• Physical Therapy Rehabilitation Science
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• 제8권1호
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• pp.45-51
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• 2019

Objective: The purpose of this study was to investigate the muscle activity ratio of the lower limb according to changes in straight leg raise (SLR) test angles on hamstring muscle shortening during squat exercises. Design: Randomized controlled trial. Methods: The subjects were 14 healthy adults who were informed of and agreed to the method and purpose of the study. The participants were classified into SLR groups according to two angles (over $80^{\circ}$ or under $80^{\circ}$) assessed using the SLR tests. After training and practicing the wall squat posture to be applied to the experiment, electromyography (EMG) was used to measure changes in muscle activity during the performance of a wall squat. After stretching, a sequence of pre-stretch tests were performed again, and the active and passive SLR tests were also reconducted; thereafter, a wall squat was performed again by attaching EMG electrodes. The EMG results before and after stretching were compared. Results: The muscle activity of the vastus lateralis oblique muscle increased in both groups. The muscle activity of the vastus medialis oblique muscle decreased in over both group. Rectus femorus activity increased in the under 80-degree groups but decreased in the over 80-degree group. The muscle activity of the biceps femoris muscle decreased after stretching in the over 80-degree group and increased in the under 80-degree group, and the semitendinosus muscle activity after stretching was decreased. The quadriceps-to-hamstring muscle (Q:H) ratio before and after stretching between groups showed that the hamstring muscle ratio decreased after stretching in both groups. Conclusions: The results of this study showed that the Q:H ratio before and after stretching between groups was not significantly different.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.65-74
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• 2021

3차원 형상 복원(3D reconstruction)은 이미지 또는 영상 속 물체를 3차원 형상으로 복원하는 것을 말한다. 본 연구는 물체의 전반적 형상을 넘어 세부적인 모습까지 복원할 수 있는 표현력을 가진 3차원 형상 복원 네트워크인, 점진적 점유 네트워크를 제안한다. 본 연구가 제안하는 네트워크는 이미지 전체의 정보를 담고 있는 특징(feature)을 사용하는 기존 점유 네트워크와 달리, 수용 영역(receptive field)의 크기에 따라 다양한 수준의 이미지 특징을 추출해서 사용한다. 그리고, 다양한 수준의 이미지 특징을 디코더(decoder) 내 디코더 블록(decoder block)들에 순차적으로 반영하여, 형상 복원의 품질이 단계적으로 개선하는 네트워크 구조를 제안한다. 본 연구는 또한, 다양한 수준의 이미지 특징을 적절히 조합하여 사용하는 디코더 블록구조를 제안한다. 본 연구는 제안하는 네트워크의 성능 검증을 위해 ShapeNet 데이터 세트를 사용하였으며, 기존의 점유 네트워크(ONet) 및 다양한 수준의 이미지 특징을 사용하는 최신 연구(DISN)와 성능 비교하였다. 그 결과, 기존 점유 네트워크 대비 세 가지 검증 지표 모두에서 높은 성능을 달성하였으며, DISN과는 대등한 수준의 성능을 보여주었다. 그리고 복원 형상의 시각적 비교 결과, 본 연구의 점진적 점유 네트워크가 기존 점유 네트워크 대비, 물체의 세부 모습을 잘 복원하는 것을 확인하였다. 또한, DISN이 복원 실패한 물체의 얇은 부분 또는 이미지에서 가려진 부분을 본 연구의 네트워크는 잘 잡아내는 결과를 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 본 연구가 제안하는 점진적 점유 네트워크의 유용성을 검증하는 결과다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.303-310
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• 2021

