• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.591-593
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• 2019

LPWA는 한번에 전송할 수 있는 데이터양은 적지만 매우 넓은 범위의 정보를 수집할 수 있어 아파트 계량기의 정보를 수집하거나, 산업현장에서 간헐적으로 보내는 데이터 등을 수집하는데 적합하다. 하지만 LPWA에 대한 대부분의 응용 연구는 실외, 특히 LOS(line of sight) 환경에 대해 한정되어 있어 아파트 및 산업현장에 적용하기 위한 정보를 수집할 경우 힘든 문제가 발생한다. 본 논문에서는 LPWA 통신이 아파트 및 산업현장에 적용될 수 있도록 NLOS(non line of sight) 환경인 건물 내부에서 통신 커버리지를 측정하였다. 실험을 위해 sx1276 디바이스를 이용해 LoRa 모듈을 제작하고 Class A를 적용한 후 확산인자 7과 12에 대해서 각 층마다 데이터를 수집하였다. 실험결과, 확산인자가 낮은 7의 경우 7층에서부터 수신되는 데이터의 에러와 Loss가 증가하는 것을 확인할 수 있었으며 확산인자가 높은 12는 9층까지도 Loss 없이 데이터가 수신되는 것을 확인할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1141-1147
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• 2020

말벌 종은 모양이 매우 유사하기 때문에 비전문가가 분류하기 어렵고, 객체의 크기가 작고 빠르게 움직이기 때문에 실시간으로 탐지하여 종을 분류하는 것은 더욱 어렵다. 본 논문에서는 바운딩 박스를 이용한 딥러닝 알고리즘을 기반으로 말벌 종을 실시간으로 분류하는 시스템을 개발하였다. 훈련 영상의 레이블링 작업 시 바운딩 박스 안에 포함되는 배경 영역을 최소화하기 위하여 말벌의 머리와 몸통 부분만을 선택하는 방법을 제안한다. 또한 실시간으로 말벌을 탐지하고 그 종을 분류할 수 있는 최선의 알고리즘을 찾기 위하여 기존의 바운딩 박스 기반 객체 인식 알고리즘들을 실험을 통하여 비교한다. 실험 결과 컨볼루션 레이어의 활성함수로 mish 함수를 적용하고, 객체 검출 블록 전에 공간집중모듈(Spatial Attention Module, SAM)을 적용한 YOLOv4 모델을 사용하여 말벌 영상을 테스트한 경우 평균 97.89%의 정밀도(Precision)와 98.69%의 재현율(Recall)을 나타내었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.568-576
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• 2022

무선 신호 인식 및 자동 변조 분류(Automatic Modulation Classification) 기술은 넓은 주파수 대역에서 다양한 무선 통신 서비스를 단일 단말에서 유연하게 이용 가능한 SDR(Software Defined Radio) 플랫폼의 핵심 요소 기술로 필요성이 높아지고 있다. 최근에는 데이터 학습 기반의 딥러닝 기술을 기반으로 정확도가 향상된 여러 가지 자동 변조 분류 모델들이 제안되고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 모델에 입력되는 무선 신호의 길이가 고정된 경우에 초점을 맞추고 길이가 가변적인 시나리오를 고려하지 않고 있다. 본 연구에서는 SDR의 개방형 플랫폼의 요소 기술로써 임의의 무선 신호의 길이에 대해 변조 분류가 가능한 방법을 제안한다. 이를 위해, 두 가지 입력 크기에 대해 학습된 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 주 모델(main model)과 하위 모델(small model)로 분류 시스템을 설계하고, 나머지 구간의 길이로 수신된 신호에 대해서는 자기 복제 패딩 기법으로 입력 샘플을 증강시켜 변조 분류를 수행한다. 분류 성능 정확도 및 계산 복잡도의 비교분석을 위한 RadioML 2018.01A 데이터셋을 사용한 실험을 통해 제안하는 기법이 모든 신호 대 잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 영역에서 기존 방식보다 높은 정확도를 제공하면서도 낮은 연산량을 필요함을 보였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.19-25
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• 2022

