• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권4호
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• pp.250-258
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• 2022

The emerging scope of the Internet-of-Things (IoT) has piqued the interest of industry and academia in recent times. Therefore, security becomes the main issue to prevent the possibility of cyberattacks. Jamming attacks are threads that can affect performance and cause significant problems for IoT device. This study explores a smart jamming attack (coalition attack) in which the attackers were previously a part of the legitimate network and are now back to attack it based on the gained knowledge. These attackers regroup into a coalition and begin exchanging information about the legitimate network to launch attacks based on the gained knowledge. Our system enables jammer nodes to select the optimal transmission rates for attacks based on the attack probability table, which contains the most probable link transmission rate between nodes in the legitimate network. The table is updated constantly throughout the life cycle of the coalition. The simulation results show that a coalition of jammers can cause highly successful attacks.

• 한국환경과학회지
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• 제32권11호
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• pp.811-820
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• 2023

This study investigated the protective effects of shade nets on Abies koreana seedlings subjected to high temperature and luminosity stress, which are pertinent for plant survival in climate change scenarios. This study, conducted at Konkuk University, compared the growth, survival, and soil conditions of 3-year-old specimens across natural, greenhouse, and shaded settingsfrom July to September 2022. Our findings demonstrated that shade nets significantly enhanced seedling survival by moderating soil temperature and moisture. This is particularly evident in high-temperature conditions, where shade nets mitigate stress on seedlings and safeguard them from excessive sunlight exposure. Proper net installation height and location are crucial for optimal temperature and humidity control, suggesting broader applicability for various species and offering strategies to combat the ecological impacts of climate change.

• 한국표면공학회지
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• 제57권3호
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• pp.179-191
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• 2024

This study focuses on improving the photocatalytic degradation efficiency by synthesizing a TiO₂/WO₃ composite. Given the environmental significance of photocatalysis and the limitations posed by TiO₂'s large bandgap and high electron recombination rate, we explored doping, surface modification, and synthesis strategies. The composite was created using a ball mill process and heat treatment, analyzed with field emission scanning electron microscope, high resolution X-ray diffraction, Raman microscope, and UV-Vis/NIR spectrometer to examine its morphology, composition and absorbance. We found that incorporating WO₃ into the TiO₂ lattice forms a W_x-Ti_1-x-O₂ solution, with optimal WO₃ content reducing the band gap and enhancing sterilization efficiency by inhibiting the anatasese to rutile transition. This contributes to the field by offering a way to overcome TiO₂'s limitations and improve photocatalytic performance.

• 한국가시화정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.79-84
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• 2024

As microchips' degree of integration is getting higher, its cooling problem becomes important more than ever. One of the promising methods is using fractal microchannel heat sink by mimicking nature's Murray networks. However, most of the related works have been progressed only by numerical analysis. Perhaps such lack of direct experimental studies is due to the technical difficulty of the temperature and heat flux measurement in complex geometric channels. Here, we demonstrate the direct visualization of in situ temperature profile in a fractal microchannel heat sink. By using the temperature-sensitive fluorescent dye and a transparent Polydimethylsiloxane window, we can map temperature profiles in silicon-based fractal heat sinks with various fractal scale factors (a=1.5-3.5). Then, heat transfer rates and pressure drops under a fixed flow rate were estimated to optimize hydrodynamic and thermal characteristics. Through this experiment, we found out that the optimal factor is a=1.75, given that the differences in heat transfer among the devices are marginal when compared to the variances in pumping power. This work is expected to contribute to the development of high-performance, high-efficiency thermal management systems required in various industrial fields.

