• 대한공간정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.71-78
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• 2017

최근 널리 보급되고 있는 태양광 발전소의 유지관리를 위해 다양한 연구들이 시도되고 있다. 본 연구에서는 unmanned aerial vehicle(UAV)기반 열적외선 센서를 이용하여 태양광 셀의 발열을 분석하는 것으로서 주요 결론은 다음과 같다. 먼저 UAV 기반 RGB 센서를 이용하여 정사영상과 digital surface model(DSM) 자료를 구축하였으며, 이를 통해 태양광 셀의 발열 분석에 필요한 태양광 모듈 레이어를 생성하였다. 또한 태양광 모듈 레이어의 위치정확도를 평가하기 위해 virtual reference service(VRS) 측량을 이용하여 검정점에 대한 수평오차를 분석한 결과, 표준오차가 $dx={\pm}2.4cm$, $dy={\pm}3.2cm$로 높은 위치정확도를 확보할 수 있었다. 그리고 태양광 셀의 발열 실험을 위해 고무패치를 설치한 후 UAV 열적외선 센서를 이용하여 발열이 생기는 고무패치의 위치를 효과적으로 분석할 수 있었다. 또한 고무패치 셀 비율과 UAV 열적외선 센서에 의한 셀 비율의 표준오차는 ${\pm}3.5%$로 나타났으며, 따라서 UAV 기반 열적외선 센서를 이용하여 태양광 셀의 발열을 효과적으로 분석할 수 있었다. 아울러 발열이 생기는 셀이 위치하고 있는 태양광 모듈의 코드를 자동으로 추출함으로서 효과적인 태양광발전소 유지보수가 가능하게 되었다.

• Interdisciplinary Bio Central
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• 제4권1호
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• pp.2.1-2.7
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• 2012

Introduction: Histone deacetylases (HDAC) are a class of enzymes that remove acetyl groups from ${\varepsilon}$-N-acetyl lysine amino acids of histone proteins. Their action is opposite to that of histone acetyltransferase that adds acetyl groups to these lysines. Only few HDAC inhibitors are approved and used as anti-cancer therapeutics. Thus, discovery of new and potential HDAC inhibitors are necessary in the effective treatment of cancer. Materials and Methods: This study proposed a method using support vector machine (SVM) to classify HDAC8 inhibitors and non-inhibitors in early-phase virtual compound filtering and screening. The 100 experimentally known HDAC8 inhibitors including 52 inhibitors and 48 non-inhibitors were used in this study. A set of molecular descriptors was calculated for all compounds in the dataset using ADRIANA. Code of Molecular Networks. Different kernel functions available from SVM Tools of free support vector machine software and training and test sets of varying size were used in model generation and validation. Results and Conclusion: The best model obtained using kernel functions has shown 75% of accuracy on test set prediction. The other models have also displayed good prediction over the test set compounds. The results of this study can be used as simple and effective filters in the drug discovery process.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.23-34
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• 2020

본 논문에서는 Direct Mapping(DM) 방식으로 생성된 RDF 지식 그래프에 대한 SHACL 스키마를 RDB 스키마로부터 자동 생성하는 방법을 제안한다. DM과 SHACL은 모두 W3C 표준 사양이다. DM은 RDB 데이터를 RDF 그래프로 변환하기 위한 규칙들로 구성되어 있다. SHACL은 RDF 그래프의 구조 묘사와 구조 검증을 위한 언어이다. 제안하는 방법은 RDB 스키마의 구조 정보뿐 아니라 무결성 제약조건을 SHACL로 자동 번역한다. 즉, 자동 생성된 SHACL 스키마는 RDBMS를 대신하여 무결성 제약조건 위배 여부를 검증할 수 있다. 이것은 RDB가 RDF 표현의 가상 지식 그래프로서 서비스되는 상황에서도 데이터베이스의 일관성을 보장하기 위한 고려이다. 자동 생성된 SHACL 스키마를 W3C가 발표한 24가지 DM 테스트 케이스에 적용하여 RDF 그래프의 구조 설명과 검증에 있어서 유효함을 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.7-18
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• 2015

