• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권3호
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• pp.1140-1151
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• 2023

Fully Ceramic Microencapsulated (FCM) fuel is emerging advanced fuel material for the future nuclear reactors. The fuel pellet in the FCM fuel is composed of matrix and a large number of TRistructural-ISOtopic (TRISO) fuel particles which are randomly dispersed in the SiC matrix. The minimum layer thickness in a TRISO fuel particle is on the order of 10^-5 m, and the length of the FCM pellet is on the order of 10^-2 m. Hence, the heat transfer in the FCM pellet is a multi-scale phenomenon. In this study, three multi-scale heat conduction models including the Multi-region Layered (ML) model, Multi-region Non-layered (MN) model and Homogeneous model for FCM pellet were constructed. In the ML model, the random distributed TRISO fuel particles and coating layers are completely built. While the TRISO fuel particles with coating layers are homogenized in the MN model and the whole fuel pellet is taken as the homogenous material in the Homogeneous model. Taking the results by the ML model as the benchmark, the abilities of the MN model and Homogenous model to predict the maximum and average temperature were discussed. It was found that the MN model and the Homogenous model greatly underestimate the temperature of TRISO fuel particles. The reason is mainly that the conventional equivalent thermal conductivity (ETC) models do not take the internal heat source into account and are not suitable for the TRISO fuel particle. Then the improved ETCs considering internal heat source were derived. With the improved ETCs, the MN model is able to capture the peak temperature as well as the average temperature at a wide range of the linear powers (165 W/cm~ 415 W/cm) and the packing fractions (20%-50%). With the improved ETCs, the Homogenous model is better to predict the average temperature at different linear powers and packing fractions, and able to predict the peak temperature at high packing fractions (45%-50%).

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.453-458
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• 2024

전 세계적으로 기후 위기와 에너지 비용 증가 등의 문제로 인해 에너지 절감과 관리에 대한 관심이 증대되고 있다. 대한민국의 경우 전체 에너지 사용량의 약 53.5%가 산업 단지에서 사용하여 이와 관련한 에너지 절감 포인트를 찾고자 유사한 에너지 유틸리티를 사용하는 기업 간의 "공유 네트워크 유틸리티 플랜트"를 통해 문제점을 개선하고자 하였다. 이러한 에너지 절감을 위해서 활용하는 다양한 기법들과 공장의 안정적인 운영을 위해서는 데이터의 안정적 수급이 그 무엇보다 중요하다. 그를 위해 데이터를 안정적으로 수급할 수 있는지에 대해 알아볼 수 있는 이상 데이터 감지 시스템과 알림 시스템의 대다수는 에너지 관리 시스템에 종속되어 한계가 있었고 에너지 관리 시스템의 구축은 대단위 시스템의 구축으로 공간, 에너지적 한계가 있는 소형 공장에서 구축이 어려웠다. 본 논문에서는 문제점들을 극복하고자 적은 공간과 전력을 소비하는 임베디드 디바이스에 데이터 수집 시스템과 이상 데이터 감지 알림 시스템를 구축하고, 데이터 수집을 하는 보편적인 기관에서 이상 데이터 감지 알림 시스템의 활용 가능성과 구축 과정에 대한 연구를 수행하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권5호
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• pp.326-335
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• 2002

최근에 지연 계산 함수형 언어를 자바 프로그램으로 변환함으로써 지연 계산 함수형 언어 프로그램에 대해 코드 이동성을 제공하려는 연구가 있었다. 이러한 연구들은 자바와 지연 계산형 함수형 언어의 추상 기계가 가지는 구조적 유사성에 바탕을 두고 있다. 지연 계산 함수형 언어에 대한 추상 기계인 STGM(Spineless Tagless G-machine)과 자바 언어에 대한 추상 기계인 JVM(Java Virtual Machine)은 기억장소 재활용 체계와 스택 기계 구조를 가진다는 점에서 공통된 특징을 가지고 있다. 그러나 현재가지의 지연 계산 함수형 언어로부터 자바로의 변환 구조는 이와 같은 추상 기계 구조상의 공통점을 충분히 이용하지 못하였다. 본 논문에서는 STGM의 계산 모델을 eval-apply 모델로 새로이 정의함으로써 STGM과 JVM의 공통점을 충분히 이용하는 새로운 변환 구도를 제안한다. 새로이 제안된 변환 구도에서는 자바 스택(Java Virtual Machine Stack)을 사용하여 함수 계산을 수행하도록 함으로써 스택 시뮬레이션으로 인해 나타나는 자바에서의 배열 접근 부담을 제거하였다. 본 논문의 변환 구도에 의해 자바로 변환된 벤치마크 프로그램들은 기존의 변환 구도에 의해 변환된 경우보다 JDK 1.3에서 빠르게 동작한다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권4호
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• pp.529-544
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• 2001

