• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권4호
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• pp.491-500
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• 2006

본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 콘텐츠 적응화를 위한 CC/PP 기반의 유비쿼터스 프로파일 및 운영 아키텍쳐를 설계한다. 유비쿼터스 프로파일의 컴포넌트와 속성들은 유비쿼터스 환경에서 콘텐츠 적응화 서비스 시나리오를 기반으로 정의하였다. 유비쿼터스 프로파일 설계 시 유비쿼터스 환경에서 효율적으로 사용하기 위해서 RDF, RDF Schema, CC/PP Structure, 표준 어휘 등의 기법들을 적용하였다. 또한, 유비쿼터스 프로파일의 효율적인 운영을 위해 게이트웨이 중심의 운영 방법, 저장소를 이용한 메타데이터 구성 방법, 동적 구성 방법 등의 아이디어들을 기반으로 운영 아키텍쳐를 제안하고 설계하였다. 제안한 운영 아키텍쳐에 대한 성능 평가 결과 기존의 프로파일 운영 방법 보다 더 효율적이었다. 제안된 유비쿼터스 프로파일 및 운영 아키텍쳐는 유비쿼터스 환경에서 사용자에게 적응화된 콘텐츠를 서비스를 위한 연구의 기반을 마련해 주었다.

• Journal of Power Electronics
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• 제11권3호
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• pp.294-303
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• 2011

In this paper an effective five-phase induction motor (IM) and its drive methods are proposed. Due to the additional degrees of freedom, the five-phase IM drive presents unique characteristics for enhancing the torque producing capability of the motor. Also the five-phase motor drives possess many other advantages when compared to traditional three-phase motor drives. Some of these advantages include, reducing the amplitude and increasing the frequency of the torque pulsation, reducing the amplitude of the current without increasing the voltage per phase and increasing the reliability. In order to maximize the torque per ampere, the proposed motor has concentrated winding, the produced back electromotive force (EMF) is almost trapezoidal, and the motor is supplied with the combined sinusoidal plus the third harmonic of the currents. For demonstrating the superior performance of the proposed five-phase IM, the motors are also analyzed on the synchronously rotating reference frame. To supply trapezoidal current waveform and to exclude the effect of the $3^{rd}$ harmonic current, a new control stratagem is proposed. The proposed control method is based on direct torque control (DTC) and rotor flux oriented control (RFOC) of the five-phase IM drives. It is able to reduce the acoustical noise, the torque, the flux, the current, and the speed pulsations during the steady state. The DTC transient merits are preserved, while a better quality steady-state performance is produced in the five phase motor drive for a wide speed range. Experimental results clearly demonstrated a more dynamic steady state performance with the proposed control system.

• 전력전자학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.159-166
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• 2010

분산전원을 계통에 연계하기 위해서는 전류제어가 필수적이며, 최근에 고성능 DSP(Digital Signal Processors)를 기반으로 빠른 동특성을 만족시키는 예측전류제어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 예측전류제어는 디지털 구현 시 발생하는 시지연, 파라미터 및 입력값의 오차, 노이즈에 의한 간섭으로 인해 제어 성능이 감소할 뿐만 아니라 시스템을 불안정하게 하는 단점을 갖고 있다. 따라서 본 논문은 계통연계형 인버터 응용에 있어서 계통전압 관측기를 이용한 예측전류제어를 제안한다. 전압 관측기 이득 선정을 위해, 계통전압에 존재하는 저차 고조파에 의한 영향을 고려하며, 필터 파라미터 오차에 의한 영향을 분석한다. 제안된 방법은 빠른 전류응답특성 뿐만 아니라, 전압센서를 사용하지 않음으로 인해 노이즈에 강인하며 시스템 구현이 간단하고 계통의 저차 고조파에 강인한 전류제어성능을 갖는다. 제안된 방법의 타당성은 시뮬레이션과 실험을 통하여 검증한다.

