• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1031-1039
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• 2022

강우는 산사태와 밀접한 연관성을 지니는 수문 인자 중 하나로, 외력을 발생시켜 지반 안정성에 간접적으로 관여한다. 최근에는 지반 안정성에 직접적인 영향을 미치는 인자인 지하수위의 변동에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 강우, 지하수위와 지반 변위의 변동을 통해 변수간 관계성을 분석하고자 하였다. PSInSAR 기법을 사용하여 도심과 산지에서의 지반 변위 모의 결과를 도출하였고, 위성 기반 강우와 지점 기반 지하 수위 자료와 연계하여 시계열 기반 분석을 실시하였다. 고강도 강우에 대해 도심과 산지에서 모두 급격한 지하수위의 상승이 나타났으며, 무강우 및 저강우 기간에 대해 도심에서는 지속적인 감소 경향이 나타났다. 지하수위의 증가에 대해 산지에서는 6 mm 수준의 지반 침하가 관측되었으며, 이는 표토층의 토사 유출로 인한 결과로 보인다. 한편 도심에서는 다양한 결과가 나타났는데 지하수위 상승에 대한 지반 변위의 증가와 토양 뼈대의 확장으로 인한 결과로 볼 수 있으나, 지반 변위의 감소는 인위적 영향에서 기인된 결과로 보인다. 전반적으로 지하수위와 지반 변위 간 관계성이 일관되게 나타나지 않았는데, 이는 수문인자 외의 다른 영향인자로 인한 결과로 보인다. 두 인자 간 관계성에 영향을 미치는 환경 인자들이 추가로 고려된다면 관계성을 보다 면밀히 파악하는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권2호
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• pp.157-172
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• 2024

자율주행 기술은 상용화될 경우 교통 네트워크에 안전성, 이동성, 환경성을 개선할 잠재력을 지니고 있다. 그러나, 센서 기능의 저하와 원거리 검지의 한계는 자율주행 차량의 안전한 주행을 방해할 수 있으므로 인근 차량과 인프라에서 수집한 정보를 활용하여 보완하는 자율협력주행이 필수적이다. 또한, HDV, AV, CAV는 인지할 수 있는 정보의 범위가 각기 다르고 이에 따른 대응 프로토콜이 상이하기 때문에 자율주행 기술 과도기에 발생하는 혼재 교통류에서의 대응책이 필요하다. 자율주행 차량 보급률, 도로 구간별 특성 차이를 복합적으로 고려한 교통류 최적화 연구가 부족하다. 본 연구는 인프라 가이던스 유스케이스 및 자율주행차량 MPR별 안전성, 이동성, 환경성에 따른 가중치를 개발하는 것을 목적으로 한다. AHP 가중치를 개발하기 위해 MPR을 고려한 Hybrid AHP와 인프라 가이던스 구간 및 상황 별 AHP를 결합하고 통합 평가지표를 개발하였다. 분석결과, LOS A-B × MPR 10% × 분·합류부 및 엇갈림구간은 안전성 가중치(0.841)가 가장 높은 구간인 동시에 이동성 가중치(0.112)가 가장 낮은 구간이였으며, LOS A-B × MPR 50% × CAV 전용도로의 안전성 가중치(0.605)가 가장 낮은 구간인 동시에 이동성 가중치(0.335)가 가장 높은 구간으로 도출되었다. 본 연구의 결과를 기반으로 혼재 교통류를 최적화하기 위한 차량 별 통행 우선권을 부여하는데 활용할 수 있다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제27권3호
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• pp.19-36
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• 2020

The Internet of things (IoT) is a system of interrelated computed devices, digital machines and any physical objects which are provided with unique identifiers and the potential to transmit data to people or machine (M2M) without requiring human interaction. IoT devices can be used to monitor and control the electrical and electronic systems used in different fields like smart home, smart city, smart healthcare and etc. In this study we introduce four imaginary IoT devices as a learning support assistants according to students' dominant learning styles measured by Honey and Mumford Learning Styles: Activists, Reflectors, Theorists and Pragmatists. This research emphasizes the association between students' strong learning styles and a preference to appropriate IoT devices with specific characteristics. Moreover, different levels of IoT devices' architecture are clearly explained in this study where all the artificial devices are designed based on this structure. Data analysis of experiment were measured by the use of chi square test for association and research results showed the statistical significance of the estimated model and the impacts of each category over the model where we finally got accurate estimates for our research variables. This study revealed the importance of considering the students' dominant learning styles before inventing a new IoT device.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.8057-8063
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• 2015

사물인터넷은 센서, 통신, 인터페이스 기술들이 유기적으로 동작해야 하는 ICT의 대표적인 사례로 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대되며, 세계 각국에서는 사물인터넷 관련 기술에 대한 연구를 진행하고 있다. 하지만 사물인터넷은 보안 측면에서 지속적으로 문제가 제기되고 있다. 그 중에서도 프라이버시에 대한 문제는 사물인터넷에서 꼭 해결해야 할 문제이다. 사용자를 인증하는 과정에서 사용자 정보를 남기지 않는다면 이러한 프라이버시 문제를 해결할 수 있으며, 본 논문에서는 프라이버시 문제를 해결할 수 있는 사물인터넷 환경에 적합한 OAuth 기반의 사용자 인증 프레임워크를 제안하고 안전성을 분석한다.

