• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1998.05a
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• pp.303-308
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• 1998

SMART 계측제어계통 측정신호의 신뢰성을 높이기 위한 실시간 신호검증알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬은 선행고장검출행렬, 아날로그 신호용 다중성 기법, 접촉신호용 논리표 알고리듬, 주파수 신호용 다중성 기법 그리고 아날로그 센서 경증을 위한 통계적 모듈의 5개 모듈로 구성되어 있다. 선행고장검출행렬은 측정 신호 중에서 고장의 가능성이 있는 신호를 추출하여 선정된 신호만을 적절한 알고리듬으로 검증하도록 함으로써 전체적인 수행시간을 감소시킨다. 아날로그 신호검증 모듈은 아날로그 측정신호에 대한 물리적/해석적 다중성에 입각하여 고장신호의 크기, 위치를 검출하며, 접촉신호 검증 모듈은 접촉신호들간의 논리값을 비교하여 발생 불가능한 논리값을 가지는 신호를 고장신호로 검출한다. 주파수신호는 아날로그 신호와 유사한 기법을 구현하였으며, 통계적 모듈은 아날로그 센서 자체의 물리적 건전성을 검사하는 모듈이다. 현재 SMART의 설계가 확정되어 있지 않으므로 개발된 신호검증알고리듬을 시험하기 위해서 여러 주요 공정변수가 표현되는 상용 원자로의 냉각재계통을 대상으로 검증 알고리듬을 구현하였으며, 운전모사기로 모사된 신호를 이용하여 개발된 신호검증알고리듬을 시험하였다. 시험결과 각 모듈별로 적절히 고장을 검출함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.726-729
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• 2002

웹은 이제 우리 생활의 일부분이 되어 가고 있다. 많은 사람들이 웹을 이용하여 중요한 정보를 얻고 있으며, 이로 인하여 많은 콘텐츠들이 개발되고 있다. 그 중 학습을 목적으로 하는 교육 콘텐츠도 개발되고 있는데, 이러한 개발은 교육 및 훈련이 쉽고, 원하는 시간에 반복 학습이 가능하기 때문에 많이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 알고리듬의 이해를 도와 주는 JAVA 프로그램을 개발하게 되었다. 웹에서의 구현을 위해 JAVA를 사용하였으며, 기존의 많은 알고리듬 중 정렬 알고리듬을 내용으로 하는 교육 콘텐츠를 개발하게 되었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.3
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• pp.3-11
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• 1997

One of major research areas in the recurrent neural network is to develop stable learning algorithm. In this paper, the stable learning algorithm is developed by utilizing the evolutionary programming. The effectiveness of the proposed learning algorithm will be verified by simulating two d.0.f. robot manipulator.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 1998.12a
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• pp.289-301
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• 1998

이동통신에서의 사용자 인증 서비스는 통화도용 방지와 신뢰성 있는 과금을 위한 중요한 보호 서비스이다. 본 논문에서는 IS-95A 인증 시스템에 적용 가능한 안전한 인증 알고리듬과 인증 키 생성 알고리듬을 제안한다. 특히 인증 알고리듬을 활용하여 인증 키 생성알고리듬을 Oracle 해쉬함수의 형태로 구현함으로써 인증 시스템의 높은 안전성과 간결성을 동시에 성취하였다. 그리고 통계적 분석 기법을 사용하여 개발된 알고리듬의 출력 특성을 분석한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.4
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• pp.39-48
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• 1996

비선형 동적 시스템을 제어하기에 적합한 귀환 신경망에 대한 연구는 안정성(stability) 유도와 학습 알고리듬(learning algorithm) 개발의 두가지 방향으로 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 논문에서는 비선형 동적 시스템 제어시 온라인(on-line) 학습이 가능하고 안정성을 보장하도록 귀환 신경망의 학습 알고리듬에 VSS이론을 도입하여 개발한다. 또한 개발한 학습 알고리듬을 사용한 귀환 신경망을 전형적인 비선형 동적 시스템인 로보트 매니퓰레이터의 제어 시스템에 적용하고 기존의 학습 방법의 적용 결과와 비교하여 개발한 제어 알고리듬의 효용성을 입증한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.8 no.4
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• pp.111-126
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• 1998

이동통신에서의 사용자 인증 서비스는 통화도용 방지와 신뢰성 있는 과금을 위한 중요한 보호서비브이다. 본 논문에서는 해쉬 함수를 개발하고 이를 IS-95A 인증시스템의 인증 알고리듬과 인증 키생성 알고리듬을 적용하였다. 특히 인증 알고리듬을 활용하여 인증 키 생성알고리듬을 oracle 해쉬함수의 형태로 구현함으로써 인증 시스템의 높은 안전성과 간결성ㅇ르 동시에 성취하였다. 그리고 통계적분석 기법을 사용하여 개발된 알고리듬의 출력 특성을 분석한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.42 no.3
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• pp.247-257
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• 2009

