• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.101-109
• /
• 2018

실험과 유한요소코드를 이용한 수치해석은 폭발 하중에 의한 구조거동을 이해하는 유용한 방법이다. 그러나 내부폭발에 의한 철근콘크리트 구조물 거동에 대한 유한요소해석 결과와 실험적 검증에 대한 자료는 극히 드물다. 이 논문에서는 내부폭발에 의한 철근콘크리트 구조물 거동을 수치해석과 실험적으로 연구하였다. 방 하나짜리 축소형 콘크리트 내력벽 건물 중심에서 TNT가 기폭되는 상황을 고려하였다. 내부 폭풍압 분포와 철근콘크리트 벽 거동 분석은 유한요소 해석 코드인 ANSYS AUTODYN을 사용하였다. 수치해석과 실험을 비교한 결과 방 내부 세 곳에서 측정한 폭풍압과 두 벽 중심의 변위, 네 벽의 파손형태가 유사하게 나타났다. 또한 내부폭발 시 구조부재 거동에 대한 수치해석의 타당성과 정당성을 구조적 피해평가 측면에서 논의한 결과, 해석과 실험에서 같은 파손으로 평가되었다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.43-55
• /
• 2019

스마트폰 기반 길안내 애플리케이션은 일상생활에서 매우 유용하다. 또한 비용 효율적이고 사용자 친화적인 내비게이션은 많은 고객을 유치할 수 있다. 하지만 스마트폰을 사용하여 지하철 역사와 같은 지하공간에서 정확한 내비게이션을 제공하는 것은 여전히 어려운 과제이다. 방문객이 지하공간에서 필요할 때마다 언제 어디서나 스마트 폰으로 길 안내를 제공받을 수 있다면 더 편리한 모빌리티 서비스를 제공할 수 있다. 본 연구는 지하철을 이용하는 고객에게 출입구에서 열차 플랫폼까지의 길 안내 시스템을 개발하고 있다. 경로탐색은 새로 제안한 QR 마커와 증강현실(AR)을 적용하여 스마트폰의 광학적 툴로 위치정보를 파악하여 경로안내 정보를 실내 지도 없이 제공하는 비용 효율적인 스마트 폰 알고리즘에 해당한다. 또한 이 알고리즘은 교통약자들에게 별도의 Barrier Free 경로로 안내하는 모듈도 제공하고 있다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제23권7호
• /
• pp.956-964
• /
• 2017

본 연구는 어선전복경보시스템 개발을 위해 어선의 횡동요 특성을 파악하고 시간영역 횡동요 운동 시뮬레이션을 수행한다. 어선전복경보시스템의 검증을 위해서는 전복 상황을 가정하여 시험을 수행하고 실제 어선 계측을 수행해야 하지만, 상황의 위험성으로 인해 현실적으로 불가능하다. 또한 많은 전복사고의 경우 횡동요와 밀접한 연관이 있는 것으로 조사되었다. 이에 따라 어선전복경보시스템의 핵심인 어선의 횡동요특성을 정확히 파악하여 시간영역 기반 횡동요 시뮬레이션을 수행하고 해당 정보를 통해 시스템에 탑재된 경보시스템의 알고리즘을 검증한다. 주요내용으로 첫째, 횡동요 운동 특성을 운동 시험을 통해 계측하고 파악한다. 특히 어선과 같은 소형선박의 경우 CFD 및 포텐셜 코드를 포함한 해석적인 방법으로 점성과 관련된 횡동요 해석이 어렵다. 이에 따라 횡동요 운동 모드에 초점을 맞추어 운동 시험을 수행하고 횡동요 RAO를 도출한다. 둘째, 횡동요 RAO를 이용하여 Wave Spectrum과의 조합으로 시간영역 운동 시뮬레이션을 수행하고 전복 경보 알고리즘을 검증한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.51-59
• /
• 2020

게임에 대한 질병코드 부여와 관련하여 사회적 관심이 높으나, 여전히 게임이 인간에게 어떤 피해를 입히는지에 대한 규명은 부족한 실정이다. 이 연구에서는 영유아의 게임이용 관련 연구동향을 알아봄으로써 현재까지 수행되어 온 연구의 전체적인 동향, 시사점 등을 파악하고 한다. 이러한 연구목적에 따라 영유아 게임 사용에 대한 연구시기, 내용, 유형, 자료 수집, 통계분석, 연구/조사대상, 학문분야에 대해 살펴보았다. 연구의 대상은 2010년에서 2019년까지 국내에서 발간된 KCI등재지 혹은 등재후보지 게재 논문으로, 영유아의 전자게임 사용과 관련된 주제를 다룬 69편이다. 연구결과, 첫째, 영유아의 게임이용 관련연구는 2010-2011년, 2014-2016년 사이에 많이 이루어졌으며, 2017년 이후 급격히 줄어들었다. 둘째, 연구의 내용은 게임의 부정적 영향력과 프로그램 개발에 관한 내용이 많았다. 셋째, 연구유형은 양적연구와 질적연구가 고르게 이루어지고 있었다. 넷째, 자료수집은 설문지와 기타 조사방식이, 통계분석은 기술통계, 차이검증, 회귀분석이 많았다. 다섯째, 연구대상은 유아에 집중되어 있었고, 성인을 통한 간접 조사가 많았다. 여섯째, 학문분야는 크게 교육분야와 게임분야로 나뉘며, 분야에 따라 연구주제의 경향에도 차이가 있었다. 이 연구는 전자게임에 대한 학계의 최근 연구동향을 정리하여 전자게임의 영향에 대한 학문적 고찰결과를 통합적으로 제시함으로써, 이후 영유아를 위한 게임이용 지도방법 및 후속연구의 방향에 대한 시사점을 제시하고자 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권1호
• /
• pp.1-18
• /
• 2023

