• 대한기계학회논문집B
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• 제40권7호
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• pp.441-448
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• 2016

프로펠러에 의한 추력은 유체의 유입 속도와 익의 회전속도에 의해 생성되며 그 성능을 전진비, 추력계수, 동력계수와 같은 무차원수로 나타내고 있다. 이 연구에서 회전체의 성능을 분석하기 위한 수치적 방법으로 STL형식의 회전체 형상을 인식할 수 있는 가상경계법을 적용한 격자볼쯔만법을 제안한다. 이 가상경계법으로 프로펠러의 회전에 의한 유동을 구현하기 위해서 프로펠러의 표면 격자점에서 속도와 유동장의 격자점에서 유속의 차를 이용하여 계산한 체적력을 볼쯔만방정식의 외력항으로 적용하게 된다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 4개의 익을 가지고 있는 프로펠러를 이용해 레이놀즈수가 100, 500, 1000이고 전진비가 0.2~1.4일 때 유동해석을 수행하였으며 그 결과로 부터 전형적인 프로펠러의 성능특성을 얻을 수 있었다. 높은 레이놀즈수와 전진비를 갖는 유동에서 해석 안정성을 확보하기 위해서는 익의 표면에 구성한 최대 격자의 크기와 유동장에 구성한 격자 크기의 비가 3 이하로 유지해야 하며 충분히 긴 후류영역을 확보할 필요가 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.669-678
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• 2018

본 연구는 차량센싱데이터, 공공데이터 등 다종의 빅데이터를 활용하여 주행환경 분석 플랫폼 구축을 위한 정보기술 인프라를 개발하였다. 정보기술 인프라는 H/W 기술과 S/W 기술로 구분할 수 있다. 먼저, H/W 기술은 빅데이터 분산 처리를 위한 병렬처리 구조의 소형 플랫폼 서버를 개발하였다. 해당 서버는 1대의 마스터 노드와 9대의 슬래이브 노드로 구성하였으며, H/W 결함에 따른 데이터 유실을 막기 위하여 클러스터 기반 H/W 구성으로 설계하였다. 다음으로 S/W 기술은 빅데이터 수집 및 저장, 가공 및 분석, 정보시각화를 위한 각각의 프로그램을 개발하였다. 수집 S/W의 경우, 실시간 데이터는 카프카와 플럼으로 비실시간 데이터는 스쿱을 이용하여 수집 인터페이스를 개발하였다. 저장 S/W는 데이터의 활용 용도에 따라 하둡 분산파일시스템과 카산드라 DB로 구분하여 저장하는 인터페이스를 개발하였다. 가공 S/W는 그리드 인덱스 기법을 적용하여 수집데이터의 공간 단위 매칭과 시간간격 보간 및 집계를 위한 프로그램을 개발하였다. 분석 S/W는 개발 알고리즘의 탐재 및 평가, 장래 주행환경 예측모형 개발을 위하여 제플린 노트북 기반의 분석 도구를 개발하였다. 마지막으로 정보시각화 S/W는 다양한 주행환경 정보제공 및 시각화를 위하여 지오서버 기반의 웹 GIS 엔진 프로그램을 개발하였다. 성능평가는 개발서버의 메모리 용량과 코어개수에 따른 연산 테스트를 수행하였으며, 타 기관의 클라우드 컴퓨팅과도 연산성능을 비교하였다. 그 결과, 개발 서버에 대한 최적의 익스큐터 개수, 메모리 용량과 코어 개수를 도출하였으며, 개발 서버는 타 시스템 보다 연산성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.127-134
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• 2019

