• 해양환경안전학회지
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• 제22권1호
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• pp.74-81
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• 2016

여객선을 이용하는 대부분의 일반 승객들은 승선환경 비숙련자이기 때문에, 재난환경에서 일반승객의 행동특성을 파악하고 이를 재난대응방안수립에 반영하는 것은 매우 중요한 일이다. 이 연구는 재난상황 중 발생 가능성이 매우 높은 정전조건에서 선내환경 비숙련자들의 이동특성을 파악한 것이다. 연구성과를 정리하면 다음과 같다. 정상조명조건에 비해 정전조건일 때의 이동시간이 전구간에서는 155.8~247.1 %, 복도 구간에서는 56.9~331.7 %, 계단 구간에서는 75.3~152.9 % 각각 더 소요되는 것으로 측정되었다. 정전조건 시나리오 중에서도 피난유도기구가 설치된 경우가 그렇지 않은 경우에 비해 이동시간이 전구간에서는 21.6~24.0 %, 복도구간에서는 37.7~58.9 %, 계단구간에서는 18.7~19.2 % 각각 짧았다. 피난유도기구가 없는 정전조건에서 이동에 도움을 준 것이 무엇인가라는 설문에 대해 유효응답자의 60.7 %가 벽/계단(35.7 %), 핸드레일(25 %) 등 선내 구조물을 선택하였고, 28.6 %는 개인적 직감에 따라 이동하였다고 응답하였다. 그러나 피난유도기구가 부착된 실험에 참여한 후 동일한 설문에 대해서는 유효답변의 50 %가 피난유도기구를 선택하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.167-175
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• 2020

1979년 Herman과 Prigogine에 의해 제안된 Two-fluid Model은 도시부 네트워크의 운영성을 설명하는 거시적인 모형으로서 네트워크 내 정지차량 비율과 평균 주행속도의 관계에 기초하고 있다. 이러한 Two-fluid Model의 파라미터는 교통류 특성에 따라 변화하므로 파라미터를 통한 운영성 분석 시 교통류 상태 변화를 규명하는 단계가 수반되어야 한다. 이에 본 연구는 Two-fluid Model의 파라미터를 활용하여 강우에 따른 교통사고 위험도를 비교하였고, 이로 인한 주행 행태가 도시부 네트워크의 운영성에 영향을 미침을 확인하였다. 먼저 Two-fluid Model 파라미터 추정결과, 맑은 날 대비 비가 온 날의 네트워크 운영성이 저하된 것으로 나타났다. 이후 운전자의 교통사고 위험인지 모형 계수를 산출하고 강우 여부에 따른 교통사고 위험도와 그에 따른 주행 행태 변화를 분석하였다. 오전·오후 시간대 모두 운전자는 맑은 날과 동일한 속도를 유지하였을 때 비가 온 날의 교통사고 위험도가 높을 수 있기 때문에, 위험도를 낮추기 위해 주행속도를 감속하는 경향을 보였다. 그러나 맑은 날 보다 비가 온 날의 위험도는 여전히 높은 것으로 파악되었다. 향후에는 도시부 교통망의 거시적 운영성과 사고 위험도 간의 관계를 보다 다양한 네트워크에서 분석하고 동시에 개선할 수 있는 방안을 연구해볼 필요가 있겠다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.11-20
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• 2008

IEEE 802.16e는 고속의 이동성을 지원하는 이동단말들의 전력소모를 최소화시키기 위하여 수면 모드(sleep mode)를 정의하고 있다. 수면 모드를 적용한 MSS(Mobile Subscriber Station)들은 수면 구간 사이에 존재하는 청취(Listening) 구간 동안 BS(Base Station)으로 부터 수신할 데이터 프레임이 존재하지 않는다는 메시지를 수신하면, 자신의 수면 구간 값을 이전 수면 구간 값의 두 배로 증가시킨다. 수면 구간 값이 최대 수면 구간 값에 도달하면, 수면 구간 값을 최대 수면 구간 값으로 고정함으로써 전력사용을 억제한다. 그러나 이러한 방식은 MSS가 최소 수면 구간 값에서 시작한 후 BS로부터 수신할 데이터 프레임이 존재하여 수면 모드를 종료할 때 까지 다수의 수면 구간과 청취 구간을 반복하게 되어 스위치 온, 오프에 의한 전력 소모 증가를 야기 시킨다. 본 논문에서는 MSS의 에너지를 효과적으로 사용하기 위하여 현재 수면 모드 종료 시 사용되었던 수면 구간 값을 다음 수면 모드의 최소 수면 구간 값으로 사용하는 최소 수면 구간 결정 알고리즘을 제안한다. 또한, 시뮬레이션을 통해 제안 방식과 기존 IEEE 802.16e 수면 모드 방식에 대하여 에너지 소모량 및 막힘확률에 대한 성능을 비교 평가한다. 제안하는 알고리즘은 기존 IEEE 802.16e 수면 모드 알고리즘과 비교하여 막힘확률은 동일한 성능을 보이나, 에너지 소모량은 약 30%의 절감효과를 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.125-133
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• 2014

