• 국제초고층학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.15-19
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• 2012

Occupant footfalls are often the most critical source of floor vibration on upper floors of buildings. Floor motions can degrade the performance of imaging equipment, disrupt sensitive research equipment, and cause discomfort for the occupants. It is essential that low-vibration environments be provided for functionality of sensitive spaces on floors above grade. This requires a sufficiently stiff and massive floor structure that effectively resists the forces exerted from user traffic. Over the past 25 years, generic vibration limits have been developed, which provide frequency dependent sensitivities for wide classes of equipment, and are used extensively in lab design for healthcare and research facilities. The same basis for these curves can be used to quantify acceptable limits of vibration for human comfort, depending on the intended occupancy of the space. When available, manufacturer's vibration criteria for sensitive equipment are expressed in units of acceleration, velocity or displacement and can be specified as zero-to-peak, peak-to-peak, or root-mean-square (rms) with varying frequency ranges and resolutions. Several approaches to prediction of floor vibrations are currently applied in practice. Each method is traceable to fundamental structural dynamics, differing only in the level of complexity assumed for the system response, and the required information for use as model inputs. Three commonly used models are described, as well as key features they possess that make them attractive to use for various applications. A case study is presented of a tall building which has fitness areas on two of the upper floors. The analysis predicted that the motions experienced would be within the given criteria, but showed that if the floor had been more flexible, the potential exists for a locked-in resonance response which could have been felt over large portions of the building.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.2821-2839
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• 2015

Energy consumption by large computing systems has become an important research theme not only because the sources of energy are depleting fast but also due to the environmental concern. Computational grid is a huge distributed computing platform for the applications that require high end computing resources and consume enormous energy to facilitate execution of jobs. The organizations which are offering services for high end computation, are more cautious about energy consumption and taking utmost steps for saving energy. Therefore, this paper proposes a scheduling technique for Minimizing Energy consumption using Adapted Genetic Algorithm (MiE-AGA) for dependent tasks in Computational Grid (CG). In MiE-AGA, fitness function formulation for energy consumption has been mathematically formulated. An adapted genetic algorithm has been developed for minimizing energy consumption with appropriate modifications in each components of original genetic algorithm such as representation of chromosome, crossover, mutation and inversion operations. Pseudo code for MiE-AGA and its components has been developed with appropriate examples. MiE-AGA is simulated using Java based programs integrated with GridSim. Analysis of simulation results in terms of energy consumption, makespan and average utilization of resources clearly reveals that MiE-AGA effectively optimizes energy, makespan and average utilization of resources in CG. Comparative analysis of the optimization performance between MiE-AGA and the state-of-the-arts algorithms: EAMM, HEFT, Min-Min and Max-Min shows the effectiveness of the model.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.519-529
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• 2007

본 논문에서는 효율적인 침입 탐지를 위해 퍼지 규칙을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 퍼지 의사결정 트리의 생성을 통해 침입 탐지를 위한 퍼지 규칙을 생성하고 진화 알고리즘을 사용하여 최적화한다. 진화 알고리즘의 효율적인 수행을 위해 지도 군집화를 사용하여 퍼지 규칙을 위한 초기 소속함수를 생성한다. 제안한 방법의 진화 알고리즘은 적합도 평가시 퍼지 규칙(퍼지 의사결정 트리)의 성능과 복잡성을 고려하여 평가한다. 또한 데이타 분할을 이용한 평가와 퍼지 의사결정 트리의 생성과 평가 시간을 줄이는 방법으로 소속정도 캐싱과 zero-pruning을 사용한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 KDD'99 Cup의 침입 탐지 데이타로 실험하여 기존 방법보다 성능이 향상된 것을 확인하였다. 특히, KDD'99 Cup 우승자에 비해 정확도가 1.54% 향상되고 탐지 비용은 20.8% 절감되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권11호
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• pp.395-402
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• 2012