• 융합경영연구
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• 제5권3호
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• pp.1-11
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• 2017

E-infrastructural economy for ICT Living-Labs is a need for economic and cultural changes in various types of cars in accordance with the supply of the electric car. Depending on the number of cases by analyzing the supply and demand of electric vehicles among Korea and Northern Europe countries. it was indirectly proved that it makes economic growth. The research design is analyzed with the data and how to respond quickly to focus on the possibility of potential changes to the infrastructure realization and commercialization of government enterprises or electric cars through the ICT Living-Labs in Nordic countries. The data indicates that the leading commercialization emphasize on the development of the electric economic convergence and scalability for electric vehicle. When It shows the time of the infrastructure as ICT Living-Labs being delayed, it lowered growth target results for the development of the electric car industry in the future. All this is from the reason of opening the E-convergence economy over time. It is required that Korea should prepare E-convergence economy. Public regional energy should be present through the consistent selection of development for energy linking E-economy and E-trans distribution. Korea needs to be many difficulties in building the E- infrastructure for ICT Living-Labs. Unlike the Northern Europe it is to prepare the active support of both government and business. The role of the government discovers that the power generation through the quick selection of the industry, as well as to connect with the growth of the smart cities with the EVs industry.

• Smart Structures and Systems
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• 제33권1호
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• pp.17-26
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• 2024

The new metro crossing the existing metro will cause the settlement or floating of the existing structures, which will have safety problems for the operation of the existing metro and the construction of the new metro. Therefore, it is necessary to monitor and predict the settlement of the existing metro caused by the construction of the new metro in real time. Considering the complexity and uncertainty of metro settlement, a Gaussian Prior Bayesian Emulator (GPBE) probability prediction model based on Bayesian optimization (BO) is proposed, that is, BO-GPBE. Firstly, the settlement monitoring data are analyzed to get the influence of the new metro on the settlement of the existing metro. Then, five different acquisition functions, that is, expected improvement (EI), expected improvement per second (EIPS), expected improvement per second plus (EIPSP), lower confidence bound (LCB), probability of improvement (PI) are selected to construct BO model, and then BO-GPBE model is established. Finally, three years settlement monitoring data were collected by structural health monitoring (SHM) system installed on Nanjing Metro Line 10 are employed to demonstrate the effectiveness of BO-GPBE for forecasting the settlement.

• Smart Structures and Systems
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• 제15권3호
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• pp.543-553
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• 2015

The condition of the vehicular bridge network in New York City, as represented by ratings obtained during biennial inspections is reviewed over a period of three decades. Concurrently, the bridges comprising the network are considered as networks of structural elements whose condition defines the overall bridge condition according to New York State assumptions. A knowledge-based matrix of assessments is used in order to determine each element's vulnerability and impact within the network of an individual structure and the network of City bridges. In both networks expansion deck joints emerge as the weak link. Typical joint failures are illustrated. Bridge management options for maintenance, preservation, rehabilitation and replacement are examined in the context of joint performance.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.123-128
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• 2008

생활공간의 혁신적인 발전은 U-City라는 형태로 추진되고 가시화되고 있으며 특히 U-City의 옥외 공간에서 이뤄지는 서비스는 공간이 지능화되고 다양한 형태의 단말을 통해 보다 능동적이고 찾아가는 형태로 제시되고 있다. 그러나 이러한 서비스를 실현하기 위해서는 옥외공간에 다양한 서비스 장비가 설치, 운용되어야 하는데 KT는 이를 효과적으로 구성하고 구현할 수 있는 IT인프라로서 도시 야간 필수 시설물이며 도시미관을 해치지 않는 가로등 형태로 수용하여 서비스 구현에 필요한 장비를 수용하는 지능형 가로등 U-Pole을 개발해오고 있다. 본 논문에서는 U-Pole로 구성된 현장 서비스 제공 플랫폼과 옥외 공간지능화 서비스 사례를 소개하고자 한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권2호
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• pp.30-37
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• 2022

Because fine dust (PM10) has a close effect on the environment, fine dust generated in the climate and living environment has a bad effect on the human body. In this study, the LSTM model was applied to predict and analyze the effect of fine dust on Gwangju Metropolitan City in Korea. This paper uses prediction values of input variables selected through correlation analysis to confirm fine dust prediction performance. In this paper, data from the Gwangju Metropolitan City area were collected to measure fine dust. The collection period is one year's worth of data was used from january to December of 2021, and the test data was conducted using three-month data from January to March of 2022. As a result of this study, in the as a result of predicting fine dust (PH10) and ultrafine dust (PH2.5) using the LSTM model, the RMSE was 4.61 and the test result value was as low as 4.37. This reason is judged to be the result of the contents of the one-year sample.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권3호
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• pp.186-191
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• 2023

This study would investigate the generative AIs currently in service in the era of hyperscale AIs and explore measures for the use of generative AIs, focusing on 'ChatGPT,' which has received attention as a leader of generative AIs. Among the various generative AIs, this study selected ChatGPT, which has rich application cases to conduct research, investigation, and use. This study investigated the concept, learning principle, and features of ChatGPT, identified the algorithm of conversational AI as one of the specific cases and checked how it is used. In addition, by comparing various cases of the application of conversational AIs such as Google's Bard and MS's NewBing, this study sought efficient ways to utilize them through the collected cases and conducted research on the limitations of conversational AI and precautions for its use. If connected to city-related databases, it can provide information on city infrastructure, transportation systems, and public services, so residents can easily get the information they need. We want to apply this research to enrich the lives of our citizens.