• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1524-1530
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• 2016

최근 스마트 기기를 이용한 전자 출결 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전자 출결 시스템을 이용하여 교수는 실시간으로 학생들의 출결 처리와 출석 기록을 관리할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 자동식별 및 데이터 획득(AIDC, Automatic Identification and Data Capture) 기반의 전자 출결 시스템의 한계점인 공간적, 시간적, 비용적 문제점을 해결할 수 있는 전자 출결 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 웹 서버로 동작하며 HTML5(Hyper Text Markup Language ver.5) 기반으로 작성된 출결 관리 페이지에 개인이 가진 스마트 기기를 통한 접속한 후 서버-클라이언트 이미지 데이터 전송 기술을 이용하여 실시간 전자 출결이 가능한 장점이 있다. 또한 제안 시스템은 파이썬 플라스크 프레임워크를 기반으로 동작하기 때문에 운영체제에 상관없이 설치 및 운용이 가능한 장점을 가진다.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권4호
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• pp.403-418
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• 2020

In recent years, the use of Fiber Reinforced Polymers (FRPs) as one of the most common ways to increase the strength of concrete samples, has been introduced. Evaluation of the final strength of these specimens is performed with different experimental methods. In this research, due to the variety of models, the low accuracy and impact of different parameters, the use of new intelligence methods is considered. Therefore, using artificial intelligent-based models, a new solution for evaluating the bond strength of FRP is presented in this paper. 150 experimental samples were collected from previous studies, and then two new hybrid models of Imperialist Competitive Algorithm (ICA)-Artificial Neural Network (ANN) and Artificial Bee Colony (ABC)-ANN were developed. These models were evaluated using different performance indices and then, a comparison was made between the developed models. The results showed that the ICA-ANN model's ability to predict the bond strength of FRP is higher than the ABC-ANN model. Finally, to demonstrate the capabilities of this new model, a comparison was made between the five experimental models and the results were presented for all data. This comparison showed that the new model could offer better performance. It is concluded that the proposed hybrid models can be utilized in the field of this study as a suitable substitute for empirical models.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.163-176
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• 2017

개별요소법(Discrete Element Method, DEM)은 토목공학 등 입자형태의 재료를 다루는 분야에서 다양하게 이용된다. 본 연구에서는 DEM 기법에 근거한 입자 역학 전용 해석 상용 소프트웨어를 사용하여 면판형 토압식 쉴드TBM 굴착성능을 평가하기 위한 수치 해석을 수행하였다. TBM에 대한 해석은 커터헤드의 회전속도가 다른 두 가지 조건에 대해 수행되었다. 해석 모델의 직경은 6.64m이며 6개의 스포크를 갖는 것으로 작성되었다. 또한, 37개의 프리커터와 98개의 스크래퍼가 각 스포크에 모델링 되었다. 해석결과를 통해, 커터헤드면과 쉴드, 절삭 도구에 작용하는 압축력과 커터헤드면에서 발생하는 저항 토크의 크기를 검토하였으며 스크루 오거를 통해 배출되는 토사량에 대해서는 각각 단위 시간당 배토량과 누적 배토량을 검토하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.303-313
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• 2018

본 연구는 무인항공기, 레이저스캐너 등 최신의 기술을 활용하여 3차원 지형 분석 플랫폼 개발 등 토공현장을 디지털화하여 궁극적으로 토공 자동화를 이루는데 있다. 이를 위해서는 해당 요소기술 개발과 함께 국내 건설공사의 특성에 맞게 기술이 적용 활성화될 수 있도록 제도화가 요구되어진다. 본 연구의 무인항공기 및 레이저스캐너를 활용한 토공측량 자동화 기술은 시범사업을 통해 토공작업 계획, 현장관리 등의 기본 정보가 되는 지형의 좌표, 토질, 시추, 토공량, 성 절토 여부 등의 정보가 원활하게 취득될 수 있도록 하는 활용성 검토가 이루어졌다. 또한, 토공자동화에 대한 기술개발 및 활용에 있어 활발하게 적용되고 있는 일본에서의 토공자동화에 대한 기준, 매뉴얼 등 제도 개선 추진현황 및 내용을 파악하고 이를 벤치마킹하여 국내 관련 제도의 개선안을 마련하였다. 향후 금번 제시한 "공공측량 작업규정" 개선을 포함하여 건설사업 초기단계부터 시공완료 단계까지 해당 기술 적용에 요구되어지는 관련 제도 내용을 파악하여 구체적인 제도화를 추진할 계획에 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.421-426
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• 2016

