• 터널과지하공간
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• 제19권2호
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• pp.107-122
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• 2009

채산성과 경제성에 따라 별다른 보강조치 없이 방치되고 있는 광산채굴적은 지반침하를 유발하여 주민들의 생명과 재산을 위협하고 있다. 따라서 지반침하가 우려되는 지역에 대한 보강의 필요성이 제기되어 현재 다양한 보강공법들이 적용되고 있다. 이중 가장 광범위하게 사용되고 있는 공법은 채굴적 내부로 보강재료를 압송하는 충전공법이다. 국내의 복잡한 지질환경과 채탄법은 다수의 급경사 채굴적을 형성하고 있어 수평 채굴적에 주로 적용되었던 외국의 공법을 그대로 적용할 경우 효율적인 보강효과를 기대하기 어렵다. 본 연구에서는 국내의 급경사 채굴적 충전을 위해 개발된 급결그라우트 재료의 기본물성 및 고결체 형성 형태를 파악하고, 급결그라우트 댐 및 후방에 주입 가능한 뒤채움 재료의 적절 주입량 산정을 위한 도식법을 제안하였다. 도식법에 의해 계산된 결과는 UDEC 수치해석을 통해 타당성을 검증하였다.

• 응용통계연구
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• 제33권5호
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• pp.569-578
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• 2020

분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 특히 커널 분위수 회귀모형은 비선형 관계식을 고려하기 위하여 양정치 커널함수(kernel function)에 의해 만들어지는 재생 커널 힐버트 공간(reproducing kernel Hilbert space)에서 비선형 조건부 분위수 함수를 추정한다. 그러나 KQR은 이차계획법으로 공식화되어 많은 계산비용을 필요로 하므로 컴퓨터 메모리 능력의 제한으로 대용량 자료의 분석은 불가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분할정복(divide and conquer) 알고리즘을 활용한 KQR 추정법(DC-KQR)을 제안한다. DC-KQR은 먼저 전체 훈련자료를 몇 개의 부분집합으로 무작위로 분할(divide)한 후, 각각의 부분집합에 대하여 KQR 분위수 함수를 추정하고 이들의 산술 평균을 이용하여 최종적인 추정량으로 통합(conquer)하는 기법이다. 본 논문에서는 모의실험과 실제자료 분석을 통해 제안한 DC-KQR의 효율적인 성능과 활용 가능성을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제25권5호
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• pp.161-172
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• 2007

위험물 운송차량은 사고발생 시 위험물의 종류에 따라 일반차량의 사고와는 비교도 안 될 정도의 인명, 재산, 환경피해를 유발한다. 또한 산업화와 도시화의 심화에 따른 위험물의 양과 종류의 증가는 시민의 안전을 위해 위험물의 안전한 운송과 처리 문제를 매우 민감한 사항으로 대두시켰다. 하지만 국내에서는 최첨단 통신장비가 실용화되고 있음에도 불구하고, 선진국과는 달리 위험물 운송차량의 체계적인 관리와 연구 및 투자가 아직까지는 초보적인 단계에 머물러 있는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 실시간으로 운행될 위험물 운송차량의 스케줄과 경로를 관리하는 방안을 제시하기 위한 핵심이 되는 경로탐색기법을 제안하고자 한다. 동시에 서울시와 같은 도시를 대상으로 현실적인 적용의 가능성을 평가하고자 한다. 구체적으로는 시간창 속성을 고려하기 위해 시간-공간 네트워크 변형을 하였으며, 다목적 속성이 존재하는 동적 교통망에 대하여 동적 계획법에 근거한 다목적 최적경로탐색 알고리즘의 수행을 통해 스케줄을 고려하는 비지배경로를 탐색하는 기법을 제안하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.415-420
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• 2013

U-Wellness Healthcare System(U-WHS)이란, 웰빙(wellbeing)과 피트니스(fitness)를 결합한 원격 건강 관리 시스템을 말한다. 이러한 시스템에서는 시간과 공간에 제약 없이 언제 어디서나 환자의 생체정보를 측정 및 관리 할 수 있는 것이다. 본 논문에서는 스마트모바일기기와 HIS(Hospital Information System)간 생체정보 전송시 암호화 모듈이 통신 평가에 끼치는 영향을 알아보기 위해 수행하였다. U-WHS 모델의 경우 클라이언트는 iOS Xcode환경의 Objective-c 개발 언어를 이용하여 SEED, HIGHT 암호화 모듈 적용을 하였다. HIS의 경우 클라이언트와 서버간 통신을 위하여 HTML5의 WebSocket API와 관계형 데이터베이스 관리 시스템인 MySQL를 적용하였다. 그리하여 WIFI 통신 환경에서 Wireshark를 사용, 분석하여 생체 정보의 데이터 전송율, 지연율, 손실율에 대한 평가를 확인하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제5권2호
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• pp.179-190
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• 2010

