• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.708-712
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• 2007

CG에서 물을 애니메이션하거나 다양한 특수효과를 표현하기위해 유체역학의 기술들이 사용되고 있다. H/W 성능이 높아지면서 이전에 불가능했던 알고리즘들이 실시간으로 가능해지고 있기는 하지만, 정밀한 표현에는 여전히 많은 시간이 소요되며, 성능과 사실성 사이의 균형을 위한 다양한 기술들이 연구되고 있다. 특히 게임과 같은 문맥을 가지는 곳에서 사용자의 요구에 의해 바다나 호수같은 넓은 지역의 물표면과 객체의 상호작용을 표현하기위해서는, 물리적 사실성을 어느 정도 희생하더라도 시각적인 사실성을 유지하는 범위에서 실행성능을 높이는 것이 우선시 된다. 본 논문에서는 물표면과 객체의 상호작용에 의한 다양한 물표면의 형태변화를 선형 컨벌루션 기법과 경계구를 이용하여 실시간으로 자연스럽게 애니메이션하는 방법을 제안한다.

• 청정기술
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• 제23권1호
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• pp.90-94
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• 2017

현재 풍력발전은 우리나라에서 가장 주목 받고 있는 신재생에너지 분야로 많은 연구가 진행 중이다. 풍력발전을 구성하는 요소 중 핵심 요소인 블레이드에 손상이 발생할 경우에 발전 효율에 직접적인 영향을 미치므로 효율적인 유지보수를 위해 초기에 결함을 측정하는 기술이 매우 중요한 상태이다. 그러나 기존의 초음파 비파괴 검사 및 열화상 비파괴 검사는 소요시간이 길고 실시간 모니터링이 어려우므로 초기 결함 측정이 불가능하다. 기존의 문제를 보완하고자 본 논문에서는 표면파를 이용한 블레이드 표면상태 실시간 모니터링에 관한 연구를 수행하였다. 압전센서 기반의 시스템을 구성하여 블레이드 표면샘플에 대해 공정 변수 별 기초 성능 실험을 하였고, 소형 블레이드에 대해 공정변수 별 실험을 통해 블레이드의 크랙, 벗겨짐, 장애물 등을 실시간으로 모니터링이 가능한지 연구 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.43-50
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• 2019

본 논문에서, 우리는 TDMA 방식의 전술 데이터링크에서 원활한 전술 데이터의 분배를 위한 Dynamic TDMA 방식을 설계하였다. 기존의 전술 데이터링크는 고정된 시간 무선 자원을 이용했기 때문에 운용 도중 네트워크 상태에 따라 자원 현황을 변경하는 것이 불가능했다. 이러한 한계를 극복하기 위해 초기 타임슬롯 할당, 운용 중간 타임슬롯 할당, 타임슬롯 반납, 타임슬롯 회수와 같은 DTDMA 처리방식과 관련 메시지를 설계, 구현하고 그러한 상황을 모의하여 실험하였다. 이것으로 상황에 따라 타임슬롯 자원을 효율적으로 분배하여 사용하는 방식이 적용 가능함을 보였다. 따라서 차후 전술 데이터링크에 DTDMA 통신 관리를 할 수 있도록 연구를 계속할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1231-1240
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• 2020

상수도 배관은 땅속에 매설되어 있어서 배관의 노후화에 따른 누수를 맨눈으로 탐지하기가 불가능하며, 누수음을 감지함으로써 배관의 누수를 탐지하는 기술이 주로 사용된다. 본 논문에서는 상수도 배관의 양단에 두 개의 가속도계를 부착·취득한 데이터 간의 도달 시간 차이를 계산하여 누수 지점을 탐지하는 알고리즘을 개발하였다. 배관의 누수 시험은 17.2m의 배관에 4.3m, 8.6m, 12.9m 지점에 밸브를 설치하고, 밸브의 개도율을 30%, 70%로 변경해 가면서 누수 지점을 분석하였으며, 밸브가 30%, 70%씩 개방된 정도의 배관 내 압력 강하에 대해서는 누수를 탐지할 수 있는 것으로 확인되었다. 초기 단계의 누수를 탐지하는 것이 매우 중요하며, 본 연구에서 적용한 알고리즘으로부터 초기의 누수 지점의 탐지가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.905-912
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• 2022

4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나인 가상현실은 오큘러스로 대표되는 저가의 웨어러블 장치의 보급으로 새로운 국면을 맞이하고 있다. 현실적인 위험성 문제로 실질적인 훈련이 거의 불가능한 재난 대피 훈련의 경우 가상현실은 효과적인 훈련을 가능하게 하는 새로운 대안이 되고 있다. 본 논문에서는 가상현실로 구현되는 화재 대피 훈련 콘텐츠에 적용될 수 있는 연기 모델링 방법을 제안한다. 화재 발생 시 연기는 통로를 따라 확산되고 시간에 따라 연기의 밀도가 변한다. 제안하는 방법은 시뮬레이션을 통해 계산한 연기의 밀도값을 실시간으로 모델에 반영할 수 있는 절차적 함수를 적용하여 연기를 모델링한다. 공장을 배경으로 구현한 결과를 보면 제안하는 방법이 사용자의 움직임에 따른 연기의 변화를 사실적으로 표현하는 것을 볼 수 있다.

