• 한국건설관리학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.139-149
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• 2014

재난 이후 라이프라인의 손상은 지역사회 내 공공서비스의 제공을 지연시켜 서비스를 필요로 하는 시설물로 피해를 확산시킬 수 있다. 이에 라이프라인의 정확한 피해 평가를 기반으로 한 신속한 라이프라인의 복구가 요구되고 있으나, 라이프라인 구성요소간의 복잡한 의존관계와 네트워크적 성격으로 인해 복구계획을 수립하는데 어려움이 따른다. 또한 라이프라인의 위험도 평가 및 영향력 분석과 같은 기존의 연구들 역시 라이프라인 구성요소 간의 상호작용을 확인하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 에이전트 기반 모델을 활용하여 라이프라인 구성요소가 전체 네트워크시스템에 발현하는 연쇄피해효과를 확인하고, 라이프라인 간 상호의존성을 고려한 라이프라인 기능회복 모델을 제시하고자 한다. 이를 통해 전체 네트워크에 파급효과가 큰 라이프라인 구성요소에 우선적으로 복구 자원을 할당할 수 있도록 지원하여, 라이프라인 서비스 공급 중단으로 인한 지역사회의 피해확산을 경감시킬 수 있을 것이라 기대된다.

• 대한공업교육학회지
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• 제31권2호
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• pp.364-380
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• 2006

본 연구는 모델링 오차를 갖는 유연구조물의 잔류진동을 억제하는 입력설계에 대한 방법이다. 개루프 제어방법으로 시간지연방법을 이용하여 여러 가지 형태로 설계된 입력을 사용하여 유연구조물의 강체운동과 잔류진동을 억제함을 시뮬레이션과 실험을 통해 비교 확인해 보았다. 또한 모델 오차에 대한 강인성 측면에서도 해석적으로 개루프 시스템에서 검토해 보았다. 여기서 사용된 입력설계(Input-Shaping) 방법은 일련의 임펄스 콘볼류션을 이용하여 진동이 제어되는 입력을 설계한다. 실린더 모양의 허브와 양쪽에 유연한 날개 모양을 가진 모델이 실험에 이용되었으며 제안된 입력설계 명령과 설계되지 않은 명령에 대한 강체운동과 구조물의 잔류진동을 측정하여 입력설계 방법의 효과를 확인하였다. 날개모양의 구조물은 길고 유연하여 운동 상태에서 낮은 주파수 진동을 수반하는 구조물이다. 또한, 적절히 설계된 입력이 폐루프 제어시스템의 입력으로 사용할 때의 응답을 개루프 제어시스템의 응답과 비교하기 위해 해석적 방법을 통해 살펴보았다. 제어의 목적은 강체의 빠른 정착시간, 유연 구조물의 빠른 잔류진동 감쇄, 모델의 불확실성에 대한 강인성 등을 검토해 보는 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제9권12호
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• pp.54-61
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• 2019

최근 들어 IITS는 스마트 시티관련 산업계에서 중요한 주제로 떠오르고 있다. IITS의 주요 목적인 교통체증 (차량 사고에 기인한) 예방책들이 발전된 센서 및 통신 기술의 도움을 받아 다양하게 시도되었다. 관련 연구들에서는 자동차 사고와 사고 위치적 특성, 날씨, 운전자 행동, 시간 등 다양한 요인들과 상관 관계가 있음을 보여주고 있다. 우리 연구는 자동차 사고와 사고 발생 시간 사이의 상관관계에 주제를 집중했다. 본 논문에서는 ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) 자동 회귀, 정상 및 지연 순서를 결정하는 세 가지 요소를 확인하기 위해 ADF (Augmented Dickey-Fuller)를 포함한 ARIMA 테스트를 수행했다. 본 연구 결과로서 시간 별 자동차 충돌 수 예측에 대한 요약을 제시하며, 한국 내 자동차 사고 데이터는 ARIMA 모델에 적용될 수 있음을 보여주었고, 국내 자동차 사고는 하루를 기준으로 일정한 주기가 존재하는 성격을 가지고 있다는 것을 제시했다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제11권3호
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• pp.165-174
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• 2011

