• 대한원격탐사학회지
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• 제31권6호
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• pp.561-570
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• 2015

현재 위성정보 활용은 데이터 중심의 과학적 연구를 위주로 하고 있어 위성정보 처리나 응용 시스템에 대한 연구나 기술 개발은 미흡한 실정이다. 특히 위성영상정보는 다른 분야에 비하여 대용량의 정보 처리와 전문 분석 기능을 요구하기 때문에 응용 시스템 개발을 위한 연구의 필요성이 점점 부각되고 있다. 한편 정보시스템 분야에서는 웹 기반 표준과 클라우드 컴퓨팅 환경 뿐만 아니라 프레임워크 등과 같은 내용들이 적용상의 장점과 실질적인 수요에 근거하여 부각되고 있다. 이 연구에서는 오픈소스 클라우드 컴퓨팅 환경인 오픈스택(OpenStack)과 전자정부 표준프레임워크를 기반으로 하여 위성정보 처리기능을 제공하는 웹서비스 시스템을 시험 구현하였다. 처리 기능은 서로 다른 웹 서비스 시스템 간에 상호 운영이 가능하도록 GeoServer에서 지원하는 WPS를 적용하였다. 이러한 클라우드 기반 웹 서버 구축에 따라 운영되는 클라이언트 측도 HTML 5와 JQuery, OpenLayers와 같은 오픈소스를 적용하여 구현하였다. 이 연구의 결과는 추가적인 현장 적용 실험과 수요자 요구 기능 추가 실험 등을 거쳐 클라우드 컴퓨팅 환경과 전자정부 표준프레임워크, 공간정보 처리 표준 사양들이 복합적으로 요구되는 위성정보 분석 처리 시스템 구현을 위한 참고 모델로 이용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권6호
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• pp.782-792
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• 1999

효과적인 ATM 망의 관리는 연결 지향 환경, 다양한 서비스 등급, 대규모 트래픽, 가상 망 구성 그리고 여러가지 트래픽 유형 등과 같은 다양한 ATM 특성을 다룰 수 있어야만 한다. 이를 위해 ATM 포럼에서는 ATM 장치, 사설망, 공중망 및 그들간의 상호작용을 지원하기 위한 ATM 망 관리 참조 모델을 정의하였으며, 그 중 하나가 서로 다른 판매자로부터의 ATM 장비들간의 상호동작성을 보장하기 위해 SNMP 기반 망 관리 프로토콜을 통해 상호 연결된 인터페이스를 관리할 수 있도록 정의된 통합 지역 관리 인터페이스(ILMI) 프로토콜이다. ILMI의 목적은 두 인접한 ATM 장치로 하여금 그들 간에 공통의 ATM 링크에 대한 동작 파라메타를 자동적으로 구성할 수 있도록 함으로서, 관리자에 의해 수동 구성이 아닌 ATM 장치 상호간의 플러그 앤 플러그 기능을 지원하는데 있다. 본 논문에서는 이러한 ILMI 기술을 바탕으로 공중망 ATM 교환기에 연결된 가입자의 물리 인터페이스, ATM 계층 인터페이스, VPC 및 VCC의 구성 및 상태 정보를 효율적으로 관리하며, 가입자 시스템의 ATM 주소를 자동으로 등록, 관리할 수 있도록 하는 가입자 인터페이스 관리 시스템(SIMS)을 설계하고, 구현하였다. Abstract An effective ATM management must address the various features of ATM such as connection-oriented environment, varying class of service, large scale traffic, virtual network configurations and, and multiple traffic types. For this, ATM network management reference model defined by ATM Forum describes the various types of network management needed to support ATM devices, private networks, public networks, and the interaction between them. One of these types is Integrated Local Management Interface (ILMI) defined to manage interconnected interface through SNMP-based network management protocol for ensuring the interoperability of ATM devices from different vendors. The purpose of ILMI is to enable two adjacent ATM devices to automatically configure the operation parameters of the common ATM link between them and then to provide a Plug and Plug function to any ATM devices with not a passive configuration by manager but a automatic configuration. This paper design and implement a Subscriber Interface Management System (SIMS) which provide automatic registration and management of ATM address of subscriber system and efficiently manages physical interface of subscriber who is connected to public ATM switch, ATM layer interface, configuration information and status information of VPC and VCC.

