• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.110-113
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• 2022

신호를 제어하는 방식은기존의 전통적인 수학적 방식을 이용한 최적화를 넘어 이제 인공지능이 본격적으로 활용되기 시작하는 단계까지 발전하였다. 이에 따라 인공지능을 적용하는 방안에 대해 다양한 연구들이 진행되고 있는데, 현행 연구에서는 주로 좋은 교통 상황에 대한 마땅한 고려 없이 간단히 지체도만을 고려하여 보상함수를 설정하는 방식을 주로 채택하고 있다. 그러나 이 경우 현실성이 떨어지는 신호 제어 방식을 인공지능이 학습할 가능성이 존재한다는 문제점을 지닐 뿐더러, 보상 함수에서 좋다고 평가하는 것이 실질적인 서비스 수준의 정의에 부합하지 않음을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 보상함수 설정 사례를 분석하고, 개선 방향을 제시하고자 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.441-449
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• 2021

지능형 이동체 시스템 발달에 따라서, 보다 정확한 위치 정보 추정 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, 실내에서 사용되는 이동 로봇에게 주어진 일을 정해진 위치에서 수행할 때에는 보다 정확한 위치 추정에 대한 성능을 필요로 한다. 따라서, 이 논문에서는 고정형 또는 이동형 사물에 적용 가능한 진보된 위치 추정 방법을 제안한다. 제안 방법은 미리 설치된 블루투스 비콘 신호로부터 위치 추정 결과를 칼만 필터의 관찰 신호로 사용한다. 또한, 센서의 위치와 각도에 따라서 결정되는 각 방향의 중력 가속도를 추정하기 위해서, 롤(roll)과 피치(pitch) 각도를 먼저 계산하고, 이 결과를 자기장 센서 출력과 결합하여 요(Yaw) 각도를 추정함으로써,이동체의 진행 방향을 정확히 추정한다. 이를 기반으로 이동체의 제어 입력이 되는 가속도 신호를 정확히 계산함으로써, 칼만 필터의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능은 고정 상태와 이동 상태로 나누어 평균 위치 오차를 계산하여 기존의 칼만 필터와 비교시 위치 오차를 크게 향상시킴을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.230-245
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• 2023

자율주행 기술의 발전과 함께 자율주행차(automated vehicle, AV)의 안전성 평가의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 효율적인 안정성 평가를 진행하기 위해 AV가 주행 중 직면할 수 있는 상황을 사전에 정의한 평가 시나리오를 활용하고 있다. 그러나 기존에 활용되는 시나리오는 짧은 구간 내에서 한정적인 상황만을 다루고 있다. 따라서, 실제 도로에서 발생하는 연속적인 상황을 평가하지 못한다는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 AV의 안전성을 강도 높게 평가하기 위해 단일 시나리오를 다양한 기하구조가 존재하는 도로 전체 구간을 대상으로 연속적인 평가가 가능한 다중 시나리오로 변환하고자 한다. 특히, 시나리오를 연결하는 조건을 정의하고, 변환된 다중 시나리오를 상황, 범위, 실험 시나리오로 발전시키는 구체적인 방법론을 제시하였으며, 시뮬레이션으로 다중 시나리오를 구현하여 검증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권6호
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• pp.264-283
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• 2023

자율주행차량 사고는 일반차량 사고와 다르게 기술적 문제, 환경, 운전자와의 상호작용 등 다양한 요인에 기인한 사고 발생 가능성이 존재한다. 향후 자율주행 기술의 진보로 기존의 사고원인 이외에도 새로운 이슈들이 대두될 것으로 예상되며, 이에 대응하기 위한 다양한 시나리오 기반의 접근법이 필요하다. 본 연구에서는 자율주행 사고 리포트인, CA DMV collision report와 자율주행모드 해제 보고서인 Disengagement report, 자율주행 실제 사고영상을 수집하여 자율주행차량 교통사고 시나리오를 개발하였다. 시나리오는 ISO 26262의 기능안전 시스템 failure mode에 기반하여 도출되었으며, 자율주행 기능의 다양한 이슈를 반영하고자 하였다. 본 연구를 통해 도출된 자율주행차량 시나리오는 향후 다양한 자율주행차량 교통사고 예방과 대비에 기여할 뿐만 아니라 자율주행 기술의 안전성을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

