• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.73-80
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• 2021

본 논문에서는 멀티 코어 및 Huge Page 메모리 접근법을 이용한 20Gbps 이상의 대용량 트래픽 처리 가능한 패킷 처리 방법을 제안한다. ICT 기술이 발전함에 따라 전 세계 월 평균 트래픽은 2022년 396엑사 바이트에 이를 것으로 예측된다. 이러한 네트워크 트래픽의 증가와 동시에 사이버위협 또한 증가하고 있어 트래픽 분석에 대한 중요도가 높아지고 있다. 기존 고비용의 외산 제품으로 분석되고있는 트래픽은 단순히 통계 데이터를 저장함과 동시에 가시적으로 보여주는 것에 불과하다. 네트워크 관리자들은 다양한 구간에서 트래픽을 분석하기 위해 많은 트래픽 분석 시스템을 도입하여 분석하고 있으나, 망 전체의 통합된 트래픽을 확인할 수 없다. 또한, 기존 장비는 10Gbps급이 대부분이기 때문에 매년 증가되고 있는 트래픽을 빠른속도로 처리할 수 없다. 본 논문에서는 20Gbps 이상 대용량 트래픽 처리를 하기 방법으로 단일코어와 기본 SMA 메모리 접근법을 이용한 방법에서 멀티코어와 NUMA 메모리 접근법을 이용하여 고성능으로 패킷수신, 패킷검출, 통계까지 raw 패킷을 copy 없이 처리하는 과정을 제안한다. 제안한 방법을 이용하였때, 기존 장비보다 50%이상 트래픽이 처리되는 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.52-62
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• 2021

제조업 현장에서 제작 공정 수행 전 품질 불량 위험 공정을 예측하여 사전품질관리를 수행하는 것은 매우 중요한 일이다. 하지만 기존 엔지니어의 역량에 의존하는 방법은 그 제작공정의 종류와 수가 다양할수록 인적, 물리적 한계에 부딪힌다. 특히 원자력 주요기기 제작과 같이 제작공정이 매우 광범위한 도메인 영역에서는 그 한계가 더욱 명확하다. 본 논문은 제조업 현장에서 자연어 처리 및 기계학습을 활용하여 품질 불량 위험 공정을 예측하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 실제 원자력발전소에 설치되는 주기기를 제작하는 공장에서 6년 동안 수집된 제작 기록의 텍스트 데이터를 활용하였다. 텍스트 데이터의 전처리 단계에서는 도메인 지식이 잘 반영될 수 있도록 단어사전에 Mapping 하는 방식을 적용하였고, 문장 벡터화 과정에서는 N-gram, TF-IDF, SVD를 결합한 하이브리드 알고리즘을 구성하였다. 다음으로 품질 불량 위험 공정을 분류해내는 실험에서는 k-fold 교차 검증을 적용하고 Unigram에서 누적 Trigram까지 여러 케이스로 나누어 데이터셋에 대한 객관성을 확보하였다. 또한, 분류 알고리즘으로 나이브 베이즈(NB)와 서포트 벡터 머신(SVM)을 사용하여 유의미한 결과를 확보하였다. 실험결과 최대 accuracy와 F1-score가 각각 0.7685와 0.8641로서 상당히 유효한 수준으로 나타났다. 또한, 수행해본 적이 없는 새로운 공정을 예측하여 현장 엔지니어들의 투표와의 비교를 통해서 실제 현장에 자연스럽게 적용할 수 있음을 보여주었다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.303-310
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• 2021

교량의 균열은 교량의 상태를 나타내는 중요한 요소이며 주기적인 모니터링 대상이다. 그러나 전문가가 육안으로 점검하는 것은 비용, 시간, 신뢰성 면에서 문제가 있다. 따라서 최근에는 이러한 문제를 극복하기 위해 자동화 가능한 딥러닝 모델을 적용하기 위한 연구가 시작되었다. 딥러닝 모델은 예측할 상황에 대한 충분한 데이터가 필요하지만 교량 균열 데이터는 상대적으로 얻기가 어렵다. 특히 교량의 설계, 위치, 공법에 따라 교량 균열의 형상이 달라질 수 있어 특정 상황에서 많은 양의 균열 데이터를 수집하기 어려움이 따른다. 본 연구에서는 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 불충분한 균열 데이터를 생성하고 학습하는 균열 탐지 모델을 개발했다. 본 연구에서는 GAN을 이용하여 주어진 균열 데이터와 통계적으로 유사한 데이터를 성공적으로 생성했으며, 생성된 이미지를 사용하지 않을 때보다 생성된 이미지를 사용할 때 약 3% 더 높은 정확도로 균열 감지가 가능했다. 이러한 접근 방식은 교량의 균열 검출이 필요하지만 균열 데이터는 충분하지 않거나 하나의 클래스에 대한 데이터가 상대적으로 적을 때 감지 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 것으로 기대된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제28권4호
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• pp.311-321
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• 2019

