• 정보보호학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.179-187
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• 2003

최근 빠른 하드웨어의 구현은 속도의 효율성을 중시하는 환경에서 큰 관심의 대상이 되고 있다. 유한체 연산기는 연산과정이 복잡한 곱셈 연산에 의해 속도가 결정된다. 연산 수행 속도를 빠르게 개선하기 위해 본 논문에서는 하드웨어 구조를 기존의 Mastrovito방법을 이용하여 제안하고자 한다. 삼항기약다항식(trinomial) p($\chi$)=$\chi$$^{m}$ ＋$\chi$$^n$＋1를 이용하여 제안하는 곱셈기의 시간 복잡도를 기존의 복잡도 T$_{A}$+( (m-2)/(m-n) +1+ log$_2$(m) ) T$_{x}$에서 T$_{A}$＋(1＋ log$_2$(m-1)＋ n/2 ) T$_{x}$으로 감소시킨다. 그러나 공간 복잡도를 살펴보면 AND 게이트 수가 기존의 복잡도와 m$^2$으로 같지만, XOR 게이트의 수는 기존 복잡도인 m$^2$-1에서 m$^2$＋(n$^2$-3n)/2으로 기약다항식의 중간항 차수인 n에 따라 약간 증가된다. 기약다항식의 최고차 항을 표준에서 권장하는 차수와 그에 준하는 다항식의 차수에 대해 XOR 공간 복잡도가 평균적으로 1.18% 증가하는 데 비해, 시간 복잡도는 평균적으로 9.036% 정도 감소한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.21-34
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• 2002

본 논문에서는 최근 발표된 멱승방법인 나눗셈 체인을 적용한 새로운 모듈로 멱승기의 하드웨어 구조를 제안하였다. 나눗셈 체인은 제수(divisor) d=2 또는 $d=2^I +1$ 과 그에 따른 나머지(remainder) r을 이용하여 지수 I를 새롭게 변형하는 방법으로 전체 멱승 연산이 평균 약 1.4$log_2$E 번의 곱셈으로 가능한 알고리즘이다. 이것은 Binary Method가 하드웨어 구현 시 항상 worst case인 $2log_2$E의 계산량이 필요한 것과 비교할 때 상당한 성능개선을 의미한다. 전체 구조는 파이프라인 동작이 가능한 선형 시스톨릭 어레이 구조로 설계하였으며, DG(Dependence Graph)를 수평으로 매핑하여 k비트의 키 사이즈에 대해 두 개의 k 비트 프레임이 k/2+3 개의 PE(Processing Element)로 구성된 두 개의 곱셈기 모듈을 통해 병렬로 동시에 처리되어 100% 처리율을 이루게 하였다. 또한, 규칙적인 데이터 패스를 가질 수 있도록 나눗셈체인을 새롭게 코딩하는 방법을 제안하였다. ASIC 구현을 위해 삼성 0.5um CMOS 스탠다드 셀 라이브러리를 이용해 합성한 결과 최장 지연 패스는 4.24ns로 200MHz의 클럭이 가능하며, 1024비트 데이터 프레임에 대해 약 140kbps의 처리속도를 나타낸다. 복호화 시에는 CRT(Chinese Remainder Theorem)를 적용하여 처리속도를 560kbps로 향상시켰다. 전자서명의 검증과정으로 사용되기도 하는 암호화 과정을 수행할 때 공개키 E는 3,17 혹은 $2^{16} +1$의 사용이 권장된다는 점을 이용하여 E를 17 비트로 제한할 경우 7.3Mbps의 빠른 처리속도를 가질 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.248-255
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• 2021

