• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권8호
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• pp.181-188
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• 2016

최근 급격히 증가하는 공간 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 기존 관계형 데이터베이스 시스템을 확장한 공간 데이터베이스 시스템은 확장성에 대한 문제가 있으며, 분산 처리 플랫폼인 하둡을 확장한 SpatialHadoop은 중간 연산 결과를 디스크에 작성하기 때문에 파일 입출력의 오버헤드로 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문은 인-메모리 기반 분산 처리 프레임워크인 스파크를 확장한 공간 연산 스파크를 제안하였다. 또한 공간 연산 스파크의 성능을 향상시키기 위하여 GPGPU를 결합한 모델을 개발하였다. 공간 연산 스파크는 중간 연산 결과를 메모리에 유지시키는 스파크의 특징을 그대로 사용하고 있으며, GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 경우 다수의 PE를 이용하여 병렬처리하기 때문에 효율적으로 공간 연산을 수행할 수 있다. 본 논문은 단일 AMD 시스템에서 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크를 구현하였다. 공간 연산 스파크와 GPGPU 기반 공간 연산 스파크의 성능을 평가하기 위하여 Point-in-Polygon 연산과 Spatial Join 연산을 수행하였으며, SpatialHadoop에 비하여 최대 8배의 성능 향상을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권5호
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• pp.675-682
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• 2021

육상 및 해상에서의 화재 사고는 심각한 인명피해를 발생시키며 특히 해양 플랜트 및 선박의 특성 상 밀폐공간으로 인한 질식사고 사망률이 육상보다 현저히 높다. 이러한 질식사고를 예방하기 위하여 화재에서 발생하는 유독가스를 외부로 배출할 수 있는 환기용 팬의 설치가 필수적이나, 해양화재의 규모를 고려하였을 때 대형 환기용 팬의 설치는 해양 구조물 특성 상 용이하지 않다. 따라서 본 연구에서는 DC 전기장을 인가하여 화재 유독가스를 제어하는 새로운 개념의 소방기술을 개발하고자 한다. 화재 발생 시 대부분의 화염은 화학 이온화로 인해 양전하와 음전하를 다수 함유하고 있고, 이때 전기장을 인가하게 되면 로렌츠 힘에 의해 "이온풍"이 발생하게 된다. 이러한 이온풍을 활용하여 일반건축물과 선박의 단열재로 많이 사용되는 종이와 스티로폼을 연소하여 발생되는 화재연기를 인위적으로 제어하는 실험적 연구를 수행하였다. 실험 결과, ± 5 kV 이상의 직류전압을 인가하였을 때 화재연기를 인위적으로 제어할 수 있었고, 양전압보다 음전압을 인가하였을 때 상대적으로 효과적인 제어가 가능하였다.

• 한국광학회지
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• 제34권1호
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• pp.22-30
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• 2023

조각거울은 우주용 관측위성의 주반사경을 크게 제작하기 위한 방법 중 하나로서, 여러 개의 작은 거울들을 이어 하나의 큰 거울로 이용하는 방법이다. 여러 개의 거울들을 하나의 거울로 정렬하기 위해서는 인접한 거울들 간에 기울기 오차(tilt)와 광축방향 정렬오차(piston)가 없어야 한다. 기울기 오차와 광축방향 정렬오차를 해결해야 여러 개의 거울이 한 방향으로 빛을 모으고, 이를 통해 뚜렷한 이미지를 얻을 수 있기 때문에 조각거울의 정렬오차를 나노미터 수준으로 측정할 수 있는 파면 센서가 필요하다. 기울기 오차는 조각거울을 통해 얻은 이미지를 통해 어떤 거울의 기울기가 틀어졌는지 쉽게 확인할 수 있는 반면, 광축방향 정렬오차는 이미지의 질은 떨어뜨리지만 드러나는 뚜렷한 특징이 없기 때문에 같은 방법으로 감지하기 어려워 세밀한 측정이 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 지상용 초기 정렬시 많은 이점을 갖는 광학계 평가용 간섭계 중 하나인 피조 간섭계를 이용한다. 피조 간섭계를 사용한 복수 조각거울의 광축방향 정렬오차 측정을 위한 기초 연구로서 단일 조각거울의 광축방향 변위 오차를 측정하고, 측정불확도를 계산해서 피조 간섭계의 광축방향 변위 오차 측정 한계를 규명한다. 또한 수식을 통해 조각거울 광축방향 변위 오차와 간섭계로 측정한 표면 초점오차(defocus)의 관계를 계산했고, 도출한 수식의 타당성을 실험으로 검증했다.

