• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2008년도 춘계학술대회논문집
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• pp.393-399
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• 2008

A modeling method for the modal analysis of a pre-twisted multi-packet blade system undergoing rotational motion is presented in this paper. Blades are idealized as pre-twisted cantilever beams that are fixed to a rotating disc. The stiffness coupling effects between blades due to the flexibilities of the disc and the shroud are modeled with discrete springs. The coupling effect between chordwise and flapwise bending deflection is also considered. Hybrid deformation variables are employed to derive the equations of motion. To obtain more general information, the equations of motion are transformed into dimensionless forms in which dimensionless parameters are identified. The effects of the dimensionless parameters and the number of packets as well as blades on the modal characteristics of the rotating multi-packet pre-twisted blade system are investigated with some numerical examples.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.321-326
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• 2014

최근 장애인을 위한 IT 접근성 향상 기술에 대한 요구가 증대되고 있다. 따라서 장애인 IT 사용자를 위하여 음성 인식, 영상 인식, TTS 등과 같은 멀티모달 인터페이스를 지원하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 홈 네트워크 제어에 있어서 장애인 IT 접근성 향상 기술의 적용 방안에 대하여 서술한 후, 장애인이 쉽게 홈 네트워크를 제어할 수 있도록 음성 인식 및 애니메이션 UI (User interfaces)등과 같은 멀티모달 인터페이스 기반의 홈 네트워크 제어 시스템 모델을 구현하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.93-100
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• 2022

In this paper, we propose a machine learning-based method for supporting resource management of IoT software platforms in a multi-modal sensing scenario. We assume that an IoT device installed with a oneM2M-compatible software platform is connected with various sensors such as PIR, sound, dust, ambient light, ultrasonic, accelerometer, through different embedded system interfaces such as general purpose input output (GPIO), I2C, SPI, USB. Based on a collected dataset including CPU usage and user-defined priority, a machine learning model is trained to estimate the level of nice value required to adjust according to the resource usage patterns. The proposed method is validated by comparing with a rule-based control strategy, showing its practical capability in a multi-modal sensing scenario of IoT devices.

• 토지주택연구
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• 제4권1호
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• pp.89-98
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• 2013

최근 도시의 정책적 패러다임이 지속가능한 도시성장관리 중심으로 전환됨에 따라 교통정책도 승용차중심에서 대중교통중심으로 정책변화가 요구되고 있다. 이러한 배경 하에 복합환승센터의 도입은 매우 필연적이라고 볼 수 있다. 따라서 국가에서 주도하는 국가기간망중심의 환승센터 뿐 만 아니라 광역 및 지역중심의 환승시설에 대한 도입도 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 효과적인 복합환승시설 도입을 위해 다양한 지역적 특성(영향권, 입지위치, 도시규모, 도시기능)과 환승시설기능(환승공간 이용방법, 연계교통수단)을 고려하여 66개의 사례를 유형화하였다. 또한 통계적인 유의성 검정을 통해 영향권-연계교통수단-도시기능조합과 도시규모-입지위치조합의 2가지 복합화된 유형을 제시하였다. 유형분류를 이용한 기존의 66개 사례지역을 정리해 본 결과 국내외 모두 비교적 규모가 큰 대도시를 중심으로 지역간 연계를 기반으로 하는 복합환승시설이 주류를 이루고 있음을 알 수 있다. 본 연구의 결과를 통해 향후 복합환승시설에 대한 자료가 지속적으로 축적되어질 경우 좀 더 신뢰성이 높은 유형분류의 결과를 기대해 본다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제39권2호
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• pp.187-206
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• 2011

This paper uses dynamic computer simulation techniques to develop and apply a multi-criteria procedure using non-destructive vibration-based parameters for damage assessment in truss bridges. In addition to changes in natural frequencies, this procedure incorporates two parameters, namely the modal flexibility and the modal strain energy. Using the numerically simulated modal data obtained through finite element analysis of the healthy and damaged bridge models, algorithms based on modal flexibility and modal strain energy changes before and after damage are obtained and used as the indices for the assessment of structural health state. The application of the two proposed parameters to truss-type structures is limited in the literature. The proposed multi-criteria based damage assessment procedure is therefore developed and applied to truss bridges. The application of the approach is demonstrated through numerical simulation studies of a single-span simply supported truss bridge with eight damage scenarios corresponding to different types of deck and truss damage. Results show that the proposed multi-criteria method is effective in damage assessment in this type of bridge superstructure.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권1호
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• pp.51-73
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• 2023

Social media play a significant role in communicating information across the globe, connecting with loved ones, getting the news, communicating ideas, etc. However, a group of people uses social media to spread fake information, which has a bad impact on society. Therefore, minimizing fake news and its detection are the two primary challenges that need to be addressed. This paper presents a multi-modal deep learning technique to address the above challenges. The proposed modal can use and process visual and textual features. Therefore, it has the ability to detect fake information from visual and textual data. We used EfficientNetB0 and a sentence transformer, respectively, for detecting counterfeit images and for textural learning. Feature embedding is performed at individual channels, whilst fusion is done at the last classification layer. The late fusion is applied intentionally to mitigate the noisy data that are generated by multi-modalities. Extensive experiments are conducted, and performance is evaluated against state-of-the-art methods. Three real-world benchmark datasets, such as MediaEval (Twitter), Weibo, and Fakeddit, are used for experimentation. Result reveals that the proposed modal outperformed the state-of-the-art methods and achieved an accuracy of 86.48%, 82.50%, and 88.80%, respectively, for MediaEval (Twitter), Weibo, and Fakeddit datasets.

