• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.137-151
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• 2015

본 연구는 최근 정부의 주요 에너지 관련 정책 중 하나인 지능형 전력망 확산 사업 중 스마트그리드 거점지구 프로젝트에 대한 경제성 분석을 위한 시뮬레이션을 수행하였다. 연구의 목적은 거점도시의 구축을 위한 인프라 구성을 제시하고, 이에 따라 변동하는 다양한 이해관계자간 비용과 편익의 상호작용에 초점을 두고 가능한 대안을 탐색하여, 최종적으로 모든 이해관계자의 편익이 골고루 높으며, 도시 전체의 경제성이 높은 인프라 구축 대안을 제시하는 것이다. 본 연구결과는 향후 성공적인 스마트그리드 거점도시 프로젝트 수행을 위한 전략적 방향을 수립하는 데 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1283-1287
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• 2003

Reverse engineering technology refers to the process that creates a CAD model of an existing part using measuring devices. Recently, non-contact scanning devices have become more accurate and the speed of data acquisition has increased drastically. However, they generate thousands of points per second and various types of point data. Therefore. it becomes a important to handle the huge amount and various types of point data to generate a surface model efficiently. This paper proposes a new triangular mesh generation method using 3D grids. The geometric information of a part can be obtained from point cloud data by estimating normal values of the points. In our research, the non-uniform 3D grids are generated first for feature based data reduction based on the geometric information. Then, triangulation is performed with the reduced point data. The grid structure is efficiently used not only for neighbor point search that can speed up the mesh generation process but also for getting surface connectivity information to result in same topology surface with the point data. Through this integrated approach, it is possible to create surface models from scanned point data efficiently.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.1593-1603
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• 2016

스마트그리드 환경에서는 기존 전력망과 정보통신기술이 접목됨에 따라 다양한 보안 위협 요소가 존재한다. 특히, 스마트 미터링 데이터는 사용자의 생활 패턴, 사용 기기 등 다양한 정보를 노출하며, 심각한 개인정보 침해로 이어질 수 있으므로 미터링 데이터에 적합한 비식별화 알고리즘이 필요한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 미터링 데이터에 대한 새로운 비식별화 방안을 제안하였다. 제안한 방법은 시간정보와 수치정보를 각각 비식별화 데이터로 처리하여 해당 데이터만으로는 패턴 정보를 분석할 수 없도록 하였다. 또한, 통계처리 및 가용성을 위하여 비식별화된 상태에서도 데이터베이스에서 직접 범위검색, 집계처리 등의 질의가 가능하다는 장점을 가진다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권5호
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• pp.1821-1830
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• 2018

With the wide application of intelligent household appliances, the optimization of electricity behavior has become an important component of home-based intelligent electricity. In this study, a multi-objective optimization model in an intelligent electricity environment is proposed based on economy and comfort. Firstly, the domestic consumer's load characteristics are analyzed, and the operating constraints of interruptible and transferable electrical appliances are defined. Then, constraints such as household electrical load, electricity habits, the correlation minimization electricity expenditure model of household appliances, and the comfort model of electricity use are integrated into multi-objective optimization. Finally, a continuous search multi-objective particle swarm algorithm is proposed to solve the optimization problem. The analysis of the corresponding example shows that the multi-objective optimization model can effectively reduce electricity costs and improve electricity use comfort.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.985-987
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• 2005

자료의 크기가 방대한 응용 프로그램에서는 메인 메모리와 저장 장치간의 자료 입출력(I/O)이 전체 계산의 주요 병목 요인으로 작용한다. 본 논문은 [2004 한국정보처리학회 추계논문집 제11권 제2호 1139-1142]에서 제안된 그리드(grid) 그래프를 위한 입출력 효율적인 depth-first search (DFS) 알고리즘을 지원하기 위한 입출력 효율적인 영역 구분자를 구하는 알고리즘을 제안 한다. 그 입출력 복잡도 (I/O-Complexity)는 O(Soft(N))이다. 여기서 N=|V|+|E|이고 $sort(N)=\Theta((N/B)log_{M/B}(N/B))$이다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.666-669
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• 2000

Localization is the process of aligning the robot's local coordinates with the global coordinates of a map. A mobile robot's location is basically computed by a dead reckoning scheme, but this position information becomes increasingly inaccurate during navigation due to odometry errors. In this paper, the method of building a map of a robot's environment using ultrasonic sensor data and the occupancy grid map scheme is briefly presented. Then, the search and matching algorithms to compensate for the odometry error by comparing the local map with the reference map are proposed and verified by experiments. It is shown that the compensated error is not accumulated and exists within the limited range.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.3-5
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• 1999