컬럼-지향 데이터베이스 저장소는 우수한 입출력 성능으로 대용량 데이터 분석 시스템을 위한 매우 진보적인 모델이다. 전통적인 데이터 저장소는 빠른 쓰기 연산을 위하여 한 레코드의 속성들을 하드디스크에 연속적으로 배치되어 있는 가로-지향 저장 모델을 활용하였다. 하지만 검색이 대부분인 데이터웨어하우스 시스템을 위해서는 월등한 판독 성능 때문에 컬럼-지향 저장소가 더 적합한 모델이 되고 있다. 또한 최근에는 플래시 메모리를 사용한 SSD가 고속 데이터 분석 시스템을 위한 적합한 저장 매체로 인식되고 있다. 이제 플래시 메모리는 비휘발성, 낮은 전력소모, 빠른 데이터 접근 속도 등의 특징으로 최신 데이터베이스 서버의 핵심 저장 요소로 충분한 기반이 되었다. 하지만 컬럼 압축의 느린 특성과 일반 RAM 메모리에 비하여 상대적으로 느린 플래시 메모리 연산 특성을 고려하여 기존의 트랜잭션 처리 기법을 개선할 필요가 있다. 본 연구에서는 효율적인 트랜잭션 처리를 위하여 컬럼-인지 다중 버전로킹(CaMVL) 기법을 제안한다. CaMVL은 로크 관리 과정에서 플래시의 느린 쓰기 연산과 지우기 연산을 효과적으로 제어하기 위하여 멀티 버전 읽기를 허용하고 압축 로크를 허용하여 트랜잭션 처리 성능을 높인다. 또한 성능 검증을 위하여 시뮬레이션 모델을 제안하였으며 실험 결과 분석을 통하여 CaMVL이 기존의 트랜잭션 처리 기법보다 우수함을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제14권2E호
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• pp.91-97
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• 1995

본 논문은 저비트율을 갖는 고품질의 HDTV용 멀티채녈 오디오 코덱을 구현에 대해 기술한다. 이 코덱은 저주파수 효과 채널을 포함한 최대 3/2 스테레오 채널 구성, 최대 채널 구성보다 낮은 채널 구성과의 호환성, 기존 2채널 스테레오 시스템과의 호환성(MPEG-1 오디오), 그리고 다중 대화 채널 등을 제공하는 특징을 갖는다. 구현한 멀티채널 오디오 코덱의 인코더는 3개의 DSP(TI의 TMS320C40)로 구성되었고, 최대 48KHz 샘플링율과 16비트의 부호화를 갖는 5.1 채널의 아날로그 및 AES/EBU, IEC 958등의 포맷을 갖는 스테레오 2채널의 디지털 오디오를 이력으로 받아 지각 심리음향 모델을 사용하여 압축한후 384Kbps의 빛 스트림으로 전송하는 특징을 가지며, 디코더는 2개의 DSP로 구성되어 있고, 384Kbps로 입력되는 비트 스트림을 받아 최대 5.1 채널의 아날로그 및 2개의 2채널 스테레오의 디지털 오디오 신호로 출력시키는 특징을 갖는다. DSP를 이용한 다중처리는 DMA를 통한 통신포트를 이용한 DSP들간의 고속 데이터 전송에 의해 이루어진다. 끝으로, 멀티 채널 오디오 코덱의 구현을 통하여 나타난 실시간 처리는 위해 고려해야할 기술적 사항을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.61-69
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• 2020

