• 한국항공우주학회지
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• 제50권3호
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• pp.193-201
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• 2022

SOQPSK-TG는 주파수 효율과 전력 효율이 매우 우수한 항공기 텔레메트리용 변조신호이다. 본 논문에서는 부분응답 SOQPSK-TG 변조방식의 위상파형을 선형 근사하여 완전응답 이중 듀오바이너리 SOQPSK(SOQPSK-DD) 신호로 모델링하였다. 그리고 XTCQM 기법과 롤랑분해 기법을 사용하여 SOQPSK-DD 신호를 선형 펄스 파형을 갖는 OQPSK로 근사 모델링하였고 두 가지 기법의 결과가 동일함을 증명하였다. 또한 SOQPSK-DD 신호의 로랑분해 파형이 SOQPSK-TG 신호의 로랑분해 파형을 근사한 파형임을 확인하였고, SOQPSK-DD의 로랑분해 파형을 검출필터에 적용한 결정궤환 IQ-검출기가 기존보다 단순한 파형으로도 거의 동일한 성능을 발휘함을 보였다.

• 토지주택연구
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• 제13권3호
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• pp.107-113
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• 2022

건축물의 에너지소비를 줄이기 위해 건물의 기밀도가 지속적으로 향상되고 있으며, 이로 인해 건물 내부의 평균적인 상대습도가 높아지고 있다. 평균 상대습도가 높아짐에 따라 단열 취약부 및 습기발생 행위 시 결로가 발생하며, 습기제어를 위하여 기계 환기장치의 중요성이 향상되고 있다. 그러나, 기계환기장치는 추가적인 에너지 소비 및 소음 발생으로 재실자의 불쾌감을 유발하기 때문에, 서로 상충되는 기준에 대한 적절한 환기전략 선정이 필요하다. 본 연구에서는 공동주택 내 기계환기장치의 환기성능, 에너지 소비량, 소음도를 측정하여, 서로 상충하는 운영기준 중 우선순위에 있는 환기전략을 찾기위해 다기준 의사결정기법인 TOPSIS를 이용하였다. 또한, 재실자의 환기장치 운영기준 선호도에 따라 달라지는 적절 환기전략을 도출하였으며, 향후 AI 기술을 활용한 재실자 맞춤 환기전략 제시가 가능할 것으로 사료된다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.807-814
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• 2021

코로나-19로 인해 경제 활동이 낮아지고 주식 시장이 침체하면서 주식 투자를 통해 또 다른 소득을 마련하기 위해 많은 사람이 주식 시장에 뛰어들고 있다. 사람들의 관심이 높아지면서 더 많은 수익을 얻기 위한 주가 분석 연구가 많이 진행되고 있다. 주가는 종목별 변동의 흐름이 다르므로 각 주가 종목별로 독립적이며 일관적으로 분석할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 강화학습 기법 중 하나인 Asynchronous Advantage Actor-Critic(A3C)를 이용하여 주가를 분석할 수 있는 모델 및 서비스를 설계 및 구현하였다. 주식 시장 데이터로 종목별 주가 및 국채, 코스피와 같은 외부 요인들을 반영하였다. 또한 웹페이지 제작을 통해 시각화한 정보를 제공하여 투자자들이 투자 기업에 대한 재무제표를 비롯하여 국내외 경제 및 정치의 흐름을 모두 분석하지 않고도 안전한 투자를 할 수 있도록 서비스를 제공한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.83-90
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• 2022

A forecast foresight of the conditions for the development of educational affairs in the Information Society of Ukraine is presented, taking into account changes in the technique, technologies, and the socio-social sphere. Unresolved problems in Ukraine regarding the modernization and improvement of the education system by means of informatization are highlighted. The need for further improvement of Ukrainian education by means of informatization is noted. Formulated the main goal of future education. The necessary conditions for the successful development of future education are highlighted. The role and place of the key figure of the teacher in the education of the future is determined. The article highlights the theoretical and philosophical foundations of professional subjectivity of the future specialist. Recently, the world's pedagogical thought has increasingly focused on how to build an educational process so that it brings a sense of happiness to all its participants. It is believed that this is a new management philosophy in general, although its origins are in ancient Greek sources, which claim that only a happy life has meaning and value. It is found out that the professional subjectivity of a specialist is an important professionally significant quality of the individual, which provides a purposeful and optimal implementation of their mental, personal resources for solving professional and life problems, which is manifested in the desire for self-definition, self-determination, self-regulation and self-improvement in professional activities taking into account the information society. The structure of this phenomenon is shown.