유사한 소프트웨어는 기존 산출물을 복제하고 수정하는 클론-앤-오운(clone-and-own, CAO) 방법으로 개발되곤 한다. 그러나 클론-앤-오운 방법은 복제된 제품의 수가 늘면서 유지보수를 어렵게 만들기 때문에 나쁜 프랙티스로 간주된다. 소프트웨어 제품라인 공학은 체계적인 재사용을 통해 소프트웨어 제품군을 개발하는 방법으로 클론-앤-오운 방법의 문제를 해결할 수 있다. CAO 방식으로 개발되어 온 제품패밀리를 제품라인 공학으로 마이그레이션하는 작업은 여러 소프트웨어 제품에서 클로닝된 부분들을 찾아 통합하고 재사용 가능한 자산으로 구축하는 것으로부터 시작된다. 그러나 클로닝이 디렉토리부터 코드 라인까지 다양한 수준에서 발생하고 그 과정에서 이들의 구조에 변경이 일어날 수 있어 단순하게 클로닝을 찾아내는 것만으로는 고품질의 제품라인 코드베이스를 구축하기 어렵다. 성공적인 마이그레이션을 위해서는 소스 코드들 사이의 클로닝 관계를 찾는 것 이외에도 소스 코드들의 파일 경로와 클래스 이름, 메소드 시그니처 등의 동일성을 확보는 작업이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 CAO 기반으로 개발된 제품들로부터 마이그레이션 대상 제품들을 선정한 후 제품들에 흩어져 있는 유사 코드 집합을 검출하여 메소드 경로의 통일이 필요한 대상을 식별하는 클러스터링 방법을 제안한다. 제안 방법의 효과를 보이기 위해 CAO 방식으로 진화해온 ApoGames 제품군에 제안 방법을 적용하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 전처리 없이 수행된 파일의 상대 경로 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.91이며 식별된 공통 클러스터의 개수는 0개인 반면에 이 논문에서 제안하는 전처리와 함께 수행된 메소드 시그니처 기반 클러스터링 방법의 평균 정밀도는 0.98로 개선되었으며 식별된 공통 클러스터는 최대 15개까지 증가하였다.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
• /
• 제22권3호
• /
• pp.205-216
• /
• 2022

Background: People with special needs tend to require diverse behavioral management in dentistry. They may feel anxious or uncomfortable or may not respond to any communication with the dentists. Patients with medical, physical, or psychological disorders may not cooperate and therefore require sedation (SED) or general anesthesia (GA) to receive dental treatment. Using the healthcare big data in Korea, this study aimed to analyze the trends of SED and GA in special needs patients undergoing dental treatment. It is believed that these data can be used as reference material for hospitals and for preparation of guidelines and related policy decisions of associations or governments for special needs patients in dentistry. Methods: The study used selected health information data provided by the Korean National Health Insurance Service. Patients with a record of use of one of the eight selected drugs used in dental SED between January 2007 and September 2019, those with International Classification of Diseases-10 codes for attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), phobia, brain disease, cerebral palsy, epilepsy, genetic disease, autism, mental disorder, mental retardation, and dementia were selected. The insurance claims data were analyzed for age, sex, sedative use, GA, year, and institution. Results: The number of special needs patients who received dental treatment under SED or GA from January 2007 to September 2019 was 116,623. Number of SED cases was 136,018, performed on 69,265 patients, and the number of GA cases was 56,308, implemented on 47,257 patients. In 2007, 3100 special needs patients received dental treatment under SED while in 2018 the number of cases increased 6 times to 18,528 SED cases. In dentistry, ADHD was the most common disability for SED cases while phobia was the most common cause of disability for GA. The male-to-female ratio with respect to SED cases was higher for males (M : F = 64.36% : 35.64%). Conclusion: The application of the SED method and GA for patients with special needs in dentistry is increasing rapidly; thus, preparing guidelines and reinforcing the education and system are necessary.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.53-61
• /
• 2010

