• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권12호
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• pp.1-7
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• 2008

Magnetic Tunnel Junction (MTJ)는 비휘발성 소자로서 그간 기억소자분야에 국한되어왔으나, 최근 다양한 연구들에 의하여 자기논리 (magneto-logic) 회로에 사용되면서 기존 트랜지스터 기반의 논리연산자를 대체할 수 있는 가능성을 보이고 있으며, 논리회로까지 확장 적용되어 스핀전자공학 분야의 새로운 장을 열 것으로 기대되어지고 있다. 자체 저장 능력을 갖는 MTJ 소자로 구현된 자기논리 회로는 전원이 꺼져도 정보가 그대로 유지되고, 또한, 불 (Boolean) 연산 수행 시 단순한 입력변화만으로 다양한 논리 연산자 구현이 가능한 구조적인 유연성을 보이므로, 물리적으로 완성된 회로 내에서 얼마든지 재구성이 가능한 자기논리 회로를 구현할 수 있다. 본 논문에서는 단순한 조합논리나 순차논리 회로의 동작을 넘어서, 임의의 3비트 논리회로 동작을 모두 수행할 수 있는 자기논리 회로를 제안한다. 이를 위해 3비트 논리회로 중에서 최대의 복잡성을 갖는 논리회로를 MTJ 소자를 사용하여 설계하였고, 그 동작을 이전 논문에서 제안된 바 있는 macro-model을 보완 적용하여 검증하였다. 제안된 회로는 3비트로 구현할 수 있는 가장 복잡한 논리회로의 동작을 수행할 뿐만 아니라, 전류구동회로의 게이트 신호들을 변화시킴으로써 임의의 3비트 논리 회로의 동작을 모두 수행하는 것이 가능하다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.273-282
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• 2005

실시간 객체 추적(Real-time object tracking)은 비디오 감시 시스템, 비전 기반 네비게이터와 같은 비전 응용 산업이 발달하면서 그 중요성이 더해지고 있는 분야이다. 객체 추적을 위해 많이 이용되고 있는 알고리즘으로 Mean-shift와 Condensation 알고리즘이 있다. Mean-shift 알고리즘을 기반으로 한 객체 추적 알고리즘은 구현이 간단하고, 적은 계산 복잡도를 갖는 장점이 있다. 따라서 실시간 객체 추적 시스템에 적합하다고 할 수 있지만, 지역 모드(Local mode)로 수렴하는 특성으로 인해 복잡한 환경(Cluttered environment)에서는 좋은 성능을 나타내지 못하는 단점을 가지고 있다. 반면, 여러 개의 후보들을 이용해 객체의 위치를 추정하는 Condensation 추적 알고리즘은 복잡한 환경에서 특정 객체를 추적하는데 많이 사용된다. 하지만 Condensation 알고리즘을 기반으로 한 추적 알고리즘은 정확한 추적을 하기 위해서 복잡도가 높은 객체 모델과 많은 수의 후보가 요구된다. 따라서 높은 복잡도를 갖게 되고, 이것으로 인해 복잡한 환경에서는 실시간 구현이 어렵다는 단점을 갖게 된다. 본 논문에서는, 복잡한 환경에서 실시간 객체 추적에 적합하도록 Condensation 알고리즘과 Mean-shift 알고리즘을 결합해서, 적은 수의 후보들을 이용하는 모델을 제안한다. 적은 수의 후보들을 이용하더라도, Mean-shift 알고리즘을 이용해 보다 높은 유사도를 가지는 후보들만을 이용함으로써, Condensation 알고리즘이나 Mean-shift 알고리즘만을 이용할 때보다 더 나은 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.73-82
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• 2011

