• Composites Research
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• v.35 no.4
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• pp.242-247
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• 2022

This study has a different direction from the existing technology of applying recycled carbon fiber obtained by recycling waste CFRP to CFRP again. A study was conducted to utilize recycled carbon fiber as a raw material for manufacturing a carbon/carbon (C/C) composite material comprising carbon as a matrix. First, it was attempted to recycle a commonly used epoxy resin composite material through a thermal decomposition process. By applying the newly proposed oxidation-inert atmosphere conversion technology to the pyrolysis process, the residual carbon rate of 1~2% was improved to 19%. Through this, the possibility of manufacturing C/C composite materials utilizing epoxy resin was confirmed. However, in the case of carbon obtained by the oxidation-inert atmosphere controlled pyrolysis process, the degree of oxygen bonding is high, so further improvement studies are needed. In addition, short-fiber C/C composite material specimens were prepared through the crushing and disintegrating processes after thermal decomposition of waste CFRP, and the optimum process conditions were derived through the evaluation of mechanical properties.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.11
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• pp.215-224
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• 2021

Business stakeholders have shown huge interests on the way how to increase business value by integrating real world businesses with a rising metaverse concept. To understanding the utility of metaverse regarding digital transformation, this study conducted a qualitative study based on a metaverse framework from 2006 Metaverse Roadmap and reference theories on business models. Specifically, a multiple comparative case approach was adopted to investigate three metaverse application cases from 2000 to 2020. From findings, it was revealed that different metaverse features were tried to leverage traditional simulation games, social communities, and virtual communication activities to build business models. Secondly, the use of metaverse features were likely to be helpful in getting competitive advantages. However, we are also aware that stakeholder credibility should be carefully managed to sustain businesses.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.6
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• pp.175-180
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• 2022

Data is an important resource to expect new value as 21st-century crude oil. In the shipping industry, despite the existence of numerous maritime data accumulated through ship operations, it was negligent in developing a business model with the data. This paper identified major demand sources and demand types based on the type and availability of maritime data surveyed through interviews with experts in the shipping industry and academia. Considering the characteristics and demands of these maritime data, this paper presented a private-type and public-interest business model. In the case of the private-type model, it creates additional added value by using maritime data and uses mainly ship internal data. The public-type model is to seek public safety and social benefits and mainly uses external data. A great synergy effect can be expected when combined with public services such as maritime survey, vessel traffic service, maritime environment management, and meteorological service. This study is expected to contribute greatly to the spread of the proposed business models throughout the shipping industry.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.2
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• pp.42-55
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• 2023

The combination of blockchain (BC), artificial Intelligence (AI), quantum computing (QC), and the Internet of Things (IoT) can potentially transform various industries and domains, including healthcare, logistics, and finance. In this paper, we look at the trends and developments in integrating these emerging technologies and the potential benefits and challenges that come with them. We present a conceptual framework for integrating BC, AI, QC, and IoT and discuss the framework's key characteristics and challenges. We also look at the most recent cutting-edge research and developments in integrating these technologies, as well as the key challenges and opportunities that come with them. Our analysis highlights the potential benefits of integrating the technologies and looks to increased security, privacy, and efficiency to provide insights into the future of these technologies.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.201-201
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• 2023

