조선소 블록 도장시설에서의 휘발성 유기화합물과 총 탄화수소 농도측정 사례

양성봉 ( Sung-bong Yang ),유미선 ( Mee Seon Yu ),우경빈 ( Kyung-bin Woo ) 한국환경과학회 2016 한국환경과학회지 Vol.25 No.8

In order to prepare the information needed to construct a reduction system for volatile organic compounds (VOCs) exhausted from ship-block paint-booths in a giant shipyard, VOCs in paint-shop airs were analyzed and compared to the components in paint thinners. Aromatic hydrocarbons containing eight and nine carbon atoms are known to be major VOC compounds found in shipyard paint-shops. The total hydrocarbon (THC(C7)) concentrations calibrated using toluene gas, were measured in block paint-shops with two photo-ionization detector (PID) meters, and the resulting THC(C7) data were converted to THC(C1) concentrations according to the Standard Methods for the Measurements of Air Pollution in South Korea. THC(C1) concentrations near the spray site ranged from 10 to 2,000 ppm, but they were less than 400 ppm near the walls of the paint-booth. The measurements of THC concentrations, based on the height of the monitoring sites, were related to the height of the target to which the spray paints were applied. The maximum concentrations occurred at almost the same height as the spray targets. When painted blocks had been dried-by warming with no spraying, the THC concentrations were 80~100 ppm.

[환경] GC/FPD에 의한 대기 중 황화합물 농도분포에 관한 연구

양성봉(Sung Bong Yang),유미선(Mee Seon Yu),황희찬(Hee Chan Hwang) 한국분석과학회 2003 분석과학 Vol.16 No.3

석유정제산업에서의 유기성 유해대기오염물질의 비산배출량 산정

양성봉(Sung-Bong Yang),유미선(Mee-Seon Yu),이영준(Young Joon Lee),유은진(Eun-Jin Yoo),최성헌(Sung-Hyun Choi) 한국대기환경학회 2008 한국대기환경학회지 Vol.24 No.2

Hazardous air pollutants emitted from the oil refinery plant were surveyed from 1993 US and 2005 Korean TRI data. Toluene, xylene, methanol, MTBE and n-hexane, relatively large in amount of fugitive emission, are considered as candidates of newly designated HAPs in Korea. The sealed oil pump, one of equipments among fugitive sources in the crude oil distillation tower was examined for the estimation of amounts of annual HAPs emissions according to several calculation methods using registered emission factors. Emission rates showed to be decreased with following calculation factors; average emission factor>pegged emission factor>concentration emission factor>correlation equation. Annual emission amounts of benzene, toluene, xylene, ethyl benzene and nhexane from the distillation tower were estimated and amounts of these HAPs calculated with TVOC concentrations obtained from LDAR program and correlation equations showed only 6% of those from using concentration factors.

Hot spot DBC: Location based information diffusion for marketing strategy in mobile social networks

류제광,양성봉,Ryu, Jegwang,Yang, Sung-Bong Korea Intelligent Information System Society 2017 지능정보연구 Vol.7 No.2

