향후 낙동강수계에서의 신규 수질측정망 설정 및 지속적인 지류에서의 수질 관리를 위해 필요한 연구 결과로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1627-1634
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• 2021

본 논문은 저전력 뉴럴 네트워크 가속기 SOC를 위한 아날로그 Convolution Filter용 저전력 초소형 ADC 회로 및 칩 설계 기술을 소개한다. 대부분의 딥러닝의 학습과 추론을 할 수 있는 Convolution neural network accelerator는 디지털회로로 구현되고 있다. 이들은 수많은 곱셈기 및 덧셈기를 병렬 구조로 구현하며, 기존의 복잡한 곱셉기와 덧셈기의 디지털 구현 방식은 높은 전력소모와 큰 면적을 요구하는 문제점을 가지고 있다. 이 한계점을 극복하고자 본 연구는 디지털 Convolution filter circuit을 Analog multiplier와 Accumulator, ADC로 구성된 Analog Convolution Filter로 대체한다. 본 논문에서는 최소의 칩면적와 전력소모로 Analog Accumulator의 아날로그 결과 신호를 디지털 Feature 데이터로 변환하는 8-bit SAR ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 Capacitor Array의 모든 Capacitor branch에 Split capacitor를 삽입하여 모든 branch의 Capacitor 크기가 균등하게 Unit capacitor가 되도록 설계하여 칩면적을 최소화 한다. 또한 초소형 unit capacitor의 Voltage-dependent capacitance variation 문제점을 제거하기 Flipped Dual-Capacitor 회로를 제안한다. 제안하는 ADC를 TSMC CMOS 65nm 공정을 이용하여 설계하였으며, 전체 chip size는 1355.7㎛², Power consumption은 2.6㎼, SNDR은 44.19dB, ENOB는 7.04bit의 성능을 달성하였다.