• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권10호
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• pp.3379-3397
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• 2021

In this study, a multi-physics modeling method was developed to analyze a nuclear fuel rod's thermo-mechanical behavior especially for high temperature anisotropic creep deformation during ballooning and burst occurring in Loss of Coolant Accident (LOCA). Based on transient heat transfer and nonlinear mechanical analysis, the present work newly incorporated the nuclear fuel rod's special characteristics which include gap heat transfer, temperature and burnup dependent material properties, and especially for high temperature creep with material anisotropy. The proposed method was tested through various benchmark analyses and showed good agreements with analytical solutions. From the validation study with a cladding burst experiment which postulates the LOCA scenario, it was shown that the present development could predict the ballooning and burst behaviors accurately and showed the capability to predict anisotropic creep behavior during the LOCA. Moreover, in order to verify the anisotropic creep methodology proposed in this study, the comparison between modeling and experiment was made with isotropic material assumption. It was found that the present methodology with anisotropic creep could predict ballooning and burst more accurately and showed more realistic behavior of the cladding.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1494-1507
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• 2018

Intelligent human identification using face information has been the research hotspot ranging from Internet of Things (IoT) application, intelligent self-service bank, intelligent surveillance to public safety and intelligent access control. Since 2D face images are usually captured from a long distance in an unconstrained environment, to fully exploit this advantage and make human recognition appropriate for wider intelligent applications with higher security and convenience, the key difficulties here include gray scale change caused by illumination variance, occlusion caused by glasses, hair or scarf, self-occlusion and deformation caused by pose or expression variation. To conquer these, many solutions have been proposed. However, most of them only improve recognition performance under one influence factor, which still cannot meet the real face recognition scenario. In this paper we propose a multi-scale parallel convolutional neural network architecture to extract deep robust facial features with high discriminative ability. Abundant experiments are conducted on CMU-PIE, extended FERET and AR database. And the experiment results show that the proposed algorithm exhibits excellent discriminative ability compared with other existing algorithms.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제34권5호
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• pp.328-339
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• 2007

기존의 네트워크 토폴로지 기반 애드혹 라우팅 프로토콜들은 차량간 통신 환경에 적용할 경우 차량의 높은 이동성에 기인한 빈번한 네트워크 토폴로지의 변화로 인해 높은 경로 재설정 부하가 발생하기 때문에 적합하지 않다. 위치 기반 라우팅 프로토콜은 부수적인 경로 설정 과정이 없기 때문에 일반적으로 차량간 통신 환경과 같이 이동성이 높은 환경에 적합한 것으로 알려져 왔다. 그러나 위치 정보의 획득 및 유지를 위한 위치정보 제공 서비스와 같은 추가적인 과정이 필요하며 위치 정보의 부정확성으로 인한 프로토콜의 오작동성 문제가 존재한다. 본 논문에서는 수신한 데이타의 주소 정보를 이용하여 도달 가능한 목적지 노드들의 목록을 유지하고 이 정보를 이용하여 경로 설정 과정 및 위치 정보와 같은 추가적인 정보의 사용 없이도 멀티 홉 패킷 포워딩이 가능한 MMFP(Multi-hop MAC Forwrarding Protocol)을 제안한다. MMFP는 시간 종속적인 기능들의 정화한 동작을 위하여 IEEE 802.11 MAC 계층을 확장하여 설계하며 실제 도로 환경을 모델링 한 실험 시나리오를 이용한 실험을 통하여 AODV보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.9-19
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• 2013