모바일 디바이스의 무선 네트워크 통신 기술과 온라인 소셜 네트워크 발전으로 모바일 소셜 네트워크는 모바일 기기 사이에 마케팅 전략의 기회를 제공한다. 이에 따라 모바일 소셜 네트워크 상에서 정보 유포는 중요한 문제가 되었으며 여러 기법을 제안해왔다. 정보 유포 연구 정의는 메시지와 같은 정보를 가진 초기 노드로부터 최소한의 시간에 최대한 많은 유저에게 정보를 전달하는 기법이다. 본 논문에서 우리는 새로운 정보 유포 기법인 기계학습과 소셜 위치정보 기반의 Hotspot DBC를 제안한다. 위치기반 정보 유포 기법으로써 핫스팟 지역을 사용한다. 웜업 기간에 움직임 패턴을 활용하여 초기 영향력 있는 노드를 찾는다. 이후 전체 네트워크 지역을 고려하는 것이 아닌 특정 핫스팟 지역에서만 패턴을 추출하여 찾는다. 웜업 기간 끝나는 시점에서 각 노드는 움직임 패턴을 추출한다. 마지막으로 각 패턴에서 소셜 관계를 분석함으로써 영향력 있는 노드 k개가 선정된다. 우리는 기회적 네트워크 환경에서 GPS 위치 기록의 실제 모바일 노드의 움직임 데이터를 ONE 시뮬레이터 환경에서 실험하였다. 추가적으로 통신범위와 초기 정보 유포 k 노드 수를 다양하게 실험하여 기존 기법보다 더 나은 결과를 확인할 수 있다. As the advances of technology in mobile networking and the popularity of online social networks (OSNs), the mobile social networks (MSNs) provide opportunities for marketing strategy. Therefore, understanding the information diffusion in the emerging MSNs is a critical issue. The information diffusion address a problem of how to find the proper initial nodes who can effectively propagate as widely as possible in the minimum amount of time. We propose a new diffusion scheme, called Hotspot DBC, which is to find k influential nodes considering each node's mobility behavior in the hotspot zones. Our experiments were conducted in the Opportunistic Network Environment (ONE) using real GPS trace, to show that the proposed scheme results. In addition, we demonstrate that our proposed scheme outperforms other existing algorithms.

Double-layered Peer-to-Peer Systems in MobileAd-hoc Networks

김지훈,양성봉,Kim, Ji-Hoon,Yang, Sung-Bong Korea Information Processing Society 2010 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.17 No.1

모바일 기술이 발전함에 따라 모바일 장치들간의 파일 검색 문제가 더욱 중요한 문제로 부각되었다. 본 논문에서는 2계층 구조를 갖는 모바일 애드혹 네트워크에서 파일을 효율적으로 검색하기 위한 uniform grid, greedy, MIS P2P 시스템들을 제안한다. 이 시스템들에서 피어들은 슈퍼 피어와 서브 피어 2가지로 분류되고, 각 슈퍼 피어는 주변의 서브피어들을 관리한다. 제안하는 시스템들에서 피어가 파일 검색을 요청할 때, 검색 쿼리 메시지는 네트워크의 슈퍼 피어들을 통해서 전달되며, 이를 위해 각 슈퍼 피어는 이웃 슈퍼 피어를 연결하는 경로 역할을 하는 서브 피어들을 유지한다. 따라서 제안하는 시스템들은 멀티 브로드캐스팅을 피할 수 있고 네트워크 오버헤드를 줄일 수 있다. 실험 결과 제안하는 시스템들은 원하는 파일을 찾기 위한 평균 메시지 수를 통하여 1계층 P2P 시스템보다 좋은 성능을 보였다. 특히, 그 중 MIS는 동일한 탐색 정확도를 유지하면서 평균 메시지 수가 48.9% 줄어드는 성능 향상을 보였다. As the mobile technology advances, file searching among the mobile device users becomes more important. In this paper, we propose the uniform grid, greedy, and MIS P2P systems that have double-layered topology to search files efficiently for mobile ad-hoc networks. In these systems, peers are classified into two groups, super-peers and sub-peers, and each super-peer manages its neighboring sub-peers. In the proposed systems, each super-peer maintains the appropriate information of its sub-peers so that when a peer requests a file, the request is sent to its super-peers and then to neighboring super-peers. Hence the proposed systems could avoid multi-broadcasting and reduce network overheads. The experimental results show that the proposed systems outperform a single-layered P2P system in terms of the average number of messages to find target files. Especially the MISsystem improves by reducing the average number of messages by 48.9% while maintaining the same search accuracy.

