• Composites Research
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• v.22 no.3
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• pp.55-59
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• 2009

Microstrip antennas are low profile, are conformable to planar and nonplanar surfaces, are simple and inexpensive to manufacture, mechanically robust when mounted on rigid surfaces and are compatible with MMIC(Monolithic microwave integrated circuit) designs; they have been used in diverse communication systems. The rectangular microstrip patch antenna is designed for a central frequency of 12.5 GHz, and the final product is a $4{\times}1$ array antenna with curvature radius of 200 mm. The microstrip antenna is embedded in a sandwich structure which consists of skin and core material. After impact, the performance of damaged antenna is estimated by measuring the return loss and radiation pattern. The antenna performance was not affected by this impact damage.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.41-44
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• 2021

In this paper, we propose a monitoring system that can monitor gas leakage concentrations in real time and forecast the amount of gas leaked after one minute. When gas leaks happen, they typically lead to accidents such as poisoning, explosion, and fire, so a monitoring system is needed to reduce such occurrences. Previous research has mainly been focused on analyzing explosion characteristics based on gas types, or on warning systems that sound an alarm when a gas leak occurs in industrial areas. However, there are no studies on creating systems that utilize specific gas explosion characteristic analysis or empirical urban gas data. This research establishes a deep learning model that predicts the gas explosion risk level over time, based on the gas data collected in real time. In order to determine the relative risk level of a gas leak, the gas risk level was divided into five levels based on the lower explosion limit. The monitoring platform displays the current risk level, the predicted risk level, and the amount of gas leaked. It is expected that the development of this system will become a starting point for a monitoring system that can be deployed in urban areas.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.53-56
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• 2021

국내 산업화가 들어선 후 산업화 당시 지었던 낙후된 건물의 증가에 따라 구조물의 손상 조사 및 검사 방법의 수요가 늘어나고 있다. 일반적으로 구조물의 손상은 전문 검사원이 현장에서 직접 측량도구와 시각적인 방식으로 검사한다. 그러나 전문 검사원들이 직접 조사하는 수고에 비해 균열을 검사하는 방식 자체가 단순하고, 일반 사람이 검사하기에는 객관성이 떨어지는 한계가 있어 균열을 자동적으로 검출함으로써 객관성과 편의성을 보장할 기술이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 기반으로 다양한 환경에서의 외벽 균열을 검출할 수 있는 딥러닝 모델 개발을 소개한다. 균열 검출을 위해 다양한 외벽 균열 관련 데이터셋을 확보 및 구축하고 각 데이터셋의 검출 정보를 보완할 반자동(semi-auto) 라벨링 작업을 수행하였다. 두 번째로 기존 높은 검출 성능을 보였던 모델들을 선정 및 비교하여 YOLO v5 모델을 최종적으로 선정하였고, 도메인이 각각 다른 데이터셋에 대한 교차 학습을 통해 각 데이터셋의 mAP의 편차가 31%에서 11%로 좁히는 작업을 수행하였다. 이를 통해 실제 상황에서의 균열 영상에서 균열을 검출할 수 있는 측량 시스템을 개발함으로써 실질적인 검사의 도구로 활용될 수 있길 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.45-48
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• 2022

건축물 안전 점검은 대부분 전문가의 현장 방문을 통한 육안검사다. 그중 균열 검사는 건물 위험도를 나타내는 중요한 지표로써 발생 위치, 진행성, 크기를 조사하는데, 최근 균열 조사 방식에 대해 객관성과 체계성을 보완할 딥러닝 개발이 활발하다. 그러나 균열 이미지는 외부 현장에 모양, 규모도 많은 종류라 도메인이 다양해야 하는데 대부분 제한된 환경과 실제적인 균열 검사와는 무관한 데이터로 구성되어 실효적이지 않다. 본 연구에서는 균열 조사에 적합하고 Wild 환경에 적용 가능한 POC 데이터셋을 소개한다. 기존 균열 공인 데이터셋 4종의 특징과 한계점을 분석을 토대로 고해상도 이미지로써 균열의 세부 특징을 담았고 균열 유사 환경과 조건들을 추가 촬영해 균열 검출에 강인하게 학습되도록 지향하였다. 정제 및 라벨링 작업을 거친 POC 데이터 셋은 균열 검출모델인 YOLO-v5으로 성능을 실험하였고, mAP(mean Average Precision) 75.5%로 높은 검출률을 보였다. POC 데이터셋으로 더욱 도메인에 적응적(Domain-adapted)인 인공지능 모델을 개발하여 건물, 댐, 교량 등 각종 대형 건축물에 대한 안전하고 효과적인 안전 관리 도구로써 활용할 것을 기대한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.49-52
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• 2022

