• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.982-991
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• 2014

차량용 블랙박스의 이용율이 급격히 증가하고 있으나, 교통사고 발생 시에 블랙박스에 기록된 사고 영상이 조작되거나 임의 삭제되지 않았음을 보장하는 무결성 검증 방안이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스의 영상 기록의 특성을 반영하여 블랙박스에 저장된 영상 데이터의 무결성을 보장하는 방안을 제시한다. 본 제시된 방안은 저장된 모든 영상 데이터 블록들을 각각 그 인접한 영상 데이터 블록들과 순환형 체인으로 연결시켜 무결성 정보를 생성한다. 제안된 방법은 데이터 블록의 삽입, 삭제, 변경 등의 공격을 탐지하고 부인 불가 기능을 지원할 수 있을 뿐 아니라, 더 나아가 파일 저장 공간이 가득차서 가장 오래된 블록을 삭제하고 새로운 블록을 삽입 할 때나 일부 영상 정보가 물리적으로 손상이 되더라도 일관성 있게 무결성 보장 시스템이 작동할 수 있는 구조를 가지는 있다. 실험 결과에 따르면, 본 방법은 full HD@30fps의 경우에도 임베디드 시스템에서 실시간성이 충분하다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.74-78
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• 1992

This paper describes an intelligent system to automatic evaluation of eddy current(EC) signal for Inspection of steam generator(SG) tubes in nuclear power plant. Some features of the intelligent system design in the proposed system are : (1) separation of representation scheme ,or event capturing knowledge in EC signal and for structural inspection knowledge in SG tubes inspection; (2) each representation scheme is implemented in different methods, one is syntactic pattern grammar and the other is rule based production. This intelligent system also includes an data base system and an user interface system to support integration of the hybrid knowledge processing methods. The intelligent system based on the proposed concept is useful in simplifying the knowledge elicitation process of the rule based production system, and in increasing the performance in real time signal inspection application.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.213-219
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• 2018

본 논문에서는 차량 환경에 적합하게 설계된 C-ITS 통신프로토콜과 이동 통신 프로토콜인 Legacy LTE 통신 기술을 함께 지원하는 하이브리드 V2X 통신모듈의 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 설계 방안을 제안하고 설계과정을 제시한다. C-ITS는 저 지연 특성으로 인해 안전 서비스 어플리케이션에 적합하며, Legacy LTE는 고지연, 고용량 특성으로 인해 교통정보, 인포테인먼트와 같은 비 안전 어플리케이션에 적합한 기술이다. 하이브리드 V2X 통신 모듈은 복수의 통신기술로 WAVE와 LTE를 지원하고, WAVE에 대해서는 복수채널 통신을 지원하여, 자율주행 차량에 LDM, 측위보정정보 등의 도로정보를 실시간으로 전달하기 위한 목적으로 설계된다. 본 논문에 제시된 주요 설계 결과는 향후 차량용 하이브리드 V2X 통신 단말기 구현에 적용될 예정이다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권2호
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• pp.92-98
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• 2017

Data clustering determines a group of patterns using similarity measure in a dataset and is one of the most important and difficult technique in data mining. Clustering can be formally considered as a particular kind of NP-hard grouping problem. K-means algorithm which is popular and efficient, is sensitive for initialization and has the possibility to be stuck in local optimum because of hill climbing clustering method. This method is also not computationally feasible in practice, especially for large datasets and large number of clusters. Therefore, we need a robust and efficient clustering algorithm to find the global optimum (not local optimum) especially when much data is collected from many IoT (Internet of Things) devices in these days. The objective of this paper is to propose new Hybrid Simulated Annealing (HSA) which is combined simulated annealing with K-means for non-hierarchical clustering of big data. Simulated annealing (SA) is useful for diversified search in large search space and K-means is useful for converged search in predetermined search space. Our proposed method can balance the intensification and diversification to find the global optimal solution in big data clustering. The performance of HSA is validated using Iris, Wine, Glass, and Vowel UCI machine learning repository datasets comparing to previous studies by experiment and analysis. Our proposed KSAK (K-means+SA+K-means) and SAK (SA+K-means) are better than KSA(K-means+SA), SA, and K-means in our simulations. Our method has significantly improved accuracy and efficiency to find the global optimal data clustering solution for complex, real time, and costly data mining process.