상호 이익을 위한 학습 에이전트 기반의 효율적인 다중 속성 협상 시스템

박상현,양성봉,Park, Sang-Hyun,Yang, Sung-Bong 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지D Vol.11 No.3

본 논문에서는 상거래에 참여한 구매자와 판매자가 협상을 통하여 서로의 이익을 보장하면서 합의를 도출 할 수 있는 협상 에이전트 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 기존의 협상 에이전트 시스템에 기계 학습을 적용함으로써, 학습 에이전트의 도입이 협상의 효율성에 어떤 영향을 미치는지 고찰하고자 하였다. 구매자 및 판매자 에이전트는 상품의 다중 속성을 고려하여 협상을 수행하며, 구매자와 판매자의 이익은 Multi-Attribute Utility Theory를 이용하여 표현하였다. 본 연구에서 제시된 학습 가능한 협상 에이전트는 Faratin이 제안한 협상 시스템의 제안 생성(counter offer) 과정에 인공신경망을 통한 점진적 학습 기업을 추가함으로써 협상의 효율성을 증가시키는데 목적이 있다. 점진적 학습기법을 이용한 협상 에이전트 시스템의 경우, 동일한 협상 조건 하에서 상대방 제안과의 유사도(similarity)를 바탕으로 제안을 생성하는 기존의 다른 협상 에이전트 시스템과 비교하였을 때 좋은 협상 결과를 보여 주었으며, 협상 수행시간에 있어서는 매우 빠른 성능을 보여주었다. 따라서 협상 결과 및 협상 수행 시간을 동시에 고려하였을 때 기존의 협상 시스템에 비하여 효율적인 협상 능력을 보여 주었다. In this paper we propose a fast negotiation agent system that guarantees the reciprocity of the attendants in a bilateral negotiation on the e-commerce. The proposednegotiation agent system exploits the incremental learning method based on an artificial neural network in generating a counter-offer and is trained by the previous offer that has been rejected by the other party. During a negotiation, the software agents on behalf of a buyer and a seller negotiate each other by considering the multi-attributes of a product. The experimental results show that the proposed negotiation system achieves better agreements than other negotiation agent systems that are operated under the realistic and practical environment. Furthermore, the proposed system carries out negotiations about twenty times faster than the previous negotiation systems on the average.

클러스터링기반 협동적필터링을 위한 정제된 이웃 선정 알고리즘

김택헌,양성봉,Kim, Taek-Hun,Yang, Sung-Bong 한국정보처리학회 2007 정보처리학회논문지D Vol.14 No.3

전자상거래에서 취급되는 상품은 오프라인 상에서 뿐만 아니라 온라인 상에서도 그 종류가 매우 다양하고 수 또한 셀 수 없을 정도로 많다. 이런 이유로 고객들이 그들의 요구에 따른 가장 적합한 상품을 찾기란 쉬운 일이 아니다. 따라서 다양한 성향을 갖는 고객들에게 더 좋은 가치를 갖는 양질의 정보를 제공하기 위해서는 고객들의 선호도를 정확하게 예측하는 능력을 갖는 개인화된 추천 시스템의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 추천 시스템에서 클러스터링을 기반으로 한 협동적 필터링을 위한 정제된 이웃선정 방법을 제안한다. 이 방법은 그래프 접근법을 이용하며, 고객에게 영향을 줄 수 있는 다른 고객들의 집합을 보다 효율적으로 찾아낸다. 제안한 방법은 또한 서열화된 클러스터링 및 유사 가중치를 이용하여 탐색을 수행하여 보다 유용한 이웃을 선정한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법을 이용한 추천 시스템이 보다 유용한 이웃 고객들을 찾아냄으로써 추천 시스템의 예측의 질을 향상시켜 주는 것을 보여준다. It is not easy for the customers to search the valuable information on the goods among countless items available in the Internet. In order to save time and efforts in searching the goods the customers want, it is very important for a recommender system to have a capability to predict accurately customers' preferences. In this paper we present a refined neighbor selection algorithm for clustering based collaborative filtering in recommender systems. The algorithm exploits a graph approach and searches more efficiently for set of influential customers with respect to a given customer; it searches with concepts of weighted similarity and ranked clustering. The experimental results show that the recommender systems using the proposed method find the proper neighbors and give a good prediction quality.

