• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.133-135
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• 2021

본 논문에서는 목조 문화재 영상에서의 변위 현상 중 하나인 크랙이 발생하는 영역을 감지하기 위한 임베딩 유사도 기반 모델을 제안한다. 우선 변위가 존재하지 않는 정상으로만 구성된 학습 이미지는 사전 학습된 합성 곱 신경망을 통과하여 임베딩 벡터들을 추출한다. 그 이후 임베딩 벡터들을 가지고 정상 클래스에 대한 분포의 파라미터 값을 구한다. 실제 추론 과정에 사용되는 테스트 이미지에 대해서도 마찬가지로 임베딩 벡터를 구한다. 그런 다음 테스트 이미지의 임베딩 벡터와 이전에 구한 정상 클래스를 대표하는 가우시안 분포 정보와의 거리를 계산하여 이상치 맵을 생성하여 최종적으로 변위가 존재하는 영역을 감지한다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 임베딩 유사도 기반 모델이 목조 문화재에서 크랙이 발생하는 변위 영역을 잘 감지함을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 크랙 현상에 대한 변위 영역 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2002.05a
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• pp.652-655
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• 2002

The embedded atom method based on the density functional theory is used for calculating ground state properties of realistic metal systems. In this paper, we had corrected constitutive formulae and parameters on the palladium for the purpose of doing Embedded Atom Method analysis. And then we have computed the properties of the palladium on the fundamental scale of the atomic structure. In result, simulated ground state properties, such as the lattice constant, elastics constants and the sublimation energy, show good agreement with Daw's simulation data and with experimental data.

• Journal of Hydrogen and New Energy
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• v.15 no.4
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• pp.257-265
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• 2004

Numerical analysis, as EAM(Embedded Atom Method), in the atomic level is necessary to analyze the relation between the hydrogen and hydrogen absorption metals. EAM established on density functional theory was developed as a new means for calculating various properties and phenomena of realistic metal systems. In this study, we had constructed the EAM program from constitutive formulae and parameters of the hydrogen, nickel and palladium for the purpose of predicting the expansion behavior on hydrogen absorbing. In result, not only the ground state properties of metals but also lattice constants and the volume expansion ratio of metal hydrides show good agreement with Daw's data and experiment data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.37-39
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• 2022

기존 IoE 환경에서 수집데이터는 특정 서비스를 위한 도메인 지식과 연계되어 서비스를 제공한다. 하지만 수집되는 데이터의 유형이 다양하고, 정적인 지식베이스가 상황에 따라 동적으로 변화하는 IoE 환경에서는 기존의 지식베이스 시스템을 통하여 원활한 서비스를 제공할 수 없었다. 따라서, 본 논문에서는 IoE 환경에서 발생하는 대용량/실시간성 데이터를 시맨틱으로 처리하여 공통 도메인 지식베이스와 연계하고 기존의 지식베이스 추론 방법과 기계학습 기반 지식 임베딩 기법을 통하여 지식 증강을 유기적으로 진행하는 빅시맨틱 시스템을 제시한다. 제시한 시스템은 IoE 환경의 멀티모달(정형, 비정형) 데이터를 수집하고 반자동적으로 시맨틱 변환을 수행하여 도메인 지식베이스에 저장하고, 시맨틱 추론을 통해 지식베이스를 증강 시키며 증강된 지식베이스를 포함한 전체 지식베이스를 정형 및 반정형 사용자 쿼리를 통해 지식정보를 사용자에게 제공한다. 또한, 기계학습 기반 지식 임베딩 기법을 통해 학습·예측을 함으로써, 기존의 지식베이스를 증강하는 기능을 수행한다. 본 논문에서 제시한 시스템은 공장내의 에너지 정보를 수집하여 공정 및 설비 상태 및 운영정보를 바탕으로 실시간 제어를 통한 에너지 절감 시스템인 공장 에너지 관리 시스템의 기반 기술로 구현될 예정이다.