지구온난화로 인해 촉발된 기후변화로 그린(green)이라는 코드가 21세기 중요한 생존전략이 되어가고 있다. 특히 환경부에서 2012년부터 도입할 예정인 탄소세 부과정책은 소요자재의 종류가 복잡 다양하고 건설현장의 지역적 분산으로 인하여 자재 운송 중 탄소배출이 많은 건설 산업에 상당한 부담으로 작용할 전망이다. 그러나 현재 건설현장에서 사용되고 있는 JIT delivery 방식은 다빈도 소량 발주 방식으로 운송 중 배출되는 탄소량이 많아 향후 탄소세 부과시 물류비용에 부정적인 영향을 미칠 것으로 판단된다. 이에 본 연구는 탄소세 부과시 총물류비용을 최소화하기 위한 운송빈도 최적화 전략을 제시하고자 한다. 연구방법은 먼저, 시스템다이내믹스 모델링 기법을 이용해 건설현장의 재고관리 모델을 구축한 후 이를 시뮬레이션 한다. 그리고 그 결과에 따라 최적화된 운송빈도를 산출할 수 있는 수학적 모형을 개발한다. 시뮬레이션 결과, 다빈도 소량 발주방식이 항상 유효한 수단은 아니며 물류비용을 최소화하면서도 공정에 피해를 주지 않도록 최적화된 운송빈도에 따라 재고를 관리해야 하는 것으로 분석된다. 본 연구는 JIT 배송체계를 환경적인 측면에서 재해석함으로써, 건설 자재운송시스템의 변화 필요성을 제시하고 건설기업의 물류활동을 효율적으로 관리할 수 있는 개념적 틀을 제공했다는데 그 의의가 있다.

• 대한환경공학회지
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• 제37권12호
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• pp.689-695
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• 2015

부착성 미생물을 이용하여 기체상 오염물질을 여과 방식으로 처리하는 생물 공정은 기체상의 흐름 특성과 공정 인자간 관련성이 매우 복잡하게 작용하는 특징을 가진다. 본 연구는 기체상 공정의 특성으로 미세한 변화에도 반응이 급변하는 현상과 물질간 반응관계의 중요성을 고려하여 일반화된 plug flow계 반응조의 공정 분석 도구로 활용 가능한 1차원 동적 수치해석 모델을 개발하였다. 개발 모델은 물질수지 원리를 기초하여 확산을 단순화하고 물질간 경쟁, 상승, 억제 반응 등 상호 반응관계를 반영하여 구성이 용이하도록 하였다. 개발 모델의 적용성 평가는 저속과 고속으로 구분된 BTX 제거 실험에 대하여 보정과 검정 절차로 수행되었다. 개발 모델은 고속 조건의 toluene을 제외하고 모든 조건과 항목에서 상관계수($R^2$) 0.79 이상에서 실험 결과를 재현하였다. 개발 모델은 연속흐름(plug flow)계로써 기체상-생물막의 일반화된 공정에 적용할 수 있는 것으로 평가되었으며 복잡하고 다양한 공정 실험에서 설계 인자 분석 및 효율 평가에 유용한 도구로 사용될 수 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권2호
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• pp.84-91
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• 2005

오랜기간 비행선의 이착륙은 사람에 의한 수동으로 이루어졌으나, 자동제어시스템의 개발과 함께 이를 비행선에 적용하여 보다 정확한 이착륙의 필요성이 대두되었으며, 많은 알고리즘이 개발되고 있다. 본 논문에서는 기낭의 압력제어에 의한 비행선의 이착륙제어를 다룬다. 비행선의 운동방정식은 비선형 방정식으로 매우 복잡하여 우선 간단한 PID제어기에 의한 해법을 제시하였다. 그러나, 운항시 대기조건이 빠르게 변하므로 변하는 예측 불가능한 외란에 대해서는 만족스런 성능을 보이지 못하였다. 따라서, 본지에서는 인공 신경망을 이용한 학습알고리즘을 토대로 원하는 궤적에 빠르게 추종하도록 설계하였다. 일반적으로 인공신경망은 복잡한 문제에 있어서 많은 수의 은닉층과 뉴런이 필요하고 또한 훈련시간이 많이 걸리는 단점이 있기에 이를 해결하기 위해 비행선 이착륙 문제에 대한 일반적인 인공신경망 적용에 대해 연구하였다. 본지에서는 RBFN(radial basis function network)제어기를 설계하였고, 신경 회로망의 가중치는 외란이 인가되거나 부하특성이 비선형적으로 변화되는 것을 고려하도록 기준입력과 실제 비행선 모델의 출력사이의 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행하였다. 그 결과 최대 15m의 오차를 보이는 PID제어기보다 양호한 결과를 얻었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.495-503
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• 2014

