• 정보보호학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.115-124
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• 2008

차량 네트워크(Vehicular Networks)환경에서 차량이 주행할 때 네트워크 기반 구조와 안전하게 통신을 하기 위해서는 상호간의 신원을 확인할 수 있어야 하며, 차량과 네트워크 기반 구조와의 통신 메시지로부터 차량의 위치와 아이디가 노출되지 않아야 한다. 반면 사고가 발생했을 경우 수사기관에서는 사고의 근원을 추적할 수 있어야 한다. 또한 차량 운행 시 차량은 하나의 RSU(Road Side Unit)와 통신하는 것이 아니라 여러 개의 RSU와 통신해야 하므로 위의 성질을 만족시키면서 차량과 RSU 사이의 통신 횟수와 연산량을 줄이는 것 또한 중요한 문제이다. 본 논문에서는 차량 네트워크 환경에서 차량과 RSU 간 상호인증 프로토콜을 수행할 때 익명아이디(pseudonym)와 MAC 체인(Massage Authentication Code chain)을 이용하여 차량의 프라이버시를 보호하면서 추적성을 제공할 수 있는 효율적인 상호 인증 프로토콜을 제안한다. 또한 제안하는 프로토콜에서는 익명아이디를 MAC 체인을 이용하여 일회성으로 구성하기 때문에, 익명아이디를 별도로 관리할 필요성이 없다.

• 한국음향학회지
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• 제40권6호
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• pp.571-577
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• 2021

본 연구는 기존의 엔진 없이 전기로 운행되는 자동차에 가상의 엔진소리를 구현해주는 반도체 에 관한 연구로, 운전자의 욕구 및 보행자의 안전을 지키기 위해 Adaptive Difference PCM(ADPCM) 방식과 Frequency modulation 방식을 조합하여 생생한 엔진음을 구현하였다. 또한 미디를 응용하는 전자음 합성 알고리즘을 제안하여 엔진음 합성방법, 엔진음 발생 시스템의 구성 모델을 제시한다. 본 연구는 운전자와 보행자를 모두 만족시키기 위해 캔 통신을 이용하여 운전자의 운전 습관에 따라 전해지는 엔진회전량, 차량 속도, 가속 페달 눌림 량, 토크 등의 정보를 받은 후, 미리 설정된 적절한 파라미터에 따라 주파수 변조를 위한 인터폴레이션, 정보량 축소를 위하 ADPCM 알고리즘, 엔진음을 쉽게 만들기 위한 미디 포맷을 이용하여 시스템과 운전자의 의도를 정확히 반영할 수 있는 인터렉션 알고리즘을 구현하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권3호
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• pp.146-155
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• 2022

The purpose of this study is to investigate the recyclability of Shenlong in China using SWOT. The main analysis results are as follows. First, provided that the company's current capacity utilization rate is seriously insufficient, reducing staff is one among the effective ways. Second, Shenlong should open a web store to cater to young people's online shopping behavior, and further expand the brand visibility using national mainstream media and online shopping platforms like Taobao and JingDong to market Dongfeng Peugeot and Dongfeng Citroen on the whole network. Third, under the premise of maintaining the present best-selling models, Shenlong should appropriately reduce the amount of models, adjust the assembly capacity ratio of every model and every displacement in real time per the newest market trends, increase the agility of auto companies' production, and timely meet the wants of domestic consumers. Fourth, dual-brand coordination and channel integration are very necessary, and also the profitability and profitability of dealers are going to be further improved, thereby increasing sales. Fifth, target building new energy leading products of Shenlong, strive to attain the forefront of the industry within the sales of recent energy vehicles within 5 years, and gradually expand new energy vehicle products from passenger vehicles to passenger vehicles and commercial vehicles. Finally, the marketing field of Shenlong Automobile should achieve "three major changes", that is, change from a goal-driven type to a demand-driven type, cancel the bundling of outlet invoicing goals and delivery incentive tiers; start from basic capabilities, and set pragmatic and challenging goals; focus Channels, to realize following the activation of outlets, and single store sales increase.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.259-266
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• 2022

본 논문에서는 프리팹 구조물의 품질관리를 위한 딥러닝 및 비전센서 기반의 조립 성능 평가 모델을 개발하였다. 조립부 검출을 위해 인코더-디코더 형식의 네트워크와 수용 영역 블록 합성곱 모듈을 적용한 딥러닝 모델을 사용하였다. 검출된 조립부 영역 내의 볼트홀을 검출하고, 볼트홀의 위치 값을 산정하여 k-근접 이웃 기반 모델을 사용하여 조립 품질을 평가하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 조립부 모형을 3D 프린팅을 이용하여 제작하여 조립부 검출 및 조립 성능 예측 모델의 성능을 검증하였다. 성능 검증 결과 높은 정밀도로 조립부를 검출하였으며, 검출된 조립부내의 볼트홀의 위치를 바탕으로 프리팹 구조물의 조립 성능을 5% 이하의 판별 오차로 평가할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권12호
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• pp.437-444
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• 2022

최근 무선 네트워크에서 발생하는 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 태스크를 처리하기 위해 모바일 엣지 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 지상에 고정되어 있는 MEC는 출퇴근 시간과 같이 태스크 처리 요청이 일시적으로 급증하는 상황에 대해 유연하게 대처할 수 없다. 이를 해결하기 위해 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 추가로 이용해 모바일 엣지 서비스를 제공하는 기술이 등장하였다. UAV는 지상 MEC 서버와 달리 배터리 용량이 제한되어 있어 UAV MEC 서버 간 로드 밸런싱을 통해 에너지 효율성을 최적화 하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 UAV의 에너지 상태와 차량의 이동성을 고려하며 유전 알고리즘 기반의 태스크 오프로딩과 Q-learning 기반의 태스크 마이그레이션을 통한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 차량 속도와 수에 따른 실험을 진행하고, 로드 분산, 에너지 사용량, 통신 오버헤드, 지연 시간 만족도 측면에서 성능을 분석하였다.

