• Advances in Computational Design
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• 제4권2호
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• pp.155-177
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• 2019

Operation and Maintenance (O&M) phase is the main contributor to the total lifecycle cost of a building. Previous studies have described that Building Information Models (BIM), if available with detailed asset information and their properties, can enable rapid troubleshooting and execution of O&M tasks by providing the required information of the facility. Despite the potential benefits, there is still rarely BIM with Mechanical, Electrical and Plumbing (MEP) assets and properties that are available for O&M. BIM is usually not in possession for existing buildings and generating BIM manually is a time-consuming process. Hence, there is a need for an automated approach that can reconstruct the MEP systems in BIM. Previous studies investigated automatic reconstruction of BIM using architectural drawings, structural drawings, or the combination with photos. But most of the previous studies are limited to reconstruct the architectural and structural components. Note that mechanical components in the building typically require more frequent maintenance than architectural or structural components. However, the building mechanical drawings are relatively more complex due to various type of symbols that are used to represent the mechanical systems. In order to address this challenge, this paper proposed a symbol recognition framework that can automatically recognize the different type of symbols in the building mechanical drawings. This study applied vector-based computer vision techniques to recognize the symbols and their properties (e.g., location, type, etc.) in two vector-based input documents: 2D drawings and the symbol description document. The framework not only enables recognizing and locating the mechanical component of interest for BIM reconstruction purpose but opens the possibility of merging the updated information into the current BIM in the future reducing the time of repeated manual creation of BIM after every renovation project.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1213-1222
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• 2018

본 연구에서는 무질서 효과가 고려된, 새로이 가정한 가상 결정 근사법을 갖는 empirical pseudopotential method를 사용하여 온도와 조성비 변화에 따른 3원계 질화물계 화합물 반도체 $GaAs_{1-X}N_X$의 휨 매개변수 및 에너지 밴드갭을 계산하였다. 300K의 조성비 구간($0{\leq}x{\leq}0.05$)에서 에너지 밴드갭들이 급격히 감소하며, 해당하는 계산된 휨 매개변수가 15eV임을 알 수 있었다. 에너지 밴드갭 계산 결과로부터 굴절률 n과 고주파 유전상수 ${\varepsilon}$ 등의 광학상수를 계산하였고, 에너지 밴드갭 계산 결과는 실험치를 대체로 잘 설명하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.29-34
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• 2019

본 논문에서는 10 nm 이하 무접합 원통형 MOSFET의 온-오프 전압 ${\Delta}V_{on-off}$에 대하여 고찰하였다. 문턱전압이하 전류가 $10^{-7}A$일 때 게이트 전압을 온 전압, $10^{-12}A$일 때 게이트 전압을 오프 전압으로 정의하고 그 차를 구하였다. 10 nm 이하에서는 터널링 전류를 무시할 수 없기 때문에 터널링 전류의 유무에 따라 ${\Delta}V_{on-off}$의 변화를 관찰하였다. 이를 위하여 포아송방정식을 이용하여 채널 내 전위분포를 구하였으며 WKB 근사를 이용하여 터널링 전류를 구하였다. 결과적으로 10 nm 이하 JLCSG MOSFET에서 터널링 전류에 기인하여 ${\Delta}V_{on-off}$가 증가하는 것을 알 수 있었다. 특히 8 nm 이하의 채널길이에서 급격히 증가하였으며 채널 반지름과 산화막 두께가 증가할수록 ${\Delta}V_{on-off}$는 증가하는 것을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.181-186
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• 2019

