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- 저자 : 김재권(Jaekwon Kim) (검색결과 43 건)
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Study on Lond Transfer Characteristics of Sand Compaction Piles in Soft Soil Deposits
김재권,김수일,정삼성,Kim Jaekwon,Kim Soo-Il,Jung Sang-Seom Korean Geotechnical Society 2004 한국지반공학회논문집 Vol.20 No.7
모래다짐말뚝은 압밀침하촉진과 지지력향상을 도모할 수 있는 연약지반 개량공법으로 그 사용성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 실내시험과 3-D 유한요소해석을 수행하여 $30-40\%$의 저치환율 모래다짐말뚝의 하중전이특성을 고찰해본다. 또한, 이러한 연구결과는 실험치와의 검증을 통하여 모래다짐말뚝 하중전이특성평가를 위한 간편법을 제시하는데 사용되었다. Sand Compaction Pile (SCP) is a soft-ground improvement technique used for not only accelerating consolidation but also increasing bearing capacity of soils. In this study, laboratory tests and 3-D finite element analysis were peformed to investigate the characteristics of load transfer in SCP with an emphasis on free-strain behavior of piles with low replacement ratios in the range of 30 to $50\%$. Through these focused tests and numerical analyses, we proposed a simplified method to analyze the load transfer characteristics of SCP in soft ground. Moreover, it was shown that estimated normal stresses in SCP using the proposed method were in a reasonable agreement with actual values.
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고속망 트랜스포트 서비스에서 QoS 재절충에 관한 연구
김재권(Jaekwon Kim),이동호(Dongho Lee) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2
최근 넓은 대역폭과 낮은 에러율을 제공하는 고속망이 출현함에 따라서 고속의 하위 계층과 상대적으로 느린 상위 계층의 성능 차이를 완화시켜 줄 수 있는 고속의 신뢰성있는 트랜스포트 프로토콜이 절실히 요구되고 있다. 또한 사용자 응용이 텍스트, 음성, 비디오, 오디오, 그래픽스등의 멜티메디아 통신과 실시간 통신등의 다양한 요구사항을 제시함에 따라서 이러한 요구를 충족시켜줄 수 있는 트랜스포트 서비스의 정의와 그 해당 연구가 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 연구는 현재 연구중인 트랜스포트 서비스의 기능을 고찰하고 고속망의 트랜스포트 서비스중에서 연결해제와 연결설정의 지연없이 접속중에 QoS(Quality of Service)를 재절충( re-negotiation)하는 기능에 대한 문제점과 그 해결방안을 제시한다.
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수동형 RFID 시스템 적용을 위한 SAW ID 태그 및 수신 시스템 구현
김재권(Jaekwon Kim),박주용(Jooyong Park),범진욱(Jinwook Burm) 대한전자공학회 2008 電子工學會論文誌-SD (Semiconductor and devices) Vol.45 No.4
SAW(Surface Acoustic Waves)를 기반으로 passive RFID(Radio Frequency IDentification) tag 및 송수신 시스템을 제작하였다. Pulse position encoding 방식의 SAW ID 태그(tag)를 제작하여 amplitude on/off 방식의 SAW ID 태그에 비해 3배의 데이터 용량 증대 효과를 얻을 수 있었다. 또한, 수신 시스템을 heterodyne 방식과 direct conversion 방식으로 제작하였다. 측정결과 direct conversion 방식으로 제작된 수신 시스템이 heterodyne 방식의 수신 시스템과 비교하여 isolation 특성이 10 ㏈ 증가하였으며, 그 결과 무선 도달 거리가 증가했다. SAW (Surface Acoustic Waves) ID (identification) tags have been designed and implemented for RFID (Radio Frequency IDentification) systems. With SAW ID tag of pulse position encoding method, the data capacity increased 3 times compared with SAW ID tag of amplitude on/off method. Two different kinds of SAW ID tag receiver systems, heterodyne and homodyne receiver systems, were made. The direct conversion receiver showed better isolation property, 10 ㏈ improvement, than the heterodyne receiver to increase wireless interrogation distance.
