• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• v.3 no.1
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• pp.54-65
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• 2022

Species distribution models are a useful tool for predicting future distribution and establishing a preemptive response of invasive species. However, few studies considered the possibility of habitat for the aquatic organism and the number of target sites was relatively small compared to the area. Environmental DNA (eDNA) is the emerging tool as the methodology obtaining the bulk of species presence data with high detectability. Thus, this study applied eDNA survey results of Micropterus salmoides and Lepomis macrochirus to species distribution modeling by seasons in the Anyang stream network. Maximum Entropy (MaxEnt) model evaluated that both species extended potential distribution area in October compared to July from 89.1% (12,110,675 m²) to 99.3% (13,625,525 m²) for M. salmoides and 76.6% (10,407,350 m²) to 100% (13,724,225 m²) for L. macrochirus. The prediction value by streams was varied according to species and seasons. Also, models elucidate the significant environmental variables which affect the distribution by seasons and species. Our results identified the potential of eDNA methodology as a way to retrieve species data effectively and use data for building a model.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.3
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• pp.417-422
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• 2022

It is always desirable that the continuation of power flow through the lines should not be interrupted for a long time. The optimized guideline of reclosers on distribution lines is known to improve the reliability of power systems, the protection functions on distribution systems heavily rely on the number and placement of such reclosers. This study reviewed the effect of using protection settings methodology with the number of reclosing operations to reduce the damage sustained during faults on distribution networks. The aim of the study is to determine the number of reclosing operations and fault current conditions based on simulation data of PSCAD/EMTDC for standard distribution networks. It is found that the determination of the number of operations on reclosers, which are the protection function of feeders, helped to optimize the operation and reliability of distribution networks.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.3
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• pp.459-466
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• 2022

Switching surges are a common type of phenomenon that occur on any sort of power system network. These are more pronounced on long transmission lines and in high voltage converter stations. At AC/DC hybrid transmission lines, the insulation coordination of such lines is mainly dictated by the peak level of switching surges, the most dangerous of which include three phase line energization and AC/DC converter station. The power system structure consist of AC/DC hybrid transmission lines which is combination of AC 765kV and ±500kV HVDC 1 bipole system for contingency analysis. The power system under study and its components are simulated using EMTDC software package, the effects of the various AC/DC mixing power lines are reviewed. The developed models of EMTDC conversion lines based on combination of AC/DC system are simulated and the characteristics of switching surge over-voltage from its results are discussed.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.8 no.3
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• pp.63-68
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• 2022

Due to COVID-19, many paradigm shifts in existing manufacturing facilities and the expansion of non-face-to-face services are accelerating worldwide. A representative technology is digital twin technology. Such digital twin technology, which existed only conceptually in the past, has recently become feasible with the construction of a 5G-based network. Accordingly, this paper designed and implemented a part of the USB process to enable digital twins based on OPC UA communication, which is a standard interlocking structure, between real object objects and virtual reality-based USB process in accordance with this paradigm change. By reflecting the physical characteristics of real objects together, it is possible to simulate real-time synchronization of these with real objects. In the future, this can be applied to various industrial fields, and it is expected that it will be possible to reduce costs for decision-making and prevent dangerous accidents.

• Smart Structures and Systems
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• v.31 no.4
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• pp.351-363
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• 2023

Visual structural inspections are an inseparable part of post-earthquake damage assessments. With unmanned aerial vehicles (UAVs) establishing a new frontier in visual inspections, there are major computational challenges in processing the collected massive amounts of high-resolution visual data. We propose twin deep learning models that can provide accurate high-resolution structural components and damage segmentation masks efficiently. The traditional approach to cope with high memory computational demands is to either uniformly downsample the raw images at the price of losing fine local details or cropping smaller parts of the images leading to a loss of global contextual information. Therefore, our twin models comprising Trainable Resizing for high-resolution Segmentation Network (TRS-Net) and DmgFormer approaches the global and local semantics from different perspectives. TRS-Net is a compound, high-resolution segmentation architecture equipped with learnable downsampler and upsampler modules to minimize information loss for optimal performance and efficiency. DmgFormer utilizes a transformer backbone and a convolutional decoder head with skip connections on a grid of crops aiming for high precision learning without downsizing. An augmented inference technique is used to boost performance further and reduce the possible loss of context due to grid cropping. Comprehensive experiments have been performed on the 3D physics-based graphics models (PBGMs) synthetic environments in the QuakeCity dataset. The proposed framework is evaluated using several metrics on three segmentation tasks: component type, component damage state, and global damage (crack, rebar, spalling). The models were developed as part of the 2^nd International Competition for Structural Health Monitoring.

