• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제34권3호
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• pp.383-390
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• 2010

This study is currently giving priority to developing the ship's ballast water treatment system using ozone (Ozone BWTS). The Ozone BWTS was tested in a full scale land-based mobile barge to evaluate performance according to the IMO G8 Guidelines. Test cycles using the mobile-barge were conducted in seawater and brackish water in the vicinity of the Port of Busan and Nakdong River, Republic of Korea. All tests were conducted according to the requirements of the G8 Guidelines. Test results show that the Ozone BWTS meets the Ballast Water Performance Standard contained in Regulation D-2 of the IMO Ballast Water Management Convention, as well as all of the operational, safety, and environmental testing requirements of the G8 Guidelines, as required for type approval of IMO. The study results show that the Ozone BWTS is capable of meeting the Ballast Water Performance Standard under Regulation D-2 of the International Convention for the Control and Management of Ships’ Ballast Water and Sediments, and also the more stringent standards being proposed under US legislation.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.50-57
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• 2020

The work that detection and elimination to disease and pest have important in agricultural field because it is directly related to the production of the crops, early detection and treatment of the disease insects. Image classification technology based on traditional computer vision have not been applied in part such as disease and pest because that is falling a accuracy to extraction and classification of feature. In this paper, we proposed model that determine to disease and pest of shiitake based on deep-CNN which have high image recognition performance than exist study. For performance evaluation, we compare evaluation with Alexnet to a proposed deep learning evaluation model. We were compared a proposed model with test data and extend test data. The result, we were confirmed that the proposed model had high performance than Alexnet which approximately 48% and 72% such as test data, approximately 62% and 81% such as extend test data.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.801-808
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• 2018

유선 네트워크를 구성하는 스위치나 라우터 또는 통합망에 대한 성능 시험방법론에 대해서는 아직 명확히 정의 되어 있지 않다. 스마트 폰과 멀티미디어 트래픽으로 인해 네트워크의 속도는 100Gbps까지 빠르게 증가하고 있다. 그러나, 정형화된 시험 방법이 없고 성능 시험 관련 부분은 아직도 옛날 자료를 기반으로 시험을 수행하고 있다. 통신사업자나 기업에서는 요구사항에 대한 시험을 자체 BMT(Benchmark Test)로 진행하고 있으며, 정부 또는 공공기관에서는 외부 기관에 성능 시험을 의뢰하고 있다. 차세대 네트워크 장비를 포함한 단위장비 및 통합망에 대한 성능 시험 수요가 증가함에 따라 성능 시험 방법에 대한 분석이 조속히 이루어져야 한다. 따라서 본 논문에서는 기관에서 수행하는 성능 시험 방법을 분석하고 모든 유선 네트워크 장비에 적용할 수 있는 가이드라인을 제시하고자 한다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.369-374
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• 2004

Web-based analysis programs for reliability assessment of machine tools were developed in this study. First, the reliability data analysis program was developed to search for failure rate using failure data and reliability test data of mechanical part. Second, failure mode analysis was developed through performance tests like circular movement test vibration test for machine tools. This analysis program shows correlation between failure mode and performance test result. Third, tool life was predicted by correlation between flank wear and cutting time, using the extended Taylor tool life equation in turning data and the equivalently converted equation in order to apply ball endmill data to Taylor tool life equation in milling data. All the information related to input and result data can be stored in theses programs.

• Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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• 제10권1호
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• pp.67-73
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• 2021

The need for precise location data is growing across numerous markets, and so is the number of affordable high-precision GPS receivers. In this paper, we validated the performance of RTAP2U, a low-cost high-precision RTK receiver that was recently released. Two positioning modes were tested: static and driving. The static test conducted Zero-Baseline Single-RTK and Network-RTK survey for 57 hours and 51 hours, respectively. For the driving test, Network-RTK survey was conducted using VRS services provided by NGII based on Trimble PIVOT and Geo++ GNSMART. The static test showed about 1 cm horizontal and vertical accuracies, which is very stable considering the test duration longer than 50 hours. The integer ambiguity FIX rate marked a solid 100%. The driving test result also reached a 100% FIX rate. Horizontal and vertical accuracies were better than 2 cm and 3 cm, respectively. Researchers can refer to this paper when considering affordable high-precision GPS receivers as an option.

