• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.685-690
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• 2008

수치해석적으로 열교환기의 열성능 평가를 하기 위하여는 온도, 압력, 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 열역학적 성질들의 수치값을 필요로 한다. 그러나 열역학적 성질들 사이의 관계를 나타내는 증기표나 선도를 수치 해석에 직접적으로 이용할 수는 없기 때문에 모델링하여야 한다. 본 연구에서는 2차 스플라인 보간법과 비교함으로써, 물의 과열증기 모델링에 신경회로망의 적용 가능성을 검토하였다. 신경회로망은 온도와 압력 2개의 노드로 구성된 입력층, 각각 15개와 25개의 노드로 구성된 2개의 은닉층, 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등 3개의 노드로 구성된 출력층으로 이루어 진다. 스플라인 보간법에는 2차 다항식을 사용하였다. 소구간으로 구성된 스플라인 보간법과 비교하여 신경회로망은 훨씬 더 많은 데이터에 대하여 작은 백분율 오차를 보여 주었으며, 이 결과로부터 신경회로망이 과열증기의 열역학적 성질들을 모델링하는데 아주 강력한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.71-78
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• 2019

본 논문은 국내외 디지털 문화 활성화 정책을 4가지 유형으로 나누었다. 또한 각 정책의 대표적인 프로젝트를 설명하고 한계를 분석하였다. 마지막으로 이러한 한계점들을 극복 할 수 있는 솔루션을 제안하였다. 최근 5G 네트워크 기술, 증강현실 및 가상현실 기술의 발달로 인한 일상 생활의 변화는 문화유산의 보존 및 활용 방식에 많은 변화를 가져 왔다. 특히, 디지털 기술은 문화유산의 디지털화, 디지털 데이터의 저장 및 관리, 문화유산의 디지털 복원, 시공간 및 다감각 체험을 가능하게 하였다. 이 연구는 국내 및 국제 디지털 유산 정책을 디지털 인프라 구축, 공유 및 커뮤니케이션 플랫폼 구축, 홍보 및 시범 콘텐츠 제작 지원 정책으로 나누었다. 이 연구는 디지털 유산 정책을 분류하고 디지털 유산 정책 동향 설명하고 개선점을 제안하는데 기여한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권5호
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• pp.567-585
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• 2019

In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.177-177
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• 2017

최근 ADCP 등 첨단장비를 활용한 유량 및 하상측정, 각종 하천기본계획 수립 시 확보되는 횡단측정 자료, 식생 및 서식처 등 하천환경과 생태자료, 드론 등을 활용한 영상자료 등 방대한 하천 정보가 확보되고 있으며, 다기능보 등 다양한 하천구조물 및 친수구역이 증가하는 등 이전과 비교하여 괄목할만한 수준으로 정보의 양이 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 하천정보를 체계적으로 저장, 관리, 공유하기 위하여 표준화된 데이터 모델(Data Model)의 수립이 필요하다. 하천 정보의 경우 하천 시설물, 하천 단면측량 자료, 하천 시계열 측정 자료 등이 특정 하천을 중심으로 관리되는 반면, 기존 데이터 모델 연구에서는 특정 주제도에 기반하여 하천 정보가 레이어 형식으로 제공되어 상호 연계되지 않아 하천 정보의 효율적 관리측면에서 적합하지 않았다. 또한 신규 정보를 추가 시 기존 데이터 모델의 과다한 수정이 필요하고, 기존의 데이터 모델의 경우 표준화되지 않아 활용성이 매우 낮고, 유역중심으로 구성되어 특정 조건에 해당되는 하천 정보 검색이 어려운 단점이 존재하였다. 본 연구에서는 기존의 주제도 및 레이어 형식으로 구성되어 있던 데이터 모델 형식에서 벗어나 하천흐름선을 기준으로 데이터모델을 구축하는 방안을 제시하였으며, 하천흐름선과 하천 시설물, 단면 측량 자료, 계측 자료를 순차적으로 수용하고, 기존에 존재하지 않던 하천 정보의 추가 시 기존 데이터 모델의 형식을 수정하지 않고 유연하게 대응할 수 있는 관계형 데이터 모델을 구상하였다. 또한, 하천과 유역의 논리적 저장방안 고려하여 한 개의 하천을 다수의 세그먼트(Reach)로 구분하여 코드(Reach Code)를 부여하는 방안을 제시하였으며, 구상한 데이터모델을 통하여 국가하천과 지방하천 등 유역의 다양성을 포함하는 한강권역의 섬강유역을 시범하천으로 구축하였다. 제시된 하천 정보 데이터 모델을 활용하여 DB를 구축한다면 하천망을 기준으로 하천 정보가 저장되고, 기존의 유역단위의 하천 정보 제공 방식에서 하천과 유역을 모두 포함하여 검색 가능한 시스템을 구축하여 하천 정보의 관리와 제공이 수월해질 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.917-926
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• 2019