교량의 균열은 교량의 상태를 나타내는 중요한 요소이며 주기적인 모니터링 대상이다. 그러나 전문가가 육안으로 점검하는 것은 비용, 시간, 신뢰성 면에서 문제가 있다. 따라서 최근에는 이러한 문제를 극복하기 위해 자동화 가능한 딥러닝 모델을 적용하기 위한 연구가 시작되었다. 딥러닝 모델은 예측할 상황에 대한 충분한 데이터가 필요하지만 교량 균열 데이터는 상대적으로 얻기가 어렵다. 특히 교량의 설계, 위치, 공법에 따라 교량 균열의 형상이 달라질 수 있어 특정 상황에서 많은 양의 균열 데이터를 수집하기 어려움이 따른다. 본 연구에서는 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 불충분한 균열 데이터를 생성하고 학습하는 균열 탐지 모델을 개발했다. 본 연구에서는 GAN을 이용하여 주어진 균열 데이터와 통계적으로 유사한 데이터를 성공적으로 생성했으며, 생성된 이미지를 사용하지 않을 때보다 생성된 이미지를 사용할 때 약 3% 더 높은 정확도로 균열 감지가 가능했다. 이러한 접근 방식은 교량의 균열 검출이 필요하지만 균열 데이터는 충분하지 않거나 하나의 클래스에 대한 데이터가 상대적으로 적을 때 감지 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 것으로 기대된다.

• Composites Research
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• 제34권1호
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• pp.8-15
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• 2021

조선해양 산업에서 선박의 에너지 절감과 운항효율 향상을 위한 부품의 경량화 기술이 요구됨에 따라서, 고강도의 경량소재인 섬유강화 복합소재를 부품소재로 적용하는 방안이 검토될 수 있다. 본 연구에서는 LNGC 경량화를 위해 파이프 지지용 클램프의 섬유강화 복합소재 적용 가능성을 평가하였다. 탄소섬유 및 유리섬유를 강화섬유로 하여 섬유강화 복합소재를 제조하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램을 통해 복합소재의 강화재료와 기지재료의 물성을 역계산하여 섬유 적층 패턴별 물성 변화에 따른 성능 예측을 수행하였다. 또한, 유한요소해석 프로그램를 통해 복합소재 두께에 따른 클램프의 구조해석을 수행하였다. 연구결과 경량화를 위해 클램프의 섬유강화 복합소재의 적용시 두께 선정에 주의가 필요함을 확인할 수 있었다. 향후 보완 설계 시 구조물의 형상변경 및 경량화를 위한 구조변경에 용이할 것으로 판단된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1115-1130
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• 2020

최근 출시된 차량에는 다수의 ECU(Electronic Control Unit)가 탑재되어 있고, 각 ECU들은 CAN(Controller Area Network)을 통해 통신함으로써 차량을 효율적으로 제어할 수 있다. 하지만 CAN 통신에는 암호화 및 인증 기술이 적용되어 있지 않고, 접근 제어가 없는 Broadcast 방식으로 통신이 이루어지므로 보안에 취약하다는 문제점이 존재한다. 이러한 취약점을 이용하여 차량 제어 등의 수많은 차량 해킹 공격이 이루어지고 있으며 그에 대응하기 위한 연구 또한 진행되고 있다. 차량 해킹 대응 기술들 중에는 완성차에 탑재된 ECU의 취약점을 분석할 수 있는 CAN Fuzzing 기술이 존재한다. 하지만 기존의 CAN Fuzzing 기술들은 ECU들이 전송하는 CAN 메시지 구조를 고려하지 않고 Random한 방식으로 Fuzzing을 진행하기 때문에 많은 시간이 소요된다. 또한, 기존 CAN Fuzzing 기술은 Fuzzing 결과를 모니터링하는 방법에도 한계점이 존재한다. 이러한 CAN Fuzzing 기술의 한계를 해결하고자 본 논문에서는 CAN 메시지의 구조를 분석하고, 이를 바탕으로 ECU의 이상 작동 현상을 유발시킬 수 있는 Fuzzing 입력값을 생성하는 Non-Random CAN Fuzzing 기법을 제안한다. Non-Random CAN Fuzzing은 기존 Random CAN Fuzzing에 비해 소요되는 시간을 절약할 수 있고, 이를 통해 SW 구현 오류 혹은 CAN DBC(Database CAN) 설계 오류 등으로 인해 존재할 수 있는 ECU의 이상 작동 현상과 연관된 CAN 메시지들을 빠르게 발견할 수 있다. 제안하는 Non-Random CAN Fuzzing의 성능을 평가하기 위해 제안 기법을 실제 차량에 적용하였으며 ECU에 이상 작동 현상을 일으킬 수 있는 CAN 메시지를 확인하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제83권3호
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• pp.305-326
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• 2022

