• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.33-38
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• 2019

본 논문에서는 유럽연합의 개인정보 보호 규제인 GDPR을 준수하는 새로운 블록체인 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 블록체인 거래에 포함된 개인정보에 대한 접근을 권한에 따라 차등적으로 통제하여 불법적인 개인정보 처리를 방지하는 한편, 보유기간이 경과된 또는 임의의 합법적 삭제 요청을 받은 개인정보에 대하여 접근을 영구히 차단하여 잊혀질 권리을 보장한다. 제안 모델의 핵심 메카니즘은, 개인정보를 접근정책에 따라 속성기반암호화한 후 이를 조회자의 속성(소속, 직무 등)을 반영한 일회용 토큰으로 복호화하는 것이다. 주목할 점은, 기존 기술이 제3의 신뢰기관을 필요로 하였다면 제안 모델은 신뢰기관 없이 블록체인에서 선발된 다수의 노드들로 하여금 그 기능을 대체하도록 하여 신뢰기관 리스크를 개선하였고, 아울러 속성 갱신에 따른 키 관리 효율성을 극대화하고자 복호키를 일회용 토큰으로 생성하였다는 점이다. 우리는 제안 모델을 허가형 블록체인인 패브릭의 체인코드를 이용하여 시뮬레이션 하고, 보안성을 분석함으로써 타당성을 입증하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권12호
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• pp.411-418
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• 2020

정보보안을 위한 IDS(Intrusion Detection Systems)는 통상적으로 서명기반(signature based) 침입탐지시스템과 이상기반(anomaly-based) 침입 탐지시스템으로 분류한다. 이 중에서도 네트워크에서 발생하는 트래픽 데이터를 기계학습으로 분석하는 이상기반 IDS 연구가 활발하게 진행됐다. 본 논문에서는 공격 유형 학습에 사용되는 데이터에 존재하는 희소 클래스 문제로 인한 성능 저하를 해결하기 위한 전처리 방안에 대해 연구했다. 희소 클래스(Rare Class)와 준 희소 클래스(Semi Rare Class)를 기준으로 데이터를 재구성하여 기계학습의 분류 성능의 개선에 대하여 실험했다. 재구성된 3종의 데이터 세트에 대하여 Wrapper와 Filter 방식을 연이어 적용하는 하이브리드 특징 선택을 수행한 이후에 Quantile Scaler로 정규화를 처리하여 전처리를 완료한다. 준비된 데이터는 DNN(Deep Neural Network) 모델로 학습한 후 TP(True Positive)와 FN(False Negative)를 기준으로 분류 성능을 평가했다. 이 연구를 통해 3종류의 데이터 세트에서 분류 성능이 모두 개선되는 결과를 얻었다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제12권1호
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• pp.988-995
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• 2020

Air gun shock systems are commonly used as alternative explosion energy sources for underwater explosion (UNDEX) shock tests owing to their low cost and environmental impact. The airbag inflator of automotive airbag systems is also very useful to generate extremely rapid underwater gas release in labscale tests. To overcome the restrictions on the very small computational time step owing to the very fine fluid mesh around the nozzle hole in the explicit integration algorithm, and also the absence of a commercial solver and software for gas UNDEX of airbag inflator, an idealized airbag inflator and fluid mesh modeling technique was developed using nozzle holes of relatively large size and several small TNT charges instead of gas inside the airbag inflator. The objective of this study is to validate the results of an UNDEX response analysis of one and two idealized airbag inflators by comparison with the results of shock tests in a small water tank. This comparison was performed using the multi-material Arbitrary Lagrangian-Eulerian formulation and fluid-structure interaction algorithm. The number, size, vertical distance from the nozzle outlet, detonation velocity, and lighting times of small TNT charges were determined. Through mesh size convergence tests, the UNDEX response analysis and idealized airbag inflator modeling were validated.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.61-67
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• 2021