IT기술의 발달로 인해 생성되는 데이터의 양은 매년 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이에 대한 대안으로 분산시스템과 인-메모리 기반 빅데이터 처리 기법의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존 빅데이터 처리 기법들의 처리 성능은 노드의 수와 메모리 용량이 증가될수록 보다 빠르게 빅데이터 처리한다. 그러나 노드의 수의 증가는 빅데이터 인프라 환경에서 장애발생 빈도가 높아지며, 인프라 관리 포인트 및 인프라 운영비용도 증가된다. 또한 메모리 용량의 증가는 노드 구성에 대한 인프라 비용이 증가된다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 처리율 향상을 위한 인-메모리 기반 하이브리드 빅데이터 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분산시스템 처리기법에 Combiner 단계를 추가하고, 그 단계에서 인-메모리 기반 처리 기술을 적용하여 기존 분산시스템 기반 빅데이터 처리기법에 비해 빅데이터 처리시간을 약 22% 감소시켰다. 향후, 제안하는 기법의 실질적인 검증을 위해 더 많은 노드로 구성된 빅데이터 인프라 환경에서의 현실적 성능평가가 필요하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.335-344
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• 2009

기존의 2차원 그래픽스 환경에서는 비트맵이나 래스터 위주의 연산들이 주가 되었지만, 최근에는 범위성(範圍性, scalability)을 지원하기 위해서, 임베디드 시스템과 웹 브라우저를 중심으로 2차원 스케일러블 벡터 그래픽스 기능(scalable vector graphics feature)을 제공하고 있다. 현재는 Flash, SVG 등이 활발히 사용되고 있으며, 이를 지원하기 위한 하위 라이브러리 표준으로는 크로노스 그룹(Khronos Group)의 OpenVG가 실질적 API 표준(de facto API standard)의 역할을 담당하고 있다. 이 논문에서는 OpenVG 표준의 구현 결과인 AlexVG의 설계 및 구현 과정, 최종 결과를 제시한다. AlexVG의 구현은 설계 당시부터 또다른 실질적 표준인 SVG-Tiny와의 연계를 염두에 두었고, 현재 OpenVG의 응용 프로그램들은 물론이고, SVG-Tiny 표준에 따른 미디어 파일들을 재생할 수 있는 능력을 제공한다. 제공하는 기능 면에서 본다면, AlexVG는 OpenVG 적합성 검사(conformance test)를 100% 통과하였으며, SVG-Tiny 적합성 검사의 그래픽스 관련 부분도 100% 통과하였다. 성능 면에서는 자원의 제한이 심한 휴대용 기기들과 임베디드 기기들에서의 효율성에 초점을 맞추었다. 그 결과로, 기존의 참조 구현(reference implementation)에 비하여 획기적인 속도 향상을 가져 왔으며, 특히 ARM 등의 저성능 CPU에서도 다른 라이브러리나 하드웨어 지원 없이 우수한 실행 속도를 보이고 있다.

• 대한핵의학회지
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• 제36권6호
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• pp.344-356
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• 2002

목적: 적혈구 혈액 풀 SPECT는 높은 특이도로 인하여, 간의 대표적인 양성 종양인 혈관종의 진단에 널리 사용되어 왔지만 낮은 해상도가 이 검사의 단점 중 하나였다. 최근 들어 ordered subset expectation maximization (OSEM)이라는 기술이 임상 핵의학 분야에서 단층영상의 재구성에 도입되고 있는 바, 저자들은 간 혈관종을 대상으로 기존의 역투사방식과 새로운 수정된 반복영상구성법인 OSEM을 비교하고자 하였다. 대상 및 방법: 24명의 간 혈관종 환자의 28개의 병변들 각각으로부터 이중 헤드 감마 카메라를 이용하여 단층영상 재구성을 위한 64개의 투사 영상을 얻었다. 이들 raw data는 LINUX운영체계의 개인용 컴퓨터에 보내서, 각각의 header file을 interfile로 대체하여 OSEM프로그램이 인식할 수 있도록 하였다. 최상의 영상을 구성하는 조건을 알아보기 위하여 다양한 subset 수(1, 2, 4, 8, 16 그리고 32) 및 반복계산 수 (1, 2, 4, 8, 그리고 16)하에서 재구성을 시도하여 4번의 반복계산과 16개의 subset일 때를 최적 조건으로 선택하였다. 이후 이 조건 하에서 OSEM과 역투사 방법으로 각각 모든 대상을 재구성한 후에 3명의 핵의학 및 방사선과 전문의가 특별한 정보 없이 모든 영상을 검토하였다. 결과: 28개의 병변을 맹검한 결과, 거의 모든 증례에서 OSEM이 역투사에 비교하여 최소한 대등하거나 우수한 영상의 질을 보여주었다. 비록 3 cm 이상의 큰 병변의 검출에는 차이가 없었으나 1.5-3 cm 크기의 병변 5개는 OSEM을 통하여서만 발견되었다. 하지만 1.5 cm 미만의 작은 병변 4개는 양쪽 모두에서 검출되지 않았다. 결론: OSEM은 작은 크기의 간 혈관종을 발견하는데 보다 높은 민감도를 보였으며 전체적인 영상의 질에 있어서도 보다 좋은 대조도와 윤곽을 보여주었다. OSEM은 이와 같은 장점 뿐만 아니라 높은 사양의 컴퓨터를 요하지않고 계산시간이 길지 않기 때문에 임상에서 간 혈관종의 진단을 위한 적혈구 혈액풀 SPECT에 쉽게 적용될 수 있는 좋은 방법으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.91-99
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• 2010

