• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제2권2호
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• pp.311-316
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• 2016

인공신경망과 같은 기계학습에 기반한 네트워크 침입탐지/방지시스템은 특징 조합에 따라 탐지의 정확성과 효율성 측면에서 크게 영향을 받는다. 하지만 침입탐지에 사용 가능한 여러개의 특징들 중 정확성과 효율성 측면에서 최적의 특징 조합을 추출하는 특징 선택 문제는 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서는 NSL-KDD 데이터 집합에서 제공하는 6가지 서비스 거부 공격과 정상 트래픽을 구분해 내기 위한 최적 특징 조합 선택 문제를 다룬다. 최적 특징 조합 선택 문제를 해결하기 위해 대표적인 메타 휴리스틱 알고리즘 중 하나인 다중 시작 지역탐색 알고리즘에 기반한 최적 특징 선택 알고리즘을 제시한다. 제안한 특징 선택 알고리즘의 성능 평가를 위해 NSL-KDD 데이터를 상대로 41개의 특징 모두를 사용한 경우와 비교한다. 그리고 선택된 특징 조합을 사용했을 때 가장 높은 성능을 보여주는 기계학습 방법을 찾기위해 3가지 잘 알려진 기계학습 방법들 (베이즈 분류기와 인공신경망, 서포트 벡터 머신)을 사용해 성능을 비교한다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제6권2호
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• pp.145-150
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• 2020

유동층보일러를 구성하는 요소 중 하나인 수냉벽튜브는 외부의 고온 연소 가스를 이용해 물을 증기로 가열하는 튜브군의 하나로써, 보일러를 이용한 전력생산에 중요한 역할을 담당하지만, 고온 가스 및 유동매체로 인해 마모 및 부식이 심하게 일어나면 누수가 발생하게 되고, 누수로 인한 2차 피해도 발생될 뿐만 아니라, 발전 효율이 현저히 떨어지게 되어 수냉벽튜브의 유지보수는 매우 중요하다. 본 연구에서는 원격장 기반의 발신자(Exciter) 센서 설계, 원격장 와전류 시스템 구성, 수냉벽튜브 외벽 결함평가를 목적으로 하였으며, 이를 위한 발신자 형상의 센서 설계를 시작으로, 수냉벽튜브의 크기, 재질, 주파수, Lift-Off (센서와 수냉벽튜브 사이의 거리) 등 여러 가지 요인에 따른 시험을 진행하여 그에 따른 최적의 발신자 센서를 설계하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제37권1호
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• pp.52-59
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• 2015

최근 낙농업은 지구온난화 등 환경에 미치는 영향 문제에 직면하고 있다. 특히 젖소로부터 발생하는 장내발효 메탄가스와 젖소를 사육하는데 필요한 사료작물의 재배에 의한 여러 환경영향이 이슈가 되고 있다. 유럽에서는 Product Environmental Footprint (PEF)라는 통합적 라벨링제도를 통해 공산품뿐만 아니라 낙농제품 등과 같은 각종 농업생산물에 대한 환경영향 산정 방법론을 연구하고 있는 실정이다. 이 연구에서는 전과정평가(Life cycle assessment, LCA)를 이용하여 국내 낙농우(젖소)의 전과정에 대해 전과정 단계별로 환경영향을 산정하고 주요이슈를 규명하였다. 시스템 경계는 젖소를 위한 사료작물 재배, 사료가공, 전소 관리와 가축분뇨처리(cradle-to-gate)이다. 기능단위는 1 kg의 우유(Fat Protein Corrected Milk, FPCM(유지 및 단백질 보정유)) 생산이다. 국내 낙농우(젖소) 시스템의 환경영향은 사육단계, 사료작물 재배단계가 분뇨처리단계 및 사료생산 단계보다 더 많은 환경영향범주에서 주요 전과정 단계로 규명되었다. 이에 농장 내 우유 생산과정 환경영향을 저감하기 위해서는 사육 시 장내발효 메탄가스 발생 억제기술 개발, 농장 기기 장비의 에너지효율 개선, 작물 재배 시 발생하는 침출수 관리 및 사료작물 재배 시 비료의 유실방지 기술 개발 등이 주요 환경이슈를 개선하기 위한 방안으로 판단된다.

