• 한국경영과학회지
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• 제41권3호
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• pp.75-96
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• 2016

This paper investigates the usefulness of drones in an urban delivery system. We define the vehicle and drone routing problem with time window (VDRPTW) and present a model that can describe a dual mode delivery system consisting of drones and vehicles in the metropolitan area. Drones are relatively free from traffic congestion but have limited flight range and capacity. Vehicles are not free from traffic congestion, and the complexity of urban road network reduces the efficiency of vehicles. Using drones and vehicles together can reduce inefficiency of the urban delivery system because of their complementary cooperation. In this paper, we assume that drones operate in a point-to-point manner between the depot and customers, and that customers in the need of fast delivery are willing to pay additional charges. For the experiment datasets, we use instances of Solomon (1987), which are well known in the Vehicle Routing Problem society. Moreover, to mirror the urban logistics demand trend, customers who want fast delivery are added to the Solomon's instances. We propose a hybrid evolutionary algorithm for solving VDRPTW. The experiment results provide different useful insights according to the geographical distributions of customers. In the instances where customers are randomly located and in instances where some customers are randomly located while others form some clusters, the dual mode delivery system displays lower total cost and higher customer satisfaction. In instances with clustered customers, the dual mode delivery system exhibits narrow competition for the total cost with the delivery system that uses only vehicles. In this case, using drones and vehicles together can reduce the level of dissatisfaction of customers who take their cargo over the time-window. From the view point of strategic flexibility, the dual mode delivery system appears to be more interesting. In meeting the objective of maximizing customer satisfaction, the use of drones and vehicles incurs less cost and requires fewer resources.

• Computers and Concrete
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• 제32권2호
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• pp.217-232
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• 2023

Numerous studies have been performed on the behavior of pile foundations in cold regions. This study first attempted to employ artificial neural networks (ANN) to predict pile-bearing capacity focusing on pile data recorded primarily on cold regions. As the ANN technique has disadvantages such as finding global minima or slower convergence rates, this study in the second phase deals with the development of an ANN-based predictive model improved with an Elephant herding optimizer (EHO), Dragonfly Algorithm (DA), Genetic Algorithm (GA), and Evolution Strategy (ES) methods for predicting the piles' bearing capacity. The network inputs included the pile geometrical features, pile area (m²), pile length (m), internal friction angle along the pile body and pile tip (Ø°), and effective vertical stress. The MLP model pile's output was the ultimate bearing capacity. A sensitivity analysis was performed to determine the optimum parameters to select the best predictive model. A trial-and-error technique was also used to find the optimum network architecture and the number of hidden nodes. According to the results, there is a good consistency between the pile-bearing DA-MLP-predicted capacities and the measured bearing capacities. Based on the R2 and determination coefficient as 0.90364 and 0.8643 for testing and training datasets, respectively, it is suggested that the DA-MLP model can be effectively implemented with higher reliability, efficiency, and practicability to predict the bearing capacity of piles.

• Composites Research
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• 제31권3호
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• pp.111-116
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• 2018

본 논문에서는 그래핀 표면에 무전해 도금을 통해 FeCoNi 자성 나노입자를 환원 성장시킨 후 이를 다양한 계면 활성제로 분산시켜 고분자 복합필름을 제조하였다. Pyridine 계면 활성제로 분산 시킨 후 제조한 복합필름은 가장 높은 분산성과 낮은 표면저항 값(351 Ohm/sq) 및 10 GHz 주파수에서 90% 이상의 전자파 차폐 능력을 보였다. 특히, 건조과정에서 pyridine의 증발은 내부 전도체 네트워크 형성과 분산성이 높은 필름 형성을 형성 할 수 있는 것으로 확인되었다.

• ETRI Journal
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• 제36권2호
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• pp.317-320
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• 2014

A balanced RF duplexer with low interference in an extremely narrow bandgap is proposed. The Long-Term Evolution band-7 duplexer should be designed to prevent the co-existence problem with the WiFi band, whose fractional bandgap corresponds to only 0.7%. By implementing a hybrid bulk acoustic wave (BAW) structure, the temperature coefficient of frequency (TCF) value of the duplexer is successfully reduced and the suppressed interference for the narrow bandgap is performed. To achieve an RF duplexer with balanced Rx output topology, we also propose a novel balanced BAW Rx topology and RF circuit block. The novel balanced Rx filter is designed with both lattice- and ladder-type configurations to ensure excellent attenuation. The RF circuit block, which is located between the antenna and the Rx filter, is developed to simultaneously function as a balance-tounbalance transformer and a phase shift network. The size of the fabricated duplexer is as small as $2.0mm{\times}1.6mm$. The maximum insertion loss of the duplexer is as low as 2.4 dB in the Tx band, and the minimum attenuation in the WiFi band is as high as 36.8 dB. The TCF value is considerably lowered to $-16.9ppm/^{\circ}C$.

