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민홍 연구실
가천대학교
민홍 교수
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민홍 연구실

가천대학교 민홍 교수

민홍 연구실은 운영체제와 시스템 소프트웨어를 기반으로 무선 센서 네트워크, IoT, 드론 및 모바일 엣지 컴퓨팅 환경에서의 경량·실시간·에너지 효율적 분산 처리 기술을 연구하며, 코드 업데이트, 태스크 및 메모리 관리, 보안, 오프로딩, 장애 복구와 같은 핵심 문제를 해결하는 실용적 소프트웨어 기술 개발에 집중하고 있다.

대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
운영체제 및 시스템 소프트웨어 thumbnail
운영체제 및 시스템 소프트웨어
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.

5개년 연도별 논문 게재 수

60총합

5개년 연도별 피인용 수

443총합
주요 논문
3
논문 전체보기
1
article
|
인용수 5
·
2024
Paving block displacement detection and measurement using 3D laser sensors on unmanned ground vehicles
Jiwoo Shin, Seoyeon Kim, Young-Hoon Jung, Hong Min, Taesik Kim, Jinman Jung
IF 11.5 (2024)
Automation in Construction
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105813
Block (permutation group theory)
Displacement (psychology)
Laser
Laser scanning
Aerospace engineering
Remote sensing
Engineering
Acoustics
Computer science
Optics
2
article
|
hybrid
·
인용수 6
·
2024
On the intermolecular interactions and mechanical properties of polyvinyl alcohol/inositol supramolecular complexes
Dewang Wei, Fang Yang, Lei Liu, Jinfeng Dai, Youming Yu, Hong Min, Siqi Huo, Zhiguang Xu, Qianqian Cao, Pingan Song
Sustainable materials and technologies
Hydrogen-bond (H-bond) cross-linking has recently been proven a promising strategy for simultaneously improving strength, toughness, and ductility of H-bonded polymers. However, there has been a lack of an insightful understanding of how H-bond cross-linking works on a molecular level. To achieve understanding, coarse-grained (CG) simulation provides a possibility because of its high computational efficiency and access to longer lengths and time scales. However, existing coarse-grained force fields and potential functions exhibit an inability to accurately describe H-bonded polymer systems. Herein, we report a modified CG model to understand the H-bond crosslinking effect of small molecules, inositol (IN) in polyvinyl alcohol (PVA), with reference to MARTINI 3.0 parameters and empirical data. The simulation results show that incorporating IN results in a significant improvement in the strength, ductility, and toughness of PVA.which is in good agreement with experimental results. Moreover, the modified CG model establishes a close correlation between IN content, water content, tensile rate and glass transition, free volume, chain movement and mechanical properties of PVA. The results show that the yield strength of PVA initially increases and then decreases with the addition of IN. The maximum yield stress of PVA at IN-1.0 is approximately 155 MPa, representing a 33% increase compared to that of PVA. Additionally, the glass transition temperature (Tg) reaches 80.2 °C, ~2.8 °C higher than that of pure PVA. This work develops a modified CG model for understanding intermolecular interactions and mechanical properties of H-bonded polymer systems on a molecular level. This understanding is expected to help expediate the material design and properties optimization of strong and tough polymeric materials.
https://doi.org/10.1016/j.susmat.2024.e00990
Materials science
Polyvinyl alcohol
Intermolecular force
Toughness
Ultimate tensile strength
Polymer
Glass transition
Hydrogen bond
Ductility (Earth science)
Composite material
3
article
|
hybrid
·
인용수 32
·
2023
Machine learning for expediting next-generation of fire-retardant polymer composites
Pooya Jafari, Ruoran Zhang, Siqi Huo, Qingsheng Wang, Jianming Yong, Hong Min, Ravinesh C. Deo, Hao Wang, Pingan Song
IF 6.5 (2023)
