• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.562-571
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• 2007

많은 연구들을 통해 수행 속력, 효율성, 용이성, 안전성을 위하여 메모리 관리 기법들을 개선시켰다. 그러한 방법들 중에서 지역별 메모리 관리 기법은 각각의 객체 할당 위치에서 따라 정해진 지역에 할당 시키고 그 지역이 제거된다면 그 곳에 할당된 모든 객체의 메모리를 반환하는 방법이다. 본 논문에서는 메모리 제약적인 환경에서 힙 메모리 사용량을 줄이기 위해 로컬 지역을 재사용하는 방법을 제시한다. 기본 아이디어는 현재 함수가 수행될 동안 사용하지 않는 상위 로컬 지역을 재사용하는 것이다. 이러한 방법을 사용함으로써 메모리 제약적인 환경에서 메모리의 한계를 극복할 수 있을 것이다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제35권6호
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• pp.842-848
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• 2011

다중통신을 지원하는 하이브리드 통신 제어보드는 저전력의 8-bit 마이크로콘트롤러인 ATxmega128A1으로 설계하였으며, 마이크로콘트롤러는 다중통신을 위한 모뎀과 GPS 모듈 등을 시리얼 인터페이스 하기 위한 8개의 UART 포트가 갖추어져 있으며, 내부에 2K 바이트의 프로그램 매개변수와 프로그램이 동작하는데 필요한 데이터를 저장할 수 있는 EEPROM과 128K 바이트의 플래시 메모리 및 프로그램이 실행되는 8K 바이트의 SRAM으로 구성되어 있다. 항로표지의 원격 관리를 CDMA, TRS, RF 등 하이브리드 통신을 이용하면 개별 통신 방식별로 음영지역이 존재하는 경우에도, 최적의 통신방식을 선택하여 통신을 수행하게 됨으로써, 통신 음영지역의 해소가 가능하다. 또한 통신장치마다 동일한 데이터 프레임을 사용함으로써 데이터의 호환성을 높였다. 실험은 30일 동안 각 부표에서 매 5분마다 데이터를 취득하였으며, 데이터 수신율은 85 % 이상을 보였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제37권4호
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• pp.409-417
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• 2013

하이브리드 통신을 지원하는 하이브리드 통신 신호처리 제어보드는 저전력의 8-bit 마이크로콘트롤러인 ATxmega128A1으로 설계하였으며, 마이크로콘트롤러는 하이브리드 통신을 위한 모뎀과 GPS 모듈 등을 직렬 인터페이스하기 위해 8개의 UART 포트가 갖추어져 있으며, CLI(Command Line Interpreter) 프로그램은 각 포트의 인터페이스를 사용자 환경에 맞게 설정할 수 있으며, 내부에 2K 바이트의 프로그램 매개변수와 프로그램이 동작하는데 필요한 데이터를 저장할 수 있는 EEPROM과 128K 바이트의 플래시 메모리 및 프로그램이 실행되는 8K 바이트의 SRAM으로 구성되어 있다. 항로표지의 원격 관리를 VHF, CDMA, TRS 통신의 경로설정 최적화(Path Optimization) 기능을 갖는 하이브리드 통신을 이용하면 개별 통신 방식별로 음영지역이 존재하는 경우에도, 최적의 통신방식을 선택하여 통신을 수행하게 됨으로써, 통신 음영지역의 해소가 가능하다. 또한 통신장치마다 동일한 데이터 프레임을 사용함으로써 데이터의 호환성을 높였다. 실험은 30일 동안 각 부표에서 매 5분마다 데이터를 취득하였으며, 데이터 수신율은 99.4 % 이상을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권5호
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• pp.311-323
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• 2023

집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.