• 한국지리정보학회지
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• 제10권2호
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• pp.11-22
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• 2007

본 논문은 인구 중심점 개념을 이용하여 GIS 공간 모형에서 보다 정확한 수요 규모를 추정할 수 있는 방법을 제시하고자 하는 연구이다. 이를 위하여 본 연구에서는 면적 속성의 수요 데이터와 점형 속성의 인구 중심점(population centroid)의 개념을 활용하여 보다 정확한 수요 규모를 추정할 수 있는 방법을 제시하고 다양한 지역 및 공간 단위에도 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다. 이를 위하여 기존의 수요 데이터 이용 방법의 한계와 제한점을 보완하고 보다 정확한 수요 규모의 추정을 위해서 주택 유형별 가중치 기반의 인구 중심점 추정 방법을 제시하였다. 추출된 인구 중심점을 기반으로 각 수요점의 위치와 수요 규모를 추정하고 인구 중심점과 수요 지점간의 거리 측정 방법을 통하여 실제 GIS 공간모형의 적용 가능성을 살펴 보았다. 이를 위하여 입지-배분 공간 모형을 사례로 시설물 입지를 위한 기본적인 수요 규모와 서비스 배분을 위한 GIS 공간 모형의 적용 가능성을 확인하였다.

• Applied Microscopy
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• 제36권1호
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• pp.7-16
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• 2006

가속전압 1.3MV의 초고전압투과전자현미경의 원격제어 시스템을 개발하였다. 초고전압투과전자현미경의 운영을 위한 필수적인 기능, 즉 stage조정, 시편의 tilting, TV카메라 선택과 영상 저장 등을 원격 운영시스템에 그대로 적용하였다. 특히 이 시스템은 간단한 웹 접속만으로 goniometer를 완벽하고 정밀하게 제어할 수 있으며 고해상도 디지털카메라를 제어할 수 있는 특징을 가지고 있다. 일체의 현미경 제어 신호 및 교신은 글로리아드 망을 통하여 이루어지도록 하였다. 이는 HVEM원격 운영시스템을 이용하여 국내는 물론 국제적인 공동 연구를 수행할 수 있는 가상 실험실 구축을 실현할 수 있음을 시사한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.86-100
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• 2015

클라우드 컴퓨팅은 IT 관련된 기능들이 서비스 형태로 제공되는 컴퓨팅 스타일이다. 사용자들은 전문 지식이 없거나 제어할 줄 몰라도 인터넷으로부터 서비스를 이용할 수 있다. 정보가 인터넷 상의 서버에 영구적으로 저장되고 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 휴대용 기기 등과 같은 클라이언트에는 일시적으로 보관된다. 이러한 클라우드 컴퓨팅에서 소프트웨어와 데이터는 서버에 저장된다. 클라우드 컴퓨팅은 웹 2.0, SaaS(software as a service)와 같이 최근 잘 알려진 기술 경향들과 연관성을 가지는 일반화된 개념이다. 이들 개념들의 공통점은 사용자들의 컴퓨팅 요구를 만족시키기 위해 인터넷을 이용한다는 사실이다. 이는 단순히 서버 등의 자원을 제공해 주면서 사용자가 디바이스에 제약없이 데이터에 접근할 수 있도록 해준다. 개인적인 용도의 파일을 저장하고 이를 여러 디바이스에서 공유하는 클라우드 서비스가 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 Dropbox와 OAuth, PACloud를 통해 이와 같은 서비스를 구현할 수 있다. 또한 스레드 폴링을 이용하여 서버에 들어오는 여러 태스크들을 적절하게 처리할 수 있는 구현 기술을 제시하였다. 아울러 구현 기술을 설명하기 위해 소프트웨어 공학적인 여러 다이어그램을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권9호
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• pp.217-224
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• 2019

