• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.103-115
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• 2014

본 논문은 다양한 버그 추적 시스템으로부터 추출한 데이터를 통합하여 단일 저장소 모델을 제공하는 UniBAS(Unified Bug Analysis System)를 제안한다. UniBAS는 MSR(Mining Software Repositories) 연구 과정에서의 저장소 추출, 데이터 가공이나 모델 생성과 같은 공통적인 반복 작업을 줄이고, 관련 연구자가 상위 수준의 연구에 보다 집중할 수 있도록 함으로써 해당 연구 수행에 발생하는 복잡도와 비용을 줄여준다. 또한, UniBAS는 데이터 추출 뿐 아니라 질의 기반 분석에 필요한 테이블, 뷰 및 저장 프로시저 등을 자동 생성하며, 수집한 데이터 관리와 외부 도구와의 연동을 위해 다양한 형식의 파일을 생성할 수 있다. 사례 연구로 UniBAS의 유용성을 검증하기 위해 Mozilla사이트의 Firefox프로젝트를 대상으로 실제 중복 버그 리포트를 탐지하는 실험을 진행하였다. 이 과정에서 자동 추출된 자료를 대상으로 질의와 분석이 유연하게 이루어질 수 있었으며, 다양한 자연어 처리 알고리즘 적용을 통해 유효한 실험 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권12B호
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• pp.2233-2248
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• 1999

여러 통신망을 총괄적이고 효율적으로 운영하고자 출현한 TMN(Telecommunication Management Network) 은 구축과정에서 서로 다른 하드웨어와 운영체제 등의 상이한 플랫폼 환경 하에서 개발되는 관계로 분산객체내 클래스의 개발 및 유지보수에 여러 문제점을 내포하게 된다. 대표적인 문제점으로는 TMN 시스템내의 모든 에이전트들이 도일하나 기능을 수행하는 소프트웨어 및 데이터 블록들을 중복하여 유지해야 한다는 점을 들 수 있다. 이로 인하여 TMN 에이전트의 개발에 있어 Q3 인터페이스 구현상의 표준을 이룰 수 없을 뿐만 아니라 다중 플랫폼을 지원할 수 없게 된다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 Farmer 모델에 기본을 둔 Farming 방법론을 제안하였다. Farming 방법론은 각각의 분산객체에 중복되어 저장되어 있는 소프트웨어 및 데이터 컴포넌트들을 플랫폼에 독립적인 컴포넌트웨어 형태로 변형하여 플랫폼독립형 클래스저장소(PICR)에서 저장시켜 놓은 후 각 분산객체내의 프레임워크에 명시된 대로 실행에 필요한 컴포넌트웨어들을 PICR에서 정적 동적으로 로딩하여 사용하는 것이다. Farmer 모델을 이용하여 개인휴대통신망의 분산 TMN 에이전 ??디자인하고 구현하였다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제11권2호
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• pp.103-114
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• 2013

한국원자력연구원에서는 사용후핵연료를 직접 처분하는 대신 이를 처리하여 발생하는 방사성 폐기물을 심지층에 직접 처분하는 방식의 A-KRS 개념의 방사성폐기물 처분 시스템을 개발해 오고 있다. 이러한 A-KRS 개념에 대한 장기적 안전성 및 처분 시스템 성능 평가를 위한 모델을 GoldSim을 이용 개발하고 이를 지속적으로 수정 보완하고 개선해 오고 있다. KAERI에서 개발된 A-KRS 모델의 신뢰도를 증진 시키기 위하여 유사하게 개발된 다른 모델과의 벤치마킹을 통한 비교 연구의 결과를 제시하였다. A-KRS모델을 미국 NRC에서 SwRI 연구소의 협력을 통하여 개발하여 처분 시스템 성능평가에 활용한 SOAR와 비교하고 병행하여 스웨덴의 SKB에서 최근 수행한 SR-SiTE 안전성 평가를 통하여 KBS-3 개념의 처분 시스템 내 전단 응력에 따른 용기의 파손에 따른 유출 계산 결과와도 비교 검토하여, 전반적으로 상호 잘 일치하는 결과를 얻어 내었다. 보다 개선된 GoldSim으로의 모델의 이행의 필요성은 있으나 A-KRS 모델이 GoldSim을 통해 잘 이행되어 처분 시스템 안전성 평가에 적합한 것으로 나타났다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제21권2호
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• pp.225-234
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• 2023

