• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.88-94
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• 2018

국내외 현수교량 주케이블의 경우, 부식을 방지하기 위해 송기시스템을 통하여 주케이블 내부 상대습도를 보통 $40%{\pm}5%$ 이하로 유지하고 있다. 국내 주케이블 송기시스템이 설치된 현수교량의 위치는 모두 지리적으로 온난다습한 기후에 노출되는 빈도가 높은 해안지역이며, 특히나 우리나라의 해안지역은 각 계절의 온도차 및 일교차가 크기 때문에 강재 부식에 더욱 열악한 조건이다. 본 연구에서는 지역별 환경분석을 수행함으로써 보편적으로 사용하고 있는 송기시스템의 가동기준 40%가 아닌 좀 더 효율적인 지역별 송기시스템 가동 기준을 수립하는데 기초자료로 활용하고자 하였다. 최근 국내에 가장 큰 영향을 끼친 태풍 BOLAVEN(2012)과 CHABA(2016) 기간의 상대습도 분포, 분석 기간(2012~2016) 중 내습한 모든 태풍의 기간을 제외한 여름철과 겨울철의 상대습도 분포, 기온과 연계한 겨울철 상대습도 분포 분석을 통해 지역별로 송기시스템 가동기준을 차별화하는 것에 대한 근거를 마련할 수 있었다. 미래 기후변화로 인한 해수면 온도 상승 및 강수량 증가의 영향을 고려할 때 더욱더 객관적인 지역별 송기시스템 가동기준이 필요할 것으로 판단되며, 이는 추후 현수교 주케이블의 송기시스템 가동에 대한 경제적 효율성을 높일 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.1-10
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• 2015

최근 해양구조물의 건설이 활발해짐에 따라 해상 부유식 구조체를 경제적으로 지지할 수 있는 새로운 앵커형식을 개발하려는 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 기존의 대구경 단일형 석션파일 대신에 다수의 중구경 석션파일을 콘크리트 파일캡으로 결합한 그룹 석션파일에 대하여 연구하였다. 그룹 석션파일은 이동과 회전이 함께 발생하는 복잡한 지지거동을 보이기 때문에 일반적인 설계법을 적용하기 어렵다. 그러므로, 본 연구에서는 점성토 지반에 근입된 그룹 석션파일의 수평방향 지지력을 산정하는 수치 모델링 기법을 개발하였다. 본 기법은 파일을 보요소, 주변지반의 저항력을 비선형 스프링으로 모사한다. 본 기법의 적용성을 분석하기 위하여 동일한 조건에 대하여 3차원 유한요소해석을 수행하여 수평방향 하중-변위 곡선을 서로 비교하였다. 비교결과, 제안된 기법이 지지력을 과소평가하고 최대 지지력이 발생하는 변위는 크게 산정하는 것으로 나타났다. 그러므로, 유한요소해석 결과를 실제거동을 모사할 수 있는 정밀해로 가정한 후 개발된 설계 모델링 기법의 결과를 보정할 수 있는 지반저항력 보정계수를 제안하였다.

• 폴리머
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• 제26권5호
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• pp.644-652
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• 2002

전자파 차폐용 개스킷으로 적용할 수 있는 금속계 입자와 상온경화형 실리콘 수지의 페이스트계에 대한 정량적인 해석을 수행하였다. 금속입자 충전 복합재료의 전기 전도성 및 유변학적 거동은 입자의 형상, 크기, 분산상태에 많은 영향을 받는다. 고충전계에서 입자들은 매우 복잡한 응집상태를 형성하며 전단속도와 같은 외부요인에 의해 응집구조가 변하고 이에 따라 전기 전도도가 달라지게 된다. 본 연구에서는 금속입자의 평균직경 및 분산성에 따른 영향을 점도측정 및 전기 전도도 측정 방법을 통해 해석하였으며 이를 통해 금속입자의 선정기준을 제시하였다. 금속입자의 종류에 따라 점도분포, 전단응력의 영향, 전기 전도성의 변화 등이 차이를 보였다. 상대적으로 직경이 큰 입자에서 전단응력에 의한 영향이 두드러지게 나타났으며 동일 함량에서 분산성의 제어를 통해 점도 및 전기 전도도의 개선이 가능함을 보였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제30권1호
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• pp.11-17
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• 2013

'Multi-scale mass-deployable cooperative robots' is a next generation robotics paradigm where a large number of robots that vary in size cooperate in a hierarchical fashion to collect information in various environments. While this paradigm can exhibit the effective solution for exploration of the wide area consisting of various types of terrain, its technical maturity is still in its infant state and many technical hurdles should be resolved to realize this paradigm. In this paper, we propose to develop new design and manufacturing methodologies for the multi-scale mass-deployable cooperative robots. In doing so, we present various fundamental technologies in four different research fields. (1) Adaptable design methods consist of compliant mechanisms and hierarchical structures which provide robots with a unified way to overcome various and irregular terrains. (2) Soft composite materials realize the compliancy in these structures. (3) Multi-scale integrative manufacturing techniques are convergence of traditional methods for producing various sized robots assembled by such materials. Finally, (4) the control and communication techniques for the massive swarm robot systems enable multiple functionally simple robots to accomplish the complex job by effective job distribution.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.426-433
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• 2019