일반적으로 하천의 수질은 산업화, 인구증가 등으로 인해 여러 종류의 오염물질이 유입되어 악화된다. 수질 악화의 대표적인 현상은 부영양화이며 이를 일으키는 주요 원인 물질은 통상 영양염류라고 말하는 질소와 인으로 알려져 있다. T-N이 다량 수계로 유입되면 식물성 플랑크톤 등이 대량 번식하여 녹조 현상등 수질 악화를 발생시켜 관리가 필요하다. 현재 많은 수자원 관리 부서에서 모니터링 포인트를 설정하여 수질 변화를 관찰하고 있다. 기존의 T-N 분석방법은 (1) 자외선 흡광광도법 (2) 카드뮴 환원법 (3) 환원증류-킬달법등이 있다. 그러나 이러한 방법들은 실험실 기반의 정량적 분석으로 시간과 비용이 크게 소요되어 발생하는 문제에 대해 초기대응을 하기 힘들다. 따라서 T-N을 효과적으로 측정할 수 있는 방법이 필요하다. 국내에서는 수질자료를 통한 연관된 수질 인자를 찾아내어 머신러닝 알고리즘을 활용해 Chl-a 농도를 추정한 연구사례가 있다. 국외에서는 TN과 센서 측정 지표 간의 물리적, 화학적 관계를 기반으로 센서 감지의 적시성과 지능형 알고리즘의 정확도를 결합하여 실시간 총질소(TN) 측정 방법 연구 사례가 있다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝을 활용하여 국내에 적합한 T-N 예측 모델을 만들고자한다. 본 연구에서는 센서기반으로 측정가능한 수질항목들과 T-N의 상관성 분석을 통해 주요 수질인자를 도출하였다. 도출된 인자와 Python 기반의 머신러닝을 활용하여 T-N을 추정하였다. 그 후, T-N 추정값과 실측값을 비교하여 머신러닝 성능을 평가하고 실제 적용 가능성에 대해서 검증하였다. 본 연구는 기존 T-N 측정에 소모되는 시간과 비용의 감소에 기여하고 이를 통해 앞으로 더 정확한 수질 예측이 가능해질 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.19-19
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• 2023

최근 기후변화에 의해 단기간에 많은 양의 집중호우가 발생하여 도시지역의 침수 피해가 증가하고 있다. 이에 도시지역의 홍수 피해 해결을 위해 도심지 홍수 발생 시 홍수정도 및 상황을 파악할 수 있는 장비가 개발되었으나, 실용화 단계까지는 진행이 미흡한 상황이다. 또한 기존 도시지역 홍수 현상 및 원인을 분석하기 위해 수치모형을 활용하고 있으나, 우수관망의 노후화 및 초기 강우패턴 적용에 대한 정확한 해석결과의 어려워 활용성이 낮다. 또한 홍수정도와 발생상황 인지를 위한 계측 장비의 개발 연구는 지속적으로 진행되고 있으나, 계측 장비의 높은 가격으로 전국적으로 설치 할 수 없는 상황으로 이를 대응하기 위한 별도의 방안 마련이 필요한 실정이다. 이를 위해 본 과제에서는 고성능·저비용 계측센서를 개발하여 실용화 가능성을 높이고, 전국에 산재되어있는 CCTV(교통상황, 방법용 등)의 영상을 활용한 침수상황 인지 기술 개발, 계측 데이터와 모니터링 데이터의 활용을 위한 빅데이터 개방 플랫폼을 구축하여, 상습 침수지역에 대해 실시간 감시가 가능한 계측 시스템의 정형 데이터와 CCTV 및 영상 등 모니터링 장비의 비정형 데이터의 분석 기술을 결합한 새로운 도심지 홍수 감시 기술의 개발을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구 1차년도에 지표면 침수심 계측센서와 우수관망 월류심 계측센서를 개발하였으며, 2차년도에는개발된 계측센서의 현장실증을 통해 데이터를 수집한다. 수집된 계측센서 데이터와 비정형(CCTV 영상) 데이터의 AI학습을 통해 분석된 침수심, 침수범위, 침수면적 데이터는 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되며, 최종적으로는 현장 상황을 쉽게 파악 가능한 3D 레이어의 형식으로 표출하고자 한다. 추후 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되는 3D 레이어는 환경부가 추진하는 DT(Digital Twin) 연계 인공지능(AI) 홍수예보 사업과의 연계 시 도심지 홍수 지도 구축을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.8
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• pp.95-101
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• 2023

Colmap is one of the innovative artificial intelligence technologies, highly effective as a tool in 3D reconstruction tasks. Moreover, it excels at constructing intricate 3D models by utilizing images and corresponding metadata. Colmap generates 3D models by merging 2D images, camera position data, depth information, and so on. Through this, it achieves detailed and precise 3D reconstructions, inclusive of objects from the real world. Additionally, Colmap provides rapid processing by leveraging GPUs, allowing for efficient operation even within large data sets. In this paper, we have presented a method of collecting 2D images of traditional Korean towers and reconstructing them into 3D models using Colmap. This study applied this technology in the restoration process of traditional stone towers in South Korea. As a result, we confirmed the potential applicability of Colmap in the field of cultural heritage restoration.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.2
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• pp.63-69
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• 2022

