• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.364-372
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• 2022

본 논문에서는 FMCW(frequency modulated continuous wave) 레이다 센서를 활용한 사람과 사물을 분류하는 시스템 설계 및 구현 결과를 제시한다. 해당 시스템은 다중 객체 탐지를 위한 레이다 센서 신호처리 과정과 객체를 사람 및 사물로 분류하는 딥러닝 과정을 수행한다. 딥러닝의 경우 높은 연산량과 많은 양의 메모리를 요구하기 때문에 경량화가 필수적이다. 따라서 CNN (convolution neural network) 연산을 이진화하여 동작하는 BNN (binary neural network) 구조를 적용하였으며, 실시간 동작을 위해 하드웨어 가속기를 설계하고 FPGA 보드 상에서 구현 및 검증하였다. 성능 평가 및 검증 결과 90.5%의 다중 객체 구분 정확도, CNN 대비 96.87% 감소된 메모리 구현이 가능하며, 총 수행 시간은 5ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.221-228
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• 2022

인공지능 기술의 적용으로 로봇이 실생활에서 효율성 높은 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 단순 반복적 작업을 하는 산업용 매니퓰레이터와 달리 서비스 로봇 분야에서 장소의 제약 없이 단독으로 또는 협업하여 사용하기 위한 6자유도 로봇 팔의 설계방법과 지능적인 물체 검출 및 이동 방법을 제시하고 성능을 검증하였다. 로봇 팔에 포함된 임베디드 보드의 ROS 환경에서 깊이 카메라와 딥러닝을 이용하여 로봇팔은 물체를 검출하고, 역기구학 해석을 통해 물체 영역으로 이동한다. 또한 물체와 접촉 시 힘센서 값의 분석을 통해 물체를 정확히 잡고 이동하는 동작이 가능하게 하였다. 제작한 로봇 팔에 대한 성능검증을 위하여 딥러닝과 영상처리를 통한 물체의 정확한 위치 산출, 모터 제어 및 물체 분리에 대한 실험을 하였으며, 실제 동작 여부를 확인하기 위하여 카페에서 흔히 사용하는 다양한 컵들을 분리하는 실험을 수행하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.527-536
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• 2022

본 연구는 우주방사선 차폐물질 설계를 위한 선행연구 차원에서 우주방사선에 대한 물질별 방사선 차폐특성을 분석하였다. 특히 EMP 및 방사선 차폐에 효과가 있다고 알려진 경량 연자성 복합소재에 대한 우주방사선 차폐물질 활용 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위해 Monte Carlo N-Particle(MCNP) 모델링 기법과 열중성자 차폐실험을 수행하였으며, MCNP의 우주방사선 모델인 Skymap.dat를 활용하였다. 연구결과 폴리에틸렌, 붕소폴리에틸렌, 탄소나노튜브 등 탄소와 수소를 함유한 물질의 경우 증발 중성자 에너지 영역 대 이하의 중성자 감소에 효과적인 것으로 나타났으며 SS316, 경량 연자성 물질 등 철을 함유한 물질은 캐스케이드 중성자 차폐성능이 뛰어난 것을 확인할 수 있었다. 특히 경량 연자성 물질의 경우 붕소를 함유하고 있어 저속중성자 영역의 중성자 감소에도 효과적인 것으로 나타났으며, 향후 탄소 및 수소 등 탄성산란 물질을 보강한다면 우주방사선 중성자 전 영역에서 유의미한 차폐효과를 보여줄 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.89-97
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• 2023

본 논문에서는 로그 분석을 어렵게 하는 요인을 제안하고 이후 분석에 도움을 주는 로그 내 다양한 객체 인식 기법을 설계한다. 오늘날의 IT 시스템에서 로그는 다수의 고급 AI 분석 기술의 핵심적인 원천 데이터이다. 로그에는 유용한 정보가 많이 포함되어 있지만 로그는 본질적으로 반구조화되어 있기 때문에 로그 내 유용 정보에 기술을 직접적으로 적용시키기 어렵다. 로그 분석을 방해하는 요소는 file path, identifier, json 등 다양한 객체이다. 이러한 객체에 대한 BERT기반의 패턴 인식 알고리즘을 설계하고 객체 인식을 수행한다. 본 실험에서 정의한 패턴 인식 알고리즘은 객체의 정의, GROK 패턴, 그리고 정규 표현식에 기반한다. 기존에 알려진 패턴과 정규 표현식을 기반으로 한 간단한 패턴 매칭이 효과적이지 않다는 것을 확인할 수 있었다. 그 결과 기존 패턴과 정규 표현식만을 사용하는 것보다 훨씬 나은 정확도를 보여준다. 또한, BERT 모델의 경우 인식 객체 이외의 객체를 분류하는 정확도가 99%에 달하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제12권4호
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• pp.61-69
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• 2022