• 대한토목학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.39-55
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• 1992

본(本) 연구(硏究)에서는 트러스구조물(構造物)의 효율적(效率的)인 형상최적화(形狀最適化)를 위해서 3단계분할최적화(段階分割最適化) 기법(技法)을 유도(誘導)하였다. 3단계분할최적화(段階分割最適化) 기법(技法)을 적용(適用)하기 위하여 제(第)1단계(段階)에서 설계변수(設計變數)로 목적함수(目的函數)는 구조물(構造物)이 에너지를 최대(最大)로 흡수(吸收)할 수 있도록 변형(變形)에너지를 택하였으며 제약조건식(制約條件式)으로는 허용응력(許容應力), 좌굴응력(挫屈應力), 변위제약(變位制約) 및 다(多) 재하조건(載荷條件)을 고려(考慮)하여 최적화문제(最適化問題)를 형성(形成)하였다. 제(第) 2단계(段階)에서 설계변수(設計變數)는 부재단면적(部材斷面積)으로하여 목적함수(目的函數)는 구조물(構造物)의 중량(重量)이 최소(最小)가 되도록 중량함수(重量函數)를 택하였으며 제약조건식(制約條件式)으로는 제(第)1단계(段階)에서 얻은 최대변위(最大變位)를 대입(代入)한 평형조건식(平衡條件式) 및 다재하조건(多載荷條件)을 고려(考慮)하여 최적화문제(最適化問題)를 형성(形成)하였다. 제(第) 3단계(段階)에서는 조정변수(調整變數)를 절점좌표(節點座標)로 하고 목적함수(目的函數)로는 중량함수(重量函數)로 하여 최적화(最適化) 문제(問題)를 형성(形成)하였다. 이와같이 형성(形成)된 제(第)1, 제(第)2단계(段階)의 최적화(最適化) 문제(問題)는 선형계획문제(線形計劃問題)로 된다. 따라서 3단계(段階) 분할최적화(分割最適化) 기법(技法)은 최적화(最適化) 과정(過程)이 간편(簡便)하고 구조해석(構造解析) 및 감도분석(感度分析)을 위한 기법(技法)을 적용(適用)할 필요(必要)가 없으므로 최적화(最適化) 과정중(過程中) 구조해석(構造解析) 및 감도분석(感度分析)에 요구(要求)되는 시간(時間)을 줄일 수 있는 효율적(效率的)인 기법(技法)이었다. 제(第) 3단계(段階)에서는 절점좌표(節點座標)를 설계변수(設計變數)로 하므로서 무제약최적화문제(無制約最適化問題)로 형성(形成)되므로 최적화과정(最適化過程)이 용이(容易)하다. 또한 본(本) 연구(硏究)는 각(各) 단계(段階)에 각각(各各) 다른 최적화기준(最適化基準)을 사용함으로써 수염속도(收斂速度)를 향상(向上)시키고 있다. 본(本) 연구(硏究)의 기법(技法)을 4종(種)으 트러스 구조물(構造物)에 적용(適用)한 결과 트러스 구조물(構造物)의 형태(形態), 제약조건식(制約條件式)에 구애받지 않고 효율적(效率的)으로 최적해(最適解)에 수염(收斂)함과 동시(同時)에 타(他)의 연구(硏究)와 거의 동일(同一)한 연구결과(硏究結果)를 얻었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권11호
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• pp.1959-1975
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• 2011

Adaptive Bit Loading (ABL) in Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (MIMO-OFDM) is often used to achieve the desired Bit Error Rate (BER) performance in wireless systems. In this paper, we discuss some of the bit loading algorithms, compare them in terms of the BER performance, and present an effective and concise Adaptive Grouped Loading (AGL) algorithm. Furthermore, we propose a "weight factor" for loading algorithm to converge rapidly to the final solution for various data rate with variable Signal to Noise Ratio (SNR) gaps. In particular, we consider the bit loading in near optimal Singular Value Decomposition (SVD) based MIMO-OFDM system. While using SVD based system, the system requires perfect Channel State Information (CSI) of channel transfer function at the transmitter. This scenario of SVD based system is taken as an ideal case for the comparison of loading algorithms and to show the actual enhancement achievable by our AGL algorithm. Irrespective of the CSI requirement imposed by the mode of the system itself, ABL demands high level of feedback. Grouped Loading (GL) would reduce the feedback requirement depending upon the group size. However, this also leads to considerable degradation in BER performance. In our AGL algorithm, groups are formed with a number of consecutive sub-channels belonging to the same transmit antenna, with individual gains satisfying predefined criteria. Simulation results show that the proposed "weight factor" leads a loading algorithm to rapid convergence for various data rates with variable SNR gap values and AGL requires much lesser CSI compared to GL for the same BER performance.