현재 군 지휘통제를 위한 통신용도로 전술정보통신망 TICN이 개발되어 양산 및 보급중이나, 3.5세대 이동통신기술인 WiBro를 기반으로 하고 있어 실제 운용상황에서 기술적 한계가 드러나고 있다. 이에 따라 통신 가시선 확보 어려움 및 신속한 통신망 구성 제한과 같은 기술적 한계를 극복하기 위한 대안으로 드론형 기지국 플랫폼이 주목받고 있다. 본 연구에서는 밀리미터파 대역 중 셀룰러 통신용도로 가장 적합하다고 판단되는 28GHz 대역에서 드론형 기지국 운용을 구현한 시뮬레이션 성능평가를 수행하였다. 구체적으로는 다중 셀 토폴로지 상에서 주파수 재사용 및 스케줄링과 같은 무선자원 운용방안에 따른 기지국 전송률 및 단말 간 전송률 공정성의 변화양상을 분석하였고, 이를 통해 드론형 기지국 운용에 대한 통찰을 제공하고자 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.653-656
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• 2009

현재 초고속 통신망의 발전과 하드웨어의 발전으로 인하여 많은 멀티미디어 콘텐츠들이 인터넷상에서 아주 빠른 속도로 퍼지고 있다. 이러한 환경 때문에 멀티미디어 콘텐츠 제작 환경이 발전하고 있으며, 멀티미디어 콘텐츠들이 늘어나고 있다. 그러나 수많은 음성, 화상, 텍스트등과 같은 멀티미디어 콘텐츠의 시간과 공간적 동기화의 문제가 발생하기 시작하였다. 그래서 이러한 문제점을 해결하기 위하여 W3C(World Wide Web Consortium) 에서는 다양한 멀티미디어 콘텐츠의 표현을 구성할 수 있는 XML(Extensible Markup Language)에 기반을 둔 SMIL(Synchronized Multimedia Integration Language)이 표준으로 제안되었다. SMIL은 일련의 개별적 멀티미디어 객체를 시간과 공간적으로 동기화된 멀티미디어 표현으로 통합 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 다양한 멀티미디어 콘텐츠의 시간과 공간적인 동기화 하고, 통합하여 표현할 수 있도록 SMIL 저작 시스템을 설계 및 구현 하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.85-95
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• 2016

현대 무기체계의 복잡체계화로 인해 국방은 M&S와 T&E가 중요시되고 있으며, 한정적인 자원을 효율적으로 운용하여 시간 및 비용을 절감할 수 있는 연구를 지속적으로 진행하고 있다. 기존연구에서는 프로세스 기반 모델링을 이용한 성능평가 시스템 개발이 진행되고 있지만 성능평가에 합당한 무기체계의 기능을 선정하는데 있어, 객관적 근거나 과학적 방법 이 부족하기 때문에, 같은 기종이라도 상황에 적합한 기능을 선정하기 어렵다. 또한 사용자의 요구사항을 체계적으로 반영할 수 없으며, 다양한 평가요소의 상호작용을 고려하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 성능평가 시뮬레이션에서 사용되는 평가객체 선정 시, 객체 선정기준과 사용자의 요구사항 및 현실적 상황을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 먼저, 다 기준 의사결정 방법인 ANP기법을 이용하여 객체를 선정하고, 연구결과를 바탕으로 프로그래밍 언어(C#)를 이용한 의사결정 지원시스템을 구현하였다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제31권4호
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• pp.559-569
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• 2021