수리모형실험을 통해 경사식 호안 배후면 포장체 상부면에 작용하는 월파력과 하부면에 작용하는 양압력을 계측하고 설계에 활용 가능한 경험식을 제안하였다. 상부구조물의 파라펫, 수심, 상대여유고 및 소파블록 피복두께 조건을 다르게 실험을 수행하여 경사식 호안 상부구조물 및 배후 포장체에 작용하는 파력을 분석하였다. 이를 통해 월파에 의한 파력과 양압력에 영향을 미치는 주요 상관변수를 식별하고, 포장체에 작용하는 파력을 산정할 수 있는 경험식을 제안하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권1호
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• pp.134-138
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• 2023

This study focuses on the analysis of the results of computational fluid dynamics simulations of mist-chemical vapor deposition for the growth of an epitaxial wafer in power semiconductor technology using artificial intelligence techniques. The conventional approach of predicting the uniformity of the deposited layer using computational fluid dynamics and design of experimental takes considerable time. To overcome this, artificial intelligence method, which is widely used for optimization, automation, and prediction in various fields, was utilized to analyze the computational fluid dynamics simulation results. The computational fluid dynamics simulation results were analyzed using a supervised deep neural network model for regression analysis. The predicted results were evaluated quantitatively using Euclidean distance calculations. And the Bayesian optimization was used to derive the optimal condition, which results obtained through deep neural network training showed a discrepancy of approximately 4% when compared to the results obtained through computational fluid dynamics analysis. resulted in an increase of 146.2% compared to the previous computational fluid dynamics simulation results. These results are expected to have practical applications in various fields.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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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.

• 자원환경지질
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• 제56권2호
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• pp.185-199
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• 2023

This study aimed to predict the effects of water ecology on the supply of hydrothermal energy to model a housing complex in Eco Delta Smart Village in Busan. Based on the results, engineering measures were recommended to minimize problems due to possible temperature variations on the supply of hydrothermal energy from the river. The current distribution of fish, benthic macroinvertebrates, and phytoplankton in the Pyeonggang Stream was monitored to determine their effects on water ecology. In the research area, five species and three families of fish were observed. The dominant species was Lepomis macrochirus, and the subdominant species was Carassius auratus. Twenty-five species and 21 families of benthic macroinvertebrates were found. The distribution of aquatic insects was poor in this area. The dominant species were Chironomidae sp., Lymnaea auricularia, Appasus japonicus, and Caridina denticulata denticulata in February, May, July, and October. Dominant phytoplankton were Aulacoseira ambigua and Nitzschia palea in February and May. Microcystis sp. was dominant in July and October. The health of the ecology the Pyeonggang Stream was assessed as D (bad) according to the benthic macroinvertebrate index (BMI). Shifts in the location of the discharge point 150 m downstream from intake points and discharge through embedded rock layer after adding equal amounts of stream water as was taken at the beginning were suggested to minimize water temperature variations due to the application of hydrothermal energy. When the scenario (i.e., quantity of water intake and dilution water, 1,600 m³/d and water temp. difference ±5 ℃) was realized, variations in water temperature were assessed at -0.19 ℃ and 0.59 ℃ during cooling and heating, respectively, at a point 10 m downstream. Water temperatures recorded at -0.20 ℃ and 0.68 ℃ during cooling and heating, respectively, at a point 10 m upstream. All stream water temperatures after the application of hydrothermal energy recovered within 24 hours. Future work on the long-term monitoring of ecosystems is suggested, particularly to analyze the influence of the water environment on hydrothermal energy supply operations.

