• 한국응급구조학회지
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• 제6권1호
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• pp.103-128
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• 2002

As a result of trying the various manufacturing methods considering the reality of manpower and equipments with this manual, the following standardized procedures and contents can be suggested. (1) Since tools presenting Rock-Drill data must formalize the order of explanation although explainers are different, it will be valid that it is configured by existing power point method rather than by web document type. Composition of contents are selected on the basis of defence card and survey and then 8 items including initial screen, peripheral conditions, mobilization route, general conditions, use and structure by floor, department of vehicle consideration in activities and end screen are included. (2) Making methods and cautions of data included and used in power point are as follows ; - It was most effective that objects of fire fighting and location of neighboring fire fighting water were expressed by electronic map and drawing of inner building was made by scanning it after paining general architecture drawing(plan by each floor) rather than using drawing tools of EXCEL program or CAD drawing. And it was helpful to simplify contents of architecture drawing to wall, stairs and gate in understanding them. - Photographing of video data should be taken to show available fire fighting facilities in fire, use of planned space and the whole inner structure of each floor from the inside of fire fighting buildings and to display play time between 10 sec. and 1 min, for obstacles to distance from adjacent buildings or passage of special vehicles and fire fighting water from the outside of the building. - File format of video data taken in this way is most suitable to use wmv(window media video) or asf(advanced streaming format) type in consideration of time required for export, screen quality, file capacity and play type in Rock-Drill through network. - Still screen(photo) is more effective to express the department of fire fighting vehicles or other equipments than using video. (3) In configuration work of power point, hyper link was used most and configured to see any part at any situation like web document and then uniformity of presentation order of power point was complemented. (4) In case of sales facilities with the area of $35.557m^2$, the time of 22 hours and 30 minutes for five days was taken with five persons. Therefore, when eight-hour works a day were calculated, the whole process of video work for Rock-Drill can be finished with three day works.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권8호
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• pp.869-876
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• 2011

동적 특성에 영향을 받는 롤 코팅의 평형적인 두께 예측과 불안정성을 분석함은 중요하다. 본 연구에서는 강체/변형롤 사이에서 생성되는 마이크로 코팅액의 두께를 예측하기에 앞서 압착되어 회전하는 두 롤 사이에 발생하는 접촉 압력의 분포와 변형롤의 변형 형상을 예측하고자 한다. 또한 변형롤의 재료상수와 롤의 속도 및 마찰계수 그리고 압착 크기 등의 변수들에 대한 접촉압력분포를 수치적인 방법으로 측정하여 유효한 변수들의 영향을 분석하고자 한다. 수치해석 방법으로는 유한요소법을 사용하였고 두 롤을 모델링하여 변형롤에 고무물성치를 초탄성체 모델로 가정하여 일반적으로 사용되는 Mooney Rivlin 계수를 사용하였고 40~80rpm 사이의 속도로 회전할 때 접촉 형상 및 압력분포를 분석하였다. 접촉형상의 경우 압착정도에 따라 변하고 그외 변수들에는 영향을 받지 않고 접촉압력의 경우 변형롤의 물성치와 압착정도에 의해 주요한 영향을 받고 속도 및 마찰계수에는 영향을 받지 않음을 알 수 있다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제41권8호
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• pp.767-775
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• 2008

1) 연구대상자 중 비만아동 빈도수 분석 결과, BIA법에서는 70.0%, BMI에 의한 비만도에서는 32.7%, 신장별 체중에 의한 비만도에서는 23.6%로 BAI법에 의해 비만아동의 빈도수가 가장 많았다. 혈청 생화화적 분석 결과는 NCEP의 이상지혈증 기준 이하로 나타났다. 2) UCP-1 유전자 다형성에 의한 신체계측의 결과의 분포는 정상형과 변이형에서 차이를 나타내지 않았고 혈중 생 화학 결과에서는 LDL (p = 0.039)과 TC (p = 0.063)이 정상형에 비해 변이형에서 유의적으로 증가하였다. 3) LDL을 130 mg/dL 기준으로 고LDL 콜레스테롤혈증과 정상으로 나누었을 때 각각에서 UCP-1 유전자 다형성의 분포는 고LDL 콜레스테롤혈증에서 A allele는 5.4%, G allele는 13.0%로 G allele의 빈도가 높게 분포하였고, 정상에서는 각각 94.6%, 87%의 분포를 나타내었다 (p = 0.062, ORs 2.640). LDL의 농도를 백분위수에 따라 4집단으로 나누고 UCP-1 유전자의 A allele와 G allele에서 LDL 농도의 빈도수를 나타내었을 때 G allele에서는 빈도수가 25th, 50th, 75th, 100th에 따라 유의적으로 증가하였다 ($r^2$ = 0.7995, p-trend = 0.032). 따라서 UCP-1 유전자 변이형은 정상형에 비해 고LDL-콜레스테롤혈증의 발병을 증가시키는 것으로 나타났다. UCP-1 유전자의 다형성은 이상지혈증의 위험인자인 LDL 농도를 증가시키는 위험요인으로써 나타났고, 체중을 감안할 때는 이상지혈증의 위험도가 더욱 증가할 것으로 생각되어진다. 따라서 UCP-1 유전자 변이형을 가지는 비만아동은 고LDL-콜레스테롤혈증의 발병과 관련된 식이 및 환경적 인자를 적절히 통제하는 예방 대책을 마련하여야겠다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.142-151
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• 2020

