• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.23-29
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• 2014

지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems)의 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System)은 고화질 카메라, 고성능 레이더 센서와 같은 향상된 인프라를 통하여 도로 상의 차량 속도, 통행량, 돌발 상황 등의 교통 상황을 실시간으로 분석하며 관련 업무를 자동화하고 있다. 특히 도로 이용자의 안전을 위해서는 돌발 상황 자동 검지 및 2차 사고 방지를 위한 시스템이 필요하다. 이러한 유고 검지 및 관리 시스템에서는 CCTV 기반 영상 검지와 레이더를 이용한 물체검지가 주로 사용된다. 본 논문은 다중 감시용 카메라를 사용한 실시간 고속도로 돌발 상황 검지 시스템에서 모자이크(mosaic) 동영상을 구성하는 방법과 다양한 각도에서 촬영된 움직이는 객체를 보다 정확하게 추적할 수 있는 배경 모델링에 기반한 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 영상검지는 레이더검지의 근거리 음영 영역과 원거리 검지한계 영역을 보완해 줄 수 있을 뿐만 아니라 악천후를 제외한 주간 검지에서 보다 나은 분류 특징들을 갖고 있음을 확인 할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권6호
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• pp.1037-1048
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• 2016

본 연구에서는 Navier-Stokes 방정식과 자유수면 추적에 VOF법을 채용하는 CADMAS-SURF를 이용하여 파랑과 흐름의 비선형 상호간섭현상을 연구하였다. 파-흐름 공존장에서의 유체거동 해석을 위해 CADMAS-SURF를 수정 및 확장하였고, 계산치를 실험치와 비교하여 본 연구의 타당성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 수치수로를 파랑-흐름 공존장에서 주어지는 복잡한 물리 현상 규명과 파-흐름-잠제의 상호간섭해석에 적용하여, 유속장, 와도장, 자유수면과 와도와의 관계 등을 논의하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.310-315
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• 2014

최근 국내외 해상환경은 국제 해상 물동량 증가 및 활발한 해상 레저 활동으로 인하여 교통량이 증가함으로써 해양 사고의 발생 빈도가 높아지고 있는 추세이다. 이러한 해양사고를 줄이기 위해서 선교에는 항해사의 부담을 감소시키며 정확한 의사결정을 지원하기 위하여 다양한 종류의 항행 안전장비가 존재하고 있다. 그러한 장비들 중에서 선박자동식별장치의 경우 선박 자신의 정보를 송출하고 동시에 다른 선박의 정보를 받아들여 주위 상황판단에 도움을 주는 매우 중요한 시스템이나, 오류가 발생했을 경우 잘못된 정보를 주기적으로 송출하기 때문에 해당 정보를 이용하는 육상 관제사나 항행 중인 항해사의 의사결정에 지장을 주는 경우가 자주 발생한다. 이 연구는 AIS로부터 수신되는 선박 정보들의 신뢰도 및 정확도 향상을 위한 AIS 에러 데이터 및 필드 보정 알고리즘을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.27-36
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• 2018

본 논문에서는 MQTT 프로토콜을 이용하여 이동 중인 차량 및 보행자의 위치 정보를 실시간으로 수집하고 행정구역 단위의 위치기반 정보 서비스를 제공할 수 있는 실시간 IoT 메시징 시스템을 설계하고 구현하였다. 차량 위치정보 수집 및 통신을 위한 MQTT 기반 IoT 기기와 보행자 위치정보 서비스를 위해 MQTT 기반 스마트폰 앱을 구현하였다. IoT 클라이언트들은 행정구역 명을 MQTT Topic으로 가입(Subscribe)함으로써 위치 기반 응용프로그램에서 클라이언트들에게 행정구역 단위로 메시지 전달이 가능하다. 본 연구에서 구현한 위치기반 IoT 메시징 시스템(SLIMS : Seoul Location based IoT Messaging System)에서는 서울시 행정구역 단위인 구와 동을 기준으로 클라이언트들의 위치를 추적하여 보행자 및 차량의 실시간 통행량 분석이 가능하며 행정구역 단위 및 좌표 범위 기준으로 메시지 전달이 가능하다. SLIMS는 실시간 유동인구 파악과 차량 통행량 분석 및 위치기반 메시지 전달과 같은 대규모 IoT 기기들을 대상으로 실시간 위치기반 정보 제공 서비스로 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.163-171
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• 2011

RFID 시스템은 무선 주파수를 이용하기 때문에 도청, 위치 추적, 스푸핑 공격, 재전송 공격과 같은 공격에 취약하다. 이를 해결하고자 RFID 시스템의 상호 인증 기법과 암호화 기법이 활발히 연구되고 있다. 그러나, 과거 AES(Advanced Encryption Standard)를 이용한 대칭키 기반의 프로토콜은 고정키 문제와 보안 취약성을 안고 있어 본 논문에서 기존 프로토콜의 보안 취약성을 증명하고, OTP(One-Time Pad) 기법과 AES를 이용한 프로토콜을 제안하여 보안 취약점을 보완하고 연산, 하드웨어 오버헤드를 감소하고자 한다. 제안 프로토콜은 리더와 태그간 데이터를 암호화하고, 리더의 일회성 난수 사용하여 상호 인증을 한다. 그리고, S.Oh 프로토콜을 비롯한 기존 프로토콜과 비교 분석으로 보안성과 서버, 리더, 태그의 연산량 측면 등 효율성에서 상대적으로 우수함을 보인다.

