• 한국정밀공학회지
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• 제29권2호
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• pp.156-160
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• 2012

Recently, the demands of the large scale machine tools gradually increase to machine the large parts, such as large scale crankshaft, yaw and pitch bearings for the wind power generator and the vehicle or aircraft components. But the high technology is necessary in order to develop the huge machine tools. Furthermore, the global market of it has been monopolized by a few companies. So, we need to develop the large scale machine tools and study its core technology to rush into the increasing market. In this study, we carried out the researches for the important core technology of a multi-tasking, machine tool; a large scale 5-axis machine tool of gantry type for multi-task machining. This study is focused on the design of large size gantry type multi-axis machine. In the case of large size of machine the cross rail deflection in the X-axis is significant. To reduce the deflection due to the eccentric spindle head, a special hollow type design in the cross rail with outside ram is adapted in this study. Also, the Zig-Zag motion in the Y-axis is inevitable with the gantry geometry, which is by the un-balancing, different motion at the left and the right columns moving. We tried to reduce the influence of Zig-Zag motion using FEM with different loading conditions at the left and the right side column.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.1151-1161
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• 1998

본 논문은 서로 다른 성능을 가진 프로세서들로 구성된 다중컴퓨터 시스템에서 태스크의 할당에 관한 문제를 다룬다. 다중 컴퓨터 시스템의 성능을 최대로 발휘하기 위해서는 분산구조를 가진 프로그램 모듈들을 실행시간을 최소화하도록 각 프로세서에 할당하여야 한다. 이러한 할당방법을 태스크의 균등할당이라 하는데 부하가 적절하기 못한 프로세서는 제 성능을 발휘하지 못하고 전체 시스템의 성능을 저하시키기 때문에 태스크를 균등하게 할당하는 것이 성능향상을 위한 좋은 방법이다. 이러한 태스크 할당문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 비 균등 할당의 비용을 수식화 할 수 있는 새로운 목적함수를 제시하였다. 제안된 목적함수를 사용하여 태스크 할당문제를 통신비용과 작업비용, 그리고 비 균등 할당비용의 합을 최소화하는 문제로 단순화 시켰다. 이렇게 변화된 문제는 NP-hard의 문제이므로 최적에 근사한 할당을 구하는 $O(n^2m)$의 복잡도를 가지는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 이때 m, n은 각각 태스크와 프로세서의 개수이다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제17권2호
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• pp.111-124
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• 2015

This study inferred the symbolism of shaman's costume in China from shamanism and types of shaman's costume in Naje, Deokgang-hyun, Guiju-seong, China through field survey. Shamanism in China has complicated aspects due to negotiations with other culture for a long time while maintaining its own consistency based on ethnicity. Symbolism of shaman's costume in Naje, Guiju-seong, China is observed as follows. First, the shaman's costume in China appears differently from every Jangcha in relation to the position of god appearing in Jangcha when Tolosa takes the position of god as a symbol of sex and god. In Naje of China, the most important shaman's costume indicating the position of god has a unique mask for every deity. It communicates that Tolosa wearing a costume appropriate for the god of wine shall become the god in that Jangcha. Second, the shaman's costume in China has something to do with Yin-Yang and the five elements theory of Taoism as a symbol of shamanism visio of the universe and system of reason. Most of Tolosas hosting Naje are men but dress up as women by wearing Nagun looking like a skirt. Nagun is usually red, the color of Yang, which symbolizes that by wearing such costume that takes color of Yang, Tolosa expels an ominous thing by balancing yin and yang and taking god's strong power. Third, Tolosa takes an eight-breadth Nagun, as a symbol of people. An eight-breadth worn by Tolosa in Naje strengthens the spirit of union and fight of the Tujia nationality who live in Deokgang-hyun, Guiju-seong through folk legends. In this course, a symbolic meaning of the national spirit has been provided on an eight-breadth Nagun, a shaman's costume.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.3066-3079
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• 2016

Recent years have witnessed a dramatic increase in topology research of wireless sensor networks (WSNs) where both energy consumption and survivability need careful consideration. To balance energy consumption and ensure survivability against both random failures and deliberate attacks, we resort to complex network theory and propose an energy-aware preferential attachment (EPA) model to generate a robust topology for WSNs. In the proposed model, by taking the transmission range and energy consumption of the sensor nodes into account, we combine the characters of Erdős -Rényi (ER) model and Barabasi-Albert (BA) model in this new model and introduce tunable coefficients for balancing connectivity, energy consumption, and survivability. The correctness of our theoretic analysis is verified by simulation results. We find that the topology of WSNs built by EPA model is asymptotically power-law and can have different characters in connectivity, energy consumption, and survivability by using different coefficients. This model can significantly improve energy efficiency as well as enhance network survivability by changing coefficients according to the requirement of the real environment where WSNs deployed and therefore lead to a crucial improvement of network performance.