This paper describes a new stochastic heuristic algorithm in engineering problem optimization especially in power system applications. An improved particle swarm optimization (PSO) called adaptive particle swarm optimization (APSO), mixed with simulated annealing (SA), is introduced and referred to as APSO-SA. This algorithm uses a novel PSO algorithm (APSO) to increase the convergence rate and incorporate the ability of SA to avoid being trapped in a local optimum. The APSO-SA algorithm efficiency is verified using some benchmark functions. This paper presents the application of APSO-SA to find the optimal location, type and size of flexible AC transmission system devices. Two types of FACTS devices, the thyristor controlled series capacitor (TCSC) and the static VAR compensator (SVC), are considered. The main objectives of the presented method are increasing the voltage stability index and over load factor, decreasing the cost of investment and total real power losses in the power system. In this regard, two cases are considered: single-type devices (same type of FACTS devices) and multi-type devices (combination of TCSC, SVC). Using the proposed method, the locations, type and sizes of FACTS devices are obtained to reach the optimal objective function. The APSO-SA is used to solve the above non.linear programming optimization problem for better accuracy and fast convergence and its results are compared with results of conventional PSO. The presented method expands the search space, improves performance and accelerates to the speed convergence, in comparison with the conventional PSO algorithm. The optimization results are compared with the standard PSO method. This comparison confirms the efficiency and validity of the proposed method. The proposed approach is examined and tested on IEEE 14 bus systems by MATLAB software. Numerical results demonstrate that the APSO-SA is fast and has a much lower computational cost.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권4호
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• pp.989-1009
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• 2018

Rapid advances in science and technology with exponential development of smart mobile devices, workstations, supercomputers, smart gadgets and network servers has been witnessed over the past few years. The sudden increase in the Internet population and manifold growth in internet speeds has occasioned the generation of an enormous amount of data, now termed 'big data'. Given this scenario, storage of data on local servers or a personal computer is an issue, which can be resolved by utilizing cloud computing. At present, there are several cloud computing service providers available to resolve the big data issues. This paper establishes a framework that builds Hadoop clusters on the new single-board computer (SBC) Mobile Raspberry Pi. Moreover, these clusters offer facilities for storage as well as computing. Besides the fact that the regular data centers require large amounts of energy for operation, they also need cooling equipment and occupy prime real estate. However, this energy consumption scenario and the physical space constraints can be solved by employing a Mobile Raspberry Pi with Hadoop clusters that provides a cost-effective, low-power, high-speed solution along with micro-data center support for big data. Hadoop provides the required modules for the distributed processing of big data by deploying map-reduce programming approaches. In this work, the performance of SBC clusters and a single computer were compared. It can be observed from the experimental data that the SBC clusters exemplify superior performance to a single computer, by around 20%. Furthermore, the cluster processing speed for large volumes of data can be enhanced by escalating the number of SBC nodes. Data storage is accomplished by using a Hadoop Distributed File System (HDFS), which offers more flexibility and greater scalability than a single computer system.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.127-133
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• 2014

본 논문에서는 탑재운영절차서 실행환경을 위한 Lua 인터프리터 기반의 가상머신 설계와 기능 및 성능분석 결과를 나타낸다. 한국항공우주연구원에서 계획 중인 달 탐사 임무를 온보드상에서 자율적으로 운영하기 위해 탑재운영절차서 실행환경의 개발이 요구되어졌다. 탑재운영절차서는 위성에 탑재되어 지상 간섭없이 자율적으로 임무 수행을 가능케 함으로써 전파 지연과 제한된 데이터 통신용량을 갖는 심우주 임무들에서 이미 적용되고 있다. 가상머신의 실행엔진인 인터프리터는 고급언어로 작성된 원시코드를 한줄씩 번역하고 실행하므로 컴파일러에 의해 생성된 코드가 실행되는 것에 비해서 실행 속도가 현저하게 느리다. 이를 극복하기위해 레지스터 기반의 Lua 인터프리터를 적용하여 탑재운영절차서 실행환경 설계 및 구현하였으며 실험을 통해 여러 요소들에 따른 성능분석을 수행하였다. 성능분석 결과는 탑재운영절차서 스케줄링 방안 뿐 아니라 Lua 인터프리터를 적용하는 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Hydrosciences
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• 제7권
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• pp.37-49
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• 1996