2013년 7월 아시아나 OZ 214편 샌프란시스코 국제공항 (SFO) 사고의 주요 원인은 조종사의 잘못된 접근 조작과 항공기 오토트로틀 홀드(autothrottle hold) 모드로 인해 자동 속도 컨트롤(control)이 불가함을 인지 못하였고, 복행 (go-around) 결심이 늦었다는 것이다. 이와 관련하여 B777 POM (pilot operation manual)에는 FAF (final approach fix) 후 FLCH (flight level change) 모드 사용을 제한하고 있다. 본 연구는 QAR (quick access recorder) 데이터 분석 시스템을 활용하여 국내 항공사의 B777 기종에서 2년간 발생한 44건의 해당 이벤트를 분석 한 결과, 정상 강하각 보다 높은 위치에서 조종사가 FLCH 모드를 이용하여 급하게 강하하는 과정에서 해당 이벤트들이 주로 발생하였으며, 항공기 베이스 선회 (base Turn) 시 정상 수직 경로(vertical path)보다 낮은 상태에서도 FLCH 모드를 지속 사용한 예도 있었다. 아울러 공항의 표고가 500 ft 이상의 높은 공항에서 이벤트 발생율이 높은 점을 확인하였다. 이에 본연구에서는 항공기 접근 시의 강하 계획(descent planning), 수직 경로(vertical path) 모니터링의 중요성과 자동항법장치 사용 기준 및 안정 접근 항목(stabilized approach criteria)의 준수로 이벤트 경감방안 마련의 시사점을 도출하고자 한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.203-210
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• 2021

유리 바실리예프(Юрий Васильев)는 배우이자, 감독 및 연극 교수이다. 블라디미르 푸틴 러시아 대통령이 수여하는 우정 훈장을 수상한 러시아의 공로 예술가이자, 러시아 페트로프스키 과학 예술 아카데미의 학자, 러시아 국립 공연 예술 아카데미교수, 독일 뮌헨 바이에른 연극 아카데미 교수이다. 그는 연극배우의 음성, 언어 및 운동 기능 완성을 위해, 생리적 감각을 자극하는 방법을 만들어낸 창시자이다. 유리 바실리예프는 공연 예술에 대한 체계적 이해를 기반으로, 연기교육에서 독특한 언어 표현 및 기술 훈련 방법을 고안했다. 복잡한 연극 무대예술 훈련에서 가장 근본적이며 가장 중요한 기술 부분을 찾아 집중적으로 훈련을 하는데, 이것을 우리는 기본기 훈련이라고 부른다. 전체 훈련과정을 총괄적으로 보면, 유리 교수의 연기교육에서 연극배우의 대사에 대한 요구는 매우 뚜렷하다:"행동! 이것은 배우의 창작에 있어 기본 중의 기본이다. 그렇기에 행동은 배우가 지배한다. 행동과 소리는 밀접하게 연결된다. 배우의 목소리-인간의 소리, 생명, 감각, 경험이자 재난이다. 배우가 개성적인 목소리-를 얻는 것 역시 창작의 기초이다. 우리는 소리-발음을 똑바르게 하는 것, 발성의 호흡, 말투와 어조, 속도와 리듬, 표현력, 진정성, 무대 발성과 동작, 손동작-이 모든 것을 통해 배우의 목소리를 훈련하고, 연극의 표준인-목소리의 동작성을 훈련한다. "요컨대, 유리 교수의 연기교육에서 훈련과정은 무대 표현력과 기교에 대한 훈련일 뿐 아니라 그 속에는 풍부한 연극관과 공연관이 담겨 있다. 본 논문에서는 연기교육에서 훈련의 수단과 방법을 차용하는 것과 유리 바실리예프 교수가 사용한 훈련 방법의 출발점과 목표의 중요성을 이해하고자 한다. 또한 연기교육에 있어서 무대언어 훈련방법을 적용하여 무대언어의 표현력을 향상시키고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제35권4호
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• pp.543-552
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• 2022

