• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.863-870
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• 2019

OWC-MIMO시스템에서 GSM변조기법은 송 수신기의 위치에 따라 상호 간섭이 큰 환경에서 성능 최적화를 위한 활성화 패턴집합을 선택하는 과정이 중요하다. 하지만, 높은 연산 복잡도로 인해 최적의 활성화 패턴집합을 선택하는 과정에서 높은 비용을 지불한다. 본 논문에서는 전송 활성화 패턴집합 선택을 위한 후보 활성화 패턴집합 생성 시 기본 활성화 패턴 집합을 미리 결정하는 방식을 통해 후보 활성화 패턴 집합의 수를 감소시키는 방법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 방법은 높은 간섭 환경에서 일반적인 GSM변조기법과 비교할 때 동일한 BER성능과 약 90%정도 감소된 후보 활성화 패턴집합의 수를 가져 복잡도가 크게 감소함을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권4호
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• pp.98-108
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• 2015

This paper introduces the existence of purchase dependence that was identified during the analysis of inventory operations practice at a sales agency of dealing with spare parts for ship engines and generators. Purchase dependence is an important factor in designing an inventory replenishment policy. However, it has remained mostly unaddressed. Purchase dependence is different from demand dependence. Purchase dependence deals with the purchase behavior of customers, whereas demand dependence deals with the relationship between item-demands. In order to deal with purchase dependence in inventory operations practice, this paper proposes (Q, r) models with the consideration of purchase dependence. Through a computer simulation experiment, this paper compares performance of the proposed (Q, r) models to that of a (Q, r) model ignoring purchase dependence. The simulation experiment is conducted for two cases : a case of using a lost sale cost and a case of using a service level. For a case of using a lost sale cost, this paper calculates an order quantity, Q and a reorder point, r using the iterative procedure. However, for a case of using a service level, it is not an easy task to find Q and r. The complexity stems from the interactions among inventory replenishment policies for items. Thus, this paper considers the genetic algorithm (GA) as an optimization method. The simulation results demonstrates that the proposed (Q, r) models incur less inventory operations cost (satisfies better service levels) than a (Q, r) model ignoring purchase dependence. As a result, the simulation results supports that it is important to consider purchase dependence in the inventory operations practice.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.71-76
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• 2021

최근 사물인터넷의 데이터가 대용량화됨에 따라 실시간 시스템의 메모리 전력 소모가 급증하고 있다. 이는 실시간 시스템이 태스크 전체를 항상 메모리에 올려놓고 처리함으로 인한 DRAM 용량 증가에 기인한다. 본 논문은 최근 각광 받는 고속 스토리지를 활용하여 실시간 태스크의 일부를 스토리지에 내려놓고 필요시 메모리에 올리는 전력 절감 기술을 제안한다. 또한, 이를 CPU의 동적 전압조절 기법과 결합하여 CPU와 메모리의 전력 절감을 동시에 최적화한다. 제안하는 기술은 CPU의 유휴시간을 최대한 줄이는 전압 모드를 결정하는 동시에 메모리 크기를 최소화하는 스왑 비율을 결정하여, 태스크의 데드라인을 어기지 않으면서 전력 소모를 최소화하는 최적의 조합을 탐색한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안하는 기술이 실시간 시스템의 전력 소모를 크게 줄임을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.33-41
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• 2021

본 논문은 NP-난제로 알려진 능력한정 최소신장트리 문제(CMST)의 해를 다항시간으로 찾을 수 있는 규칙을 가진 휴리스틱 탐욕 알고리즘을 제안하였다. CMST는 다항시간으로 해를 구하는 방법인 EW 알고리즘의 성능이 좋지 않아 컴퓨터 프로그램의 도움을 받는 메타휴리스틱 기법들을 적용하고 있다. 그러나 메타휴리스틱 기법들도 최적 해를 찾지 못하는 성능의 한계를 보였다. 본 논문에서는 컴퓨터 도움 없이 시각적으로 손으로 CMST의 해를 찾는 규칙을 제시하였다. 제안된 방법은 먼저 MST를 작도하고, MST로부터 초기 CMST의 실현 가능 해를 구하고, CMST의 해를 개선하기 위해 서브트리의 게이트들이 근 노드에 보다 근접하도록 설정하는 최적화 과정을 수행하였다. 제안된 알고리즘을 OR-LIB의 10개 데이터, Q=3,5,10의 30개 경우에 대해 적용한 결과 최상의 성능을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.89-94
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• 2021