• 전기화학회지
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• 제10권1호
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• pp.25-30
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• 2007

고분자전해질 연료전지의 성능은 cell 온도, 전체 압력, 반응 기체의 부분 압력 상대습도와 같은 다양한 요인들에 의해 영향을 받는다. 이온화된 수소 이온은 $H_3O^+$의 형태로 membrane을 통과하여 물을 생성하는 반응으로 전기를 발생시킨다. 대용량 연료전지에서는 부수적으로 생성되는 열을 제거하거나 다른 용도로 사용할 목적으로 냉각시스템이 필요하다. 냉각수의 전도도가 상승할 경우에 연료전지에서 발생된 전류의 일부가 냉각수를 통하여 누설되어 연료전지의 성능을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 3차 증류수와 ethylene glycol이 함유되어 있는 부동액을 사용하여 저항 수치 변화를 관찰하는 실험을 수행하였다. 3차 증류수의 경우 저항값이 설정치 이하로 내려가는데 약 28일이 소요되었고, 연료전지의 운전에 의한 영향은 관찰되지 않았다. 부동액을 냉각수로 사용한 경우는 43일이 지나도 저항값이 설정치 이하로 내려가지는 않았지만, stack 분리판의 접착부에 이상이 생긴 것으로 추정되는 연료전지의 성능 저하가 발생하여 전도도 실험을 중단하였다. 고분자전해질 연료전지에서는 수소이온의 이온전도성 저하를 방지하기 위하여 외부에서 가습하여 주는 방식이 일반적이지만, 소용량 연료전지에서는 무가습 조건을 적용하여 연료전지의 효율을 높이고 제작단가도 경감할 수 있다. 이를 위하여 저가습 및 무가습 실험을 수행하였으나 대용량 연료전지에서는 양측 무가습인 경우에 $50{\sim}60^{\circ}C$ 이상의 고온에서 성능이 발현되기 어려운 것으로 관찰되었다. 냉각수의 유량을 다르게 하여 실험을 수행한 경우에는 0.78L/min과 같은 낮은 유량에서 출구온도와 입구온도를 측정하여 본 결과 두 온도 사이에 ${\Delta}T$가 다른 유량에서보다 크게 발생하여 성능이 감소된 것으로 사료된다. 이와 같이 냉각수의 온도와 유량을 다르게 하여 양측 무가습 실험을 수행한 결과, 연료전지의 성능이 cell 온도에 직접적인 연관이 있는 것으로 관찰되었다.

• 자원환경지질
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• 제51권2호
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• pp.87-97
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• 2018