• 대한교통학회지
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• 제15권4호
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• pp.143-163
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• 1997

도시고속도로의 원활한 운영을 위해서는 신속하고 정확한 교통사고관리체계가 요구된다. 교통사고의 동적인 특질과 이에 관련된 불확실성은 교통사고 운영자(관리자) 판단에 의한 해결을 필요로 하고 있다. 퍼지시스템은 인간의 전문가적 의견에 적응시키려는 시도와 운영자의 결정을 내리는 능력을 반복적으로 할 수 있도록 설계된다. 퍼지시스템은 복합적인 교통정보를 처리하고, 그 정보를 단순화하여 이해할 수 있는 형태로 교통운영자에게 전달한다. 이 논문에서 퍼지규칙들은 미국 Los Angeles에 있는 Santa Monica 고속도로의 실제 교통사고로부터 조사된 자료에 근거하여 개발되었다. 이러한 퍼지규칙들은 언어학에 기초를 두었기 때문에 사용자가 편리하게 이용할 수 있다. 언어학적 모형에 의한 사고존속시간과 실제 사고존속시간 조건을 비교한 결과 서로 신뢰할 수 있는 일치를 보았다. 이 모형은 고속도로 교통사고 존속시간을 거의 확실하게 예측(예보)하는 것을 가능하게 한다. 이는 고속도로 응답시스템 및 급파(급송)체계 개발에도 적용이 가능할 것이다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권8호
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• pp.2696-2707
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• 2021

The purpose of this study is to investigate the efficiency of various structural modeling schemes for evaluating seismic performances and fragility of the reactor containment building (RCB) structure in the advanced power reactor 1400 (APR1400) nuclear power plant (NPP). Four structural modeling schemes, i.e. lumped-mass stick model (LMSM), solid-based finite element model (Solid FEM), multi-layer shell model (MLSM), and beam-truss model (BTM), are developed to simulate the seismic behaviors of the containment structure. A full three-dimensional finite element model (full 3D FEM) is additionally constructed to verify the previous numerical models. A set of input ground motions with response spectra matching to the US NRC 1.60 design spectrum is generated to perform linear and nonlinear time-history analyses. Floor response spectra (FRS) and floor displacements are obtained at the different elevations of the structure since they are critical outputs for evaluating the seismic vulnerability of RCB and secondary components. The results show that the difference in seismic responses between linear and nonlinear analyses gets larger as an earthquake intensity increases. It is observed that the linear analysis underestimates floor displacements while it overestimates floor accelerations. Moreover, a systematic assessment of the capability and efficiency of each structural model is presented thoroughly. MLSM can be an alternative approach to a full 3D FEM, which is complicated in modeling and extremely time-consuming in dynamic analyses. Specifically, BTM is recommended as the optimal model for evaluating the nonlinear seismic performance of NPP structures. Thereafter, linear and nonlinear BTM are employed in a series of time-history analyses to develop fragility curves of RCB for different damage states. It is shown that the linear analysis underestimates the probability of damage of RCB at a given earthquake intensity when compared to the nonlinear analysis. The nonlinear analysis approach is highly suggested for assessing the vulnerability of NPP structures.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.43-53
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• 2007

인터넷에 대한 의존도가 증가하면서 인터넷 웜에 대한 연구의 필요성이 증가하게 되었다. 인터넷 웜을 연구하는 데 가장 많이 사용하는 방법 중의 하나는 시뮬레이션인데, 대규모 네트워크상에서 동작하는 웜을 시뮬레이션 하는 데에는 성능, 확장성 등의 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 대규모 인터넷 웜, 특히 RCS(Random Constant Spreading) 특성을 갖는 웜을 시뮬레이션 할 때 발생하는 문제점을 줄여, 효율적인 시뮬레이션이 가능하도록 하는 hybrid 모델링 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 hybrid모델은 epidemic모델과 유체 모델을 사용한 모델링 네트워크와 패킷 네트워크의 연동을 통하여 시뮬레이션을 수행하도록 하였으며, 이로 인하여 일반적인 모델링 기법의 장점인 빠른 수행 시간을 가짐과 동시에 패킷 네트워크를 이용하여 동적으로 인자값을 업데이트할 수 있게 되었다. 또한, 한 번의 시뮬레이션을 통해 모델링 네트워크로부터 거시적인 정보와 패킷 네트워크로부터 세부적인 정보를 모두 얻을 수 있다. 그리고 본 논문에서는 RCS 특성을 가지는 웜의 한 종류인 코드레드 웜에 대한 실험을 수행하여 hybrid 모델의 적합성을 보여주었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.143-151
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• 2011

모바일 환경의 RFID 시스템에서는 백엔드 서버와 리더의 실시간 통신을 보장할 수 없으므로, 리더는 백엔드 서버와 통신이 불가능한 상황에서도 검색하고자 하는 특정 태그를 정확히 검색할 수 있는 능력을 보장할 수 있어야 한다. 모바일 리더 기반의 태그 검색 프로토콜에 대한 최근 연구들은 태그 및 리더의 프라이버시 문제를 다루고 있지만, 리더가 기존에 소유하던 태그 리스트의 재활용함으로써 발생할 수 있는 문제점은 고려하지 않고 있다. 다시 말해, 특정 태그에 대한 권한이 삭제된 리더가 기존에 소지하던 태그 리스트를 재활용함으로써 권한이 삭제된 태그를 검색할 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 제안하는 프로토콜은 태그 리스트의 재활용을 방지함으로써 보안성이 향상된 태그 리스트를 제공하고, 모바일 리더 기반의 RFID 환경에 적합한 동적 ID 기반의 효율적인 태그 검색 프로토콜을 제공한다.