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Surface Acoustic Wave를 이용한 무선 압력 센서 설계 및 구현
김재권(Jaekwon Kim),김경환(Kyunghwan Kim),범진욱(Jinwook Burm) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.7
Surface Acoustic Wave (SAW) devices can be used for wireless sensor elements, called SAW transponders, for measuring physical quantities such as pressure that do not need any power supply and may be accessed wirelessly. SAW devices were fabricated on 128° Y-X LiNbO₃ piezoelectric substrate. The signal response of SAW sensor on the pressure change were compared. To measure the change of SAW velocity. Pressure changed form 15 psi to 40 psi was linearly changed, the SAW sensor is application to the pressure sensor.
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클라우드 환경에서 멀티 노드들의 최적 경로 탐색을 위한 양자화 데이터 전송
오현창,김재권,김태영,이종식,Oh, HyungChang,Kim, JaeKwon,Kim, TaeYoung,Lee, JongSik 한국시뮬레이션학회 2013 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.22 No.2
클라우드 환경은 분산컴퓨팅 분야의 한가지로서, 물리 노드와 가상 노드로 구성이 되어 있다. 분산화 된 클라우드 환경에서의 최적 경로 탐색은 각 노드들이 최적 경로 탐색을 수행하는 것이다. 실시간으로 급변하는 탐색 환경은 빠른 데이터 전송을 통한 각 노드들의 동기화를 요구한다. 따라서 QoS의 보장과 최적 경로 탐색을 위해서 양자화 기법이 필요하다. 양자화 기법을 통해 중앙 서버는 각 노드로 실시간 탐색 환경 데이터를 빠르게 전송가능하며 각 노드들은 원활하게 최적 경로 탐색을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 중앙 서버에서 각 노드들의 최적 경로 탐색 문제를 해결하기 위해 데이터의 전송량을 줄일 수 있는 양자화를 적용한다. 최적 경로 생성 시스템에 양자화 데이터 전송을 적용하는 실험을 하기 위해 클라우드 환경의 시뮬레이션을 구성하였다. 양자화 기법의 적용을 통해 클라우드 환경에서 전송 되는 총 데이터를 줄이면서 성능을 높일 수 있으며, 최적 경로 탐색을 위한 어플리케이션의 QoS를 보장할 수 있다. Cloud environment is one in the field of distributed computing and it consists of physical nodes and virtual nodes. In distributed cloud environment, an optimal path search is that each node to perform a search for an optimal path. Synchronization of each node is required for the optimal path search via fast data transmission because of real-time environment. Therefore, a quantization technique is required in order to guarantee QoS(Quality of Service) and search an optimal path. The quantization technique speeds search data transmission of each node. So a main server can transfer data of real-time environment to each node quickly and the nodes can perform to search optimal paths smoothly. In this paper, we propose the quantization technique to solve the search problem. The quantization technique can reduce the total data transmission. In order to experiment the optimal path search system which applied the quantized data transmission, we construct a simulation of cloud environment. Quantization applied cloud environment reduces the amount of data that transferred, and then QoS of an application for the optimal path search problem is guaranteed.