• The Journal of Korean Physical Therapy
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• 제24권4호
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• pp.268-275
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• 2012

Purpose: This study is to identify how eye movement influences the static balance and fall efficacy of the elderly who have experienced fall-related injuries. Methods: Thirty nine elderly who scored 24 points in the Korean mini mental state examination, were able to walk, and had no specific disease, were selected as the research subjects among elderly who have experienced fall-related injury more than once in the past year. Thus, 20 for the experimental group, and 19 for the control group were selected as subjects. The experiment was conducted for 6 weeks, including periods of evaluation before and after intervention. Results: The results with respect to the dependent variables are as follows: Substitute sample t-testing showed significant differences between each group in eye movement to check difference in balance performance and fall efficacy. When independent sample t-tests were conducted to compare static balancing performance and fall efficacy between the two groups after intervention, they showed significant differences in statistical terms (p<0.05). Conclusion: From the above results of the study, it was found that the application of eye movement combined with diverse fall prevention programs is effective, when enhancing static balance performance power and improving fall efficacy.

• 에너지공학
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• 제28권4호
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• pp.76-81
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• 2019

이 논문은 에너지 클라우드 참여 프로슈머의 신뢰성 있는 생산 및 소비량 인증에 기반 한 개인 간 거래, 클라우드 간 거래, 그리고 소규모 분산전력 중개시장 참여 등의 다양한 에너지 프로슈머 비즈니스 모델에 필요한 생산·소비량 인증 기반 전력 거래 시스템에 관한 고찰이다. 이 시스템은 에너지 거래에 있어 가장 중요한 파라미터로 간주할 수 있는 거래 정산의 신뢰성을 확보하기 위한 것으로써 에너지 프로슈머로부터 수집되는 발전·소비 빅데이터 분석에 의한 인증 기반 블록체인 스마트 컨트랙트 체결을 위한 것이다. 이를 위하여 IoT AMI로부터 수집 된 빅데이터 분석 시스템과 AMI 와 연계 구성된 프라이빗 블록체인 네트워크를 적용한 생산량 인증 시스템 구성을 소개하고 블록체인 스마트 컨트랙트를 활용한 전력 거래 매칭 방식을 제안한다. 마지막으로 에너지 클러스터 거래 시스템 및 비즈니스모델을 알아본다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권5호
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• pp.280-292
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• 2014

기존의 매크로 셀룰러 망 환경은 공간 재사용의 한계로 인해 최근 급증하는 데이터 트래픽을 제대로 지원할 수 없게 되었다. 이 문제를 극복하기 위해 매크로 셀룰러 망위에 스몰 셀이 설치되어 적극적인 공간 재사용이 가능한 이종 셀룰러 망이 등장하게 되었다. 하지만, 매크로 셀과 스몰 셀 사이의 전송전력 차이로 인해 매크로 셀에 집중된 부하를 스몰 셀로 충분히 분산 시킬 수 없었다. 따라서, 프레임의 일정구간에서 매크로 셀의 전송전력을 차단하는 almost blank subframe (ABS) 와 스몰 셀 커버리지를 확장하여 사용자 부하를 스몰 셀로 강제 분산시키는 cell range expansion을 결합한 enhanced inter-cell interference coordination (eICIC) 기법이 제안되었다. 그러나, 이러한 eICIC 기법만으로는 효과적인 부하 분산을 달성하기 어렵다. 본 논문에서는 eICIC 기법이 적용된 이종 셀룰러 망 환경에서 비례공정을 향상시키는 부하 분산 기법을 제안한다. 구체적으로 제안된 기법은 탐욕 알고리즘 기반의 사용자의 소속 기지국 전환과 ABS 구간비율 갱신을 재귀적으로 결합하여 부하 분산을 실행한다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.71-81
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• 2021