최근 보안 분야에서는 네트워크 패킷이나 로그와 같은 네트워크 정보를 수집하고 분석함으로써 네트워크 위협에 대응할 수 있는 침입탐지 시스템에 대한 연구를 활발히 진행되고 있다. 특히, 베이지안 네트워크는 주어진 몇 몇 자료만으로도 정확도 높은 침입에 대한 추론이 가능한 이점으로 이를 이용한 침입탐지 시스템의 모델링 기법들이 이전에도 진행되어 왔다. 그러나 이전 연구들에서는 네트워크 패킷간의 복잡성 문제와 이용되는 패킷 데이터의 연속성 문제를 반영하지 못하고 있기 때문에 높은 탐지정확도 산출에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이전 모델들이 갖는 문제들의 개선을 통하여 탐지율을 향상시키기 위해 K-means 클러스터링 기반의 두 가지 방법론을 제안한다. 첫 번째로는 K-means 클러스터링 기반의 정교한 노드구간 범위를 설정방법을 제안하여 연속성 데이터 처리 문제를 개선할 수 있다. 또한, 두 번째로는 K-means 클러스터링 기반으로 산출된 가중치를 학습에 적용하여 보다 견고한 CPT를 산출하여 탐지성능을 향상 시킬 수 있다. 제안하는 방법론들의 성능을 입증하기 위하여 방법론 모두를 적용한 K_WTAN_EM에 대한 탐지율을 이전 모델들과 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 제안하는 모델의 탐지율이 이전의 순수베이지안 네트워크기반(NBN) 모델 보다는 약 7.78%의 향상도를 보였고 트리확장 순수베이지안 네트워크(TAN) 모델 보다는 약 5.24%의 향상도를 산출하여 제안하는 방법의 우수성을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2A호
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• pp.137-146
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• 2005

SoC 설계 복잡도의 증가로 인한 설계 비용 감소 및 짧은 time-to-market의 만족을 위해 IP에 기반한 설계 방식이 사용되고 있다. 기존에 설계 검증된 IP를 사용할 경우 시스템 버스와의 통신을 가능하게 하는 인터페이스 회로를 설계해 주어야 하며, 설계 비용을 감소시키기 위해서는 인터페이스 회로의 자동생성이 요구된다. 본 논문에서는 IP프로토콜을 기술하는 방법과 이 기술을 통하여 IP의 프로토콜 제어를 위한 FSM(Finite State Machine)을 생성하여 버스와의 인터페이스 회로를 자동생성하는 방법을 제안한다. 제안한 시스템에서는 프로토콜 분석의 어려움을 줄이기 위해 표준화된 버스의 FSM을 라이브러리화 하였다. 제안된 방법으로 AMBA AHB에 사용되는 슬레이브 형태 IP의 인터페이스 회로를 자동생성한 결과 매뉴얼로 설계한 인터페이스 회로에 비해 면적은 4.5%의 증가를 보였다. 100 Mhz의 버스 동작 속도와 34 Mhz의 슬레이브 모듈의 동작 속도 환경에서 16개의 32 비트 데이터를 버스트 모드로 전송시 latency는 평균 7.1%의 증가를 보였으나, 시스템 버스의 점유는 평균 64.9% 정도로 감소하였다. 본 논문에서 제안한 시스템을 사용하여 시스템 버스의 효율을 증가한 인터페이스 회로를 생성해 낼 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.214-215
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• 2013