In the design of HLW repositories, it is important to confirm the performance and safety of buffer materials at high temperatures. Most existing models for predicting hydraulic conductivity of bentonite buffer materials have been derived using the results of tests conducted below 100℃. However, they cannot be applied to temperatures above 100℃. This study suggests a prediction model for the hydraulic conductivity of bentonite buffer materials, valid at temperatures between 100℃ and 125℃, based on different test results and values reported in literature. Among several factors, dry density and temperature were the most relevant to hydraulic conductivity and were used as important independent variables for the prediction model. The effect of temperature, which positively correlates with hydraulic conductivity, was greater than that of dry density, which negatively correlates with hydraulic conductivity. Finally, to enhance the prediction accuracy, a new parameter reflecting the effect of dry density and temperature was proposed and included in the final prediction model. Compared to the existing model, the predicted result of the final suggested model was closer to the measured values.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2493-2503
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• 1999

여러 통신망을 총괄적이고 효율적으로 운용하고자 출현한 TMN(Telecommunication Management Network)은 구축과정에서 서로 다른 하드웨어와 운영체제 등의 상이한 플랫폼 환경 하에서 개발되는 분산객체 내 클래스의 개발 및 유지보수에 여러 문제점을 내포하게 된다. 대표적인 문제점으로는 TMN 시스템 내의 모든 에이전트들이 동일한 기능을 수행하는 소프트웨어 및 데이터 블록들을 중복하여 유지해야 한다는 점을 들 수 있다. 이로 인하여 TMN 에이전트의 개발에 있어 다중 플랫폼을 지원할 수 없게 된다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 Farmer 모델에 기본을 둔 Farming 방법론을 제안하였다. Farming 방법론은 각각의 분산객체에 중복되어 저장되어 있는 소프트웨어 및 데이터 컴포넌트들을 플랫폼에 독립적인 컴포넌트웨어 형태로 변형하여 플랫폼독립형 클래스저장소(PICR)에 저장시켜 놓은 후 각 분산객체내의 프레임워크에 명시된 대로 실행에 필요한 컴포넌트웨어들을 PICR에서 정적 또는 동적으로 로딩하여 사용하는 것이다. Farmer 모델을 이용하여 개인휴대통신망의 분산 TMN 에이전트를 디자인하고 구현하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.31-42
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• 2024

Different industries mostly rely on quality certification for promoting their products or brands. Although getting quality certification, specifically by human experts is a tough job to do. But the field of machine learning play a vital role in every aspect of life, if we talk about quality certification, machine learning is having a lot of applications concerning, assigning and assessing quality certifications to different products on a macro level. Like other brands, wine is also having different brands. In order to ensure the quality of wine, machine learning plays an important role. In this research, we use two datasets that are publicly available on the "UC Irvine machine learning repository", for predicting the wine quality. Datasets that we have opted for our experimental research study were comprised of white wine and red wine datasets, there are 1599 records for red wine and 4898 records for white wine datasets. The research study was twofold. First, we have used a technique called backward elimination in order to find out the dependency of the dependent variable on the independent variable and predict the dependent variable, the technique is useful for predicting which independent variable has maximum probability for improving the wine quality. Second, we used a robust machine learning algorithm known as "XGBoost" for efficient prediction of wine quality. We evaluate our model on the basis of error measures, root mean square error, mean absolute error, R2 error and mean square error. We have compared the results generated by "XGBoost" with the other state-of-the-art machine learning techniques, experimental results have showed, "XGBoost" outperform as compared to other state of the art machine learning techniques.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권2호
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• pp.271-278
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• 2006