• 소음진동
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• 제8권4호
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• pp.632-642
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• 1998

A method based on finite element discretization is developed for optimizing the polarization profile of PVDF film to create the modal transducer for specific modes. Using this concept, one can design the modal transducer in two-dimensional structure having arbitrary geometry and boundary conditions. As a practical means for implementing this polarization profile without repoling the PVDF film the polarization profile is approximated by optimizing electrode patterns, lamination angles, and poling directions of the multi-layered PVDF transducer. This corresponds to the approximation of a continuous function using discrete values. The electrode pattern of each PVDF layer is optimized by deciding the electrode of each finite element to be used or not. Genetic algorithm, suitable for discrete problems, is used as an optimization scheme. For the optimization of each layers lamination angle, the continuous lamination angle is encoded into discrete value using binary 5 bit string. For the experimental demonstration, a modal sensor for first and second modes of cantilevered composite plate is designed using two layers of PVDF films. The actuator is designed based on the criterion of minimizing the system energy in the control modes under a given initial condition. Experimental results show that the signals from residual modes are successfully reduced using the optimized multi-layered PVDF sensor. Using discrete LQG control law, the modal peaks of first and second modes are reduced in the amount of 12 dB and 4 dB, resepctively.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.137-147
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• 2008

다중 파괴모드에 대한 경사제 제체의 시스템적 안정성을 신뢰성 이론으로 해석하였다. 먼저 경사제의 안정성과 관련된 네 개의 단일 파괴모드에 대한 신뢰함수가 수립되었다. 각각의 단일 파괴모드에 대한 AFDA 신뢰성 해석 모형이 개발되었으며, CIAD(1985)의 결과와 비교하여 만족스럽게 검증하였다. 단일 파괴모드에 대한 신뢰성 해석에서는 파괴확률 뿐만 아니라 파괴확률에 영향을 미치는 각 확률변수들의 영향계수를 산정하였다. 한편 경사제의 다중 파괴모드에 대한 신뢰성 해석을 수행하기 위해 세 가지, 일차해석법, 이차해석법 그리고 PNET, 해석법이 적용되었다. 해석 결과에 의하면 일차해석법은 파괴확률을 과다 추정하는 경향이 있다. 따라서 다중 파괴모드를 해석할 때는 각 파괴모드간의 상관성을 고려할 수 있는 이차해석법이나 PNET 해석법을 이용하는 것이 바람직하다. 마지막으로 파괴모드간의 상관성에 기인하는 파괴확률의 추가적인 발생 가능성을 다중 파괴모드 해석을 통하여 확인할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1998년도 제13차 학술회의논문집
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• pp.250-253
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• 1998

This paper presents a multi-modal neural network composed of a preprocessing module and a multi-layer neural network module in order to enhance the nonlinear characteristics of neural network. The former module is based on spectral method using Chebyschev polynomials and transforms input data into spectra. The latter module identifies the system using the spectra generated by the preprocessing module. The omnibus numerical experiments show that the method is applicable to many a nonlinear dynamic system in the real world, and that preprocessing using Chebyschev polynomials reduces the number of neurons required for the multi-layer neural network.

• 대한교통학회지
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• 제28권5호
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• pp.117-129
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• 2010

본 연구는 기존의 단일수단이 아닌 다수단 확률적 사용자 균형상태의 민감도 분석 방법을 설명한다. 다수단 교통망에서의 민감도 분석에 대한 연구의 첫 단계로 우선은 물리적으로 분리되어진 승용차 교통망과 대중교통(버스, 지하철) 교통망으로 구성된 다수단 교통망을 고려하고자 한다. 연구는 우선 승용차와 대중교통 교통망의 임의의 링크 변수에 대한 민감도 분석 방법을 정립하고 실질적인 링크 변수의 적용으로 링크용량과 대중교통 노선빈도에 대한 민감도 분석을 수행해본다. 다음으로 승용차 수단분담율과 대중교통 수단분담율에 대한 민감도 분석 방법을 정립한다. 본 연구의 결과는 경제학의 탄력성과 같이 교통시설의 운영 및 정책변화에 따른 통행자의 행태 변화와 운영 및 정책 효과를 분석해 볼 수 있는 중요한 정보가 될 수 있을 것이다. 또한 협력적 게임의 다수단 교통망 설계 문제를 구성하기 위한 중요한 도구로 활용될 수 있을 것이다.