• Journal of Electrochemical Science and Technology
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• 제13권1호
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• pp.78-89
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• 2022

ANODE-free Li-metal batteries (AFLMBs) operating with Li of cathode material have attracted enormous attention due to their exceptional energy density originating from anode-free structure in the confined cell volume. However, uncontrolled dendritic growth of lithium on a copper current collector can limit its practical application as it causes fatal issues for stable cycling such as dead Li formation, unstable solid electrolyte interphase, electrolyte exhaustion, and internal short-circuit. To overcome this limitation, here, we report a novel dual-salt electrolyte comprising of 0.2 M LiPF₆ + 3.8 M lithium bis(fluorosulfonyl)imide in a carbonate/ester co-solvent with 5 wt% fluoroethylene carbonate, 2 wt% vinylene carbonate, and 0.2 wt% LiNO₃ additives. Because the dual-salt electrolyte facilitates uniform/dense Li deposition on the current collector and can form robust/ionic conductive LiF-based SEI layer on the deposited Li, a Li/Li symmetrical cell exhibits improved cycling performance and low polarization for over 200 h operation. Furthermore, the anode-free LiFePO₄/Cu cells in the carbonate electrolyte shows significantly enhanced cycling stability compared to the counterparts consisting of different salt ratios. This study shows an importance of electrolyte design guiding uniform Li deposition and forming stable SEI layer for AFLMBs.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.17-28
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• 2022

The cable component of cable-stayed bridges is gradually impacted by weather conditions, vehicle loads, and material corrosion. The stayed cable is a critical load-carrying part that closely affects the operational stability of a cable-stayed bridge. Damaged cables might lead to the bridge collapse due to their tension capacity reduction. Thus, it is necessary to develop structural health monitoring (SHM) techniques that accurately identify damaged cables. In this work, a combinational identification method of three efficient techniques, including statistical analysis, clustering, and neural network models, is proposed to detect the damaged cable in a cable-stayed bridge. The measured dataset from the bridge was initially preprocessed to remove the outlier channels. Then, the theory and application of each technique for damage detection were introduced. In general, the statistical approach extracts the parameters representing the damage within time series, and the clustering approach identifies the outliers from the data signals as damaged members, while the deep learning approach uses the nonlinear data dependencies in SHM for the training model. The performance of these approaches in classifying the damaged cable was assessed, and the combinational identification method was obtained using the voting ensemble. Finally, the combination method was compared with an existing outlier detection algorithm, support vector machines (SVM). The results demonstrate that the proposed method is robust and provides higher accuracy for the damaged cable detection in the cable-stayed bridge.

• 센서학회지
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• 제31권5호
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• pp.312-317
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• 2022

Piezoelectric energy harvesting has attracted increasing attention over the last decade as a means for generating sustainable and long-lasting energy from wasted mechanical energy. To develop self-powered wearable devices, piezoelectric materials should be flexible, stretchable, and bio-eco-friendly. This study proposed the fabrication of stretchable piezoelectric composites via dispersing perovskite-structured BaTiO₃ nanoparticles inside an Ecoflex polymeric matrix. In particular, the stretchable piezoelectric sensor array was fabricated via a simple and cost-effective spin-coating process by exploiting the piezoelectric composite comprising of BaTiO₃ nanoparticles, Ecoflex matrix, and stretchable Ag coated textile electrodes. The fabricated sensor generated an output voltage of ~4.3 V under repeated compressing deformations. Moreover, the piezoelectric sensor array exhibited robust mechanical stability during mechanical pushing of ~5,000 cycles. Finite element method with multiphysics COMSOL simulation program was employed to support the experimental output performance of the fabricated device. Finally, the stretchable piezoelectric sensor array can be used as a self-powered touch sensor that can effectively detect and distinguish mechanical stimuli, such as pressing by a human finger. The fabricated sensor demonstrated potential to be used in a stretchable, lead-free, and scalable piezoelectric sensor array.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권8호
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• pp.259-268
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• 2022

데이터 양의 폭발적 증가에 따른 관리 효율성 제고를 위한 클라우드 서비스 활용이 일상으로 자리잡고 있는 현재, 데이터 프라이버시 보존을 위한 다양한 암호화 기법이 적용되고 있다. 클라우드 시스템의 방대한 컴퓨팅 자원에도 불구하고 다수 사용자로부터 아웃소싱된 데이터의 중복으로 인한 저장 효율성의 저하는 서비스 효율을 현저히 감소시키는 요인으로 작용하면서, 프라이버시가 보장된 암호문에 대한 데이터 중복제거에서의 효율성 향상을 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 최신 USENIX ATC에 발표된 Ren et al.의 신뢰실행환경을 활용한 암호문에 대한 중복제거의 효율성 개선을 위한 연구결과를 분석하고 서비스에 참여하는 키 관리 서버를 사용자에 통합함으로써 제3의 독립적인 키 관리 서버의 필요성을 제거하면서도 키 관리의 안정성 개선 방법을 제시한다. 실험을 통하여 제안 기법에서 약 30%의 통신 효율 개선 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.185-193
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• 2022