• 한국동물학회지
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• 제15권4호
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• pp.214-224
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• 1972

작년 9월 2$\\sim$4일에 프랑스, 파리에서 사람의 染色體에 관한 國際會議(The Standardization Conference on Human Cytogenetics)가 열렸는데, 이것은 Denver, Londan 및 Chicago 會議(1960, 1963, 1966)에 계속해서 개최된 4번째 會議가 된다. 계속해서 이틀후인 9월 6일부터 1주일간 같은 장소인 파리에서 4차 國際人類遺傳學會가 개최되었다. 이들 양 會議에서 사람의 染色體에서 밴드 구조를 얻을 수 있는 特殊染色法과 그에 따른 染色體의 새로운 同定과 命名法이 화제의 중심이 되었던 것이다. 이 사람은 다행히 이들 회의에 참석할 기회를 얻어 이 문제를 토의하는 회합에 참석했기에 여기 간단히 그 문제를 해설해볼까 한다. 1956년 Tjio 및 Leven이 사람의 染色體의 정확한 수를 확인했고, 그 뒤 Denver 및 London 國際會議를 거쳐서 사람 染色體의 同定과 命名에 관한 國際的인 規約이 정해지기는 했지만, 23쌍의 사람의 染色體 하나 하나를 정확히 구분하기란 어려운 일로되었다. 종래의 방법으로 얻어진 사람의 染色體를 顯微鏡 밑에 色體 1쌍(X-Y, X-X)으로 구분을 하지만 실제로 확신을 갖일 수 있는 것은 常染色體에서 6쌍과 Y染色體만이였다. 다음 1960년대에 染色體 연구에 널리 이용되어온 오토래디오그리피(Autoradiography)는 DNA 複製의 시간적인 차이를 통해 染色體 固定에 큰 도움을 주었지만 실제로 정확한 식별이 가능케 한 것은 常染色體쌍 5과 여성의 X染色體 1개만 이라고 하겠다. 이렇게 생각한다면 남어지 11쌍의 常染色體와 1개의 X染色體는 1970년에 이르기까지 정확한 同定은 불가능했다고 말할 수 있다. 그러나 1970년을 전후해서 이문제에 관한 정세는 일변했으며, 여러 가지 特殊染色法이 개발되어 사람의 染色體 하나 하나를 정확히 식별 할 수 있는 단계에 접어들게 되었다. 그중에서도 식별 할 수 있는 단계에 접어들게 되었다. 그중에서도 대표적인 것이 키나크린 螢光染色法(quinacrine fluorescence staining method)와 김자分染法(heat-giemsa staining method)이며 이들 방법을 통하면 染色體의 縱軸에 따라 특유한 明暗의 밴드 패턴(banding patterns)이 나타나게 되어, 사람만이 아니라 고등한 동물의 모든 染色體가 쉽게 同定이 된다는 것이다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권3호
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• pp.189-198
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• 2009

종단 호스트에서의 전통적인 네트워크 프로토콜 처리 기법은 인터럽트 기반의 선착순 처리 방식을 사용함으로써 다음과 같은 두 가지 문제점을 가진다. 첫째, 인터럽트가 가장 높은 우선순위로 처리되기 때문에 네트워크 패킷과 응용 프로세스간에 우선순위 역전현상이 발생할 수 있다. 둘째, 네트워크 패킷 처리가 선착순으로 진행되기 때문에 패킷과 패킷간에 우선순위 역전현상이 발생할 수 있다. 이러한 문제는 우선순위에 기반한 프로토콜 처리 방법으로 해결이 가능한 것으로 알려져 있지만, 기본적으로 우선순위 기반의 해법은 기아(starvation)라는 부작용을 가지고 있으며 각각의 네트워크 흐름에 대하여 QoS 격리 및 조절이 불가능하기 때문에 네트워크 흐름마다 상이한 QoS가 요구되는 환경에 적용하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 우선순위와 예산(budget) 개념에 기반하여 bottom-half 메커니즘을 이용한 프로토콜 처리 기법을 제안한다. 제안하는 방법을 사용하면 우선순위 기반의 프로토콜 처리 방법이 가지고 있는 기아 현상을 해결함은 물론 각각의 네트워크 연결이 요구하는 QoS의 격리(isolation)가 가능하다. 이러한 특성으로 인해 패킷 처리 시간을 상한 (upper-bound)시키는 것이 가능해지며, 본 논문에서는 그 최대값을 계산해내는 방법을 함께 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안하는 방법이 네트워크 흐름간 QoS를 효과적으로 격리 및 조절할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.39-47
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• 2009