• 한국수산과학회지
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• 제32권2호
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• pp.180-185
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• 1999

본 연구에서는 양식장에서 많이 이용되고 있는 회전원판 반응기를 모의 순환 여과식 양어장에 적용하여 인공 양식수 처리 실험을 행하면서 어류의 최적 사육환경을 유지할 수 있는 운전인자를 도출하고자 하였다. 회전원판 반응기는 수리학적 체류시간이 감소하는 부하변동에대해 $5\~6$일 정도의 시간이 흐른 후 정상상태에 도달하였으며 수리학적 체류시간의 증가에 따라 모의 사육조의 암모니아 농도, 회전원판반응기의 암모니아성 질소 제거율 및 제거속도는 증가하였다. 14.6분의 수리학적 체류시간에서 암모니아성 질소의 제거율은 $82.5\%$로 실험조건 중 가장 낮았으나 사육조의 암모니아성 질소농도는 $1.28g/m^3$으로 가장 낮게 나타났다. 모의 사육조의 용존산소는 수리학적 체류시간의 변화와 무관하게 $5.0\~5.3g/m^3$의 범위로 유지되었으며 회전원판 반응기의 원판이 회전할 때 자체적으로 산소가 공급되어 암모니아 둥의 산화와 관련하여 별도의 용존산소 공급은 필요 없는 것으로 나타났다. 알칼리도 소모속도는 수리학적 체류시간의 증가에 따라 선형적으로 증가하였으며 알칼리도 소모속도와 암모니아제거속도의 비는 평균 7.73으로 암모니아성 질소 1 g의 질산화에 7.73g의 알칼리도가 소모되는 것으로 나타났다 회전원판반응기는 원판에 부착된 일부의 타가영양체 미생물에 의해 용존 유기물이 소모되어 COD가 감소되었으며 COD의 제거속도는 수리학적 체류시간의 감소에 따라 선형적으로 증가하여 14.6분의 수리학적 체류시간에서 $5.59\;g/m^3$의 가장 낮은 농도를 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권5호
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• pp.169-176
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• 2020

최근 심층 신경망 (Deep Neural Networks, DNNs)는 모바일 및 임베디드 디바이스에 인간과 유사한 수준의 인공지능을 제공해 많은 응용에서 혁명을 가져왔다. 하지만, 이러한 DNN의 높은 추론 정확도는 큰 연산량을 요구하며, 따라서 기존의 사용되던 모델을 압축하거나 리소스가 제한적인 디바이스를 위해 작은 풋프린트를 가진 새로운 DNN 구조를 만드는 방법으로 DNN의 연산 오버헤드를 줄이기 위한 많은 노력들이 있어왔다. 이들 중 최근 작은 메모리 풋프린트를 갖는 모델 설계에서 주목받는 기법중 하나는 레이어 간에 패러미터를 공유하는 것이다. 하지만, 기존의 패러미터 공유 기법들은 ResNet과 같이 패러미터에 중복(redundancy)이 높은 것으로 알려진 깊은 심층 신경망에 적용되어왔다. 본 논문은 ShuffleNetV2와 같이 이미 패러미터 사용에 효율적인 구조를 갖는 소형 신경망에 적용할 수 있는 패러미터 공유 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 작은 크기의 템플릿과 레이어에 고유한 작은 패러미터를 결합하여 가중치를 생성한다. ImageNet과 CIFAR-100 데이터셋에 대한 우리의 실험 결과는 ShuffleNetV2의 패러미터를 15%-35% 감소시키면서도 기존의 패러미터 공유 방법과 pruning 방법에 대비 작은 정확도 감소만이 발생한다. 또한 우리는 제안된 방법이 최근의 임베디드 디바이스상에서 응답속도 및 에너지 소모량 측면에서 효율적임을 보여준다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.35-43
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• 2015

