• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.1-6
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• 2018

스마트시티는, 각종 센서들로부터의 데이터를 수집, 처리하여 시민들을 위하여, 다양한 스마트 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는, 이과 같은 스마트시티 서비스 중의 하나로서, 소음지도를 시민에게 실시간으로 제공하기 위한 연구 결과를 발표한다. 본 논문은, 스마트 시티의 융복합된 유비쿼터스센서네트워크들로부터 끊임없이 전달되는 대량의 스트림 데이터를, 실시간으로 전달받아서, 지리정보시스템 (GIS)의 정보들과 융합하여, 시각적으로 소음정보를 표시하여 주는, 3차원 소음지도를 실시간으로 제작하는, 실시간 분산병렬처리 방법론을 제시하였다. 이 방법론을 오픈소스소프트웨어를 활용하여 실제 시스템으로 개발되어 구현하였다. 본 논문에서는, 이와 같이 구현된 시스템들 중에서, 아파치 스톰(Apache Storm) 프레임워크를 사용하여 구현한 실제 시스템을 소개한다. 본 연구에서는, 이 실제 구현된 시스템을 성능평가하였다. 대량의 비정형 데이터를 실시간으로 처리하려면, 큰 컴퓨팅 파워가 필요하며, 필요한 컴퓨팅 파워의 규모도 사전에 알 수 없다는 문제들이 있다. 이 문제들을 해결하기 위하여, 본 연구에서는, 컴퓨팅 파워를 자유롭게 조절하여 공급할 수 있는. 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 성능평가를 하였다. 이와 같은 성능평가를 통하여, 본 논문에서 제시한 방법론이 적절함을 확인하였고, 개발하여 구현한 시스템이 잘 작동함도 확인하였다. 나아가서는. 실시간으로 소음지도를 생산할 수 있음을 확인하였다. 본 논문은 이와 같은 성능평가 내용도 소개하고 상세히 설명한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제21권6호
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• pp.689-695
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• 2015

일반 상선과 달리 해양플랜트 시설은 발주자가 직접 고용한 인원과 조선소에서 파견된 시운전 종사자들은 2교대로 해양플랜트공사가 종료될 때까지 혼재되어 승선한다. 그러므로 많은 인원들이 안전하게 거주할 수 있는 별도의 해양플랜트 전용생활부선을 사용하는 것이 일반적이다. 따라서 이 연구에서는 인명 안전의 관점에서 해양플랜트 전용생활부선 거주자의 생존율 향상을 위한 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 해양플랜트 전용생활부선에서 발생할 수 있는 다양한 종류의 사고 중 가장 많이 발생할 것으로 판단되는 화재 사고를 가정하였다. 이를 위해 국내 외 규정에 근거한 화재시뮬레이션 전산 모형을 제작하여 종사자들에 대한 피난 안전성을 분석하였다. 특히, 해양플랜트 전용생활부선에서 화재가 발생할 경우 지속적으로 훈련을 받은 선원들과는 달리 다양한 직종, 인종, 문화를 갖고 있는 인력들의 비정형화된 피난 행위로 인하여 위험성이 높아질 것으로 판단되므로 생존가능시간인 유효 피난시간을 증가시키고, 실제 피난에 소요되는 필요 피난시간을 감소시켜 생존율을 향상시킬 수 있는 구조개선 및 안전설비 설치에 대해 제안하였다.

• 대한치과교정학회지
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• 제40권3호
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• pp.184-194
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• 2010