As one of the major types of lung cancer, non-small cell lung cancer (NSCLC) accounts for the majority of cancer-related deaths worldwide. Treatments for NSCLC includes surgery, chemotherapy, and targeted therapy. Among the targeted therapies, resistance to inhibitors of the epidermal growth factor receptor (EGFR) is common and remains a problem to be solved. MET (hepatocyte growth factor receptor) amplification is one of the major causes of EGFR-tyrosine kinase inhibitor (TKI) resistance. Therefore, there exists a need to find new and more efficacious therapies. Deoxypodophyllotoxin (DPT) extracted from Anthriscus sylvestris roots exhibits various pharmacological activities including anti-inflammation and anti-cancer effects. In this study we sought to determine the anti-cancer effects of DPT on HCC827GR cells, which are resistant to gefitinib (EGFR-TKI) due to regulation of EGFR and MET and their related signaling pathways. To identify the direct binding of DPT to EGFR and MET, we performed pull-down, ATP-binding, and kinase assays. DPT exhibited competitive binding with ATP against the network kinases EGFR and MET and reduced their activities. Also, DPT suppressed the expression of p-EGFR and p-MET as well as their downstreat proteins p-ErbB3, p-AKT, and p-ERK. The treatment of HCC827GR cells with DPT induced high ROS generation that led to endoplasmic-reticulum stress. Accordingly, loss of mitochondrial membrane potential and apoptosis by multi-caspase activation were observed. In conclusion, these results demonstrate the apoptotic effects of DPT on HCC827GR cells and signify the potential of DPT to serve as an adjuvant anti-cancer drug by simultaneously inhibiting EGFR and MET.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.1489-1497
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• 2018

웹 애플리케이션 서비스의 종류가 다양해짐과 동시에 사이버 위협이 급증하여 침입탐지에 대한 연구가 계속되고 있다. 기존의 단일 방어체계에서 다단계 보안으로 진행됨에 따라 대량의 보안이벤트 연관성을 분석하여 명확한 침입에 대해 대응하고 있다. 그러나 대상시스템의 OS, 서비스, 웹 애플리케이션 종류 및 버전을 실시간으로 점검하기 어려운 측면이 있고, 네트워크 기반의 보안장비에서 발생하는 침입탐지 이벤트만으로는 대상지의 취약여부와 공격의 성공여부를 확인 할 수 없는 문제점과 연관성 분석이 되지 않은 위협의 사각지대가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 침입탐지이벤트의 유효성을 검증하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 공격에 상응하는 대상시스템의 반응을 사상(mapping)하여 응답트래픽을 추출하고, TF-IDF를 통해 라인(line)기반으로 가중치를 환산하고 높은 수치부터 순차적으로 확인하여 대상시스템의 취약여부와 유효성이 높은 침입탐지이벤트를 검출하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.30-36
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• 2018

DataLake 프레임워크와 같은 단일 도메인 모델은 비즈니스 시스템의 규모 확장과 대량의 다양한 데이터들이 생성되는 빅데이터 환경, 그리고 데이터를 보다 스마트하게 처리하여 효율성 및 활용도를 높일 수 있는 방법으로 주목 받고 있다. 특히, 논리적인 단일 도메인 모델은 컴퓨팅 리소스의 유한함과 공유 경제에 의한 물리적으로 분할된 멀티 사이트의 데이터 처리를 위한 네트워크, 스토리지, 그리고 컴퓨팅 자원의 효율적 운영이 매우 중요하다. 기존의 Data Lake 프레임워크의 장점들을 기반으로 다양한 영역의 멀티 사이트들을 통합 및 데이터의 라이프 사이클을 관리하기 위한 DataLake 프레임워크의 Connected Data Architecture 개념과 기능들의 확장을 통한 다양한 응용 영역에 활용 가능한 CDA 기반 AI 서비스의 초안 설계 및 시나리오를 제안하고자 한다.