지진의 2차사고 중 화재 및 가스 폭발에 의한 사고는 아파트형 주거 형태와 대형 복합화 된 건물이 많은 도시 일수록 인명피해의 우려가 커지게 되고, 이를 방지하기 위하여 화재 방호 계통 스프링클러 시스템의 경우 내진 설계가 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만 현재 일반적으로 사용하고 있는 화재 방호 계통 스프링클러 시스템 배관은 대부분 스테인리스 계열의 금속 파이프를 사용하고 있고 일부 특수 위치에서 합성수지 계열의 파이프를 사용하고 있어 진동 및 지진 등에 취약한 소재가 적용되고 있다. 이에 본 연구에서는 폴리에틸렌(Polyethylene, 이하 : PE)과 알루미늄(Aluminum, 이하 : Al)의 다층구조 복합관이 보유한 변위 흡수 유연성이 진동 환경과 지진 발생에 대한 내진 성능을 상승 시키는 특성으로 판단하였고, PE-Al-PE 복합관을 기존 스테인리스 관, PE관과 비교하여 내진 성능을 실험 하였다. 내진 특성은 스프링클러 파이프가 전달하는 진동의 양과 범위를 측정하면 진동에 대한 흡수 정도를 알 수 있고 이는 지진에 대하여 대상체가 자체적으로 진동을 감쇠하는 내진 특성 판단의 방법으로 횡 형 진동 측정법으로 발생한 진동의 최초 응답 변위에 대한 대수 감쇠율을 비교하여 파이프의 내진 특성을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권9호
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• pp.412-419
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• 2019

예술에서 네거티브 공간은 관심 있는 피사체 주위 공간과 여러 피사체 사이의 공간으로 정의된다. 네거티브 공간은 때로는 이미지의 "실질적" 주제로서 예술적 효과에 사용되기 때문에 예술적 구성요소 중 하나이다. 회화에서는 표현하고자 하는 사물의 배경을 음각으로 터치하는 화법으로 필요한 부분은 남기고 불필요한 부분을 터치하여 독특한 질감과 실루엣의 느낌을 주는 회화기법을 말한다. 예술에서 그것의 개념처럼 설계에서 네거티브 공간은 기술적으로 실행하기 어려운 설계범위를 직관적으로 파악하는데 유용할 수 있다. 두 영역 간의 유사성은 설계영역탐색에 네거티브 개념의 도입을 이끌었다. 통계분석과 시각화분석을 도구로 하는 설계영역탐색은 더 효율적인 의사결정을 지원하고 초기단계 시스템 설계의 방향에 대한 의미 있는 통찰력을 제공할 수 있다. 복잡하고 많은 양의 데이터를 요약한 시각화된 정보는 인간의 인지시스템과 동적인 상호작용을 보장하기 때문이다. 기술적으로 실행할 수 없거나 위험성이 높은 설계공간을 피할 수 있을 뿐만 아니라 실행 가능한 설계공간을 정의하는 데 유용하다. 논문에서 적용 예를 통해 네거티브 설계 개념 기반 설계영역탐색법의 활용 가능성을 살펴본다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.113-126
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• 2021

미래 에너지 소비 패턴은 신재생 에너지 등의 분산 전원의 증가와 프로슈머의 탄생 등으로 현재와는 크게 다른 양상을 보일 것이다. 이에 따라서 전력망 전체의 안정성 및 소비 효율을 고려한 적절한 생산 및 공급 계획 수립의 방향성 역시 지금과는 상이할 것으로 예측할 수 있다. 본 논문은 앞으로 발생할 수 있는 여러 환경에 직면하였을 때 새로운 운영 전략을 시험할 수 있는 시뮬레이션 모델을 제안한다. 제안된 모델을 통해서 에너지 저장 장치, 에너지 분산자원과 같은 새로운 개념이 다량 추가될 미래 스마트 그리드(Smart Grid) 환경에서 소비되고 공급되는 전력을 모의하고 분석하는 기능을 수행할 수 있다. 특히, 그리드에 존재하는 각 요인(Agent)별 의사결정을 모델링할 수 있는 ABM(Agent-Based Model) 방법론 중 DEVS 형식론을 이용하여 복잡한 시스템을 구조적으로 모델링하고, 여러 요인들을 그리드에 쉽게 추가할 수 있도록 하였다. 본 시뮬레이션 모델은 현 상황에서 주어진 데이터셋을 이용하여 검증하였고, 추가로 스마트 그리드의 주요 요소 중 하나인 에너지 저장 장치(ESS)를 본 모델에 간단하게 추가함으로써 시나리오 분석을 시행하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.101-125
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• 2022

