• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.701-714
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• 2009

서비스 기반의 전사적 데이터 통합은 기업 변화의 가속화에 따른 통합적인 데이터 관리가 필요하다. 기업 간 협업은 비즈니스 프로세스를 이용하여 분산된 데이터베이스들에 접근하여 이루어진다. 이러한 접근은 글로벌 쿼리 기반으로 수행되기 때문에 이기종간의 상호운용을 위해서 데이터 이질성, 스키마 이질성, 유효성 검증과 같은 문제가 선결되어야 한다. 따라서 협업은 동적이면서 신뢰성 있는 구조를 갖추어야 한다. 본 논문에서는 협업을 위한 XMDR-DSM(eXtended MetaData Registry-Data Service Mediator) 시스템을 제안한다. XMDR-DSM은 XMDR-DS와 XMDR-DQP, XMDR-DAI로 구성되어 글로벌 스키마와 로컬 스키마간의 매핑을 지원해주고, 데이터 접근 및 통합 서비스를 제공한다. 따라서 이기종 데이터베이스 상호간의 업무 지원이 가능하게 하고, 정보를 재활용 가능한 자산으로 확보할 수 있는 이점과 교환의 표준화를 제시할 수 있다. 그리고 워크플로우 기반의 비즈니스 프로세스 제공할 수 있으므로 일원화된 정보를 관리할 수 있게 된다. 따라서 정보 수명을 증대하고 비용절감을 할 수 있게 된다.

• 한국풍공학회지
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• 제22권4호
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• pp.163-169
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• 2018

본 연구에서는 운전 정지 상태로 회전하지 않는 수평축 해상 풍력터빈 로터에서 발생하는 풍하중을 풍속, 요 각도, 방위각, 피치 각도를 달리하면서 대기경계층 내에서 작동하는 조건으로 평가하였다. 하중 예측 결과의 검증을 위해 단순화 한 블레이드 형상에 대한 블레이드 요소이론과 단순 계산치를 이용하여 얻어낸 공력 하중을 상호 비교하였으며, 코드와 비틀림 각도가 블레이드 스팬 방향에 따라 변하는 NREL 5 MW급 대형풍력터빈 로터에 대해서는 NREL에서 개발한 FAST 해석 결과와 본 연구의 해석 결과를 비교함으로써 해석 결과의 정확도를 검증하였다. 로터의 하중은 허브 중심을 원점으로 하는 고정된 3축 좌표계에 대해서 힘과 모멘트로 표현되는 6분력 하중으로 나타내었다. 따라서 이 결과는 풍력터빈 시스템의 동적 거동 해석과 로터에서 발생되는 전도 모멘트를 견디기 위해 필요한 지지 구조물의 기초하중 자료로 적용할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.503-523
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• 2022

Nowadays, many attendance applications utilise biometric techniques such as the face, fingerprint, and iris recognition. Biometrics has become ubiquitous in many sectors. Due to the advancement of deep learning algorithms, the accuracy rate of biometric techniques has been improved tremendously. This paper proposes a web-based attendance system that adopts facial recognition using open-source deep learning pre-trained models. Face recognition procedural steps using web technology and database were explained. The methodology used the required pre-trained weight files embedded in the procedure of face recognition. The face recognition method includes two important processes: registration of face datasets and face matching. The extracted feature vectors were implemented and stored in an online database to create a more dynamic face recognition process. Finally, user testing was conducted, whereby users were asked to perform a series of biometric verification. The testing consists of facial scans from the front, right (30 - 45 degrees) and left (30 - 45 degrees). Reported face recognition results showed an accuracy of 92% with a precision of 100% and recall of 90%.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권11호
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• pp.3738-3760
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• 2022

Due to increasing spectrum demand for new wireless devices applications, cooperative spectrum sensing (CSS) paradigm is the most promising solution to alleviate the spectrum shortage problem. However, in the interweave cognitive radio (CR) system, the inherent nature of CSS opens a hole to Byzantine attack, thereby resulting in a significant drop of the CSS security and efficiency. In view of this, a weighted differential sequential single symbol (WD3S) algorithm based on MATLAB platform is developed to accurately identify malicious users (MUs) and benefit useful sensing information from their malicious reports in this paper. In order to achieve this, a dynamic Byzantine attack model is proposed to describe malicious behaviors for MUs in an interweave CR system. On the basis of this, a method of data transmission consistency verification is formulated to evaluate the global decision's correctness and update the trust value (TrV) of secondary users (SUs), thereby accurately identifying MUs. Then, we innovatively reuse malicious sensing information from MUs by the weight allocation scheme. In addition, considering a high spectrum usage of primary network, a sequential and differential reporting way based on a single symbol is also proposed in the process of the sensing information submission. Finally, under various Byzantine attack types, we provide in-depth simulations to demonstrate the efficiency and security of the proposed WD3S.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권2호
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• pp.452-459
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• 2023