본 논문은 CE(Consumer Electronics) 제품을 개발하는 기업에서 소프트웨어 재사용의 향상을 위하여 기업 내에서 추진한 여러 사례들을 기반으로 소프트웨어 재사용에 대한 기반을 구축하고, 이를 개발 조직에 적용하면서 발생한 문제점의 도출과 개선점의 반영에 대해 논한다. 기업내에서의 재사용 기반을 구축하기 위해서는 기술적, 관리적, 개발환경의 측면이 모두 고려된 종합적인 접근 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기술적 측면에서 개발 방법론을, 관리적 측면에서 재사용 메트릭을, 그리고 개발환경의 측면에서 재사용 저장소를 개발하고 운영한 사례를 논하며, 각각을 적용하면서 발생한 문제점을 분석하여 기업에서 보다 효과적인 재사용 기반을 구축하는 개선사례를 제시한다. 본 논문에서 다루는 재사용 활동의 대상은 개발대상 측면에서 내장 소프트웨어라는 특성, 조직적 측면에서 다앙한 제품을 다루는 수십 개의 각기 다른 개발영역과 조직구조를 가진 대규모 조직이라는 특성, 그리고 제품 개발 주기가 매우 짧으며 동일 제품에 대한 파생 제품이 동시에 다량으로 개발된다는 개발 환경의 특성에 기반하고 있다. 본 논문은 상기 분야에 대한 소프트웨어 재사용 현황에 대한 보고서로, 또한 이로부터 기업 내 재사용 기반을 개선하는 사례와 그 방안을 제시한다는 측면에서의 활용도가 있겠다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제4권2호
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• pp.117-131
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• 2006

한국의 고준위폐기물 기준 처분 시스템의 공학적 방벽에서의 T-H-M(Thermo-Hydro-Mechanical) 거동 실증을 위한 KENTEX(KAERI Engineering-scale T-H-M Experiment for Engineered Barrier System)실험 장치를 대상으로 열-수리-역학 연동현상 해석을 하여 온도, 포화도 및 응력의 변화를 예측하였다. 그리고 이들 변수와 열-수리-역학의 연동현상에 사용된 세물성법칙인 탄성물성법칙, 공극탄성 물성법칙 및 공극탄성-소성 물성법칙과의 관계를 분석하였다. 열-수리-역학 연동현상을 계산하는 데는 상용 유한요소 코드인 ABAQUS를 사용하였다. 열 계산에서 벤토나이트 내 온도는 히터 가열 후 초기에는 급격히 증가하다가 얼마의 시간이 경과한 후에는 거의 일정한 값에 도달하였다. 이 도달시간은 약 37.5일로 반경방향의 모든 지점(H=0.68m 일때)에서 정상상태에 도달한 것을 알 수 있었다. 즉, 히터와 벤토나이트 경계면에서는 $90^{\circ}C$, 벤토나이트와 외부 셀 경계면에서는 약 $70^{\circ}C$를 유지하였다. 열-수리-역학 연동현상 계산에서 시간에 따른 벤토나이트 포화도는 탄성 물성법칙, 공극탄성 물성법칙 및 공극탄성-소성 물성법칙의 세 경우 모두 거의 차이가 없었다. 열-수리-역학 계산 결과와 수리-역학 계산 결과의 비교에서 온도의 증가는 탄성 물성법칙 및 공극탄성 물성법칙 각각에 대해 시간이 경과함에 따라 포화도가 증가함을 초래해 포화가 빨리 진행됨을 알 수 있었다. 특히 히터에 가까운 쪽에서는물이 침투하고 있는 쪽 보다 포화도 증가가 큰 것으로 나타나 벤토나이트가 물로 포화되기 전의초기상태가 온도의 영향을 많이 받는 것을 알 수 있었다. 또한 응력은 세 물성 법칙 모두 시간의 경과에 따라 증가하는 경향을 보이나 탄성 물성법칙의 경우가 다른 두 경우보다 현저한 변화를 보이는데 이는 변형율이 탄성한계를 넘어서도 계속 작용하여 공극비 변화를 고려한 다른 두 물성법칙과 차이가 있음을 나타내고 있다. 그러나 공극탄성 물성법칙 및 공극탄성-소성 물성법칙의 경우에 열-수리-역학 계산 결과와 수리-역학 계산 결과를 비교하면 시간이 경과함에 따라 응력은 증가하지만 온도의 변화에 따른 서로의 응력의 차이는 작은 것을 알 수 있다. 즉 온도변화의 영향보다는 시간에 따른 포화도 변화의 영향이 더 큰 것으로 생각된다. 따라서 벤토나이트의 열-수리-역학 연동현상 해석에서 벤토나이트는 온도의 증가로 포화가 빨라지고, 포화도 증가는 응력을 증가시키는 결과를 보이므로 공극비, 열팽창 및 팽윤압 등의 영향을 받고 있는 것으로 이해된다. 그래서 벤토나이트의 열-수리-역학 연동현상 해석에서 벤토나이트는 공극비, 열팽창 및 팽윤압 등의 영향을 받으므로 탄성과 소성을 동시에 고려할 수 있는 물성법칙을 선택하는 것이 바람직하다.