• 통합자연과학논문집
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• 제15권3호
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• pp.99-110
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• 2022

Solar photovoltaic (PV) system shows a non-linear current (I) -voltage (V) characteristics, which depends on the surrounding environment factors, such as irradiance, temperature, and the wind. Solar PV system, with current (I) - voltage (V) and power (P) - Voltage (V) characteristics, specifies a unique operating point at where the possible maximum power point (MPP) is delivered. At the MPP, the PV array operates at maximum power efficiency. In order to continuously harvest maximum power at any point of time from solar PV modules, a good MPPT algorithms need to be employed. Currently, due to its simplicity and easy implementation, Perturb and Observe (P&O) algorithms are the most commonly used MPPT control method in the PV systems but it has a drawback at suddenly varying environment situations, due to constant step size. In this paper, to overcome the difficulties of the fast changing environment and suddenly changing the power of PV array due to constant step size in the P&O algorithm, least mean Square (LMS) methods is proposed together with P&O MPPT algorithm which is superior to traditional P&O MPPT. PV output power is predicted using LMS method to improve the tracking speed and deduce the possibility of misjudgment of increasing and decreasing the PV output. Simulation results shows that the proposed MPPT technique can track the MPP accurately as well as its dynamic response is very fast in response to the change of environmental parameters in comparison with the conventional P&O MPPT algorithm, and improves system performance.

• 공학교육연구
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• 제25권5호
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• pp.85-93
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• 2022

Capstone Design, a project-based learning technique, is the most important curriculum that clarifying major knowledge and cultivating the ability to apply through the process of solving problems in the industrial field centered on the student project team. Accordingly, various and extensive studies are being conducted for the successful implementation of capstone design courses. Unlike previous studies, this study aimed to quantitatively analyze the opinions that recorded the experiences and feelings of students who performed capstone design, and used text mining methodologies such as frequency analysis, correlation analysis, topic modeling, and sentiment analysis. As a result of examining the overall opinions of the latter period through frequency analysis and correlation analysis, there was a difference between the languages used by the students in the opinions according to gender and project results. Through topic modeling analysis, 'topic selection' and 'the relationship between team members' showed an increase in occupancy or high occupancy, and topics such as 'presentation', 'leadership', and 'feeling what they felt' showed a tendency to decreasing occupancy. Lastly, sentiment analysis has found that female students showed more neutral emotions than male students, and the passed group showed more negative emotions than the non-passed group and less neutral emotions. Based on these findings, students' practical recognition of the curriculum was considered and implications for the improvement of capstone design were presented.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.23-29
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• 2021

최근 글로벌 플랫폼 서비스사업자가 제공하는 플랫폼 서비스의 장애로 전 세계적으로 특정 콘텐츠 서비스가 불가한 상황이 발생하고, 글로벌 서비스 시장에 사회 경제적으로 상당히 큰 문제를 초래하고 있다. 플랫폼 서비스의 안정성 확보를 위해서는 지능화된 플랫폼 운용 관리가 요구된다. 또한, 플랫폼 장애를 사전에 예방하고 대응할 수 있는 지능형 관리 기술이 필요하다. 본 연구에서는 플랫폼 운용 환경에서 비정상적인 서비스 상태 및 장애를 신속하게 감지 대응하기 위한 플랫폼 빅데이터 플로우 관리 기법 및 관리 모듈 구현 방안을 제안하였다. 서비스 및 장애 상황 감시 특성 분석 결과 빅데이터 플로우 관리 기법이 장애 감시 측면에서 전통적인 네트워크 관리 방법에 비하여 비정상적인 장애 상황 감지 및 장애 대응 특성이 30%이상 개선됨을 확인하였다. 빅데이터 플로우 관리 방법의 경우 플랫폼 시스템 장애 및 비정상적인 서비스 상태를 신속하게 감지할 수 있는 장점이 있으며 AI 기반 기술과 연계시 플랫폼 관리를 지능적으로 수행하고 장애 예방보전 능력은 크게 향상될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.171-179
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• 2022

