• Proceedings of the Korean Radioactive Waste Society Conference
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• 2012.05a
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• pp.267-268
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• 2012

• Construction Engineering and Management
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• v.23 no.3
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• pp.4-9
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• 2022

• Computational Structural Engineering
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• v.35 no.2
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• pp.18-25
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• 2022

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.19 no.6
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• pp.57-66
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• 2005

• Water for future
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• v.53 no.1
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• pp.40-52
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• 2020

• Construction Engineering and Management
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• v.24 no.3
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• pp.8-12
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• 2023

• Journal of the Korean institute of surface engineering
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• v.54 no.4
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• pp.194-199
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• 2021

In this study, rebar corrosion detection sensor was fabricated using multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs). MWCNTs were pre-treated in the acid electrolytes to attach the carboxylic acid to the surface of MWCNTs. The fabricated sensor was attached on the surface of rebar and it detected the corrosion of steel using LCR meter with variation of capacitance. The surface morphology and electrical properties were characterized using scanning electron microscope (SEM) and electrical test equipment, respectively. To verify the corrosion detection characteristics, comparison experiment using plastic bar was performed. Moreover, mechanism of corrosion detection sensor was discussed.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.17-18
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• 2024

악성 흉수의 진단은 세포학적 검사로 암세포를 확인하는 것이 필수적이며 진단율은 50~80%로 나타난다. 양성자 단층 촬영은 비침습적으로 암 병기를 평가하는 유용한 방법이다. 하지만 암이 아닌 다른 원인으로 인한 포도당 대사로 인하여 양전자 단층 촬영만으로 악성 흉수를 진단하는 데 어려움이 있다. 악성 흉수 자동 진단 모델은 암세포를 진단하는데 있어서 보조적인 역할이 가능하다. 이에 따라 본 연구는 컨볼루션 신경망 기반의 딥러닝 모델을 개발하여 악성 흉수 진단 성능을 확인하고 진단의 보조적 목적으로써 딥러닝의 사용 가능성을 확인하고자 하였다. 결과적으로 모델 전반적으로 accuracy 0.7~0.86의 높은 성능을 보였다. 본 연구의 결과를 통해 실제 의료 환경에서 악성 흉수를 진단하는데 딥러닝 모델이 보조적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.11a
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• pp.68-70
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• 2018

본 논문에서는 무선전력전송시스템에서 Double-sided와 semi-bridgeless 정류기의 통합모델링 및 설계를 제안한다. 제안한 방식은 통합 모델링을 통해 제어기설계가 가능하며, 이를 통해 추가 회로가 없이 안정적인 출력전압제어가 가능하다. 본 논문에서는 구현된 모델링의 유효성 및 제어기 설계를 시뮬레이션에서 전압지령 변경과 Rising time 비교를 통해 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.200-201
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• 2020

본 논문에서는 ICP (iterative closest points) 기반의 포인트 클라우드 콘텐츠 품질 개선 방법을 제안한다. 포인트 클라우드 콘텐츠는 실제 환경의 물체를 3 차원의 점으로 획득한 실감 콘텐츠이다. 이처럼 3 차원 점으로 구성된 포인트 클라우드 콘텐츠는 영상 확대 또는 포인트 클라우드 획득 및 복원 과정에서 콘텐츠의 품질이 저하될 수 있다. 제안하는 방법은 ICP 알고리즘을 활용히여 이전 프레임과 현재 프레임 상의 포인트 클라우드 위치 사이가 존재하는지 검사하고, 피사체의 움직임에 의해 발생한 프레임 간 차이를 보정하여 콘텐츠의 품질을 향상시켰다.