The core power control is an important issue for the study of dynamic characteristics in China initiative accelerator driven subcritical system (CiADS), which has direct impact on the control strategy and safety analysis process. The CiADS is an experimental facility that is only controlled by the proton beam intensity without considering the control rods in the current engineering design stage. In order to get the optimized operation scheme with the stable and reliable features, the variation of beam intensity using the continuous and periodic control approaches has been adopted, and the change of collimator and the adjusting of duty ratio have been proposed in the power control process. Considering the neutronics and the thermal-hydraulics characteristics in CiADS, the physical model for the core power control has been established by means of the point reactor kinetics method and the lumped parameter method. Moreover, the multi-inputs single-output (MISO) logical structure for the power control process has been constructed using proportional integral derivative (PID) controller, and the meta-heuristic algorithm has been employed to obtain the global optimized parameters for the stable running mode without producing large perturbations. Finally, the verification and validation of the control method have been tested based on the reference scenarios in considering the disturbances of spallation neutron source and inlet temperature respectively, where all the numerical results reveal that the optimization method has satisfactory performance in the CiADS core power control scenarios.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제15권1호
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• pp.1-8
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• 2004

방사선 치료과정에서 가장 중요한 것은 환자에게 조사된 흡수선량을 검증하는 것이다. IMRT에 사용되는 방사선의 물리적 특성을 결정하고 환자에 조사된 선량분포를 검증할 수 있는 정밀한 선량 측정 장치가 필요하다. 본 연구에서 2차원 광자선의 선량검증을 위해 만들어진 BInS (Beam Intensity Scanner)에 관하여 논의한다. BInS에 있는 Scintillator는 광자선이나 전자선에 조사되면 형광을 발생하는 Gd$_2$O$_2$S:Tb를 주성분으로 한다. Scintillator에서 발생된 형광은 디지털 비디오카메라에 의해 수집되어 디지털 신호로 바뀌고 자체 제작한 소프트웨어에 의해 분석되며 상대적인 선량 분포가 3차원 그림으로 표시된다. BInS가 IMRT에서 사용가능한지를 알아보기 위하여 치료에 관련된 몇 가지 측정을 하였다. IMRT의 주요 작동방식 중의 하나인 SMLC (static multileaf collimator) 방식에서는, leaf들의 동작을 통제하여 만들어지는 여러 개의 정적 조사면적(static portal)을 통하여 IMB (intensity modulated beam)이 만들어진다. 따라서 여러 개의 정적 조사면적이 연달아 맞닿아 있는 경우, 연속된 두 조사면적의 경계면에서 penumbra와 산란된 광자들이 겹쳐지고 따라서 hot spot이 생기게 된다. 이와 같이 SMLC 방식에서 나타나는 inter-step hot spot들의 존재를 BInS를 이용하여 측정하여 가시화하였고 또한 그것들을 제거하는 실험적 방법도 제시하였다. IMRT에서 사용되는 다른 주요한 작동방식인 DMLC (dynamic multileaf collimator)는 광자선이나 전자선을 제어하는 leaf의 작동방식이 다르기 때문에 SMLC 방식과는 다른 특성을 보인다. 따라서 BInS를 이용하여 SMLC와 DMLC 방식에 의해 실제로 target에 투사된 선량을 측정 비교하였다. 비록 같은 선량을 target 부위에 투사하기로 계획했을지라도, 실제로는 산란된 광자와 전자들 때문에 DMLC 방식에 의한 선량이 SMLC 방식에 의한 선량보다 14.8%나 큰 것으로 측정되었다.

• 한국측량학회지
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• 제40권5호
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• pp.421-428
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• 2022

토공은 건설공사의 시작이며 기초가 되기 때문에 가장 중요한 공정이다. 특히 토공의 다짐측정은 건설공사의 품질과 생산성에 직결되는 중요한 요소이다. 기존 다짐측정은 주로 들밀도 시험, 평판재하시험과 같은 아날로그 방식을 이용하여 수행되었다. 하지만 최근 4차 산업혁명의 고도화에 따라 스마트건설기술이 대두되면서 다짐측정 또한 기존 아날로그 시험의 단점을 보완한 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. DCPT는 기존 시험법과 비교하여 간편하고 속도가 빨라 최근 관심이 증대되고 있지만 데이터를 수기로 측정하는 아날로그 방식으로 이력관리와 데이터 검증 등 여러 단점을 가지고 있다. 본 연구에서 개발한 IoT 기반 DCPT 시스템은 기존 DCPT에 디지털 와이어센서, 모바일 폰, 블루투스를 결합했다. 개발된 장비는 아날로그 DCPT 뿐만 아니라 다른 다짐시험법과 비교하여 빠른 시험시간, 1인 계측, 저비용, 모바일 기반 계측 이력 및 데이터 관리, 실시간 데이터 확인 등의 장점을 갖는 것이 특징이다. 추가로, 개발된 장비의 현장 적용성 검증을 위해 아날로그 DCPT와 함께 테스트베드를 구축하여 검증하였다. 테스트베드는 롤러장비를 통해 실제 토공현장과 유사한 조건으로 구축했다. DCPT 데이터는 322개 측점에서 총 3220개의 데이터를 획득했다. 분석결과로 IoT 기반 DCPT의 성능은 우수한 것으로 나타났으며 개발된 장비를 통해 구축된 테스트베드 또한 다짐이 수행됨에 따라 안정적인 결과를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.25-34
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• 2010

