• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권12호
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• pp.71-77
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• 2021

국내의 공용 중인 도로의 연장의 증가와 함께 유지보수 비용 및 교통혼잡비용도 함께 증가하고 있는 추세이다. 도로의 유지보수 비용 및 소요시간의 단축을 위하여 기존에 지속가능한 장수명 모듈러 도로시스템이 제안되었다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 하부구조인 맞춤형 지지모듈의 설계 및 성능평가를 수행하였다. 하중을 결정하고 형태가 다른 2가지의 맞춤형(Cross-Beam 형태) 지지모듈을 설계, 제작하였다. 제작한 맞춤형 지지모듈을 시공하고 성능이 더 우수한 형태의 지지모듈 선정을 위하여 정하중재하 시험을 진행하였다. 하중재하 시험 결과 두가지 형태의 맞춤형 지지모듈에서 측정된 최대 토압은약 158kPa 차이가 났으며, 최대 침하량은 약 0.032mm의 차이가 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 하부곡선형 Cross-Beam 형태의 맞춤형 지지모듈의 성능이 더 우수한 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4345-4363
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• 2021

Deep Learning as a Service (DLaaS), utilizing the cloud-based deep neural network models to provide customer prediction services, has been widely deployed on mobile cloud computing (MCC). Such services raise privacy concerns since customers need to send private data to untrusted service providers. In this paper, we devote ourselves to building an efficient protocol to classify users' images using the convolutional neural network (CNN) model trained and held by the server, while keeping both parties' data secure. Most previous solutions commonly employ homomorphic encryption schemes based on Ring Learning with Errors (RLWE) hardness or two-party secure computation protocols to achieve it. However, they have limitations on large communication overheads and costs in MCC. To address this issue, we present LeHE4SCNN, a scalable privacy-preserving and communication-efficient framework for CNN-based DLaaS. Firstly, we design a novel low-expansion rate homomorphic encryption scheme with packing and unpacking methods (LeHE). It supports fast homomorphic operations such as vector-matrix multiplication and addition. Then we propose a secure prediction framework for CNN. It employs the LeHE scheme to compute linear layers while exploiting the data shuffling technique to perform non-linear operations. Finally, we implement and evaluate LeHE4SCNN with various CNN models on a real-world dataset. Experimental results demonstrate the effectiveness and superiority of the LeHE4SCNN framework in terms of response time, usage cost, and communication overhead compared to the state-of-the-art methods in the mobile cloud computing environment.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.133-146
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• 2023

도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여 교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을 관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은 객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해 교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태 추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한 블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.400-408
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• 2009

Simulation applications for analyzing the productivity of construction operations at operation level and project schedules at project level are crucial methods in project management. The application at two different levels should be very tightly linked to each other in practice. However, appropriate integration at the levels is not achieved in that existing systems do not support to integrate operation models into a schedule model. This paper presents a new approach named to Discrete Event Simulation-Nesting modeling approach, which supports not only productivity analysis at operation level but also schedule management at a project level. The system developed by the authors allows creating operation models at the operation level, maintaining them in operation model library, executing sensitivity analysis to find the behaviors of the operation models when different combination of resources are used as existing DES systems do. On top of the conventional functions, the new system facilitates to find the optimum solution of resource combinations which satisfy the user's interest by computing the hourly productivity and the hourly cost of the operation. By drag-and-dropping an operation model kept in the operation model library, the operation models are integrated into an activity of the schedule model. When a complete schedule model is established by nesting operation models into the schedule model, stochastic simulation based scheduling is executed. A case study is presented to demonstrate the new simulation system and verify the validity of the system.