건물 외벽에 발생하는 균열은 시설물 구조 안전에 영향을 미치며 그 크기에 따라 위험도가 달라진다. 이에 따라 전문검사관의 현장 점검을 통해 발생 균열 두께를 정밀하게 측정할 필요가 있고 최근에는 이러한 현장 안전점검에 인공지능을 도입하려는 추세다. 그러나 기존의 균열 데이터셋은 주로 콘크리트에만 한정되어 다양한 외벽에 강인한 모델을 구축하기 어렵고 균열 두께를 측정하기 위해 정확한 마스크(Mask) 정보가 필요하나 이를 만족하는 데이터셋이 부재하다. 본 논문에서는 다양한 외벽에 강인한 균열 구획화 모델을 목적으로 2,744장의 이미지를 촬영하고 매직 완드 기법으로 라벨링을 진행해 데이터셋을 구축 후, 이를 바탕으로 딥러닝 기반 균열 구획화 모델을 개발했다. UNet-ResNet50을 최종모델로 선정 및 개발 결과, 테스트 데이터셋에 대해 81.22%의 class IoU 성능을 보였다. 본 연구의 기술을 바탕으로 균열 두께를 측정하여 건축물 안전점검에 활용될 수 있기를 기대한다.

• Asia Marketing Journal
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• v.1 no.2
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• pp.19-35
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• 1999

데이터베이스 마케팅 전략을 수립하고 집행함에 있어서 고객에게 접근하기 위한 촉진 매체로써 직접우편(Direct Mail)과 텔레 마케팅 등의 직접반응매체를 주요 수단으로 하는 경우 이를 다이렉트 마케팅이라고 한다. 다른 마케팅 전략들과 마찬가지로 다이렉트 마케팅에서도 마케팅 자원이 효과적으로 사용될 수 있도록 고객 데이터베이스를 세분화하는 작업을 수행한다. 리스펀스 모델링(Response Modeling)은 다이렉트 마케팅분야에서 고객리스트를 세분화하고 각 세그멘트별로 고객의 반응(구매행위)을 예측하는 기법을 말하며 RFM(Recency, Frequency, Monetary), 로지스틱, 신경망은 리스펀스 모델링을 위해서 가장 널리 사용되고 있는 기법이다. 과거에 이들 방법은 고객 데이터베이스 전체에 단독 모델로 적용되어 왔으나 이러한 단독 모델을 고객 데이터베이스에 적용하는 것이 정당화 되려면 고객들이 동일한 방식으로 반응한다는 전제가 필요하다. 그러나 일반적으로 고객의 반응방식에는 상당한 이질성이 존재한다. 예컨대 직업, 나이, 소득, 성별 등이 같다고 해서 같은 구매패턴을 보이지는 않는다는 것이다. 즉 고객A의 구매행위는 회귀선에 의해서 잘 설명되는 반면에 고객B는 신경망이나 RFM으로 잘 설명될 수 있는 경우가 존재하는 것이다. 이러한 구매행위의 이질성을 반영하기 위해서 최근에는 두개 이상의 방법을 결합하여 사용하는 결합 리스펀스 모델링 방법도 시도 되어 왔다. 그러나 결합 리스펀스 모델링에 관한 기존 연구들은 상관관계가 낮은 모델들을 결합함으로써 세분화의 효과를 단독 모델을 사용할 때 보다 개선할 수 있다고는 하였으나 구체적으로 어떤 모델들이 서로 낮은 상관관계를 갖는지는 보여주지 못하였다. 본 논문에서는 RFM 방법을 모델 내에서 사용하는 변수와 이를 이용한 모델링 방법상의 차이로 인하여 다른 두 방법(로지스틱, 신경망)과 매우 낮은 상관관계를 갖는 방법으로 제시하고 RFM과 다른 두 방법간의 낮은 상관관계를 이용하여 결합하는 경우 모델의 예측효과를 상당히 개선할 수 있음을 사례분석을 통해서 보이고자 한다.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.32 no.6
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• pp.386-390
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• 2023

