• 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.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권1호
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• pp.35-47
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• 2020

This paper proposes the use of transmissibility functions combined with a machine learning algorithm, Artificial Neural Networks (ANNs), to assess damage in a truss bridge. A new approach method, which makes use of the input parameters calculated from the transmissibility function, is proposed. The network not only can predict the existence of damage, but also can classify the damage types and identity the location of the damage. Sensors are installed in the truss joints in order to measure the bridge vibration responses under train and ambient excitations. A finite element (FE) model is constructed for the bridge and updated using FE software and experimental data. Both single damage and multiple damage cases are simulated in the bridge model with different scenarios. In each scenario, the vibration responses at the considered nodes are recorded and then used to calculate the transmissibility functions. The transmissibility damage indicators are calculated and stored as ANNs inputs. The outputs of the ANNs are the damage type, location and severity. Two machine learning algorithms are used; one for classifying the type and location of damage, whereas the other for finding the severity of damage. The measurements of the Nam O bridge, a truss railway bridge in Vietnam, is used to illustrate the method. The proposed method not only can distinguish the damage type, but also it can accurately identify damage level.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권4호
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• pp.135-149
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• 2019

매출채권보험은 거래상대방의 채무불이행으로 인한 중소기업의 손실 발생위험을 제거하는데 매우 효과적인 수단이며, 기업의 연쇄도산을 막음으로써 경제적으로 국내 중소기업을 보호하는 제도이다. 하지만 이러한 유용성에도 불구하고 중소기업들은 매출채권의 소유권 확인 및 이전 문제, 가입의 복잡성 등으로 현재 활용도가 저조한 실정이다. 이에 본 연구는 매출채권보험의 활성화를 위하여 프라이빗 블록체인(Private blockchain) 기반의 매출채권보험 플랫폼 구축을 제안하였다. 제안된 매출채권보험 플랫폼은 보험 가입의 편의성과 신뢰성 검증에 대한 기존 문제를 해결할 수 있을 것이다. 또한, 블록체인 기술을 기반으로 신속한 거래속도를 확보하고, 네트워크 확장의 용이성과 접근 관리를 통해 중소기업을 위한 매출채권보험 가입 활성화에 도움을 될 것으로 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.95-100
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• 2011

정보통신 기술의 급속한 성장 및 발전에 따라 유비쿼터스 네트워크 컴퓨팅 및 이용자 맞춤 서비스에 대한 관심이 증폭되고 있다. 또한 최근 스마트폰(Smartphone)을 매개체로 모바일 관련 기술들이 급속도로 발전하며 큰 각광을 받고 있다. 이러한 환경 및 인프라의 발전에 따라 최근 모바일에서 각 종 정보 및 서비스를 제공하는 다양한 응용소프트웨어들이 출시되고 있는 추세이나 그 대부분이 공급자 위주의 정보시스템으로 단순히 다량의 정보들을 불특정 다수의 이용자들에게 제공하는데 목적을 두고 있으며 이용자 개개인에 대한 맞춤화 혹은 개인화된 정보 및 서비스의 제공은 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 모바일환경에서 개인화 및 맞춤화를 위한 추천시스템을 설계 및 구현 한다. 각 종 정보필터링 기법의 장점만을 결합한 하이브리드 필터링(Hybrid Filtering)을 이용하여 추천 시스템을 구성하며 추천의 질을 향상시키기 위해 정보 필터링 단계에 앞서 사용자의 목적행위, 위치의 상황정보(Context-information)를 이용하여 추천대상 아이템의 범위를 결정함으로써 이용자 상황에 따른 효과적인 정보의 추천을 가능하도록 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.102-110
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• 2012

저전력 근거리 통신을 목적으로 개발된 지그비 네트워크는 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 홈네트워크 솔루션으로 많이 활용되고 있다. 하지만 최근 스마트폰 및 타블렛 PC의 보급으로 인해 지그비 네트워크와 동일 주파수를 사용하는 무선랜의 사용이 증가하였고, 이로 인해 주파수 간섭 문제가 빈번히 발생하게 되었다. 이와 같은 주파수 간섭 문제를 해결하기 위해 지그비 네트워크에서의 간섭 최소화 기법의 연구가 활발히 진행되었다. 하지만 기존의 간섭 최소화 기법은 간섭탐지를 위한 자원 소모가 크거나 간섭 회피를 위한 채널 호핑 시간이 길다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 간섭 최소화 기법은 불필요한 자원의 낭비를 줄이기 위해 ACK 메커니즘을 이용하여 간섭을 탐지하며, 테이블 기반의 채널 호핑 기법을 통해 기존의 기법보다 빠르게 간섭을 회피한다. OPNET 시뮬레이터를 이용하여 제안하는 간섭 최소화 기법의 성능을 평가하였다. 실험 결과를 통해 간섭 발생시 제안하는 기법이 기존 기법보다 빠른 채널 호핑이 가능하고 이로 인해 네트워크의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.309-317
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• 2015

Recently many companies began to realize their visions for the sustainable growth with the advent of CSV(Creating Shared Values). Michael E. Porter, a Harvard Professor, claims that placing social value creation at the core of business strategy has the potential to uncover big opportunities for individual companies and that shared value can play a significant role in increasing competitive advantages while fostering social prosperity. In consequence, the various researches have illustrated how to get the opportunity for competitive advantages from building a social value proposition into corporate strategy, and considerable studies have been promoted heavily from the managerial perspective. However, due to the lack of capability converging information technology with business strategy, any research effort to identify technological or Internet-related issues and to link the issues to CSV does not exist. With Korean being a Internet leading country, the demands of researches analyzing core technology, information, and service utilizing Internet are rapidly growing. The study aims to find out Internet-related enablers for CSV. This paper describes the concepts and features of CSV, identifies emerging Internet-related issues toward the opportunity for competitive advantage, and then depicts the rigorous research endeavors in the areas of Internet information, technology, and services. As a result, 11 papers presented and selected as the outstanding papers at APIC-IST 2014 handle the issues to be brought together, which include: Wireless and Sensor Network, Image Processing and HCI, Big Data and Business Intelligence, Security & Privacy in Internet, SNS & Communication, Smart-Learning and e-Learning, and Internet Business Strategy. The study finally recommends indispensible terms for substantially vitalizing CSV.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.209-214
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• 2014

