• 대한토목학회논문집
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• 제43권5호
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• pp.621-630
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• 2023

본 연구에서는 원통형 대책구조물의 토석류 에너지 저감효과를 확인하기 위해, 대책구조물이 설치된 실제 규모의 계곡부를 수치적으로 모사한 후에 대책구조물의 배치조건을 변화시켜가면서 토석류 수치해석을 수행하였다. 해석단면은 강원도 진부면 실규모 실험장에서 측량된 지상 LiDAR 데이터를 토대로 계곡부를 모델링하였고, 해석은 ABAQUS (Ver. 2021)의 Smooth Particle Hydrodynamics (SPH) 기법을 이용하여 토석류-구조물의 상호 흐름거동을 모사하였다. 해석결과, 대책구조물이 설치되지 않는 조건에서의 흐름속도는 기존 실규모 토석류 실험결과와 유사한 흐름속도 변화를 보이는 것으로 나타났으며, 원통형 대책구조물을 설치하면 토석류의 속도를 크게 감소시키는 것으로 나타났다. 또한, 대책구조물을 높이면 토석류의 흐름저항이 증가함에 따라 하류부의 에너지 저감효과를 더욱 증가시키는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.213-215
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• 2021

IoT 기술의 발달에 따라 인공지능과 자동화와 같이 다양한 기술들이 산업현장에 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 특히 디지털 이미지에 기반한 시스템은 센서의 결함 및 통신 환경의 문제 등으로 영상에 잡음이 발생하여 오작동이 발생할 수 있다. 따라서 전처리 과정으로 영상처리의 연구가 지속되어 왔으며, 잡음의 종류와 영상의 특징에 따라 효과적인 잡음제거 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음제거 과정에서 에지성분의 보호를 위한 변형된 공간가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링마스크를 4개의 영역으로 분할하여 각 영역의 표준편차를 계산한다. 최종출력은 표준편차값이 가장 낮은 영역에 대해 공간가중치를 적용하여 필터링하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 방법에 비해 우수한 임펄스 잡음제거 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권11C호
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• pp.1112-1123
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• 2002

멀티미디어 서비스 제공에는 네트워크의 효율적인 대역폭 할당 스케줄링이 요구된다. 비디오 데이터 스트림 같은 burstiness 특성을 갖는 정보를 전송하기 위해서는 전송률의 변화를 감소시키는 smoothing 기법을 사용하게 되는데, 현재까지 제안된 최적 smoothing 알고리즘은 peak rate를 크게 줄이고 있지만, 각각의 독립적인 데이터 스트림에 적용되었기 때문에, 네트워크 대역폭이나 프로세서 등을 공유하는 다중 스트림에 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점의 해결을 위한 효율적인 대역폭 할당 알고리즘을 제안한다. 대역폭 할당 스케줄링을 정적 대역폭 할당과 동적 대역폭 할당으로 구분해서, 정적 대역폭 할당에서는 사용자 버퍼의 누적 데이터 양을 높게 유지시킴으로써 peak rate를 감소시켰다. 동적 대역폭 할당에서는 real demand factor를 새로운 변수를 이용하여 다중 스트림의 대역폭할당에 적합한 알고리즘을 구현하였다. 마지막으로, 페트리 네트 모의실험 도구인 ExSpect 6.41을 통해서 제안된 알고리즘의 성능을 입증하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제27권6호
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• pp.692-702
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• 2011

For more effective indoor radon reduction policy and technique, we researched radon data analysis for some buildings in Seoul. Those buildings were categorized as dwelling, underground and office space and the variations of radon concentration and its sources were evaluated. The variations of radon concentrations of indoor space of buildings for a day were patterned specifically by dwelling habits and different environment. As for the new built apartments which were not yet moved in, their indoor radon concentrations were showed more than 3 times after applying interior assembly, and were 5 times higher than ones of rather old residences. As for the subway stations, the radon concentrations during off-run times were about 15% higher than run-times. 10% of radon seemed to be reduced by installation of platform screen doors. As for office space, radon concentrations during working hours were about 2.5 times higher than non-working hours. Plaster board are expected as a main source of radon for them. By radon measurement method for long-term, its data can be over estimated because it covers non-active time in office or public space. Therefore combination of short and long-term measurement method is required for effective and economic reduction. Furthermore importance of ventilation is requested as public information service for all dwelling space. And also standardization for radium content or radiation of radon is necessary.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.275-280
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• 2008

