• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권1호
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• pp.226-234
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• 2024

The frequent handover problem and playing ping-pong effects in 5G (5th Generation) ultra-dense networking cannot be effectively resolved by the conventional handover decision methods, which rely on the handover thresholds and measurement reports. For instance, millimetre-wave LANs, broadband remote association techniques, and 5G/6G organizations are instances of group of people yet to come frameworks that request greater security, lower idleness, and dependable principles and correspondence limit. One of the critical parts of 5G and 6G innovation is believed to be successful blockage the board. With further developed help quality, it empowers administrator to run many systems administration recreations on a solitary association. To guarantee load adjusting, forestall network cut disappointment, and give substitute cuts in case of blockage or cut frustration, a modern pursuing choices framework to deal with showing up network information is require. Our goal is to balance the strain on BSs while optimizing the value of the information that is transferred from satellites to BSs. Nevertheless, due to their irregular flight characteristic, some satellites frequently cannot establish a connection with Base Stations (BSs), which further complicates the joint satellite-BS connection and channel allocation. SF redistribution techniques based on Deep Reinforcement Learning (DRL) have been devised, taking into account the randomness of the data received by the terminal. In order to predict the best capacity improvements in the wireless instruments of 5G and 6G IoT networks, a hybrid algorithm for deep learning is being used in this study. To control the level of congestion within a 5G/6G network, the suggested approach is put into effect to a training set. With 0.933 accuracy and 0.067 miss rate, the suggested method produced encouraging results.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.93-98
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• 2024

인공지능과 고성능 컴퓨팅 기술이 급속히 발전하면서 다양한 분야에 딥러닝 기술이 활용되고 있다. 딥러닝은 학습 과정에서 대량의 데이터를 무작위로 읽어 학습을 진행하고, 이 과정을 반복한다. 많은 수의 파일들이 무작위로 반복 참조되는 딥러닝의 파일 입출력은 시간적 지역성을 지닌 일반적인 응용과는 다른 특징을 보인다. 이로 인한 캐싱의 어려움을 극복하기 위해 본 연구에서는 딥러닝 데이터셋 읽기의 무작위성을 줄이고 기존의 버퍼 캐시 알고리즘에 적응적으로 동작하는 새로운 데이터 읽기 방안을 제안한다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안하는 방식이 버퍼 캐시의 미스율을 기존의 방식에 비해 평균 16%, 최대 33% 감소시키고, 수행시간을 24%까지 개선함을 보인다.

• 디자인학연구
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• 제17권1호
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• pp.211-220
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• 2004

새로운 자연과학의 패러다임으로 대두되고 있는 복잡성의 과학인 카오스(Chaos), 프랙탈(Fractal) 이론은 자연을 몇 개의 단순한 요소로 분해 이해하는 것이 아니라 전체적인 관계 속에서 이해하는 것이다. 인간과 자연을 포함한 모든 세계를 바라보는 우리의 시각을 비선형성, 다양성, 시간성, 복잡성으로 향하게 하며 비정수 차원의 자연과 복잡성을 표현하기에 적합한 적용 방법이다. 비선형적 프랙탈 기하학과 카오스 이론을 예술방면으로 응용하는 것은 과학과 예술이 만나는 상상의 영역이며 아직까지 많은 연구가 이루어지지 않은 분야이다. 이러한 프랙탈 형태의 기하학적 특성과 조형 원리를 파악하기 위해 객관적인 자료를 분석해 조형 언어를 추출한 연구이다. 형식에 있어서 수학적인 방법에 의한 프랙탈적 분석이라기보다는 프랙탈의 여러 개념 가운데 특히 자기 유사성(Self-similarity)과 반복성(Recursiveness) 그리고 무작위성(Randomness), 불가능한 공간에 의해 표현되어진 도형과 그래픽디자인과의 조형적인 유사성을 밝혀 보았다. 즉 프랙탈 도형은 부분의 부분, 또 그 부분을 반복해서 확대해 가도 도형의 본직적인 구조가 변하지 않는 특성을 가지고 있다. 이와 같이 무한소까지 확대해도 전체와 일치하는 자기 닮음 구조로 되어있다. 이것은 어느 부분이나 전체를 재구성할 수 있는 정보를 모두 가지고 있음을 뜻한다. 본 연구에서는 이러한 배경을 바탕으로 그래픽디자인에서 나타난 기하학적 조형성에 대한 프랙탈적 분석 가능성을 주로 검토하는 데 목적을 두고 있다. 그리고 연구의 결과 그래픽디자인은 이미 수학적인 계산 속에서 아름다운 비례를 찾고 있었다는 것을 발견할 수 있었다. 자연을 표현하는 가장 적합한 공식인 프랙탈 기하학은 앞으로 과학과 그래픽디자인의 복합체로서 고유성과 특수성의 고부가가치를 창출해야 한다. 이런 요구를 수용하고 변화에 적응 발전해야 하는 필요성이 대두되는 단계에서 본 연구의 의의가 크다고 하겠다.