무선 센서 네트워크에서 독립된 센서 노드는 보안 위험에 노출되어 있다. 공격자는 센서 노드를 물리적으로 포획할 수 있고 보안 정보를 얻을 수 있다. 또한 공격자는 포획한 노드를 통해 네트워크에 허위 보고서를 주입할 수 있다. 만약 이러한 허위보고서가 검출되지 않는 다면 허위 보고서는 기지 노드까지 전달될 것이다. 이러한 허위보고서 주입공격은 잘못된 경보를 울릴뿐만 아니라 제한된 배터리로 동작하는 센서 노드의 에너지를 낭비하게 만든다. 이러한 허위 보고서 주입 공격에 대응하기 위해서 제안된 기법 중 통계적 여과기법은 허위보고서를 전달 과정 중에 검출하고 제거하기 위한 기법이다. 통계적 여과 기법에서 메시지 인증 코드의 수(보안 경계값)는 허위 보고서 검출과 에너지 절약에 있어서 매우 중요하다. 본 논문에서는 무선센서 네트워크에서 통계적 여과 기법의 에너지 효율 향상을 위한 퍼지논리를 적용한 동적 경계값 결정 기법을 제안한다. 제안기법은 허위 보고서 비율과 훼손된 파티션의 수, 노드의 잔여 에너지 수준을 고려하여 경계값을 결정한다. 만약 허위 보고서의 비율이 낮다면, 시스템은 네트워크의 경계값을 낮게 설정할 것이고 그렇게 하여 에너지 소모를 최소화 한다. 반대로 허위 보고서의 비율이 높다면, 경계값 역시 높게 설정하여 네트워크에 충분한 보안 수준을 제공한다.

• 광물과 암석
• /
• 제36권4호
• /
• pp.259-271
• /
• 2023

단파장 적외선 스펙트럼은 생성환경에 따라 상당히 큰 변화폭을 갖고 있으므로, 해외에서는 스펙트럼 라이브러리를 제작하여 데이터베이스화하고 있다. 대표적으로 USGS, CSIRO가 있으며, 최근 중국에서 과거 다수의 자료들을 종합하여 사용할 수 있는 프로젝트를 진행하고 있다. USGS 라이브러리는 광물뿐만 아니라 적외선에 반응하는 다양한 물질들을 대상으로 한 총 2,457개 스펙트럼을 제공한다. 이 중 광물 스펙트럼은 1,276개로 전체의 절반 정도이다. 스펙트럼 명칭에 분석기기(NIC4, BECK, ASDNG 등), 순도코드(a, b, c, d, u) 및 측정 방식 (AREF, RREF, RTGC, TRAN)을 표시하였으며, 시료별 별도의 메타파일을 제공하여 사용자의 이해를 돕고 있다. 분석치는 ASCII와 GIF 형태로 제공한다. CSIRO 라이브러리는 총 502개이며, 이 중 대다수인 493개가 광물 스펙트럼이다. USGS 라이브러리는 무료로 공개된 자료인 반면, CSIRO 라이브러리는 TSG8에 번들로 제공되거나 별도로 구매해야 한다. USGS 라이브러리에서 일라이트는 4개의 시료에 대하여 분석기기별 12개 스펙트럼을 제공한다. 이들 중 스펙트럼 형상이 분석 가능한 8개 스펙트럼과 국내 일라이트 스펙트럼을 비교해 보면, 일본산 일라이트 1개를 제외하면 국내 일라이트와 흡수피크의 위치가 상당한 차이를 보인다. 이와 같은 차이의 발생 원인에 대한 추가연구뿐만 아니라, 우리나라에 적합한 데이터베이스의 구축이 필요하다.

• 융합보안논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.51-57
• /
• 2024

최근 산업제어시스템은 정보기술과 운영기술을 융합하는 Industrial IoT의 도입과 함께 진화를 계속하고 있지만, 과거에는 경험하지 못한 다양한 사이버 공격 역시 증가하고 있다. 제어센터에서 전송되는 다양한 명령어 메시지를 통해 시스템을 구성하는 필드 디바이스들에 대한 모니터링 및 운영 제어가 행해지기에 명령어 메시지에 대한 무결성과 더불어 제어센터에 대한 인증은 필수 요구사항이 되고 있다. 기존의 대칭키 기반의 메시지인증코드 방식 또는 공개키 기반의 서명 방식은 제어센터 그리고 자원 제약적 필드 디바이스의 비대칭성에 따른 적용상의 제약들이 존재한다. 특히, 대칭키 방식에서는 필드 디바이스에 설치된 대칭키가 공격자에게 노출되면 시스템 전반적인 보안 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 명령어 메시지를 구성하는 구성 필드들이 취할 수 있는 데이터 값들이 제한적(낮은 엔트로피)이라는 점에 착안하여 암호해시함수로 구축된 이중 해시체인을 통한 메시지 인증기법을 제안한다. 한 쌍의 이중 해시체인은 오직 한 개의 명령어 메시지에 적용되기에 다중 사용을 위한 Merkle 트리에 기반을 둔 확장 기법 역시 제안한다. 메시지 인증을 위해 암호해시함수 이외의 암호 프리미티브는 사용이 안되기에 계산 복잡도는 매우 낮게 유지될 수 있음을 성능평가를 통해 확인한다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권4호
• /
• pp.241-254
• /
• 2011

Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.