최근 디지털 콘텐츠 서비스 분야에서 사용자 맞춤형 서비스를 위해 사용자 자원 인식의 필요성이 대두되고 있다. 특히 온라인 기반 음악 서비스의 경우 사용자 취향 분석, 음원 추천 및 음악 관련 정보 제공을 위해 사용자 음원인식 기술이 요구되고 있다. 현재 태그정보를 기초로 사용자 음원 인식 후 음악 관련 정보를 제공하는 서비스가 제공되고 있지만, 태그정보의 변조 및 삭제 등의 취약점으로 인식 오류가 급증하고 있다. 이러한 문제의 보완 방안으로 음악 자체를 이용하는 내용기반 사용자 음원 인식 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보를 기초로 온라인상에서 사용자 음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 사용자 음원의 내용기반 인식을 위해 구조에 적합한 음원의 전처리 후 특징 추출을 하였다. 추출된 특징은 음악 서버에 특징 형태로 저장된 음원과의 매칭 과정을 통한 인식을 진행하여 태그데이터에 독립적으로 사용자 음원을 인식할 수 있게 되었다. 제안된 사용자 음원 인식 방법의 검증을 위해 600개의 음악을 무작위 선정하고, 각각을 5가지 음질로 변화하였다. 이렇게 생성된 3000개의 실험음원을 30만곡을 포함하는 음악 서버를 기준으로 인식실험을 진행하였다. 평균 인식율은 85%를 나타내었다. 제안하는 내용기반 음원 인식을 통하여 태그기반 음원 인식의 취약점에 대한 극복을 하였으며, 음원 인식의 성능은 실제 온라인 음악 서비스에 적용할 가능성을 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.477-482
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• 2016

본 논문은 ECC(error correcting code)의 오버헤드를 고려한 패리티의 저장 정책 및 그에 따른 낸드 플래시 메모리 컨트롤러의 구조를 제안한다. 일반적인 낸드 플래시 메모리의 용법은 데이터 영역과 스페어 영역을 분리하는 것이다. ECC 패리티는 낸드 플래시 메모리에 데이터가 입력될 때 생성된다. 일반적으로 ECC의 메시지 길이는 낸드 플래시 메모리의 한 페이지 보다 작기 때문에, 각 메시지의 패리티를 모두 모아 스페어 영역에 저장하게 된다. 읽기 동작 시에는 데이터 영역에 이어 스페어 영역의 ECC 패리티까지 모두 읽은 후에 ECC 처리를 통한 데이터 정정이 가능하다. 이 때 발생하는 오버헤드를 줄이기 위해 데이터/스페어 영역의 구분없이 ECC 처리된 데이터와 패리티를 연속으로 저장하는 분산형 정책을 사용하였다. 제안된 분산형 정책과 기존의 수집형 정책의 오버헤드를 설계적인 측면과 타이밍 측면으로 분석하고, 그에 맞는 낸드 플래시 메모리 컨트롤러의 구조를 제시한다. 페이지의 크기에 따른 액세스 시간을 시뮬레이션을 통해 분석한 결과, 읽기 동작 시, 분산형 정책의 액세스 시간이 수집형 정책에 비해 짧았고 페이지의 크기가 커질수록 감소율이 컸다. 실험에 사용된 16KB의 페이지 크기를 갖는 낸드 플래시 메모리의 경우 분산형 정책의 액세스 시간이 수집형 정책에 비해 13.6% 감소하였다. 이는 4GB 크기의 영상 파일을 읽을 때 약 1분가량의 시간이 단축되는 효과를 얻을 수 있다. 또한 읽기 동작이 많은 SSD(solid state drive)의 특성 상 전반적인 시스템의 성능 향상을 기대할 수 있다.