수상태양광발전 시스템은 건물옥상이나 산지 등에 개발되는 육상 태양광 발전과는 달리 주로 댐이나 저수지 등 수면위에 부력체를 이용하여 태양광 모듈을 설치하는 새로운 개념의 발전기술로서 국내 저수지 수면의 약 5 % 정도만 활용하다라도 약 4,170 MW 규모의 발전시설 건설이 가능할 만큼 개발 잠재량이 풍부하여 환경에 대한 훼손이 없이 국토의 효율적 이용이 가능한 장점이 있다. 그러나 육상과 달리 수면위에서 태양광 발전을 하기 위해서는 부력체를 이용하여 모듈 등 발전시설을 수면 위에 설치하여야 하며, 이와 더불어 수위 및 유속의 변동 등에도 안정적으로 시설을 유지할 수 있는 기술이 요구된다. 이러한 수상태양광발전 시스템에 추가적으로 안전성을 평가할 수 있는 기술기준이 현재 정립이 되어 있지 않으며 본 논문을 통해 수상태양광발전 시스템의 표준화를 위해 고려할 사항들을 정리하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4290-4309
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• 2020

In recent years, advancements in machine learning capabilities have allowed it to see widespread adoption for tasks such as object detection, image classification, and anomaly detection. However, despite their promise, a limitation lies in the fact that a network's performance quality is based on the data which it receives. A well-trained network will still have poor performance if the subsequent data supplied to it contains artifacts, out of focus regions, or other visual distortions. Under normal circumstances, images of the same scene captured from differing points of focus, angles, or modalities must be separately analysed by the network, despite possibly containing overlapping information such as in the case of images of the same scene captured from different angles, or irrelevant information such as images captured from infrared sensors which can capture thermal information well but not topographical details. This factor can potentially add significantly to the computational time and resources required to utilize the network without providing any additional benefit. In this study, we plan to explore using image fusion techniques to assemble multiple images of the same scene into a single image that retains the most salient key features of the individual source images while discarding overlapping or irrelevant data that does not provide any benefit to the network. Utilizing this image fusion step before inputting a dataset into the network, the number of images would be significantly reduced with the potential to improve the classification performance accuracy by enhancing images while discarding irrelevant and overlapping regions.

• 식품과학과 산업
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• 제53권3호
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• pp.284-294
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• 2020

고전압 펄스 전기장 기술은 전기 에너지를 활용한 친환경적 비가열 공정 기술로서 꾸준히 업계의 관심을 받고 있다. 장치에 대한 이해의 부족과 장비가격에 대한 부담으로 실제 상업적 적용이 크게 증가하지 않고 있으나 가열 공정을 대체할 수 있는 기술로서의 가능성은 지속적으로 제기되고 있다. PEF 공정을 이용한 식품의 살균은 지금까지는 대부분 과일 및 야채 주스 등 저점도의 액체 식품의 살균에 대해 적용되어 왔으나 최근에는 고점도의 스무디, 고농도 단백질 음료, 혼합 주스, 알코올 음료 등으로 적용 범위가 확대되었으며, 분말, 생육 등 고체 식품의 살균에 대한 연구도 진행되고 있다. 살균 이외에도 색소, 유용성분의 추출 및 회수, 생리활성물질의 활성화, 건조의 전처리 등의 식품 공정뿐만 아니라 씨앗의 발아율 증가, 육제품의 육질 변화, 전분의 물성 변화 등에 대한 적용이 연구되면서 기존의 식품 공정을 보완 또는 대체할 수 있는 기술로서 기대되고 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제7권1호
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• pp.9-19
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• 2021

원자력 테러 예방을 위해 기존의 물리 보호 시스템(PPS)를 수정한 빅데이터 기반의 클라우드 컴퓨팅 시스템과 통합된 데이터 마이닝 디자인이 조사됩니다. 원자력 범죄사건에 대해 시뮬레이션 연구에 의해 테러 관련 기관의 네트워킹이 모델링됩니다. 불법 도청 없이 무고한 사람들을 공격하려는 시도와 테러리즘을 정부가 탐지할 필요가 있습니다. 이 연구의 수학적 알고리즘은 테러 사건의 정확한 결과를 제공할 수 없지만, 시뮬레이션을 통해 잠재적 가능성을 얻을 수 있습니다. 본 결과는 시간에 따른 모양 진동을 보여줍니다. 또한 각 값의 빈도를 통합하면 결과의 전환 정도를 알 수 있습니다. 값은 63.125 시간에 -2.61741로 증가합니다. 따라서 테러 가능성은 나중에 가장 높습니다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제16권2호
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• pp.97-109
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• 2020

