• Korean Journal of Materials Research
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• v.6 no.2
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• pp.138-144
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• 1996

탄소재료 결합모재의 전구체로 핏치류가 많이 이용된다. 본 연구에서는 탄화거동에서 차이를 보이고 있은 석유계와 석탄계 핏치의 첨가량을 10-70wt%까지 배합하여 400-50$0^{\circ}C$ 온도범위에서 열처리하는 동안에 나타나는 흐름거동, 용해도 정도 등을 관찰함으로서 모재로서의 가능성을 평가하였다. 질소분위기에서 열처리속도 2.5$^{\circ}C$/min로 43$0^{\circ}C$까지 승온하여 30분 동안 처리한 결과 석유계 핏치의 첨가량이 50%가 될 때 까지는 핏치의 유동성과 점결력을 좌우하는 것으로 알려질 $\beta$-resin의 양이 45wt%이상으로 나타났으며, 이렇게 혼합된 핏치는 탄화수율도 같은 조건으로 처리된 원료 핏치에 비해 73-100%까지 높은 값을 보임으로서 모재로서의 가능성이 있음을 보였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• v.7 no.3
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• pp.1-21
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• 1997

본 논문에서는 인터넷 기반의 새로운 DSS 개념인 인터넷 DSS 개념적인 설계를 제안한다. 제안하는 인터넷 DSS는 인터넷 환경에서 효과적으로 구동될 수 있도록 지능형 에이전트(Intelligent Agent)를 주요 구성모듈로 하고 있으며, 네트웍 통신층, 문제해결층, 그리고 사용자 인터페이스층 등 다층구조를 갖고 있다. 인터넷 DSS 가능성을 구체적으로 보여주기 위하여 기업내에서 전략적으로 가장 첨예한 대립관계를 보이고 있는 마케팅 부서와 생산관리 부서간의 전략적 통합문제에 적용하여 그 의미를 분석하였다. 이는 최근 기업경영이 글로벌화 되어가면서 마케팅과 생산기능이 지리적으로 떨어져서 운영되는 것이 일반화되어 가고 있기 때문에 기존의 DSS보다는 인터넷 DSS가 이러한 경우에 훨씬 적용가능성이 높기 때문이다. 본 논문에서는 인터넷 DSS를 구성하는 모듈중에서 주로 모형에이전트의 모형결합 메카니즘을 중심으로 설명하였고 결론부분에서 향후 연구방향을 제시하였다.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2003.11a
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• pp.175-175
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• 2003

ZnO 박막은 그 동안 어려운 문제로 여겨진 p형 도핑방법이 점차 알려 지면서 발광소자 적용 가능성이 주목받고 있다. ZnO는 발광 스펙트럼(PL) 피크의 날카로움, 높은 exciton 결합에너지, 습식식각의 가능, 벽개면 형성의 용이함 및 동종 기판 적용 가능 등의 본질적인 장점을 지니고 있어 재현성있는 p형 도핑방법 기술이 확립된다면 이를 이용한 발광소자 적용 시 기존의 질화물계에 비하여 우수한 소자 제조 가능성이 있다. 이에 따라 국내외에서 ZnO 박막제조에 관련된 많은 연구들이 진행되고 있다. 특히 ZnO 박막을 발광소자로 적용하기 위해서는 고품질의 에피탁시 박막을 성장시켜야 하며 이를 위하여 MBE, MOCVD, PLD법 등 다양한 에피탁시 박막증착이 시도되고 있다. 또한 보다 양질의 ZnO 박막을 성장시키기 위해 적절한 단결정 기판 및 버퍼층의 탐색과 각 기판에 따른 ZnO 박막의 물성평가 작업도 국내외의 여러 연구그룹에서 진행되고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2017.05a
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• pp.167.1-167.1
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• 2017

전이금속 디칼코게나이드는 서로 다른 전이 금속원소와 칼코겐 원소의 결합으로 이루어진 층상 구조의 물질이다. 그 중 텅스텐 이황화물($WS_2$)은 전이금속 화합물로써 풍부한 매장량으로 인하여 가격면에서 매우 저렴하며, 높은 온도에서도 잘 견딜 수 있는 열 내구성이 강해 물 분해 반응에서 촉매로 사용될 수 있는 가능성이 제시되었다. 이러한 $WS_2$을 매장량이 적은 고비용의 백금계 촉매를 대체하기 위한 물질로서 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 $WO_3$ 콜로이드 용액을 전기 영동 및 황화 처리 이용하여 $WS_2$를 합성하여 수소 발생 반응(Hydrogen Evolution Reaction, HER)촉매로서의 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.469-473
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• 2003

다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 알고리즘은 초기 가중치와 불충분한 은닉층의 노드수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘에서 은닉층의 노드 수를 설정하는 문제와 ARTI에서 경계 변수의 설정에 따라 인식률이 저하되는 문제점을 개선하기 위하여 ARTI과 Max-Min 신경망을 결합한 퍼지 다층 퍼셉트론을 제안한다. 제안된 자가 생성을 이용한 퍼지 다층 퍼셉트론은 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ARTI을 적용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.370-372
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• 2002