우리는 이제 초연결사회(Hyper-Connectivity)에 살고 있다. 오늘날 대중이 소셜 커뮤니케이션을 적극적으로 활용하게 된 이유는 필요한 정보가 웹(Web) 공간을 통해서 소셜 빅데이터(Social Big Data)라는 이름으로 수집되고 분류되어 정보의 생태계인 빅데이터 시대를 만들어 가고 있기 때문이다. 빅데이터 정보가 대중에게 꼭 필요한 정보로 이용되기 위해서는 알기 쉽고 명확하게 전달할 수 있는 빅데이터 시각화작업이 필요하다. 본 연구는 소셜 빅데이터의 정보에 따른 시각화 유형을 분류하였고, 경험 평가대상으로 실제 빅데이터 시각화를 직접 활용하고 연구해야 하는 관련 전공생들과 일반인을 포함한 체험자를 대상으로 하였다. 체험자들의 경험을 분석한 결과, 데이터를 관리·분석·활용할 수 있는 시각화 전달방법에 대한 중요한 시사점이 도출되었다. 이에 따른 빅데이터 시각화 전략은 SNS상의 데이터 환경과 사용자의 눈높이에 맞는 방식으로 표현되어야 한다는 것이다. 앞으로 사용자를 위한 빅데이터 시각화가 상품서비스나 사회적 트렌드에 적용하여 활용된다면 개인의 상품 구매, 취향, 문화 등 그 역할과 적용 범위가 넓어지고 적용 대상이 많아질 것이라는 측면에서 중요한 자료가 될 것으로 생각한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권12호
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• pp.485-496
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• 2018

지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.438-447
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• 2019

IoT 기반의 초연결사회가 되어감에 따라 암호, 인증, 전자서명 등을 위해 RSA와 같은 공개키암호시스템이 빈번하게 사용되고 있다. 공개키암호시스템은 악의적인 공격으로부터 보안성을 확보하기 위해 크기가 매우 큰 (안전)소수를 사용하는데 기기의 성능이 크게 발전하였음에도 불구하고 크기가 큰 (안전)소수생성은 수행시간이 오래 걸리거나 메모리를 많이 요구하는 작업이다. 본 논문에서는 수행시간과 사용공간의 효율을 높이기 위해 오일러체(Euler sieve)를 사용하는 ET-MR 소수검사법과 ET-MR-MR 안전소수검사법을 제안한다. 제안한 검사법을 확률적으로 분석한 수행시간 예측 모델을 제안하고 기존 방법들과 수행시간, 메모리 사용량을 비교하였다. 실험결과, 이론적 예측시간과 실제 수행시간의 차이는 거의 없었으며(4%미만) 각 알고리즘이 가장 빠를 때의 수행시간을 비교하면 ET-MR이 TD-MR보다 34.5%, DT-MR보다 8.5% 더 빨랐으며, ET-MR-MR이 TD-MR-MR보다 65.3% 더 빨랐고, DT-MR-MR과는 비슷하였다. 공간의 경우 k=12,381일 때 ET-MR이 DT-MR보다 약 2.7배 더 사용했지만 TD-MR보다 98.5% 더 적게 사용하였고 k=65,536일 때 ET-MR-MR이 TD-MR-MR 보다 98.4%, DT-MR-MR보다 92.8% 더 적게 사용하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.36-46
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• 2019