• 디자인학연구
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• 제18권2호
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• pp.5-14
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• 2005

그래픽디자인은 인류와 함께 하여 왔으며 인간은 동영상으로 사물을 파악한다. 그리고 꿈에서조차 영상으로 꿈을 꾼다. 도구의 발전은 인간의 신체 연장선상에서 발전하였다. 눈의 연장선에서 본다면 카메라, 비디오, 캠코더 등은 인간의 눈을 대신하는 도구들이고 결과물은 영상이다. 종이 위에 그려진 그림이나 이미지에 시간이 더해져 움직임이 부여 된다면 '움직이는 그림' 즉 모션 그래픽이 된다. 하지만 이 모션 그래픽은 애니메이션, 영상, 또는 영화라고 불리어 왔다. 이제 모션 그래픽은 영상 또는 영화, 애니메이션과 구별되어야 하는 시점이다. 영화와 애니메이션은 고유 영역을 확보하고 있으며 영상은 이들을 통합한 의미이지만 이 용어들이 '일러스트레이션이 동영상으로 움직인다면?'의 해답을 제공하기에는 부족해 보인다. 다양한 영역과 표현을 가진 일러스트레이션 또는 그래픽에 시간이 더해져 나타나는 결과물을 '모션 그래픽'이라 부르는 것이 타당할 것이다. 모션 그래픽은 다각적인 관점, 다양한 방법의 접근 그리고 해석 가능한 모든 방법과 표현이 종합적으로 시도되면서 매체간의 융합과 합성(meta-synthesis), 각기 다른 종과 종의 융합과 합성(media hybrid) 그리고 감각적 합성을 통해 변화하고 있다. 모션그래픽은 다양한 장르에서 활용도가 늘어나면서 하나의 분야로 자리 잡아 그래픽디자인 영역에서 독자적 장르로 성장하고 있으며 시각으로 인지되는 인식정보, 청각으로 인지되는 감성정보 그리고 몸 전체로 접촉되는 촉각정보가 통합(convergence)되는 새로운 국면으로 전개되고 있다. 모션 그래픽은 이러한 시대적 변화와 요구에 대처하는 신 메타포가 움직임의 결과로 출현한 새로운 커뮤니케이션 방식으로 이해되어야 할 것이다.

• 폴리머
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• 제34권5호
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• pp.424-429
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• 2010

졸-젤법을 이용한 실리카를 지방족 폴리에스테르 주사슬에 가교구조로 도입한 하이브리드 복합재료를 합성하여 열전소자의 버퍼코트층으로의 적용가능성을 검토하였다. 고분자 기지로 사용된 폴리에스테르는 $240^{\circ}C$의 고온에서 열처리 시간에 따라 $30{\sim}90^{\circ}C$ 정도 열분해개시 온도가 증가하였고, 폴리에스테르-실리카 복합재료는 실리카의 첨가 비율에 따라 $30{\sim}50^{\circ}C$ 정도 열분해 개시온도가 증가하였다. 폴리에스테르-실리카 복합재료는 실리카가 Knoevenagel 축합반응을 방해하는 요소로 작용하여 폴리에스테르에 비해 열처리후에도 변색이 일어나지 않았고, 광학특성 변화가 작았다. 이들 복합재료의 열전도도는 실리카의 첨가량에 따라 선형적으로 증대되었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.19-28
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• 2012