기업들의 경쟁이 지역적, 시간적 제약을 벗어나 세계화 되고 있는 현재, 고객 서비스 향상과 물류비용절감을 위해 효율적인 물류시스템을 구축하고 운영하는 것에 많은 노력을 기울이고 있는 실정이다. 따라서 기업들이 공동화지역을 이루어 비용 경쟁력을 가질 수 있는 친환경 산업단지의 필요성이 증대되고 있는 실정이다. 이러한 물류단지를 구축하기 위해서는 적절한 정책과 화물수송 공동화를 통한 물류시스템이 필요하다. 특히, 산업 단지내 물류시스템의 체계구축을 통한 효율적인 운영은 물류도시의 저비용 친환경적인 측면에서 매우 중요하다. 적절한 운영모델이 네트워크에 활용되면 집화된 수송량이 보다 적절한 수단들과 기술들에 의해 수송되기 때문에 효율성이 제고될 수 있다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 문제의 복잡성 등으로 인하여 네트워크 설계 연구는 활발하게 수행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 물류체계를 분석하고 분석내용을 바탕으로 물류단지의 모형화를 위한 기본설정 및 시뮬레이션을 통한 운영모형을 제시함으로서 물류산업단지의 기반구축 자료를 제시하는데 목적이 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.55-63
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• 2022

최근 중국에서 중대형 도시철도의 급속한 발전으로 고속철도의 총 운행거리와 총 EMU(Electric Multiple Units) 수가 증가하고 있다. 고속 EMU의 시스템 복잡성은 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 장비의 안전성과 유지보수의 효율성에 대한 더 높은 요구사항을 제시한다. 현재 중국의 고속 EMU의 유지보수 모드는 여전히 계획적인 유지보수 및 고장보수에 기반한 사후 유지보수 방식을 채택하고 있어 유지보수가 미흡하거나 과도하게 이루어지며, 장비 고장 처리의 효율성을 떨어뜨리고 유지보수 비용을 증가시킨다. PHM(진단 및 예측관리)의 지능형 운영 및 유지관리 기술을 기반으로 합니다. 본 논문은 고속 EMU의 서로 다른 시나리오의 다중 소스 이기종 데이터를 통합하여 "차량 시스템-통신 시스템-지상 시스템"의 통합 PHM 플랫폼을 구축하고, 장비 고장 메커니즘을 인공지능 알고리즘과 결합하여 고속 EMU의 트랙션 모터에 대한 고장 예측 모델을 구축한다. 고속 EMU의 안전하고 효율적인 작동을 보장하기 위해 고장 예측 및 정확한 유지보수를 사전에 수행해야 한다.

• 동의생리병리학회지
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• 제38권1호
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• pp.1-9
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• 2024

Cognitive reserve (CR) is a concept that can explain the discrepancies between the pathologic burden of the disease and clinical manifestations. It refers to the individual susceptibility to age-related brain changes and pathologies related to Alzheimer's disease, thus recognized as a factor affecting the trajectories of the disease. The purpose of this study was to explore the current states of clinical studies on neural substrates of CR in Alzheimer's disease using functional magnetic resonance imaging. We searched for clinical studies on CR using fMRI in the Pubmed, Cochrane library, RISS, KISS and ScienceON on August 14, 2023. Once the online search was finished, studies were selected manually by the inclusion criteria. Finally, we analyzed the characteristics of selected articles and reviewed the neural substrates of CR. Total thirty-four studies were included in this study. As surrogate markers of CR, not only education and occupational complexity, but also composite score and questionnaire-based method, which cover various areas of life, were mainly used. The most utilized methods in resting-state fMRI were independent component analysis, seed-based analysis, and graph theory analysis. Through the analysis, we demonstrated that neuroimaging techniques could capture the neural substrates associated with cognitive reserve. Moreover, functional connectivity of brain regions centered on prefrontal and parietal cortex and network areas such as default mode network showed a significant correlation with CR, which indicated a significant association with cognitive performance. CR may induce differential effects according to the disease status. We hope that this perspective on cognitive reserve would be helpful when conducting clinical researches on the mechanisms of traditional Korean medicine for Alzheimer's disease in the future.