Earthmoving operations account for approximately 25% of construction cost, generally executed prior to the construction of buildings and structures with heavy equipment. For the successful completion of earthwork projects, it is crucial to constantly monitor earthwork equipment (e.g., trucks), estimate productivity, and optimize the construction process and equipment on a construction site. Traditional methods however require time-consuming and painstaking tasks for the manual observations of the ongoing field operations. This study proposed the use of a GPS sensor embedded in a smartphone for the tracking and visualization of equipment locations, which are in turn used for the estimation and simulation of cycle times and production rates of ongoing earthwork. This approach is implemented into a digital platform enabling real-time data collection and simulation, particularly in a 2D (e.g., maps) or 3D (e.g., point clouds) virtual environment where the spatial and temporal flows of trucks are visualized. In the case study, the digital platform is applied for an earthmoving operation at the site development work of commercial factories. The results demonstrate that the production rates of various equipment usage scenarios (e.g., the different numbers of trucks) can be estimated through simulation, and then, the optimal number of tucks for the equipment fleet can be determined, thus supporting the practical potential of real-time sensing and simulation for onsite equipment management.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권7호
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• pp.2257-2285
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• 2022

Cyber-physical systems (CPS) have been growing exponentially due to improved cloud-datacenter infrastructure-as-a-service (CDIaaS). Incremental expandability (scalability), Quality of Service (QoS) performance, and reliability are currently the automation focus on healthy Tier 4 CDIaaS. However, stable QoS is yet to be fully addressed in Cyber-physical data centers (CP-DCS). Also, balanced agility and flexibility for the application workloads need urgent attention. There is a need for a resilient and fault-tolerance scheme in terms of CPS routing service including Pod cluster reliability analytics that meets QoS requirements. Motivated by these concerns, our contributions are fourfold. First, a Distributed Non-Recursive Cloud Model (DNRCM) is proposed to support cyber-physical workloads for remote lab activities. Second, an efficient QoS stability model with Routh-Hurwitz criteria is established. Third, an evaluation of the CDIaaS DCN topology is validated for handling large-scale, traffic workloads. Network Function Virtualization (NFV) with Floodlight SDN controllers was adopted for the implementation of DNRCM with embedded rule-base in Open vSwitch engines. Fourth, QoS evaluation is carried out experimentally. Considering the non-recursive queuing delays with SDN isolation (logical), a lower queuing delay (19.65%) is observed. Without logical isolation, the average queuing delay is 80.34%. Without logical resource isolation, the fault tolerance yields 33.55%, while with logical isolation, it yields 66.44%. In terms of throughput, DNRCM, recursive BCube, and DCell offered 38.30%, 36.37%, and 25.53% respectively. Similarly, the DNRCM had an improved incremental scalability profile of 40.00%, while BCube and Recursive DCell had 33.33%, and 26.67% respectively. In terms of service availability, the DNRCM offered 52.10% compared with recursive BCube and DCell which yielded 34.72% and 13.18% respectively. The average delays obtained for DNRCM, recursive BCube, and DCell are 32.81%, 33.44%, and 33.75% respectively. Finally, workload utilization for DNRCM, recursive BCube, and DCell yielded 50.28%, 27.93%, and 21.79% respectively.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권1호
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• pp.153-163
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• 2023

This study is situated in the context of intelligent transport systems, where in-vehicle devices assist drivers to avoid accidents and therefore improve road safety. The vehicles present in a given area form an ad' hoc network of vehicles called vehicular ad' hoc network. In this type of network, the nodes are mobile vehicles and the messages exchanged are messages to warn about obstacles that may hinder the correct driving. Node mobilities make it impossible for inter-node communication to be end-to-end. Recognizing this characteristic has led to delay-tolerant vehicular networks. Embedded devices have small buffers (memory) to hold messages that a node needs to transmit when no other node is within its visibility range for transmission. The performance of a vehicular delay-tolerant network is closely tied to the successful management of the nodes' transit buffer. In this paper, we propose a message transit buffer management model for nodes in vehicular delay tolerant networks. This model consists in setting up, on the one hand, a policy of dropping messages from the buffer when the buffer is full and must receive a new message. This drop policy is based on the concept of intermediate node to destination, queues and priority class of service. It is also based on the properties of the message (size, weight, number of hops, number of replications, remaining time-to-live, etc.). On the other hand, the model defines the policy for selecting the message to be transmitted. The proposed model was evaluated with the ONE opportunistic network simulator based on a 4000m x 4000m area of downtown Bouaké in Côte d'Ivoire. The map data were imported using the Open Street Map tool. The results obtained show that our model improves the delivery ratio of security alert messages, reduces their delivery delay and network overload compared to the existing model. This improvement in communication within a network of vehicles can contribute to the improvement of road safety.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.346-349
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• 2011

