• 에너지공학
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• 제8권4호
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• pp.592-604
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• 1999

대면적 용융탄산염 연료전지 운전 시 스택에서 발생하는 스택내 온도차와 극간 차압의 문제점을 해결하기 위하여 정상상태특성 및 동특성을 분석하였다. 두가지 용융탄산염연료전지 스택(5 kW(3,000$\textrm{cm}^2$, 20장), 3kW(6,000$\textrm{cm}^2$, 5장) 의 운전결과를 통하여 스택성능에 중요한 영향을 미치는 조작변수(전류밀도 , 연료 이용률, 공기 이용률)와 조절변수(스택 온도차, 연료극 차압, 공기극 차압)를 결정하였다. 조작변수들에 대한 조절변수들의 변화량인 스택의 정상상태 이득률을 구하여 시스템의 안정성을 분석하고 동특성을 나타내는 전달함수를 구하였따. 전달함수는 3$\times$3 행렬로 시간 지연항이 없는 전형적인 1차 시스템으로 표현되었다 동특성 분석에 의해 대면적 용융탄산염 연료전지 시스템의 최적 운전 조건을 설정할 수 있었다. 5 kW 스택의 경우 전류밀도가 150mA/$\textrm{cm}^2$ 일 때 스택 출구 온도를 68$0^{\circ}C$ 이하로 유지하기 위해서는 공기극 가스 recycle 에 의한 가압 운전이 필요하였으며, 효과적으로 용융탄산염 연료전지 시스템을 제어하기위해서는 조작변수의 조절변수상호간의 연계성을 제거하기위한 다중 입.출력 제어 및 연계 제거기가 필요함을 확인하였다. 이 결과는 향후 대면적 용융탄산염을 연료전지 시스템의 제어구조 설계와 운전모드설정에 중요한 자료로 사용될 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권11호
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• pp.846-850
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• 2009

최근 환경 모니터링, 스마트 빌딩, 의료 분야, 농업 분야 등에서 센서 네트워크가 널리 활용되고 있다. 센서 노드는 배터리로 동작한다. 넓은 지역에 배포된 센서 노드의 배터리를 주기적으로 교체하는 것은 불가능하기 때문에 에너지는 센서 네트워크에서 가장 중요한 자원이다. 따라서, 센서 데이터를 수집하는 동안 네트워크 수명을 연장시키기 위한 에너지 효율적인 메커니즘에 대한 연구는 필수적이다. 대표적인 연구로는 송수신하는 데이터의 크기를 줄이기 위한 데이터 압축 기법과 통신간 충돌을 방지하여 에너지 사용의 효율을 높이기 위한 MAC 프로토콜 기법이 있다. 기존 데이터 압축 기법은 센서 데이터의 공간 또는 시간적인 연관성을 이용하며, 기존 MAC 프로토콜은 TDMA, FDMA, CDMA 등의 방법을 통해 데이터의 충돌을 방지한다. 본 논문에서는 MAC 프로토콜 중 하나로 널리 사용되고 있는 TDMA 스케줄을 조정하여 송수신되는 센서 데이터의 크기를 줄이는 새로운 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터 전송 시점을 이용하여 센서의 측정값을 인코딩하여 데이터의 크기를 줄이고, 동적으로 시간 슬롯을 할당함으로써 발생되는 전송 지연을 줄인다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법의 성능 평가를 수행하였으며, 실험 결과, 기존 데이터 수집 기법에 비해 통신 비용이 약 52% 감소하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권10호
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• pp.473-478
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• 2017