• 한국건축시공학회지
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• 제18권1호
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• pp.81-87
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• 2018

2017년 2월부터 개정된 건축법에 의해 소규모 건축 프로젝트에 현장관리인을 투입해야 한다. 본 연구에서는 이들의 업무능률 향상을 위하여 이론 고찰을 통해 문제점을 도출하고, 현장관리인의 보다 나은 업무 진행을 돕고자 현장 감리업무의 개선방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 기존의 체크리스트를 대상으로 전문가 설문조사를 수행하여, 소규모 비상주감리 현장관리를 위한 체크리스트를 작성하고자 하였다. 또한 작성된 체크리스트를 기반으로 하는 현장관리 시스템의 활용 방안을 제안하고자 하였다. 이러한 BIM기반의 현장관리 시스템을 활용하면 현장에서 발생하는 다양한 이슈에 대해 실시간으로 모니터링 가능하여 프로젝트를 효과적으로 운영할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.231-238
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• 2002

진화퍼지모델링은 퍼지추론시스템과 진화연산의 장점을 결합한 모델링 방법으로써 전역근사최적화를 수행한다. 본 논문에서는 진화퍼지모델링의 가장 중요한 과정 중 하나인 퍼지규칙의 생성방법으로써 퍼지클러스터링을 제안한다. 퍼지클러스터링을 실험 혹은 시뮬레이션의 결과에 적용함으로써, 비선형성이 강하고 복잡한 설계문제를 적절하게 묘사할 수 있는 퍼지 규칙을 생성할 수 있다. 퍼지클러스터링의 결과로 얻어지는 클러스터에 대한 실험치의 소속정도를 활용하여 진화퍼지모델링의 효율을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법의 유효성을 검증하기 위해 실제 자동차 내장재에 설계문제를 선정하여 전역근사화를 수행하였다. 클러스터 수와 퍼지규칙의 선택과 관련하여 여러 다양한 경우에 대해서 진화퍼지모델링을 수행하여 그 결과를 비교하였고 이를 통하여 제안된 방법이 시스템을 묘사하는 적절한 퍼지규칙을 생성하고 모델링의 오차를 만족할 만한 수준으로 유지하면서 계산시간을 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권3호
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• pp.289-296
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• 2021

국내 건설산업은 에너지와 자원의 사용 및 오염물질 배출과 같은 환경 부담을 줄이고 쾌적한 환경을 조성하기 위한 목적으로 건축물의 환경성을 평가하는 녹색건축 인증제도를 시행하고 있다. 하지만 인증획득 절차의 시간이 오래 걸리고 과정이 복잡하며 인증 항목별로 자재의 경제성을 고려할 수 없는 점으로 인해 실무에서는 인증에 어려움을 겪는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 녹색건축인증의 문제점을 해결하기 위해 녹색건축 인증제도 인증 항목 중 실내공기 오염물질 저방출 제품의 적용을 그 대상으로 하고 생애주기비용 개념을 고려하여 자재 데이터베이스를 구축하였으며 경제성 평가의 최적화 기법으로는 유전 알고리즘을 활용하여 최적의 자재를 선정할 수 있는 경제성 평가모델을 개발하였다. 이를 실제 비주거용 건축물 사례에 적용하여 기존 비용과 비교한 결과 평균 74.5 %의 비용 절감률을 나타내어 본 모델을 녹색건축인증에서 경제적 효율성이 있는 도구로써 활용 가능할 것으로 판단된다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제65권2호
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• pp.236-244
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• 2022