위치기반 경보서비스를 위한 MDR위치조회 알고리듬

안병익,양성봉,Ahn, Byung-Ik,Yang, Sung-Bong 한국공간정보시스템학회 2006 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.8 No.3

Location-Based Services(LBS) has been varied and expanded rapidly in local and overseas markets due to technology developments and expanded applications of wireless internet. Location Based Alert Service(LBA) capable of automatically furnishing data when entering or outing a specific location is expected to become one of the most important services in LBS. For LBA operation, it is essential to periodically get location information about moving object. However, this can cause a serious system load because system should continuously and largely receive location information of many moving objects. Existing and current methods for location polling of moving object are not suitable for an efficient location acquisition and a search structure required for LBA. In this study, to acquire large-scaled location information for LBA, a MDR moving object location polling algorithm will be suggested to reduce unnecessary location information and decrease system load by using mobility patterns of moving object. 무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 위치정보를 이용한 위치기반서비스 형태는 더욱더 다양해 지고 있다. 위치기반 서비스 중 특정지역에 진입하거나 벗어날 경우에 자동으로 정보를 제공하는 위치기반 경보서비스는 향후 LBS의 가장 중요한 서비스가 될 것으로 전망된다. 그러나 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해서는 대상이 되는 이동체의 위치정보를 주기적으로 빈번하게 조회해야 한다. 이러한 방법은 이동성을 가지는 수많은 이동체의 위치정보를 지속적이면서도 대량으로 조회해야 함으로써 심각한 시스템의 부하와 비용증가를 초래한다. 지금까지 연구되고 있는 이동체를 위한 위치조회 방법은 위치기반 경보서비스를 제공 하기 위한 효율적인 위치조회 및 구조에는 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해 대용량의 위치정보를 조회함에 있어서, 이동체의 이동 패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 조회 회수를 줄임으로써 시스템의 부하를 줄이는 효율적인 이동체 조회 방법을 제시하고 기존의 방법과 비교 실험하고자 한다.

실리카지지 루테늄-철 촉매에서 일산화탄소의 흡착에 관한 적외선 분광법을 이용한 연구

박상윤 ( Sang Youn Park ),류광선 ( Kwang Sun Ryu ),양성봉 ( Sung Bong Yang ),윤구식 ( Koo Sik Yoon ) 한국공업화학회 2010 공업화학 Vol.21 No.1

MPI 기반의 병렬 성층${\cdot}$회전 난류 시뮬레이션

김병욱,양성봉,Kim, Byung-Uck,Yang, Sung-Bong 한국정보처리학회 2000 정보처리논문지 Vol.7 No.1

본 논문에서는 MPI 기반이 성층${\cdot}$회전 난류 시뮬레이션을 위한 LES코드의 기법에 대해 연구하며 그 결과를 실험한다. 본 논문에서는 병렬화 기법을 위해서 순차 LES코드에 내재되어 있는 Tridiagonal solver의 제거를 통한 병렬화의 성능 향상과 포아선 방정식의 병렬화를 위한 영역 분할 방법을 소개한다. 또한 본 논문에서 연구되어진 병렬 LES 코드를 슈퍼컴퓨터에서 다양한 영역 분할에 대한 실험을 수행하며 그 결과에 대해 나타낸다. 실험 환경은 CRAY-T3E에서 수행하였으며, 다양한 영역 분할에 대해 프로세서의 개수를 변화시키며 수행속도와 그에 따른 속도의 향상을 측정하였다. 그 결과 단일 프로세서에서 순차 LES를 수행하는 것보다 병렬 LES코드에서 최고 16배에 해당되는 속도의 향상의 결과를 얻을 수 있었다. We describe a parallel implementation for the large-eddy simulation(LES) of stratified and rotating turbulence based on MPI. The parallelization strategy is specified by eliminating the tridiagonal solver with explicit method and by domain decompositions for solving the poisson equation. In this simulation we have run on CRAY-T3E under the message passing platform MPI with a various domain decomposition and the scalability of this parallel code of LES are also presented. The result shows that we can gain up to 16 times faster speed up on 64 processors with xyz-directional domain decomposition and scalable up to $128{\times}128{\times}$ which processing time is almost similar to that of $40{\times}40{\times}40$ on a single processor machine with a sequential code.