본 연구는 운동부 지도자들이 운동선수들의 기량을 향상시키기 위하여 효율적으로 기록관리 할 수 있는 스마트폰 어플리케이션을 설계하고 구현한 것이다. 운동선수들이 기량을 향상시키기 위해서는 실전과 같은 훈련을 하여야 하며 그에 대한 방안으로 기구, 시설, 장비, 상황 등에 맞추어 훈련하는 방법도 있겠지만, 훈련 시 달성한 기록을 체크하여 운동선수에게 기록에 대한 동기부여를 하는 방안도 생각할 수 있다. 본 연구에서는 유소년 농구클럽을 대상으로 사전 조사를 통하여 실제 농구경기에서 쓰이는 기록관리 시스템으로 운동을 하였을 때와, 그렇지 않았을 때 경기 기록 활용이 동기 부여가 되는 것을 확인하였다. 그리하여 스마트폰 기반 기록관리 어플리케이션을 설계하고 개발하였으며, 이 시스템을 이용한 후 지도자들의 설문조사를 통하여 훈련 효율성을 측정한 결과 실력향상을 위한 동기부여가 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권8호
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• pp.681-691
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• 2006

유전자 데이타의 클러스터링은 방대한 유전자 정보를 발현 정도에 따라 비슷한 그룹으로 나누어 분석하는 방법으로 유전자의 기능을 분석하는데 사용되어 왔다. 클러스터링의 한 종류인 퍼지 클러스터링은 하나의 샘플이 소속정도에 따라 여러 그룹에 동시에 소속되도록 나누는 방법으로, 하나의 유전자 데이타는 여러가지 유전 정보를 가칠 수 있기 때문에 유전자 발현 데이타의 분석에 보다 적절한 방법이다. 그러나 보통 클러스터링 방법은 초기 값에 민감하고, 지역해에 빠질 수 있는 단점을 갖는다. 이런 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 진화 연산을 이용한 퍼지 클러스터링 방법을 제안한다. 이때, 적합도 평가를 위해서 모든 데이타에 대해 동일한 기준을 적용하는 베이지안 검증방법의 단점을 개선하여, 데이타의 특성 을 고려하여 결정된 적용적 ${\alpha}$-cut 기반 평가방법을 사용한다. SRBCT 데이타와 효모 세포주기 데이타를 이용해 실험을 하고 결과를 분석하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제24권2호
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• pp.97-112
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• 2017

This paper aims to research the technology level of sports industry, through analyzing the technology gap between Korea and other major countries (USA, Europe, Japan, and China), and provide a list of technologies to be prioritized for R&D investment by conducting an analysis of the strategic importance of various element technologies. The results of the analysis showed that the technology level of Korean sports industry currently stands at 70.5% of the country with the most advanced technology (the USA), and that the technology gap amounts to 4.8 years. It was also found that the USA is the country with the most advanced technology (100%) at present, followed by Europe (91.1%), Japan (88.3%), Korea (70.5%), and China (61.2%). To reduce the technology gap, we established a Strategic Zone (SZ) and derived three element technologies including 'design and production technologies for sports and game equipment' in the $1^{st}$ tier, nine element technologies including '3D motion analysis and simulation technology' in the $2^{nd}$ tier, and four element technologies including 'fitness/health promotion and management technology' in the $3^{rd}$ tier. The significance of this research is that it included five major technology categories of the sports industry in its analysis, selected an expert on sports industry technologies using the delphi method. Therefore, the results of this study may be suitable for use as basic data in establishing the R&D strategy for the future development of the sports industry.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1569-1580
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• 2004

베이지안 네트워크는 불확실한 상황을 모델링하기 위한 확률 기반의 모델로서 확실한 수학적 토대를 가지고 있다. 베이지안 네트워크의 구조론 자동 학습하기 위한 연구가 많이 있었고, 최근에는 진화 알고리즘을 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분은 마지막 세대의 가장 좋은 개체만을 이용하고 있다. 시스템이 요구하는 다양한 요구 조건을 하나의 적합도 평가 수식으로 나타내기 어렵기 때문에, 마지막 세대의 가장 좋은 개체는 종종 편향되거나 변화하는 환경에 덜 적응적일 수 있다. 본 논문에서는 적합도 공유 방법으로 다양한 베이지안 네트워크를 생성하고, 이를 베이즈 규칙을 통해 결합하여 변화하는 환경에 적응적인 추론 모델을 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 ASIA와 ALARM 네트워크에서 인공적으로 생성한 데이타를 이용한 구조 학습 및 추론 실험을 수행하였다. 다양한 조건에서 학습된 네트워크를 실험한 결과, 제안한 방법이 변화하는 환경에서 더욱 강건하고 적응적인 모델을 생성할 수 있음을 알 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권9호
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• pp.1077-1082
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• 2011