This paper presents a real-time, false-pick filter based on deep learning to reduce false alarms of an onsite Earthquake Early Warning (EEW) system. Most onsite EEW systems use P-wave to predict S-wave. Therefore, it is essential to properly distinguish P-waves from noises or other seismic phases to avoid false alarms. To reduce false-picks causing false alarms, this study made the EEWNet Part 1 'False-Pick Filter' model based on Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, it modified the Pick_FP (Lomax et al.) to generate input data such as the amplitude, velocity, and displacement of three components from 2 seconds ahead and 2 seconds after the P-wave arrival following one-second time steps. This model extracts log-mel power spectrum features from this input data, then classifies P-waves and others using these features. The dataset consisted of 3,189,583 samples: 81,394 samples from event data (727 events in the Korean Peninsula, 103 teleseismic events, and 1,734 events in Taiwan) and 3,108,189 samples from continuous data (recorded by seismic stations in South Korea for 27 months from 2018 to 2020). This model was trained with 1,826,357 samples through balancing, then tested on continuous data samples of the year 2019, filtering more than 99% of strong false-picks that could trigger false alarms. This model was developed as a module for USGS Earthworm and is written in C language to operate with minimal computing resources.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권3호
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• pp.49-56
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• 2023

Machine learning methods diversely applied to the Internet of Things (IoT) field have been successful due to the enhancement of computer processing power. They offer an effective way of detecting malicious intrusions in IoT because of their high-level feature extraction capabilities. In this paper, we proposed a novel feature selection method for malicious intrusion detection in IoT by using an evolutionary technique - Genetic Algorithm (GA) and Machine Learning (ML) algorithms. The proposed model is performing the classification of BoT-IoT dataset to evaluate its quality through the training and testing with classifiers. The data is reduced and several preprocessing steps are applied such as: unnecessary information removal, null value checking, label encoding, standard scaling and data balancing. GA has applied over the preprocessed data, to select the most relevant features and maintain model optimization. The selected features from GA are given to ML classifiers such as Logistic Regression (LR) and Support Vector Machine (SVM) and the results are evaluated using performance evaluation measures including recall, precision and f1-score. Two sets of experiments are conducted, and it is concluded that hyperparameter tuning has a significant consequence on the performance of both ML classifiers. Overall, SVM still remained the best model in both cases and overall results increased.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.171-174
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• 2011

서버 클러스터에서 부하 분산기는 사용자의 요청을 각 서버로 분산시키는 역할을 한다. 리눅스 가상 서버(LVS: Linux Virtual Server)는 소프트웨어적으로 사용되는 부하 분산기로서 여러 가지 스케줄링 방식들을 가지고 있다. 그러나 부하 분산 시에 서버의 유동적인 부하 정보를 반영하지 못하는 단점이 있다. 이에 개선된 방식으로 서버의 동시 연결 개수에 따라 상한계(Upper Bound)와 하한계(Lower Bound)를 설정하고, 요청을 분산하는 동적 스케줄링(Dynamic Scheduling)이 존재한다. 그러나 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔 수 있음에도 불구하고 이 값들이 고정되어 있다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 기존 부하 분산 방법의 단점을 극복하는 서버 전력 정보에 기반한 스케줄링 방식을 제안한다. 제안된 방식은 서버의 부하 정보를 기반으로 에너지를 추정하고 전력 수치를 기반으로 LVS의 가중치 테이블을 주기적으로 갱신한다. 그리고 부하 분산기는 클라이언트로부터 요청 받은 트래픽을 각 서버의 에너지 소모 상태에 따라 적용시킴으로써 에너지 소모가 최소화되도록 부하를 분산한다. 또한 서버의 상태에 따라 상한계와 하한계가 바뀔수 있음을 고려하여 상한계와 하한계를 설정하지 않고 서버의 상태에 따라 적절하게 요청이 분배되도록 하였다. 15대의 PC를 사용하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과는 기존 부하 분산 알고리즘 중 성능이 가장 좋은 알고리즘에 비해 서버의 성능이 동일한 경우 성능 및 소비전력 면에서 거의 동등하였고, 서버의 성능이 상이한 경우 50.2% 성능 향상 및 27.3% 소비 전력 절감을 확인하였다.