자체 수정 코드(Self-Modifying-Code)란 실행 시간 동안 스스로 실행 코드를 변경하는 코드를 말한다. 이런 기법은 특히 악성코드가 정적 분석을 우회하는 데 악용된다. 따라서 이러한 악성코드를 효과적으로 검출하려면 자체 수정 코드를 파악하는 것이 중요하다. 그동안 동적 분석 방법으로 자체 수정 코드를 분석해왔으나 이는 시간과 비용이 많이 든다. 만약 정적 분석으로 자체 수정 코드를 검출할 수 있다면 악성코드 분석에 큰 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 LLVM IR로 변환한 바이너리 실행 프로그램을 대상으로 자체 수정 코드를 탐지하는 정적 분석 방법을 제안하고, 자체 수정 코드 벤치마크를 만들어 이 방법을 적용했다. 본 논문의 실험 결과 벤치마크 프로그램을 컴파일로 변환한 최적화된 형태의 LLVM IR 프로그램에 대해서는 설계한 정적 분석 방법이 효과적이었다. 하지만 바이너리를 리프팅 변환한 비정형화된 LLVM IR 프로그램에 대해서는 자체 수정 코드를 검출하기 어려운 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 바이너리를 리프팅 하는 효과적인 방법이 필요하다.

• 융합정보논문지
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• 제12권5호
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• pp.40-50
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• 2022

본 연구는 간호대학생이 시뮬레이션 실습 시 동료 팀의 만성폐쇄성폐질환 환자 시나리오 구현 동영상을 실시간으로 관찰하면서 구조화된 동영상 관찰 기록지에 기록한 간호술 영역의 내용을 분석한 질적 연구이다. 4개의 세부영역으로 구분하여 기록된 내용을 효과적, 비효과적 측면으로 구분한 후 내용분석 방법을 사용하여 분석하였다. 연구결과 절차의 정확성에 있어서 효과적 측면은 필요한 물품준비와 증상완화를 위한 중재, 비효과적인 측면은 원칙 미준수, 부적절한 처방 이행, 이론과 수행의 연계 미흡으로 나타났다. 무균술 준수에 있어 효과적 측면은 내과적 무균술 적용과 외과적 무균술 적용, 비효과적 측면은 내과적 무균술 미수행과 외과적 무균술 미수행이었다. 안전과 안위 고려에 있어 효과적 측면은 심리적 안위 고려과 물리적 안전 고려, 비효과적 측면은 안위에 대한 실재감 부족과 환자안전 인식 미흡으로 나타났다. 설명 및 교육의 효과적 측면은 목적 설명과 방법 교육, 비효과적 측면은 설명 부족과 환자수준 미고려이었다. 본 연구에서 간호대학생은 관찰을 통하여 얻은 시각적 정보를 기록하는 과정을 통해 학습에 집중하고 기억을 강화시킬 수 있었을 것으로 사료된다. 또한 본 연구는 시뮬레이션 기반 실습을 통한 간호술 교육의 효율성을 높일 수 있는 요소들을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.181-193
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• 2022

Data-driven structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure can be used to continuously assess the state of a structure, allowing preemptive safety measures to be carried out. Long-term monitoring of large-scale civil infrastructure often involves data-collection using a network of numerous sensors of various types. Malfunctioning sensors in the network are common, which can disrupt the condition assessment and even lead to false-negative indications of damage. The overwhelming size of the data collected renders manual approaches to ensure data quality intractable. The task of detecting and classifying an anomaly in the raw data is non-trivial. We propose an approach to automate this task, improving upon the previously developed technique of image-based pre-processing on one-dimensional (1D) data by enriching the features of the neural network input data with multiple channels. In particular, feature engineering is employed to convert the measured time histories into a 3-channel image comprised of (i) the time history, (ii) the spectrogram, and (iii) the probability density function representation of the signal. To demonstrate this approach, a CNN model is designed and trained on a dataset consisting of acceleration records of sensors installed on a long-span bridge, with the goal of fault detection and classification. The effect of imbalance in anomaly patterns observed is studied to better account for unseen test cases. The proposed framework achieves high overall accuracy and recall even when tested on an unseen dataset that is much larger than the samples used for training, offering a viable solution for implementation on full-scale structures where limited labeled-training data is available.