본 연구는 최근 정부의 주요 에너지 관련 정책 중 하나인 지능형 전력망 확산 사업 중 대규모 장비와 전기차, 충전사업 등 다양한 이해관계자가 얽혀있는 지능형 운송 서비스를 도입하는 데 대한 객관적 타당성을 검증하기 위한 방안을 제시하였다. 지능형 운송 서비스를 구성하기 위한 기본적인 사업 모형을 설계하고, 해당 사업에 참여하는 이해관계자를 정의하였으며, 전기차 이용에 따른 이해관계자간 상호 거래를 중심으로 경제성 분석을 위한 기준을 제시 하였다. 특히, 전기차 이용자와 충전사업자의 경우 전기차 보급 규모에 따른 경제성이 크게 달라지는 만큼 극단적인 두 보급 시나리오를 설계하여 각 이해관계자들이 수익 구조가 어떻게 달라지는 지를 비교 분석하였다. 분석 결과 초기 장비 투자비용에 대한 부담을 가진 전기차 이용자와 충전사업자의 경우 해당 사업에 참여하기 위한 경제적 타당성을 확보하기 어려운 상황인 반면 전기차 및 충전설비 공급자의 경우 일정 수준 이상의 수익을 보장받을 수 있을 것으로 예상되었다. 특히, 해당 사업의 추진과 지원의 책임을 가진 정부의 경우 전기차 보급에 따른 에너지 수입 비용 및 이산화탄소 배출 절감에 따른 편익 증가를 통해 전기차 보급 규모에 따라 타 이해관계자에 비해 높은 수익을 보장받을 수 있다는 점을 발견하였다. 따라서 전기차 이용자와 충전사업자에 대한 지원 비율을 일정수준 높일 필요가 있으며, 전기차 사용자와 충전사업자 간 이해가 상충되는 전기차대 충전설비 비율에 대한 다양한 시나리오 분석이 추후 수해되어야 할 것이다. 본 연구의 결과를 통해 향후 성공적인 지능형 운송 서비스 확산을 위해 필요한 사항을 개별 이해관계자 관점에서 확인하는 데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국결정성장학회지
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• 제23권2호
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• pp.108-113
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• 2013

$CuInSe_2$(CIS) chalcopyrite 물질은 고효율 박막 태양전지를 위한 광흡수층의 물질로 매우 잘 알려져 있다. 최근 태양광 산업의 흐름은 안정적인 재료 개발과 가격 경쟁력 있는 태양전지를 위한 효율적인 제조 공정을 일치시키는 것이다. 저가의 CIS 광흡수층 위해 다양한 방법으로 제조를 시도하였고, 본 논문에서는 CIS 광흡수층을 저가형으로 제조를 위해 상용화되는 6 mm pieces를 사용하여 high frequency ball milling과 cryogenic milling을 이용해 CIS 나노입자를 얻었다. 그리고, CIS 광흡수층은 불활성 분위기의 glove box 안에서 milling된 나노입자를 사용하여 paste coating법으로 제조하였다. Chalcopyrite CIS 박막은 기판온도 550도에서 30분간 셀렌화 한 후 성공적으로 제조되었으며, Al/ZnO/CdS/CIS/Mo 구조의 CIS 태양전지는 evaporation, sputtering 및 chemical bath deposition(CBD) 등 다양한 증착 방법으로 각각 제조하였다. 결론적으로, 나노입자를 이용한 CIS 태양전지 전기적 변환효율은 1.74 %를 얻었으며, 개방전압(Voc)는 29 mV, 합선전류밀도(Jsc)는 35 $mA/cm^2$, 그리고 충진율(FF)은 17.2 %였다. 나노입자 CIS 광흡수층은 energy dispersive spectroscopy(EDS), x-ray diffraction(XRD) 그리고 high-resolution scanning electron microscopy(HRSEM) 등으로 특성 분석을 하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제89권3호
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• pp.452-460
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• 2000