신뢰성 기반 형상 최적화(RBDO)글 위한 기술은 한정된 정보로 인한 인식론적 불확실성을 다룰 수 있는 베이지안 접근에 근거하여 발달된다. 최근까지, 전통적인 RBDO는 측정 데이터가 무한히 많아서 확실한 확률정보를 알고 있다는 가정 하에 실행되었다. 하지만 실제로는, 부족한 데이터로 인해 기존의 RBDO 방법의 유용성을 떨어뜨린다. 본 연구에서는, 확률정보의 불확실성을 인식하고, 따라서 산포를 갖게 되는 시스템 신뢰도의 확률 분포에서의 신뢰수준의 하한 값을 고려하기 위해 '베이지안 신뢰성'이 소개된다. 이런 경우, 베이지안 신뢰성 해석은 기존 신뢰도 해석의 이중 해석을 요구하게 된다. 크리깅 기반 차원 감소 방법(KDRM)은 신뢰도 해석을 위한 새로운 효율적인 방법으로써 사용되며, 제시된 방법은 몇 가지 수치예제를 사용하여 설명된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.57-66
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• 2023

현재, 에너지 효율 향상으로 소비감축을 시행하는 새로운 에너지 시스템이 대두되고 있다. 이에 스마트그리드가 확산되면서 계시별 요금제가 확대되고 있다. 계시별 요금제는 계절별 / 시간별로 요금을 다르게 적용해 사용량에 따라 요금을 내는 요금제이다. 본 연구에서는 에너지 전력 사용량 데이터를 예측하기 위해, 온도/요일/시간/계절 등 외부 요인을 고려하고 시계열 예측 모델인 LSTM을 활용한다. 이러한 에너지 사용량 예측 모델을 기반으로 기기별 사용패턴을 분석하여 전력 에너지를 최대부하시간대에서 경부하시간대로 수요이전 함으로써 에너지 사용요금을 절감한다. 기기별 사용패턴을 분석하기 위해서는 시간대별로 기기의 사용량 패턴을 학습 및 분류하는 clustering 기법을 사용한다. 정리하자면, 본 연구에서는 사용자의 전력 데이터 사용량을 기반으로 사용량과 사용 요금을 예측 및 기기별 사용패턴을 분석하고 분석 기반의 맞춤형 수요이전 서비스를 제공함으로써 사용자에게 요금 절감 효과를 가져다 준다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권7호
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• pp.919-928
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• 2015

최근 대용량 데이터 대상의 프라이버시 보호 데이터 마이닝(privacy-preserving data mining: PPDM)이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 민감한 데이터 집합의 상관관계를 파악하는데 널리 사용되는 주성분 분석 기반의 PPDM을 다룬다. 일반적으로 주성분 분석은 모든 데이터를 한 곳에 모아 처리해야 하므로 민감한 데이터가 서로에게 공개되고, 상당한 계산량을 요구하며, 또한 데이터를 모으는 과정에서 많은 통신 오버헤드가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문은 데이터를 한 곳에 모으지 않고도 주성분 분석을 안전하게 계산하는 효율적인 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 노드들 간에 한정된 정보만을 공유하면서도 원래의 주성분 분석 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있다. 또한 안전한 주성분 분석에 저차원 변환을 적용하여 안전한 유사 문서 검색에 사용한다. 마지막으로 다양한 실험을 통해 제안한 방법이 대용량의 다차원 데이터에서 효율적으로 동작함을 확인한다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권8호
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• pp.113-118
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• 2016