최근 가정, 교통, 의료, 전력망 등 우리 생활과 밀접한 연관을 가진 여러 분야에서 IoT(Internet of Things) 센서 장치를 활용해 데이터를 수집하는 센서 네트워크를 구축하고 활용하고 있다. 이러한 센서 네트워크에서 센싱 데이터 조작은 재산 상, 안전 상의 심각한 위협이 될 수 있다. 따라서 외부 공격자가 센싱 데이터를 조작하지 못하도록 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 외부 공격자에 의해 조작된 센싱 데이터를 효과적으로 제거하기 위해 데이터 난독화와 변화량 분석을 활용한 IoT 센싱 데이터 유효성 검증 기법을 제안한다. IoT 센서 장치는 난독화 함수에 따라 센싱 데이터를 변조하여 사용자에게 전송하고, 사용자는 전송받은 값을 원래의 값으로 되돌려 사용한다. 적절한 난독화를 거치지 않은 거짓 데이터는 유효 데이터와 다른 변화 양상을 보이고, 변화량 분석을 통해 거짓 데이터를 탐지할 수 있다. 성능 분석을 위해 데이터 유효성 검증 성능 및 검증 소요시간을 측정하였다. 그 결과, 기존 기법에 비해 최대 1.45배 거짓 데이터 차단율을 향상시키고, 0.1~002.0% 수준의 오검출률을 보였다. 또한 저전력, 저성능 IoT 센서 장치에서 검증 소요시간을 측정 결과, 데이터량 증가에 따라 2.5969초까지 증가되는 RSA 암호화 기법에 비해 제안 기법은 0.0003초로 높은 검증 효율을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.857-868
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• 2018

특정 지점에서 대기 에어러솔의 미세물리적 특성과 시공간적 분포는 에어로솔 입자의 광학특성을 파악하기 위한 중요한 변수이다. 이러한 에어러솔의 광학특성값에 대한 정확한 산출은 복사전달 모의 과정에서 정확한 값을 제공함으로 중요한 역할을 가지게 된다. 따라서 본 연구는 사용자가 요구하는 시공간적 조건에서 정확한 에어로솔 모델을 산출하기 위한 방법으로서 재분석 자료와 광학 특성 데이터 베이스를 이용한 시너지 에어로솔 모델을 산출하는 방법을 제시하였다. 제안된 시너지 에어로솔 모델은 에어로솔의 주요 성분별 광학두께(Aerosol Optical Depth; AOD)값에 의하여 가중치가 적용된 혼합 에어러솔 형태의 광학 모델을 산출하기 위함이며, $40{\mu}m$까지의 파장영역에서 광학특성값을 제공한다. 주요 에어로솔 이벤트 사례에 대하여, 시너지적 에어러솔 모델(Synergy Aerosol Model; SAM)은 기존의 복사전달 모델에서 사용되고 있는 표준 에어러솔 모델과는 차별적인 결과를 보여주었으며, 지상관측 Aerosol Robotic Network(AERONET) inversion 산출물과의 비교를 통하여 오차범위 내의 정량적인 결과를 가지고 있는 것을 보였다. 따라서, 복사전달 모의에 있어 시너지 에어로솔 모델의 사용은 실제 대기 중 에어러솔에 의한 영향을 정량적으로 평가하는데 도움을 줄 수 있을 것이며, 개선된 복사 모의 결과를 얻을 수 있을 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권5호
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• pp.47-63
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• 2021

최근 디지털 트윈 관점의 3차원 지하공간 지도의 수요 및 유관분야의 연계 활용 요구가 증대되고 있다. 그러나 전국단위의 지반조사 자료의 방대함과 이를 활용함에 있어 공간적/추계학적 기법 적용의 불확실성으로 인해 신뢰도 높은 지역적 지반특성화 연구와 그에 따른 최적화 모델 제시에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울지역 3차원 지하공간의 공학적 지층분류를 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 기반의 최적 학습모델을 구축하였다. 먼저, 서울지역에 분포하는 시추공별 층상구조 및 3차원 공간좌표를 표준화 서식에 따라 지반정보 데이터베이스로 구축하고 기계학습을 위한 결측치 보정, 정규화 등의 데이터 전처리를 하였다. MLP 모델의 파라미터 최적화와 정밀도 및 정확도 관련 모델 성능 평가를 통해 최적의 피팅 모델을 설계하였다. 이후 3차원 지반 공간레이어 구축을 위한 수치표고모델 기반 격자망을 구성하고, 단위격자별 MLP기반 예측모델 적용을 통한 층상구조를 결정하고 이를 가시화하였다. 구축된 3차원 지반모델은 범용적인 지구통계학적 공간보간 기법의 적용 결과 및 지질도의 표토층 성상과 비교하여 그 성능을 평가하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1211-1222
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• 2022