본 연구에서는 Gap 갱신이 이루어지는 소나무를 대상으로 인위적으로 조성한 Gap처리구에서 소나무 묘목의 생장 및 광도의 변화에 따른 광합성속도, 중산속도 등 생리적 특성의 변화를 분석하고 Gap 생장환경에 대한 소나무 묘목의 적응과정에 대한 연구를 통해 갱신기작을 구명하고자 하였다. Open된 생장환경에 비해 광도가 낮고 광질이 다른 Gap처리구에서 소나무 묘목은 근원경보다는 상대적으로 묘고의 생장량이 더 많이 이루어졌고 건중량의 증가비율도 지하부보다는 지상부에서 상대적으로 크게 나타나 비교적 높은 T/R율을 보였다. 소나무 묘목의 지상부 C/F비율(지상부의 비동화기관과 동화기관 건중량의 비율)도 Gap처리구에서는 Open 생장환경에 비해 0.1~0.2정도 높았으며 광포화점은 $300{\mu}mol\;m^{-2}s^{-1}$정도 낮았고 광보상점도 40%정도 낮게 나타나 양수이지만 내음성을 나타내었다. 또한 광도가 $400{\sim}450{\mu}mol\;m^{-2}s^{-1}$보다 낮을 때 소나무 묘목은 비교적 높은 광합성속도와 수분이용효율을 나타내었으며 약한 광에너지를 효율적으로 이용하였다.

• 한국가스학회지
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• 제18권4호
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• pp.13-20
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• 2014

상업용 천연가스 배급 시스템에서 천연가스의 공급압력은 압력조절밸브를 사용하여 제어하며 이때 막대한 압력에너지가 낭비된다. 이러한 폐압에너지는 터보 팽창기와 같은 터보기계를 사용하여 회수할 수 있으나 팽창과정에서 발생하는 Joule-Thompson 효과에 따라서 큰 온도강하가 발생한다. 터보 팽창기 전단 또는 후단에 보일러를 설치하여 영하의 온도를 방지할 수 있으며 또한 보일러를 대체하여 연료전지나 가스엔진의 폐열을 이용하여 천연가스를 예열할 수도 있으나 하이브리드 시스템의 구동을 위해 운영규모에 따라 일정량을 소모해야 한다. 이 연구에서는 천연가스가 가지고 있는 압력에너지를 활용하여 천연가스의 소모 없이 터보 팽창기와 연결된 히트펌프를 구동하여 천연가스를 예열하는 시스템을 제안하고 증발온도, 응축온도 및 작동유체의 변화에 따른 시스템의 열역학적 특성을 분석하였다. R717 냉매가 예상 작동범위 내에서 가장 높은 COP와 가장 낮은 압축일을 나타내 제안된 하이브리드 시스템에 적합함을 확인하였다. 보일러시스템과의 경제성 분석을 통해 천연가스를 LNG 형태로 수입하고 있는 국내의 경우 히트펌프 하이브리드 시스템이 경쟁력 있음을 확인하였다.

• 자원리싸이클링
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• 제27권2호
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• pp.38-47
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• 2018

석탄가스화 복합발전(IGCC)은 석탄을 합성가스로 전환시키는 친환경, 고효율 차세대 에너지 생산기술이다. IGCC 공정의 부산물은 대부분 슬래그 형태로 배출된다. IGCC 슬래그는 연간 약 14만톤이 발생되지만 재활용은 아직 초기단계이다. 본 연구에서는 국내 한 실증 설비에서 배출된 IGCC 슬래그의 알칼리 활성 시멘트로서의 가능성에 대해 평가하였다. IGCC 슬래그를 규산소다 수용액과 가성소다를 혼합한 알칼리 자극제로 양생한 시료는 평균 4.5 MPa의 압축강도를 나타내었으나 다소 팽창하였다. 에틸렌 글리콜법으로 검출되지 않을 정도의 미량의 유리석회(free CaO)가 원인일 것으로 추측되었다. 한편 IGCC 슬래그를 알루민산 소다와 가성소다를 혼합한 알칼리 자극제로 양생한 시료는 평균 10 MPa의 압축강도를 나타내었으며 수산화소달라이트와 $C_3AH_6$가 새로운 결정상으로 생성되었다. IGCC 슬래그는 알칼리 활성 시멘트로서 활용이 가능할 것으로 평가되지만 강도 성능의 향상과 팽창 문제를 완화시킬 수 있으며 최적의 배합비율을 도출 및 적절한 배합법을 포함하는 정량적인 접근이 필요할 것으로 판단된다.