본 연구는 HEXACO 성격 이론을 게임캐릭터에 적용하여, 게임에서 캐릭터가 다양한 성격을 표현하고, 다른 캐릭터와 상호작용을 하기 위한 이론적 기반을 구축하는 것에 목적이 있다. HEXACO PI-R은 현실을 기반으로 한 검사이므로 현실과 다른 특성을 지닌 게임에 적용하기에 무리가 있다. 따라서 게임 캐릭터에 성격 특성을 적용하기 위해서는 HEXACO PI-R을 변환시킨 게임 HEXACO(Game HEXACO, G-HEXACO)가 필요하다. G-HEXACO를 제안하기 위해서 우선 HEXACO PI-R이 게임에 활용하기에 적절한 이론임을 증명해야 한다. 이를 위해 일반인을 대상으로 HEXACO PI-R과, HEXACO 의 6 요인과 관련된 게임 문항을 설문하였다. 이 설문 결과를 바탕으로 하여, G-HEXACO성격 검사를 고안하였다. 본 연구는 게임 캐릭터에 성격을 적용하는데 있어, G-HEXACO 성격 검사가 HEXACO PI-R을 대체할 수 있음을 의미한다.

• 천문학회보
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• 제42권2호
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• pp.61.1-61.1
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• 2017

As the application of deep-learning methods has been succeeded in various fields, they have a high potential to be applied to space weather forecasting. Convolutional neural network, one of deep learning methods, is specialized in image recognition. In this study, we apply the AlexNet architecture, which is a winner of Imagenet Large Scale Virtual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012, to the forecast of daily solar flare occurrence using the MatConvNet software of MATLAB. Our input images are SOHO/MDI, EIT $195{\AA}$, and $304{\AA}$ from January 1996 to December 2010, and output ones are yes or no of flare occurrence. We consider other input images which consist of last two images and their difference image. We select training dataset from Jan 1996 to Dec 2000 and from Jan 2003 to Dec 2008. Testing dataset is chosen from Jan 2001 to Dec 2002 and from Jan 2009 to Dec 2010 in order to consider the solar cycle effect. In training dataset, we randomly select one fifth of training data for validation dataset to avoid the over-fitting problem. Our model successfully forecasts the flare occurrence with about 0.90 probability of detection (POD) for common flares (C-, M-, and X-class). While POD of major flares (M- and X-class) forecasting is 0.96, false alarm rate (FAR) also scores relatively high(0.60). We also present several statistical parameters such as critical success index (CSI) and true skill statistics (TSS). All statistical parameters do not strongly depend on the number of input data sets. Our model can immediately be applied to automatic forecasting service when image data are available.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권4호
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• pp.437-442
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• 2010

Ubiquitous mobile computing is becoming easier and more attractive in this ambient technological Internet world. However, some portable devices such as Personal Digital Assistant (PDAs) and smart phones are still encountering inherent constraints of limited storages and computing resources. To alleviate this problem, we develop a cost-effective protocol, iATA to transfer ATA commands and data over TCP/IP network between mobile appliances and stationary servers. It provides mobile users a virtual storage platform which is physically resided at remote home or office. As communications are made through insecure Internet connections, security risks of adopting this service become a concern. There are many reported cases in the history where attackers masquerade as legitimate users, illegally access to network-based applications or systems by breaking through the poor authentication gates. In this paper, we propose a mutual authentication and secure session termination scheme as the first and last defense steps to combat identity thief and fraud threat in particular for iATA services. Random validation factors, large prime numbers, current timestamps, one-way hash functions and one-time session key are deployed accordingly in the scheme. Moreover, we employ the concept of hard factorization problem (HFP) in the termination phase to against fraud termination requests. Theoretical security analysis discussed in later section indicates the scheme supports mutual authentication and is robust against several attacks such as verifiers' impersonation, replay attack, denial-of-services (DoS) attack and so on.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제31권6호
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• pp.8-22
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• 2011