세슘은 물속에서 고상보다는 이온이나 착염 등 용존 형태로 존재하는 특성이 강하여, 오염 수계로부터 세슘 제거가 어려운 것으로 알려져 있다. 최근 많은 연구들이 수계 내에서 세슘의 제거효율이 높은 흡착제를 개발하는데 집중하고 있다. 본 연구에서는 대나무 활성탄을 흡착제로 사용하여 수계 내에 존재하는 세슘을 효과적으로 제거하는 실내실험을 실시하였다. 수용액으로부터 대나무 활성탄의 세슘 제거효율을 측정하고, 최적의 세슘 제거능을 가지는 흡착 조건을 도출하고자 다양한 조건에서 흡착 배치실험을 수행하였다. 국내에서 유통되고 있는 5 종류의 대나무 활성탄의 표면 특성을 SEM-EDS와 XRD 분석으로 규명하였으며, 이 중에서 비표면적이 큰 3 종류의 대나무 활성탄을 대상으로 세슘 제거 배치실험을 실시하였다. 다양한 초기 세슘 농도를 가지는 인공수(0.01~10 mg/L 범위)를 대상으로 대나무 활성탄에 의한 수용액 내 세슘 제거량을 측정하여 제거효율을 계산하였고, 두 종류의 흡착 등온식들을 흡착 배치실험 결과에 대응시켜 흡착 상수값을 결정함으로서, 대나무 활성탄의 세슘 흡착 특성을 규명하였다. FE-SEM 분석 결과, 대나무 활성탄은 표면이 다수의 기공을 포함하는 대나무의 섬유질 조직을 그대로 유지하는 입자들로 구성되어, 이들 섬유질 조직 내 다양한 형태의 기공들과 엽상조직 표면들이 주요 세슘 흡착공간인 것으로 밝혀졌다. 흡착 배치실험 결과, C type 대나무 활성탄의 세슘 제거효율이 가장 높았는데, 특히 수용액의 세슘 초기 농도가 1.0 mg/L 이하인 경우에도 75 % 이상(최고 82 %)을 나타내어, 원전사고 등에 의해 오염된 현장 지하수나 지표수(해수 포함)의 세슘농도가 대부분 1.0 mg/L 이하임을 고려하면, 실제 오염수 정화 가능성이 높을 것으로 밝혀졌다. 수용액의 온도는 $5-15^{\circ}C$ 범위, pH는 3-11 범위에서 높은 세슘 제거효율이 일정하게 유지되는 것으로 나타나 다양한 오염수에 적용할 수 있을 것으로 판단되었다. 흡착 배치실험 결과는 Langmuir 흡착모델과 유사하였으며, C type 대나무 활성탄의 최대흡착농도($q_m:mg/g$)값은 63.4 mg/g으로 기존의 상용화된 흡착제 값보다 높았고, 수용액의 초기 세슘 농도가 1.0 mg/L이하인 경우 표면흡착률(surface coverage) 값도 낮게 유지되어, 적은 양의 세슘으로 오염된 수계를 효과적으로 정화할 수 있음을 입증하였다.

• 한국수산과학회지
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• 제3권4호
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• pp.233-250
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• 1970

감성들의 난과 부화자어의 특성 및 활력에 대카여 관찰한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 감성돔의 완숙난은 한개의 유구를 가진 투명하고 구형인 분리부성난이며, 난경은 $0.81\~0.96mm$의 범위이며 유구경은 $0.20\~0.23mm$이다. 2) 감성돔의 수정난은 애정후 3시간 50분만에 부화하고, 부화자어의 크기는 전장이 1.57mm이며, 특히 부화직후의 난황상에는 한점의 색소세포도 존재하지 않는다. 3) 감성돔의 친어별 완숙난의 크기는 대소 2형으로 구분되는데, 소형난의 경우 난경은 최소 0.811mm, 최대 0.873mm이고, 대형난에 있어서는 최소 0.874mm 최대 0.963mm이다. 4) 감성돔의 부화율은 대형난이 $78.63\~95.19\%$, 소형난이 $68.84\~74.80\%$이며, 대형난의 경우가 성적이 좋았다. 따라서 전체 수정난의 평균 부화율은 $79.80\%$였다. 5) 감성돔의 부화에 필요한 부화적온은 $20\~26^{\circ}C$의 범위이며, 고수온에 있어서의 부화가능한계온도는 $26.71\~28.56^{\circ}C$ 전후이다. 6) 감성돔의 부화자어의 전장은 난경과는 병행관계를 이루지 않고, 대형자어는 $1.976\~2.225mm$의 범위이며, 소형자어는 $1.526\~1.90mm$의 범위에 있다. 7) 감성돔의 부화자어의 난황경은 $0.878\~0.979mm$의 범위이다. 8) 감성돔의 부화자어의 초기생잔율은 무투이상태에서 5일간을 기준으로 볼 때 최소 $13.71\%$, 최대 $79\%$로 평균초기생잔율 $48.3\%$였다. 9) 이상과 같은 감성동의 부화자어의 생물학적 특성 및 활력으로 볼 때 인공종자의 대량생산의 가능성은 충분히 있다고 사료되지만 기초이료를 위주로 한 사육실험의 결과등이 보충되어야 할 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.107-120
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• 2014