• 산업식품공학
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• 제14권1호
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• pp.49-53
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• 2010

표면 플라즈몬 공명을 이용한 센서는 굴절계 기기의 일종으로서 높은 감도를 가질 뿐만 아니라 비표지 방식이라는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 재래식 SPR 칩을 이용하여 시판 술 4종의 알코올 함량을 측정하였다. 또한, 재래식 SPR 칩의 감도를 개선하기 위하여 금 박막 위에 금으로 나노형상을 구축하여 나노형상 SPR 칩을 제조하여 모형 술에 대한 감도 개선 효과를 분석하였다. 재래식 SPR 칩을 이용하여 시판 술의 알코올 함량을 측정하기 위한 검량선을 개발하였을 때 시료를 전처리 하지 않고 그대로 측정하였을 때 가장 좋은 검량선을 얻을 수 있었다. 소주, 청주, 이과두주, 탁주 등 시판 술 4종에 대한 1차 회귀식의 검량식에서 결정계수는 각각 0.992, 0.933, 0.918, 그리고 0.984로 나타났다. 한편, 재래식 SPR 칩의 감도를 개선하기 위해 나노형상 SPR 칩을 제조하기 위하여 Langmuir-Blodgett(LB) 방법을 활용하였다. 본 연구에서는 수십 nm 두께의 금 박막을 바닥층으로 하여 그 위에 나노 크기의 실리카 입자를 단분자 층으로 덮어 형틀을 제조하고 다시 그 위에 금을 증착한 후 실리카 입자를 제거하는 방법으로 나노형상을 갖는 SPR 칩을 제조하였다. 나노형상 SPR 칩의 성능을 평가하였을 때 20% 알코올 함량을 가지는 모형 술에 대해서 바닥층의 두께가 50 nm, 나노형상에서 골의 깊이가 20 nm, 나노형상의 배열주기가 300 nm일 때 SPR의 감도가 가장 좋아서 95%의 감도 향상을 얻을 수 있었다. SPR의 감도는 칩과 관련된 인자, 시료의 종류 및 상태에 따라 다르게 나타날 수 있으므로 측정 목적에 알맞은 칩의 설계와 선택이 요구된다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.125-131
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• 2021

최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제26권5호
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• pp.20-28
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• 2021

Perfluorinated compounds(PFCs), an emerging environmental pollutant, are environmentally persistent and bioaccumulative organic compounds that possess a toxic impact on human health and ecosystems. PFCs are distributed widely in environment media including groundwater, surface water, soil and sediment. PFCs in contaminated solid can potentially leach into groundwater. Therefore, understanding PFCs partitioning between the aqueous phase and solid phase is important for the determination of their fate and transport in the environment. In this study, the sorption equilibrium batch and kinetic experiment of PFCs were carried out to estimated the sorption coefficient(K_d) and the fraction between aqueous-solid phase partition, respectively. Sorption branches of the PFDA(Perfluoro-n-decanoic acid), PFNA(Perfluoro-n-nonanoic acid), PFOA(Perfluoro-n-octanoic acid), PFOS(Perfluoro-1-octane sulfonic acid) and PFHxS(Perfluoro-1-hexane sulfonic acid) isotherms were nearly linear, and the estimated K_d was as follow: PFDA(1.50) > PFOS(1.49) > PFNA(0.81) > PFHxS(0.45) > PFOA(0.39). The sorption kinetics of PFDA, PFNA, PFOA, PFOS and PFHxS onto soil were described by a biexponential adsorption model, suggesting that a fast transport into the surface layer of soil, followed by two-step diffusion transport into the internal water and/or organic matter of soil. Shorter times(<20hr) were required to achieve equilibrium and fraction for adsorption on solid(F₁, F₂) increased with perfluorinated carbon chain length and sulfonate compounds in this study. Overall, our results suggested that not only the perfluorocarbon chain length, but also the terminal functional groups are important contributors to electrostatic and hydrophobic interactions between PFCs and soils, and organic matter in soils significantly affects adsorption maximum capacity than kinetic rate.

• 청정기술
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• 제27권1호
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• pp.61-68
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• 2021

선택적 촉매 혼합법은 대용량의 화력 발전시스템에서 질소산화물을 제거하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 분사된 암모니아와 유입된 배기가스의 균일한 혼합은 촉매 층에서의 탈질 환원 과정에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 탈질설비의 암모니아 분사시스템 설계과정에 전산해석 기법을 적용하였다. 적용 모델은 현재 가동되고 있는 800 MW급 석탄 화력 발전소의 탈질설비이다. 유동 해석 범위는 암모니아 분사 시스템 입구에서 촉매 층 후단부이다. 2차원 유동장을 선택하였고 비압축성으로 가정하였다. 상용 소프트웨어인 ANSYS-Fluent를 사용하여 정상 상태의 난류 유동을 해석하였다. 설계 변수로는 암모니아 분사 시스템에서의 노즐 배치 간극과 분사 유량으로 4가지 경우에 대해 결과를 분석하였다. 촉매 층 입구에서의 몰 비에 의한 평균제곱근오차 값을 최적화 변수로 선정하였고 실험계획법을 기반으로 한 최적화 알고리즘을 도입하였다. 노즐 피치와 유량을 동시에 조절한 경우가 유동 균일성 관점에서 가장 우수하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.373-380
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• 2022

본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.