서리는 표면 근처의 공기의 이슬점 온도가 빙점 이하일 때 수증기가 승화, 응축되어 땅이나 물체에 얼게 되는 작은 얼음 결정체이다. 서리가 내리면 농작물이 직접 피해를 입는다. 농작물이 낮은 온도에 접촉하면 조직이 얼어서 세포막이나 엽록체가 딱딱해지고 파괴되거나 건조한 세포가 죽습니다. 2020년 7월, 세계 최대 커피 생산국인 브라질 미나스제라이스 주에 갑작스러운 영하의 날씨와 서리가 내려 지역 커피 나무의 약 30%가 피해를 입었다. 이로 인해 피해로 커피값이 크게 올랐고, 피해가 심각한 농가는 농작물이 회복되기까지 3년이 걸리기 때문에 2024년에야 커피를 생산할 수 있다. 본 논문에서는 심한 서리가 내리는 것을 방지하기 위해 기상청이 제공하는 서리 발생 데이터와 기상관측 데이터를 이용해 서리를 예측하려고 했다. 관측 지점의 고도 및 풍속, 온도, 습도, 강수량, 흐림 등의 기상 요인을 반영하여 모델을 구축하였다. XGB, SVM, Random Forest, MLP 모델을 사용하여 다양한 하이퍼 파라미터를 학습 데이터로 적용하여 각 모델에 가장 적합한 모델을 선택하였다. 마지막으로, 결과는 테스트 데이터에서 정확도(acc)와 중요 성공 지수(CSI)로 평가되었다. XGB는 90.4%의 acc와 64.4%의 CSI로 다른 모델에 비해 최고의 모델이었고, SVM은 89.7%의 acc와 61.2%의 CSI로 그 뒤를 이었다. 랜덤 포레스트와 MLP는 약 89%의 acc와 약 60%의 CSI로 비슷한 성능을 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.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1251-1251
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• 2001

The routine analysis of milk chemical components is of major importance both for the management of animals in dairy farms and for quality control in dairy industries. NIRS technology is an analytical technique which greatly simplifies this routine. One of the most critical aspects in NIRS analysis of milk is sample preparation and analysis modes which should be fast and straightforward. An important difficulty when obtaining NIR spectra of milk is the high water content (80 to 90%) of this product, since water absorbs most of the infrared radiation, and, therefore, limits the accuracy of calibrating for other constituents. To avoid this problem, the DESIR system was set up. Other ways of radiation-sample interaction adapted for liquids or semi-liquids exist, which are practically instantaneous and with limited or null necessity of sample preparation: Transmission and Folded Transmission or Transflectance. The objective of the present work is to compare the precision and accuracy of milk calibration equations in two analysis modes: Reflectance (dry milk) and Folded Transmission (liquid milk). A FOSS-NIR Systems 6500 I spectrophotometer (400-2500 nm) provided with a spinning module was used. Two NIR spectroscopic methods for milk analysis were compared: a) folded transmission: liquid milk samples in a 0.1 pathlength sample cell (ref. IH-0345) and b) reflectance: dried milk samples in glass fibre filters placed in a standard ring cell. A set of 101 milk samples was used to develop the calibration equations, for the two NIR analysis modes, to predict casein, protein, fat and dry matter contents, and 48 milk samples to predict Somatic Cell Count (SCC). The calibrations obtained for protein, fat and dry matter have an excellent quantitative prediction power, since they present $r^2$ values higher than 0.9. The $r^2$ values are slightly lower for casein and SCC (0.88 and 0.89 respectively), but they still are sufficiently high. The accuracy of casein, protein and SCC equations is not affected by the analysis modes, since their ETVC values are very similar in reflectance and folded transmission (0.19% vs 0.21%; 0.16% vs 0.19% and 55.57% vs 53.11% respectively), Lower SECV values were obtained for the prediction of fat and dry matter with the folded transmission equations (0.14% and 0.25% respectively) compared to the results with the reflectance ones (0.43% and 0.34% respectively). In terms of accuracy and speed of analytical response, NIRS analysis of liquid milk is recommended (folded transmission), since the drying procedure takes 24 hours. However, both analysis modes offer satisfactory results.

• Design & Manufacturing
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• 제17권1호
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• pp.20-26
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• 2023