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특징집합 IG-MLP 평가 기반의 최적화된 특징선택 방법을 이용한 질환 예측 머신러닝 모델
김경륜,김재권,이종식,Kim, Kyeongryun,Kim, Jaekwon,Lee, Jongsik 한국시뮬레이션학회 2020 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.29 No.1
암을 제외한 한국인의 가장 높은 사망원인은 심뇌혈관질환으로 사망원인의 24%를 차지한다. 현재 국내 환자의 심혈관질환의 위험도 산출은 프레밍험 위험지수를 기반으로 하지만, 국외의 가이드라인에 의존하고 있어 정확도가 떨어지는 편이며, 뇌혈관질환의 예측에 대한 위험도는 산출할 수 없다. 심뇌혈관질환은 예방을 위한 조기증상들의 특징 분석이 어려워 질환예측이 힘들며, 한국인에 적합한 예측 방법이 필요하다. 본 연구의 목적은 심뇌혈관질환 데이터를 이용하여, 특징집합 IG-MLP 평가 기반의 특징선택 방법론을 시뮬레이션 하여 검증하는 것이다. 제안하는 방법은 제4~7기 국민건강영양조사 원시자료를 이용한다. 심뇌혈관질환의 예측에 중요한 특징들을 선별하기 위해, 속성들의 심뇌혈관질환에 대한 정보이득-다층신경망을 이용한 분석을 실시하며, 최종적으로 선별된 특징을 이용한 심뇌혈관질환 예측 모델을 제공한다. 제안하는 방법으로 한국인의 심뇌혈관질환에 관련된 중요한 특징들을 찾을 수 있으며, 최적화된 특징들로 구성된 예측 모델은 한국인에 대해 더욱 정확한 심뇌혈관 예측을 할 수 있다. Cardio-cerebrovascular diseases (CCD) account for 24% of the causes of death to Koreans and its proportion is the highest except cancer. Currently, the risk of the cardiovascular disease for domestic patients is based on the Framingham risk score (FRS), but accuracy tends to decrease because it is a foreign guideline. Also, it can't score the risk of cerebrovascular disease. CCD is hard to predict, because it is difficult to analyze the features of early symptoms for prevention. Therefore, proper prediction method for Koreans is needed. The purpose of this paper is validating IG-MLP (Information Gain - Multilayer Perceptron) evaluation based feature selection method using CCD data with simulation. The proposed method uses the raw data of the 4<sup>th</sup> ~ 7<sup>th</sup> of The Korea National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). To select the important feature of CCD, analysis on the attributes using IG-MLP are processed, finally CCD prediction ANN model using optimize feature set is provided. Proposed method can find important features of CCD prediction of Koreans, and ANN model could predict more accurate CCD for Koreans.
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클라우드 컴퓨팅 환경에서 빅데이터 처리를 위한 ART 기반의 적응형 자원관리 방법
조규철,김재권,Cho, Kyucheol,Kim, JaeKwon 한국시뮬레이션학회 2014 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.23 No.4
The cloud environment need resource management method that to enable the big data issue and data analysis technology. Existing resource management uses the limited calculation method, therefore concentrated the resource bias problem. To solve this problem, the resource management requires the learning-based scheduling using resource history information. In this paper, we proposes the ART (Adaptive Resonance Theory)-based adaptive resource management. Our proposed method assigns the job to the suitable method with the resource monitoring and history management in cloud computing environment. The proposed method utilizes the unsupervised learning method. Our goal is to improve the data processing and service stability with the adaptive resource management. The propose method allow the systematic management, and utilize the available resource efficiently. 클라우드 환경은 빅데이터의 이슈와 데이터 분석을 가능하게 하는 기술로서, 이를 위한 자원 관리 기법이 필요하다. 현재까지의 자원관리 기법은 한정된 계산 방법을 이용하여 자원의 편중의 문제점이 있으며, 이를 해결하기 위해서 자원관리는 자원이력 정보를 활용한 학습기반의 스케줄링이 필요하다. 본 논문에서는 ART(Adaptive Resonance Theory)기반의 적응형 자원관리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 클라우드환경에서 모니터링 및 자원이력을 이용하여 작업의 적합한 할당이 가능하다. 제안하는 방법은 무감독 학습방법을 사용하며, 적응형 자원 관리를 통하여 서비스의 안정성과 데이터 처리성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 제안하는 방법은 체계적인 자원관리가 가능하고 가용자원을 효율적으로 활용하여 요구 성능을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다.
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