• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권1호
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• pp.161-172
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• 2024

Approximately 89% of all capsizing accidents involve small vessels, and despite their relatively high accident rates, small vessels are not subject to ship stability regulations. Small vessels, where the provision of essential basic design documents for stability calculations is omitted, face challenges in directly calculating their stability. In this study, considering that the majority of domestic coastal small vessels are of the Chine-type design, the goal is to establish the major hull form characteristic data of vessels, which can be identified from design documents such as the general arrangement drawing, as input data. Through the application of a deep learning approach, specifically a multilayer neural network structure, we aim to infer hydrostatic curves, operational draft ranges, and more. The ultimate goal is to confirm the possibility of directly calculating the initial stability of small vessels.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권7호
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• pp.2047-2066
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• 2024

In order to improve the coverage and achieve massive spectrum access, non-orthogonal multiple access (NOMA) technology is applied in millimeter wave massive multiple-input multiple-output (mMIMO) communication network. However, the power assumption of active sensors greatly limits its wide applications. Recently, Intelligent Reconfigurable Surface (IRS) technology has received wide attention due to its ability to reduce power consumption and achieve passive transmission. In this paper, spectral efficiency maximum problem in the millimeter wave mMIMO-NOMA system with IRS is considered. The sparse RF chain antenna structure is designed at the base station based on continuous phase modulation. Furthermore, a joint optimization problem for power allocation, power splitting, analog precoding and IRS reconfigurable matrices are constructed, which aim to achieve the maximum spectral efficiency of the system under the constraints of user's quality of service, minimum energy harvesting and total transmit power. A three-stage iterative algorithm is proposed to solve the above mentioned non-convex optimization problems. We obtain the local optimal solution by fixing some optimization parameters firstly, then introduce the relaxation variables to realize the global optimal solution. Simulation results show that the spectral efficiency of the proposed scheme is superior compared to the conventional system with phase shifter modulation. It is also demonstrated that IRS can effectively assist mmWave communication and improve the system spectral efficiency.

• IMMUNE NETWORK
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• 제24권3호
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• pp.23.1-23.14
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• 2024

Adipose tissue, well known for its endocrine function, plays an immunological role in the body. The inflamed adipose tissue under LPS-induced systemic inflammation is characterized by the dominance of pro-inflammatory immune cells, particularly neutrophils. Although migration of macrophages toward damaged or dead adipocytes to form a crown-like structure in inflamed adipose tissue has been revealed, the neutrophilic interaction with adipocytes or the extracellular matrix remains unknown. Here, we demonstrated the involvement of adhesion molecules, particularly integrin α6β1, of neutrophils in adipocytes or the extracellular matrix of inflamed adipose tissue interaction. These results suggest that disrupting the adhesion between adipose tissue components and neutrophils may govern the accumulation of excessive neutrophils in inflamed tissues, a prerequisite in developing anti-inflammatory therapeutics by inhibiting inflammatory immune cells.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.95-112
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• 2021

대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권7호
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• pp.1812-1821
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• 1996

본 논문은 현재 정보검색 서비스를 제공하고 있는 통신처리시스템인 ICPS (Information Communication Processing System)의 구조 및 성능을 살펴보고, 정보 통신 시대에 효율적으로 대처하기 위해 보다 다양한 공중망과의 접속 및 새로운 서비 스를 제공할 수 있는 개방할 정보통신 기반 구조 구축 방안을 제안하고자 한다. 고속의 ISDN 및 인터네트와 같은 정보 통신 사용자의 욕구를 충족 시키고 가입자 망 접속 번호를 사용자 식별 번호로 이용한 과금회수 대행 기능과 복수 부가가치통신망의 동등 접속을 보장하기 위해 필요한 구조 및 방식을 제안 하였다. 이를 기반으로 대용량 통신처리 시스템인 AICPS(Advanced Information Communication Processing System)를 설계 및 구현 하였으며, 서비스 성능을 검증하기 위해 시스템 성능 모델을 폴링 시스템 으로 가정하고 해석한 결과 288,000 패킷/초 처리가 가능하며, V.34 28.8 Kbps 모뎀 사용자를 약 10,000명 을 동시 수용이 가능한 처리 용량이다. 따라서, 대용량통신처 리시스템 설계 규격인 960명 사용자를 동시에 수용 처리할 경우보다 10배정도 상회하 여 서비스가 가능함을 확인 하였으며, 이러한 충분한 시스템처리 용량은 고속의 ISDN 망, 인터네트망 뿐만 아니라 다양한 새로운 망과의 서비스 확장을 가능하게 하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.344-351
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• 2016

본 논문에서는 격리도를 높이기 위한 디커플링 구조를 사용하지 않는 2.4 GHz (2.4 ~ 2.484 GHz) 및 5 GHz (5.15 ~ 5.825 GHz) WLAN용 MIMO (multiple-input-multiple-output) 안테나를 새롭게 제안하였다. 제안된 안테나는 PCB 좌측 및 우측 모서리에 위치하면서 양 끝이 개방된 두 개의 L-형 슬롯에 의해 부유된(floating) 접지면에 에칭된 두 개의 n-형 슬롯으로 구성된다. 제안된 안테나는 크기가 $50{\times}50mm^2$이고 두께가 1.6 mm, 유전율 4.3인 FR4 기판의 한쪽 면에서 설계 및 제작되었다. 제작된 안테나의 측정결과, 임피던스 대역폭 ($S_{11}{\leq}-10dB$)이 2.4 GHz 대역에서는 0.3 GHz (2.28 ~ 2.58 GHz), 5 GHz 대역에서는 0.89 GHz (5.11 ~ 6 GHz) 인 대역폭을 얻을 수 있었다. 또한 안테나의 전체 효율은 동작 주파수 전대역에서 80% 이상이며, 디커플링 구조를 사용하지 않았음에도 불구하고 상관계수는 0.05 이하의 매우 작은 값을 가진다.