최근접 검색(nearest neighbor search)을 위해서 대부분의 기존 기법들은 데이터를 특정한 공간 인덱스 구조를 이용하여 인덱싱하고 이 인덱스를 이용하여 질의를 수행하는 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 이러한 데이터 자체를 인덱싱하는 방법과는 달리 미리 최근접 질의의 결과가 되는 Vorononi 다이어그램을 생성해두고, 이를 통하여 최근접 검색을 수행하는 VGrid(Voronoi diagram-Grid) 기법을 제안한다. 이 방법은 미리 모든 데이터에 대한 Voronoi 다이어그램을 계산하고 그 결과를 격자(grid)를 이용하여 인덱싱한 다음 최근접 검색 질의가 주어지면 이 격자 인덱스를 이용하여 빠르게 결과를 찾아낸다. 이 방법을 이용하면 처음 인덱스를 생성할 때는 많은 계산 시간이 소모되지만, 일단 인덱스가 구성되고 나면 최근접 검색 질의 처리 시 디스크 접근 회수가 줄기 때문에 기존의 기법에 비해 빠르게 최근접 검색 질의를 수행할 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제18권2호
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• pp.54-63
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• 2015

매장량의 평가에 직접적인 정보를 제공해주는 저류층 변수들인 공극률과 유체포화율은 물리탐사방법을 통해 직접적으로 획득이 가능한 탄성파 속도나 전기비저항의 물성값을 암석물리모델 구성법에 적용하여 추정이 가능하다. 따라서, 정확한 저류층 변수들의 추정을 위해서는 우선적으로 정확한 속도나 전기비저항과 같은 물성값들의 추정이 필요하다. 이종의 물리탐사자료를 이용한 복합역산은 단일 물리탐사자료를 이용한 역산과 비교시, 역산의 불확실성을 줄일 수 있고, 두 탐사자료의 장점을 함께 이용할 수 있기 때문에 단일물리탐사자료에 비하여 보다 신뢰성있는 물성정보를 추정할 수 있다. 이 연구에서는 효율적인 공극률과 유체포화율의 분포를 추정하기 위하여, 탄성파탐사자료와 전자탐사자료의 복합역산을 통해서 지하의 속도 정보와 전기비저항 정보를 획득한 뒤, 이 두 물성을 모두 이용하여 암석물리모델을 구성하는 과정이 포함 된 격자탐색법(grid-search)을 제안하였다. 오일저류층 모델의 합성자료에 적용한 결과, 보다 신뢰성 있는 저류층 변수들을 추정하였으며, 이는 오일저류층의 정확한 매장 위치 추정과, 매장량 계산에 보다 정확한 정보를 제공해 줄 것으로 기대된다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제35권2호
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• pp.121-133
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• 2023

The demand for cement and limestone crushed materials has increased many folds due to the tremendous increase in construction activities in Pakistan during the past few decades. The number of cement production industries has increased correspondingly, and so the rock-blasting operations at the limestone quarry sites. However, the safety procedures warranted at these sites for the blast-induced ground vibrations (BIGV) have not been adequately developed and/or implemented. Proper prediction and monitoring of BIGV are necessary to ensure the safety of structures in the vicinity of these quarry sites. In this paper, an attempt has been made to predict BIGV using artificial neural network (ANN) at three selected limestone quarries of Pakistan. The ANN has been developed in Python using Keras with sequential model and dense layers. The hyper parameters and neurons in each of the activation layers has been optimized using randomized and grid search method. The input parameters for the model include distance, a maximum charge per delay (MCPD), depth of hole, burden, spacing, and number of blast holes, whereas, peak particle velocity (PPV) is taken as the only output parameter. A total of 110 blast vibrations datasets were recorded from three different limestone quarries. The dataset has been divided into 85% for neural network training, and 15% for testing of the network. A five-layer ANN is trained with Rectified Linear Unit (ReLU) activation function, Adam optimization algorithm with a learning rate of 0.001, and batch size of 32 with the topology of 6-32-32-256-1. The blast datasets were utilized to compare the performance of ANN, multivariate regression analysis (MVRA), and empirical predictors. The performance was evaluated using the coefficient of determination (R²), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean squared error (RMSE)for predicted and measured PPV. To determine the relative influence of each parameter on the PPV, sensitivity analyses were performed for all input parameters. The analyses reveal that ANN performs superior than MVRA and other empirical predictors, andthat83% PPV is affected by distance and MCPD while hole depth, number of blast holes, burden and spacing contribute for the remaining 17%. This research provides valuable insights into improving safety measures and ensuring the structural integrity of buildings near limestone quarry sites.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.2002-2007
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• 2006

텔레매틱스 시스템에서의 경로 탐색 기법은 교통흐름의 변화에 따라 최단 운행 시간을 갖는 최적 경로가 변하기 때문에 최단 시간 뿐 만 아니라 도로의 교통 흐름까지 고려해야 한다. 기존의 경로 탐색 기법들은 이러한 교통 흐름의 변화에 능동적으로 대처 할 수 없다. 또한 교통 정보를 이용하는 탐색 기법은 기존의 최단 경로 탐색 기법보다 연산 수행시간이 길다. 이 논문에서는 추정치 계산의 단순화를 통한 최적 경로 탐색 기법을 구현하고 성능을 평가한다. 제안한 기법은 교통흐름에 적응적인 휴리스틱을 위해 고정 그리드를 도입한다. 또한 추정치 계산을 간소화하기 위해 출발지와 목적지 사이의 기울기를 고려하여 실수의 곱셈 연산 대신 단계화 된 정수의 덧셈 연산을 한다. 제안한 알고리즘은 최적 경로 정확도 향상뿐만 아니라 탐색 시간을 줄어듦을 실험으로 입증한다.