• 천문학회보
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• 제44권1호
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• pp.47.3-47.3
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• 2019

We discovered 722 open clusters within 1 kpc using Gaia DR2 data. These clusters are detected in the proper motion space and confirmed on the spatial distribution with parallax information. We divided the 3628 regions and visually searched using python program. Among 722 open clusters, 430 clusters are previously unknown clusters. Catalogue of discovered clusters is unloaded on the online catalogue at https://radio.kasi.re.kr/project/shlee/. Owing to the good membership criteria, we could see the halo structure of the clusters. In that reason, the average size of the discovered cluster is about 9 times than that of previously known clusters.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권3호
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• pp.51-58
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• 2021

In this paper, we propose a deep learning classifier for estimating the number of layers in the Earth's structure. When installing a grounding system, knowledge of the subsurface in the area is absolutely necessary. The subsurface structure can be modeled by the earth parameters. Knowing the exact number of layers can significantly reduce the amount of computation to estimate these parameters. The classifier consists of a feedforward neural network. Apparent resistivity curves were used to train the deep learning classifier. The apparent resistivity at 20 equally spaced log points in each curve are used as the features for the input of the deep learning classifier. Apparent resistivity curve data sets are collected either by theoretical calculations or by Wenner's measurement method. Deep learning classifiers are coded by Keras, an open source neural network library written in Python. This model has been shown to converge with close to 100% accuracy.

• 한국초전도ㆍ저온공학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.22-26
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• 2019

With an increasing potential to realize quantum computer, it has recently been an important issue to extend the capabilities of RF cavities to maintain longer coherent quantum system. Using superconductors instead of normal metals allows the quantum system to have a substantially enhanced quality factor. In this paper, surface impedances of superconducting cavities are calculated by the Mattis-Bardeen theory with Python & MATLAB programs. With a simulation of electromagnetic field distribution, the sensitivity to dielectric and surface losses of the superconducting cavities are determined. Then calculations of the resonance frequency and quality factor of three-dimensional superconducting resonators made of Al or Nb are discussed.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권3호
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• pp.3-10
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• 2022

The effectiveness of an innovative skin treatment system that delivers an anti-aging solution deep into the skin without invasiveness and pain using a non-invasive air technology was investigated. In addition, an effective change using a non-invasive technique for delivering a solution for skin improvement was confirmed. The equipment named Cellre Jet is an effective skin care and drug delivery equipment that instantly opens the skin epidermis by using a maximum output pressure of 6 bars and high-pressure purified oxygen of 75-90% purity to deliver various nano-sized vital substances deep into the skin, and it uses the method of precisely controlling the equipment through an 8-inch digital touch display to accurately dispense the prescribed dosage. In this study, changes in skin condition were analyzed using this equipment and nano ampoules on subjects with actual skin problems through a related comparison and effectiveness judgment program. Through this study, skin care and drug delivery are possible, which will contribute to verifying the effectiveness of this non-invasive drug delivery equipment in the future, and is expected to establish the systematic effect in observing and studying changes in the skin.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권3호
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• pp.203-210
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• 2023

In this paper, we develope a stock trading system that automatically buy and sell stocks in Kiwoom Securities' HTS system. The system is made by using Kiwoom Open API+ with the Python programming language. A trading strategy is based on an enhanced system query method called a Condition-Search. The Condition-Search script is edited in Kiwoom Hero 4 HTS and the script is stored in the Kiwoom server. The Condition-Search script has the advantage of being easy to change the trading strategy because it can be modified and changed as needed. In the HTS system, up to ten Condition-Search scripts are supported, so it is possible to apply various trading methods. But there are some restrictions on transactions and Condition-Search in Kiwoom Open API+. To avoid one problem that has transaction number and frequency are restricted, a method of adjusting the time interval between transactions is applied and the other problem that do not support a threading technique is solved by an IPC(Inter-Process Communication) with multiple login IDs.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.141-149
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• 2024

This paper proposes a configuration automation technique to minimize service interruption time in the event of a corporate network access layer switch failure. The automation is achieved without the need for a separate external system, as the network setting information is stored in a container inside the switch, enabling rapid recovery without requiring separate storage. This approach ensures the continuity of network services and demonstrates the efficiency of configuration automation. The proposed technique improves corporate network stability by providing a quick response in the event of a failure.

• 터널과지하공간
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• 제30권6호
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• pp.509-518
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• 2020

본 연구에서는 실제 지질구조를 반영한 실규모 수치해석을 효율적으로 수행하고자 탐사 자료를 바탕으로 한 메쉬 생성, 해석수행, 결과분석을 위한 후처리의 일련의 과정을 포함한 해석 플랫폼을 구축하였다. 해석 플랫폼 구축을 위하여 연구자의 필요에 따른 코드 수정 및 다양한 수치해석 프로그램과 호환이 가능할 수 있도록 소스코드가 공개되어 있는오픈소스 프로그램을 활용하였다. 먼저 드론을 활용하여 촬영한 탐사 정보를 바탕으로 3차원 모델을 획득한 후, 오픈소스 3차원 창작 소프트웨어인 Blender를 활용하여 도메인의 메쉬 밀도를 해석 가능한 수준으로 조정하였다. 다음 단계로는 유한요소 메쉬 생성 프로그램인 Gmsh를 활용하여 도메인 내부에 사면체 기반의 메쉬를 생성하여 3차원 모델을 생성하였다. Gmsh를 통해 획득된 메쉬 정보를 수치해석 프로그램에 활용하기 위해서 메쉬 생성 규약에 적합하도록 변환하는 과정이 필요하며, 이는 Python을 통해 코드를 작성하여 수행하였다. 안정성 해석이 완료된 뒤에는 자료의 후처리 작업을 위해 시각화 및 데이터 분석 프로그램인 ParaView를 활용하여 다양한 시각화 자료를 생성하였다. 구성된 플랫폼의 활용성을 확인하기 위해 드론 탐사자료를 바탕으로 생성한 실규모 독도 모델을 대상으로 예비 안정성 분석을 성공적으로 수행하였으며, 예비해석을 통해 구축된 해석플랫폼이 향후 다양한 해석 과정에 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1385-1394
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• 2022

