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Nek5000 기반의 마이크로 버블 유동저항감소 직접수치모사
김병천(Byeong-Cheon Kim),장경식(Kyoungsik Chang),이상욱(Sang-Wook Lee) 한국전산유체공학회 2021 한국전산유체공학회지 Vol.26 No.4
The microbubble generation technology in underwater vehicle is considered as one of the promising technique to reduce skin friction resistance. In the present work, microbubble dynamics were investigated in two-way coupled microbubble-laden turbulent channel flows with Nek5000 code based on the spectral element method. The Euler-Lagrange approach was adopted to predict the microbubble dynamics and to investigate the effect on flow field. The fully elastic collision model was implemented to consider the effect of wall-bubble interaction. To investigate the drag reduction effect of microbubble, turbulent flow in the channel at Re<SUB>τ</SUB>=135 was conducted with direct numerical simulation and a Lagrangian particle tracking approach. Three cases with different conditions in the bubble diameter and void fraction were considered.
지병규 ( Byoung-kyu Ji ),문봉교 ( Bong-kyo Moon ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
최근 무선 네트워크의 발달로 카페나 대학교, 지하철 등 대부분 공간에서 무선 공유기를 통해 WIFI 서비스가 제공되고 있다. 무선 공유기는 IEEE의 표준 프로토콜인 802.11을 사용하는데, 이 프로토콜의 상용화된 버전인 802.11n의 관리 프레임은 암호화되어 있지 않아 쉽게 악용될 수 있다. 이는 Rogue AP, 비밀번호 크래킹 등 다른 공격으로의 발판이 될 수 있으며 이에 따라 보안에 위협이 될 수 있다. 본 논문에서는 파이썬을 이용해 이러한 취약점에 대해 공격하는 과정을 분석하고 이를 통해 발생할 수 있는 취약점과 대책에 대해 논의할 것이다.
김삼근,김병천,Kim, Sam-Geun,Kim, Byeong-Cheon 한국정보처리학회 2002 정보처리학회논문지B Vol.9 No.4
최근 자신의 건강에 관한 관심이 고조됨에 따라 웹 상에서 많은 증상 진단 사이트들이 대두되고 있다. 그러나 기존의 건강정보 사이트들은 사용자에게 매우 제한된 기능만을 제공하고 있다. 본 논문에서는 신경망의 학습 효과를(전문가의 지식이 아니라) 진단 과정에 통합되도록 함으로써 유연한 증상-진단 도구를 제안한다. 즉 사용자(흑은 전문가)가 웹 상에서 단계별로 지정한 증상들을 바탕으로 하여 신경망 모델에 적용함으로써 보다 유연하게 사용자의 질병을 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 개발한다. 제안한 알고리즘은 두 가지 중요한 특징을 가진다 : 1) 일반 사용자들은 조기에 자신의 질병에 대한 진단을 받을 수 있고, 2) 전문가는 예상 질병 목록과 함께 각 질병의 가능성(확률)을 참조함으로써 진단의 정확성을 높일 수 있다는 점이다. Being recently increased interests of our healthcare, a host of symptoms-diagnostic sites has been introduced on the World Wide Web. But conventional healthcare sites provide users with only a very restricted functions. In this paper, we propose the use of Artificial Neural Networks (ANNs) as a flexible symptoms-diagnostic tool that enables learning effects of ANNs (not expert's knowledge) to be incorporated into the diagnostic process. We develop a novel algorithm for predicting patient\`s disease that satisfy user (or expert)-specified symptoms on WWW. Our algorithm provides two important benefits : 1) enables users (patients) to be taken early diagnostic, and 2) enables experts to perform confidently diagnostic by referencing the predicted diseases-list with its respective possibility.