본 연구의 목적은 하천의 홍수저감을 목적으로 설치하는 하천변 저류지의 홍수저감특성을 분석하기 위한 모형의 개발에 있다. 하천에 홍수가 발생하였을 경우에 하천변 저류지는 하천의 홍수첨두 일부를 분담하는 기능을 갖으며, 이는 제방의 일부를 낮춘 월류제를 통한 범람으로 가능하게 되며, 또한 범람된 물은 저류지 내에서 저류 하게 된다. 이러한 저류지가 갖는 홍수저감특성은 하천 홍수위, 월류제 제원(높이, 위치, 길이 등), 저류지의 수리거동 등에 의해 좌우되게 되므로, 본 연구에서는 이러한 일련의 물의 거동을 재현하기 위해서 1차원 하천부정류 모델, 월류제 상의 월류량 산정 모델 및 제내지 홍수범람 모델을 연계한 통합모형을 개발 하였다. 이상에서 개발된 연계 모형을 가상하도 및 실제하도에 적용하여 월류제가 갖는 기하적 특성이 홍수경감에 미치는 영향에 대해 분석하였으며, 이를 통해 향후 개선하여야 할 시사점에 대해 기술하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.17-23
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• 2019

IaaS는 인프라 하드웨어를 소유하지 않고 필요에 따라 임대하는 새로운 방식의 컴퓨팅 서비스로서 비용측면에서 매우 효율적인 것으로 알려져 있다. 일반적으로 사용량에 따른 과금 방식을 채택하므로 인프라 비용에 민감한 서비스를 운영하기에 적합하다. 이러한 서비스를 운영하는 책임자는 예상되는 소요 비용을 조기에 파악하여 클라우드 활용 정책을 적시에 변경하기를 원할 것이다. 그러나 클라우드 서비스 제공자들은 십수시간 지연된 과금 정보를 제공하여 신속한 대처가 불가능하다. 본 논문에서는 가상 머신 인스턴스 수준에서 사용량을 모니터링하고 이에 기반하여 실시간 IaaS 비용 예측 모델을 제안한다. 이 모델 검증을 위하여 1학기 동안의 공용 클라우드 기반의 PC 실습실 서비스를 운용하였으며, 이를 통하여 부과된 실제 금액과의 차이는 평균 5.2% 이하임을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.315-315
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• 2023

급격한 기후변화에 기인하여 전 세계적으로 거듭되는 돌발홍수로 인한 피해가 급격히 증가하고 있는 실정이다. 우리나라에서도 최근 중소 규모의 하천 뿐 아니라 도시 생활하천, 도심지 저지대에서 갑작스런 홍수와 침수로 인해 많은 인명과 재산 피해를 경험하고 있다. 이런 문제를 인식하여 최근 정부차원에서 다양한 센서와 인공지능에 기반하는 많은 인프라 및 연구 투자가 이루어지고 있지만, 높은 설치 및 운영 비용과 우리나라의 복잡한 하천 환경 특성으로 인해 소하천이나 도심지 저지대에서는 그 효율성을 제대로 발휘하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 주변환경의 변화에 강인한 복합 센서단말을 통해, 하천 정보(유량, 유속, 수위 등)을 실시간 측정하고, 해당지역의 특성을 고려한 하천 또는 저지대의 위험도를 스스로 판단할 수 있는 기술을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 제안한 저비용 초소형의 단말 장치로 지점의 하천 정보를 실시간 측정하여 IoT망을 통해 3차원 하천 디지털트윈 모델로 전달하여, 유속과 수위를 그대로 재연함으로써, 하천 침수 위험 감시의 효율성을 검증하였다. 3차원 DEM(Digital Elevation Models) 데이터와 실제 하천을 관측한 데이터를 이용한 디지털트윈 검증 결과, 데이터 전송 지연시간을 감안하여 3초 이내에 하천의 수위와 유속이 3차원 모델에 반영되는 것을 확인하였다. 이 결과로부터 열악한 환경에서도 실시간 하천 상황을 원거리에서 모니터링 할 수 있으며, 강우와 유출에 따른 하천 홍수 메카니즘을 새롭게 시뮬레이션할 수 있는 방법론을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.101-109
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• 2023