• 지구물리와물리탐사
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• 제26권3호
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• pp.103-113
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• 2023

석유가스 탐사 분야에서는 자료 취득 효율성을 개선하기 위한 대안으로 다양한 무선 탄성파 탐사 장비들이 개발되었다. 그러나 현재 상용화된 무선 탄성파 탐사 장비는 높은 가격대를 형성하고 있으므로 작은 규모의 연구용 장비 구축이 어렵다. 이 때 비교적 적은 비용으로 탐사 장비 제작 및 구현이 가능한 오픈소스 하드웨어를 통해 직접 장비를 만들어 실험하는 것이 무선 탄성파 장비의 학술적 활용을 위한 한가지 대안이 될 수 있다. 이 연구에서는 오픈소스 하드웨어 중 아두이노를 이용하여 무선으로 탄성파 자료를 취득하기 위한 모듈을 개발하였다. 무선 탄성파 탐사 장비는 하나의 수신 장비에서 신호 감지, 간단한 전처리, 저장이 모두 이루어져야 한다. 탄성파 신호를 감지하는 센서로는 육상 탄성파 탐사에서 사용되는 지오폰을 활용하였으며, 이를 아두이노 회로와 연결하여 감지된 신호를 처리하고 저장하는 모듈을 구현하였다. 아두이노를 사용하여 구축된 모듈에는 전처리, 아날로그-디지털 변환, 자료저장 등 크게 3가지 기능이 포함된다. 제작한 단일 채널 모듈은 여러 송신원으로부터 취득한 신호를 취합하여 공통 수신점 모음을 구성할 수 있다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권9호
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• pp.3268-3276
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• 2023

The practice of identifying the potential zones for mineral exploration in a speedy and low-cost method includes the use of satellite imagery analysis as a part of remote sensing techniques. It is challenging to explore the iron mineralization of a region through conventional methods which are a time-consuming process. The current study utilizes the Hyperion satellite imagery for mapping the iron mineralization and associated geological features in the Irikkur region, Kannur, Kerala. Along with the remote sensing results, the field study and laboratory-based analysis were conducted to retrieve the ground truth point and geochemical proportion to verify the iron ore mineralization. The MC simulation showed for shielding properties indicate an increase in the linear attenuation coefficient with raising the Fe₂O₃+SiO₂ concentrations in the investigated rocks where it is varied at 0.662 MeV in the range 0.190 cm^-1 - 0.222 cm^-1 with rising the Fe₂O₃+SiO₂ content from 57.86 wt% to 71.15 wt%. The analysis also revealed that when the γ-ray energy increased from 0.221 MeV to 2.506 MeV, sample 1 had the largest linear attenuation coefficient, ranging from 9.33 cm1 to 0.12 cm^-1. Charnockite rocks were found to have exceptional shielding qualities, making them an excellent natural choice for radiation shielding applications.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권2호
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• pp.41-46
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• 2023

스마트공장 구축 사업은 국내 및 국외에서 지속적으로 수행되고 있다. 특히 불확실성이 증대하는 시기에는 기업의 생산성 향상을 위해 스마트공장에 대한 관심이 높아지기도 한다. 현재 국내에서도 정부 주도의 스마트공장 구축 사업이 지속적으로 추진되어 오고 있다. 이러한 구축사업의 가시적인 성과가 생산성 향상, 품질개선, 원가 절감 등의 지표들에서 매우 긍정적으로 나타나고 있다. 반면에 스마트공장 구축 후에 운영상의 어려움 등을 파악하는 설문조사에서는 다양한 내용들이 나타나고 있다. 본 연구에서는 2017년과 2020년에 시행된 설문조사 내용에 나타난 시스템 구축 후 운영상의 어려움(문제점)등을 분석하여 이들에 대한 개선 방안을 도출하였다. 이러한 개선 방안들이 스마트공장 구축 사업의 해당 과정에서 시행된다면 기업들이 느끼는 운영상의 어려움 등이 감소될 것으로 보이며, 기존보다는 만족도가 높은 시스템이 구축될 수 있을 것이다.