본 논문은 국내 고속형 화물열차에 적용되는 P4a 분배밸브를 갖는 화물열차의 장대 편성시 제동특성에 관한 것이다. 제동신호가 열차의 끝단까지 연결된 제동관을 통해 공기압력으로 전달되는 화차의 제동은 열차 길이와 사용된 밸브 등에 따라 영향을 받기 때문에 실험적 방법으로 확인한다. 장대화물 열차의 제동 특성은 평상시 운영의 약 2배인 50량으로 구성한 화물열차의 비상제동과 상용제동의 시험을 이용하였다. 1, 10, 20, 30, 50번째 차량에서 제동 실린더 압력이 측정되었다. 열차의 길이가 길어질수록 후방의 차량은 제동이 늦게 체결되는 제동지연 현상을 확인하였으며 특히 비상제동시 차량간 충격이 클 것을 예상할 수 있었다. 제한된 시험의 결과를 보완하고 향후 제동거리 계산을 위해 열차를 구성하는 모든 차량에서의 제동 압력을 예측할 필요가 있다. 제동시 각 차량에서의 압력은 계산시간의 단축과 신뢰성 있는 정보를 제공하는 것으로 알려진 선형보간, 단계형, 지수함수형의 경험적 모델들을 이용하여 예측하였다. 경험적 모델들의 예측결과는 실측한 결과들과 비교하였으며 지수함수형 모델이 비교적 정확하게 예측하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 장대화물열차의 안전한 운용에 기여하고 화물열차의 제동거리 예측과 제동시 차량간 충격량 계산 등에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.927-939
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• 2015

오늘날 산업 기술의 발달에 따른 고도화로 인해, 고속철도로 대변되는 전국망 철도 운영과 함께, 도시 내 또는 교외의 단거리 구간을 운영하는 철도사업에 관심이 증대되고 있다. 특히, 일반철도라 불리는 기존의 중전철에 비해서, 후자의 경우는 단거리 운행에 따른 특성으로 경량전철의 형태로서, 보다 작은 규모의 철도차량 및 역사(정거장)으로 운영이 가능할 것으로 기대되고 있다. 또한 철도차량의 무인화 운행 및 정거장 운영 인력의 감축도 주요 관심사로 부상하고 있다. 하지만, 경량전철시스템의 기반 시설인 역사의 경우, 시설을 시공하는데 있어서 기존의 중전철의 설계지침 및 관련법에 의해 건설되고 있다. 따라서 이러한 지침에 의해 건설되는 역사는 소형화의 추구 방향과는 거리가 있게 된다. 경량전철 역사의 슬림화 목적을 달성하기 위해서는 단순히 건축학적 의미 이상의 접근이 필요하다. 왜냐하면 경량전철은 다양한 시스템이 내재된 복합구조의 시스템이기 때문이다. 따라서, 역사의 슬림화를 추구하면서 열차무인운행에 대한 안전성까지 확보하기 위해서는 시스템 설계에서 체계적인 접근이 필요하다. 특히, 경전철 역사에 대한 설계지침 및 관련법이 국내에 현재까지는 없는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 역사 기능실의 소형화에 대한 연구를 수행하였다. 구체적으로 설계구조행렬(DSM)의 개선된 기법을 제안하였으며, 이의 적용을 통해 역사 기능실 구조설계에서 구성품 통합에 의한 소형화 방법을 연구하였다. 본 연구에서 제안하는 기법을 기반으로 경전철 역사의 기능실 통합을 통한 슬림화 설계를 수행한다면, 향후 경전철역사 건설에서 상당한 시간, 공간, 예산 절감 등의 효과가 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.13-23
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• 2001

