• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.65-70
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• 2013

본 논문에서는 LDPC 코드 대신 LDGM 코드를 이용한 랩터(Raptor) 코드 구성을 제안한다. 그리고 실험을 통하여 두 코드 성능을 비교한다. 시뮬레이션으로 두 코드 성능을 비교한 결과 LDGM 코드를 이용한 랩터 코드가 LDPC 코드를 이용한 랩터 코드보다 성능은 좋지 않았지만 인코딩 복잡도는 더 간단한 것으로 확인되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.441-447
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• 2020

전 세계적으로 매년 약 5천만 톤의 전기 및 전자 폐기물이 발생하고 있는 상황에서 사물인터넷 디바이스가 2025년 약 750억 개에 달할 것으로 예상하고 있다. 그러나 사물인터넷 디바이스의 폐기 처리에 필요한 식별 기법에 대한 연구는 미미하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사물인터넷 디바이스의 재활용 가능률과 재생 가능률, 각 부품의 재활용률 및 재생률 등의 EoLT(End-of-Life Treatment) 정보를 포함한 식별자를 제안하며, 객체 식별자, 모바일 RFID 및 QR 코드로 구현한다. 구현된 객체 식별자와 모바일 RFID는 통신 네트워크를 통해 원격 서버와 연동하여 사용될 수 있고, 구현된 QR 코드는 스마트폰 앱을 통해 간단히 사용될 수 있다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제13권3호
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• pp.121-129
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• 1981

많은 기존 공식중 세계의 가장 우수한 최대 유량공식을 찾아, 그 세개의 한계유량공식의 개요와, 냉각재상실사고시 격납용기격리에 실패하는 경우를 특정지을 수 있는 구멍의 크기와 격납용기의 압력 및 온도 등이 주어진 상태하에서 격납용기로부터 외부대기로 방출되는 개략적인 핵분열생성물의 양을 추정하기 위한 계산절차를 제시하였다. 이상기체의 임계유량공식과 이상유(two-phase flow)의 최대유량을 산출하기 위한 무디(Moody)의 도표를 이용하여 계산실예를 제시하였으며, 그 결과를 콘뎀프트-앨티(CONTEMPT-LT) 전산코드의 질량유출공식을 콘버징 노즐(converging nozzle)을 통과하는 음속류(sonic flow)의 경우에 적용하여 산출한 값과 비교하여 보았다. 이리하여 이상 기체의 임계유량공식은 무디(Moody)의 공식이 주는 값과 거의 비슷한 결과를 줌을 입증하였다. 또한 냉각재상실 사고시 격납용기로부터의 유출율을 추정하기 위해서는 콘템프트-앨티(CONTEMPT-LT)의 질량유출공식을 사용하는 것보다 이상 기체의 최대유량공식을 사용하는 것이 더 보수적인 방법임을 보여 주었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.462-468
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• 2017

본 논문에서는 IoT/WSN을 랜덤 기하 그래프를 이용하여 모델링하고 WSN에서 발생되는 데이터를 효율적으로 저장하기 위해 사용되는 지역 부호의 성능을 고찰하였다.. 노드 수가 n=100, 200인 무선 센서 네트워크를 랜덤 기하 그래프로 모델링하여 분산화된 저장 코드의 복호 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 네트워크의 총 노드 수가 n=100일 때와 200일 때 복호율 ${\eta}$에 따른 복호 성공률은 노드 수 n보다는 소스 노드 수 k값에 따라 좌우됨을 알 수 있었다. 특히 n 값에 관계없이 $${\eta}{\leq_-}2.0$$일 때 복호 성공 확률은 70%를 상회함을 알 수 있었다. 복호 율 ${\eta}$에 따른 복호 연산 량을 살펴본 바, BP 복호 방식의 복호 연산 량은 소스 노드 수 k 값이 증가함에 따라 기하급수적으로 증가함을 알 수 있었다. 이는 소스 노드의 수가 증가할수록 LT 부호의 길이가 길어지고 이에 따라 복호 연산량이 크게 증가하는데 원인이 있는 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.221-241
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• 2018

지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.