최근 협업을 위한 그리드와 클라우드 컴퓨팅은 사회적 이슈가 되고 있다. 이러한 협업 네트워크 시스템의 기본은 P2P 시스템이다. P2P 시스템은 기존 클라이언트/서버 기술과는 달리 서로의 정보를 교환하기 위해 형태적인 분류에 따라 그 목적과 기능이 나뉜다. 이러한 목적과 기능에 따라 사용자는 정보와 자료의 검색, 원격 프로그램 제어 기능 등을 위한 통합 서비스를 제공한다. 대부분의 P2P 시스템은 클라이언트/서버 형태를 취하고 있지만 확장성과 관리적인 측면에서의 단점을 극복하기 위해 혼합 형태를 적용하는 시스템이 늘고 있다. 그리고 최근 분산 컴퓨팅은 사용자에 대한 서비스적인 측면의 기능을 제공하기 위해서 다양한 요구를 적합하게 수용할 수 있는 다양한 형태의 이동 에이전트 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이동 에이전트에서 필요로 하는 원격자원에 대한 접근을 위한 실행 및 접근 제어와 에이전트의 관리 기능과 신뢰성을 향상시키기 위해 적합한 이동 에이전트 시스템을 제안하고 설계하였으며 개발하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제25권5호
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• pp.605-617
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• 2020

The existence of damages in structures causes changes in the physical properties by reducing the modal parameters. In this paper, we develop a two-stages approach based on normalized Modal Strain Energy Damage Indicator (nMSEDI) for quick applications to predict the location of damage. A two-dimensional IsoGeometric Analysis (2D-IGA), Machine Learning Algorithm (MLA) and optimization techniques are combined to create a new tool. In the first stage, we introduce a modified damage identification technique based on frequencies using nMSEDI to locate the potential of damaged elements. In the second stage, after eliminating the healthy elements, the damage index values from nMSEDI are considered as input in the damage quantification algorithm. The hybrid of Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO) with Artificial Neural Network (ANN) and Particle Swarm Optimization (PSO) are used along with nMSEDI. The objective of TLBO is to estimate the parameters of PSO-ANN to find a good training based on actual damage and estimated damage. The IGA model is updated using experimental results based on stiffness and mass matrix using the difference between calculated and measured frequencies as objective function. The feasibility and efficiency of nMSEDI-PSO-ANN after finding the best parameters by TLBO are demonstrated through the comparison with nMSEDI-IGA for different scenarios. The result of the analyses indicates that the proposed approach can be used to determine correctly the severity of damage in beam structures.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권4호
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• pp.45-52
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• 2022

최근 차세대 운송시스템으로 주목받고 있는 UAM 분야에서 무인항공기 활용을 위한 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 이러한 기술이 적용된 무인항공기는 주로 도심에서 운용되기 때문에 추락사고를 예방하는 것이 중요하다. 그러나 충돌이 발생되는 무인항공기는 비선형성이 강하기 때문에 비정상 비행상태를 예측하는 것은 쉽지 않은 일이다. 본 논문에서는 CNN-LSTM 혼합모델을 이용하여 무인항공기의 비행상태를 예측하는 방법을 제안한다. 제안 모델은 비행 데이터간의 시간적, 공간적 특징을 추출하는 CNN 모델과 추출된 특징의 장단기 시간 의존성을 추출하는 LSTM 모델을 결합하여 미래의 특정 시점에서 비행 상태변수를 예측한다. 모의 실험은 제안하는 방법이 기존 인공신경망 모델에 기반한 예측 방법보다 우수한 성능을 보인다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.792-799
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• 2022

Building Information Modeling (BIM) technology is a key component of modern construction engineering and project management workflows. As-is BIM models that represent the spatial reality of a project site can offer crucial information to stakeholders for construction progress monitoring, error checking, and building maintenance purposes. Geometric methods for automatically converting raw scan data into BIM models (Scan-to-BIM) often fail to make use of higher-level semantic information in the data. Whereas, semantic segmentation methods only output labels at the point level without creating object level models that is necessary for BIM. To address these issues, this research proposes a hybrid semantic-geometric approach for clutter-resistant floorplan generation from laser-scanned building point clouds. The input point clouds are first pre-processed by normalizing the coordinate system and removing outliers. Then, a semantic segmentation network based on PointNet++ is used to label each point as ceiling, floor, wall, door, stair, and clutter. The clutter points are removed whereas the wall, door, and stair points are used for 2D floorplan generation. A region-growing segmentation algorithm paired with geometric reasoning rules is applied to group the points together into individual building elements. Finally, a 2-fold Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm is applied to parameterize the building elements into 2D lines which are used to create the output floorplan. The proposed method is evaluated using the metrics of precision, recall, Intersection-over-Union (IOU), Betti error, and warping error.