• 국제초고층학회논문집
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• 제3권2호
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• pp.155-165
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• 2014

This study measured and compared the variation of ventilation rate and fan energy consumption according to various control strategies after installing wireless sensor-based pilot ventilation system in order to verify the applicability of demand-controlled ventilation (DCV) strategy that was efficient ventilation control strategy for underground parking lot. The underground parking lot pilot ventilation system controlled the ventilation rate by directly or indirectly tracking the traffic load in real-time after sensing data, using vehicle detection sensors and carbon monoxide (CO) and carbon dioxide ($CO_2$) sensor. The ventilation system has operated for 9 hours per a day. It responded real-time data every 10 minutes, providing ventilation rate in conformance with the input traffic load or contaminant level at that time. A ventilation rate of pilot ventilation system can be controlled at 8 levels. The reason is that a ventilation unit consists of 8 high-speed nozzle jet fans. This study proposed vehicle detection sensor based demand-controlled ventilation (VDS-DCV) strategy that would accurately trace direct traffic load and CO sensor based demand-controlled ventilation (CO-DCV) strategy that would indirectly estimate traffic load through the concentration of contaminants. In order to apply DCV strategy based on real-time traffic load, the minimum required ventilation rate per a single vehicle was applied. It was derived through the design ventilation rate and total parking capacity in the underground parking lot. This is because current ventilation standard established per unit floor area or unit volume of the space made it difficult to apply DCV strategy according to the real-time variation of traffic load. According to the results in this study, two DCV strategies in the underground parking lot are considered to be a good alternative approach that satisfies both energy saving and healthy indoor environment in comparison with the conventional control strategies.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제6권3호
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• pp.529-561
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• 2014

The two-phase turbulent flow past an interface-piercing circular cylinder is studied using a high-fidelity orthogonal curvilinear grid solver with a Lagrangian dynamic subgrid-scale model for large-eddy simulation and a coupled level set and volume of fluid method for air-water interface tracking. The simulations cover the sub-critical and critical and post critical regimes of the Reynolds and sub and super-critical Froude numbers in order to investigate the effect of both dimensionless parameters on the flow. Significant changes in flow features near the air-water interface were observed as the Reynolds number was increased from the sub-critical to the critical regime. The interface makes the separation point near the interface much delayed for all Reynolds numbers. The separation region at intermediate depths is remarkably reduced for the critical Reynolds number regime. The deep flow resembles the single-phase turbulent flow past a circular cylinder, but includes the effect of the free-surface and the limited span length for sub-critical Reynolds numbers. At different Froude numbers, the air-water interface exhibits significantly changed structures, including breaking bow waves with splashes and bubbles at high Froude numbers. Instantaneous and mean flow features such as interface structures, vortex shedding, Reynolds stresses, and vorticity transport are also analyzed. The results are compared with reference experimental data available in the literature. The deep flow is also compared with the single-phase turbulent flow past a circular cylinder in the similar ranges of Reynolds numbers. Discussion is provided concerning the limitations of the current simulations and available experimental data along with future research.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.246-247
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• 2018

관제구역 내 항로는 주요 항만의 항계를 포함하고 있기 때문에 지리적 여건에 따라 선박 통항량이 증가하고 항로가 협소한 구간이 존재한다. 또한, 대한민국 서해안에 위치한 항만과 그 관제구역의 경우 큰 조석간만의 차로 인하여 선박 조선에 있어 강한 조류의 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 항로 상 조류의 흐름에 따른 선박 항적 이동의 특성을 분석하여 항해 환경 변화에 따른 유의미한 정보를 생산하는 방법을 제시하고 실제 해양 사고 사례에 적용하여 그 유효성을 검증하였다. 모델 추출을 위하여 SVR seaway model, 지지벡터 회귀 모형과 격자 탐색을 통한 모수 결정을 수행하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제26권2호
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• pp.227-237
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• 2002

A numerical technique for simulating the aggregation of charged particles was presented with a Brownian dynamic simulation in the free molecular regime. The Langevin equation was used for tracking each particle making up an aggregate. A periodic boundary condition was used for calculation of the aggregation process in each cell with 500 primary particles of 16 nm in diameter. We considered the thermal force and the electrostatic force for the calculation of the particle motion. The electrostatic force on a particle in the simulation cell was considered as a sum of electrostatic forces from other particles in the original cell and its replicate cells. We assumed that the electric charges accumulated on an aggregate were located on its center of mass, and aggregates were only charged with pre-charged primary particles. The morphological shape of aggregates was described in terms of the fractal dimension. In the simulation, the fractal dimension for the uncharged aggregate was D$\_$f/ = 1.761. The fractal dimension changed slightly for the various amounts of bipolar charge. However, in case of unipolar charge, the fractal dimension decreased from 1.641 to 1.537 with the increase of the average number of charges on the particles from 0.2 to 0.3 in initial states. In the bipolar charge state, the average sizes of aggregates were larger than that of the uncharged state in the early and middle stages of aggregation process, but were almost the same as the case of the uncharged state in the final stage. On the other hand, in the unipolar charge state, the average size of aggregates and the dispersion of particle volume decreased with the increasing of the charge quantities.

• 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.