Lab-on-a-disc is a circular disc shape of cartridge that can be used for blood-based liquid biopsy to diagnose an early stage of cancer. Currently, liquid biopsies are regarded as a time-consuming process, and require sophisticated skills to precisely separate cell-free DNA (cfDNA) and circulating tumor cells (CTCs) floating in the bloodstream for accurate diagnosis. However, by applying the lab-on-a-disc to liquid biopsy, the entire process can be operated automatically. To do so, the lab-on-a-disc should be designed to prevent blood leakage during the centrifugation, transport, and dilution of blood inside the lab-on-a-disc in the process of liquid biopsy. In this study, the main components of lab-on-a-disc for liquid biopsy are fabricated by injection molding for mass production, and ultrasonic welding is employed to ensure the bonding strength between the components. To guarantee accurate ultrasonic welding, the flatness of the components is optimized numerically by using the response surface methodology with four main injection molding processing parameters, including the mold & resin temperatures, the injection speed, and the packing pressure. The 27 times finite element analyses using Moldflow® reveal that the injection time and the packing pressure are the critical factors affecting the flatness of the components with an optimal set of values for all four processing parameters. To further improve the flatness of the lab-on-a-disc components for stable mass production, a quarter-disc shape of lab-on-a-disc with a radius of 75 mm is used instead of a full circular shape of the disc, and this significantly decreases the standard deviation of flatness to 30% due to the reduced overall length of the injection molded components by one-half. Moreover, it is also beneficial to use a quarter disc shape to manage the deviation of flatness under 3 sigma limits.

• 전기화학회지
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• 제27권1호
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• pp.40-46
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• 2024

리튬이온 전지의 전극제조 공정 중에서 건조공정은 생산속도 및 공정비용의 측면에서 매우 중요하다. 특히 전지의 에너지 밀도를 높이기 위하여 전극의 로딩레벨이 증가하게 됨에 따라 전극건조의 공정변수의 조정은 더욱 큰 주목을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 양극에서의 건조온도를 다르게 하여 전극의 건조시간 및 그 성능에 대하여 비교하였다. LiNi_0.6Co_0.2Mn_0.2O₂ (NCM622)를 양극 활물질로 사용하고 2.5 및 4.5 mAh cm^-2의 로딩레벨에서, 건조온도는 120 ℃에서 210 ℃까지 다양한 건조온도 조건에서 제조되었다. 이와 같이 제조된 전극들의 물리적 및 전기화학적 특성을 비교하였다. 전극의 로딩레벨이 증가함에 따라 전극의 건조시간은 증가하였으나, 건조온도를 높이게 되면 시간을 줄일 수 있다. NCM622 양극의 제조 과정에서 사용된 건조 온도는 전극의 전기화학적 성능에 큰 영향을 미치지 않았으나, 210 ℃ 이상의 건조에서는 비저항의 증가 및 전기화학적 성능의 저하가 발생하였다. 이에 고로딩 전극의 제조에 있어 건조온도를 190 ℃까지 높여 성능의 손실없이 전극의 제조시간을 단축할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.33-48
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• 2024

향상된 모바일 광대역(eMBB), 초저지연 및 고신뢰 통신(URLLC), 대규모 기계형 통신(mMTC) 등의 특징을 가진 5G의 등장으로 인해 효율적인 네트워크 관리와 서비스 제공을 위해 증가하는 네트워크 트래픽과 복잡성 해결이 시급한 상황이다.본 논문에서는 기계학습(Machine Learning, ML) 및 딥러닝(Deep Learning, DL)기술을 활용하여 5G 네트워크의 초고속, 초저지연, 초연결성이라는 주요 과제를 해결하면서 네트워크 슬라이싱 및 자원 할당을 동적으로 최적화하는 새로운 접근 방식을 제시한다. 제안된 기법에서는 네트워크 트래픽 및 자원 할당에 대한 예측 모델, 네트워크 대역폭 및 지연 시간을 최적화하면서 동시에 개인 정보와 보안을 향상시키기 위한 연합 학습(FL) 기법을 사용한다. 특히, 본 논문에서는 랜덤 포레스트와 LSTM 등 다양한 알고리듬과 모델의 구현 방법에 대해 자세히 다루며, 이를 통해 5G 네트워크 운영의 자동화와 지능화를 위한 방법론을 제시한다. 마지막으로 제안된 기법을 통해 5G 네트워크에 ML 및 DL을 적용하여 얻을 수 있는 성능향상 효과를 성능평가 및 분석을 통해 검증하고 다양한 산업 응용 분야에서 네트워크 슬라이싱 및 자원 관리 최적화를 위한 솔루션을 제시한다.