In this paper, we design a perceptually invisible dot pattern layout and its recognition scheme, and we apply the recognition scheme into a smart self learning aid for interactive learning aid. To increase maximum information capacity and also increase robustness to the noises, we design a ECC (error correcting code) based dot pattern with directional vector indicator. To make a smart self-learning aid, we embed the micro dot pattern (20 information bit + 15 ECC bits + 9 layout information bit) using K ink (CMYK) and extract the dot pattern using IR (infrared) LED and IR filter based camera, which is embedded in the smart pen. The reason we use K ink is that K ink is a carbon based ink in nature, and carbon is easily recognized with IR even without light. After acquiring IR camera images for the dot patterns, we perform layout adjustment using the 9 layout information bit, and extract 20 information bits from 35 data bits which is composed of 20 information bits and 15 ECC bits. To embed and extract information bits, we use topology based dot pattern recognition scheme which is robust to geometric distortion which is very usual in camera based recognition scheme. Topology based pattern recognition traces next information bit symbols using topological distance measurement from the pivot information bit. We implemented and experimented with sample patterns, and it shows that we can achieve almost 99% recognition for our embedding patterns.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.37-43
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• 2006

이 연구는 선박을 정착하기 위하여, 해성점토에 관입된 앵커 및 닻줄의 변형, 인장력 및 지반거동을 해석할 수 있는 방법에 대한 연구로써, 앵커와 닻줄을 multi-segment로 나누어, 일차원 유한 요소 해석을 하였다. 각 element와 지반거동에 대한 힘과 모멘트의 평형조건을 만족시키면서, 앵커와 닻줄의 변형과 인장력을 해석하는 방법으로, 앵커 및 선박 상판에서 구할 수 있는 특정경계조건을 구한 후, 지속적인 반복작업을 이용하여 각 element의 변형과 인장력을 구하는 방법을 채택하였다. 이러한 연구결과는 앵커 및 닻줄이 사용된 해양구조물의 설계 및 시공에 반영될 수 있으며, 이 연구의 예측결과는 실제 현장 건ta와 비교 분석되었으며, 비교를 위한 항목으로는 anchor의 지지력, 닻줄길이, 선박에 연결된 닻줄의 각도 및 인장력 등이 사용되었다. 각 항목의 비교결과, 실제 현장 data와 상당히 일치하여, 이 방법으로 지반 및 선체의 거동을 예측할 수 있다는 것이 증명되었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권9호
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• pp.5-17
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• 2009

재하 하중에 의해 압밀 되는 지반에 관입 된 말뚝의 지지력을 예측하고자 MATLAB을 이용한 GUI환경에서 Pile NSF(Pile Negative Skin Friction)프로그램이 개발되었다. 본 연구에서 제안된 방법은 일차원 유한변위 압밀이론이 적용될 수 있도록 비선형 하중 전이법에 의한 일차원 토질-말뚝 모델 프로그램인 OpenSees 를 확장하였다. 개발된 프로그램은 압밀과정 중에 발생하는 토질-말뚝의 경계면 변화는 물론 유한 점토층의 저감이 고려되는 Mikasa의 유한변위이론을 융합하는 특성을 가지고 있다. 더 나아가 말뚝 타설 후에 재하성토에 의해 발생하는 지반의 압밀상태도 해석시에 고려할 수 있는 특징을 지니고 있다. 본 연구에서 제안된 방법에 의한 프로그램 해석은 부마찰력이 발생하는 말뚝에 대하여 말뚝 장기시험 사례 결과와 비교하여 타당성이 검증되었고, 압밀침하를 반영한 말뚝의 부마찰력 예측치는 측정된 결과와 잘 일치하고 있음을 보여주고 있다.