온실에서 겨울철 야간에는 열손실을 줄이기 위한 목적으로, 여름철 주간에는 차광을 위한 목적으로 스크린을 사용하고 있다. 온실의 냉난방 에너지 절감효과에 큰 영향을 미치는 스크린의 장파복사 방사율과 흡수율은 온실에 설치할 적절한 스크린을 선택하는데 있어서 중요한 요소가 되며 이러한 특성값들을 정확하게 측정할 수 있는 방법이 필요하다. 외부 환경조건에서 스크린의 장파복사 특성의 측정과 관련된 연구가 일부 수행된 바 있지만 모든 종류의 스크린에 적용할 수 있는 방법은 아니고 공극이 있는 스크린 자재에만 적용이 가능한 방법이다. 본 연구에서는 순복사계 및 야간복사계를 사용하여 온실 스크린의 장파복사 흡수량과 방사량을 측정하고, 방사율, 흡수율 및 투과율을 결정하는 새로운 방법을 제시하였다. 특성값의 측정은 공극이 0인 4가지 종류의 스크린 자재에 대하여 수행하였다. 모든 자재가 장파복사 방사량이 흡수량보다 높게 나타났다. PE, LD-13, LD-15 and PH-2의 장파복사 방사율은 각각 $0.439{\pm}0.020$, $0.460{\pm}0.010$, $0.454{\pm}0.004$, and $0.499{\pm}0.006$ 범위로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.105-111
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• 2019

인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.250-260
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• 2021

본 연구는 투척 선수의 하지 훈련 자세를 이용한 전신진동 운동 훈련 시 근육 변화와 대칭 지수를 살펴보는데 목적이 있다. 20 대 10 명(남성 6명 여성 4명, 나이:24.60±0.92세, 신장:177.90±7.40cm, 체중:92.90±22.97kg)의 투척 선수를 대상으로 스쿼트, 카프 레이즈, 런지 동작으로 하지 훈련 자세를 이용한 전신진동 운동 훈련을 실시하였다. 하지 관절 근육(대퇴이두근, 비복근 외측, 비복근 내측, 대퇴직근, 전경골근, 외측광근, 내측광근) 부위를 Tensiomyography(TMG) 변인 Time Delay(Td), Time Contraction(Tc), Time Sustain(Ts), Time Relaxation(Tr), Displacement Maximumal(Dm)을 통해 측정하여 근 활성도, 근 피로도, 좌우 대칭을 Wilconxon의 순위 검사로 비교하였고, 이때 유의수준은 α= .05로 분석하였다. 연구결과는 Td에서 왼쪽 RF, VL, 오른쪽 VM(p<.05), Tc에서는 VM(p<.05), Ts 에서는 GM(p<.05), Tr 에서는 왼쪽 RF, 오른쪽 TA(p<.05)에서 변화를 보였다. 따라서 스쿼트, 카프 레이즈, 런지 동작의 전신진동 운동 훈련이 근 수축 변화가 있는 효과적인 운동임을 입증되었고, 좌·우 근육 대칭으로 코어의 안정성이 확보되었다. 이로 인해 전신진동운동은 재활훈련 긍정적인 영향을 미칠 것이고, 경기력 향상을 도모할 수 있을 것으로 판단된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권2호
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• pp.98-106
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• 2021

본 연구에서는 해양플랜트의 플로트오버 설치작업을 위해 개발된 능동형 갑판 지지 프레임 (Deck support frame, DSF)의 구조설계에 대해 다양한 실험계획법을 이용한 민감도해석의 비교연구를 수행하였다. 능동형 DSF의 주요 구조부재의 두께 치수 변수는 설계인자로 고려하였고, 응답치는 중량과 강도성능으로부터 선정하였다. 민감도해석의 비교연구에 사용한 실험계획법은 직교배열설계법, Box-Behnken 설계법 그리고 Latin hypercube 설계법이다. 실험계획법의 설계공간 탐색의 근사화 성능을 평가하기 위해 반응표면법을 각 실험계획법 별로 생성하여 근사화 정확도 특성을 검토하였다. 또한 최상설계안의 결과로부터 실험계획법의 특성에 따른 수치계산 비용, 중량감소 효과 등과 같은 설계향상 효과를 비교하였다. 능동형 DSF의 구조설계에 대해 직교배열설계법이 가장 향상된 결과를 나타내었다.