최근 컴퓨팅 기술의 발전과 클라우드 환경의 개선에 따라 딥 러닝 기술이 발전하게 되었으며, 다양한 분야에 딥 러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다. 대표적인 예로 정상적인 데이터에서 벗어나는 값이나 패턴을 식별하는 기법인 이상 탐지가 있으며, 이상 탐지의 대표적 유형인 점 이상, 집단적 이상, 맥락적 이중 특히 전반적인 상황을 파악해야 하는 맥락적 이상을 탐지하는 것은 매우 어려운 것으로 알려져 있다. 일반적으로 이미지 데이터의 이상 상황 탐지는 대용량 데이터로 학습된 사전학습 모델을 사용하여 이루어진다. 하지만 이러한 사전학습 모델은 이미지의 객체 클래스 분류에 초점을 두어 생성되었기 때문에, 다양한 객체들이 만들어내는 복잡한 상황을 탐지해야 하는 이상 상황 탐지에 그대로 적용되기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 객체 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 기반으로 이미지 캡셔닝 학습을 추가적으로 수행하여, 객체 파악뿐만 아니라 객체들이 만들어내는 상황까지 이해해야 하는 이상 상황 탐지에 적절한 2 단계 사전학습 모델 구축 방법론을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 ImageNet 데이터로 클래스 분류를 학습한 사전학습 모델을 이미지 캡셔닝 모델에 전이하고, 이미지가 나타내는 상황을 설명한 캡션을 입력 데이터로 사용하여 학습을 진행한다. 이후 이미지와 캡션을 통해 상황 특질을 학습한 가중치를 추출하고 이에 대한 미세 조정을 수행하여 이상 상황 탐지 모델을 생성한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 직접 구축한 데이터 셋인 상황 이미지 400장에 대해 이상 탐지 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 단순 사전학습 모델에 비해 이상 상황 탐지 정확도와 F1-score 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.1-16
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• 2022

Despite recent breakthroughs in deep learning and computer vision fields, the pixel-wise identification of tiny objects in high-resolution images with complex disturbances remains challenging. This study proposes a modified U-net for tiny crack segmentation in real-world steel-box-girder bridges. The modified U-net adopts the common U-net framework and a novel Self-Attention-Self-Adaption (SASA) neuron as the fundamental computing element. The Self-Attention module applies softmax and gate operations to obtain the attention vector. It enables the neuron to focus on the most significant receptive fields when processing large-scale feature maps. The Self-Adaption module consists of a multiplayer perceptron subnet and achieves deeper feature extraction inside a single neuron. For data augmentation, a grid-based crack random elastic deformation (CRED) algorithm is designed to enrich the diversities and irregular shapes of distributed cracks. Grid-based uniform control nodes are first set on both input images and binary labels, random offsets are then employed on these control nodes, and bilinear interpolation is performed for the rest pixels. The proposed SASA neuron and CRED algorithm are simultaneously deployed to train the modified U-net. 200 raw images with a high resolution of 4928 × 3264 are collected, 160 for training and the rest 40 for the test. 512 × 512 patches are generated from the original images by a sliding window with an overlap of 256 as inputs. Results show that the average IoU between the recognized and ground-truth cracks reaches 0.409, which is 29.8% higher than the regular U-net. A five-fold cross-validation study is performed to verify that the proposed method is robust to different training and test images. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of the proposed SASA neuron and CRED algorithm. Promotions of the average IoU individually utilizing the SASA and CRED module add up to the final promotion of the full model, indicating that the SASA and CRED modules contribute to the different stages of model and data in the training process.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.207-207
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• 2022

Eating and cooking quality (ECQ) is one of the most complex quantitative traits in rice. The understanding of genetic regulation of transcript expression levels attributing to phenotypic variation in ECQ traits is limited. We integrated whole-genome resequencing, transcriptome, and phenotypic variation data from 84 Japonica accessions to build a transcriptome-wide association study (TWAS) based regulatory network. All ECQ traits showed a large phenotypic variation and significant phenotypic correlations among the traits. TWAS analysis identified a total of 285 transcripts significantly associated with six ECQ traits. Genome-wide mapping of ECQ-associated transcripts revealed 66,905 quantitative expression traits (eQTLs), including 21,747 local eQTLs, and 45,158 trans-eQTLs, regulating the expression of 43 genes. The starch synthesis-related genes (SSRGs), starch synthase IV-1 (SSIV-1), starch branching enzyme 1 (SBE1), granule-bound starch synthase 2 (GBSS2), and ADP-glucose pyrophosphorylase small subunit 2a (OsAGPS2a) were found to have eQTLs regulating the expression of ECQ associated transcripts. Further, in co-expression analysis, 130 genes produced at least one network with 22 master regulators. In addition, we developed CRISPR/Cas9-edited glbl mutant lines that confirmed the role of alpha-globulin (glbl) in starch synthesis to validate the co-expression analysis. This study provided novel insights into the genetic regulation of ECQ traits, and transcripts associated with these traits were discovered that could be used in further rice breeding.