• BMB Reports
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• 제57권2호
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• pp.71-78
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• 2024

Melanoma is one of the most aggressive skin tumors, and conventional treatment modalities are not effective in treating advanced melanoma. Although immunotherapy is an effective treatment for melanoma, it has disadvantages, such as a poor response rate and serious systemic immune-related toxic side effects. The main solution to this problem is the use of biological materials such as hydrogels to reduce these side effects and amplify the immune killing effect against tumor cells. Hydrogels have great advantages as local slow-release drug carriers, including the ability to deliver antitumor drugs directly to the tumor site, enhance the local drug concentration in tumor tissue, reduce systemic drug distribution and exhibit good degradability. Despite these advantages, there has been limited research on the application of hydrogels in melanoma treatment. Therefore, this article provides a comprehensive review of the potential application of hydrogels in melanoma immunotherapy. Hydrogels can serve as carriers for sustained drug delivery, enabling the targeted and localized delivery of drugs with minimal systemic side effects. This approach has the potential to improve the efficacy of immunotherapy for melanoma. Thus, the use of hydrogels as drug delivery vehicles for melanoma immunotherapy has great potential and warrants further exploration.

• Computers and Concrete
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• 제33권4호
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• pp.341-348
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• 2024

Ultra-high-performance concrete (UHPC) has received remarkable attentions in civil infrastructure due to its unique mechanical characteristics and durability. UHPC gains increasingly dominant in essential structural elements, while its unique properties pose challenges for traditional inspection methods, as damage may not always manifest visibly on the surface. As such, the need for robust inspection techniques for detecting cracks in UHPC members has become imperative as traditional methods often fall short in providing comprehensive and timely evaluations. In the era of artificial intelligence, computer vision has gained considerable interest as a powerful tool to enhance infrastructure condition assessment with image and video data collected from sensors, cameras, and unmanned aerial vehicles. This paper presents a computer vision-based approach employing deep learning to detect cracks in UHPC beams, with the aim of addressing the inherent limitations of traditional inspection methods. This work leverages computer vision to discern intricate patterns and anomalies. Particularly, a convolutional neural network architecture employing transfer learning is adopted to identify the presence of cracks in the beams. The proposed approach is evaluated with image data collected from full-scale experiments conducted on UHPC beams subjected to flexural and shear loadings. The results of this study indicate the applicability of computer vision and deep learning as intelligent methods to detect major and minor cracks and recognize various damage mechanisms in UHPC members with better efficiency compared to conventional monitoring methods. Findings from this work pave the way for the development of autonomous infrastructure health monitoring and condition assessment, ensuring early detection in response to evolving structural challenges. By leveraging computer vision, this paper contributes to usher in a new era of effectiveness in autonomous crack detection, enhancing the resilience and sustainability of UHPC civil infrastructure.

• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.99-107
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• 2013

Controller Area Network (CAN)의 개발 목적은 차량 내 Electronic Control Units (ECUs)간의 다중 통신을 통해 자동차에서 큰 부피와 무게를 차지하는 와이어 하네스를 저비용의 네트워크 케이블로 대체하기 위한 것이었다. 차량에 탑재되는 ECU들의 증가로 인해 CAN 데이터 전송량이 많아짐에 따라 CAN 버스로드와 오류 확률도 증가하고 있다. CAN 데이터 전송 시간은 CAN 프레임의 길이에 비례하기 때문에 프레임의 길이를 줄이게 되면 효율적으로 CAN 버스로드와 오류확률을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 CAN 메시지 길이를 감소시키기 위해 Data Length Code(DLC)와 전송 데이터 압축영역 설정 절차를 사용한 CAN 메시지 압축 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법에서는 기존의 알고리즘과 달리 변화량을 저장하기 위한 최대 변화량의 범위를 설정하지 않아도 되기 때문에 부정확한 설정에서 발생하는 오류나 지나친 설정에서 발생하는 압축효율 저하를 피할 수 있다. 또한, DLC 크기에 의해 압축 유무를 판단함으로써 기존 방법에서 제안된 두 개의 ID로 압축 여부를 판단하는 비효율적인 문제점을 해결할 수 있다. 실제차량 주행 후 얻은 데이터로 시뮬레이션 해본 결과, 기존의 방법에 비해 최대 52%까지 더 압축된 것을 확인하였다. 또한, 임베디드 테스트 보드를 이용하여 테스트 했을 때 한 개의 64비트 EMS CAN 데이터를 압축하는데 0.16ms가 소요되어 차량용 CAN 통신에 사용가능함을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.55-61
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• 2021