본 논문에서는 가상 상황속의 사건들에 역사적 맥락을 부여하기 위한 통합적 직관적 정보표현구조로서 시공간 그래프(Spatio-Temporal Graph)를 설계하고 구현하였다. 일반적으로 사건은 공간뿐 아니라 시간을 점유함으로써 역사적 사실이 된다. 따라서 가상 상황을 시뮬레이션하기 위해서는 공간적 측면을 표현하기 위한 삼차원 정보구조에 시간적 측면을 더한 다차원적인 맥락에 사건들을 위치시키는 일이 핵심적 기초가 된다. 이러한 다차원적 맥락은 온톨로지 뷰, 인스턴스 뷰, 시공간 뷰, 실제 뷰 등과 같은 여러 수준에서의 통합적 직관적 지식표현수단들을 통해 구현된다. 이와 같이 구현된 시공간 그래프에 기반한 시뮬레이션 시스템에 예제 시나리오를 적용하여 실용성을 검증한다. 본 기술은 지능형 교육시스템이나 차세대 시뮬레이션 게임 등에 필수적인 다양한 상황들을 제공하는 시뮬레이션 시스템의 중심요소가 된다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권12호
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• pp.158-164
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• 2015

차선인식은 차선 유지, 경로 계획 등을 가능하게 하는 기술로서 자율주행차를 구성하는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 카메라 센서를 이용한 연구가 많이 진행되었으나 센서의 특성상 화각의 한계가 존재하며 조도 환경에 취약한 단점이 있다. 반면 Lidar 센서는 넓은 화각과 함께 표면의 반사율 정보를 이용하기에 조도의 영향을 받지 않는 장점이 있다. 기존 연구에선 Hough 변환, 히스토그램 등의 방법을 이용하였는데 도로 표시들이 혼재한 상황에서 올바른 차선 인식이 이루어지지 않거나 다수의 차선이 존재함에도 주행 차선만 인식 되는 문제점들이 존재한다. 본 논문에서는 RANSAC과 regularization을 적용해 도로 표시가 혼재된 고속도로 환경에서도 정확하고 안정적인 다중 차선 인식 알고리즘을 제안한다. 정확한 차선 후보군 추출을 위해 원 모델 RANSAC을 적용하였고 안정적인 다중 차선 검출을 위해 피팅에 regularization을 추가로 제안하였다. 직접 취득한 도로 주행 데이터에 적용하여 높은 정확도와 실시간성을 정량적으로 검증하였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제50권3호
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• pp.265-280
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• 2024

The collapse behavior observed in single-story beam-column assembly (SSBCA) do not accurately represent the actual overall stress characteristic of multi-story frame structure (MSFS) under column loss scenario owing to ignoring the interaction action among different stories, leading to a disconnection between the anti-collapse behaviors of "components" and "overall structures", that is, the anti-collapse performance of frame structures with two different structural scales has not yet formed a combined force. This paper conducts a numerical and theoretical study to explore the difference of the collapse behaviors of the SSBCA and MSFS, and further to reveal the internal force relationships and boundary constraints at beam ends of models SSBCA and MSFS. Based on the previous experimental tests, the corresponding refined numerical simulation models were established and verified, and comparative analysis on the resistant-collapse performance was carried out, based on the validated modeling methods with considering the actual boundary constraints, and the results illustrates that the collapse behaviors of the SSBCA and MSFS is not a simple multiple relationship. Through numerical simulation and theoretical analysis, the development laws of internal force in each story beam under different boundary constraints was clarified, and the coupling relationship between the bending moment at the most unfavorable section and axial force in the composite beam of different stories of multi story frames with weld cover-plated flange connections was obtained. In addition, considering the effect of the yield performance of adjacent columns on the anti-collapse bearing capacities of the SSBCA and MSFS during the large deformation stages, the calculation formula for the equivalent axial stiffness at the beam ends of each story were provided.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.167-174
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• 2007

