• 설비공학논문집
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• 제29권10호
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• pp.538-550
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• 2017

In a PWR (Pressurized Water Reactor), the appropriate heat removal from the surface of fuel rod bundle is important for ensuring thermal margins and safety. Although many CFD (Computational Fluid Dynamics) software have been used to predict complex flows inside fuel assemblies with mixing vanes, there is no domestic regulatory guideline for the comprehensive evaluation of CFD software. Therefore, from the nuclear regulatory perspective, it is necessary to perform the systematic assessment and prepare the domestic regulatory guideline for checking whether valid CFD software is used for nuclear safety problems. In this study, to provide systematic evaluation and guidance on the applicability of CFD software to the domestic nuclear safety area, the results of the sensitivity analysis for the effect of the discretization scheme accuracy for the convection terms and turbulence models, which are main factors that contribute to the uncertainty in the calculation of the nuclear safety problems, on the prediction performance for the turbulent flow distribution inside the fuel assembly with split-type mixing vanes were explained.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권5호
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• pp.255-265
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• 2013

3DTV is expected to be a promising next-generation broadcasting service. On the other hand, the visual discomfort/fatigue problems caused by viewing 3D videos have become an important issue. This paper proposes a perceptual quality assessment metric for a stereoscopic video (SV-PQAM). To model the SV-PQAM, this paper presents the following features: temporal variance, disparity variation in intra-frames, disparity variation in inter-frames and disparity distribution of frame boundary areas, which affect the human perception of depth and visual discomfort for stereoscopic views. The four features were combined into the SV-PQAM, which then becomes a no-reference stereoscopic video quality perception model, as an objective quality assessment metric. The proposed SV-PQAM does not require a depth map but instead uses the disparity information by a simple estimation. The model parameters were estimated based on linear regression from the mean score opinion values obtained from the subjective perception quality assessments. The experimental results showed that the proposed SV-PQAM exhibits high consistency with subjective perception quality assessment results in terms of the Pearson correlation coefficient value of 0.808, and the prediction performance exhibited good consistency with a zero outlier ratio value.

• 대한기계학회논문집B
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• 제37권12호
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• pp.1175-1183
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• 2013

전산유체역학 소프트웨어의 일부 개발자 및 사용자는 최신 전산유체역학 소프트웨어가 최소한 단상 원자로 안전문제는 타당하게 해석할 수 있을 것으로 생각하지만 계산 결과에는 여전히 제한성 및 불확실도가 존재한다. 현재 한국원자력안전기술원에서는 규제관점에서 원자로 안전문제에 대한 상용 전산유체역학 소프트웨어의 성능평가를 수행하고 있다. 본 연구에서는 축소 APR+ 원자로 내부유동 해석시다공성 모델을 적용한 상용 전산유체역학 소프트웨어의 예측 성능을 평가하기 위해 ANSYS CFX R.14 및 FLUENT R.14 에 탑재된 수치모델을 이용하여 계산을 수행하였다. 결론적으로 전산유체역학 소프트웨어에 따라 축소 APR+ 원자로 내부유동 분포는 국부적으로 차이가 발생하였다. 비록 제한된 수의 측정치로 인해 상용 전산유체역학 소프트웨어간 예측성능을 평가하기에는 다소 한계가 있으나 CFX R.14 가 FLUENT R.14 에 비해 상대적으로 타당한 예측결과를 제시하였다. 한편 적용된 차분법의 차이로 인해 동일한 격자에 대해 FLUENT R.14 가 CFX R.14 에 비해 상대적으로 많은 계산 메모리를 필요로 하였다. 따라서 대용량 병렬 계산시 가용한 계산 자원에 적합한 전산유체역학 소프트웨어가 선정되어야 한다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.103-107
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• 2019

최근 저전력 고속 디지털 데이터 통신을 구현 하기위해 많은 기술들이 개발되고 있는 추세이며 듀티사이클 보정에 관련된 기술도 그중 하나이다. 본 논문에서는 전압제어 링 발전기용 저-면적 듀티사이클 보정 회로를 제안하였다. 듀티사이클 보정 회로는 전압제어 링 발진기의 180도 위상차이를 이용하여 듀티사이클을 보정하는 회로이며, 제안된 저-면적 듀티사이클 회로는 기존의 플립플롭을 TSPC(True Single Phase Clocking) 플립플롭으로 변경하여 회로를 구성하였고 이로 인하여 저-면적 고성능 회로를 구현하였다. 일반적인 플립플롭을 대신하여 TSPC플립플롭을 사용하여 기존 회로 대비 저-면적으로 회로 구현이 가능하며 고속 동작에 용이하여 저-전력용 고성능 회로에 활용될 것으로 기대된다.