Investigations on modeling methods of a CFD wind resource prediction program, WindSim for a ccurate predictions of wind speeds were performed with the field measurements. Meteorological Masts having heights of 40m and 50m were installed at two different sites in complex terrain. The wind speeds and direction were monitored from sensors installed on the masts and recorded for one year. Modeling parameters of WindSim input variables for accurate predictions of wind speeds were investigated by performing cross predictions of wind speeds at the masts using the measured data. Four parameters that most affect the wind speed prediction in WindSim including the size of a topographical map, cell sizes in x and y direction, height distribution factors, and the roughness lengths were studied to find out more suitable input parameters for better wind speed predictions. The parameters were then applied to WindSim to predict the wind speed of another location in complex terrain in Korea for validation. The predicted annual wind speeds were compared with the averaged measured data for one year from meteorological masts installed for this study, and the errors were within 6.9%. The results of the proposed practical study are believed to be very useful to give guidelines to wind engineers for more accurate prediction results and time-saving in predicting wind speed of complex terrain that will be used to predict annual energy production of a virtual wind farm in complex terrain.

• 한국가스학회지
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• 제25권5호
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• pp.63-69
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• 2021

본 연구에서는 오토인코더의 재구성 오류의 임계값을 이용하여 가스 시설에서의 작업이 정상 작업인지 비정상 작업인지를 판단하는 알고리즘을 구축하였다. 이 알고리즘은 정상 작업의 시계열 데이터만으로 오토인코더를 학습하여 최적화된 정상 작업의 재구성 오류의 임계값을 도출한다. 이 알고리즘을 새로운 작업의 시계열 데이터에 적용하여 재구성 오류를 구한 다음 이것을 정상 작업의 재구성 오류 임계값과 비교하여 정상작업인지 비정상 작업인지를 판별한다. 이 알고리즘을 학습하고 검증하기 위해서 가상의 가스 시설에서의 작업을 규정하고 정상 작업 데이터로만 이루어진 학습 데이터 세트와 정상 작업과 비정상 작업 데이터를 모두 포함한 검증 데이터 세트를 구축하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.57-64
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• 2021

본 논문에서는 음성 명령을 인식하여 비행기의 1차 조종면을 제어할 수 있는 장치를 제안한다. 음성 명령어는 19개의 명령어로 구성되며 총 2,500개의 데이터셋을 근간으로 학습 모델을 구성한다. 학습 모델은 TensorFlow 기반의 Keras 모델의 Sequential 라이브러리를 이용하여 CNN 모델로 구성되며, 학습에 사용되는 음성 파일은 MFCC 알고리즘을 이용하여 특징을 추출한다. 특징을 인식하기 위한 2단계의 Convolution layer 와 분류를 위한 Fully Connected layer는 2개의 dense 층으로 구성하였다. 검증 데이터셋의 정확도는 98.4%이며 테스트 데이터셋의 성능평가에서는 97.6%의 정확도를 보였다. 또한, 라즈베리 파이 기반의 제어장치를 설계 및 구현하여 동작이 정상적으로 이루어짐을 확인하였다. 향후, 음성인식 자동 비행 및 항공정비 분야의 가상 훈련환경으로 활용될 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.51-63
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• 2021

최근 코로나19로 인한 언텍트 시대를 맞아 비대면 소통이 일상화되었고, 온라인상에서의 소통역량이 매우 중요한 역량으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 사회의 변화와 요구를 반영하여 종합적이고 체계적인 디지털 리터러시 측정도구를 개발하고자 기존 디지털 리터러시 측정도구들을 유형화하여 구성 변인들을 도출하였다. 각 변인의 개념에 부합하는 34개 문항을 개발하였으며, 디지털 네이티브 세대에 해당하는 대학생을 대상으로 설문한 후 탐색적, 확증적 요인분석을 통해 신뢰도와 타당도 등을 확인하여 5개 하위요인, 25개 문항으로 디지털 리터러시 측정도구를 최종 확정하였다. 이후 위계적 회귀분석을 실시하여 디지털 리터러시 하위 요인들의 예측 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구의 시사점과 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.