최근 제조업에서 경쟁력 향상을 위해 IIoT/ICT를 적용한 지능형 생산 공정을 많이 도입하고 있으며, 공기압출기에서 수집한 데이터를 이용한 예방 조치로 가용성 유지, 생산성 향상 및 관리비용을 최적화하는 시스템이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 전용 컨트롤 보드를 개발하고, 이를 원격으로 모니터링하기 위한 LoRa 통신 모듈을 적용하여 클라우드 서버에서 공기압축기에 대한 정보를 통합 수집 및 관리하였으며, 통합된 정보를 모든 운용자 및 관리자가 실시간으로 공통된 자료를 활용하도록 하였다. 이를 통해, M/S의 단계를 획기적으로 줄이고, 시스템 운용 가용성을 증대하였으며, 로컬 서버 운용 부담을 줄였다. 시스템 장애 상태를 공유함으로 유지보수 지연시간을 획기적으로 줄였으며, 유지보수 직원의 유선 및 모바일 활용으로 실시간 상태 감지를 제공, 비용과 공간적 문제를 획기적으로 개선하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.105-109
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• 2021

본 논문에서는 Boosted 3-D PCA 방법을 데이터 세트로 평가하고 성능을 평가한다. 그런 다음 네트워크의 특징과 성능을 분석하겠습니다. 본 논문에서는 Boosted 3-D PCA 학습방법을 사용하여 300W-LP 데이터 학습을 수행했으며 AFLW2000 데이터 세트를 사용하여 평가를 평가했다. 결과는 이 성능 결과는 기존 랜드마크 대 포즈 방법보다 자유롭게 얼굴 이미지의 데이터 세트를 사용하여 학습할 수 있으므로 실제 상황에서 포즈를 정확하게 예측할 수 있다. 키포인트 세트의 최적화는 독립적이지 않기 때문에, 우리는 계산 시간을 줄일 방법을 확인했다. 이 방법은 Boosted 3-D PCA 성능을 향상시키거나 다양한 애플리케이션 도메인에 적용하는 데 매우 중요한 자원이 될 것으로 예상한다

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.587-592
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• 2019

최근 들어 소프트웨어 경쟁력을 확보하기 위한 기술이 스마트폰과 IoT 기술이 맞물려 새로운 사업으로 확장되고 있어 소프트웨어 기술에 대한 중요성은 더욱 부각 되고 있다. 따라서 글로벌 소프트웨어 산업의 주도권 확보와 융합형 소프트웨어 인재 양성을 위해 우수한 소프트웨어 개발 인력의 필요성은 점점 더 증가하고 있다. 본 논문에서는 융합형 소프트웨어 산업 인력 확대를 위해 소프트웨어를 필수 교과로 운영한 사례를 기반으로 소프트웨어에 대한 기본 인식과 소프트웨어 개발의 필요성 그리고 소프트웨어 개발을 위한 코딩 능력 향상에 대하여 분석한다. 분석 결과, 코딩 능력 향상을 위한 실습방법 중 학습자 중심에서 진행된 기술적 내용은 소프트웨어에 대한 인식과 개발의 필요성 측면에서 긍정적인 효과를 나타내고 있으며 코딩 능력 향상에 중요한 요소가 되는 것으로 분석되었다. 본 논문에 나타난 연구 결과에서 프로그램 개발의 필요성과 능동적인 참여는 실무 능력 향상을 위해 매우 중요한 부분이라는 것을 나타내고 있으며, 이러한 결과는 소프트웨어 개발 능력 향상을 위한 방법론 측면에서 의미 있는 결과를 제시하고 있음을 알 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권5호
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• pp.2277-2298
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• 2019