본 연구의 목적은 EFL학습자들을 위해 구체적 학습활동 모형을 통해 교실 수업의 한계를 극복하고 의사소통의 기회를 창출해 내고자 하였다. 연구 방법으로는 모형개발, 타당화, 적용으로 전략, 지침 등을 개발하고 도출하고자 2019년 3월부터 6월까지 실시하였다. 사전학습에서는 인공지능을 활용하여 교실 밖 자기 주도적 학습을 유도하고, 본 수업에서는 문제 해결 능력을 향상시키고 학습 내재화를 목표로 협력과 참여를 통해 결과물을 만들어내는 메이커 교육을 적용한 학습자 중심활동으로 구성하였다. 두 번의 타당성 테스트 후 수정 된 모델을 실험 그룹에 적용한 결과 창의성을 제외한 자기 주도, 관심, 문제 해결 및 참여도가 유의미했고 사후 테스트 결과는 모든 분야에서 유의미한 결과를 나타냄으로 연구 기대효과의 유용성을 확인하였다. 다만 영어 학습과 관련된 인공 지능을 수업에 쉽게 적용할 수 있는 소프트웨어의 개발과 방법에 대한 심화연구 그리고 학습활동에서 보다 체계적인 메이커 교육과의 융합활동의 제시 등 지속적인 후속 연구가 필요하다.

• 지역사회간호학회지
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• 제31권4호
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• pp.416-426
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• 2020

Purpose: The aim of this study was to evaluate the validity and reliability of the Korean version of Short-form Health Literacy Scale (HLS-SF-K12) for Adults. Methods: The English HLS-SF12 was translated into Korean with forward and backward translation. Survey data were collected from 204 adults who visited two hospitals in Korea. Content validity, construct validity, and known-groups validity were evaluated. Cronbach's α for internal consistency and test-retest were used to assess reliability. SPSS 21.0 and AMOS 21.0 software were used for data analysis. Results: The HLS-SF-K12 was composed of 12 items, and three subscales (health care, disease prevention, and health promotion). The instrument explained reliable internal consistency with Cronbach's α for the total scale of .89, and .74~.81 for subscales. The model of three subscales for the HLS-SF-K12 was validated by confirmatory factor analysis (Normed χ2=2.14 (p<.001), GFI=.92, RMR=.04, RMSEA=.08, CFI=.94, TLI=.92, IFI=.94). The hypothesis testing which analyzed the differences in health literacy by age and education level was satisfied. Conclusion: The HLS-SF-K12 is a valid and reliable instrument for measuring health information comprehension for adults in Korea.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권2호
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• pp.3-15
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• 2022

본 연구에서는 모듈러 공법 기반 강교 건설공사에 대해 공급사슬 관리를 위한 시뮬레이션 모형을 개발한다. 이를 위해, 우선 강교 건설에 대한 공장 제작/현장 시공 체계 자료를 수집한 후, 이를 바탕으로 공급사슬, 개체, 자원, 공정 등을 정의하였다. 이후, Arena 소프트웨어를 이용하여 데이터, 플로차트, 애니메이션 모듈을 작성함으로써 강교 공급사슬 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 마지막으로, 개발된 모형의 논리성 검증과 유효성 확인을 위한 애니메이션 검증, 극한 조건 검증, 평균값 확인, 리틀의 법칙 확인, 사례 실적값 확인 등의 방법론을 이용하여 모형의 타당성을 검토하였다. 검토 결과, 개발된 시뮬레이션 모형은 논리적 오류 없이 강교 공급사슬의 공정과 특성을 적합하게 표현하며, 분석 대상 공급사슬에 대한 정확한 성능평가척도 예측치를 제공하였다. 향후, 본 연구에서 개발된 시뮬레이션 모형은 강교 공급사슬 체계를 최적으로 운영하기 위한 관리기법을 개발함에 있어 성능 평가 플랫폼으로서의 역할을 충실히 수행할 수 있을 것이다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권7호
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• pp.2367-2375
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• 2022

In this work, we propose a new mechanistic model for the treatment of helium behaviour at the grain boundaries in oxide nuclear fuel. The model provides a rate-theory description of helium inter-granular behaviour, considering diffusion towards grain edges, trapping in lenticular bubbles, and thermal resolution. It is paired with a rate-theory description of helium intra-granular behaviour that includes diffusion towards grain boundaries, trapping in spherical bubbles, and thermal re-solution. The proposed model has been implemented in the meso-scale software designed for coupling with fuel performance codes SCIANTIX. It is validated against thermal desorption experiments performed on doped UO₂ samples annealed at different temperatures. The overall agreement of the new model with the experimental data is improved, both in terms of integral helium release and of the helium release rate. By considering the contribution of helium at the grain boundaries in the new model, it is possible to represent the kinetics of helium release rate at high temperature. Given the uncertainties involved in the initial conditions for the inter-granular part of the model and the uncertainties associated to some model parameters for which limited lower-length scale information is available, such as the helium diffusivity at the grain boundaries, the results are complemented by a dedicated uncertainty analysis. This assessment demonstrates that the initial conditions, chosen in a reasonable range, have limited impact on the results, and confirms that it is possible to achieve satisfying results using sound values for the uncertain physical parameters.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권7호
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• pp.307-314
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• 2022