본 논문에서는 30 Hz의 프레임률로 동작하는 적외선 영상 투사기 (IR scene projector, IRSP)에서 투사되는 적외선 영상의 유효온도 감소를 최소화하기 위해 sub-frame 제어 기법을 적용한 IRSP용 신호입력회로 (read-in integrated circuit, RIIC)를 제안한다. 제안하는 sub-frame 제어 기법은 단위 프레임을 8개의 sub-frame으로 나누어 동일한 영상 데이터를 8회 refresh함으로써 픽셀 내 커패시터에 sampling된 영상 데이터가 유지 기간 동안 MOSFET 스위치를 통한 누설 전류로 인해 손실되는 정도를 감소시킨다. Emitter에서 투사되는 적외선 영상의 높은 유효온도를 위해 전류 구동형 RIIC를 설계하였으며, 외부의 DAC로부터 아날로그 전압 형태의 영상 데이터를 전송 받는다. 시제품 $64{\times}32$ RIIC array 칩은 매그나칩/SK하이닉스 $0.35{\mu}m$ 2-poly 4-metal CMOS 공정으로 제작되었으며, 출력 가능한 최대 데이터 전류는 $230.3{\mu}A$이다. 이를 $15k{\Omega}$의 저항 값을 갖는 시제품 emitter 소자에 인가할 시 mid-wavelength IR (MWIR) 대역을 기준으로 최대 $366.2^{\circ}C$의 유효온도를 갖는 적외선 영상의 투사가 가능하다.

• 유통과학연구
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• 제13권9호
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• pp.103-112
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• 2015

Purpose - This paper aims to provide a step-by-step approach to factor analytic procedures, such as principal component analysis (PCA) and exploratory factor analysis (EFA), and to offer a guideline for factor analysis. Authors have argued that the results of PCA and EFA are substantially similar. Additionally, they assert that PCA is a more appropriate technique for factor analysis because PCA produces easily interpreted results that are likely to be the basis of better decisions. For these reasons, many researchers have used PCA as a technique instead of EFA. However, these techniques are clearly different. PCA should be used for data reduction. On the other hand, EFA has been tailored to identify any underlying factor structure, a set of measured variables that cause the manifest variables to covary. Thus, it is needed for a guideline and for procedures to use in factor analysis. To date, however, these two techniques have been indiscriminately misused. Research design, data, and methodology - This research conducted a literature review. For this, we summarized the meaningful and consistent arguments and drew up guidelines and suggested procedures for rigorous EFA. Results - PCA can be used instead of common factor analysis when all measured variables have high communality. However, common factor analysis is recommended for EFA. First, researchers should evaluate the sample size and check for sampling adequacy before conducting factor analysis. If these conditions are not satisfied, then the next steps cannot be followed. Sample size must be at least 100 with communality above 0.5 and a minimum subject to item ratio of at least 5:1, with a minimum of five items in EFA. Next, Bartlett's sphericity test and the Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) measure should be assessed for sampling adequacy. The chi-square value for Bartlett's test should be significant. In addition, a KMO of more than 0.8 is recommended. The next step is to conduct a factor analysis. The analysis is composed of three stages. The first stage determines a rotation technique. Generally, ML or PAF will suggest to researchers the best results. Selection of one of the two techniques heavily hinges on data normality. ML requires normally distributed data; on the other hand, PAF does not. The second step is associated with determining the number of factors to retain in the EFA. The best way to determine the number of factors to retain is to apply three methods including eigenvalues greater than 1.0, the scree plot test, and the variance extracted. The last step is to select one of two rotation methods: orthogonal or oblique. If the research suggests some variables that are correlated to each other, then the oblique method should be selected for factor rotation because the method assumes all factors are correlated in the research. If not, the orthogonal method is possible for factor rotation. Conclusions - Recommendations are offered for the best factor analytic practice for empirical research.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.533-539
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• 2019

본 연구는 본 연구는 Microsoft Malware Classification Challenge 데이터 셋을 사용해 임의의 길이 입력 데이터에 대응할 수 있는 멀웨어 분류 모델을 제안한다. 우리는 기존 연구의 멜웨어 데이터를 이미지화 시키는 것을 기반으로 한다. 제안 모델은 멀웨어 데이터가 큰 경우는 많은 이미지를 생성하고, 작은 데이터는 적은 이미지를 생성한다. 생성된 이미지를 시계열 데이터로 Dynamic RNN으로 학습시킨다. RNN의 출력 값은 Attention 기법을 응용해 가장 가중치가 높은 출력만 사용하고, RNN 출력값을 다시 Residual CNN으로 학습시켜 최종적으로 멀웨어를 분류한다. 제안모델을 실험한 결과 검증 데이터 셋에서 Micro-average F1 score 92%를 기록하였다. 실험 결과 특별한 특징 추출 및 차원 축소 없이 임의 길이의 데이터를 학습 및 분류할 수 있는 모델의 성능을 검증할 수 있었다.