• 보존과학회지
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• 제28권3호
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• pp.257-264
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• 2012

고대의 거울은 청동으로 만들어지는 것이 일반적이며, 철제거울의 경우 국내에서 출토된 예를 찾아보기는 매우 드물다. 본 연구에서는 불명철기의 보존처리과정에서 원형을 찾아 그 대상이 철제거울임을 밝혀냈으며, 그 과정에서 부식되지 않은 시편을 채취하여 광학현미경과 미세경도시험기, SEM-EDS를 이용하여 미세조직을 분석하고 이를 통해 제작기법을 연구하였다. 그 결과 철제거울의 조직은 비금속개재물이 거의 없고 시편 일부에서 망상 시멘타이트 조직이 관찰되는 것으로 미루어 주철을 부어 만든 거울을 고체상태에서 탈탄시켜 탄소량을 낮춘 고체탈탄강으로 판단된다. 주조품의 백주철 조직은 높은 탄소 함량으로 우수한 경도를 가져 절삭이나 연마가 어렵다. 때문에 주조된 철제거울의 거친 경면을 연마할 수 있도록 CO 또는 $CO_2$를 차단하여 $850^{\circ}C$이하의 온도에서 탈탄시켜 주조품의 경도를 낮춘 것으로 추정된다. 따라서 탄소 함량에 따른 조직의 변화가 관찰된 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.296-305
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• 2017

본 연구는 정보기술과 환경기술의 미래도시 메커니즘(Mechanism) 구조와 그에 따른 알고리즘 분석을 통해 새로운 도시의 공간을 창출하는데 목표가 있다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 환경과 정보기술의 개발트렌드는 친환경개발, 에너지개발, 에너지 절감기술 개발, 광역네트워크 개발 등 4가지 유형으로 분류 할 수 있다. 둘째, 사례 상암DMC는 한국전쟁부터 1978년까지 친환경과 환경 보호적 측면에서 개발이 진행되었다. 광역네트워크 개발은 1990년부터 2000년 사이에 급속하게 진화되었다. 그러나 2010년 이후 도시공간은 다시 환경과 정보의 융합에 의해 공간이 개발되고 있다. 상암DMC의 과거 개발 트렌드는 개인적인 환경기술 개발이 중심이 되었다. 현재에는 공공의 정보기술 중심으로 추진되고 있으나 일부는 환경을 중심으로 하는 준 융합개발의 트렌드를 갖고 있다. 그러나, 미래시대의 융합은 통합적 융합개발이 될 것이라 예측한다. 셋째, 메커니즘 구조는 생성, 소멸 그리고 융합과정에 의해 발전된다. 그 생성은 불충분한 부분으로부터 보충화 될 것이다. 소멸은 불충분한 부분의 융합과정에 의해서 함축화 될 것이다. 그리고 그러한 융합은 생성과 소멸의 기준이 될 것이다. 결국 새로운 창조 도시공간은 환경과 정보기술 중심의 메커니즘 기호화 패턴 구조에 의해 계속해서 형성 될 것이다.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 2002년도 Proceedings of the International Welding/Joining Conference-Korea
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• pp.250-254
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• 2002

Intergranular corrosion of austenitic stainless steels is a conventional and momentous problem during welding and high temperature use. One of the major reasons for such intergranular corrosion is so-called sensitization, i.e., chromium depletion due to chromium carbide precipitation at grain boundaries. Conventional methods for preventing sensitization of austenitic stainless steels include reduction of carbon content in the material, stabilization of carbon atoms as non-chromium carbides by the addition of titanium, niobium or zirconium, local solution-heat-treatment by laser beam, etc. These methods, however, are not without drawbacks. Recent grain boundary structure studies have demonstrated that grain boundary phenomena strongly depend on the crystallographic nature and atomic structure of the grain boundary, and that grain boundaries with coincidence site lattices are immune to intergranular corrosion. The concept of "grain boundary design and control", which involves a desirable grain boundary character distribution, has been developed as grain boundary engineering. The feasibility of grain boundary engineering has been demonstrated mainly by thermomechanical treatments. In the present study, a thermomechanical treatment was tried to improve the resistance to the sensitization by grain boundary engineering. A type 304 austenitic stainless steel was pre-strained and heat-treated, and then sensitized, varying the parameters (pre-strain, temperature, time, etc.) during the thermomechanical treatment. The grain boundary character distribution was examined by orientation imaging microscopy. The intergranular corrosion resistance was evaluated by electrochemical potentiokinetic reactivation and ferric sulfate-sulfuric acid tests. The sensitivity to intergranular corrosion was reduced by the thermomechanical treatment and indicated a minimum at a small roll-reduction. The frequency of coincidence-site-lattice boundaries indicated a maximum at a small strain. The ferric sulfate-sulfuric acid test showed much smaller corrosion rate in the thermomechanically-treated specimen than in the base material. An excellent intergranular corrosion resistance was obtained by a small strain annealing at a relatively low temperature for long time. The optimum parameters created a uniform distribution of a high frequency of coincidence site lattice boundaries in the specimen where corrosive random boundaries were isolated. The results suggest that the thermomechanical treatment can introduce low energy segments in the grain boundary network by annealing twins and can arrest the percolation of intergranular corrosion from the surface.