• 스마트미디어저널
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• 제10권3호
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• pp.54-59
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• 2021

항공기 개발과정 중 비행 계측장비를 통하여 획득된 비행 데이터는 항공기 개발 및 성능 개선에 중요한 역할을 한다. 따라서 비행 계측장비의 신뢰성 확보가 요구됨에 따라 비행 계측장비의 건전성을 점검하기 위한 점검 시스템이 매우 중요하다. 본 논문에서는 비행 데이터 계측장비의 기존 점검 시스템을 분석하여 점검 시스템의 하드웨어 및 소프트웨어 측면의 개선점을 제시한다. 이를 바탕으로 성능이 개선된 점검 시스템을 설계 및 구현하고, 시험 결과를 제시한다. 성능이 개선된 점검 시스템은 기존 점검 시스템보다 비용 절감과 유연한 적용, 그리고 유지보수성이 향상되었다. 따라서 계측장비의 건전성을 확보할 수 있어 비행 데이터의 신뢰성 향상을 기대할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제37권3호
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• pp.355-380
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• 2024

본 연구에서는 OECD test guideline 데이터를 이용하여 graph기반 딥러닝 모델들의 성능을 비교하고자 한다. OECD TG는 화학물질들이 인체와 환경에 미칠 잠재적 영향에 대해 시험하는 방법이며, 많은 실험이 동물실험을 통해 독성을 확인한다. 동물실험은 많은 시간과 비용이 들며, 윤리적 이슈가 있어 대안을 찾거나 최소화하는 방법들이 연구되고 있다. 딥러닝은 화학물질을 활용하는 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 독성예측 분야에도 사용되고 있으며, 특히 graph 기반 모델에 대한 연구가 활발하다. 우리의 목표는 OECD TG 데이터에 대한 graph기반 딥러닝 모델들의 성능을 비교하여 가장 성능이 좋은 모델을 찾는 것이다. 우리는 OECD에서 운영하는 웹사이트 eChemportal.org에서 OECD TG를 따른 결과를 수집하였으며, 전처리 과정을 통해 학습이 불가능하거나 부적절한 화학물질은 제거하였다. 수집된 OECD TG데이터와 화학물질 특성 예측 성능의 벤치마크 데이터셋인 MoleculeNet 데이터를 활용하여 5개의 graph기반 모델들의 독성 예측 성능을 비교하였다.

• 전기학회논문지
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• 제62권12호
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• pp.1777-1783
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• 2013

This study aims to implement an instrumentation system measuring and analysing real-time data of information flow between respective subunits composing train control system as the performance evaluation method for wireless communication based urban railway train control system under development for a Korean model. It analyses system functional requirements regarding subsystems composing wireless communication based train control system and test items for functions presented in each specification and examines data and measurement point for measuring according to test items in order to implement an instrumentation system. And, it clearly defines requirements of an instrumentation system to avoid malfunction or error in operation of train control system. It reviews data processing method and display method for effective analysis of data flow between respective subunits with measured data, designs and makes an instrumentation system. Ultimately, it applies to a performance test of train control system and makes sure an instrumentation system in normal working order.

• Steel and Composite Structures
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• 제14권6호
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• pp.587-604
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• 2013

There are few technical documents regulated structural performance and engineering criteria in domestic market for Structural insulated panels in Korea. This paper was focused to identify fundamental performance under monotonic loading and cyclic loading for SIPs in shear wall application. Load-displacement responses of total twelve test specimens were recorded based on shear stiffness, strength, ultimate load and displacement. Finally energy dissipation of each specimen was analyzed respectively. Monotonic test results showed that ultimate load was 44.3 kN, allowable shear load was 6.1 kN/m, shear stiffness was 1.2 MN/m, and ductility ratio was 3.6. Cyclic test was conducted by two kinds of specimens: single panel and double panels. Cyclic loading results, which were equivalent to monotonic loading results, showed that ultimate load was 45.4 kN, allowable shear load was 6.3 kN/m. Furthermore the accumulated energy dissipation capability for double panels was as 2.3 times as that for single panel. Based on results of structural performance test, it was recommended that the allowable shear load for panels should be 6.1 kN/m at least.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.