On March 11, 2011, an earthquake followed by a tsunami caused an extended station blackout (SBO) at the Fukushima Dai-ichi NPP Units. The accident was initiated by a total loss of both onsite and offsite electrical power resulting in the loss of the ultimate heat sink for several days, and a consequent core melt in some units where proper mitigation strategies could not be implemented in a timely fashion. To enhance the plant's coping capability, the Diverse and Flexible Strategies (FLEX) were proposed to append the Emergency Operation Procedures (EOPs) by relying on portable equipment as an additional line of defense. To assess the success window of FLEX strategies, all sources of uncertainties need to be considered, using a physics-based model or system code. This necessitates conducting a large number of simulations to reflect all potential variations in initial, boundary, and design conditions as well as thermophysical properties, empirical models, and scenario uncertainties. Alternatively, data-driven models may provide a fast tool to predict the success window of FLEX strategies given the underlying uncertainties. This paper explores the applicability of Artificial Intelligence (AI) to identify the success window of FLEX strategy for extended SBO. The developed model can be trained and validated using data produced by the lumped parameter thermal-hydraulic code, MARS-KS, as best estimate system code loosely coupled with Dakota for uncertainty quantification. A Systems Engineering (SE) approach is used to plan and manage the process of using AI to predict the success window of FLEX strategies under extended SBO conditions.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권7호
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• pp.2444-2452
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• 2022

The field-programmable gate array (FPGA) is gaining popularity in industrial automation such as nuclear power plant instrumentation and control (I&C) systems due to the benefits of having non-existence of operating system, minimum software errors, and minimum common reason failures. Separate functions can be processed individually and in parallel on the same integrated circuit using FPGAs in comparison to the conventional microprocessor-based systems used in any plant operations. The use of FPGAs offers the potential to minimize complexity and the accompanying difficulty of securing regulatory approval, as well as provide superior protection against obsolescence. Wireless sensor networks (WSNs) are a new technology for acquiring and processing plant data wirelessly in which sensor nodes are configured for real-time signal processing, data acquisition, and monitoring. ZigBee (IEEE 802.15.4) is an open worldwide standard for minimum power, low-cost machine-to-machine (M2M), and internet of things (IoT) enabled wireless network communication. It is always a challenge to follow the specific topology when different Zigbee nodes are placed in a large network such as a plant. The research article focuses on the hardware chip design of different topological structures supported by ZigBee that can be used for monitoring and controlling the different operations of the plant and evaluates the performance in Vitex-5 FPGA hardware. The research work presents a strategy for configuring FPGA with ZigBee sensor nodes when communicating in a large area such as an industrial plant for real-time monitoring.

• Composites Research
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• 제35권4호
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• pp.283-287
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• 2022

신축성 스트레인 센서는 웨어러블 기기나 건강 모니터링과 같은 미래 응용 분야에 적용하기 위하여 개발되고 있는데, 센서의 신뢰성을 높이기 위해 안정성과 반복성이 고려되어야 한다. 본 연구에서는 3D 프린팅을 통해 키리가미 패턴이 있는 고분자 구조를 제작하여 센서의 신축성과 히스테리시스를 개선하였다. 견고한 전도성 네트워크를 구현하기 위하여 그래핀과 탄소나노섬유를 혼합한 하이브리드 소재를 고분자 구조에 코팅하였다. 제작한 신축성 스트레인 센서는 32%의 스트레인에 대해 게이지팩터가 36을 보였으며, 1%부터 30%까지의 다양한 스트레인에 대해서 안정적인 저항 변화 응답을 나타냈다.