• 한국사회복지학
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• 제50권
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• pp.33-59
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• 2002

본 연구는 복지권의 개념을 체계적으로 정립하고 우리나라 국민들의 복지권에 대한 인식과 태도를 조사하여 복지발전을 위안 정책적 시사점을 제시하고자 하였다. 조사방법은 여론조사 전문기관을 통해 전국 16개시도 2,050명을 대상으로 전화설문조사를 실시하였다. 조사결과 첫째, 대다수의 국민들은 복지의 1차책임이 국가에 있으며, 본인의 복지수급권에 대해 긍정적으로 인식하고 있었다. 또한 수급권 자격박탈에 대한 이의신청이나 제도개선을 위한 시민단체활동에 적극적으로 참여할 의사를 보이는 등 권리인식과 권리행사 측면에서 매우 높은 인식적 특징을 보였다. 둘째, 의무이행에 있어 세금인상과 보험료 인상에 대해서는 사안에 따라 찬성 혹은 반대의 유보적 입장이 가장 많았으며 보험료 인상에 대한 반대의지가 좀더 두드러졌다. 거주지 복지시설 설치에 대해서는 90% 이상이 찬성의 뜻을 보였고, 복지 발전을 위한 실천방법에 있어서도 성실한 세금납부, 자원 봉사활동 참여 등 적극적 참여의사를 나타내기도 하였다. 셋째, 우리나라의 전반적 복지수준이나 복지제도에 대한 평가는 매우 부정적이었다. 즉, 복지수준은 중진국 혹은 후진국으로 인식하고 있었으며, 복지보장 수준은 잘사는 사람에게만 일부 보장되어 있거나 전혀 보장되어 있지 못하고, 잘 갖추어진 복지제도는 아무 것도 없다는 인식이 지배적이었다. 결국 우리나라 국민들의 복지권 인식이나 복지발전을 위한 실천의지가 높은데 비해 세금인상이나 보험료 인상에 대한 의무이행의지가 부정적인 것은 현재 우리나라의 복지정책과 복지제도에 대한 불신에 의한 것으로 해석된다. 본 연구는 복지정책이 국민들의 정치적 태도에 중요한 영향을 미치고 있으며, 정책당국은 더 이상 국민들을 수동적인 복지의 대상으로서가 아니라 정책의 파트너로서 인식하고 국민들의 높은 권리의식과 복지발전을 위한 실천의지가 반영될 수 있도록 정책을 수립해야 할 것임을 시사하고 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제21권1호
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• pp.113-119
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• 2010

