• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.13-24
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• 2003

그리드 기술은 지리적으로 분산된 컴퓨팅 자원을 활용하기에 다양한 자원에 대한 정보를 관리하는 기술이 필요하며, 이는 자원 관리 시스템에서 자원을 모니터링하여 이루어진다. 자원 상태 정보가 실시간으로 변하여 주기적으로 모니터링을 해야 하므로 이에 따른 오버헤드가 예상된다. 본 논문에서는 CPU상태 변화 정도를 관찰하여 시스템 상태를 파악하고 이를 모니터링 주기에 적용시키고자 한다. 즉 그리드 환경의 중요한 요소인 자원의 상태를 고려하여 자율적으로 자원의 상태에 따른 모니터링 주기를 조절하는 시스템을 모델링 하였다. 자원의 CPU 상태를 관찰해 CPU의 상태 변화율에 따라 자원의 상태 변화를 파악하여 모니터링 주기를 조절함으로써 모니터링에 의한 오버헤드가 감소하였음을 실험을 통해 증명하였다.

• Corrosion Science and Technology
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• 제22권5호
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• pp.377-386
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• 2023

Aircraft washing is performed periodically for corrosion control. Currently, the aircraft washing interval is qualitatively set according to the geographical conditions of each base. We developed a washing interval determination algorithm based on atmospheric corrosion environment monitoring data at the Republic of Korea Air Force (ROKAF) bases and United States Air Force (USAF) bases to determine the optimal interval. The main factors of the washing interval decision algorithm were identified through hierarchical clustering, sensitivity analysis, and analysis of variance, and criteria were derived. To improve the classification accuracy, we developed a washing interval decision model based on an artificial neural network (ANN). The ANN model was calibrated and validated using the atmospheric corrosion environment monitoring data and washing intervals of the USAF bases. The new algorithm returned a three-level washing interval, depending on the corrosion rate of steel and the results of the ANN model. A new base-specific aircraft washing interval was proposed by inputting the atmospheric corrosion environment monitoring results of the ROKAF bases into the algorithm.

• 방사성폐기물학회지
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• 제2권1호
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• pp.53-59
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• 2004

방사성핵종의 특성, 섭취형태 그리고 내부피폭 감시주기는 작업자의 방사성핵종 섭취량 및 내부피폭선량 평가 결과에 중요한 영향을 줄 수 있다. 따라서 방사성핵종이 흡입섭취 될 경우 섭취형태(급성 또는 만성) 및 내부피폭 감시주기에 따른 섭취량 평가 오차를 계산하였다. 섭취 핵종으로는 $^{125}$/I(Type F), $^{137}$Cs(Type F), $^{235}$ U(Type M, Type S)를 고려하였고, 방사능입자크기(AMAD)는 1 $\mu\textrm{m}$와 5 $\mu\textrm{m}$를 고려하였다. 섭취형태에 따라 평가된 섭취량의 상대오차는 방사성핵종, 흡수형태 그리고 내부피폭 감시주기에 따라 달랐으나, 입자크기에 의한 영향은 거의 없었다. 섭취형태 가정에 따른 섭취량 평가 오차를 10% 미만으로 줄일 수 있는 내부피폭 최대감시주기는 $^{125}$/I(Type F)에 대해 60일, $^{137}$Cs(Type F)에 대해 180일, $^{235}$ U(Type M)에 대해 90일, 그리고 $^{235}$ U(Type S)에 대해 360일로 나타났다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권11B호
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• pp.1169-1177
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• 2009

본 논문은 센서 네트워크상에서 지연시간에 민감한 데이터 전송을 위한 에너지 효율적인 MAC 프로토콜을 제안한다. 비 동기식 센서 네트워크에서는 소비되는 에너지와 지연시간이 채널 모니터링 주기(Channel Monitoring Interval)와 데이터 센싱 주기(Sensing Data Interval)에 따라 변화한다. 이러한 사실을 기반으로 본 논문에서는 오버히어링(Overhearing)으로 발생하는 에너지 소비를 줄이기 위해 자신의 채널 모니터링 주기를 이웃노드에 알리는 새로운 프리엠블 구조와 낮은 연산 복잡도를 가지는 채널 모니터링 주기를 결정하는 알고리즘을 제안한다. 실험결과에서는 다른 센서 MAC 프로토콜과 제안한 MAC 프로토콜과의 성능비교를 보여준다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제4권
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• pp.31-44
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• 1993