As the use of various IoT devices increases, the importance of IoT platforms is also rising. Recently, artificial intelligence technology is being combined with IoT devices, and research applying a neuromorphic architecture to IoT devices with low power is also increasing. In this paper, an application scenario is proposed based on NA-IDE (Neuromorphic Architecture-based autonomous IoT application integrated development environment) with IoT devices and FPGA devices in a GUI format. The proposed scenario connects a camera module to an IoT device, collects MNIST dataset images online, recognizes the collected images through a neuromorphic board, and displays the recognition results through a device module connected to other IoT devices. If the neuromorphic architecture is applied to many IoT devices and used for various application services, the autonomous IoT application integrated development environment based on the neuromorphic architecture is expected to emerge as a core technology leading the 4th industrial revolution.

• Land and Housing Review
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• v.14 no.2
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• pp.137-145
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• 2023

In this study, the characteristics such as flowability, bleeding rate, and strength of the CLSM (Controlled Low Strength Material) according to physical properties such as particle size distribution and particulate content of the pond ash were investigated as part of the practical development of technology for CLSM using pond ash. As a result of analyzing the properties of the collected pond ash, it was found that the density and particle size distribution characteristics were different. And that the bleeding ratio did not satisfy the standard in the case of the specimen with a large amount of fly ash and a lot of addition of mixing water. As a result of the compressive strength test, the strength development of 0.5 MPa or more for four hours was found to be satisfactory for the specimens using hemihydrate gypsum with a unit binder amount of 200 or more, and the remaining gypsum showed poor strength development. Although it was determined that landfill coal ash can be used as a CLSM material, it is necessary to identify and apply the physical and chemical characteristics of coal ash buried in the ash treatment plant of each power generation company.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.27-27
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• 2021

세굴은 유체와 유사의 상호작용으로 발생하는 중요한 자연 현상 중 하나로, 구조 및 지반 붕괴, 홍수, 생태계 파괴 등의 문제를 야기할 수 있다. 이러한 세굴 현상을 예측하기 위해 많은 수치적 연구가 진행되어왔지만, 대부분의 연구가 기존 격자기반방법인 유한체적법 (FVM)과 개별요소법 (DEM)이 연성된 모델을 이용하였고, 이는 격자 의존도로 인한 정확도와 효율성의 문제점을 보였다. 해결책으로 입자기반 유체해석 방법인 약압축성 SPH (WCSPH)와 개별요소법의 결합모델을 이용한 모의가 연구되어 왔지만, 단순 밀도차를 활용한 유체해석방법이 압력의 불안정성을 야기하여 유사의 운동에도 영향을 주는 결과를 보였다. 또한, 개별요소법의 특성상 모의 입자의 크기를 실제 실험 입자의 크기와 동일하게 설정하면서 입자수가 지나치게 증가해 계산의 효율성이 현저히 낮아지게 되었고, 이로 인해 실제 자연 지형에 적용하는데 어려움을 보여주었다. 본 연구에서는 향상된 세굴 수치모의해석을 위해 반복법을 통해 안정적인 유체 압력을 계산하는 비압축성 SPH (ISPH)와 개별요소법을 연성한 ISPH-DEM 모델을 사용하였다. 또한, 계산속도 향상을 위해 하나의 입자가 다수의 작은 입자의 움직임을 대표하는 Coarse-grained 방법을 적용하여 기존 모델을 개선하였다. 개선된 모델을 NFLOW ISPH PURPLE 소프트웨어를 이용하여 세굴 현상을 수치 모의하였고 실험 결과와 검증을 진행한 결과, 세굴의 깊이, 너비, 형상 등을 비교하였을 때 약 10% 이내의 오차를 보였고, Coarse-grained 방법을 통한 입자 수 감소로 최소 13배 증가된 해석 속도를 보였다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 모델이 실제 자연 지형에서의 적용가능성을 확인할 수 있었다.