최근 Arduino, Raspberry Pi 등 임베디드(Embedded) 보드의 보편화와 인터넷 기술 발달로 인해 스마트 홈 및 산업분야에서 이를 활용한 연구가 이루어지고 있다. 그 중에서도 시약장과 임베디드 보드가 융합된 스마트 시약장의 개발 필요성이 부각되고 있다. 현재 시약 관리 시스템은 시약 자체를 보관하거나 관리하는데 있어 수기 또는 컴퓨터를 사용하여 프로그램에 저장하는 것이 대부분이다. 또한 사용자가 시약장을 관리하기에 취약한 시간대에 위험 상황 발생 시 관리자가 인식하지 못할 경우 큰 화재가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 시약장에 RFID리더기 및 센서를 부착한 뒤 입력받은 데이터를 데이터베이스에서 관리 하여 사용자에게 보여주고, 시약장 내부에서 이상 상황 시 실시간으로 모바일 기기에 경고 메시지를 전송하여 취약 시간에도 위험 상황을 알려주는 시스템을 설계 및 구현한다. 이는 시약장의 안정성과 효율성을 향상 시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권4호
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• pp.195-201
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• 2015

For median filtering (MF) detection in altered digital images, this paper presents a new feature vector that is formed from autoregressive (AR) coefficients via an AR model of the gradients between the neighboring row and column lines in an image. Subsequently, the defined 10-D feature vector is trained in a support vector machine (SVM) for MF detection among forged images. The MF classification is compared to the median filter residual (MFR) scheme that had the same 10-D feature vector. In the experiment, three kinds of test items are area under receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), classification ratio, and minimal average decision error. The performance is excellent for unaltered (ORI) or once-altered images, such as $3{\times}3$ average filtering (AVE3), QF=90 JPEG (JPG90), 90% down, and 110% up to scale (DN0.9 and Up1.1) images, versus $3{\times}3$ and $5{\times}5$ median filtering (MF3 and MF5, respectively) and MF3 and MF5 composite images (MF35). When the forged image was post-altered with AVE3, DN0.9, UP1.1 and JPG70 after MF3, MF5 and MF35, the performance of the proposed scheme is lower than the MFR scheme. In particular, the feature vector in this paper has a superior classification ratio compared to AVE3. However, in the measured performances with unaltered, once-altered and post-altered images versus MF3, MF5 and MF35, the resultant AUC by 'sensitivity' (TP: true positive rate) and '1-specificity' (FN: false negative rate) is achieved closer to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed scheme can be rated as 'Excellent (A)'.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.229-236
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰용 경량화된 영한, 한영 모바일 번역기를 설계 및 구현한다. 번역 엔진은 자연스러운 번역과 높은 번역 품질을 위해 번역 메모리와 규칙기반의 번역 엔진으로 이중화를 한다. 개발된 번역 엔진의 사용자의 사용성 (Usability)을 극대화하기 위해 스마트폰에 내장된 카메라를 통한 문자인식(OCR; Optical Character Recognition) 엔진과 음성 합성 엔진(TTS; Text-to-Speech)을 각각 Front-End와 Back-end에 접목하였다. 실험결과 번역 품질은 BLEU와 NIST 평가치를 기준으로 구글번역기 대비 영한 번역은 72.4%, 한영 번역은 77.7%로 평가되었다. 이러한 평가결과는 본 논문에서 개발한 모바일 자동번역기가 서버 기반의 번역기의 성능에 근접하며 상업적으로 유용함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권10호
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• pp.503-510
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• 2016

최근 제안된 FsGr 모델은 가속도 센서 기반의 제스처 인식을 위한 방법으로 DTW 알고리즘을 두 단계로 적용하여 인식률을 개선하였다. FsGr 모델에서는 유사제스처 집합 개념을 정의하는데 훈련과정에서 유사제스처 집합들을 생성한다. 제스처 인식의 1차 인식 시도에서 유사제스처 집합이 정의된 제스처로 판정되면, 이 유사제스처 집합의 제스처들에 대해 특징이 강조된 부분들을 추출해 DTW를 통한 2차 인식을 시도한다. 그러나 동일 제스처도 사용자의 신체 크기, 나이, 성별, 등의 신체적인 특징에 따라 매우 다른 특성을 보이고 있어 FsGr 모델을 다중 사용자 환경에 적용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이를 다중 사용자 환경으로 확장한 FsGrM 모델을 제안하고 이를 사용한 스마트TV의 채널 및 볼륨 제어 프로그램을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.21-27
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• 2019

임베디드 시스템에서는 서비스 특성에 따라 정해진 시간 내에 처리해야하는 하드 실시간 시스템과 처리 시간이 더 유연한 유연한 실시간 시스템을 분리해야합니다. 실시간을 동시에 수행하기 위해 운영 체제를 8BIT MCU와 같은 저 성능 임베디드 장치로 이식하는 것은 어렵습니다. RTOS (실시간 OS)를 사양이 낮은 MCU에 포팅하고 여러 작업을 수행 할 때 실시간 및 일반 처리 성능이 크게 저하되어 8BIT MCU와 같은 저 성능 MCU로 포팅 된 운영체제에 하드 실시간 시스템이 필요한 경우 성능 저하로 인해 하드웨어 및 소프트웨어를 다시 설계하는 문제가 발생되고 있습니다. 저성능 MCU에 이식 된 RTOS (저 성능 MCU로 포팅)에서 실시간 처리 시스템 요구 사항을 처리에 대하여 연구하고 프로세스 스케줄링에 대하여 연구가 진행되었습니다.

• Smart Structures and Systems
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• 제24권5호
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• pp.567-585
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• 2019

In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.