생애주기비용뿐만 아니라 생애주기성능을 함께 고려하여 열화되는 교량의 수명동안 최적 유지관리전략을 수립하기위한 실제적이고 실용적인 방법을 제시하였다. 제안된 방법은 비용 최소화와 성능 최대화라는 상충되는 목적사이에 최적의 유지관리 시나리오의 집합을 제공한다. 교량수명 동안의 성능 및 비용과 관련된 다중목적 조합 최적화 무제인 교량 유지관리 시나리오 집합의 생성을 위해 유전자알고리즘을 적용하였다. 최적 유지관리 시나리오를 생성하기 위한 프로그램이 제안된 방법에 기초하여 개발되었다. 교량 부재들 사이의 종속관계가 최적 유지관리 시나리오를 결정하는데 고려되었다. 개발된 프로그램은 국도상 강박스거더 교량의 최적 유지관리 시나리오를 찾기 위한 절차를 제시하는데 사용되었다. 개발된 방법 및 프로그램은 교량 유지관리 시나리오 분석을 통해 교량 관리자가 다양한 제약 및 요구조건을 만족하는 최적의 유지관리 전략을 수립하는데 효율적으로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제11권4호
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• pp.109-120
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• 2007

본 연구에서는 생애주기비용을 고려한 성능기반 최적 유지관리 전략 수립 시스템을 개발하였다. 교량 수명동안 비용과 성능이라는 상반되는 목적을 균형있게 만족시킬 수 있는 유지관리 시나리오의 생성을 다중목적 조합최적화 문제로 정식화하고 유전자알고리즘을 적용하였다. 개발된 프로그램을 이용하여 국도 상 강거더 교량의 최적 유지관리 시나리오를 제공하는 과정을 제시하였다. 개발된 시스템은 현재의 교량 유지관리 전략 수립의 방법을 개선하여 교량 관리주체에게 다양한 제약 및 요구조건에 부합하는 최적의 교량 유지관리 시나리오를 제공할 수 있는 효율적인 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권8호
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• pp.2346-2365
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• 2024

This research identifies specific user experience factors that have positive impact on user's behavior intention to use so that a new technology called stretchable display(SD) can be accepted and spread in the market. To show how these factors can be applied to SD home appliances, a few concrete designs have been suggested. In the first stage of the research, the initial concept of innovative product design with stretchable display was derived by developing a scenario that solves the expected experience by home product users through the attributes of the SD technology. In the second stage, a scenario of the product to which a stretchable display was applied was suggested to investigate the expected experience factors that influence the behavior intention to use. As a result of the analysis, users showed a positive intention to use for the factors of Functionality of Space and Life Support, Presentation of Preferences, and Customization of Emotions, provided by the product with SD technology applied. In the next stage, based on the verified user experience factors, multifunctional kitchen appliances design, smart furniture design with flexible surfaces, and smart interior wall tile design have been derived. After all, the differentiated transformable interface designs shown through this process have been suggested as three-dimensional soft-physical button design and attachable design for multi-curved soft furniture. This study is significant as it emphasizes a user-centered design process over a technology-centered approach, enhancing market acceptability and focusing on design features aligned with the user's expected experience.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.368-391
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• 2018

Face recognition (FR) with a single sample per person (SSPP) is common in real-world face recognition applications. In this scenario, it is hard to predict intra-class variations of query samples by gallery samples due to the lack of sufficient training samples. Inspired by the fact that similar faces have similar intra-class variations, we propose a virtual sample generating algorithm called k nearest neighbors based virtual sample generating (kNNVSG) to enrich intra-class variation information for training samples. Furthermore, in order to use the intra-class variation information of the virtual samples generated by kNNVSG algorithm, we propose image set based multimanifold discriminant learning (ISMMDL) algorithm. For ISMMDL algorithm, it learns a projection matrix for each manifold modeled by the local patches of the images of each class, which aims to minimize the margins of intra-manifold and maximize the margins of inter-manifold simultaneously in low-dimensional feature space. Finally, by comprehensively using kNNVSG and ISMMDL algorithms, we propose k nearest neighbor virtual image set based multimanifold discriminant learning (kNNMMDL) approach for single sample face recognition (SSFR) tasks. Experimental results on AR, Multi-PIE and LFW face datasets demonstrate that our approach has promising abilities for SSFR with expression, illumination and disguise variations.