볼 조인트는 두 요소 사이에서 회전 및 이동이 원활하도록 돕는 역할을 하는 기계요소이다. 본 연구의 대상인 볼 조인트는 중대형 승용차량용 볼 조인트로서 너클과 컨트롤 암의 운동을 돕는다. 본 연구에서는 볼 조인트의 공정 및 시험에 관한 해석 방법을 제안하고자 한다. 볼 조인트의 제작공정은 플러깅 공정과 스피닝 공정으로 나눌 수 있다. 볼 조인트의 제작공정 및 성능시험을 암시적 수치 적분법을 적용한 상용 동역학 프로그램인 NX DAFUL 2.0 을 사용하여 해석하였다. 또한 설계요구조건을 정의하기 위하여 볼 스터드에 작용하는 응력의 평균 및 분산을 반응치로 설정하였다. 그리고 완성된 볼조인트의 유격량을 시험하는 유격시험해석을 통해 최적의 설계를 제안하였다.

• 대한스포츠의학회지
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• 제36권4호
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• pp.189-196
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• 2018

Purpose: The purpose of this study was to compare the difference of body mass index (BMI) to smart phone proficiency in men and women over the age of 60. Methods: Patients were divided into three groups with high (n=33), average (n=34), and low (n=33) smart phone proficiency. Fitness characteristics related to smart phone usage were evaluated by measuring cardiorespiratory endurance, grip strength, eye-hand coordination. As well, smart phone proficiency was evaluated by a self-reported questionnaire and a smart phone usability task that was composed of two categories: usage of the smartphone device itself and usage of phone applications. The differences in BMI of the subjects was analyzed by analysis of covariance adjusting for independent variables including age, smartphone usage period, eye-hand coordination, education and income. Results: There was a significant difference in BMI among the three groups after adjustment of age, eye-hand coordination, smartphone usage period, education and income. The results showed that the self-reported questionnaire showed a significant difference in BMI between high proficiency and low proficiency groups (high $24.88{\pm}2.46$, low $23.37{\pm}2.56$; p=0.037). Smart phone usability test results also showed a significant difference in BMI among the three groups (high $25.18{\pm}2.58$, low $23.15{\pm}2.6$; p=0.000 and high $25.18{\pm}2.58$, middle $23.57.7{\pm}1.69$; p=0.010). Conclusion: Our results suggest that high smart phone proficiency shows increased BMI in the elderly. This study suggests that people over the age of 60 who have high smartphone proficiency should be cautious of an increased BMI score.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.55-64
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• 2023

The Internet of Things (IoT) is the combination of the internet and various sensing devices. IoT security has increasingly attracted extensive attention. However, significant losses appears due to malicious attacks. Therefore, intrusion detection, which detects malicious attacks and their behaviors in IoT devices plays a crucial role in IoT security. The intrusion detection system, namely IDS should be executed efficiently by conducting classification and efficient feature extraction techniques. To effectively perform Intrusion detection in IoT applications, a novel method based on a Conventional Neural Network (CNN) for classification and an improved Genetic Algorithm (GA) for extraction is proposed and implemented. Existing issues like failing to detect the few attacks from smaller samples are focused, and hence the proposed novel CNN is applied to detect almost all attacks from small to large samples. For that purpose, the feature selection is essential. Thus, the genetic algorithm is improved to identify the best fitness values to perform accurate feature selection. To evaluate the performance, the NSL-KDDCUP dataset is used, and two datasets such as KDDTEST²¹ and KDDTEST⁺ are chosen. The performance and results are compared and analyzed with other existing models. The experimental results show that the proposed algorithm has superior intrusion detection rates to existing models, where the accuracy and true positive rate improve and the false positive rate decrease. In addition, the proposed algorithm indicates better performance on KDDTEST⁺ than KDDTEST²¹ because there are few attacks from minor samples in KDDTEST⁺. Therefore, the results demonstrate that the novel proposed CNN with the improved GA can identify almost every intrusion.