To realize the recycling utilization of waste concrete and alleviate the shortage of resources, 11 specimens of steel reinforced recycled concrete (SRRC) filled circular steel tube columns were designed and manufactured in this study, and the cyclic loading tests on the specimens of columns were also carried out respectively. The hysteretic curves, skeleton curves and performance indicators of columns were obtained and analysed in detail. Besides, the finite element model of columns was established through OpenSees software, which considered the adverse effect of recycled coarse aggregate (RA) replacement rates and the constraint effect of circular steel tube on internal RAC. The numerical calculation curves of columns are in good agreement with the experimental curves, which shows that the numerical model is relatively reasonable. On this basis, a series of nonlinear parameters analysis on the hysteretic behaviors of columns were also investigated. The results are as follows: When the replacement rates of RA increases from 0 to 100%, the peak loads of columns decreases by 7.78% and the ductility decreases slightly. With the increase of axial compression ratio, the bearing capacity of columns increases first and then decreases, but the ductility of columns decreases rapidly. Increasing the wall thickness of circular steel tube is very profitable to improve the bearing capacity and ductility of columns. When the section steel ratio increases from 5.54% to 9.99%, although the bearing capacity of columns is improved, it has no obvious contribution to improve the ductility of columns. With the decrease of shear span ratio, the bearing capacity of columns increases obviously, but the ductility decreases, and the failure mode of columns develops into brittle shear failure. Therefore, in the engineering design of columns, the situation of small shear span ratio (i.e., short columns) should be avoided as far as possible. Based on this, the calculation model on the skeleton curves of columns was established by the theoretical analysis and fitting method, so as to determine the main characteristic points in the model. The effectiveness of skeleton curve model is verified by comparing with the test skeleton curves.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권1호
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• pp.23-34
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• 2022

네트워크 기술의 발달로 그 적용 영역 또한 다양해지면서 다양한 목적의 프로토콜이 개발되고 트래픽의 양이 폭발적으로 증가하게 되었다. 따라서 기존의 전통적인 스위칭, 라우팅 방식으로는 네트워크 관리자가 망의 안정성과 보안 기준을 충족하기 어렵다. 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 이러한 문제를 해결하기 위해 제시된 새로운 네트워킹 패러다임이다. SDN은 네트워크 동작을 프로그래밍하여 효율적으로 네트워크를 관리할 수 있도록 한다. 이는 네트워크 관리자가 다양한 여러 양상의 공격에 대해서 유연한 대응을 할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 SDN의 이러한 특성을 활용하여 SDN 구성 요소인 컨트롤러와 스위치를 통해 공격 정보를 수집하고 이를 기반으로 공격을 탐지하는 위협 레벨 관리 모듈, 공격 탐지 모듈, 패킷 통계 모듈, 플로우 규칙 생성기를 설계하여 프로그래밍하고 허니팟을 적용하여 지능형 공격자의 서비스 거부 공격(DoS)을 차단하는 방법을 제시한다. 제안 시스템에서 공격 패킷은 수정 가능한 플로우 규칙에 의해 허니팟으로 빠르게 전달될 수 있도록 하였으며, 공격 패킷을 전달받은 허니팟은 이를 기반으로 지능적 공격의 패턴을 분석하도록 하였다. 분석 결과에 따라 지능적 공격에 대응할 수 있도록 공격 탐지 모듈과 위협 레벨 관리 모듈을 조정한다. 제안 시스템을 실제로 구현하고 공격 패턴 및 공격 수준을 다양화한 지능적 공격을 수행하고 기존 시스템과 비교하여 공격 탐지율을 확인함으로써 제안 시스템의 성능과 실현 가능성을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.323-332
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• 2022