인터넷에 연결된 호스트의 개수가 대폭 증가해 1984년 도메인 네임 시스템(Domain Name System, 이하 DNS)이 도입되었다. DNS는 웹 사이트를 검색할 때, 일련의 숫자로 이루어진 복잡한 IP 주소를 외우지 않고 편리성이 높은 문자 형태의 주소를 사용할 수 있게 함으로써 현재 인터넷을 이용하는 모든 사용자에게 중요한 핵심 요소로 사용되고 있다. 그러나 이러한 DNS의 중요성에 비해 권한 할당 문제, 공인 등록 관련 분쟁, DNS 캐시 포이즈닝(DNS Cache Poisoning), DNS 스푸핑(DNS Spoofing), 중간자 공격(Man-in-the-Middle Attack), DNS 증폭 공격(DNS Amplification Attack)과 같은 각종 보안 취약점, 초연결 네트워크 시대의 더 많은 도메인 네임의 필요성 등 많은 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 기존의 DNS가 가지는 이러한 문제점을 효과적으로 개선하고자 분산원장기술인 블록체인을 이용해 DNS를 구현하는 법을 제안하고, 이더리움 기반의 플랫폼을 이용해 구현하였다. 추가적으로 기존의 도메인 네임 등록 및 도메인 네임 서버의 정성적 성능 비교 평가를 하고, 제안하는 시스템이 기존 DNS의 보안 문제점을 개선할 수 있는지 보안 평가를 하였다. 결론적으로 블록체인을 이용해 더 안전하고 효율적으로 DNS 서비스를 제공할 수 있다는 것을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.489-495
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• 2020

4차혁명이 진행되고 있는 초연결사회에선 다양한 IT기기를 통해 데이터량이 증가하고 있고, 이렇게 생산된 데이터를 분석하여 새로운 가치를 창출 할 수 있다. 본 연구에서는 빅카인즈에서 2017년부터 2019년까지 중앙지, 경제지, 지역조합지, 주요방송사 등에서 "(동해안 관광 또는 동해안 여행) 그리고 강원도"라는 키워드로 기사를 총 1,526건을 수집하였다. 수집된 1,526건의 기사를 분석하기 위해 R언어로 구현된 LDA 알고리즘을 이용하여 토픽 모델링을 수행하였다. 2017년부터 2019년까지 각각의 년도별 키워드를 추출하고, 각 년도별로 빈도수가 높은 키워드를 분류하여 비교하였다. Log Likelihood와 Perplexity를 이용하여 최적의 토픽 수를 8로 설정한 후, 깁스 샘플링 방법으로 8가지의 토픽을 추론하였다. 추론된 토픽들은 강릉과 해변, 고성과 금강산, KTX와 동해북부선, 주말바다여행, 속초와 통일전망대, 양양과 서핑, 체험관광, 교통망 인프라이다. 추론된 8개의 토픽의 비중을 이용해 동해안 관광에 대한 기사들의 변화를 분석하였다. 그 결과, 통일전망대와 금강산의 비중은 큰 변화가 없는 것으로 나타났고, KTX와 체험관광의 비중은 증가하였고, 그 외의 토픽들의 비중은 2017년에 비해 2018년에 감소하였다. 2019년에는 KTX와 체험관광의 비중은 감소하였으나, 나머지 토픽들의 비중은 큰 변화가 없는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.57-65
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• 2021

산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.367-374
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 연료 계통 펌프와 청정기를 대상으로 고장을 진단 사례를 제시하였다. 계측된 신호의 시간종속성을 반영한 심층학습(Deep learning) 알고리즘 적용 절차를 구성하고, 장비의 정상 운전상태와 고장 상태에서 계측한 진동 신호를 고장 패턴 학습에 사용하였다. 특히, 진동 신호에 내포된 열화의 시간 종속성을 반영할 수 있는 방법을 찾고자 하였으며, 슬라이딩 윈도우 연산 과정을 가진 Conv1D를 이용하여고장의 시간 종속성을 반영하였다. 또한 계측된 신호의 차수를 2차원에서 3차원으로 확장하여 시간 영역의 특징을 반영할 수 있는 데이터 전처리과정을 고안하였다. Conv1D 알고리즘의 적층과 변수를 결정하는 과정에서 그리드 탐색 기법을 사용하여 초매개변수의 최적 값을 결정하였다. 마지막으로 제안한 데이터 전처리 방법과 시계열 데이터의 시간 종속성을 반영한 Conv1D 모델이 이상 감지 및 고장 진단에 타당성이 있음을 확인하였다.