In this study, a distributed rainfall-runoff model is developed using a multi-directional flow allocation algorithm and the real-time runoff updating algorithm. The developed model consists of relatively simple governing equations of hydrologic processes in order to apply developed algorithms and to enhance the efficiency of computational time which is drawback of distributed model application. The variability of topographic characteristics and flow direction according to various spatial resolution were analyzed using DEM(Digital Elevation Model) data. As a preliminary process using fine resolution DEM data, a multi-directional flow allocation algorithm was developed to maintain detail flow information in distributed rainfall-runoff simulation which has strong advantage in computation efficiency and accuracy. Also, a real-time updating algorithm was developed to update current watershed condition. The developed model is able to hold the information of actual behavior of runoff process in low resolution simulation. Therefore it is expected the improvement of forecasting accuracy and computational efficiency.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.11c
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• pp.803-806
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• 1999

고성능 시스템이 개발됨에 따라 실시간 테스트의 중요성이 증가하고 있다. 메모리의 경우 저장된 값을 보존하면서 테스트할 수 있는 Transparent 테스트 알고리듬들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 테스트 시간과 오버 헤드를 줄일 수 있는 새로운 Transparent 테스트 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 SRAM의 전이 쓰기 동작 중에 발생하는 동적 전원 전류를 이용하는 방법이다. 동적 전원전류와 고장 모델과의 상관 관계를 규명한 결과 기존의 알고리듬보다 많은 고장 모델들을 테스트 할 수 있음을 발견하였다. 또한 쓰기 동작 중의 전류를 감지하기 때문에 압축치를 생성할 필요가 없어 그에 따른 테스트 시간과 오버 헤드를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 March 알고리듬들을 본 테스트 방법론에 적합하도록 변형하는 방법을 설명하고 기존의 transparent 알고리듬과의 테스트 시간 고장 검출률 그리고 BIST 구현시의 하드웨어 오버헤드 측면에서 비교를 한다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.2 no.1
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• pp.78-82
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• 1988

자유표면 유동을 시뮬레이션할 수 있는 수치 알고리듬 중 가장 최근에 개발된 volume of fluid (VOF) 방법을 이용하여 뚜껑이 닫힌 사각 컨테이너 속의 슬라싱을 시뮬레이션 하였다. 그 결과 유동이 작은 경우에는 알고리듬이 불안정하게 되어 장기간 시뮬레이션을 어렵게 하는 문제점이 발견되었다. 이 문제점을 해결하기 위해 VOF 알고리듬이 불안정하게 되어 장기간 시뮬레이션을 어렵게하는 문제점이 발견되었다. 이 문제점을 해결하기 위해 VOF 알고리듬 중 유량이동 알고리듬을 수정하여 원래의 알고리듬으로 시뮬레이션한 결과와 비교 분석하였다

• Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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• 2003.09a
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• pp.77-77
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• 2003

CT와 MRI의 단면 영상을 대상으로 영상분할 (Image segmentation)과 Image registration방법을 이용하여 인체 모델을 개발 하고자 한다. 우선 인체의 Head와 Neck부분의 CT와 MR 영상을 얻어 뼈, 근육, 인대, 그리고 그 밖의 장기의 해부학적 영상 특징을 분석하였다. 인체의 Head와 Neck 부분에 대한 CT와 MR 영상에 대해 각 부위별로 ROI(region-of-interrest)를 설정하였고, 각 volxel 마다 3차원 좌표를 계산할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다. 특히 각 해부학적 영상에서 부위별로 CT 번호를 분석하고, pulse sequence에 따른 MRI 영상의 부위별 특정을 분석하였다. 이 분석한 자료를 바탕으로 영상 분할을 하였다. 영상 분할전에 각종 잡음(noise) 제거 및 영상 분할을 효과적으로 처리하기 위해 기본적인 영상처리 (filtering)를 구현하였고, 대조도(contrast) 및 밝기(brightness)를 조절할 수 있게 프로그램을 구현하였다. 영상 분할 방법 중 선(line) 및 에지(edge) 의 검출 방법, 문턱치화(threshold) 방법, 영역확대(region growing) 방법으로 영상 분할을 해봄으로써 우리의 인체 모델링 개발에 가장 적합한 영상 분할 알고리듬 방법을 찾도록 시도하였다. 결과적으로 말하면, 한가지 방법의 알고리듬을 쓰는 것보다는 인체의 부위에 따라 두 가지 이상의 알고리듬 방법을 쓰는 것이 원하고자 하는 부위를 영상 분할하는데 더 효과적이다는 것을 알게 되었다. 우리의 연구 과제에서는 영역확대(region growing) 방법과 문턱치화 방법, 모드법(피크니스, 밸리)의 알고리듬을 이용하여 영상 분할을 한 결과 우리가 얻고자 하는 인체 부위별 중 근육과 뼈를 구별하는데는 별 무리가 없었으나, 인대 및 기타 장기를 구별하는데는 어려움을 겪게 되었다. 이후에 좀더 알고리듬을 연구하여 이번 연구에서 구별하기 어려운 장기 부분도 구별 할 수 있도록 노력하겠다.