• 한국복합재료학회:학술대회논문집
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• 한국복합재료학회 2004년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.286-289
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• 2004

This paper presents the fatigue characteristics of LIPCA (LIghtweight Piezo-Composite Actuator) device system. The LIPCA device system is composed of a piezoelectric ceramic layer and fiber reinforced lightweight composite layers. Typically a PZT ceramic layer is sandwiched by a top fiber layer with low CTE (coefficient of thermal expansion) and base layers with high CTE. The advantages of the LIPCA design are weight reduction by using the lightweight fiber reinforced plastic layers without compromising the generation of high force and large displacement and design flexibility by selecting the fiber direction and the size of prepreg layers. To predict the degradation of actuation performance of LIPCA due to fatigue, the cyclic electric loading tests using PZT specimens were performed and the strain for a given excitation voltage was measured during the test. The results from the PZT fatigue test were implemented into CLPT (Classical Laminated Plate Theory) model to predict the degradation of LIPCA's actuation displacement. The fatigue characteristic of PZT was measured using a test system composed of a supporting jig, a high voltage power supplier, data acquisition board, PC, and evaluated.

• Computers and Concrete
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• 제25권5호
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• pp.401-409
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• 2020

Artificial neural networks are used as a useful tool in distinct fields of civil engineering these days. In order to control long-term quality of Self-Compacting Semi-Lightweight Concrete (SCSLC), the 90 days compressive strength is considered as a key issue in this paper. In fact, combined artificial neural networks are used to predict the compressive strength of SCSLC at 28 and 90 days. These networks are able to re-establish non-linear and complex relationships straightforwardly. In this study, two types of neural networks, including Radial Basis and Multilayer Perceptron, were used. Four groups of concrete mix designs also were made with two water to cement ratios (W/C) of 0.35 and 0.4, as well as 10% of cement weight was replaced with silica fume in half of the mixes, and different amounts of superplasticizer were used. With the help of rheology test and compressive strength results at 7 and 14 days as inputs, the neural networks were used to estimate the 28 and 90 days compressive strengths of above-mentioned mixes. It was necessary to add the 14 days compressive strength in the input layer to gain acceptable results for 90 days compressive strength. Then proper neural networks were prepared for each mix, following which four existing networks were combined, and the combinatorial neural network model properly predicted the compressive strength of different mix designs.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4080-4097
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• 2020

In recent years, convolutional neural network (CNN) has become the primary method for face detection. But its shortcomings are obvious, such as expensive calculation, heavy model, etc. This makes CNN difficult to use on the mobile devices which have limited computing and storage capabilities. Therefore, the design of lightweight CNN for face detection is becoming more and more important with the popularity of smartphones and mobile Internet. Based on the CPU real-time face detector FaceBoxes, we propose a multi-task lightweight face detector, which has low computing cost and higher detection precision. First, to improve the detection capability, the squeeze and excitation modules are used to extract attention between channels. Then, the textual and semantic information are extracted by shallow networks and deep networks respectively to get rich features. Finally, the landmark detection module is used to improve the detection performance for small faces and provide landmark data for face alignment. Experiments on AFW, FDDB, PASCAL, and WIDER FACE datasets show that our algorithm has achieved significant improvement in the mean average precision. Especially, on the WIDER FACE hard validation set, our algorithm outperforms the mean average precision of FaceBoxes by 7.2%. For VGA-resolution images, the running speed of our algorithm can reach 23FPS on a CPU device.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.704-707
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• 2021

Pigs' aggressive behavior represents one of the common issues that occur inside pigpens and which harm pigs' health and welfare, resulting in a financial burden to farmers. Continuously monitoring several pigs for 24 hours to identify those behaviors manually is a very difficult task for pig caretakers. In this study, we propose a lightweight video-based approach for monitoring pigs' aggressive behavior that can be implemented even in small-scale farms. The proposed system receives sequences of frames extracted from an RGB video stream containing pigs and uses MnasNet with a DM value of 0.5 to extract image features from pigs' ROI identified by predefined annotations. These extracted features are then forwarded to a lightweight LSTM to learn temporal features and perform behavior recognition. The experimental results show that our proposed model achieved 0.92 in recall and F1-score with an execution time of 118.16 ms/sequence.

• 디지털융복합연구
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• 제10권3호
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• pp.137-142
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• 2012

본 논문은 동일한 경량 컨테이너 구조 환경에서 스프링 2.5와 EJB 3.0의 개발 생산성에 대한 지침과 평가 지표를 제공하는데 목적이 있다. 스프링은 경량 컨테이너 아키텍처로 성공적인 오픈 소스 모델로 알려져 있으며, EJB는 엔터프라이즈 환경에서의 표준 프레임워크로 현업에서 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 동일한 플랫폼 상에서 스프링 2.5와 EJB 3.0 프레임워크에 대한 성능 평가 연구는 부족하였다. 또한 정량적 분석도 일부분의 LoC(Line of Code) 분석만 시도함에 따라 새로운 사양이 발표됨에도 구체적인 평가 지표와 지침이 부족하여 소프트웨어 생산성의 평가와 프로젝트의 새로운 시도에 제한이 있었다. 따라서 본 연구에서는 동일한 개발 플랫폼 환경을 기반으로 파일럿 시스템을 스프링 2.5와 EJB 3.0 프레임워크에서 설계하고 구현한 후, 개발 플랫폼 환경별 객관적인 소프트웨어 개발 생산성을 비교하고, 표준화에 따른 평가 지표를 제공하고자 한다.