선인출은 데이타베이스 관리 시스템에서 클라이언트와 서버 사이에 발생하는 라운드트립을 줄 일 수 있는 효과적인 방법이다. 본 논문에서는 타입수준 액세스 패턴과 타입수준 지역성이라는 새로운 개 념을 제시하고, 이 개념에 기반한 새로운 선인출 방법을 제시한다. 타입수준 액세스 패턴이란 항해에 사 용된 애트리뷰트들의 패턴이며, 타입수준 엑세스 지역성이란 항해 응용에서 타입수준 액세스 패턴이 반복 적으로 나타나는 현상이다. 기존의 선인출 방법은 항해 응용에서 액세스된 객체 흑은 페이지 식별자들간의 패턴인 객체수준 혹은 페이지수준 액세스 패턴을 선인룰에 이용하는데, 이 방법은 동일한 객체 혹은 페이 지들이 반복적으로 액세스될 때에만 선인출 효과를 가지는 문제점이 있다. 이에 반해 제안하는 방법은 항 해 응용에서 같은 객체들이 반복적으로 액세스되지 않더라도 같은 애트리뷰트들이 반복적으로 참조되는 경우. 즉, 타입수준 액세스 지역성이 존재하면, 효과적인 선인출을 수행하는 장점이 있다 객체관계형 DHMS(ORDBMS)의 많은 항해 응용들은 타입수준 액세스 지역성이 있다 따라서, 제안하는 방법을 ORDBMS에 적용하면 라운드트립의 횟수를 효과적으로 줄일 수 있고 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 제 안하는 방법의 우수성을 증명하기 위해, ORDBMS 프로토타입에 구현하여 많은 종류의 실험을 수행하였 다. 실험결과, 복잡한 구조를 탐색하는 007 벤치마크나 실제 GIS 응용에서, 제안하는 선인출 방법은 단순 한 요구인출 방법 및 최근의 문맥 기반 선인출 방법과 비교하여 라운드트림 횟수를 수십 배에서 수백배가 지 줄이고 성능을 수배가지 향상시켰다. 이와 같은 결과로 볼 때, 제안하는 방법은 객체지향 항해 응용의 성능을 크게 향상시키는 결과로서, 상용 ORDBMS에 구현될 수 있는 실용적인 결과라 믿는다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제12권4호
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• pp.315-334
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• 2014

월성원자력환경센터 중저준위방사성폐기물 처분시설은 서로 다른 방식의 처분시설이 혼재하고, 월성 원자력발전소와도 인접해있다. 이와 같은 높은 복잡성으로 인해 처분시설 안전성 평가 시 보다 면밀한 현상이해가 필요하다. 기존 1단계 사일로 처분시설의 성능평가모델들에 포함된 불필요한 보수성을 줄이고 복합처분시설에 대한 보다 실제적인 성능을 파악하기 위해서는 다차원 수리/핵종이동 모델이 필요하다. 이와 함께 향후 복합처분시스템의 특성에 기인한 다양한 불확실성을 관리하고 파라미터의 중요도를 분석하기 위해 많은 계산이 필요할 것으로 예상하며, 이를 위해 보다 효율적인 성능평가 모델이 요구된다. 본 논문에서는 두 요건을 충족시키기 위해 수리성능 모델과 핵종이동 모델을 연계한 2단계 천층처분시설의 근계영역 2차원 통합성능평가 모델을 개발하였다. 수리 및 핵종이동은 PORFLOW와 GoldSim 전산 코드를 이용해 평가하였으며, GoldSim 핵종이동 모델은 PORFLOW 핵종이동 모델과의 벤치마크를 통해 검증하였다. GoldSim 모델은 계산효율이 뛰어났으며 기존의 모델에 비해 핵종이동거동을 이해하는데 용이하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.257-266
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• 2011