• Computers and Concrete
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• 제32권2호
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• pp.119-138
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• 2023

Concrete carbonation is a prevalent phenomenon that leads to steel reinforcement corrosion in reinforced concrete (RC) structures, thereby decreasing their service life as well as durability. The process of carbonation results in a lower pH level of concrete, resulting in an acidic environment with a pH value below 12. This acidic environment initiates and accelerates the corrosion of steel reinforcement in concrete, rendering it more susceptible to damage and ultimately weakening the overall structural integrity of the RC system. Lower pH values might cause damage to the protective coating of steel, also known as the passive film, thus speeding up the process of corrosion. It is essential to estimate the carbonation factor to reduce the deterioration in concrete structures. A lot of work has gone into developing a carbonation model that is precise and efficient that takes both internal and external factors into account. This study presents an ML-based adaptive-neuro fuzzy inference system (ANFIS) approach to predict the carbonation depth of fly ash (FA)-based concrete structures. Cement content, FA, water-cement ratio, relative humidity, duration, and CO2 level have been used as input parameters to develop the ANFIS model. Six performance indices have been used for finding the accuracy of the developed model and two analytical models. The outcome of the ANFIS model has also been compared with the other models used in this study. The prediction results show that the ANFIS model outperforms analytical models with R-value, MAE, RMSE, and Nash-Sutcliffe efficiency index values of 0.9951, 0.7255 mm, 1.2346 mm, and 0.9957, respectively. Surface plots and sensitivity analysis have also been performed to identify the repercussion of individual features on the carbonation depth of FA-based concrete structures. The developed ANFIS-based model is simple, easy to use, and cost-effective with good accuracy as compared to existing models.

• Journal of Electrochemical Science and Technology
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• 제13권2호
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• pp.269-278
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• 2022

Utilization of high-voltage electrolyte additive(s) at a small fraction is a cost-effective strategy for a good solid electrolyte interphase (SEI) formation and performance improvement of a lithium-rich layered oxide-based high-energy lithium-ion cell by avoiding the occurrence of metal-dissolution that is one of the failure modes. To mitigate metal-dissolution, we explored fluorinated dual-additives of fluoroethylene carbonate (FEC) and di(2,2,2-trifluoroethyl)carbonate (DFDEC) for building-up of a good SEI in a 4.7 V full-cell that consists of high-capacity silicon-graphite composite (15 wt% Si/C/CF/C-graphite) anode and Li_1.13Mn_0.463Ni_0.203Co_0.203O₂ (LMNC) cathode. The full-cell including optimum fractions of dual-additives shows increased capacity to 228 mAhg^-1 at 0.2C and improved performance from the one in the base electrolyte. Surface analysis results find that the SEI stabilization of LMNC cathode induced by dual-additives leads to a suppression of soluble Mn²⁺-O formation at cathode surface, mitigating metal-dissolution event and crack formation as well as structural degradation. The SEI and structure of Si/C/CF/C-graphite anode is also stabilized by the effects of dual-additives, contributing to performance improvement. The data give insight into a basic understanding of cathode-electrolyte and anode-electrolyte interfacial processes and cathode-anode interaction that are critical factors affecting full-cell performance.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.137-147
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• 2023

LiDAR는 자율 주행뿐만 아니라 다양한 산업 현장에 적용되어 대상의 크기와 거리를 측정하는 데 사용되고 있다. 이에 더하여 이 센서는 반사된 빛의 양을 바탕으로 반사 강도 영상 또한 제공한다. 이는 측정 대상의 형상에 대한 정보를 제공하여 센서 데이터 처리에 긍정적인 효과를 일으킨다. LiDAR는 고해상도가 될수록 높은 성능을 보장하지만 이는 센서 비용의 증가를 야기하는데, 이 점은 반사 강도 영상에도 해당된다. 높은 해상도의 반사 강도 영상을 취득하기 위해서는 고가의 장비 사용이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 저해상도의 반사 강도 영상을 고해상도의 영상으로 개선하는 인공지능을 개발하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 최적의 초해상화 신경망 모델을 위한 파라미터 분석을 수행하였다. 또한, 초해상화 알고리즘을 2,500여 장의 반사 강도 영상에 적용하여 훈련과 검증을 하였다. 결과적으로 반사 강도 영상의 해상도를 향상시켰다. 바라건대 본 연구의 결과가 향후 자율 주행 분야에 적용되어 주행환경 인식과 장애물 탐지 성능 향상에 기여할 수 있기를 기대하는 바이다.