본 연구는 탈락된 세라믹 브라켓을 tribochemical silica coating하고 nano-filled flowable composite resin (Transbond Supreme LV, 3M Unitek, Monrovia, Calif, USA)을 이용하여 재접착하였을 때 교정치료에 충분한 접착강도를 얻을 수 있는지 평가하기 위해 시행하였다. 총 60개의 소구치를 준비하여 다음의 4개 군으로 나누었다: Tribochemical silica coating (TC) + Transbond Supreme LV (LV), TC + Transbond XT (XT), Sandblast treatment(SA) + LV, SA + XT. 재처리된 세라믹 브라켓은 각각의 접착제를 이용하여 치아에 부착하였다. 시편들을 상온의 생리식염수에 1주일간 보관한 뒤 열순환을 시켰다. 만능시험기로 전단접착강도를 측정한 뒤 파절양상을 평가하였다. TC군은 임상적으로 충분한 강도를 보였다(TCLV: 10.82 $\pm$ 1.82 MPa, TCXT: 11.50 $\pm$ 1.72 MPa). 하지만 SA군은TC군에 비하여 유의하게 낮은 전단접착강도를 보였다(SALV: 1.23 $\pm$ 1.16 MPa, SAXT: 1.76 $\pm$ 1.39 MPa, p < 0.05). LV군과 XT군의 전단접착강도는 유의한 차이가 없었다. TCLV, TCXT군 모두 시편의 77%가 접착제에서의 파절을 보였고, 각 군당 1개씩의 시편에서 법랑질 파절이 관찰되었다. SA군은 모든 파절이 브라켓과 접착제 계면에서 발생하였다. LV군과 XT군의 탈락양상에는 유의한 차이가 없었다. 이상의 연구 결과에서 보면 nano-filled flowable composite resin과 tribochemical silica coating 처리를 이용하여 세라믹 브라켓을 재접착하면 충분한 전단접착강도를 얻을 수 있다. 단 법랑질 파절의 가능성이 있으므로 탈접착 시 적절한 기구와 기술을 이용해 주의깊게 브라켓을 제거해야 한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.227-243
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• 2005

본 논문에서는 지진하중을 받는 사장교에 납고무받침과 유압식 가력기를 결합한 복합제어 시스템을 적용하였다. 복합제어 시스템은 다중의 제어장치로 인해 제어성능의 향상을 기대할 수 있지만 추가적으로 사용되는 능동제어 장치로 인하여 전체 제어시스템의 강인성이 저하될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 복합제어 시스템의 강인성을 향상시키기 위해 기존의 LQG 알고리즘에 납고무받침의 응답에 따른 on-off 형태의 알고리즘을 결합하였다. 수치해석 결과 on-off 형태의 LQG 알고리즘을 사용한 복합제어 시스템은 납고무받침을 사용할 수동제어 시스템이나 유압식 가력기만을 사용한 능동제어 시스템과 비슷한 최대제어력이나 평균제어력을 사용하면서 제어성능이 향상되었으며, 기존의 성능에 초점을 둔 LQG 알고리즘만을 사용한 복합제어 시스템과 유사한 제어성능을 나타냈다. 또한 제안된 제어시스템은 구조물의 강성행렬에 교란이 있을 때 기존의 LQG 알고리즘만을 사용한 복합제어 시스템에 비해 강인성이 향상되었으며 교란된 시스템에 대해 불안정성을 보이지 않았다. 제안된 제어시스템은 설계지진뿐만 아니라 다른 입력지진에 대해서도 제어성능을 유지하였다. 따라서 On-Off 형태의 LQG 알고리즘을 사용한 복합제어 시스템은 불확실성이 많은 지진하중을 받는 사장교에 개선된 제어기법으로 제안될 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권6호
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• pp.1295-1300
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• 2004

지금까지 제시된 정형 검증 기법들 중에서 모델 체킹이 가장 효과적이라는 평가를 받고 있지만, 모델 체킹이 실제 활용되기 위해서는 상태 폭발 문제를 극복해야 한다. 본 논문에서는 상태 폭발 문제를 방지하기 위해서, 원래 모델 M으로 부터 추상화 모델 M'을 얻는 방법을 제안하였다. 주어진 논리식의 모델 체킹에 필요한 변수만을 추출한 후. 모델의 상태 공간을 이들 변수들에 투영함으로서 추상화 모델 M'을 얻었다. M'은 M보다 크기가 작을 뿐만 아니라 더 적은 행위를 갖고 있기 때문에(M'$\leq$M), 추상화 모델 M'을 이용해서 수행한 도달성 분석 결과는 M 에서도 그대로 유효하다. 따라서 M을 모델 체킹할 때 상태 폭발이 발생하면, 축소된 모델 M'을 이용하여 모델 체킹할 수 있다. 제안된 추상화 기법을 푸쉬 푸쉬 게임 풀이에 적용했고, 모델 체커로는 Cadence SMV와 NuSMV를 사용하였다. 그 결과 상태 폭발 문제로 인해서 풀 수 없었던 게임을 추상화를 이용해서 해결하였다. 그리고 추상화를 적용하기 이전에 비해서 시간 절감 및 메모리 절감 효과가 있었다. Cadence SMV의 경우 평균 87%의 시간 절감 및 79%의 메모리 절감이 있었으며, NuSMV의 경우 83%의 시간 절감 및 56%의 메모리 절감이 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권1호
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• pp.25-32
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• 2020