• 한국산업보건학회지
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• 제11권2호
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• pp.126-134
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• 2001

Statistical approaches for analysis of data from the limited number of samples in ship building industry(SBI) collected by an industrial hygienist for checking compliance to an occupational standard were considered. Sampling for compliance usually has been guided by judgment selection, rather than true randomness, resulting in the creation of compliance samples which approximate a censored sample from the upper tail of the exposure distribution. Similar exposure groups(SEGs) including welding and painting process were established to assess representative values in each groups after reviewing the whole production line in SBI. For the convenient statistical approaches, the code has assigned to each SEGs. The descriptive statistics and probability plotting were used to yield the representative values in each SEGs. In the first step, SEGs of 558 were established from 5 ship building companies. The 38 SEGs showed the uncertainty are divided into each 5 companies and assessed the representative values again. The 44 SEGs in each companies was not showed the normal and lognormal distribution was analyzed each data. And also, recommendation was suggested to resolve the uncertainty in each groups.

• 생명과학회지
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• 제18권7호
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• pp.924-930
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• 2008

군집구조란 군집에서 종 수와 이들 종 간 개체들의 분포 양상을 말한다. 본 연구는 다른 지점에서 생태학적 생물종다양성의 통계학적 방법으로 종이 임의로 분포하는지 평가하였다. 이를 위해 부산광역시 도심을 관류하는 온천천의 상, 중, 하류의 다섯 개의 지점을 선정하여 각 지점당 양쪽에 위치한 10개 정점에서 종수를 파악하였다. 95분류군(85종, 9변종, 1품종)이 온천천변에 분포하였다. 다섯 지점에 대해 종수는 유의하게 차이를 나타내었다(F=7.75, P<0.01). Shannon-Wiener의 정보지수는 정점간 유의한 차이를 나타내었으며(F=4.12, p<0.05), 지점 St.1이 다른 지점(St. 2는 2.206, St. 3는2.116, St. 4는 2.069, St. 5는 0.637)에 비해 가장 높았다(2.380). 풍부도 지수에서 R1값은 온천천의 상류에서 하류로 갈수록 낮았다. 공존하는 근연속내 식물종의 풍부도를 근연관계가 먼 그룹과 낮은 그룹 간 분석하는 새로운 군집구조 분석법을 시도하였다. 근연속과 그렇지 않은 속의 쌍 분포도에서 정점 간 유의한 차이를 역시 나타내었다. 축적값은 x=0.85일 때 가장 유의한 차이를 나타내었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권3호
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• pp.189-194
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• 2004

조영 증강된 CT 영상의 화소값은 조영제에 의해 이산적으로 변한다. 또한 간의 중간부분에서는 간과 유사한 농도값을 갖는 췌장 때문에 간의 분할이 어렵다. 본 논문에서는 조영증강된 CT영상의 화소값의 이산적인 변화와 간과 겹치는 췌장을 제거하기 위하여 부분 히스토램 문턱치 알고리즘을 사용한 간 분할법을 제안한다. 히스토그램 변환 후 간 구조의 농도 값의 범위를 찾기 위한 적응 다봉성 분할과 췌장 제거를 위한 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 수행한다. 다음으로, 간 이외의 불필요한 대상을 제거하고 경계를 매끈하게 하기 위해 모폴러지 필터링을 수행한다. 제안된 방법을 평가하기 위해 8명의 환자로부터 획득된 CT 영상중 중간부분에서 4개씩 총 32단면을 선택하였다. 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 사용한 자동 분할법 II와 수동 분할법의 정규화된 평균 면적의 평균은 0.1671과 0.1711이었으며, 이 두 방법은 아주 적은 차이를 보인다. 또, 자동 분할법 II와 수동 분할법의 평균 면적 오차율은 6.8339 % 이다. 이 실험 결과로부터 제안된 자동 간분할 법은 의사에 의해 시행된 수동 분할법과 매우 유사한 수행능력을 갖는다.

• Steel and Composite Structures
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• 제35권6호
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• pp.799-813
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• 2020

Fatigue cracks of rib-to-deck (RD) joints have been frequently observed in the orthotropic steel decks (OSD) using conventional U-ribs (CU). Thickened edge U-rib (TEU) is proposed to enhance the fatigue strength of RD joints, and its effectiveness has been proved through fatigue tests. In-depth full-scale tests are further carried out to investigate both the fatigue strength and fractography of RD joints. Based on the test result, the mean fatigue strength of TEU specimens is 21% and 17% higher than that of CU specimens in terms of nominal and hot spot stress, respectively. Meanwhile, the development of fatigue cracks has been measured using the strain gauges installed along the welded joint. It is found that such the crack remains almost in semi-elliptical shape during the initiation and propagation. For the further application of TEUs, the design curve under the specific survival rate is required for the RD joints using TEUs. Since the fatigue strength of welded joints is highly scattered, the design curves derived by using the limited test data only are not reliable enough to be used as the reference. On this ground, an experiment-numerical hybrid approach is employed. Basing on the fatigue test, a probabilistic assessment model has been established to predict the fatigue strength of RD joints. In the model, the randomness in material properties, initial flaws and local geometries has been taken into consideration. The multiple-site initiation and coalescence of fatigue cracks are also considered to improve the accuracy. Validation of the model has been rigorously conducted using the test data. By extending the validated model, large-scale databases of fatigue life could be generated in a short period. Through the regression analysis on the generated database, design curves of the RD joint have been derived under the 95% survival rate. As the result, FAT 85 and FAT 110 curves with the power index m of 2.89 are recommended in the fatigue evaluation on the RD joint using TEUs in terms of nominal stress and hot spot stress respectively. Meanwhile, FAT 70 and FAT 90 curves with m of 2.92 are suggested in the evaluation on the RD joint using CUs in terms of nominal stress and hot spot stress, respectively.