• 분석과학
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• 제22권3호
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• pp.247-253
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• 2009

단결정의 실리콘 웨이퍼를 hydrofluoric acid와 ethyl alcohol이 혼합된 용액에 담궈 적정한 전류를 흘려주면 웨이퍼 표면에 수많은 pore를 형성하면서 에칭되어진다. 이러한 pore의 형태와 porosity는 전류 값과 에칭 시간 및 주기를 변화시켜 쉽게 조절할 수 있는데, 이렇게 제작된 다공성 실리콘은 수백 $m^2/cm^3$의 큰 표면적을 가지게 된다. 이때 sin 파와 같은 모양으로 시간대별 가해지는 전류 밀도를 다르게 해주어 pore안쪽의 모양을 변화시켜 주어 가시광선 영역에서 하나의 spectrum을 나타나게 되는 rugate 박막을 제작 한다. 본 연구에서는 법과학적인 목적으로 코드화된 다공성 실리콘의 rugate film을 이용하여 nano particle을 제작한 다음 이 입자들을 페인트에 혼합, 차량에 도포하고, 회수 후에 이를 확인할 수 있는지 조사하였다. 본 연구에서는 또 다양하게 가해지는 전류 값을 변경 또는 혼합하여 다공성 실리콘에 다양한 코드화를 시도하였으며, 사고 시 탈착한 페인트에서 다공성 실리콘 nano particle을 회수 하기위해 다공성 실리콘 안에 magnetite를 삽입하여 자석을 이용한 미량 나노입자 시료를 응집시켜 스펙트럼을 확인하였다.

• Wind and Structures
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• 제36권3호
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• pp.201-213
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• 2023

In this study, the effect of sea surface temperature (SST) on the distribution of vertical wind speed in the atmospheric boundary layer of coastal areas was analyzed. In general, coastal areas are known to be more susceptible to various meteorological factors than inland areas due to interannual changes in sea surface temperature. Therefore, the purpose of this study is to analyze the relationship between sea surface temperature (ERA5) and wind resource data based on the meteorological mast of Høvsøre, the test bed area of the onshore wind farm in the coastal area of Denmark. In addition, the possibility of coastal disasters caused by abnormal vertical wind shear due to changes in sea surface temperature was also analyzed. According to the analysis of the correlation between the wind resource data at met mast and the sea surface temperature by ERA5, the wind speed from the sea and the vertical wind shear are stronger than from the inland, and are vulnerable to seasonal sea surface temperature fluctuations. In particular, the abnormal vertical wind shear, in which only the lower wind speed was strengthened and appeared in the form of a nose, mainly appeared in winter when the atmosphere was near-neutral or stable, and all occurred when the wind blows from the sea. This phenomenon usually occurred when there was a sudden change in sea surface temperature within a short period of time.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.1-7
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• 2023

딥러닝의 발전은 의료 분야에서도 다양한 응용을 가능하게 하고 있으며 이러한 애플리케이션 중에 심박수 측정은 개인의 건강을 관리하기 위한 필수적인 아이템이라 할 수 있다. 광혈류 측정을 이용한 기존 방법의 경우 스마트워치 같은 장비의 착용이 필수적이다. 그러나 최근 딥러닝 기술의 발전은 비침습식으로 원격에서 사용자의 얼굴 이미지를 분석하여 심박수를 높은 성능으로 측정가능하게 한다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용 가능한 경량화된 심박수 추정 방법론을 제안한다. 이 방법론은 2D 컨볼루션에 기반한 특화된 2채널 네트워크 구조를 사용하여, 혈류와 근육 수축으로 인한 얼굴의 미세한 움직임과 색상 변화를 고려한다. 제안하는 네트워크 구조는 이미지 특성을 분석하는 인코더와 혈류량 파동을 예측하는 회귀 레이어로 구성되어있다. 이러한 복합적인 특성을 동시에 분석함으로써, 제한된 컴퓨팅 리소스를 가진 환경에서도 심박수를 정확하게 추정할 수 있다. 이 연구의 접근 방식은 침습적인 기술 없이도 심박수를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 새로운 경로를 제공할 것으로 예상한다.