• 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.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.197-220
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• 2022

Purpose The purpose of this study is to identifies the demand pattern categorization of repair parts of Automotive After-sales Service(A/S) and proposes a demand prediction model for Auto repair parts using Long Short-Term Memory (LSTM) of artificial neural networks (ANN). The optimal parts inventory quantity prediction model is implemented by applying daily, weekly, and monthly the parts demand data to the LSTM model for the Lumpy demand which is irregularly in a specific period among repair parts of the Automotive A/S service. Design/methodology/approach This study classified the four demand pattern categorization with 2 years demand time-series data of repair parts according to the Average demand interval(ADI) and coefficient of variation (CV²) of demand size. Of the 16,295 parts in the A/S service shop studied, 96.5% had a Lumpy demand pattern that large quantities occurred at a specific period. lumpy demand pattern's repair parts in the last three years is predicted by applying them to the LSTM for daily, weekly, and monthly time-series data. as the model prediction performance evaluation index, MAPE, RMSE, and RMSLE that can measure the error between the predicted value and the actual value were used. Findings As a result of this study, Daily time-series data were excellently predicted as indicators with the lowest MAPE, RMSE, and RMSLE values, followed by Weekly and Monthly time-series data. This is due to the decrease in training data for Weekly and Monthly. even if the demand period is extended to get the training data, the prediction performance is still low due to the discontinuation of current vehicle models and the use of alternative parts that they are contributed to no more demand. Therefore, sufficient training data is important, but the selection of the prediction demand period is also a critical factor.

• Composites Research
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• 제36권1호
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• pp.59-67
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• 2023

항공우주산업에서 경량화를 위해 사용되는 CFRP 복합재료로 구성된 차체의 충격에 따른 파손은 탑승자의 안전과 직결된다. 따라서 충돌 상황에서 육안으로 확인하기 힘든 재료의 손상거동을 파악하는 것이 중요하며, 이를 구현할 수 있는 유한요소모델을 통한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 일방향 적층 복합재료의 충돌 해석에 대해 파손 거동 예측에 적합한 유한요소모델을 구축하였다. 인공신경망 모델을 통해 LS-DYNA에서 제공하는 MAT_54 Enhanced Composite Damage 재료 모델의 교정 파라미터를 역추정하여 획득하였다. 획득한 파라미터에 대한 인공신경망 모델의 결과를 실험결과와 비교하여 신뢰성을 검증하였다. 그 결과, 교정 파라미터의 최적화를 통해 실험에 대한 정확도를 향상시킨 유한요소모델을 구축할 수 있음을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.299-310
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• 2022

자율주행시스템은 자율주행 센서, 판단 및 제어 알고리즘 등을 기반으로 스스로 자율주행할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 자율주행의 안전성은 도로 네트워크의 운영 상태와 관련성이 높고 도로 인프라와의 협력이 필요하다. 자율주행의 안전한 운행을 위해서는 지속적으로 도로와 교통 조건이 적합한지를 모니터링 할 필요가 있다. 본 연구는 자율주행시스템의 ODD (Operational Design Domain) 특성에 따라 선정된 모니터링 항목을 관리할 수 있는 체계를 구축하기 위한 노드와 링크 체계를 제시하였다. 확장성을 고려하여 기존의 ITS 표준 노드링크 체계를 기반으로 하였으며, 모니터링 대상을 노드와 링크로 표출하는 방안을 제시하였다. 위험도를 5단계로 구분하고 관리하는 방안과 최적경로 탐색 및 통제 시 노드와 링크의 정보를 활용하는 방안을 제시하였다. 세종시를 대상으로 제시된 노드와 링크체계를 기반으로 한 시스템구축 사례를 소개하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.472-478
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• 2009

The scopes of the supply chain management in construction projects has expanded from the field management focusing on field storage, transportation, and lifting to the whole supply chain from the materials to field. The expansion of the supply chain management can raise the possibilities of leaner production, which enables shortened lead time of the difficult-to-operate materials, and prevents the work interference or delay. However, the expanded management range requires more information and management than an existing management style currently used for factory production of iron frame, curtain wall, PC, etc. In addition, there are limitations that expand the existing management style into the new supply chain management in construction projects and therefore it is required to automate the existing management style in order to extend the management range. The objective of this study is to propose the process and equipment that can manage the supply chain of the materials which range from the factory production to the field storage based on RFID/USN techniques, introducing small-sized transportation equipment(intelligent pallet), the vehicle tool kit(intelligent trailer), and in-and-out management equipment(Gate Sensor) as a prototype to effectively develop the appliances for operating the proposed process, and present the application possibility of the appliances. The full paper will present then the test results that the proposed appliances for the supply chain management automatically transmit and receive the generated information between the appliances or the appliance and sever under various wireless network circumstances such as zigbee, wibro, Wi-Fi, and CDMA.