• Spatial Information Research
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• 제21권3호
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• pp.79-87
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• 2013

본 연구에서는 GIS기반에서 대용량 BIM 형상 객체를 효과적으로 표현하기 위한 경량 형상 포맷 구조 개발에 초점을 맞춘다. 최근 건물관리 유스케이스 관점에서 GIS기반에서 수많은 BIM 객체를 관리하고 필요한 정보를 표현하고자 하는 연구가 진행되고 있다. 이를 효과적으로 구현하기 위해서는 IFC와 같은 BIM정보표준모델을 도시차원에서 GIS상에 효과적으로 표현해야 한다. 이를 위해서는 BIM 정보를 포함한 경량화 된 BIM형상 가시화 방법과 포맷 구조를 제안하고 파일럿 테스트를 위해 프로토 타입을 구현해 본다. 파일럿 프로세스에서는 연구를 통해 도출된 설계 내용에 따라 3개 지역의 모델 데이터에 대해 일반적인 IFC파일과 경량BIM형상 포맷을 각각 구성한 후, 데이터 용량, 화면 로딩 시간 등의 성능을 비교하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제35권9호
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• pp.778-782
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• 2007

본 연구에서는 초소성성형/확산접합 기술을 이용하여 티타늄 부품의 설계 및 성형 공정을 개발하였다. 초소성성형/확산접합 기술은 제작비용 및 무게를 감량할 수 있는 첨단기술로서 우주항공선진국에서는 이미 실용화하여 전투기, 우주왕복선의 부품 제작에 사용하고 있다. 난 가공성 재료로 알려진 티타늄 합금을 유한요소법을 사용하여 초소성성형중의 거동을 예측하였고, 3장의 Ti-6Al-4V판재를 사용하여 티타늄 경량 샌드위치 패널의 제작공정을 확립하였다. 제작한 부품의 평가결과 이론적인 예측과 잘 일치하는 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.545-550
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• 2016

본 연구에서는 말뚝기초의 실내모형시험을 통해 연약지반상의 경량포장체용 기초로서의 적합성을 분석 및 평가를 목적으로 하고 있다. 안전성 평가를 위해 실내모형시험용 경량포장체용 말뚝기초모형을 실제 포장체 사이즈의 1/30으로 축소한 모형을 이용하여 시험을 실시하였다. 지반 조건은 연약지반을 모사하여 모델링하였고, 말뚝은 마찰군말뚝으로 실험하였다. 제한된 실험으로부터 측정된 모형포장체의 침하량은 Case A는 0.86 mm, Case B는 0.70 mm, Case C는 0.50 mm로 측정되었다. 측정된 말뚝기초 모형의 실험값을 실제 크기로 환산하였을 때의 최대침하량과 부등침하량은 각각 25.8 mm와 10.8 mm로 도로교 설계기준에 의거하여 최대부등변위량인 50 mm와 부등변위량 20 mm를 넘지 않는 것으로 보이며 침하량을 기준으로 안전성을 평가 할 경우 안전한 것으로 판정되었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.1-11
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• 2011

어뢰 개발 단계에서는 어뢰의 성능 예측과 운용 방법 습득을 위해 효과도 분석이 실시되고 있다. 이 때 신뢰성 있는 데이터를 획득하기 위해서는 전술 상황을 실제에 가깝게 모델링한 시뮬레이션 프로그램이 필요하다. 경어뢰의 경우 잠수함을 주요표적으로 삼고 있는데, 잠수함의 어뢰 대항 수단인 회피 기동이나 어뢰음향대항체계(TACM)를 상세히 모델링해야 신뢰성 있는 효과도 분석 결과를 획득할 수 있다. 본 논문에서는 잠수함의 운동 특성을 반영하여 회피기동을 모델링하였으며 부유식 기만기, 자항식 기만기, 재머(jammer) 등 다양한 음향대항체계를 고려하여 잠수함 표적을 모델링하였다. 그리고 이러한 모델링을 통해 개발한 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 경어뢰의 효과도를 측정하고 분석하였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제38권2호
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• pp.223-239
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• 2021

This paper presents the analytical modeling and finite element (FE) analysis, using ABAQUS software, of the new types of steel reinforced lightweight aggregate concrete (SRLAC) columns with cross-shaped (+shaped and X-shaped) steel section, using proposed three analytical and two FE models in total. The stress-strain material models for different components in the columns, including the confined zones of the lightweight aggregate concrete (LWAC) using three and four concrete zones divisions approaches and with and without taking into account the stirrups reaction effect, are established first. The analytical models for determining the axial load-deformation behavior of the SRLAC columns are drawn based on the materials models. The analytical and FE models' results are compared with previously reported test results of the axially loaded SRLAC columns. The proposed analytical and FE models accurately predict the axial behavior and capacities of the new types of SRLAC columns with acceptable agreements for the load-displacement curves. The LWAC strength, steel section ratio, and steel section configuration affect the contact stress between the concrete and steel sections. The average ratios of the ultimate test load to the three analytical models and FEA model loads, Put /Pa1, Put /Pa2, Put /Pa3, and Put /PFE1, for the tested specimens are 0.96, 1.004, 1.016, and 1.019, respectively. Finally, the analytical parametric studies are also studied, in terms of the effects of confinement, LWAC strength, steel section ratio, and the reinforcement ratio on the axial capacity of the SRLAC column. When concrete strength, confinements, area of steel sections, or reinforcement bars ratio increased, the axial capacities increased.