상수도 관망 운영 단계에서 비정상상황은 필연적으로 발생하며, 이때 밸브를 이용한 구역의 격리가 필요하다. 밸브를 이용한 구역 격리 시 흐름 경로와 유향, 유속의 변화와 같은 수리적 변화로 인해 수리적 피해는 불가피하며, 대부분의 기존 연구들은 수리적 피해를 최소화할 수 있도록 밸브의 위치를 결정하여 왔다. 다만, 수리적 변화는 예지치 못한 수질 사고를 유발할 수 있기에, 격리 시 수질 사고 발생 여부를 미리 판단할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 밸브 위치에 따른 예지치 못한 수질 문제를 예방할 수 있는 밸브 설계 방안을 제안한다. 이를 위한 격리 전후의 관로별 흐름 특성 변화율을 정량화하는 유향 변경률 인자(Flow Direction Change Ratio, FDCR)와 신뢰도(reliability)를 고려한 최적 설계 방법론을 제안하였으며, 해당 모형을 가상 상수도 관망에 적용하여 FDCR 고려 유무에 따른 설계안을 비교하였다. 설계 결과 FDCR을 고려한 경우 기존 설계안 대비 유향 변동이 없는 것을 확인하였으며, 세그먼트 격리에 따른 절점별 압력과 관별 유속의 평균과 변동성을 확인한 결과 기존 설계안 대비 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 또한 설계안 비교를 위해 그래프 이론 기반 인자인 수리학적 거리 인자(Hydrualic Geodesic Index, HGI)를 활용하였으며, HGI가 높은 설계안이 유향 변동성이 낮은 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 수질 사고를 고려한 밸브 시스템의 설계 및 운영에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.246-246
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• 2021

본 연구는 강우 발생시 유량을 추정하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 선행연구의 모형 개발방법론에서 벗어나 딥러닝 알고리즘 중 하나인 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 유량을 추정하였다. 합성곱 신경망은 일반적으로 분류 문제 (classification)을 해결하기 위한 목적으로 개발되었기 때문에 불특정 연속변수인 유량을 모의하기에는 적합하지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 합성곱 신경망의 완전 연결층 (Fully connected layer)를 개선하여 연속변수를 모의할 수 있도록 개선하였다. 대부분 합성곱 신경망은 RGB (red, green, blue) 사진 (photograph)을 이용하여 해당 사진이 나타내는 것을 예측하는 목적으로 사용하지만, 본 연구의 경우 일반 RGB 사진을 이용하여 유출량을 예측하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는 수문학적 이미지는 입력자료로 활용했다. 합성곱 신경망의 구조는 Convolution Layer와 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 이후 Flatten Layer, 2개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 다시 1개의 Dense Layer가 이어지는 구조로 설계하였다. 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 분류모형에 이용되는 softmax 또는 sigmoid 함수를 대신하여 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 이와 함께 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)를 이용하였으며, 모형의 학습 평가 및 검정을 판단하기 위해 MSE 및 MAE를 사용했다. 또한, 모형평가는 NSE와 RMSE를 이용하였다. 그 결과, 모형의 학습 평가에 대한 MSE는 11.629.8 m3/s에서 118.6 m3/s로, MAE는 25.4 m3/s에서 4.7 m3/s로 감소하였으며, 모형의 검정에 대한 MSE는 1,997.9 m3/s에서 527.9 m3/s로, MAE는 21.5 m3/s에서 9.4 m3/s로 감소한 것으로 나타났다. 또한, 모형평가를 위한 NSE는 0.7, RMSE는 27.0 m3/s로 나타나, 본 연구의 모형은 양호(moderate)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구를 통해 제시된 방법론에 기반을 두어 CNN 모형 구조의 확장과 수문학적 이미지의 개선 또는 새로운 이미지 개발 등을 추진할 경우 모형의 예측 성능이 향상될 수 있는 여지가 있으며, 원격탐사 분야나, 위성 영상을 이용한 전 지구적 또는 광역 단위의 실시간 유량 모의 분야 등으로의 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.582-583
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• 2021