• Smart Structures and Systems
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• v.31 no.4
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• pp.365-381
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• 2023

The existing vision-based techniques for inspection and condition assessment of civil infrastructure are mostly manual and consequently time-consuming, expensive, subjective, and risky. As a viable alternative, researchers in the past resorted to deep learning-based autonomous damage detection algorithms for expedited post-disaster reconnaissance of structures. Although a number of automatic damage detection algorithms have been proposed, the scarcity of labeled training data remains a major concern. To address this issue, this study proposed a semi-supervised learning (SSL) framework based on consistency regularization and cross-supervision. Image data from post-earthquake reconnaissance, that contains cracks, spalling, and exposed rebars are used to evaluate the proposed solution. Experiments are carried out under different data partition protocols, and it is shown that the proposed SSL method can make use of unlabeled images to enhance the segmentation performance when limited amount of ground truth labels are provided. This study also proposes DeepLab-AASPP and modified versions of U-Net++ based on channel-wise attention mechanism to better segment the components and damage areas from images of reinforced concrete buildings. The channel-wise attention mechanism can effectively improve the performance of the network by dynamically scaling the feature maps so that the networks can focus on more informative feature maps in the concatenation layer. The proposed DeepLab-AASPP achieves the best performance on component segmentation and damage state segmentation tasks with mIoU scores of 0.9850 and 0.7032, respectively. For crack, spalling, and rebar segmentation tasks, modified U-Net++ obtains the best performance with Igou scores (excluding the background pixels) of 0.5449, 0.9375, and 0.5018, respectively. The proposed architectures win the second place in IC-SHM2021 competition in all five tasks of Project 2.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1478-1481
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• 2010

기존의 테마파크에 RFID를 이용하면 보다 편리하게 출입관리를 할 수 있고, 카드 한 장으로 테마파크 내에서 결제부터 부대시설과 서비스까지 이용할 수 있다. 이러한 모델은 이미 서브원 곤지암리조트 스키장과 캐리비언베이 워터파크 등 에서 도입하여 사용하고 있다[1][2]. 그러나 RFID를 이용한 유비쿼터스 모델들의 공통적인 단점은 RFID 카드 사용에 대한 피드백을 받을 수 없다는 것이다. 다시 말해서 RFID 카드에 대한 정보를 사용자는 모르기 때문에 자신이 RFID 카드로 무엇을 얼마나 결제했는지, 어떠한 서비스를 사용했는지 다시 확인할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 시스템에 스마트폰을 이용하여 사용자와 테마파크를 유기적으로 연결시켜줌으로써, 스마트폰을 통해 자신의 결제정보, 서비스 이용내역 등을 실시간으로 확인 가능할 수 있는 u-테마파크 모델을 제시한다. u-테마파크 모델을 이용하면 스마트폰을 통해 부대시설(놀이공원의 놀이기구, 스키장의 리프트 등)의 대기시간을 실시간으로 확인할 수 있고, RFID 카드를 소지한 일행의 위치를 찾을 수 있으며, 테마파크의 모든 이용객들과 정보를 교환할 수 있는 SNS(Social Network Service)등의 새로운 서비스를 제공할 수 있다. 테마파크 측에서는 실시간으로 취합되는 고객정보를 이용하여 이용률이 떨어지는 고객들의 특징을 파악해 해당 고객들에게 맞는 서비스를 제공하고 맞춤 마케팅을 하는 등의 체계적인 관리를 할 수 있어 다양한 마케팅과 새로운 서비스 제공이 가능하다는 이점이 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.453-453
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• 2023