다중처리기 상에서 실시간 태스크 스케줄링에 대한 연구가 현재 많이 수행되고 있지만, 주로 Pfair(P-fairness)와 EDF(Earliest Deadline First) 알고리즘에 대한 연구이다. Pfair는 이론적인 연구에 초점을 두고 있으며, EDF는 처리기들을 효율적으로 이용하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 다중처리기 상의 주기적인 실시간 태스크 집합을 대상으로, LLA(Least Laxity Algorithm) 알고리즘이 높은 스케줄링 가능성(schedulability)을 가짐을 먼저 보인다. 다음으로 기존 알고리즘들의 문제점을 보완하기 위해 EDF와 LLA를 결합한 ED/LL(Earliest Deadline/Least Laxity)이라는 알고리즘을 제시한다. ED/LL은 LLA보다 문맥교환 횟수는 적고 EDF보다 스케줄링 가능성이 높으며, 구현 오버헤드도 크지 않다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.128-130
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• 2012

본 논문은 추론 공격 가능성 범위를 확장하여 다수 제공자의 참여를 기반으로 개인에 관한 정보를 배포하는 환경에서의 추론공격 가능성을 고려한다. 환경의 특성상 참여자는 자신이 보유한 환자 데이터와 외부지식을 결합하여 개인의 민감한 정보를 추론할 수 있다. 또한 기존의 추론공격을 방지하는 익명화 기법은 다수 제공자 환경을 고려하지 않기 때문에 추가적인 추론 공격이 가능하다. 본 논문은 제공자에 의한 추론 공격을 보이고 이를 방지하는 기법으로 s-cohesion을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.506-506
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• 2023

지진해일은 대규모 인명피해는 물론 가공할만한 파괴력으로 해안시설물, 즉 원자력발전소, 항만시설물, 연안공항 등을 파괴시킬 수 있다. 따라서 해안에 국가기간시설물을 건설할 때는 반드시 급습 가능한 지진해일을 설정하여 예기치 못한 지진해일의 급습에 대하여 안전한가 여부를 검토해야 한다. 본 연구에서는 부산광역시에 건설 예정인 가덕도 신공항에 대하여 지진해일 급습 가능성을 예측한다. 기존의 수치모형을 이용하여 공항부지에 영향을 끼칠 가능성이 높은 지진해일을 설정하여 수치해석을 수행하고 안전 여부를 검토한다. 본 연구에서 고려된 지진해일은 기 발생한 역사 지진해일과 발생 가능한 지진해일, 즉 가상 지진해일 등이며, 수치모형은 우리나라에서 많이 사용되고 있는 전파모형과 범람모형인 HYCEL-NAMI와 HYCEL-RUNUP을 결합하여 사용한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.886-888
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• 2020

ONNX 은 인공신경망 모델 교환을 위한 표준 중 하나이다. 인공신경망 모델을 구현하는 연구자 입장에선 ONNX 형태로 모델을 배포함으로써 이질적인 플랫폼 간의 호환성을 보장받을 수 있다. 서로 다른 플랫폼에서 ONNX 표준에선 ONNX 모델을 실행하는 엔진을 ONNX Runtime 이라고 하는데, ONNX Runtime 은 순수 S/W 형태이거나, 다양한 H/W 가속 기술과 결합된 형태가 있다. 본 논문에선 ONNX Backend Scoreboard 에 등록 되어있는 3 종류의 엔진과 본 논문에서 새롭게 제안하는 C-ONNX 의 성능을 웍스테이션과 임베디드 기기에서 비교해보고 임베디드 기기에 특화된 C-ONNX 의 가능성에 대해 알아본다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.630-632
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• 2023

어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크에 결합하여 언어 생성 모델에서 성능을 개선하였고, 이러한 성공은 다양한 신호처리 분야에 응용 및 확장되고 있다. 특정 입력 신호 부분에 선택적으로 집중함으로써, 어텐션 모델은 음성 인식, 이미지와 비디오 처리, 그리고 생체인식 등의 분야에서 더 높은 성능을 보여주고 있다. 어텐션 기반 모델은 심전도 신호를 이용한 개인식별 및 부정맥검출, 뇌파도 신호를 이용한 발작유형분류 및 수면 단계 분류, 근전도 신호를 이용한 제스처 인식 등에 사용되고 있다. 어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크의 해석 가능성과 설명 가능성을 향상시키기 위해 사용되기도 한다. 신호 처리 분야에서의 어텐션 모델 연구는 지속적으로 진행 중이며, 다른 분야에서의 잠재력 탐구에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 논문은 어텐션 메카니즘을 이용한 생체신호처리 연구 동향 분석을 수행한다.