• 한국음향학회지
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• 제32권5호
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• pp.408-414
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• 2013

능동소음제어에서 널리 사용되는 FxLMS 알고리즘은 비정상 잡음환경에서 불안정하게 동작하는 경우가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, Sun과 Akhtar는 FxLMS 알고리즘의 갱신 과정에서 기준신호를 수정하는 방법을 제안하였다. 그러나 이들의 방법은 임펄스 노이즈가 발생할 경우 만족스러운 안정성을 보여주지 못하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 확률추정과 영교차율을 이용하여 능동소음제어의 안정성과 성능을 개선하였다. 또한 최적의 파라미터 선정을 위하여 퍼지 추론을 사용하였다. 제안된 방법의 실험결과 비정상 잡음환경에서 기존의 방법에 비하여 우수한 안정성과 빠른 수렴속도를 보여줬다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.166-172
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• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.227-249
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• 2003

부도예측모형의 구축은 은행 등 금융기관이 신용평가시스템 혹은 심사역 의사결정지원시스템을 구축하는데 중요한 기반이 된다. 많은 선행연구들에서는 기업의 부도예측을 위하여 전통적으로 다변량 판별분석이나 로짓분석과 같은 통계기법이 많이 사용되었으나, 최근에는 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 인공신경망, 귀납적 학습방법 등 인공지능 기법이 부도예측분야에 많이 응용되고 있다. 일반적으로 인공신경망 기법을 응용한 부도예측모형에서는 기업의 재무정보 및 비재무 정보를 입력변수로 주고 기업의 부도여부를 출력변수로 설정하여 학습을 통해 이들의 관계를 추출하고 있다. 그러므로 입력변수의 선정은 모형의 정확도에 커다란 영향을 미치며, 입력변수가 잘못 선정된 경우 예측 정확도는 현저히 낮아진다. 그러나 최적의 입력변수군을 선정하는 문제는 매우 어려운 과제 중 하나로, 선행 연구들에서는 주로 전문가의 의견을 반영하거나, 문헌을 통해 도출, 혹은 통계적 기법을 활용하여 입력변수를 선정하는 것이 일반적이었다. 본 연구에서는 많은 선행 연구에서 모형구축에의 한계점으로 명시하고 있는 입력변수 선정의 문제에 대해 유전자 알고리즘을 이용한 최적화를 통하여 입력 변수군을 도출하는 방법론을 제시하였고, 이 방법론이 다른 통계기법이나 전문가에 의한 변수 선택 방법론에 비해 우수함을 인공신경망 모형에 적용한 결과를 비교함으로 보여 주었으며, 이들간의 예측력의 차이가 유의함을 통계적 검증하였다. 모형의 실험을 위하여 총 528개사의 재무정보를 활용하였는데, 이는 1995년부터 1997년까지 3년간 부도가 발생한 일반법인 제조업체 중 외감법인 이상 264개사와 동수의 건전기업의 재무 데이터로 구성하였다. 기업이 도산에 이르기까지 많은 변인들이 다양하게 작용하게 된다. 그러나 이러한 변인들을 모두 모형에 적용하는 것은 비효율적이며, 인공신경망 모형에서 과다 입력변수를 사용하는 경우 수렴과 일반화 모두에 바람직하지 않은 결과가 나타난다. 따라서 적절한 입력변수군의 선택은 인공신경망 모형의 효율성과 성능을 향상시키게 되고, 이는 부도 예측율의 향상으로 이어질 수 있다. 이에 인공신경망 모형을 위한 최적의 입력변수군을 선정하고자 한 본 연구는 결국 기업의 부도 예측율을 높이기 위한 방법론을 제시했다는 점에 그 의의가 있다.