본 논문은 쿼드로터 무인기의 위치 및 자세 추적 제어 성능을 향상시키기 위해 RBFNN 방식을 이용한 적응형 슬라이딩 모드 제어를 제안한다. RBFNN은 UAV 동적 모델에서 비선형 함수의 근사화에 활용되며, RBFNN의 가중치는 슬라이딩 표면에 부딪혀 미끄러지는 상태를 보장하기 위해 Lyapunov 안정성 분석의 적응 법칙에 따라 온라인으로 조정된다. 네트워크 근사 오류를 보상하고 기존 채터링 문제를 제거하기 위해 슬라이딩 모드 제어 항은 적응 법칙에 의해 조정되어 시스템의 강력한 성능을 향상시킨다. 제안된 제어 방법의 시뮬레이션 결과는 비선형 쿼드로터 무인 항공기에 적용된 제안된 제어기의 효율성을 확인하였다. 그 결과, 제안된 제어 시스템이 만족스러운 제어 성능과 견고성을 달성함을 알 수 있었다.

• 공업화학
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• 제34권5호
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• pp.479-487
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• 2023

구리(Cu)는 저렴한 비용으로 용이하게 도입이 가능하여 다양한 소재 표면에 살균 코팅제로 쓰이고 있다. 자연적 산화 반응이 구리의 효능을 손상시키지 않아 장기간 노출 조건에서도 항균 성능을 유지할 수 있다. 더 나아가 구리 화합물은 그람 음성균 및 그람 양성균 뿐만 아니라, 병원성 효모, 외피 보유 및 외피 미보유 타입의 바이러스에 대해 모두 폭넓은 살균 효과를 보인다. 구리 코팅 표면의 접촉 살균은 구리의 침투로 단백질 변성을 일으키고 세포막 손상으로 뉴클레오티드 및 세포질 등의 내용물이 용출되게 한다. 또한 구리 산화환원 활성에 의한 활성 산소종 생성으로 효소작용을 억제하고 DNA를 파괴하여 세포를 영구적으로 손상시킨다. 구리는 안정한 금속 성질 때문에 나노입자, 이온, 복합물, 합금 등의 여러 형태로 쓰이고 있으며 코팅 방법이 다양하다. 본 총설에서는 구리 이온과 구리 산화물의 대표적인 표면 도입 방법을 살펴보고 구리 산화수에 따른 항균·항바이러스 특성을 다루고자 한다.

• Journal of Electrochemical Science and Technology
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• 제15권1호
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• pp.198-206
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• 2024

Given the high theoretical capacity (1,675 mAh g^-1) and the inherent affordability and ubiquity of elemental sulfur, it stands out as a prominent cathode material for advanced lithium metal batteries. Traditionally, sulfur was sequestered within conductive porous carbons, rooted in the understanding that their inherent conductivity could offset sulfur's non-conductive nature. This study, however, pivots toward a transformative approach by utilizing diatom shell (DS, diatomite)-a naturally abundant and economically viable siliceous mineral-as a sulfur host. This approach enabled the development of a sulfurlayered diatomite/S composite (DS/S) for cathodic applications. Even in the face of the insulating nature of both diatomite and sulfur, the DS/S composite displayed vigorous participation in the electrochemical conversion process. Furthermore, this composite substantially curbed the loss of soluble polysulfides and minimized structural wear during cycling. As a testament to its efficacy, our Li-S battery, integrating this composite, exhibited an excellent cycling performance: a specific capacity of 732 mAh g^-1 after 100 cycles and a robust 77% capacity retention. These findings challenge the erstwhile conviction of requiring a conductive host for sulfur. Owing to diatomite's hierarchical porous architecture, eco-friendliness, and accessibility, the DS/S electrode boasts optimal sulfur utilization, elevated specific capacity, enhanced rate capabilities at intensified C rates, and steadfast cycling stability that underscore its vast commercial promise.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.79-99
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• 2015