드론은 비행 목적을 달성하기 위해 고도 유지를 필요로 하는 경우가 많다. 일반적으로 드론의 고도 유지 기능은 현재 측정되는 고도 정보에 따라 드론을 상승시키거나 하강시키는 작업을 반복하는 것을 의미한다. 고도 유지 중에 모터 속도 차이로 인한 추력의 불균형이나 바람 등의 외적 요인으로 인해 드론의 고도가 계속 변한다. 그럼에도 불구하고 고도를 유지하기 위해서는 기본적으로 계속해서 변하는 드론의 고도를 정확하게 측정해야 한다. 드론의 고도 측정 방법은 일반적으로 가속도센서를 사용한다. 이 방법은 적분 오차 누적으로 인한 측정값이 발산하는 문제와 드론의 기체 진동조차 고도 변화로 인지하는 문제가 존재한다. 그래서 상용 드론이나 기존 연구에서는 가속도센서를 제외한 별도의 센서를 추가하여 고도 측정에 사용한다. 그러나 추가하는 센서 대부분은 측정거리에 제한이 있으며 여러 센서들을 같이 사용하는 경우 센서 값들의 연산 처리가 많아져 고도 측정 속도가 지연될 우려가 있다. 따라서 드론의 고도 유지, 고도 측정 성능에 영향을 주지 않으면서 정확한 고도를 측정할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하는 일반적인 고도 측정 방법을 개선한 측정 알고리즘을 제안하고 본 알고리즘을 적용한 결과로 고도 유지와 고도 측정의 정확성이 향상됨을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.35-35
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• 2017

유역 물순환 개선 기술은 기후변화 및 토지이용변화가 진행 중에 있거나 예상되는 지역에 대하여 강우-유출수를 지연, 저류, 침투시켜 지속가능한 물순환체계를 유지?회복하도록 하는 기술이라 할 수 있다. 기후변화 및 토지이용변화에 따른 영향을 평가하고, 지속가능한 유역 물순환체계를 구축하여 적응 전략을 체계적으로 수립하기 위해서는 물순환 개선 기술의 정립 및 개발이 필수적이다. 그러나 현재 유역 물순환 개선기술은 일부 시가화 지역에 국한되어 있어 유역 규모의 개선 전략을 수립하는데 한계가 있다. 또한, 물순환계의 변화량을 평가하기 위한 모형화 기법 역시 해외에서 개발된 기술을 여과 없이 도입하여 국내의 환경을 충분히 반영하기는 어렵다. 개발된 유역 물순환 개선 및 평가시스템은 기존 국가연구개발사업을 통해 개발되고 사업화에 성공한 바 있는 유역 물순환 평가 모형인 CAT(Catchment hydrologic cycle Assessment Tool)을 수정 및 개선하여 기후변화에 따른 영향을 평가하고 적응 대책을 수립하기 위한 실무적인 소프트웨어이다. 침투트렌치, 식생침투트렌치, 습지, 저류지, 빗물탱크 등의 물순환개선시설에 대한 효과를 평가할 수 있도록 개별시설의 제원에 따른 물순환개선 효과를 정량적으로 평가하여 제시한다. 기후변화에 따른 장기간의 유역 물순환을 평가하기 위해서는 물리적 매개변수 기반의 수문해석 보다는 단순환된 개념적 매개변수 기반의 집중형 장기유출 해석이 필요할 수 있다. 따라서 국내외에서 많이 사용되고 있는 장기 일유출 모형(GR4J, GSM, HBV, SYMHYD, TANK, TPHM 등)을 유역 물순환 개선 평가 플랫폼에 탑재함으로써 소유역의 특성을 반영한 기후변화 적응 일유출 해석이 가능하도록 하였으며, 각 모형들의 매개변수는 수동보정 외에도 SCE-UA를 이용한 자동보정이 가능하도록 시스템으로 구축하였다. 개발된 유역물순환 개선 및 평가시스템은 실무적 차원에서 기후변화에 따른 유역 물순환 개선 기술을 적용하고 평가하는데 있어서 매개변수 입력자료 구축에 따른 자원 소요 시간 및 시스템 개발 비용을 획기적으로 단축시켰으며 국외 의존도가 높은 수문 해석모형을 국내 기술로 개발함으로써 기술자립도를 높이고 국내 및 해외의 유역의 성공적인 적용을 통하여 성능을 입증하였다. 기후변화에 따른 수자원의 재평가, 개선시설의 정량적 평가 및 하천유역의 수자원관리 실무에 적용성이 높을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.9-15
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• 2014