태양광, 풍력 등 신재생 에너지 생산이 다양해지면서 생산과 소비를 동시에 할 수 있는 마이크로그리드 시스템이 소개되었지만 국내에서는 아직까지 자동화된 전력거래 기술 도입이 필요하고 생산 및 중계인의 보호할 장치가 필요하다. 일반적으로 여름에는 태양광을 통한 전력 가격 하락이 예상되어 생산자 보호가 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 환경에서 블록체인(Blockchain)을 활용한 사용자 간 투명하고 안전한 선물 전력거래 시스템을 제안한다. 선물이란 간단히 말해서 고정된 가격과 미리 정해진 선물 가격에 구매자가 전력을 사는 의무를 가지거나 판매자가 전력을 팔아야 하는 의무를 갖게 되는 계약이다. 본 시스템은 블록체인 네트워크 내에서 신뢰할 수 있는 실행코드인 스마트 컨트랙트(Smart Contract)를 이용하여 사용자의 개입 없이 자동화된 동작으로 선물 가격을 검색하고 전력 거래를 체결하는 선물 거래 알고리즘을 제안한다. 만일 전력 생산자가 생산계획 시에 최대 생산 시기(하지)의 가격이 하락할 가능성이 있다고 생각이 되면 선물시장에서 선물을 먼저 팔아 놓고 최대 생산 시기(하지)에 선물을 되사서 이익을 내어 현물시장에서의 손실을 보전할 수 있다. 또 중계업자는 판매계약 체결 시에 전력 가격이 상승될 우려가 있으면 선물시장에서 먼저 선물을 매입하고 판매계약 이행 시 선물을 청산하여 이익을 실현시켜 현물시장에서의 손실을 보전할 수 있게 된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.584-585
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• 2021

태양광, 풍력 등 신재생 에너지 생산이 다양해지면서 생산과 소비를 동시에 할 수 있는 마이크로그리드 시스템이 소개되었지만 국내에서는 아직까지 자동화된 전력거래 기술 도입이 필요하고 생산 및 중계인의 보호할 장치가 필요하다. 일반적으로 여름에는 태양광을 통한 전력 가격 하락이 예상되어 생산자 보호가 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 환경에서 블록체인(Blockchain)을 활용한 사용자 간 투명하고 안전한 선물 전력거래 시스템을 제안한다. 선물이란 간단히 말해서 고정된 가격과 미리 정해진 선물 가격에 구매자가 전력을 사는 의무를 가지거나 판매자가 전력을 팔아야 하는 의무를 갖게 되는 계약이다. 본 시스템은 블록체인 네트워크 내에서 신뢰할 수 있는 실행코드인 스마트 컨트랙트(Smart Contract)를 이용하여 사용자의 개입 없이 자동화된 동작으로 선물 가격을 검색하고 전력 거래를 체결하는 선물 거래 알고리즘을 제안한다. 만일 전력 생산자가 생산계획 시에 최대 생산 시기(하지)의 가격이 하락할 가능성이 있다고 생각이 되면 선물시장에서 선물을 먼저 팔아 놓고 최대 생산 시기(하지)에 선물을 되사서 이익을 내어 현물시장에서의 손실을 보전할 수 있다. 또 중계업자는 판매계약 체결 시에 전력 가격이 상승될 우려가 있으면 선물시장에서 먼저 선물을 매입하고 판매계약 이행 시 선물을 청산하여 이익을 실현시켜 현물시장에서의 손실을 보전할 수 있게 된다.