This study aims at suggesting an alternative to improve flood controling capacity according to the cument design criteria for the existing Soyanggang Multi-purpose Dam which was constructed 20 years ago as the largest dam in Korea. The peak inflow of the adopted probable maximum flood (PMF) at the time of construction was 13,500 $m^3$/s. However, the newly estimated peak inflow of the PMF is 18,000 $m^3$/s which is 1.34 times bigger than the original one. This is considered to be due to the accumulation of the reliable flood and storm event records after construction, and due to the increasing tendency of the local flood peaks according to the influence of world-wide weather change. The new estimation of the probable maximum precipitation (PMP) was based on the hydro-meteorological method suggested by the guideline of the World Meteorological Organization (WMO). The unit hydrograph which was applied for the estimation of PMF was derived through linear programming algorithm by minimizing the sum of absolute deviations of the calculated and recorded flood hydrographs. In order to adopt the newly estimated PMF as a design flood, following four alternatives were compared : (1) allocation of more flood control space by lowering the normal high water level, (2) construction of a new spillway in addition to the existing spillway, (3) construction of a new dam which has relevant flood control storage at the upstream of the Soyanggang dam, (4) raising the existing dam crest. The preliminary evaluation of these alternatives resulted in that the second alternative is most economic and feasible. So as to stably cope with the newly estimated PMF by meeting all the current functions of the multipurpose dam, a detailed study of an additional spillway tunnel has to be followed.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2008년 영문 학술대회
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• pp.330-339
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• 2008

Ground-based interceptors(GBI) comprise a major element of the strategic defense against hostile targets like Intercontinental Ballistic Missiles(ICBM) and reentry vehicles(RV) dispersed from them. An optimum design of the subsystems is required to increase the performance and reliability of these GBI. Propulsion subsystem design and optimization is the motivation for this effort. This paper describes an effort in which an entire GBI missile system, including a multi-stage solid rocket booster, is considered simultaneously in a Genetic Algorithm(GA) performance optimization process. Single goal, constrained optimization is performed. For specified payload and miss distance, time of flight, the most important component in the optimization process is the booster, for its takeoff weight, time of flight, or a combination of the two. The GBI is assumed to be a multistage missile that uses target location data provided by two ground based RF radar sensors and two low earth orbit(LEO) IR sensors. 3Dimensional model is developed for a multistage target with a boost phase acceleration profile that depends on total mass, propellant mass and the specific impulse in the gravity field. The monostatic radar cross section (RCS) data of a three stage ICBM is used. For preliminary design, GBI is assumed to have a fixed initial position from the target launch point and zero launch delay. GBI carries the Kill Vehicle(KV) to an optimal position in space to allow it to complete the intercept. The objective is to design and optimize the propulsion system for the GBI that will fulfill mission requirements and objectives. The KV weight and volume requirements are specified in the problem definition before the optimization is computed. We have considered only continuous design variables, while considering discrete variables as input. Though the number of stages should also be one of the design variables, however, in this paper it is fixed as three. The elite solution from GA is passed on to(Sequential Quadratic Programming) SQP as near optimal guess. The SQP then performs local convergence to identify the minimum mass of the GBI. The performance of the three staged GBI is validated using a ballistic missile intercept scenario modeled in Matlab/SIMULINK.

• 한국항해항만학회지
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• 제45권3호
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• pp.102-108
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• 2021

본 연구의 목적은 선석 계획 수립 시에 선박 도착시간의 불확실성에 따른 피해를 대비할 수 있는 방법론을 개발하는 데에 있다. 세계적으로 수입량과 수출량이 급증하면서 컨테이너 터미널 선석 계획의 효율화가 더욱 중요해졌다. 선석 계획은 컨테이너 터미널의 처리용량을 결정하기 때문에 선박 사이의 시간과 공간적 간격을 최소화하여 선석 활용도를 극대화하는 것이 중요하다. 실제 선석을 운영할 때에는 여러 불확실한 요소로 인해서 선박이 예정보다 늦게 도착하는 경우 기존의 선석 계획이 틀어지게 되면서 터미널이 큰 피해를 입게 된다. 이러한 피해를 방지하기 위해 본 논문에서는 기존의 문헌들을 조사하여 완충 시간을 도입하는 방법을 제안한다.