블레이드 손상에 따른 이축식 터보팬 엔진의 동적 안정성 해석

김시태(Sitae Kim),정기현(Kihyun Jung),이준호(Junho Lee),박기현(Kihyun Park),양광진(Kwangjin Yang) 한국트라이볼로지학회 2020 한국트라이볼로지학회지 (Tribol. Lubr.) Vol.36 No.2

This paper presents a numerical study on the rotordynamic analysis of a dual-spool turbofan engine in the context of blade defect events. The blades of an axial-type aeroengine are typically well aligned during the compressor and turbine stages. However, they are sometimes exposed to damage, partially or entirely, for several operational reasons, such as cracks due to foreign objects, burns from the combustion gas, and corrosion due to oxygen in the air. Herein, we designed a dual-spool rotor using the commercial 3D modeling software CATIA to simulate blade defects in the turbofan engine. We utilized the rotordynamic parameters to create two finite element Euler–Bernoulli beam models connected by means of an inter-rotor bearing. We then applied the unbalanced forces induced by the mass eccentricities of the blades to the following selected scenarios: 1) fully balanced, 2) crack in the low-pressure compressor (LPC) and high pressure compressor (HPC), 3) burn on the high-pressure turbine (HPT) and low pressure compressor, 4) corrosion of the LPC, and 5) corrosion of the HPC. Additionally, we obtained the transient and steady-state responses of the overall rotor nodes using the Runge–Kutta numerical integration method, and employed model reduction techniques such as component mode synthesis to enhance the computational efficiency of the process. The simulation results indicate that the high-vibration status of the rotor commences beyond 10,000 rpm, which is identified as the first critical speed of the lower speed rotor. Moreover, we monitored the unbalanced stages near the inter-rotor bearing, which prominently influences the overall rotordynamic status, and the corrosion of the HPC to prevent further instability. The high-speed range operation (>13,000 rpm) coupled with HPC/HPT blade defects possibly presents a rotor–case contact problem that can lead to catastrophic failure.

입출력 변수 조작에 의한 임베디드 소프트웨어 테스트 방법

김대우 ( Daewoo Kim ),정기현 ( Kihyun Jung ),최경희 ( Kyunghee Choi ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.1

임베디드 소프트웨어가 날이 갈수록 그 규모가 커지고 복잡해짐에 따라 임베디드 소프트웨어의 품질에 대한 검증 및 테스트는 중요한 문제로 부각하고 있다. 임베디드 소프트웨어의 신뢰성을 확보와 비용절감을 위한 테스트 자동화 시스템의 개발이 필요하다. 이 문서는 테스트 자동화 시스템을 구축하는 과정에서 테스트 대상인 임베디드 시스템의 입출력 변수들의 조작을 통하여 시스템 의존적인 부분을 효과적으로 일반화 시키는 방법을 제시한다. 이 방법을 통하여 테스트 명령을 간소화 할 수 있었으며 테스트 자동화 시스템의 모델을 보다 일반적이고 쉽게 표현할 수 있었다.

지상파 DMB와 GPS 모듈이 내장된 시스템에서의 GPS 수신감도 개선

정재헌(Jae-Hun Jung),정기현(Kihyun chung) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.7

Recently developed Mobile Device have several RF functions. In this paper, the snesitivity in GPS of mobile devices including GPS & terrestrial DMB is studied. And a technique is proposed to increase the GPS sensitivity while minimizing the interference around ground plane.

Wi-Fi 인증 및 802.11 MAC Protocol 자동화 테스트에 관한 연구

박재희(Jaehee Park),정기현(Kihyun Jung) 한국통신학회 2008 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2008 No.7

UML state chart 를 이용한 flow graph 기반 테스트 케이스 생성 방법

박현상 ( Hyunsang Park ),최경희 ( Kyunghee Choi ),정기현 ( Kihyun Jung ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.1

소프트웨어 테스팅은 소프트웨어의 개발 과정에 있어서 가장 중요하고 많은 비용이 드는 부분이다. 소프트웨어 테스팅을 수동으로 행하는 것은 많은 문제를 발생시킬 수 있다. 소프트웨어 자동 테스팅을 하기 위해서 최근 활발히 연구되고 있는 부분이 모델 기반 소프트웨어 자동 테스팅 기법이다. 본 논문에서는 UML 모델 기반 테스트 케이스 자동 생성 기법을 제안한다. UML state chart 로 모델링 된 테스트 대상 소프트웨어를 제안된 자료구조에 저장 한 후, 이를 flow graph 로 변환한다. 최종적으로 변환된 flow graph 에서 테스트 케이스를 생성한다.

