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- 저자 : 함규성 ( Gyu-sung Ham ) (검색결과 3 건)
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경골잔교 상부구조의 휨 및 비틀림에 대한 구조 안전성 검토
함규성(Ham, Gyu-Sung),임남형(Lim, Nam-Hyoung),박종섭(Park Jong-Sup),윤기용(Yoon Ki-Yong) 한국산학기술학회 2013 한국산학기술학회논문지 Vol.14 No.4
본 논문에서는 경골잔교의 Main girder에 작용하는 설계하중을 제안하였다. 구조 안전성 검토를 위하여 범용 유한요소 프로그램인 ABAQUS를 이용하여 수치해석을 실시하였다. 경골잔교의 Main girder는 휨뿐 아니라 비틀림 거 동에 영향을 받고 있음을 알 수 있으며 주요 영향 하중은 비틀림이다. 또한 선정된 Main girder 단면에 대한 응력 검 토를 통해 선정된 경골잔교는 구조적으로 안전하다. In this paper, the design load acting on a main girder(spine girder) of fish-bone girder pier is proposed. In order to check the structural safety, numerical analyses using finite element program ABAQUS are performed. It is found that the main girder is affected by a torsional behavior as well as a bending behavior and the major influence loading is the torsional loading. Also, from the stress evaluation of the chosen cross section of the main girder, chosen fish-bone girder pier is structurally safe.
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환자 의료정보 접근을 위한 상황인식 기반의 인증서비스 모델 개발
함규성 ( Gyu-sung Ham ),주수종 ( Su-chong Joo ) 한국인터넷정보학회 2021 인터넷정보학회논문지 Vol.22 No.1
최근 유비쿼터스 기반의 의료 및 헬스케어 환경이 구축됨에 따라 다양한 센서들로부터 상황정보를 얻을 수 있는 의료정보시스템이 증가되고 있다. 이러한 상황인식 기반의 의료정보시스템 환경에서는 상황정보를 이용하여 환자상황을 정상 또는 응급으로 판별이 가능하며, 또한 의료진은 스마트기기의 애플리케이션을 통해 ID와 Password를 이용한 간단한 사용자인증이후 환자정보에 쉽게 접근이 가능하다. 그러나 이러한 인증서비스 및 환자정보접근서비스는 의료진 중심의 시스템이며, 유비쿼터스 기반의 의료정보시스템 환경을 충분히 고려하지 못한다. 이에 본 논문에서는 의료정보에 접근하는 사용자에 대해 기존 의료진 중심의 인증과는 달리 상황정보 중심의 인증서비스를 제공하기 위한 상황인식 기반의 인증서비스 모델을 제시하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 상황인식 기반의 인증서비스 모델은 센서들을 통해 환자상황을 인식하여 환자상황에 의하여 의료진의 인증방식 및 권한부여를 다르게 진행하는 서비스이다. 다양한 상황정보 측정환경을 구성하기 위해 웨어러블 및 생체데이터측정모듈, 카메라센서 등을 이용하여 구현하였다. 환자상황이 응급상황일 경우, 의료정보서버는 담당의료진의 스마트기기에 응급메시지를 전송하고, 응급메시지를 받은 담당의료진은 환자정보에 접근하기 위해 스마트기기의 애플리케이션을 이용하여 인증을 시도한다. 모든 인증이 완료되면 의료진은 상위등급 의료정보 접근권한을 부여받아 정상상황에서 볼 수 없었던 환자 의료정보까지 확인이 가능하도록 하였다. 제안한 상황인식 기반의 인증서비스 모델을 통하여 유비쿼터스 의료정보시스템 환경을 충분히 고려할 뿐만 아니라, 환자중심의 시스템적인 보안 및 접근투명성을 강화하였다. With the recent establishment of a ubiquitous-based medical and healthcare environment, the medical information system for obtaining situation information from various sensors is increasing. In the medical information system environment based on context-awareness, the patient situation can be determined as normal or emergency using situational information. In addition, medical staff can easily access patient information after simple user authentication using ID and Password through applications on smart devices. However, these services of authentication and patient information access are staff-oriented systems and do not fully consider the ubiquitous-based healthcare information system environment. In this paper, we present a authentication service model based context-awareness system for providing situational information-driven authentication services to users who access medical information, and implemented proposed system. The authentication service model based context-awareness system is a service that recognizes patient situations through sensors and the authentication and authorization of medical staff proceed differently according to patient situations. It was implemented using wearables, biometric data measurement modules, camera sensors, etc. to configure various situational information measurement environments. If the patient situation was emergency situation, the medical information server sent an emergency message to the smart device of the medical staff, and the medical staff that received the emergency message tried to authenticate using the application of the smart device to access the patient information. Once all authentication was completed, medical staff will be given access to high-level medical information and can even checked patient medical information that could not be seen under normal situation. The authentication service model based context-awareness system not only fully considered the ubiquitous medical information system environment, but also enhanced patient-centered systematic security and access transparency.
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멀티 모달 지도 대조 학습을 이용한 농작물 병해 진단 예측 방법
이현석,여도엽,함규성,오강한,Hyunseok Lee,Doyeob Yeo,Gyu-Sung Ham,Kanghan Oh 대한임베디드공학회 2023 대한임베디드공학회논문지 Vol.18 No.6
With the wide spread of smart farms and the advancements in IoT technology, it is easy to obtain additional data in addition to crop images. Consequently, deep learning-based crop disease diagnosis research utilizing multimodal data has become important. This study proposes a crop disease diagnosis method using multimodal supervised contrastive learning by expanding upon the multimodal self-supervised learning. RandAugment method was used to augment crop image and time series of environment data. These augmented data passed through encoder and projection head for each modality, yielding low-dimensional features. Subsequently, the proposed multimodal supervised contrastive loss helped features from the same class get closer while pushing apart those from different classes. Following this, the pretrained model was fine-tuned for crop disease diagnosis. The visualization of t-SNE result and comparative assessments of crop disease diagnosis performance substantiate that the proposed method has superior performance than multimodal self-supervised learning.
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