• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07b
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• pp.1135-1137
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• 2005

단위 무게당 추력특성이 다른 전동기에 비해 우수한 것으로 나타나 있는 횡축형 선형전동기에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 횡축형 선형 전동기의 동적 시뮬레이션을 수행할 수 있는 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 전동기의 설계단계에서는 주로 정적인 특성만을 고려하여 설계가 진행되지만, 이렇게 설계된 전동기는 실제 실험 결과와 설계 명세간의 차이가 많이 발생하는 경우가 있다. 본 논문에서 개발된 동적 시뮬레이션 모델을 이용한 결과를 설계 단계에서 적용한다면 좀 더 실제적인 전동기 설계를 할 수 있을것으로 기대된다. 또한 제작된 전동기의 성능 평가를 하는 경우 성능의 기준으로 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.563-565
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• 1999

실시간 시스템은 응용분야의 특성상 높은 신뢰성을 요구하므로 설계시 시스템의 정확성과 안전성을 보장하는 것은 매우 중요하다. 신뢰성 보장을 위한 방법으로 정형기법(formal method)을 이용한 명세 방법이 연구되어 왔다. 정형적인 명세를 사용하는 경우 원하는 시스템의 특성에 대한 검증이 가능하며 자연어로 명세한 경우보다 모호함이 줄어들어 의사소통을 하는데 있어서 명확성을 제공한다. 그러나 이런 장점에도 불구하고 객체 지향 개발 방법론에서의 정형적인 명세에 관한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 객체 지향적 모델을 기반으로 하는 실시간 시스템을 위한 정형명세 언어인 Timed State Chart(TSC)를 제안한다. TSC는 Statecharts와 같은 계층적 상태 기계 모델(state machine model)로서 다양한 시간 제약사항의 명세를 위해 클릭 변수(clock variable)를 도입하여 실시간 객체(Real-Time Object 또는 RTO)를 명세한다. TSC를 이용하여 기존의 연구에서 표현할 수 없었던 주가와 마감시간과 같은 실시간 시스템의 다양한 요구사항을 효과적으로 표현할 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.85-90
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• 2021

코로나바이러스감염증-19로 인한 팬데믹 상황이 지속되면서 감염증 정보의 불확실성으로 인해 코로나 관련 루머가 온라인상에서 빠르게 전파되고 있다. 이러한 코로나 관련 가짜 뉴스를 사전에 탐지하기 위해, 본 연구에서는 한국어 코로나 가짜 뉴스 데이터셋을 구축하고, 개체명과 사용자 재확산 정보를 이용한 한국어 가짜 뉴스 탐지 모델을 제안한다. 가짜 뉴스 팩트체킹 언론인 서울대팩트체크센터에서 코로나 관련 루머 및 가짜 뉴스에 대한 검증 기사를 수집한 후, 기사로부터 개체명 추출 모델을 통해 주제 키워드를 추출하고, 이를 이용해 유튜브 상의 사용자 재확산 정보를 수집하여 데이터셋을 구성하였다. BERT 기반의 제안 모델을 다양한 비교군과 비교하였고, 특성 조합에 따른 실험을 통해 각 특성 정보(기사 텍스트, 개체명 데이터, 유튜브 데이터)가 가짜 뉴스 탐지 성능에 미치는 영향을 알아보았다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.12 no.3
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• pp.109-115
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• 2000

Numerical model is proposed to estimate dynamic responses of riser with vortex excitation by inline current. Galerkin's finite decomposition method is implemented for the development of a numerical model and vortex excitation is modeled by coupled wake oscillator proposed by Blevins. The numerical results are inspected through the physical interpretation to give the verification and usefulness of the suggested numerical model.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.91-96
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• 1997

원자력연수원 시뮬레이터 2호기의 노심모델은 도입초기 WH사가 제공한 영광 1호기 노심 데이터를 그대로 사용하고 있어 기준 발전소 노심 반응(제어봉가, 붕소가, 감속재온도계수 등)과 차이를 보이고 있다. 본 논문에서는 발전소 주기 경과에 따른 노심특성 면화를 시뮬레이터 노심 모델에 반영하여 훈련원들이 실제 발전소와 유사한 상황에서 모의운전을 할 수 있도록 WH사의 핵설계 전산체계인 APA(ALPHA-PHOENIX-ANC) 시스템을 이용하여 영광 1호기 제9주기 노심모델 상수를 생산하고, 개선된 노심모델의 교정을 지원하는 윈도우 프로그램을 개발하였다. 또한 검증 계산결과를 핵설계 보고서와 비교하여 생산된 노심모델이 ANSI/ANS-3.5 성능기준을 만족함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2013.11a
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• pp.182-183
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• 2013