• 대한환경공학회지
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• 제22권3호
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• pp.535-546
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• 2000

주암호는 광주 전남지역의 주민생활이나 공 농업활동에 기반이 되는 중요한 수자원의 역할을 하고 있으나, 주암호에 유입되는 오염물질로 말미암아 호수의 수질은 점점 악화되고 있는 실정이다. 주암호의 수질개선대책을 수립하기 위한 예비단계로서 호수의 수질모델링을 실시하여 수질이 장래에 어떻게 변화될 것인지를 확인할 필요성이 있다. 수질모델링 작업에 이용할 수 있는 컴퓨터 프로그램은 여러 종류가 있으나, 각 프로그램에서 요구하는 오염물질 유입량, 수리 수문 등의 압력자료(Input data)는 불확실성을 포함하고 있으며, 이러한 불확실성은 예측결과(장래수질)의 불확실성을 초래하게 된다. 수질모델링에서 불확실성이 발생하는 주요원인은 활용할 수 있는 정보의 부족, 미래상황 및 예측모델의 불확실, 그리고 전문가 지식의 한계 때문이다. 따라서 본 연구의 목적은 퍼지이론을 응용하여 수질예측 모델에서 요구하는 입력자료들의 불확실성 정도를 해석하고, 이를 수질예측 모델에 그대로 결합시킬 수 있는 방법을 개발하는 것이다. 이러한 방법의 적용은 불확실성을 고려하지 않는 방법들에 비해 합리적이고 현실성 있는 주암호의 장래수질을 예측하는데 도움이 될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.170-184
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• 2016

본 연구는 우리나라 공공임대주택정책은 '왜' 역대 정부에 따라서 경로변화를 할 수밖에 없었는가를 신제도주의 한 분파인 역사적 제도주의의 비교 역사적 분석방법과, 역사적 제도주의의 한계점을 보완하기 위하여 등장한 핵커(Hacker, 2004: 248)의 경로 진화모형을 혼합하여 분석하고자 한다. 우리나라는 고도의 산업화와 도시화로 인하여 이농현상이 초래되었으며 여기에 따른 부작용으로 주택문제가 심각한 사회문제로 대두되었다. 이러한 주택문제를 해결하기 위하여 역대 정부는 어떠한 정책을 시행하였는가를 살펴보고자 한다. 5,16군사정변으로 인한 제3공화국의 등장, 대한주택공사 설립, 정권의 정통성 부재에 대한 여론 호도용 이라는 우연성과 결정적 시기를 계기로 공공임대주택정책의 경로가 시작되었다고 보고 본 연구에서는 심층적인 연구를 하기 위해 경로진화 과정 중 이명박 정부의 '보금자리주택',과 박근혜정부의 '행복주택',을 비교 분석함으로써 공공임대주택정책의 현주소를 진단하고, 향후 공공임대주택정책의 바람직한 방향을 제시하는데 연구의 목적이 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권1호
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• pp.29-38
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• 2012

네트워크 환경과 유무선 통신 기술의 급속한 발달로 인해 비디오 콘텐츠의 배포가 손쉽게 이루어짐에 따라 비디오 콘텐츠에 대한 보안은 매우 중요시 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 MPEG-2 비디오 인코딩 과정 내에 복수의 카오스 사상 기반의 디지털 비디오 암호화 방법을 제안한다. 제안방법은 카오스 사상인 텐트 사상(Tent map)을 기본블록으로 하는 해시체인으로부터 128-bit의 난수특성이 우수한 비밀 해시 키를 생성하고 이를 로지스틱 사상(Logistic Map)과 헤논 사상(Henon map)에 적용하여 64개의 난수로 이루어진 $8{\times}8$ 난수블록을 생성한다. 제안한 방법은 $8{\times}8$ 난수 블록과 DCT 블록 내 영상정보에 대한 파급효과가 큰 저주파 계수들에 대해 선택적으로 XOR 암호화 연산을 수행함으로써 암호화 처리에 따른 오버헤드를 줄일 수 있으며, 복수의 카오스 사상을 결합한 구조를 사용하여 비교적 간단하면서 우수한 난수특성을 제공한다. 실험 결과를 통해 제안 방법은 암호화된 영상에 대해 PSNR이 12dB 이하로 좋은 시각적 암호화 성능을 나타냈으며, 압축 효율성 측면의 시간변화율과 압축 변화율은 각각 2%와 0.4% 이내의 실시간성에 적용 가능한 성능을 나타냈다.