• 공업화학
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• 제24권4호
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• pp.344-349
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• 2013

에너지 저장 시스템(energy storage system, ESS)은 발전설비에서 생산된 전력에너지를 저장하여 필요한 시점에 사용할 수 있도록 전기에너지를 화학적으로 저장하는 체계이다. 따라서 에너지 저장 시스템은 에너지 이용 효율향상, 전력공급 시스템의 안정화에 기여할 뿐 아니라, 이산화탄소의 감축 및 화석연료의 고갈문제에 직접 대응할 수 있게 한다. 이차전지인 납 축전지는 현재까지 가장 기술적으로 안정되어 있고, 경제적이며, 신뢰성이 있는 축전지 중 하나이다. 이에 본 연구에서는 납 축전지를 적용한 에너지 저장 시스템의 국내외 실증사례를 조사하여 사례별로 정리하여 관련연구에 참고하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권8호
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• pp.717-729
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• 2005

제품계열공학(Product Line Engineering, PLE)은 핵심자산(Core Asset) 개발과정과 어플리케이션공학(Application Engineering, AE)과정으로 구성된다. 핵심자산 개발과정은 한 도메인에 속한 여러 어플리케이션들의 공통적인 휘쳐(Feature)를 핵심자산으로 모델링하고, 이를 재사용할 수 있도록 구체화하는 작업이다 어플리케이션 공학 과정은 핵심자산을 각 어플리케이션의 요구사항에 맞게 인스턴스화(Instantiation)하여 어플리케이션을 효과적으로 개발하는 작업이다. 기존의 PLE 기법들은 핵심자산개발에 크게 치중되어 있고, AE 과정의 연구는 상대적으로 미흡한 실정이다. 특히, AE 과정의 실용화를 위해서는 중요한 활동인 인스턴스화하는 실용적 절차와 기법이 미비하다. PLE의 넓은 산업계의 적용을 위해서는 체계적이며 실용적인 수준의 AE 프로세스, 작업 지침, 산출물의 연구가 요구된다. 본 논문에서는 AE의 실용적 프로세스를 제안하고. 프로세스의 각 활동에 대한 상세 지침을 제시하며. 활동에 따른 산출물 제시한다. 또한 사례 연구를 통하여 제시되는 프로세스에 논리성과 실용성을 검증한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제43권3호
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• pp.269-295
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• 2009

TV 프로그램을 대상으로 한 유용한 기술 메타데이터(descriptive metadata)인 PB 코어와 MBC TV 프로그램 기록물 업무 담당자와의 인터뷰 내용들을 기반으로 하여 실무적 특성을 반영한 TV프로그램 정보의 메타데이터 요소를 설계하였다. 핵심이 되는 정보를 추출하고 정확한 스키마를 구성하기 위하여 TV프로그램 정보를 시각화하였으며, 이를 기반으로 지적 내용(Intellectual Content), 지적 자산(Intellectual Property), 물리적 내용(Instantiation), 확장 내용(Extensions) 등의 네 가지 영역을 중심으로 메타데이터 세부 요소들을 선정하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.591-599
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• 2023

최근 Castryck-Decru에 의해 SIDH 기반 암호가 다항시간 안에 개인키를 복구할 수 있음에 따라 이에 대응하기 위한 여러 방법이 제안되었다. 이 중, Fouotsa 등이 제안한 M-SIDH는 상대방에게 전달하는 torsion point 정보를 마스킹하여 Castryck-Decru 공격에 대응한다. 본 논문에서는 처음으로 C를 이용해 M-SIDH를 구현하였으며, 최적화를 통해 효율성을 평가한다. 본 논문은 M-SIDH의 성능을 확인하기 위해 1024비트 소수를 사용하여 파라미터를 선택하는 방법을 제시하였으며, square-root Velu 공식의 확장체에서의 구현을 통해 M-SIDH를 최적화하였다. 본 논문의 결과 고전 64비트 보안강도를 가지는 MSIDH-1024의 경우 키 교환하는데 대략 1129ms 정도가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.621-635
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• 2023

시설물 상태평가는 시설물의 사용성을 평가하고, 진단 주기를 결정하는 중요한 과정이다. 현재 수행되고 있는 인력 기반 방법은 안전, 효율, 객관성에 대한 문제를 안고 있어 이를 개선하기 위해 영상을 이용한 딥러닝(deep learning) 기반의 연구가 수행되고 있다. 그러나 시설물 손상 데이터는 발견하기 어려워 다량의 시설물 손상 학습 데이터를 구축하기 어렵고, 이는 딥러닝 기반 상태평가에 한계로 작용한다. 본 연구에서는 영상 기반 시설물 상태평가의 학습 데이터 부족으로 인한 어려움을 개선하기 위해 파운데이션 모델(foundation model) 기반 2-step 시설물 손상 분석을 제시한다. 시설물 상태평가의 요소를 객체화와 정량화로 세분화하고, 정량화 단계에서 영상 분할(segmentation) 파운데이션 모델을 적용하였다. 본 연구의 방법은 기존 영상 분할 방법 대비 10% 포인트 이상 높은 mean intersection over union을 나타냈고, 특히 철근 노출의 경우에는 40% 포인트 이상의 성능 개선을 보였다. 본 연구의 방법이 학습 데이터 구축이 어려운 도메인에 성능 개선을 가져올 것이라 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권3호
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• pp.277-288
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• 2006

프로덕트 라인 공학(Product Line Engineering, PLE)은 소프트웨어 재사용을 위한 새로운 접근 방법이고, 핵심자산은 인스턴시에이션(Instantiation)을 통하여 어플리케이션을 개발하기 위한 큰 재사용 단위이다. 따라서, 핵심자산은 PLE의 중요한 요소이므로 핵심자산의 재사용성은 PLE 프로젝트의 큰 성공을 결정한다. 핵심자산은 전체가 아니라 재사용 부품(Part)에 불과하며, 고정된 기능뿐만 아니라 가변적인 기능도 포함, 지원하고 있다. 그러나, 기존의 품질모델로는 이러한 특성을 가지고 있는 핵심자산을 평가하기에는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 ISO/IEC 9126을 기반으로 하여 핵심자산의 재사용성을 평가하기 위한 체계적인 품질시스템을 제안한다. 핵심자산의 중요한 특징들을 식별하고 식별된 재사용성의 특징을 기반으로 품질속성(Quality Attribute)을 도출한다. 이렇게 정의된 품질속성을 이용하여 메트릭을 정의한다. 또한 제안된 메트릭을 이용하기 위한 지침 및 대여 프로덕트라인에서의 적용사례를 제시한다. 이러한 품질시스템을 이용하여 핵심자산의 재사용성을 보다 효과적이고 정확하게 평가한다.