• 분석과학
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• 제33권6호
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• pp.233-239
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• 2020

본 연구에서는 식품첨가물 중 보존료로 사용되는 데히드로초산(DHA), 소브산(SA), 안식향산(BA), 파라옥시안식향산메틸(MP) 및 파라옥시안식향산에틸(EP)과 사용이 금지된 파라옥시안식향산프로필(PP), 파라옥시안식향산부틸(BP) 및 그 이성체(IPP, IBP) 9종에 대한 동시분석법 시료 전처리 과정에서 단백질과 지질을 효과적이고 간편하게 제거하기 위해 카레즈 시액을 침전제로 사용하는 분석 방법에 대하여 연구하였다. 시료 중에 함유된 단백질과 지질 등 간섭저해물질들을 간편하게 제거한 시험용액 중의 보존료 9종에 대하여 HPLC 분리분석시에 효과적인 선택성을 도출할 수 있었다. 확립된 보존료 9종 동시분석법의 직선성은 0.999 이상의 우수한 직선성을 나타내었으며, 검출한계는 0.09~0.12 mg/L의 범위를 나타내었고, 정량한계는 0.28~0.37 mg/L의 범위를 나타내었다. 절임식품류, 치즈류, 식육가공품류, 음료류, 소스류 및 유화식품에 회수율 시험을 한 결과, DHA는 90.9~107.7 %, SA는 85.4~113.7 %, BA는 90.7~111.6 %, MP는 84.5~111.2%, EP는 81.3~110.9 %, IPP는 82.5~102.2 %, PP는 81.1~110.0 %, IBP는 80.9~109.0 % 그리고 BP는 82.4~110.3 %의 회수율을 나타내었다. 본 연구에서 개발된 동시분석법을 활용하여 다양한 가공식품에 대한 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.573-582
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• 2021

본 연구에서는 고폭탄과 같은 고위험 탄약에 대한 신뢰성 시험을 수행하는 기관에서 갖추어야 할 방호벽에 대해 유효 방호력을 평가하였다. 고폭탄이 인원에게 줄 수 있는 영향은 폭발압력에 의한 고막, 폐의 손상 등과 폭발과 동시에 발생한 파편에 의해 받을 수 있는 관통상이 있다. 따라서 COMP B가 충전되어있는 고폭탄을 기준으로, 피해 정도를 산정하기 위한 폭발방호 이론과 수치적 계산과 시뮬레이션을 통한 방호력 검증을 수행하였다. 수치적 계산 결과 시나리오로 설정된 방호벽과 폭발원점의 거리(7 m)에서 고폭탄 폭발 시 방호벽에 미치는 최대 폭발압력은 77.74 kPa이었으며, 50 mm 두께의 방호벽에 대한 파편의 관통력은 41.34 mm로 계산되었다. AUTODYN을 활용한 시뮬레이션 검증에서는 방호벽과 인원에게 영향을 주는 최대 폭발압력은 각각 58.68 kPa과 18.175 kPa이었으며, 파편의 관통력은 35.56 mm였다. 이 수치는 인간의 피해 한계보다 낮은 수치로 방호벽의 방호력은 유효할 것으로 판단되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.251-257
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• 2021

수동소나를 운용하는 수중 플랫폼은 임무수행을 위해 표적의 위치정보를 획득해야 한다. 동해와 같이 해저면 반사파가 존재하는 환경에서는 다중경로로 수신한 신호 간 도달시간 차이를 이용하여 표적의 위치를 추정할 수 있다. 본 논문에서는 다중경로 음파전달 환경에서 수동소나 운용 시 도달시간차이를 이용한 확장칼만필터(EKF: Extended Kalman Fileter, 이하 EKF) 기반의 표적 위치 추정 기법을 제안한다. 기존의 표적기동분석(TMA: Target Motion Analysis, 이하 TMA)은 위치추정에 필요한 측정치를 장시간 누적해야하며 자함의 기동상태에 대한 제약이 있어 한정된 상황에서만 활용할 수 있다. 제안하는 방법은 표적에 대한 다중경로 음파전달로 인한 신호 간 도달시간 차이와 방위 정보를 측정치로 하는 확장칼만필터를 사용한다. 이 방법은 자함 기동과 측정치 누적 시간에 관계없이 표적 위치추정이 가능한 장점이 있다. 제안 기법의 성능 분석을 위해 표적의 거리와 수심에 따른 시뮬레이션을 반복 수행하여 거리에 따른 위치추정 오차와 수심에 따른 위치추정 오차를 분석하였다. 또한 거리에 따른 도달시간차이와 수심에 따른 도달시간차이를 분석하여 위치추정 오차와의 상관관계를 분석하였다.