• Convergence Security Journal
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• v.22 no.1
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• pp.55-60
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• 2022

This study is to analyze trends and relational structures in the energy sector related to renewable energy. For this reason, in this study, we focused on big data including SNS data. SNS utilizes the Instagram platform to collect renewable energy hash tags and use them as a word embedding method for big data analysis and social network analysis, and based on the results derived from this research, it will be used for the development of the renewable energy industry. It is expected that it can be utilized.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2018.06a
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• pp.122-122
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• 2018

1. 배경 최근 IoT 기술이 발전함에 따라 각종 전자기기에 들어가는 센서들이 점점 늘어나고 있다. 특히 사용자 중심의 기기들은 기술이 발전함에 따라 집적화가 이루어지면서, 하나의 기기에서 온도, 습도, 조도 등의 다양한 정보를 처리하고 있다. 이에 따라 더 많은 기능을 사용하기 위해, 소모 전력 또한 점차 증가하고 있다. 그러나 부피는 한정되어 있어, 기존 배터리만으로는 증가하는 소모 전력을 모두 보완하기 어렵다. 또한 대표적인 사용자 중심 기기인 스마트폰에서는, 가장 많은 전력을 소모하는 부분이 점점 커지고 있다. 이에 대한 대책으로 버려지는 에너지를 수확하여 전기적인 에너지로 바꿔주는 에너지 하베스팅 기술이 각광을 받고 있다. 에너지 하베스팅 기술은 바람, 진동, 인체의 움직임 등의 기계적 에너지, 태양광, 실내등의 빛 에너지를 전기적인 에너지로 바꿔주는 기술을 말한다. 본 연구에서는 강유전체 고분자 내부에 양자점이 임베딩된 박막을 이용하여, 스마트폰에서 발생하는 빛 에너지와 손가락으로 디스플레이를 터치할 때 발생하는 기계적인 에너지를 모두 수확할 수 있는 새로운 소자를 제시하였다. 소자 내부에 있는 양자점은 빛 에너지를 산란 혹은 흡수하여 발광한 후, 고분자 내부의 전반사를 통해 양 옆에 있는 태양전지로 빛을 전달한다. 또한 컴포짓의 매트릭스를 이루고 있는 강유전체 폴리머인 P(VDF-TrFE)는 강유전 특성을 통해 마찰전기 에너지를 효율적으로 전기 에너지로 전환할 수 있다. 강유전체 특성에 의해 P(VDF-TrFE) 내부에 정렬된 Polarization은 퀀텀닷에 양자구속 스타크 효과(Quantum Confined Stark Effect)를 일으켜 더 긴 파장을 방출한다. 이렇게 바뀐 파장은 실리콘 태양전지에서 더 많이 흡수할 수 있는 영역으로 방출되어 태양전지 출력의 증가를 일으킨다. 마지막으로 실리콘 태양전지의 출력 증가를 보여줌으로써 이를 실험적으로 입증했다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.12 no.1
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• pp.189-194
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• 2017

The reversibility of a quantum logic circuit can be realized when two reversible conditions of information reversible and energy reversible circuits are satisfied. In this paper, we have modeled the computation cycle required to recover the information reversibility from the multivalued quantum logic to the original state. For modeling, we used a function embedding method that uses a unitary switch as an arithmetic exponentiation switch. In the quantum logic circuit, if the adjoint gate pair is symmetric, the unitary switch function shows the balance function characteristic, and it takes 1 cycle operation to recover the original information reversibility. Conversely, if it is an asymmetric structure, it takes two cycle operations by the constant function. In this paper, we show that the problem of 2-cycle restoration according to the asymmetric structure when the hybrid MCT gate is realized with the ternary M-S gate can be solved by equivalent conversion of the asymmetric gate to the gate of the symmetric structure.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.1
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• pp.329-352
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• 2022

It is reported that particulate matter(PM) penetrates the lungs and blood vessels and causes various heart diseases and respiratory diseases such as lung cancer. The subway is a means of transportation used by an average of 10 million people a day, and although it is important to create a clean and comfortable environment, the level of particulate matter pollution is shown to be high. It is because the subways run through an underground tunnel and the particulate matter trapped in the tunnel moves to the underground station due to the train wind. The Ministry of Environment and the Seoul Metropolitan Government are making various efforts to reduce PM concentration by establishing measures to improve air quality at underground stations. The smart air quality management system is a system that manages air quality in advance by collecting air quality data, analyzing and predicting the PM concentration. The prediction model of the PM concentration is an important component of this system. Various studies on time series data prediction are being conducted, but in relation to the PM prediction in subway stations, it is limited to statistical or recurrent neural network-based deep learning model researches. Therefore, in this study, we propose four transformer-based models including spatiotemporal transformers. As a result of performing PM concentration prediction experiments in the waiting rooms of subway stations in Seoul, it was confirmed that the performance of the transformer-based models was superior to that of the existing ARIMA, LSTM, and Seq2Seq models. Among the transformer-based models, the performance of the spatiotemporal transformers was the best. The smart air quality management system operated through data-based prediction becomes more effective and energy efficient as the accuracy of PM prediction improves. The results of this study are expected to contribute to the efficient operation of the smart air quality management system.