비선형 이력거동을 가지는 교량 구조계에 지진하중이 작용하였을 때 파괴확률을 추정할 수 있는 기법을 제시하였다. 교량 구조계는 지진하중이 작용할 때 이중선형 이력거동을 보이는 단자유도 진동계로서 모델링하였다. 교량의 파괴는 상단의 변위 응답이 지진 지속시간 동안 정해진 한계 상태 값을 최초로 넘어설 때 발생하는 것으로 정의하였다. 지진하중에 대한 비선형 구조계의 최초통과확률을 추정하기 위하여, 단위시간 동안 한계상태를 넘어서는 빈도수를 계산하는 crossing theory를 적용하였다. 단위시간 동안의 한계상태 초과 빈도수 추정을 위하여 필요한, 비선형 구조계의 응답과 응답의 미분값 간의 결합확률밀도함수를 추정하기 위한 기법으로서, Non-Gaussian closure 기법을 제시하였다. 다양한 지반운동 특성을 가지는 다수의 인공지진 가속도 시간이력을 생성하여 교량의 동적 특성에 따른 파괴확률을 추정하였다. 제시된 기법을 사용한 결과 얻어진 파괴확률 값을 crude Monte-Carlo 시뮬레이션을 통하여 얻어진 정해 및 기존의 방법을 적용하여 얻어진 파괴확률 값과 비교함으로써 제시된 파괴확률 추정 기법의 정확성과 효율성을 검증하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제37권12호
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• pp.689-695
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• 2015

부착성 미생물을 이용하여 기체상 오염물질을 여과 방식으로 처리하는 생물 공정은 기체상의 흐름 특성과 공정 인자간 관련성이 매우 복잡하게 작용하는 특징을 가진다. 본 연구는 기체상 공정의 특성으로 미세한 변화에도 반응이 급변하는 현상과 물질간 반응관계의 중요성을 고려하여 일반화된 plug flow계 반응조의 공정 분석 도구로 활용 가능한 1차원 동적 수치해석 모델을 개발하였다. 개발 모델은 물질수지 원리를 기초하여 확산을 단순화하고 물질간 경쟁, 상승, 억제 반응 등 상호 반응관계를 반영하여 구성이 용이하도록 하였다. 개발 모델의 적용성 평가는 저속과 고속으로 구분된 BTX 제거 실험에 대하여 보정과 검정 절차로 수행되었다. 개발 모델은 고속 조건의 toluene을 제외하고 모든 조건과 항목에서 상관계수($R^2$) 0.79 이상에서 실험 결과를 재현하였다. 개발 모델은 연속흐름(plug flow)계로써 기체상-생물막의 일반화된 공정에 적용할 수 있는 것으로 평가되었으며 복잡하고 다양한 공정 실험에서 설계 인자 분석 및 효율 평가에 유용한 도구로 사용될 수 있다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.51-58
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• 2020

Recently, deep learning that is the most popular and effective class of machine learning algorithms is widely applied to various industrial areas. A number of research on various topics about structural engineering was performed by using artificial neural networks, such as structural design optimization, vibration control and system identification etc. When nonlinear semi-active structural control devices are applied to building structure, a lot of computational effort is required to predict dynamic structural responses of finite element method (FEM) model for development of control algorithm. To solve this problem, an artificial neural network model was developed in this study. Among various deep learning algorithms, a recurrent neural network (RNN) was used to make the time history response prediction model. An RNN can retain state from one iteration to the next by using its own output as input for the next step. An eleven-story building structure with semi-active tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. The semi-active TMD was composed of magnetorheological damper. Five historical earthquakes and five artificial ground motions were used as ground excitations for training of an RNN model. Another artificial ground motion that was not used for training was used for verification of the developed RNN model. Parametric studies on various hyper-parameters including number of hidden layers, sequence length, number of LSTM cells, etc. After appropriate training iteration of the RNN model with proper hyper-parameters, the RNN model for prediction of seismic responses of the building structure with semi-active TMD was developed. The developed RNN model can effectively provide very accurate seismic responses compared to the FEM model.