다양한 분야에서 활용되는 상황인지 시스템은 상황정보를 획득하기 위한 추상화 과정에서 규칙 기반의 인공기능 기술이 기존에 사용되었다. 그러나 서비스에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 사용되는 데이터의 증대로 규칙이 복잡해지면서 규칙 기반 모델의 유지보수와 비정형 데이터를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 많은 연구들에서는 상황인지 시스템에 기계학습 기술을 적용하였으며, 이러한 기계학습 기반의 모델을 상황인지 시스템에 사용하기 위해서는 주기적으로 학습 데이터를 제공해야 한다. 이에 기계학습 기반 상황인지 시스템에 대한 선행연구에서는 여러 개의 기계학습 모델을 적용하기 위한 학습 데이터 생성, 제공 등의 과정을 보였으나 제한된 종류의 기계학습 모델만을 적용 가능하여 확장성이 고려되어야 한다. 본 논문은 기계학습 기반의 상황인지 시스템의 확장성을 고려한 기계학습 모델의 학습 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시스템의 확장성을 고려하여 기계학습 모델의 요구사항을 반영할 수 있는 학습 데이터 생성 모델을 정의하고 학습 데이터 생성 모듈을 바탕으로 각각의 기계학습 모델의 학습 데이터를 생성하는 것이다. 시스템의 확장성의 검증을 위해 실험에서는 노인의 건강상태 알림 서비스를 위한 심박상태 분석 모델을 대상으로 한 학습데이터 생성 스키마를 기반으로 학습데이터 생성 모델을 정의하고 실환경에서 정의된 모델을 S/W에 적용하여 학습데이터를 생성한다. 또한 생성된 학습데이터의 유효성을 검증하기 위해 사용되는 기계학습 모델에 생성한 학습데이터를 학습시켜 정확도를 비교하는 과정을 보인다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.60-67
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• 2021

최근 기존 재래식 거푸집 시스템의 다양한 문제를 해결하기 위하여, 데크플레이트를 거푸집으로 활용하는 방법이 개발되어 사용되고 있다. 이러한 데크플레이트 거푸집 시스템은 대부분 데크플레이트를 부재에 매립하여 영구 존치 시키는 방법으로 기존 거푸집 시스템에 비해 경제적이며 시공성이 높다. 그러나 매립형 데크플레이트 거푸집 시스템의 경우 폭이 좁고 철근 배근이 복잡한 보와 같은 부재에 대해서는 콘크리트의 충진을 확인하기 어렵고 데크플레이트의 부식 등 시공 및 유지관리 측면에서 다양한 문제점이 있음이 보고되고 있다. 이에 본 연구에서는 보 부재 제작 시 콘크리트 양생 후 데크플레이트를 제거할 수 있는 탈형 보-데크 거푸집 시스템을 개발하고자 하였다. 본 시스템은 거푸집 역할을 수행할 수 있는 데크플레이트 모듈과 콘크리트 측압에 의한 변형을 막아주는 프레임과 선 배근되는 철망 그리고 이를 결합하는 접합부로 구성되어 있다. 연구결과 개발 시스템의 경우 시공성이 우수하고 콘크리트의 측압에 의한 변형을 효율적으로 막아주며, 손쉽게 제거가 가능함을 확인하였다.