본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 활용하여 20년(2002-2021)의 중분류 토지피복별 알베도 변화를 분석하고, Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS)의 10년(2012-2021) 자료를 활용해 MODIS 자료와의 차이를 분석하였다. MODIS와 VIIRS의 알베도 자료는 Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) 모델을 활용해 생산된 Sinusoidal Tile Grid 기반 500 m 공간해상도의 일단위 알베도 자료 MCD43A3와 VNP43IA3를 우리나라 범위에 대하여 구축하였다. Python 3.9 기반으로 작성된 코드를 활용하여 Reprojection을 하였으며, Resampling method는 Nearest neighbor를 적용하였다. 알베도 분석에는 단파 영역(Shortwave)의 White sky albedo와 Black sky albedo를 활용하였다. MODIS 자료를 활용한 20년의 알베도 분석 결과, 모든 토지이용에서 알베도가 상승하는 경향이 나타났다. 2000년대(2002-2011)에 비해 2010년대(2012-2021)의 평균 알베도가 산림 지역에서 0.0027의 가장 큰 상승값을 보였고, 그 다음으로 초지가 0.0024의 상승값을 보였다. VIIRS와 MODIS의 알베도를 비교한 결과, VIIRS의 알베도가 0.001에서 0.1 만큼 더 큰 것으로 나타났으며, 이는 영상의 촬영시기에 따른 지표면 반사도와 센서의 특성 차이에 의한 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권7호
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• pp.545-555
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• 2020

본 연구에서는 해외 수력댐 건설 프로젝트의 사전조사 기초자료 제공을 위하여 댐 위치 결정을 위한 사전적지분석 알고리즘을 개발하고, 위성영상 수치표고자료인 ASTER Global Digital Elevation Model (ASTGTM)과 토지피복자료인 Terra/Aqua combined Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) MCD12Q1를 사용하였다. 사전적지분석 알고리즘은 DEM의 전처리, 하천망생성, 유역분할과 지형정보를 고려한 적지분석과 댐 건설 시 수몰면적에 따른 보상면적 산정 알고리즘을 포함하고 있으며 Python기반의 오픈소스 GIS로 구현되었다. 적지분석은 사용자가 하천 위의 지점을 선택하면, DEM으로부터 낙차, 도달시간, 내용적곡선과 같은 지형정보와 토지피복자료를 통한 보상면적을 기반으로 지점의 적지여부를 평가한다. 분석알고리즘은 국내 부항, 보현산, 성덕, 영주댐을 대상으로 시범적용 됐으며 해당 지점의 가능 최대낙차는 각각 37, 67, 73, 42 m로 나타났으며 최대저수면적은 1.81, 2.4, 2.8, 8.8 ㎢ 최대저수량은 35.9, 68, 91.3, 168.3×10⁶ ㎥으로 나타났다. 보현산과 성주 댐에서는 타당성을 보였으나, 부항과 영주 댐의 경우 ASTGTM 에러로 인한 잘못된 하천망과 유역경계로 인해 낙차가 제한됨을 보였다, 본 연구의 결과는 향후 해외 수력댐 사업 진출시 사전분석에서 적지의 지형학적 평가에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권3호
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• pp.319-329
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• 2021

본 연구에서는 정보학적 접근을 통해 디지털 전환을 다룬 국내 패션 관련 연구동향과 지식구조를 밝히는 것을 목적으로 하였다. 국내 학술연구에서 나타난 관련 연구의 연도별, 학술지별 현황을 파악하고, 네트워크 분석을 통해 주요 연구 주제어를 도출하며, 시기별 주요 연구 동향과 지식 구조를 분석했다. 2010년부터 2020년까지 국내 학술 플랫폼에 게재된 159편의 연구를 수집했고, Python 3.7을 통해 데이터를 정제했으며, NodeXL 1.0.1을 통해 중심성 측정 및 네트워크 구현을 진행했다. 분석 결과 관련 연구는 2016년을 기점으로 활발하게 진행되었으며, 주로 의류학, 예술학 학술지에 밀집된 것으로 나타났다. 온라인 플랫폼, AR/VR이 가장 많이 언급되는 주제어로 나타났으며, 소비자 심리분석, 마케팅 전략 제시, 사례 분석이 주요 연구 방법으로 사용되고 있었다. 군집화를 통해 의류학의 세부 분과별 주요 연구 내용을 도출할 수 있었다. 시기별 주요 주제 분석 결과, 시간이 지남에 따라 소비자 중심의 연구에서 플랫폼이나 서비스에 대한 전략 제시 또는 디자인 개발 연구로 보다 다양하게 변화하고 있었다. 본 연구는 디지털 전환에 대한 패션 분야의 통찰력을 높이는데 기여하고, 관련 주제의 연구를 설계하는데 기초연구로 사용될 수 있을 것이다.