본 논문에서는 하둡 클러스터의 네트워크 사용량 감소를 위한 블록 재배치 알고리즘을 제안한다. 하둡 클러스터의 스케줄러는 사용자들에게 작업을 받아 다중 태스크로 작업을 나누어서 각 노드들에게 할당한다. 이 때 스케줄러는 데이터 지역성(Data locality)을 만족시키는 노드에 우선적으로 태스크를 할당한다. 만약 처리할 데이터(블록)가 없는 노드에 태스크가 할당되면 다른 노드로부터 전송받아 처리한다. 클러스터의 블록들은 사용 빈도가 각각 다르기 때문에 노드 간 작업 부하의 차이가 발생하며 이로 인해 노드 간 데이터 전송이 빈번해진다. 그래서 제안하는 블록 재배치 알고리즘은 하둡 스케줄러의 작업 할당 패턴에 따라 블록들을 균등하게 재배치한다. 결국 노드들의 작업부하는 평준화 되고 처리할 블록이 없는 노드에서 태스크를 처리하는 경우가 감소하기 때문에 클러스터의 네트워크 트래픽이 감소한다. 시뮬레이션으로 제안하는 블록 재배치 정책의 성능평가를 진행했으며 기본 지연 스케줄링으로 작업을 처리한 경우와 비교하여 최대 23.3%의 네트워크 사용량 감소를 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권7호
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• pp.191-198
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• 2021

분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.9-19
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• 2019

실리콘 화합물 4종으로 처리한 편백목재 시험편의 연소특성에 관한 실험을 ISO 5660-1 표준에 따른 콘칼로리미터를 이용하여 수행하였다. 난연재는 소듐실리케이트와 아미노실란을 이용하여 합성하였다. 3-aminopropyltrimethoxysilane (APTMS), 3-(2-aminoethylamino)propylmethyldimethoxysilane (AEA-PMDMS), 3-(2-aminoethylamino)propyltrimethoxysilane (AEAPTM)을 실란 화합물로 사용하였다. 외부열유속 $50kW/m^2$에서 연소후 측정된 실리콘 졸로 처리한 시험편의 착화시간은 9~11 s로 얻어졌으며 공시편보다 3~5 s 지연되었다. 최대열방출율은 공시편과 비교하여 5~20% 감소되었고 화재초기위험성은 AEAPMDMS가 가장 높았다. 총열방출량은 1~22% 감소되었다. 화재성능지수(FPI)는 공시편보다 1.5~2.2배 증가하였다. 화재성장지수(FGI)는 AEAPMDMS로 처리된 시험편은 20% 증가하였고 나머지 시편은 93~94% 감소하였다. 따라서 실리콘화합물로 처리한 목재의 화재위험성은 열위험성 측면에서 개선되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.256-259
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• 2016

모바일 기기는 사물 인터넷으로 성장하여 지능형 건물과 관련된 많은 IoT 응용 프로그램으로 연계 된다. 예를 들어 주택 자동화 제어 시스템은 스마트 폰으로 제어 명령을 보냄으로써, 홈 서버에 액세스를 하는 클라이언트 구조의 웹 어플리케이션을 요구한다. 홈 서버는 광 통신 시스템으로 명령어를 수신 받고 컨트롤 한다. 게이트웨이 기반 REST 기술은 클라이언트에서 요청하는 명령어를 처리 및 증명해야 한다. 이러한 이유는 클라이언트 요청에 의해 다수의 게이트웨이 증가로 인한 인터넷이 지연 되기 때문이다. 본 논문에서는 동시성 이벤트를 처리하기 위한 IoT 게이트웨이 시스템 설계를 하고자 한다. 본 시스템을 통하여 동시성 최고의 다중 추상화 레벨을 확인 할 수 있다. 동시성을 확인하는 방법은 개체 간의 데이터 통신을 지원하는 객체 지향 시스템을 구축하는 것이다. 또한 IoT 게이트웨이 기반으로 양방향통신 방법 중 한쪽 통신 방향 프로토콜에 Node.js를 사용하여 이벤트 중심, 지능형 건물의 설계를 위한 아키텍쳐의 성능을 XMPP라는 미들웨어를 사용하여 확인하고자 한다. Node.js는 지능형 건물 제어장치가 중앙 집중화 형식의 허브를 통하여 통신이 될 수 있도록 하는 역할을 가지고 있다. Node.js는 스레드 기반의 접근 방식이 특징이며, 기존의 시스템보다 40% 이상 빠르다. Node.js를 서버 측에서 사용하기 위해 다수의 클라이언트 들로부터 요청을 한다. 따라서, IoT 환경에서 지능형 건축물의 작업수행 시간을 감소 시킨다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권1호
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• pp.105-120
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• 2019