최근 특정 기업 또는 웹사이트에 대한 분산 서비스 거부 공격(DDoS:Distributed Denial of Service) 위협이 증가함에 따라 많은 기업들이 DDoS 공격 방어를 위한 보안 솔루션을 도입하고 있다. DDoS 공격은 대량의 트래픽을 네트워크에 전송함으로써 자원을 고갈시키고 정상적인 서비스 제공을 불가능하게 한다. DDoS 공격은 사전 탐지가 힘들고 효율적인 방어가 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 상황을 고려하여 모델링 시뮬레이션을 통한 DDoS 공격에 대한 유연한 대응 방법을 연구하고자 한다. 특히, 서버의 개수를 변경할 경우 나타나는 DDoS 공격에 대한 동적 특성을 분석하고, DDoS 공격으로 인한 피해 규모의 객관적 산정을 위해 DDoS 탐지 시스템 운영 여부에 따른 손실 비용을 산정하는 방법을 제시한다. DDoS 공격 시뮬레이션은 OPNET Modeler를 이용하여 모델링하고, 시뮬레이션 결과를 통해 DDoS 공격으로 인한 서비스 가능 시간을 도출하여 네트워크 구조에 따른 서비스 가능여부를 확인 할 수 있다. 본 논문에서 수행하는 DDoS 공격 시뮬레이션은 현재의 네트워크 구성을 평가하고 신규 장비의 설치 또는 네트워크 구조 변경 시 발생 가능한 문제점을 예측하는 데에 활용가능하다.

• 한국패류학회지
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• 제27권4호
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• pp.317-322
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• 2011

본 연구는 북방전복 (H. discus hannai) 의 겨울철 저수온으로 발생하는 폐사원인 규명을 위한 생리학적인 반응을 조사하기 위하여 수온 $12^{\circ}C$를 대조구로 $7^{\circ}C$ 및 $4^{\circ}C$의 실험구를 설정하고 10일간에 걸쳐 생존율, 항산화효소의 활성 및 총 단백질 농도를 측정하였다. 그 결과 $7^{\circ}C$ 저수온 실험구에서는 SOD 활성 및 총 단백질 농도가 대조구와 차이를 나타내지 않았으며 생존율은 90.8%를 나타내었다. 반면에 $4^{\circ}C$ 저수온 실험구에서는 SOD 활성은 노출직후에 급격히 상승하여 12시간째까지 대조구보다 유의적으로 높게 나타났다. 또한 총 단백질 농도에 있어서는 24시간째부터 실험종료 시까지 대조구보다 유의적으로 높게 나타났으며, 생존율은 3일째 10마리의 폐사를 시작으로 10일째 전 개체가 페사하였다. 이상의 결과로 북방전복 (H. discus hannai) 은 $7^{\circ}C$의 저수온 실험구에서는 다양한 생리적 기작을 이용하여 생존이 가능한 반면에 $4^{\circ}C$의 저수온 실험구에서는 생리적 순응반응을 나타내고 있으나 방어기작의 한계를 벗어나 생존이 불가능하다고 추정된다.

• 지능정보연구
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• 제10권1호
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• pp.109-123
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• 2004

기업부도예측은 재무와 경영의사결정문제에서의 주된 인공신경망 응용분야라 할 수 있다. 일반적으로 인공신경망은 이 분야에서 매우 좋은 성과를 보이는 것으로 알려져 있지만 종종 잡음이 심한 데이터에 대해서는 일관성 있고 예측가능한 성과를 보이지 못하는 경우가 있다. 특히 학습용 자료가 매우 많아서 학습시간과 자료수집비용이 과대한 경우에는 적절한 자료의 축소가 되지 않고는 인공신경망을 학습시키는 것이 불가능한 경우도 있다. 사례선택기법은 자료의 차원을 축약시켜 주며 직접적으로 자료를 축소시켜 주는 방법이다. 사례기반 학습기법에서는 이미 몇 연구가 사례선택기법의 필요성을 주장한 바 있으나 인공신경망 모형에서 사례선택기법의 필요성을 주장한 연구는 거의 없다. 본 연구에서는 기업부도예측을 위한 인공신경망 모형에서 유전자 알고리즘을 이용한 사례선택기법을 제안한다. 본 연구에서 유전자 알고리즘은 다층 인공신경망에서의 계층별 연결강도를 최적화하고, 동시에 학습에 적합한 사례를 선택한다. 유전자 알고리즘에 의해 결정된 계층별 연결강도는 역전파오류 학습기법에서 종종 발생하는 국부 최적해에 수렴하는 현상을 최소화해 줄 것으로 기대되고, 선택된 학습용 사례는 학습시간의 단축과 예측성과를 향상시켜 줄 것으로 기대된다. 본 연구에서는 제안한 모형과 주요 데이터 마이닝 기법들의 성과를 비교 연구한다. 실험결과, 제안된 방법이 인공신경망에서의 사례선택기법으로 유용한 것으로 나타났다.