• Earthquakes and Structures
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• 제22권5호
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• pp.503-515
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• 2022

This paper presents the development of seismic fragility curves for a precast reinforced concrete bridge instrumented with a structural health monitoring (SHM) system. The bridge is located near an active seismic fault in the Dominican Republic (DR) and provides the only access to several local communities in the aftermath of a potential damaging earthquake; moreover, the sample bridge was designed with outdated building codes and uses structural detailing not adequate for structures in seismic regions. The bridge was instrumented with an SHM system to extract information about its state of structural integrity and estimate its seismic performance. The data obtained from the SHM system is integrated with structural models to develop a set of fragility curves to be used as a quantitative measure of the expected damage; the fragility curves provide an estimate of the probability that the structure will exceed different damage limit states as a function of an earthquake intensity measure. To obtain the fragility curves a digital twin of the bridge is developed combining a computational finite element model and the information extracted from the SHM system. The digital twin is used as a response prediction tool that minimizes modeling uncertainty, significantly improving the predicting capability of the model and the accuracy of the fragility curves. The digital twin was used to perform a nonlinear incremental dynamic analysis (IDA) with selected ground motions that are consistent with the seismic fault and site characteristics. The fragility curves show that for the maximum expected acceleration (with a 2% probability of exceedance in 50 years) the structure has a 62% probability of undergoing extensive damage. This is the first study presenting fragility curves for civil infrastructure in the DR and the proposed methodology can be extended to other structures to support disaster mitigation and post-disaster decision-making strategies.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권6호
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• pp.1530-1544
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• 2023

Data monitoring is an important foundation of modern science. In most cases, the monitoring data is time-series data, which has high application value. The deep learning algorithm has a strong nonlinear fitting capability, which enables the recognition of time series by capturing anomalous information in time series. At present, the research of time series recognition based on deep learning is especially important for data monitoring. Deep learning algorithms require a large amount of data for training. However, abnormal sample is a small sample in time series, which means the number of abnormal time series can seriously affect the accuracy of recognition algorithm because of class imbalance. In order to increase the number of abnormal sample, a data augmentation method called GANBATS (GAN-based Bi-LSTM and Attention for Time Series) is proposed. In GANBATS, Bi-LSTM is introduced to extract the timing features and then transfer features to the generator network of GANBATS.GANBATS also modifies the discriminator network by adding an attention mechanism to achieve global attention for time series. At the end of discriminator, GANBATS is adding averagepooling layer, which merges temporal features to boost the operational efficiency. In this paper, four time series datasets and five data augmentation algorithms are used for comparison experiments. The generated data are measured by PRD(Percent Root Mean Square Difference) and DTW(Dynamic Time Warping). The experimental results show that GANBATS reduces up to 26.22 in PRD metric and 9.45 in DTW metric. In addition, this paper uses different algorithms to reconstruct the datasets and compare them by classification accuracy. The classification accuracy is improved by 6.44%-12.96% on four time series datasets.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.133-140
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• 2013

The purpose of this study is identifying the relationship among the business strategy, order receiving capability and leverage variables of a construction company using industry characteristic variables, in addition to the explanation variables used in the previous studies. The samples of this study were limited to the construction companies listed in Korean stock market. This study built multiple regression analysis models, which have been frequently used in traditional previous studies, in the explanation of company capital structure. Empirical analysis on Static Trade-off Theory and Pecking Order Theory was done by the built model. The study results suggested that the capital structure determination behavior of a construction company generally follows Static Trade-off Theory; however, profitability was found to follow Pecking Order Theory. The explanation variables used in the previous capital structure studies mostly produced significant results; however, the variables, which this study experimentally used, did not produce significant results. It is believed that it implies that additional studies are required in the selection of variables and study methodology. Consequently, a case that unconditionally supports a particular theory is scarce. It has been also found that a case can support both theories at the same time. Therefore, it is believed that development study methodology or introduction of new study methodology that can identify the dynamic characteristic of construction company capital structure formation is required.