Objective : To evaluate the interactions among differentially expressed autophagy and mitophagy markers in subarachnoid hemorrhage (SAH) patients with delayed cerebral ischemia (DCI). Methods : The expression data of autophagy and mitophagy-related makers in the cerebrospinal fluid (CSF) cells was analyzed by real-time reverse transcription-polymerase chain reaction and Western blotting. The markers included death-associated protein kinase (DAPK)-1, BCL2 interacting protein 3 like (BNIP3L), Bcl-1 antagonist X, phosphatase and tensin homolog-induced kinase (PINK), Unc-51 like autophagy activating kinase 1, nuclear dot protein 52, and p62. In silico functional analyses including gene ontology enrichment and the protein-protein interaction network were performed. Results : A total of 56 SAH patients were included and 22 (38.6%) of them experienced DCI. The DCI patients had significantly increased mRNA levels of DAPK1, BNIP3L, and PINK1, and increased expression of BECN1 compared to the non-DCI patients. The most enriched biological process was the positive regulation of autophagy, followed by the response to mitochondrial depolarization. The molecular functions ubiquitin-like protein ligase binding and ubiquitin-protein ligase binding were enriched. In the cluster of cellular components, Lewy bodies and the phagophore assembly site were enriched. BECN1 was the most connected gene among the differentially expressed markers related to autophagy and mitophagy in the development of DCI. Conclusion : Our study may provide novel insight into mitochondrial dysfunction in DCI pathogenesis.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제63권6호
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• pp.1453-1463
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• 2021

Feeding is the most important behavior that represents the health and welfare of weanling pigs. The early detection of feed refusal is crucial for the control of disease in the initial stages and the detection of empty feeders for adding feed in a timely manner. This paper proposes a real-time technique for the detection and recognition of small pigs using a deep-leaning-based method. The proposed model focuses on detecting pigs on a feeder in a feeding position. Conventional methods detect pigs and then classify them into different behavior gestures. In contrast, in the proposed method, these two tasks are combined into a single process to detect only feeding behavior to increase the speed of detection. Considering the significant differences between pig behaviors at different sizes, adaptive adjustments are introduced into a you-only-look-once (YOLO) model, including an angle optimization strategy between the head and body for detecting a head in a feeder. According to experimental results, this method can detect the feeding behavior of pigs and screen non-feeding positions with 95.66%, 94.22%, and 96.56% average precision (AP) at an intersection over union (IoU) threshold of 0.5 for YOLOv3, YOLOv4, and an additional layer and with the proposed activation function, respectively. Drinking behavior was detected with 86.86%, 89.16%, and 86.41% AP at a 0.5 IoU threshold for YOLOv3, YOLOv4, and the proposed activation function, respectively. In terms of detection and classification, the results of our study demonstrate that the proposed method yields higher precision and recall compared to conventional methods.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권9호
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• pp.895-905
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• 2008

유역의 수문현상을 해석하기 위해서는 다양한 지형자료와 수문 시계열자료가 필요하다. 최근 들어 DEM(Digital Elevation Model)과 수자원 주제도와 같은 지형자료 뿐만 아니라 수치예보자료 및 강우레이더의 관측자료와 같은 수문 시계열자료 또한 격자 형태로 제공되고 있으며, 이를 활용한 수문분석에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 격자형 자료를 이용하여 효과적으로 단기간의 강우-유출 현상을 모의하기 위한 물리적 기반의 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)을 개발하였다. 지표면 유출과 하도 유출의 모의는 운동파 방정식을 이용하고 있으며, 침투량 산정을 위해서 Green-Ampt 모형을 이용하고 있다. 지배방정식은 유한 체적법을 이용하여 이산화 하였으며, TDMA(TriDiagonal Matrix Algorithm) 방법을 이용하여 연립방정식을 풀고, 비선형 항에 대해서는 Newton-Raphson 방법으로 반복 계산함으로써 수렴해를 도출하였다. 개발된 모형은 단순화된 가상의 유역에 대해서 적용한 결과를 $Vflo^{TM}$ 모형의 모의결과와 비교함으로써 타당성을 검토하였다. 또한 위천 유역의 적용을 통해 모형의 검증 및 실제 유역에 대한 적용성을 검토하였으며, 모의결과는 관측유량의 재현성이 높은 것으로 나타났다.