본 논문에서는 우리 나라 128 비트 블록 암호 알고리즘 표준인 SEED를 하드웨어로 구현하였다. 먼저 하드웨어 구 현 측면에서 SEED를 같은 비밀키 블록 암호 알고리즘으로 AES 최종 후보 알고리즘인 MARS, RC6, RIJNDAEL, SERPENT, TWOFISH와 비교 분석하였다. 동일한 조건하에서 분석한 결과, SEED는 MARS, RC6, TWOFISH보다는 암호 화 속도가 빨랐지만, 가장 빠른 RIJNDAEL보다는 약 5배정도 느렸다. 이에 속도 측면에서 우수한 성능을 가질 수 있는 고속 SEED 구조를 제안한다. SEED는 동일한 연산을 16번 반복 수행하므로 1라운드를 Jl 함수 블록, J2 함수 블록, key mixing 블록을 포함한 J3 함수 블록의 3단계로 나누고, 이를 파이프라인 시켜 더 빠른 처리 속도를 가지도록 하였다. G 함수는 구현의 효율성을 위해 4개의 확장된 4바이트 SS5-box 들의 xor로 처리하였다. 이를 Verilog HDL을 사용하여 ALTERA FPGA로 검증하였으며, 0.5um 삼성 스탠다드 셀 라이 브러리를 사용할 경우 파이프라인이 가능한 ECB 모드의 암호화와 ECB, CBC, CFB 모드의 복호화 시에는 384비트의 평문을 암복호화하는데 총 50클럭이 소요되어 97.1MHz의 클럭에서 745.6Mbps의 성능을 나타내었다. 파이프라인이 불 가능한 CBC, OFB, CFB 모드의 암호화와 OFB 모드의 복호화 시에는 동일 환경에서 258.9Mbps의 성능을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.405-412
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• 2022

태양광발전시스템의 운영에 따른 손실은 설치 환경 뿐 만 아니라 운영 및 관리 방법에도 크게 영향을 받는다. 태양광발전시스템은 세계적으로 다양한 기후 조건에서 설치되고 있기 때문에 설치 위치의 특성에 맞는 운영 및 유지보수 기술이 필요하다. 기존의 태양광 발전효율과 관련된 연구에서 고온, 먼지 축적, 강수량, 습도, 풍속 등 환경 요인별로 단기적인 손실에 대한 영향의 정량화는 활발히 이루어진 반면 장기적인 운영 관점에서의 전반적인 영향에 대한 분석은 제한적이다. 본 연구에서는 태양광 발전의 전력 흐름에 따른 손실 분류체계를 재분류하고 주요 손실요인에 대한 장기 운영에 따른 종합 효율 모델을 도출하였다. 기후 조건이 구분되는 각 지역에 대한 사례조사를 통하여 발전량 손실을 추정함으로써 효율 개선 잠재량을 분석하였다. 분석 결과, 오염 손실 개선을 위한 연평균 잠재량은 도하는 26.9%, 데스벨리 7.2%, 서울 3.8%로 타나났다. 열화 손실은 누적 손실로 20년차에 6.6%로 나타났다. 온도 손실으로 인한 연평균 잠재량은 연평균 도하 2.9%, 데스벨리 1.9%, 서울 0.2%로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.4717-4737
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• 2017

Today, smart grids, smart homes, smart water networks, and intelligent transportation, are infrastructure systems that connect our world more than we ever thought possible and are associated with a single concept, the Internet of Things (IoT). The number of devices connected to the IoT and hence the number of traffic flow increases continuously, as well as the emergence of new applications. Although cutting-edge hardware technology can be employed to achieve a fast implementation to handle this huge data streams, there will always be a limit on size of traffic supported by a given architecture. However, recent cloud-based big data technologies fortunately offer an ideal environment to handle this issue. Moreover, the ever-increasing high volume of traffic created on demand presents great challenges for flow management. As a solution, flow aggregation decreases the number of flows needed to be processed by the network. The previous works in the literature prove that most of aggregation strategies designed for smart grids aim at optimizing system operation performance. They consider a common identifier to aggregate traffic on each device, having its independent static aggregation policy. In this paper, we propose a dynamic approach to aggregate flows based on traffic characteristics and device preferences. Our algorithm runs on a big data platform to provide an end-to-end network visibility of flows, which performs high-speed and high-volume computations to identify the clusters of similar flows and aggregate massive number of mice flows into a few meta-flows. Compared with existing solutions, our approach dynamically aggregates large number of such small flows into fewer flows, based on traffic characteristics and access node preferences. Using this approach, we alleviate the problem of processing a large amount of micro flows, and also significantly improve the accuracy of meeting the access node QoS demands. We conducted experiments, using a dataset of up to 100,000 flows, and studied the performance of our algorithm analytically. The experimental results are presented to show the promising effectiveness and scalability of our proposed approach.