Adaptive learning in e-learning has garnered researchers' interest. In it, learning resources could be recommended automatically to achieve a personalized learning experience. There are various ways to realize it. One of the realistic ways is adaptive learning path recommendation, in which learning resources are provided according to learners' requirements. This paper summarizes existing works and proposes an innovative approach. Firstly, a learner-centred concept map is created using graph theory based on the features of the learners and concepts. Then, the approach generates a linear concept sequence from the concept map using the proposed traversal algorithm. Finally, Learning Objects (LOs), which are the smallest concrete units that make up a learning path, are organized based on the concept sequences. In order to realize this step, we model it as a multi-objective combinatorial optimization problem, and an improved immune algorithm (IIA) is proposed to solve it. In the experimental stage, a series of simulated experiments are conducted on nine datasets with different levels of complexity. The results show that the proposed algorithm increases the computational efficiency and effectiveness. Moreover, an empirical study is carried out to validate the proposed approach from a pedagogical view. Compared with a self-selection based approach and the other evolutionary algorithm based approaches, the proposed approach produces better outcomes in terms of learners' homework, final exam grades and satisfaction.

• Biomedical Engineering Letters
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• 제8권4호
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• pp.337-344
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• 2018

Additive manufacturing (AM) is an alternative metal fabrication technology. The outstanding advantage of AM (3D-printing, direct manufacturing), is the ability to form shapes that cannot be formed with any other traditional technology. 3D-printing began as a new method of prototyping in plastics. Nowadays, AM in metals allows to realize not only net-shape geometry, but also high fatigue strength and corrosion resistant parts. This success of AM in metals enables new applications of the technology in important fields, such as production of medical implants. The 3D-printing of medical implants is an extremely rapidly developing application. The success of this development lies in the fact that patient-specific implants can promote patient recovery, as often it is the only alternative to amputation. The production of AM implants provides a relatively fast and effective solution for complex surgical cases. However, there are still numerous challenging open issues in medical 3D-printing. The goal of the current research review is to explain the whole technological and design chain of bio-medical bone implant production from the computed tomography that is performed by the surgeon, to conversion to a computer aided drawing file, to production of implants, including the necessary post-processing procedures and certification. The current work presents examples that were produced by joint work of Polygon Medical Engineering, Russia and by TechMed, the AM Center of Israel Institute of Metals. Polygon provided 3D-planning and 3D-modelling specifically for the implants production. TechMed were in charge of the optimization of models and they manufactured the implants by Electron-Beam Melting ($EBM^{(R)}$), using an Arcam $EBM^{(R)}$ A2X machine.

• 한국분말재료학회지
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• 제25권6호
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• pp.475-481
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• 2018

Selective laser melting (SLM), a type of additive manufacturing (AM) technology, leads a global manufacturing trend by enabling the design of geometrically complex products with topology optimization for optimized performance. Using this method, three-dimensional (3D) computer-aided design (CAD) data components can be built up directly in a layer-by-layer fashion using a high-energy laser beam for the selective melting and rapid solidification of thin layers of metallic powders. Although there are considerable expectations that this novel process will overcome many traditional manufacturing process limits, some issues still exist in applying the SLM process to diverse metallic materials, particularly regarding the formation of porosity. This is a major processing-induced phenomenon, and frequently observed in almost all SLM-processed metallic components. In this study, we investigate the mechanical anisotropy of SLM-produced 316L stainless steel based on microstructural factors and highly-oriented porosity. Tensile tests are performed to investigate the microstructure and porosity effects on mechanical anisotropy in terms of both strength and ductility.