지능형 모바일 단말기의 급증과 IPTV등 다양한 멀티미디어 부가 서비스의 증가로 IMS(IP Multi-Media Subsystem)가 유/무선 통합 제어 망으로 각광을 받고 있다. IMS의 구조는 인터넷 프로토콜(IP) 기반의 통신망에서 기존 음성 서비스는 물론 SIP를 이용한 다양한 멀티미디어 부가 서비스를 제공하기 위해 세션의 설정 변경 및 해제를 수행하도록 NGN에서 세션 제어계층으로 정의 되었다. 현재는 IPTV 유선전화서비스 사업자 등에서도 폭넓게 채택되어 기존 소프트스위치 기반의 인터넷전화 서비스 플랫폼을 대체하고 있고 특히, 최근에는 이동통신서비스인 4G LTE의 확산에 따라 관련 시장이 빠르게 성장하고 있다. 따라서 본 논문에서는 1,000 회선급 가입자 회선을 수용 할 수 있는 고속의 메인 Processor와 기존 표준 SIP 프로토콜을 사용하는 SIP 단말과 IMS Core와 연동 할 수 있고 다양한 멀티미디어 서비스를 제공할 수 있는 SIP 게이트웨이를 설계하고 구현하였다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권4호
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• pp.256-266
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• 2016

Concurrently detected and annotated abnormal events can have a significant impact on surveillance systems. By considering the specific domain of pedestrian trajectories, this paper presents two main contributions. First, as introduced in much of the work on trajectory-based anomaly detection in the literature, only information about pedestrian paths, such as direction and speed, is considered. Differing from previous work, this paper proposes a framework that deals with additional types of trajectory-based anomalies. These abnormal events take places when a person enters prohibited areas. Those restricted regions are constructed by an online learning algorithm that uses surrounding information, including detected pedestrians and background scenes. Second, a simple data-boosting technique is introduced to overcome a lack of training data; such a problem particularly challenges all previous work, owing to the significantly low frequency of abnormal events. This technique only requires normal trajectories and fundamental information about scenes to increase the amount of training data for both normal and abnormal trajectories. With the increased amount of training data, the conventional abnormal trajectory classifier is able to achieve better prediction accuracy without falling into the over-fitting problem caused by complex learning models. Finally, the proposed framework (which annotates tracks that enter prohibited areas) and a conventional abnormal trajectory detector (using the data-boosting technique) are integrated to form a united detector. Such a detector deals with different types of anomalous trajectories in a hierarchical order. The experimental results show that all proposed detectors can effectively detect anomalous trajectories in the test phase.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.803-813
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• 2013

최근 스마트 기기 및 소셜 네트워크 서비스의 발달로 인해 데이터가 폭증하며 세계는 이른바 빅데이터 시대를 맞고 있다. 이에 이러한 데이터를 처리할 수 있는 새로운 기술인 빅데이터 처리기술은 클라우드 컴퓨팅 기술과 함께 주목받고 있으며, 가장 대표적인 기술이 바로 하둡이다. 하둡 분산 파일 시스템은 상용 리눅스 서버에서 실행되도록 설계된 오픈소스 프레임워크로서 수백 테라바이트 크기의 파일을 저장할 수 있다. 초기 하둡은 빅데이터 처리에 초점을 맞추어 보안이 거의 도입되지 않은 상태였으나 사용자가 빠르게 늘어남에 따라 하둡 분산 파일 시스템에 개인정보를 포함한 민감한 데이터가 많이 저장되면서, 2009년 커버로스와 토큰 시스템을 도입한 새로운 버전을 발표하였다. 그러나 이 시스템은 재전송 공격, 가장 공격 등이 가능하다는 취약점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 하둡 분산 파일 시스템 보안 취약점을 분석하고, 이러한 취약점을 보완하면서 하둡의 성능을 유지할 수 있는 새로운 프로토콜을 제안한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제19권4호
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• pp.341-350
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• 2017

Based on the super elastic properties of the shape memory alloy (SMA) and the inverse piezoelectric effect of piezoelectric (PZT) ceramics, a kind of hybrid semi-active control device was designed and made, its mechanical properties test was done under different frequency and different voltage. The local search ability of genetic algorithm is poor, which would fall into the defect of prematurity easily. A kind of adaptive immune memory cloning algorithm(AIMCA) was proposed based on the simulation of clone selection and immune memory process. It can adjust the mutation probability and clone scale adaptively through the way of introducing memory cell and antibody incentive degrees. And performance indicator based on the modal controllable degree was taken as antigen-antibody affinity function, the optimization analysis of damper layout in a space truss structure was done. The structural seismic response was analyzed by applying the neural network prediction model and T-S fuzzy logic. Results show that SMA and PZT friction composite damper has a good energy dissipation capacity and stable performance, the bigger voltage, the better energy dissipation ability. Compared with genetic algorithm, the adaptive immune memory clone algorithm overcomes the problem of prematurity effectively. Besides, it has stronger global searching ability, better population diversity and faster convergence speed, makes the damper has a better arrangement position in structural dampers optimization leading to the better damping effect.