• 생명과학회지
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• 제31권12호
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• pp.1057-1065
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• 2021

위암 환자에서 미토콘드리아 DNA (mtDNA)의 양적 변화가 보고 되고 있으며 이러한 변화가 위암의 발암이나 진행에 관여되는 것으로 추정되고 있다. 그리나 위암에서 미토콘드리아 단백질이나 mtDNA에 의해 암호화된 산화적 인산화(OXPHOS) 단백질의 양적 변화에 관한 연구는 아직까지 미비한 실정이다. 본 연구에서는 위암환자 조직 및 세포주를 이용하여 mtDNA 양 그리고 미토콘드리아 단백질 및 OXPHOS 단백질의 양을 분석하였다. 또한, mtDNA 양적 변화와 위암 환자의 임상병리학적 특징을 연관 분석하였다. MtDNA 양을 분석하기 위하여 qPCR 기법을 그리고 단백질 분석에는 Western blot 기법을 각각 활용하였다. 총 27개의 위암 환자 샘플에서 약 80%에 해당하는 22개의 환자 위암조직에서 정상조직에 비해 mtDNA 양이 감소하였으며, 나머지 환자에서는 mtDNA 양이 증가하였다. 이러한 mtDNA 양이 감소한 위암 조직 샘플에서는 미토콘드리아 단백질 및 OXPHOS 단백질의 양도 같이 감소하였다. 한편, 본 연구에 사용된 총 5개의 위암 세포주 모두에서 mtDNA 양이 감소하였다 그러나 위암 세포주에서는 mtDNA 양적 감소와 미토콘드리아 단백질 및 OXPHOS 단백질의 양적 감소가 항상 일치하지는 않았다. 이러한 연구결과는 위암 조직 및 세포주에서 mtDNA 양의 감소가 흔하며 이는 mtDNA 양적 변화가 위암의 생성에 관여함을 제시한다.

• 대한장애인치과학회지
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• 제15권1호
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• pp.74-78
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• 2019

AT/RT를 갖는 환자는 빈번하게 MRI촬영을 시행하게 된다. MRI의 경우 강자성 효과(ferromagnetic effect)로 인해 스테인레스스틸 기성금속관의 탈락이 발생할 위험성이 있고 영상의 인공물(artifact)의 형성을 유발할 수 있으므로 유치의 전장관 수복 전에 재료의 선택에 있어서 이러한 위험성에 대해 고려해야 한다. 이 경우 기성 지르코니아 전장관은 AT/RT 환자들의 크라운 수복에 있어서 좋은 수복재료로 사용될 수 있다. 또한 항암치료로 인해 AT/RT 환아들은 우식발생율이 높으므로 구강위생 관리 및 전문가 불소도포 등의 주기적인 정기검진이 요구된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.21-29
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• 2018

4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 스마트 팩토리의 개념이 대두되면서 설비가동률과 생산성에 악영향을 미치는 설비 오류의 발생을 데이터 분석 기법을 통해 예측하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 데이터 분석 기법을 활용하여 설비 오류를 예측하기 위해서는 설비 오류가 발생한 상황과 설비 오류 유형을 명시한 데이터인 설비 오류 이력이 필요하다. 하지만 많은 제조 현장에서는 설비 오류 유형이 정확하게 정의/분류가 되지 않아 설비를 운영하는 작업자가 자신의 경험적 판단에 의거하여 정형화되지 않은 텍스트의 형태로 설비 오류 유형을 작성하고, 이에 따라 데이터 분석 기법의 적용이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 수기로 작성된 설비 오류 이력을 활용하여 설비 오류 유형을 파악하고 구조화하기 위한 구절 네트워크 구축 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로, 단어를 쓰임새에 따라 분류한 용도 딕셔너리를 활용하여 비정형의 텍스트 데이터로부터 설비 오류 유형을 의미하는 구절을 추출하고, 추출된 구절 간의 유사도를 계산하여 네트워크를 구축한다. 제안하는 방법의 성능을 실제 제조 기업의 설비 오류 이력 데이터를 활용하여 검증하였으며, 본 연구의 결과는 텍스트 데이터에 기반한 설비 오류 유형 구조화와 나아가서는 설비 오류 발생 예측에 이용할 수 있을 것을 기대한다.