세계보건기구(WHO)를 비롯해 세계 각국의 정부기관은 항생제 오남용에 따른 항생제 내성균 감염에 대해 심각하게 경고하며 이를 예방하기 위한 관리와 감시를 강화하고 있다. 하지만 감염을 확인하기 위한 감염균 배양에 수일의 시간이 소요되면서 격리와 접촉주의를 통한 감염확산 방지 효과가 떨어져 선제적 조치를 위한 신속하고 정확한 예측 및 추정방법이 요구되고 있다. 본 연구는 Electronic Health Records에 포함된 질병 진단내역과 항생제 처방내역을 neural embedding model과 matrix factorization을 통해 embedding 하였고, 이를 활용한 딥러닝 기반분류 예측 모형을 제안하였다. 항생제 내성균 감염의 주요 원인인 질병과 항생제 정보를 embedding하여 환자의 기본정보와 병원이용 정보에 추가했을 때 딥러닝 예측 모형의 f1-score는 0.525에서 0.617로 상승하였고, 딥러닝 모형은 Super Learner와 같은 기존 기계학습 모형보다 더 나은 성능을 보여주었다. 항생제 내성균 감염환자의 특성을 분석한 결과, 감염환자는 동일한 질병을 진단받은 비감염환자에 비교해 J01 계열 항생제 사용이 많았고 WHO 권고기준(DDD)을 크게 벗어나는 오남용 청구사례가 6.3배 이상 높게 나타났으며 항생제 오남용과 항생제 내성균 감염간의 높은 연관성이 발견되었다.

• 접착 및 계면
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• 제20권1호
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• pp.9-14
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• 2019

이 논문에서는 항공용 전도성 페인트에 들어가는 3가지 첨가제가 공기 및 질소 조건에 노출 되었을 때의 변화를 관찰하였다. 3가지 첨가제를 바이알병에 담았고 공기조건 및 질소조건에 각 일수에 따라 보관하였다. 각 일수에 보관하면서 3가지 첨가제 질량의 변화를 파악하였다. 또한, 각기 다른 대기조건에서의 화학적 변화를 보기 위해 적외선 분광기가 사용되었다. 더 나아가 질소조건 보관 후 페인트의 성능을 확인하기 위해 도장 후 도장부착력 실험을 하였다. 시약 A와 시약 B의 경우는 질소보관 후 질량의 감소 정도가 더 작은데 반해 시약 C의 경우는 질소보관 후 질량 감소 정도가 더 큰 것을 확인하였다. 특히, 시약 B의 경우는 공기 노출 시 경화가 되는 현상을 발견하였고 적외선 분광분석 시 아이소시아네이트기 피크인 $2250cm^{-1}$의 크기가 감소함을 확인하였는데, 질소조건에서 경화정도가 늦어짐을 확인하였다. 이는, 공기 중에 있는 수분이 아이소시아네이트기의 반응을 촉진시키는데, 질소조건으로 치환하면서 반응을 지연시켰다.