최근 전력수요를 예측하기 위해 통계기반 시계열 분석 기법을 대체하기 위해 딥러닝 기법을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 전력수요 예측 연구 결과를 분석한 결과, LSTM 기반 예측 모델의 성능이 우수한 것으로 규명되었으나 장기간의 지역 범위 전력수요 예측에 대해 LSTM 기반 모델의 성능이 충분하지 않음을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기온 데이터를 반영하여 24시간 이전에 전력수요를 예측하는 WaveNet 기반 딥러닝 모델을 개발하여, 실제 사용하고 있는 통계적 시계열 예측 기법의 정확도(MAPE 값 2%)보다 우수한 예측 성능을 달성하는 모델을 개발하고자 한다. 먼저 WaveNet의 핵심 구조인 팽창인과 1차원 합성곱 신경망 구조를 소개하고, 전력수요와 기온 데이터를 입력값으로 모델에 주입하기 위한 데이터 전처리 과정을 제시한다. 다음으로, 개선된 WaveNet 모델을 학습하고 검증하는 방법을 제시한다. 성능 비교 결과, WaveNet 기반 모델에 기온 데이터를 반영한 방법은 전체 검증데이터에 대해 MAPE 값 1.33%를 달성하였고, 동일한 구조의 모델에서 기온 데이터를 반영하지 않는 것(MAPE 값 2.31%)보다 우수한 전력수요 예측 결과를 나타내고 있음을 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권5호
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• pp.161-168
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• 2021

균열은 건물, 교량, 도로, 수송관 등의 기반시설의 안전성에 영향을 주는 요소이다. 본 연구에서는 검사 비용과 시간을 줄일 수 있는 자동화된 균열 탐지 시스템을 다룬다. 환경과 표면에 강건한 시스템을 구성하기 위해서, 본 연구에서는 여러 사전 연구에서 사용된 다양한 표면의 균열 데이터 셋을 수집하여 통합 데이터 셋을 구축하였다. 이후, 컴퓨터 비전 분야에 높은 성능을 발휘하는 VGG, ResNet, WideResNet, ResNeXt, DenseNet, EfficientNet 딥러닝 모델을 적용하였다. 통합 데이터 셋은 훈련 집합(80%)과 테스트 집합(20%)으로 나누어 모델 성능을 검증하기 위해서 사용했다. 실험 결과, DenseNet121 모델이 높은 마라미터 효율성을 가지면서도 테스트 집합에 대해 96.20%의 정확도를 달성하여 가장 높은 성능을 보여주었다. 딥러닝 모델의 균열 검출 성능 검증을 통해, DenseNet121를 활용하여 컴퓨팅 자원이 적은 소형 디바이스에서도 높은 균열 검출 성능을 보이는 탐지 시스템을 구축이 가능함을 확인했다.

• Steel and Composite Structures
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• 제43권5호
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• pp.523-532
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• 2022

Turbocharger technology is one of the ways to survive in a competitive market that is facing increasing demand for fuel and improving the efficiency of vehicle engines. Turbocharging allows the engine to operate at close to its maximum power, thereby reducing the relative friction losses. One way to optimally understand the behavior of a turbocharger is to better understand the heat flow. In this paper, a 1.7 liter, 4 cylinder and 16 air valve gasoline engine turbocharger with compressible, viscous and 3D flow was investigated. The purpose of this paper is numerical investigation of the number of heat transfer in gasoline engines turbochargers under 3D flow and to examine the effect of different types of coatings on its performance; To do this, modeling of snail chamber and turbine blades in CATIA and simulation in ANSYS-FLUENT software have been used to compare the results of turbine with experimental results in both adiabatic and non-adiabatic (heat transfer) conditions. It should be noted that the turbine blades are modeled using multiple rotational coordinate methods. In the experimental section, we simulated our model without coating in two states of adiabatic and non-adiabatic. Then we matched our results with the experimental results to prove the validation of the model. Comparison of numerical and experimental results showed a difference of 8-10%, which indicates the accuracy and precision of numerical results. Also, in our studies, we concluded that the highest effective power of the turbocharged engine is achieved in the adiabatic state. We also used three types of SiO₂, Sic and Si₃N₄ ceramic coatings to investigate the effect of insulating coatings on turbine shells to prevent heat transfer. The results showed that SiO₂ has better results than the other two coatings due to its lower heat transfer coefficient.