GafChromic EBT2 필름 dosimetry에 필요한 품질 관리용 소프트웨어를 개발하였다. 개발한 프로그램에서는 EBT2 필름특성에 맞게 붉은색, 초록색, 파란색 및 회색 채널에 따른 필름 교정이 가능하도록 하였다. 또한 평판형 스캐너의 빛의 산란 효과나 필름 내 방사선에 반응하는 물질(active layer)의 두께 차이가 선량 검증에 미치는 영향을 평가할 수 있도록 하였다. EBT2 필름을 이용한 측정 결과는 방사선 치료계획 시스템, ECLIPSE 또는 2차원 이온 전리함 배열의 선량 값과 비교할 수 있다. 개발한 소프트웨어를 이용한 GafChromic EBT2 필름의 선량 검증은 파일 입력, 잡음 제거, 배경 보정(background) 및 반응 물질 보정(active layer correction), 선량 계산 및 평가 단계를 통해서 이루어진다. 절대적 또는 상대적 배경 보정 방법을 선택적으로 적용할 수 있으며 필름 교정 결과 및 교정 곡선에 대한 적합식(fitting equation)은 결과 파일로 출력할 수 있다. 선량 행렬의 화소 크기 조정을 위한 보간법, 대화식 영상 이동 및 회전 기능을 이용하여 선량 행렬 간 구조적 위치를 일치시킨 후, 빔 측면도(beam profile) 및 등선량곡선(isodose curve)을 비교할 수 있다. 또한 거리 및 선량 차이에 대한 허용값을 적용하여 gamma index 및 gamma histogram을 이용한 선량 분석이 가능하다. 60도 동적 쐐기 조사면과 전립선 세기조절방사선치료의 조사면을 이용하여 개발한 소프트웨어의 기초 성능 평가를 수행하였을 때, 동적 쐐기 조사면에서 ECLIPSE와 EBT2 필름 간 절대적 빔 측면도는 3% 오차 범위 내에서 일치하였다. EBT2 필름을 이용한 두 종류의 선량 검증 모두, 99% 이상의 영역이 3 mm, 3%의 gamma index의 평가 기준을 만족하였다. 개발한 선량 검증용 소프트웨어를 이용하여 주기적으로 수행되는 일반적인 품질관리뿐만 아니라 빔의 세기가 조절된 복잡한 조사면의 품질관리에도 활용할 수 있으며, Radiochromic 필름을 이용한 선량 평가에 필요한 유용한 분석 툴을 제공할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.57-78
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• 2023

2019년 11월 중국 우한시에서 발병한 코로나19는 2020년 중국을 넘어 세계로 퍼져나가 2020년 3월에는 전 세계적으로 확산되었다. 코로나19와 같이 전염성이 강한 바이러스는 예방과 확진시 적극적인 치료도 중요하지만 우선 전파 속도가 빠른 바이러스인 점을 감안할 때, 확진 사실을 재빠르게 파악하여 전파를 차단하는 것이 더욱 중요하다. 그러나 감염여부를 확인하기 위한 PCR검사는 비용과 시간이 많이 소요되고, 자가키트검사 또한 접근성은 쉽지만 매번 수시로 받기에는 키트의 가격이 부담이 될 수밖에 없는 실정이다. 이러한 상황에서 기침 소리를 기반으로 코로나19 양성 여부를 판단할 수 있게 된다면 누구나 쉽게 언제, 어디서든 확진 여부를 체크할 수 있어 신속성과 경제성 측면에서 큰 장점을 가질 수 있을 것이다. 따라서 본 연구는 기침 소리를 기반으로 코로나19 확진 여부를 식별할 수 있는 분류 모델을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 먼저 MFCC, Mel-Spectrogram, Spectral contrast, Spectrogram 등을 통해 기침 소리를 벡터화 하였다. 이 때, 기침 소리의 품질을 위해 SNR을 통해 잡음이 많은 데이터는 삭제하였고, chunk를 통해 음성 파일에서 기침 소리만 추출하였다. 이후, 추출된 기침 소리의 feature를 이용하여 코로나 양성과 음성을 분류하기 위한 모델을 구축하였으며, XGBoost, LightGBM, FCNN 알고리즘을 통해 모델 학습을 수행하고 각 알고리즘별 성능을 비교하였다. 또한, 기침 소리를 다차원 벡터로 변환한 경우와, 이미지로 변환한 경우에 대해 모델 성능에 대한 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 건강상태에 대한 기본정보와 기침 소리를 MFCC, Mel-Spectogram, Spectral contrast, 그리고 Spectrogram을 통해 다차원 벡터로 변환한 feature를 모두 활용한 LightGBM 모델이 0.74의 가장 높은 정확도를 보였다.