FDS(Fire Dynamics Simulator)는 국내에서 화재해석을 위해 사용되고 있는 가장 보편적인 소프트웨어 중의 하나이다. 미국의 NIST에서 25년간 지속적인 업그레이드를 통해 개발되어 오고 있으며 인터넷 상에서 무료로 배포되고 있어 전 세계의 화재관련 연구자 및 학생들이 연구 및 학습의 목적으로 사용하고 긴 기간동안 많은 전문가들에 의해 검증되어온 소프트웨어이다. 하지만 FDS가 난류해석을 위해 사용하고 있는 Smagorinsky의 LES(Large Eddy Simulation)모델은 현재까지 발표된 LES모델 중 가장 초기의 모델로서 건축물과 같이 복잡한 형상을 갖는 계산영역에서는 결과의 신뢰성이 많이 떨어지는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 FDS의 대공간의 화재해석 성능을 평가하는 것을 목적으로 스페인 Murcia에서 수행된 Murcia Atrium Fire Test를 해석 대상으로 하여 FDS가 사용하고 있는 Smagorinsky의 LES모델 및 3가지의 다른 LES모델을 사용하여 대공간 내부의 연기유동을 해석하였으며 그 결과를 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.345-346
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• 2019

본 논문에서는 가상현실 게임의 평가 모델을 제안한다. 게임의 평가 모델은 장르별, 재미요소 특성에 맞게 연구 되어 왔다. 가상현실 게임에 대한 평가 모델은 아직까지 연구 제안된 모델이 없었다. 4차 산업과 연관하여 가상현실은 최근 가장 각광 받고 있는 분야 중 하나이며 기술의 발달은 게임 분야와 관련하여 많은 발전을 지속하고 있다. 가상현실 게임의 평가 모델 항목은 5가지로 구분하였다. 이를 기반으로 가상현실 슈팅 게임을 활용하여 이를 평가 할 수 있는지 검증하였다. 본 논문에서 제안한 평가영역을 바탕으로 가상현실 게임을 평가할 수 있으며 이는 게임 개발의 성공을 위한 하나의 가치 척도로 활용될 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2008.05a
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• pp.382-385
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• 2008

본 논문은 게임 풀이를 통해서 모델 체킹 도구의 특징을 분석한다. 도망자-추적자 게임은 격자 모양의 미로에서 도망자가 추적자를 따돌리고 탈출하는 게임이다. 도망자가 격자 상에서 한 칸 움직일 때, 추적자는 일정한 패턴을 가지고 두 칸 움직인다. 이 문제를 SMV와 SPIN 모델 체커로 모델링하고 검증하는 과정을 통해서 SMV와 Spin 모델 체커의 특징을 분석한다. 실험을 통해서 우리는 최단 경로를 찾을 경우는 SMV 모델 체커를 사용해야 하고, 가능한 경로를 빨리 찾는 경우는 Spin 모델 체커가 더 적합함을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.28 no.8
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• pp.740-754
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• 2009

Sound in the ocean is scattered by inhomogeneities of many different kinds, such as the sea surface, the sea bottom, or the randomly distributed bubble layer and school of fish. The total sum of the scattered signals from these scatterers is called reverberation. In order to simulate the reverberation signal precisely, combination of a propagation model with proper scattering models, corresponding to each scattering mechanism, is required. In this article, we develop a reverberation model based on the ray theory easily combined with the existing scattering models. Developed reverberation model uses (1) Chapman-Harris empirical formula and APL-UW model/SSA model for the sea surface scattering. For the sea bottom scattering, it uses (2) Lambert's law and APL-UW model/SSA model. To verify our developed reverberation model, we compare our results with those in Ellis' article and 2006 reverberation workshop. This verified reverberation model SNURM is used to simulate reverberation signal for the neighboring seas of South Korea at mid frequency and the results from model are compared with experimental data in time domain. Through comparison between experiment data and model results, the features of reverberation signal dependent on environment of each sea is investigated and this analysis leads us to select an appropriate scattering function for each area of interest.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.9
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• pp.81-92
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• 2023

A privacy model is a technique that quantitatively restricts the possibility and degree of privacy breaches through privacy attacks. Representative models include k-anonymity, l-diversity, t-closeness, and differential privacy. While many privacy models have been studied, research on selecting the most suitable model for a given dataset has been relatively limited. In this study, we develop a system for recommending the suitable privacy model to prevent privacy breaches. To achieve this, we analyze the data features that need to be considered when selecting a model, such as data type, distribution, frequency, and range. Based on privacy model background knowledge that includes information about the relationships between data features and models, we recommend the most appropriate model. Finally, we validate the feasibility and usefulness by implementing a recommendation prototype system.