• 화약ㆍ발파
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• 제40권4호
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• pp.15-26
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• 2022

최근 건축물의 노령화에 따른 건물 전체 기능저하와 화재 및 지반침하와 같은 재난에 따른 건축물의 안정성 저하로 구조물 해체 수요가 급격히 증가하는 추세이다. 특히, 구조물 구성부위의 변형이나 손상의 정도가 심각한 구조물은 부재 내 집중하중이 발생하여 구조물 전체의 안정성이 저하되어 빠른 시일 내에 안전하게 구조물 해체가 가능한 시공기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 또한, 노후 구조물에 대한 비인가 증축이나 불법 개조와 같은 구조적 변경으로 시공 당시 건물의 설계도면과 상이한 경우가 빈번하다고 보고되어오고 있다. 본 연구에서는 해체 대상 구조물의 시공 당시 도면과 현 시점 구조와의 차이점을 보완하기 위하여, 실내외 구조 표면에 대한 실측값을 활용하여 3차원 모델을 역설계하는 기법을 제안하였다. 실제 해체 시공 예정인 건축물을 대상으로 구조물 외곽에 대하여 드론 촬영을 실시하고 구조물 내부는 LiDAR 스캐닝을 수행하여 건물외곽과 실내에 대한 점군데이터를 획득한다. 각각 점군데이터는 Smartmapper를 활용하여 정밀하게 정합되며 2차원 도면제작과 3차원 구조해석용 모델 작성에 사용된다. 제안된 역설계 기법을 검증하기 위하여 드론화상자료, LiDAR 스캐너자료, 정합자료로부터 생성된 3차원 모델과 실측된 부재간의 거리를 비교하였다.

• 지질공학
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• 제33권4호
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• pp.673-687
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• 2023

데이터 탐색은 수집한 데이터를 다양한 각도에서 관찰 및 이해하는 과정으로 데이터 구조 및 특성 분석을 통해 데이터의 분포와 상관관계를 파악하는 과정이다. 일반적으로 산사태는 다양한 인자들에 의해 유발되고 발생 지역에 따라 유발 인자들이 미치는 영향이 상이하기 때문에 산사태 취약성 분석 이전에 데이터 탐색을 통해 유발 인자 사이의 상관관계를 파악하고 특징적인 유발 인자를 선별한다면 효과적인 분석을 수행할 수 있다. 따라서 본 연구는 데이터 탐색이 예측 모델의 성능에 미치는 결과를 확인하기 위해 두 단계에 걸친 데이터 탐색을 수행하여 인자를 선별하고, 선별된 유발 인자들 사이의 조합과 23개의 전체 유발 인자 조합을 활용하여 딥러닝 기반의 산사태 취약성 분석을 진행하였다. 데이터 탐색 과정에서는 Pearson 상관계수 heat map과 random forest의 인자 중요도 histogram을 활용하였으며, 딥러닝 기반 산사태 취약성 분석 결과의 정확도는 분석을 통해 획득한 산사태 취약 지수 값을 이용해 제작한 산사태 취약성 지도를 confusion matrix 기반의 정확도 검증 방법을 통해 분석하였다. 분석 결과, 전체 23개의 인자를 사용한 산사태 취약성 해석 결과는 55.90%의 낮은 정확도를 보였지만 한 단계의 탐색을 거쳐 선별한 13개 인자를 활용한 취약성 해석 결과는 81.25%의 분석 정확도를 보였고, 두 단계 데이터 탐색을 모두 수행하여 선별된 9개의 유발 인자를 활용한 산사태 취약성 분석 결과는 92.80%로 가장 높은 정확도를 보였다. 따라서 데이터 탐색을 통해 특징적인 유발 인자를 선별하고 분석에 활용하는 것이 산사태 취약성 분석에서 더 좋은 분석 성능을 기대할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.1-22
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• 2021

텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.