Multivariate exponentially weighted moving average (EWMA) control charts for monitoring the variance-covariance matrix are investigated. A variable sampling interval (VSI) feature is considered in these charts. Multivariate EWMA control charts for monitoring the variance-covariance matrix are compared on the basis of their average time to signal (ATS) performances. The numerical results show that multivariate VSI EWMA control charts are more efficient than corrsponding multivariate fixed sampling interval (FSI) EWMA control charts.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제15권4호
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• pp.1003-1010
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• 2004

Properties of the variable sampling interval(VSI) CUSUM chart for monitoring dispersion matrix of related quality characteristics are investigated. Performances of the proposed charts are evaluated for matched fixed sampling interval(FSI) and VSI charts in terms of average time to signal(ATS) and average number of samples to signal (ANSS). Average number of swiches(ANSW) of the proposed VSI Shewhart and CUSUM charts are also investigated.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2004년도 춘계학술대회
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• pp.151-159
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• 2004

Properties of the variable sampling interval(VSI) control charts for monitoring dispersion matrix of related quality characteristics are investigated. Performances of the proposed charts are evaluated for matched fixed sampling interval(FSI) and VSI charts in terms of average time to signal(ATS) and average number of samples to signal (ANSS). Average number of swiches(ANSW) of the proposed VSI charts are also investigated.

• 한국물환경학회지
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• 제29권1호
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• pp.55-65
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• 2013

It is very difficult to apply stream flow data directly to the management of Total Maximum Daily Loads because there are some differences between the unit watershed and the stream flow monitoring network in their characteristics such as monitoring locations and its intervals. Flow duration curve can be developed by linking the daily flow data of stream monitoring network to 8 day interval flow data of the unit watershed. This study investigated the current operating conditions of the stream flow monitoring network and the flow relationships between the unit watershed and the stream flow monitoring network. Criteria such as missing and zero value data, and correlation coefficients were applied to select the stream flow reference sites. The reference sites were selected in 112 areas out of 142 unit watersheds in 4 river basins, where the stream flow observations were carried out in relatively normal operating conditions. These reference sites could be utilized in various ways such as flow variation analysis, flow duration curve development and so on for the management of Total Maximum Daily Loads.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2012년도 제38회 춘계학술대회논문집
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• pp.586-591
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• 2012

군산 복합화력 발전소에서 운용중인 가스터빈 엔진의 정비 의사 결정을 지원하기 위한 솔루션을 개발하였다. 솔루션은 온라인 상태감시, 기간별 성능 경향분석, 최적 압축기 세정주기 분석, 고온부품 관리 모듈로 구성되어 있다. 운용자가 엔진의 상태 분석 결과를 쉽게 모니터하고 그에 따른 정비의사를 결정할 수 있도록 GUI 플랫폼을 적용하였다. 온라인 상태감시 모듈에서는 기준 성능 대비 실시간 계측데이터의 차이를 분석하여 엔진의 성능저하율을 가시적으로 제시한다. 최적 압축기 세정주기 분석 모듈에서는 경제성 평가 알고리즘을 통해 정비 소요 비용과 성능 저하에 따른 비용 손실의 분석을 통해 순이익이 최대가 되는 세정주기를 제시한다. 엔진의 상태 및 주요 정보를 종합적으로 분석하여 제공함으로써 최적 정비 및 운용이 가능하도록 의사 결정을 지원한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.328-330
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• 2004

In this paper, ECG based cardiac disease diagnosis models are developed. Conventionally, ECG monitoring equipments can only measure and store ECG signals and they always require medical doctor's diagnosis actions which are not desirable for continuous ambulatory monitoring and diagnosis healthcare systems. In this paper, two kinds of neural based self cardiac disease diagnosis engines are developed and tested for four kinds of diseases, sinus bradycardia, sinus tachycardia, left bundle branch block and right bundle branch block. For diagnosis engines, error backpropagation neural network (BP) and probabilistic neural network (PNN) were applied. Five signal features including heart rate, QRS interval, PR interval, QT interval, and T wave types were selected for diagnosis characteristics. To show the validity of proposed diagnosis engine, MIT-BIH database were used to test. Test results showed that BP based diagnosis engine has 71% of diagnosis accuracy which is superior to accuracy of PNN based diagnosis engine. However, PNN based diagnosis engine showed superior diagnosis accuracy for complex-disease diagnoses than BP based diagnosis engine.