본 논문에서는 정밀한 semantic segmentation을 위해 강조 기법을 활용한 DeepLabv3+ 기반의 인코더-디코더 모델을 제안하였다. DeepLabv3+는 딥러닝 기반 semantic segmentation 방법이며 자율주행 자동차, 적외선 이미지 분석 등의 응용 분야에서 주로 사용된다. 기존 DeepLabv3+는 디코더 부분에서 인코더의 중간 특징맵 활용이 적어 복원 과정에서 손실이 발생한다. 이러한 복원 손실은 분할 정확도를 감소시키는 문제를 초래한다. 따라서 제안하는 방법은 하나의 중간 특징맵을 추가로 활용하여 복원 손실을 최소화하였다. 또한, 추가 중간 특징맵을 효과적으로 활용하기 위해 작은 크기의 특징맵부터 계층적으로 융합하였다. 마지막으로, 디코더에 강조 기법을 적용하여 디코더의 중간 특징맵 융합 능력을 극대화하였다. 본 논문은 거리 영상 분할연구에 공통으로 사용되는 Cityscapes 데이터셋에서 제안하는 방법을 평가하였다. 실험 결과는 제안하는 방법이 기존 DeepLabv3+와 비교하여 향상된 분할 결과를 보였다. 이를 통해 제안하는 방법은 높은 정확도가 필요한 응용 분야에서 활용될 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권6호
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• pp.697-705
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• 2021

현재 고속도로 터널 내 돌발상황 정보는 라디오 재난경보방송 및 VMS (Variable Message Sign)를 통해 터널 내에서만 제공되고 있다. 따라서, 터널 입구부 사고의 경우, 운전자는 돌발상황 정보 서비스를 받지 못하며, 이에 대한 대처가 늦어져 사고 위험성이 증가하게 된다. 한편, 터널 진입구간 라디오 기반 돌발상황 정보 서비스는, 해당 문제점에 대한 좋은 해결방안이 될 수 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 라디오 기반 재난경보 방송을 실시하기 전 일반 운전자들의 자동 재난경보방송 기술에 대한 생각과 수용성을 분석하는 것이다. 총 762명의 운전자를 대상으로 수행된 설문조사 결과에 대하여 구조방정식을 적용하였으며, 새롭게 도입될 기술과 서비스에 대한 수용성 분석을 진행하였다. 결과적으로 운전자 특성(연령, 운전빈도, 운전경력 등), 교통정보 활용도, 교통정보 유용성이 자동 정보제공 기술 및 라디오 재난경보방송 수용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 새로운 재난경보방송 시스템의 검토 및 적용에 대한 기반자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Composites Research
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• 제21권6호
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• pp.8-14
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• 2008

가로등은 운전자의 안전을 위한 필수적인 도로 부속구조물이며, 대부분 강재 등주를 사용하고 있다. 강재등주는 부식이 발생하여 내구성을 감소시키고, 도시미관을 저해하므로 스테인레스 제품이나 주철재 등을 사용하기도 한다. 그러나 주철재 및 스테인레스 등주를 사용하더라도 부식에 대한 위험성을 완전히 배제할 수 없고, 높은 강도와 강성은 충돌시 운전자의 안전을 위협하는 요인이 되고 있다. 따라서 새로운 형태의 등주 시스템의 개발이 요구되고 있다. 기존 등주의 문제점을 보완하기 위해 최근 알루미늄 합금을 사용한 등주가 개발되어 사용되고 있다. 알루미늄은 재료적 특성상 단위중량당 강도가 높고 부식에 대한 저항성이 매우 커서 그 활용성을 크게 증대될 것으로 예측되나 강계에 비해 강성과 강도가 낮기 때문에 구조적 안전성에서 문제점이 제기되고 있어 구조거동에 대한 연구가 필요하다. 이 연구는 현재 가로등 등주로 사용되고 있는 강재 및 알루미늄 등주에 대한 휨, 압축실험 등을 수행하여 알루미늄 등주의 구조거동을 조사하였고, 기존 강재등주와 비교하여 효율성 및 안전성을 평가하였다.