요구사항 기반 테스팅의 유효한 테스트 케이스 판별 전략

박현상(Hyunsang Park),최경희(Kyunghee Choi),정기현(Kihyun Jung) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.1

시스템의 요구사항 기반 테스팅을 수행하기 위해서는 요구사항을 충분하고 정확하게 테스트할 수 있는 테스트 케이스를 생성하는 것이 중요하다. 요구사항 기반 테스팅을 하기 위해서는 요구사항 모델을 구축하고 이를 바탕으로 테스트 케이스가 자동 생성되어야 한다. 테스트 케이스를 자동 생성 할 때 발생하는 큰 문제점 중 하나로, 실제 요구사항에 유효하지 않은(infeasible) 테스트 케이스가 생성되는 문제점이 있다. 일반적으로 유효하지 않은 테스트 케이스의 문제를 완벽히 해결하는 방법을 찾는 것은 매우 어려우며, 많은 논문에서 유효하지 않은 테스트 케이스의 문제를 해결하기 위한 방법을 실험적, 통계적 측면에서 다루고 있다. 본 논문에서는 그래픽 언어 기반으로 모델링 된 시스템의 요구사항을 바탕으로 분석하여, 테스트 케이스의 유효성을 판단하는 기법을 제안한다. (실험결과) 제안된 테스트 판별 전략을 통해 시스템 요구사항을 테스트하기 위한 테스트 커버리지의 향상 효과를 가져올 수 있다.

임베디드 소프트웨어 요구사항 관리를 위한 이력관리, 링크, 문서형식 편집 기능 제공 도구 개발

이성환 ( Sean Yee ),최경희 ( Kyunghee Choi ),정기현 ( Kihyun Jung ),김상중 ( Sangjung Kim ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2

본 연구원이 속한 연구실은 임베디드 소프트웨어 테스팅 프레임워크(이하 프레임워크)를 구축하고 있으며 임베디드 소프트웨어 요구사항 관리 도구(이하 REED)를 개발하였다. REED 를 통해 작성된 요구사항은 프레임워크에서 테스트 케이스를 만들고 테스트를 수행하는 데 사용된다. 본 논문은 REED 에서 기존에 개발된 요구사항 작성 및 분석 기능에 요구사항 관리 기능을 추가하는 개발에 관한 연구이다.

GNN 기반 사용자 방문 추천 시스템

권혁찬(Hyukchan Gwon),이유진(Yujin Lee),홍윤기(Yunki Hong),정기현(Kihyun Jung) 한국정보기술학회 2024 Proceedings of KIIT Conference Vol.2024 No.5

본 연구는 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN)을 활용하여 사용자 특성, 방문지, 상호작용 데이터를 기반으로 개인화된 관심 지점인 PoI 추천 시스템을 개발하고자 한다. GNN의 구조적 장점을 활용하여, 복잡한 사용자 데이터를 그래프 구조로 모델링함으로써, 사용자-아이템 간 분석을 극대화하고 추천 시스템의 성능을 향상한다. 또한, AI-hub에서 제공하는 실제 데이터인 국내 여행 로그 데이터를 사용하여 시스템의 실제적용 가능성을 검증하였다. 본 연구에서는 GCN, GAT, GraphSAGE, ChevConv Layer, 멀티-헤드 어텐션 기법등의 방법을 사용하여 M1, M2, NGCF 및 그에 따른 파인 튜닝(Fine-Tuning)된 모델을 개발하여 사용자 특성, 방문지, 상호작용 데이터를 분석하고 PoI를 추천하였다. 연구 결과에서는 사용자 데이터를 기반으로 학습된 모델이 유사한 특성의 새로운 지역을 성공적으로 추천함으로써 개인화된 사용자 경험을 제공하고 그래프 데이터와 그래프 신경망을 활용한 다양한 접근 방식을 제안한다. 결과적으로 사용자 특성이 반영된 그래프 구조로부터 그래프 신경망을 사용한 추천 시스템의 성능 향상과 추천 시스템의 발전에 기여한다. This study utilizes Graph Neural Networks (GNN) to develop a personalized Point of Interest (PoI) recommendation system based on user characteristics, visitation data, and interaction data. By leveraging the structural advantages of GNN, complex user data is modeled into a graph structure, maximizing user-item interaction analysis and enhancing the performance of the recommendation system. Additionally, real-world data from AI-hubs domestic travel logs were used to validate the practical applicability of the system. This research employs various methods such as GCN, GAT, GraphSAGE, ChebConv Layer, and multi-head attention techniques to develop M1, M2, NGCF models, and their fine-tuned versions to analyze user characteristics, visitation, and interaction data and to recommend PoIs. The results show that the model, trained on user data, successfully recommends new areas with similar characteristics, providing a personalized user experience. This introduces various approaches using graph data and graph neural networks, contributing to the enhancement of recommendation system performance and the advancement of recommendation systems, reflecting user characteristics in the graph structure.