본 연구에서는 사회연결망분석기법 중 하나인 구조적 공백 분석 결과를 이용하여 추천과정에 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 반영할 수 있는 협업필터링 기반의 추천시스템을 제안한다. 협업필터링은 추천기술 중 가장 많이 활용되고 있지만 전통적으로 확장성과 희박성 등의 문제점뿐 만 아니라 사용자-상품 매트릭스의 선호도만을 이용하여 추천을 함으로써 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 추천과정에 반영하지 못한다는 한계점이 있다. 본 연구에서 제안하는 추천시스템은 사회연결망분석에서 중심성 분석과 함께 연결망 내의 주요개체를 탐지할 수 있는 구조적 공백 분석을 이용하여 연결망 내의 대표 사용자들을 추출한 후 이들을 중심으로 군집을 형성한 후 각 군집색인 협업필터링을 수행하는 과정을 통해 전통적인 협업필터링에서 반영하지 못했던 정성적, 감성적 정보를 반영한다. 한편, 군집색인 협업필터링을 수행함으로써 추천의 효율성을 높일 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 실제 사용자들의 상품에 대한 선호도 평가점수와 사용자들의 사회연결망 정보를 수집하여 실험을 수행하고 전통적인 협업필터링과 다양한 형태의 협업필터링과의 추천성과 비교를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 확인한다. 비교모형으로는 전통적인 협업필터링, 임의 군집색인 기반 협업필터링, k평균 군집색인 기반 협업필터링을 이용한 추천시스템이며, 실험 결과, 제안한 모형이 다른 비교모형에 비해 추천성과의 정확도가 가장 우수하였다. 추천성과의 차이에 대한 통계적 유의성 검정 결과, 제안 모형은 전통적인 협업필터링 기반의 추천시스템과는 통계적으로 유의한 성과 차이가 없었으나, 다른 두 모형에 대해서는 통계적으로 유의한 성과의 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제20권3호
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• pp.119-130
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• 2015

동해 해양자료동화시스템(DA-ESROM; Kim et al., 2009)을 이용하여 Argo 관측망이 해양 분석장에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 본 연구에서는 2009년을 연구기간으로 하여 수온 프로파일, 해수면 온도, 그리고 해수면 고도 자료를 동화하여 분석장을 생산하고(Exp. AllDa), 이를 Argo 수온 자료를 제외한 실험(Exp. NoArgo) 결과와 비교하였다. 동해 수온 프로파일 관측자료와 두 실험결과와의 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)를 살펴본 결과, Exp. AllDa의 결과에서 Exp. NoArgo에 비해 표층 이하부터 전반적으로 낮은 RMSE가 나타났고, 특히 수심 약 100 m 부근에서 약 $0.5^{\circ}C$의 RMSE 차이(Exp. AllDa - Exp. NoArgo)를 보이는 등 아표층 부근에서 Argo 수온 자료동화의 영향이 큰 결과를 보였다. 자료동화 과정에 독립적인 표류부이 관측자료와의 비교를 통해, Argo 수온 자료의 동화로 표층해류 정확도가 전반적으로 개선되는 것을 확인하였고, 특히 동해 중남부에서 상대적으로 장기 표류한 부이의 궤적을 따라 RMSE가 약 2.0~6.0 cm/s 정도 낮아졌다. 반면, 표층수온에 대해서는 Argo 수온자료의 동화효과는 약한 것으로 나타났고, 매일 동화되는 해수면 온도 자료의 영향이 지배적인 것으로 판단된다. 또한, 동해 해양자료동화시스템(DA-ESROM)은 일주일 간격으로 해수면 고도자료를 동화하지만, Argo 수온자료가 동화되지 않으면서 나타나는 해수면 고도 변화를 완전히 보정하지 못하는 것으로 나타났다. 실험결과, Argo 수온자료의 동화는 특히 야마토 분지 남서쪽의 시계방향 순환 등 동해 중남부 해역에서의 해수면 고도 재현성을 향상시키는데 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.423-433
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• 2019