부도 예측은 회계와 재무 분야에서 꾸준히 연구되고 있는 분야이다. 초기에는 주로 다중판별분석(multiple discriminant analysis)와 로짓 분석(logit analysis)과 같은 통계적 방법을 이용하였으나, 1990년대 이후에는 경영 분야의 분류 문제를 위해 많은 연구자들이 인공신경망(back-propagation neural network), 사계기반추론(case-based reasoning), 서포트 벡터 머신(support vector machine) 등과 같은 인공지능을 통한 접근법을 이용하여 통계적 방법보다 분류 성과 측면에서 우수함을 입증해왔다. 기존의 기업의 부도에 관한 연구에서 많은 연구자들이 재무비율을 이용하여 부도 예측 모형을 구축하는 것에 초점을 맞추어왔다. 부도예측에 관한 연구가 꾸준히 진행되고 있는 반면, 부도의 세부적인 유형을 예측하여 제시하는 것에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 따라서 본 연구에서는 수익성, 안정성, 활동성 지표를 중심으로 국내 비외감 건설업 기업들의 부도 여부뿐만 아니라 부도의 세부적인 유형까지 예측 가능한 모형을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 부도 유형을 예측하기 위해 두 개의 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 접근법을 제안하였다. 첫 번째 인공신경망 모형은 부도예측을 위한 역전파 인공신경망을 이용한 모형이며, 두 번째 인공신경망 모형은 부도 데이터를 몇 개의 유형으로 분류하는 자기조직화지도(self-organizing map)을 이용한 모형이다. 실험 결과를 통해 정의된 5개의 부도 유형인 심각한 부도(severe bankruptcy), 안정성 부족(lack of stability), 활동성 부족(lack of activity), 수익성 부족(lack of profitability), 회생 가능한 부도(recoverable bankruptcy)는 재무 비율에 따라 유형별로 상이한 특성을 갖는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통해 신용 평가 분야의 연구자와 실무자들이 기업의 부도의 유형에 대한 유용한 정보를 얻을 것으로 기대한다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제15권19호
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• pp.8051-8055
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• 2014

Background: A common genetic variant rs3757318, located in intron of C6orf97, was firstly identified to be associated with breast cancer (BC) risk by a genome-wide association (GWA) study. However, subsequent validation studies with different ethnicities have yielded conflicting results. Materials and Methods: We performed a meta-analysis to synthesize all available data for evaluating the precise effect of this variant on BC susceptibility. Results: A total of 8 articles containing 11 studies with 62,891 cases and 65,635 controls were included in this meta-analysis. When compared to the G allele, the rs3757318-A allele was significantly associated with BC risk with the pooled OR of 1.21 (95% CI=1.15 - 1.29, P<0.001) but with obvious between-study heterogeneity (P=0.040). Stratified analysis suggested that diversity of ethnicity along with control source may explain part of the heterogeneity. Similarly, significant associations were also identified in heterozygote, homozygote, dominant and recessive genetic models. Sensitivity and publication bias analyses indicated robust stability of our results. Conclusions: Our present meta-analysis demonstrated that the variant rs3757318 is associated with increased BC risk. Nevertheless, further studies are needed to clarify the underlying biological mechanisms.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.117-130
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• 2008

본 논문은 LBG 알고리즘을 이용하여 다양한 조명에 노출된 의상들의 색상 유사성을 안정적으로 판단하는 방법을 제안한다. 색상 유사성 판별을 위하여 기존에 대표적으로 사용되어왔던 히스토그램 인터섹션이나 누적 히스토그램 방법은 조명 변화에 민감하게 반응하여, 동일한 의상 색상이라 할지라도 서로 다른 조명환경에서는 서로 상이한 색상 판별 결과를 나타낸다. 본 논문에서는 조명에 의한 영향을 줄이고 색상 자체의 분포 특성을 분석하기 위하여 조명조건의 변화에도 일관된 특성을 유지하는 색조와 채도 컬러 성분에 대한 분포 특성을 분석한다. 색조와 채도에 의해 정의되는 2차원 공간에서 각 의상 영상에 대한 색상 분포를 분석하기 위하여 LBG 알고리즘에 의한 비모수적 클러스터링 기법을 적용하고, 클러스터링 결과 얻어진 두 영상의 클러스터 사이의 평균 유클리디안 거리 값을 계산하여 이를 색상 유사성을 판단하는 유사 값으로 정의한다. 제안 기법의 안정성을 입증하기 위하여 서로 다른 조명 환경에서 촬영된 12벌의 의상에 대하여 기존 히스토그램 분석 기법을 기반으로 한 색상 유사성 판별 결과와 제안 기법의 적용 결과를 비교하였다. 실험 결과 제안기법은 동일한 의상 쌍과 상이한 의상 쌍에 대하여 구분을 지을 수 있는 객관적 기준 정의가 용이하였고, 기준에 따른 의상의 동일성 판별 실험에서 91.6%의 판별 성공률을 얻었다.