코로나 19 자영업자비상대책위원회가 발표한 자료에 따르면 지난 2년 동안 코로나19로 인한 소상공인 매출의 95.6%가 감소했으며, 방역을 위한 사회적 거리두기로 인해 피해는 더욱 커졌다. 하지만 최근 사회적 거리두기 지침이 전부 해제되고 상권이 활기를 띠면서 서울시는 코로나19의 장기화로 한계에 부딪혀 폐업하였던 소상공인이나 예비 창업자를 위해 안정적으로 사업을 재기할 수 있도록 로컬브랜드 상권 육성사업을 추진하고 있다. 따라서 본 연구는 서울시 로컬브랜드 상권 육성사업의 대상으로 선정된 골목상권 5곳 중 창업자에게 적합한 골목상권을 추천하는 모델을 설계했다. 이 연구의 서울시 로컬브랜드 골목상권 추천시스템은 Xgboost를 이용한 인구관점 모델과 Decision tree를 이용한 상권특징 모델을 합쳐 해당 상권의 주요 인구 연령대와 주요 업종을 추천한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.93-102
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• 2023

클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.70-76
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• 2022

클라우드 서버를 이용한 IoT 응용 개발은 네트워크로 연결된 하드웨어에 데이터 송수신 지연, 네트워크 트래픽, 실시간 처리 지원을 위한 비용 등의 문제가 발생한다. 엣지 클라우드 기반 플랫폼에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 빠른 데이터 전달이 가능하도록 뉴로모픽 하드웨어를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 FPGA상에서 스파이킹 뉴럴 네트워크를 위한 모델 최적화 기법을 제안한다. 뉴로모픽 하드웨어에 최적화된 네트워크 모델 파라미터를 자동 조정하는 것에 초점을 맞추었다. 정확도에 대한 사용자 요구사항을 기반으로 더 높은 성능을 보이도록 최적화를 수행한다. 성능 분석 결과, 기존의 오픈 프레임워크에서 지원하는 고정 기법과 달리 사용자의 요구사항을 모두 만족하였으며 수행시간 측면에서 더 높은 성능을 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.105-114
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• 2022

본 논문은 퍼스널 모빌리티(Personal Mobility, PM)를 이용하는 청각 장애인에게 소리가 발생하는 도래각(Direction of Arrival, DOA)을 시각화하는 지능형 제어 시스템을 제시하며 도로에서 발생하는 경보음, 크락션 등 소리로 인한 위험한 상황들을 인지하고 예방하고자 한다. 소리 위치 추정 방법은 GCC-PHAT(Generalized Cross-Correlation Phase Transform) 기반 도착 지연 시간(Time Difference of Arrival, TDOA)을 특징으로 갖는 머신러닝 분류 모델을 사용한다. 도로 상황을 재현한 실험 환경에서 각각 풍속 0, 5.8, 14.2, 26.4km/h의 조건에 따라 학습 데이터를 추출한 후 학습한 4가지 분류 모델들을 Grid search cross validation으로 비교하며 성능이 가장 우수한 MLP(Multi-Layer Perceptron) 모델을 알고리즘으로 적용하였다. 최종적으로 바람이 발생하였을 때 제안된 알고리즘이 평균 90.7%의 정확도를 나타내었으며, 이는 기존의 일반적인 소리 위치 추정기법보다 평균 7.6-11.5% 정도의 성능 향상을 보이는 것이다.