서남해에서 해상풍력구조물의 건설에 따른 해저지형변화를 예측하기 위하여, 조석, 조류, 부유사 그리고 해저질 등에 대한 현장조사를 수행하였고, 이들 자료를 수치실험에 활용될 수 있도록 하였다. 수치실험에서 표사량 산정은 관련 상수를 시행착오적으로 변화시켜 관측된 부유사농도에 대해 계산치의 오차가 적당할 때에 경험상수들을 결정하는 방법을 사용하였는데, 어떤 농도분포인자가 0.1 그리고 부유사 평형농도 공식의 비례상수가 0.05일 때, 관측치와 계산치가 합리적으로 유사하였다. 부유사농도에 관한 개경계조건은 관측된 부유사농도에 대해 남동측 경계점에서 11.0배, 남서측 경계점에서 0.5배, 서북측 경계점에서 1.0배, 북서측 경계점에서 1.0배 그리고 북동측 경계점에서 1.0배이었을 때, 개경계와 서로 인접한 계산영역 내의 수심변화 계산결과가 단속적이지 않고 매끄럽게 나타났다. 그리고 연간침식퇴적량은 해상풍력 구조물의 건설전후에 대하여 그 변화가 ± 1 cm 이상 발생하는 해역은 거의 나타나지 않았는데, 사용된 대격자 수치모형은 세굴과 같은 국지적 현상을 재현할 수 없고, 해상풍력 하부구조물이 직경 1 m 정도의 자켓타입의 투과식이어서 이들에 의하여 ± 2 cm/s 이상의 유의미한 유속변화역이 거의 나타나지 않았기 때문에, 해저지형변화가 미미한 것은 당연한 결과인 것으로 판단되었다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.53-65
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• 2019

영상 기반의 보안 시스템의 증가함에 따라 각 용도마다 다른 다양한 객체들에 대한 처리들이 중요해지고 있다. 객체 추적은 객체 인식, 검출과 같은 작업들과 함께 필수적인 작업으로 다뤄진다. 이 객체 추적을 달성하기 위해서 다양한 머신러닝이 적용될 수 있다. 성공적인 분류기로써 전체 에러율 최소화(total-error-rate minimization) 기반의 방법론이 사용될 수 있다. 이 전체 에러율 최소화 기반의 방법론은 오프라인 학습을 기반으로 하고 있다. 객체 추적은 실시간으로 처리하며 갱신해야하는 것이 필수적이므로 온라인 학습(online learning)을 기반으로 하는 것이 적합하다. 온라인 전체 에러율 최소화 방법론이 개발되었지만 점근적으로 재가중되는(approximately reweighted) 작업이 포함되어 에러를 누적시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확하게 재가중되는(exactly reweighted) 방법론을 제안하면서 온라인 전체 에러율 최소화가 달성되었다. 이 제안된 온라인 학습 방법론을 객체 추적에 적용하여 총 8개의 데이터베이스에서 다른 추적 방법론들 보다 좋은 성능이 달성되었다.