AI 기술을 활용한 다양한 서비스가 개발되면서, AI 서비스 운영에 많은 관심이 집중되고 있다. 최근에는 AI 기술도 하나의 ICT 서비스를 보고, 범용적인 AI 서비스 운영을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 기계학습 개발 절차의 마지막 단계인 기계학습 모델 배포 및 운영에 초점을 두고 AI 서비스 운영을 위한 시스템 측면에서의 연구 결과를 기술하였다. 3대의 서로 다른 Ubuntu 시스템을 구축하고, 이 시스템상에서 서로 다른 AI 모델(RFCN, SSD-Mobilenet)과 서로 다른 통신 방식(gRPC, REST)의 조합으로 2017 validation COCO dataset의 데이터를 이용하여 객체 검출 서비스를 Tensorflow serving을 통하여 AI 서비스를 요청하는 부분과 AI 서비스를 수행하는 부분으로 나누어 실험하였다. 다양한 실험을 통하여 AI 모델의 종류가 AI 머신의 통신 방식보다 AI 서비스 추론 시간에 더 큰 영향을 미치고, 객체 검출 AI 서비스의 경우 검출하려는 이미지의 파일 크기보다는 이미지 내의 객체 개수와 복잡도에 따라 AI 서비스 추론 시간이 더 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 그리고, AI 서비스를 로컬이 아닌 원격에서 수행하면 성능이 좋은 머신이라고 하더라도 로컬에서 수행하는 경우보다 AI 서비스 추론 시간이 더 걸린다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 서비스 목표에 적합한 시스템 설계와 AI 모델 개발 및 효율적인 AI 서비스 운영이 가능해질 것으로 본다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권6호
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• pp.27-32
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• 2021

최근 기후변화로 인한 집중호우 및 태풍 등으로 농업용 저수지의 설계빈도를 초과하는 호우가 빈번히 발생하고 있어 농업용 저수지와 같은 수리시설물의 안전에 대한 관심이 증가하고 있다. 현재 국내에는 17,140여 개소의 저수지가 공용 중에 있으며, 이 중 83.87%가 1970년 이전에 건설되어 저수지의 노후화에 따른 안정성 확보를 위해 저수지 제체에 다양한 공법을 활용한 보수·보강을 실시하고 있다. 그 중 cement-bentonite 벽체를 활용한 공법은 굴착과 동시에 cement와 bentonite로 이루어진 slurry로 지중연속벽체를 시공하는 공법으로 시공방법이 간편하고 시공속도가 빠르며 굴착구역을 즉시 치환함으로 차수벽체의 균질성을 확보하여 성능이 우수하다는 장점이 있다. 그러나 이와같은 장점에도 불구하고 국내에서는 적용사례가 많지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 cement와 bentonite의 혼합량을 변화시켜가며 강도변화 및 투수특성 등을 구명하여 저수지 제체의 보수·보강을 위한 cement-bentonte 벽체의 적정혼합량은 cement 200kg/m³, bentonite 60~80kg/m³인 경우가 가장 적합하다는 결론을 도출하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.431-442
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• 2020

본 연구는 테라테인먼트 스위스 볼 운동이 겨드랑 신경 손상 환자의 상지기능, 통증, 일상생활활동에 미치는 효과를 알아보고자 하였다. 연구기간 및 대상은 2019년 11월 5일부터 2020년 2월 25일까지 G광역시에 거주하는 23세 여성 1명으로, 개별사례실험 연구 중 A-B-A' 설계를 사용하였다. 본 연구는 겨드랑신경 손상 환자에게 다양한 방향과 점진적 무게의 운동 형태로 반복 훈련을 제공하였다. 이는 어깨의 구조의 안정성, 가동성을 높이고, 사용가능한 어깨 기능을 강화시켜 통증을 완화에 효과적이었고 다양한 환경 안에서 활동에 따른 자세 변화의 적응력과 대응능력을 발휘하게 하여, 최대한의 독립적 생활의 수행이 가능하도록 하였다. 따라서 본 연구의 테라테인먼트 스위스 볼 운동은 겨드랑신경 손상 환자의 상지기능, 통증 및 장애, 일상생활활동에 긍정적 영향을 미쳤기에 중재방법으로의 가능성을 확인할 수 있었다. 이는 다양한 환자치료에 전문성을 요구하는 작업치료사의 치료적 접근법으로 발휘할 수 있도록 지속적인 조사와 반복연구를 통해 효과를 검증하고 발전 방안을 모색할 필요가 있다.