Stiffness-engineered stretchable substrate technology has been widely used to produce stretchable displays, transistors, and integrated circuits because it is compatible with various flexible electronics technologies. However, the stiffness-engineering technology has never been applied to transistor-based stretchable strain sensors. In this study, we developed thin-film transistor-based strain sensors on stiffness-engineered stretchable substrates. We designed and fabricated strain-sensitive stretchable resistors capable of inducing changes in drain currents of transistors when subjected to stretching forces. The resistors and source electrodes of the transistors were connected in series to integrate the developed stretchable resistors with thin-film transistors on stretchable substrates by printing the resistors after fabricating transistors. The thin-film transistor-based stretchable strain sensors demonstrate feasibility as strain sensors operating under strains of 0%-5%. This strain range can be extended with further investigations. The proposed stiffness-engineering approach will expand the potential for the advancement and manufacturing of innovative stretchable strain sensors.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.542-545
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• 2007

P2P 환경에서 사용자들이 직접 자료를 평가하여 악의적인 자료들을 탐지하는 평판도 방법들이 많이 연구되었다. 하지만 기존의 평판도 방법들은 자료 또는 파일 단위의 평판도를 적용하기 때문에 자료의 일부분에 대한 미세한 평가를 할 수 없으며, 특정 부분 때문에 평판도가 낮아서 자료 전체가 사용되지 못한다는 문제점을 가진다. 따라서 본 연구에서는 자료 일부분에 대한 평판도를 적용하는 새로운 평판도 방법을 제안한다. 제안하는 블록 기반의 평판도 방법은 자료의 부분에 대한 개별 평가를 하고 악의적인 블록을 배제함으로써 자료의 유익한 부분들만 사용할 수 있게 해 준다. 본 논문에서는 자료의 개별 블록 평판도와 피어의 신용도를 기반으로 하여 평판도 업데이트 방법과 개별 블록과 자료의 평가 방법을 제시한다. 또한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법이 기존의 평판도 방법보다 자료에서 유익한 블록들만 추출하여 사용함을 보여주고 있으며, P2P 에서 발생하는 일인다역, 공모와 같은 공격에 안전함을 보이고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.546-549
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• 2007

최근 P2P 파일 공유 시스템은 다운로드 속도를 높이기 위해 한 파일을 블록 단위로 나누어 여러 피어로부터 동시에 내려 받는다. 그러나 악의적인 피어가 고의적으로 변조한 파일을 전송 받게 되면 해당 블록의 재전송으로 네트워크 자원이 소모되고, 블록들을 재 조합하여 파일을 구성하는데 걸리는 시간이 증가한다. 본 연구에서는 자원 절약을 위해 고의적 변조 파일을 P2P 시스템에서 배제시키는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방법은 디렉토리 서비스를 담당하는 피어가 변조 블록에 대한 신고를 받아 그 신고 횟수가 임계치에 도달하면, 해당 변조 블록을 포함한 파일을 검색 결과에서 배제시킴으로써 P2P 상에 공유되는 것을 막는다. 또한 제안하는 시스템의 성능을 모의 실험을 통해 평가한 결과, 일반적인 P2P 시스템 및 피어 평판 관리 시스템을 적용한 P2P 시스템보다 제안한 시스템의 고의적 변조 파일의 공유 비율이 각각 22 배, 4 배 낮고, 올바른 파일은 항상 공유되는 것을 확인하였다. 그러므로 제안하는 방법을 기존 P2P 시스템에 적용할 경우, 고의적 변조 파일의 다운로딩에서 발생하는 네트워크 자원 낭비를 줄일 수 있고 피어의 다운로드 속도도 증가할 것이다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.30 no.5
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• pp.418-426
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• 2019

Recently, many studies on vital sign detection using a radar sensor related to Internet of Things(IoT) smart home systems have been conducted. Because vital signs such as respiration and cardiac rates generally cause micro-motions in the chest or back, the phase of the received echo signal from a target fluctuates according to the micro-motion. Therefore, vital signs are usually detected via spectral analysis of the phase. However, the probability of false alarms in cardiac rate detection increases as a result of various problems in the measurement environment, such as very weak phase fluctuations caused by the cardiac rate. Therefore, this study analyzes the difficulties of vital sign detection and proposes an efficient vital sign detection algorithm consisting of four main stages: 1) phase decomposition, 2) phase differentiation and filtering, 3) vital sign detection, and 4) reduction of the probability of false alarm. Experimental results using impulse-radio ultra-wideband radar show that the proposed algorithm is very efficient in terms of computation and accuracy.