인공지능을 활용한 유해 객체 탐지 시스템

김유진(Yujin Kim),윤성건(Seonggeon Yun),안상우(Sangwoo Ann),정기현(Kihyun Jung) 한국정보기술학회 2024 Proceedings of KIIT Conference Vol.2024 No.5

본 논문에서는 2000년대 초반부터 증가하는 묻지마 범죄에 대응하기 위해 인공지능 기술을 활용한 실시간 영상 분석 시스템을 설계 및 구현하였다. 이 시스템은 특히 공공장소에서 발생할 수 있는 흉기 소지 및 폭력적 행위를 실시간으로 탐지하고, 이를 사용자에게 즉각적으로 알리는 기능을 통해 효과적인 대응을 가능하게 한다. 본 연구의 핵심 기술로는 두 가지 인공지능 모델인 SlowFast와 YOLO를 사용하였다. SlowFast 모델은 비디오 내의 미세한 움직임을 정밀하게 포착하여 폭력적인 행위를 감지하는데 특화되어 있으며, YOLO 모델은 빠른 속도로 영상 내의 흉기와 같은 위험 물체를 실시간으로 탐지하는데 사용된다. 이러한 기술의 결합을 통하여 본 시스템은 학교, 쇼핑몰, 공공장소 등 다중 이용 시설에서의 실제 적용 가능성을 실험하며 공공 안전을 강화하고 범죄 예방에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 인공지능 기술의 발전이 어떻게 사회적 문제 해결에 기여할 수 있는지를 보여주며, 특히 실시간 범죄 대응 및 예방 분야에서의 활용 가능성을 높일 것으로 판단된다. This paper presents the design and implementation of an Artificial Intelligence (AI)-based real-time video analysis system to address the increasing indiscriminate crimes that have been prevalent since the early 2000s. The system is specifically designed to detect the possession of weapons and violent behavior in public spaces in real time, and to immediately alert users, enabling effective responses. The core technologies used in this research are two AI models: SlowFast and YOLO. The SlowFast model is specialized in precisely capturing subtle movements within videos to detect violent actions, while the YOLO model is used to detect dangerous objects like weapons in videos rapidly. By combining these technologies, the system explores practical applications in public facilities such as schools, shopping malls, and other public spaces, enhancing public safety and significantly contributing to crime prevention. This research demonstrates how advancements in AI technology can contribute to solving social problems, particularly in the field of real-time crime response and prevention, and will be highly regarded for its potential applications.

SSFNet 기반의 사이버 침입 탐지 시뮬레이션을 위한 침입 방지 시스템(IPS)기능의 구현

유관종(Kwanjong Yoo),박승규(Seungkyu Park),최경희(Kyunghee Choi),정기현(Kihyun Jung),이상훈(SangHun Lee),박응기(EungKi Park) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2

본 논문에서는 행위 기반의 침입 탐지와 탐지한 트래픽을 차단하는 기능을 갖는 시스템을 프로세스 기반사건 중심 시뮬레이션 시스템인 SSFNet을 기반으로 구현하고, 다양한 시뮬레이션을 통해 구현된 시스템의 성능 및 실세계 반영 모습을 시뮬레이션 하였다. 제안된 시스템은 능동적인 패킷 분석을 통한 유해 트래픽을 구분하는 기능을 포함하고 있다. 시뮬레이션에서는 실제 사파이어 웜을 구현하여 시스템의 성능검증을 하였으며, 기타 기본적인 네트워크 공격에 대한 행위도 구현 하여 시스템의 성능을 검증하였다.