문화기술연구원(이하 CT연구원)의 설립이 현재 논의 중에 있다. 외국의 경우에는 CT 분야는 민간부분이 시장을 주도하는 모델을 지향하고 있다. 따라서 우리나라가 벤치마킹할 수 있는 정부출연형태의 연구기관을 해외에서 찾아보기 어렵다. 이러한 상황에서 CT연구원의 조직구조, 규모 및 설립시기에 대하여 다양한 주장이 제기되고 있다. 본 연구는 CT연구원을 신설할 것인가 혹은 기존 연구조직을 흡수할 것인가와 연구 조직을 통합 분산하는 것을 기준으로 4가지 유형으로 구분하였다. 그리고 4가지의 기준을 적용하여 이들을 평가하여 흡수-분산형을 바람직한 조직구조로 제시하였다. 또한, 독립적인 연구원으로 전환하여 얻을 수 있는 편익을 측정하기 위하여 시뮬레이션 모형을 개발하고, 여기에서 도출된 결과를 토대로 CT연구원은 예산은 최소 1200억 원 그리고 연구원의 인원은 최소 300명이 되어야 경제적 실익이 발생하는 것으로 추정하였다. 하지만, CT연구원의 설립여부는 경제성 분석의 결과 이외에 정책성 요인, 생산유발효과, 외부성, 민간투자유치규모 등 여러 요인들을 토대로 최종 결정하여야 한다. 또한, 신설될 CT연구원이 기존 정부출연 연구기관과는 다른 연구영역을 담당할 경우에는 정책적인 판단에 의해 설립 규모와 시기를 결정할 수 있을 것으로 판단하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제30권5호
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• pp.405-413
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• 2017

본 연구에서는 1차 전단변형이론을 고려한 비국소 자기-전기-탄성 나노 판의 2방향 좌굴해석에 관하여 연구하였다. 면내 전기-자기-탄성 나노 판에서 전기장과 자기장은 무시할 수 있다. 자기-전기 경계조건과 맥스웰 방정식에 따라 전기-자기-탄성 나노 판의 두께 방향에 따른 자위 및 전위의 변화가 결정된다. 자기-전기-탄성 나노 판의 탄성이론을 재 공식화하기 위하여 에링겐의 비국소 미분 구성 관계식을 사용하였다. 변분이론을 이용하여 비국소 탄성이론의 지배방정식을 연구하였다. 비국소 이론과 국소 이론의 관계를 계산 결과를 통하여 분석하였다. 또한, 비국소 매개변수, 면내 하중 방향 그리고 형상비에 따른 구조적 응답을 연구하였다. 계산 결과들은 전위 및 자위의 효과를 나타내었다. 이러한 계산 결과들은 자기-전기-탄성 재료로 구성된 신소재 구조물의 설계 및 해석에 사용될 수 있고 향후 연구의 비교자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 기록학연구
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• 제18호
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• pp.139-178
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• 2008

최근 공표된 국내외 기록관리시스템 기능요건 표준은 기록관리 핵심 기능뿐 아니라 시스템관리와 선택적인 기능의 요건을 포함하여 상세한 수준에서 요건 기술을 하고 있다. 기능요건은 전자기록 관리의 실무 경험을 토대로 만들어지며, 정보기술의 표준화를 기반으로 전자기록 실무가 표준화되어 가는 추세에 따라 기능요건 표준들도 점차 내용적 공통성을 확보해 가고 있다. 또한, 기록관리전문가, 정보기술 전문가, 컨설턴트, 기록관리 응용패키지 벤더 등 다양한 전문가 그룹의 참여와 협력으로 만들어진 기능요건은 품질 수준이 향상되고 있을 뿐만 아니라 국제적 표준화의 경향도 높아지고 있다. 선진 모범 실무를 기반으로 만들어진 기록관리시스템 기능요건 표준을 벤치마킹하여 실무적 해석을 통해 유용한 시사점을 얻을 수 있다. 이 논문에서는 기록관리의 핵심이라 할 수 있는 분류와 처분 영역의 기능요건을 기록관리 업무와 연관하여 해석함으로써 우리나라 전자기록 실무에 의미있는 시사점을 얻고자 한다. 첫 번째로 분류의 계층 수를 고정적인 개수로 제한할 필요가 있는지, 분류의 말단에만 편철을 해야 하는지를 논의해 보고, 두 번째로 보유기간 기산일을 이벤트 방식으로 설정하는 방식의 특징과 상속개념을 이용하여 다중의 처분지침을 적용하는 방법에 대해 살펴보고, 세 번째로 기록관리가 조직의 규제준수와 위험관리에 대응하는 대안이 되어야 한다는 전제하에 각종 규제에 적극적으로 대응하기 위해 필요한 처분보류와 해제 기능에 대해 알아본다. 마지막으로 기록관리시스템이 기록관리자의 유용한 도구가 되기 위해 필수적인 기능인 대량 일괄작업에 대해 예시하고 있다. 기록관리자들은 기록관리시스템 기능요건 표준을 실무적 관점에서 해석할 줄 알아야 하며, 실무에 필요한 요건을 도출하여 전문적인 전자기록관리 업무 수행의 주요 도구인 기록관리시스템을 고도화해 나갈 수 있어야 한다. 국가기록원은 기록관리시스템 기능요건 표준의 적용 범위를 확대하여 다양한 이해당사자들이 공통의 기반에서 효과적, 효율적으로 전자기록관리 실무를 집행할 수 있는 토대를 마련해 가야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.111-136
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• 2018

지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.