Composites Communications
Machine learning algorithms have emerged as an effective and popular decision-making tool for solving complicated engineering problems and challenges. Although introducing these algorithms can accelerate the optimization of fire retardants for polymeric materials by replacing traditional tedious and time-consuming trial-and-error methods, this tool remains at the elementary stage of designing fire retardants for polymeric materials, and thus to date there is a lack of insightful yet review on this topic. Herein, we review the most practical and accurate algorithms used to predict flame retardancy features, such as limiting oxygen index (LOI) and cone calorimetry results, of their polymeric materials. We highlight the merits of some current algorithms, including artificial neural network (ANN), Lasso, Ridge, ANN (L-ANN), and extreme gradient boosting (XGB). Finally, key challenges with existing algorithms for predicting next-generation fire retardants, followed by some proposed solution and future directions. This review will help expedite the development of optimized fire retardants accelerated by machine learning.
https://doi.org/10.1016/j.coco.2023.101806
Fire retardant
Limiting oxygen index
Computer science
Limiting
Artificial neural network
Expediting
Algorithm
Machine learning
Artificial intelligence
Materials science
최신 정부 과제
6
과제 전체보기
1
주관|
2021년 5월-2024년 2월
|43,137,000
다중 드론의 안정성 향상을 위한 경량 체크포인팅 시스템 개발
본 연구의 핵심 연구내용은 컨테이너 기반으로 수행되고 있는 각 미션 모듈들을 주기적으로 체크포인팅하고 특정 드론에서 문제가 발생하면 이전에 저장되어 있던 체크포인팅 데이터를 기반으로 다른 드론에게 이관시키는 기술을 개발하는 것이다. 이를 위해서 체크포인팅 부하를 최소화하기 위한 체크포인팅 영역 설정, 드론의 오류 발생 모니터링, 오류 발생 시 체크포인팅 데이터 확인과 적합한 이관 기종을 선정하는 기법들이 개발되어야 한다. 경량 체크포인팅 시스템 개발을 위해서는 기존의 분산형 시스템에서 사용되는 가상머신(Virtual Machine)이나 하이퍼바이저(Hypervisor) 기반의 체크포인팅 기법의 경우 드론에서 동작하기에는 오버헤드가 크기 때문에 사용자 공간을 체크포인팅할 수 있는 기법을 활용한다. 드론이 수행할 미션을 하나의 응용 프로그램을 통해 정의하게 되면 체크포인팅 오버헤드가 커지는 문제점이 있으며 일부의 오류에도 전체 데이터를 저장해야 하는 문제가 발생한다. 따라서, 미션을 모듈화하고 각 모듈별로 상태를 이미징 할 수 있는 접근이 필요하다. 본 연구에서는 이런한 미션의 모듈화를 위해 도커 플랫폼을 기반으로 경량화를 진행한다. 1차년도에는 드론의 미션을 모듈화하기 위해 비행 관련해서는 Open-UAV, 영상 기반 객체 추론은 TensorFlow Lite 같은 오픈소스기반의 표준화된 플랫폼을 활용하고 해당 플랫폼을 도커 컨테이너 내에서 탑재하는 방식을 연구한다. 또한, 체크포인팅 주기에 따른 오버헤드를 분석하고 드론의 상태정보를 활용하여 주기를 동적으로 조절하는 기법을 개발한다. 2차년도에는 공중 스테이션을 통해 동일 기종의 드론들로 구성된 클러스터를 관리하고 특정 드론에서 오류 발생 시 체크포인팅을 이관하기 위해 미션 모듈 단위로 적합한 드론을 선정하는 기법을 개발한다. 3차년도에는 이기종 환경에서 체크포인팅 시스템을 구축하고 공중 스테이션에 의해 주도되는 체크포인팅 기법에서 벗어나 오류가 발생한 드론의 인접 드론들이 협업하여 미션모듈을 이관하는 분산형 기법에 관한 연구를 진행한다.
다중 드론
경량 체크포인팅
미션 이관
컨테이너
2
주관|
2021년 5월-2024년 2월
|48,064,000
다중 드론의 안정성 향상을 위한 경량 체크포인팅 시스템 개발
다중 드론 환경에서 경량 체크포인팅 기술을 통해 특정 드론에서 문제 발생 시 다른 드론으로의 미션 이관(Mission Migration)을 효율적으로 지원하여 다중 드론의 미션 수행 성공률을 향상할 수 있는 시스템을 제안한다. 컨테이너 기반으로 수행되고 있는 각 미션 모듈들을 주기적으로 체크포인팅하고 특정 드론에서 문제가 발생하면 이전에 저장되어 있던 체크포인팅 데이터를 기반으로 다른 드론에게 이관시키는 기술을 개발하는 것이다.
다중 드론
경량 체크포인팅
미션 이관
컨테이너
3
주관|
2017년 8월-2020년 12월
|75,000,000
IoT를 위한 지능형 자동 프로그래밍 기술 연구
? IoT 시스템 구조 및 트리거 액션 기반 응용 개발 기술 분석 - IoT 응용 서비스 제공을 위한 시스템 구조 분석 - 구성 요소별 자동 프로그램 적용 현황과 문제점 분석 - 트리거 액션 기반 응용 개발 기술 분석과 발전 방향 연구 - 기존 모델을 개선할 수 있는 기술이나 새로운 모델을 제시 ? 사용자의 요구사항을 고차원적으로 추상화할 수 있는 기술 연구 - 트리거 액션 기반 모델의 고도화 - 온톨로지 기반 의미 인식 기술 ? 데이터 시각화관련 자동 프로그래밍 기술 - 수집된 데이터의 특성에 따라 효과적인 시각화 도구를 추천하는 기술 - 동일 데이터에 대한 다른 시각화 도구로의 자동 전환
자동 프로그래밍
자동 코드 생성
스마트 오브젝트
사물 인터넷
소프트웨어 자동 테스트
지능형 시스템
최신 특허
특허 전체보기
상태출원연도과제명출원번호상세정보
등록2018군집 드론의 데이터 처리 작업 결정 방법1020180013263
소멸2007멀티 쓰레드 기반 센서 운영체제 환경에서의 스택 할당방법1020070029595-
전체 특허

군집 드론의 데이터 처리 작업 결정 방법

상태
등록
출원연도
2018
출원번호
1020180013263

멀티 쓰레드 기반 센서 운영체제 환경에서의 스택 할당방법

상태
소멸
출원연도
2007
출원번호
1020070029595

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