• 한국철도학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.404-409
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• 2008

본 논문은 크게 두 가지 내용을 담고 있다. 하나는 기 개발된 철도 인간신뢰도분석 방법(R-HRA)의 개정에 관한 내용이며, 다른 하나는 개정된 R-HRA 방법에 기반한 R-HRA 지원 시스템의 개발이다. 개정된 R-HRA 방법은 분석자간 일관성을 유지하기 위한 직무분석 지침의 제공과 영향인자의 분류에 특징을 두고 있으며, R-HRA 지원 시스템은 인간신뢰도분석을 위한 정보의 수집, 내 외적 오류유형을 포함한 정성적 오류분석, 오류확률의 정량화, 전체 분석결과의 문서화 작업 등을 지원하고 있다. 개정된 R-HRA 방법과 지원 소프트웨어는 철도 사고 시나리오에서 발생 가능한 인적오류 가능성을 효과적이고 효율적으로 분석할 수 있도록 지원할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.45-53
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• 2020

본 논문에서는 웹 페이지 탐색 시 지속해서 발생하는 사용자 상호작용 과정을 이용하여 시선 검출을 위한 캘리브레이션 데이터를 획득하고, 사용자의 시선을 검출하는 동안 자연스럽게 캘리브레이션을 수행하는 방법에 관하여 기술하였다. 제안된 비강압식 캘리브레이션은 획득한 캘리브레이션 데이터를 이용하여 미리 학습된 시선 검출 CNN 모델을 새로운 사용자에 적응하도록 보정하는 과정이다. 이를 위해 훈련을 통해서 시선을 검출하는 일반화된 모델을 만들고 캘리브레이션에서는 온라인 학습 과정을 통해 빠르게 새로운 사용자에 적응하도록 하였다. 실험을 통하여 다양한 사용자 상호작용의 조합으로 시선 검출 모델을 캘리브레이션 하여 성능을 비교하였으며, 기존 방법 대비 개선된 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.43-53
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• 2019

기계 학습을 이용하여 의미가 유사한 코드 클론을 탐지하는 도구의 성능 평가에 빅클론벤치를 많이 활용한다. 하지만 빅클론벤치는 기계 학습에 최적화된 벤치마크가 아니기 때문에 그대로 기계 학습에 사용하면 잘못된 학습 데이터가 만들어질 수 있다. 본 연구에서는 빅클론벤치에서 제공하고 있는 코드 클론 데이터에서 누락된 타입-4 클론을 기계 학습을 이용하여 추가로 찾아 보완함으로써 빅클론벤치를 개선할 수 있음을 실험적으로 밝힌다. 트리 기반 컨볼루션 신경망을 이용한 기계 학습 모델을 사용해서 개선된 데이터를 학습했을 때, 기존의 데이터를 학습했을 때에 비해 기계 학습의 정확도 및 성능이 향상되었음을 확인하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.63-70
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• 2019

최근 딥 러닝(Deep leaning)을 이용한 이미지 인식 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 육안으로 관찰하여 분류하기 어려운 암석을 이미지만으로 분류하기 위해 딥 러닝 오픈 소스 프레임워크인 Tensorflow 기반의 CNN모델을 사용하여 고등학교 교육과정에서 다루는 암석 18종(화성암 6종, 변성암 6종, 퇴적암 6종)의 이미지를 통해 암석을 분류하는 시스템을 제안한다. 암석의 이미지를 학습시켜 암석을 구별하는 분류기를 개발하여 분류 성능을 확인하였으며 최종적으로 구현한 모바일 어플리케이션을 통해 교실 내 학습 또는 현장체험학습 등에서 학생들의 학습 보조도구로서 사용할 수 있다.

• 전기학회논문지P
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• 제64권3호
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• pp.175-181
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• 2015

In this paper, the neuromuscular electrical stimulation medical devices for non-implantable incontinence treatment other than vaginal insertion type was developed and commercialized. The structure of medical devices for electrical stimulation based on the anatomy of the pelvic floor muscle designed. Then, the optimum parameters that may be effective in pelvic floor muscle electrical stimulation was set. The circuit system based on the optimum parameters were designed and manufactured. The frequency of the pulse voltage for electrical stimulation is 75[Hz], the pulse width is 300[${\mu}s$], the development of medical devices was to have seven program functions to the various treatments. The circuit system of medical devices was composed of microcontroller, comparator and converter. The performance of the developed circuit system in KTC(Korea Testing Certification) were carried out medical equipment inspection test. Test results, test specifications were satisfied with the medical device, the performance was verified to be commercialized as a medical device. The development of medical devices were validated risk assessment and product performance through a software validation. Commercialization of medical equipment was acquired to enable the certification standards of the international standard IEC 60601-1.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권4호
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• pp.778-804
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• 2017

Software today has become an inseparable part of our life. In order to achieve the ever demanding needs of customers, it has to rapidly evolve and include a number of changes. In this paper, our aim is to study the relationship of object oriented metrics with change proneness attribute of a class. Prediction models based on this study can help us in identifying change prone classes of a software. We can then focus our efforts on these change prone classes during testing to yield a better quality software. Previously, researchers have used statistical methods for predicting change prone classes. But machine learning methods are rarely used for identification of change prone classes. In our study, we evaluate and compare the performances of ten machine learning methods with the statistical method. This evaluation is based on two open source software systems developed in Java language. We also validated the developed prediction models using other software data set in the same domain (3D modelling). The performance of the predicted models was evaluated using receiver operating characteristic analysis. The results indicate that the machine learning methods are at par with the statistical method for prediction of change prone classes. Another analysis showed that the models constructed for a software can also be used to predict change prone nature of classes of another software in the same domain. This study would help developers in performing effective regression testing at low cost and effort. It will also help the developers to design an effective model that results in less change prone classes, hence better maintenance.