상수관망의 수질사고와 이상상황 발생시 대응을 위해서는 급수구역에 설치되어 있는 자동수질측정기, 정밀여과장치, 재염소주입설비, 자동드레인 등의 계측·제어설비들 간의 유기적인 정보공유를 통한 제어를 필요로 한다. 스마트 상수관망 운영플랫폼은 이러한 인프라 시설의 운영방안을 고려하여 분산되어 있는 계측데이터를 통합감시 및 제어하는 시스템으로 개발되었다. 상수관망 운영플랫폼은 능동형 분석 제어기술을 도입하여, 스마트 상수관망 인프라 설비를 최적제어할 수 있도록 구현하였다. 통합운영 플랫폼은 PostgreSQL, PostGIS, GeoServer, OpenLayers 등의 기술을 활용하여 개발하였다. 플랫폼은 계측감시, 시설관리, 운영제어 등의 기능으로 구성되며, 상수도 업무지원을 위한 관망해석 및 네트워크 분석 기능을 지원한다. 본 시스템은 스마트 상수도 구축사업을 통해 구축한 유량·수질모니터링 장비와 수질관리를 위해 도입된 재염소, 자동드레인 설비의 운영상태를 실시간 조회하는 모니터링 프로그램과, 관망해석 프로그램 그리고 대상설비의 최적제어를 위한 운영관리 프로그램으로 구성되어 있다. 모니터링 프로그램은 현장에서 측정되고 있는 유량, 수압, 수질, 펌프운전 등의 상태를 실시간으로 감시하고 클라우드 데이터베이스에 저장·관리하는 기능을 수행한다. 관망해석 프로그램은 EPA_Net모형과 연계되어 관망수리·수질해석을 수행하는 부분으로 재염소설비의 염소 추가주입이나 자동드레인을 통한 배제시 나타나게되는 관의 수리·수질변화를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 분석하고 결과를 가시화 하는 기능을 갖고 있다. 운영관리 프로그램은 재염소 주입이 필요할 경우 주입량의 산정하는 부분과 관망 파손이나 수질사고 발생시 최적 단수예상지역을 도출하는 기능을 보유하고 있다. 향후 스마트 상수관망의 능동형 수질관리를 추진하는 지자체에 도입하여 인프라운영관리 기술 확보 및 수질관리 능력 개선과 실시간 감시 및 위기 대응능력 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.521-521
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• 2023

지방상수도의 관 파손사고 감지 및 누수관리 방법에는 블록시스템 구축을 통한 소블록별 야간최소유량 감시방법이 가장 대표적이다. 야간최소유량은 새벽 2시와 4시 사이의 인구 활동 비율이 가장 낮은 새벽 시간대에 소블록에 공급된 유량을 의미하며, 대부분 유량 성분은 누수량일 것이라는 가정에서 출발한다. 그러나 아파트 중심의 주거 형태를 보이는 도심지의 경우, 새벽 시간대에도 다량의 물수요가 비정기적으로 발생하고 있어 관망의 이상 여부를 감시하기 위한 관리기준으로서 야간최소유량을 이용하기에는 높은 일간 변동성에 따른 한계가 있다고 할 수 있다. 즉, 야간최소유량은 관 파손사고 발생의 감시보다는 관로 연결 또는 급수전 분기 부위에서 발생하는 미량의 누수가 수개월에 걸쳐 누적되는 장기추세를 분석하여 누수탐사반의 투입 시점을 결정하기 위한 근거를 제시하기 위한 목적으로 사용되며, 아직까지 관 파손사고의 발생은 자체적인 감지보다는 민원에 의해 인지되는 경우가 많다. 최근, 스마트관망 구축사업(SWM) 등을 통해 관 파손 및 누수 감지를 위한 청음식 누수감지센서가 소블록 내 도입되고 있으나, 초기 시설투자에 큰 비용이 수반되며 주변 소음과 배터리 전원방식의 한계로 인하여 새벽 시간대에만 분석이 제한적으로 적용되는 경우가 많아 이 역시도 상시적인 관 파손사고의 감시기술이라 보기는 어렵다. 본 연구에서는 소블록 유입점에서의 유량·압력과 소블록 내에 설치된 대수용가 스마트미터, 그리고 사고감지를 위한 수압계 사이의 평상시 수리적 균형을 학습한 DNN(Deep Neural Network) 모델을 이용하여 관 파손사고를 실시간 감지하는 모델 개발연구를 수행하였다. 모델은 관 파손사고 감지를 위한 수압계의 최적 위치와 대수를 결정하기 위한 모듈과 관 파손사고 감지모듈로 구성되며, 1개 소블록 Test-Bed를 구축하여 모델을 생성하고 PDD 관망해석 모델을 통해 생성된 가상의 사고에 대한 감지 여부로서 개발 모델의 감지성능을 평가하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.2
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• pp.1-9
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• 2010

Feistel and SPN are the two main structures in a block cipher. Feistel is a symmetric structure which has the same structure in encryption and decryption, but SPN is not a symmetric structure. In this paper, we propose a SPN which has a symmetric structure in encryption and decryption. The whole operations of proposed algorithm are composed of the even numbers of N rounds where the first half of them, 1 to N/2 round, applies a right function and the last half of them, (N+1)/2 to N round, employs an inverse function. And a symmetry layer is located in between the right function layer and the inverse function layer. In this paper, AES encryption and decryption function are selected for the right function and the inverse function, respectively. The symmetric layer is composed with simple matrix and round key addition. Due to the simplicity of the symmetric SPN structure in hardware implementation, the proposed modified AES is believed to construct a safe and efficient cipher in Smart Card and RFID environments where electronic chips are built in.