• Fire Science and Engineering
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• v.28 no.3
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• pp.20-28
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• 2014

Effect of radiation models on the suppression limits in counterflow $CH_4$/air diffusion flame was numerically investigated with fundamental experiments for the numerical validation. $N_2$ and $CO_2$ were considered as extinguishing agents. The differences in extinguishing concentration between OTM and SNB radiation models which have different accuracy levels were examined. As a result, there is no considerable difference in extinguishing concentration for the $N_2$ dilution as the radiation models with different accuracy levels were used. As the $CO_2$ having strong radiative effect was diluted in the low strain flames, however, the radiation model with high predictive accuracy such as SNB should be used. In particular, the $CO_2$ dilution in fuel stream leads to the significant difference in extinguishing concentration between OTM and SNB models. Therefore, it is necessary that the radiation model should be reasonably chosen with the consideration of numerical accuracy and computational time for the prediction of extinguishing concentration.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2007.03a
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• pp.20-24
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• 2007

센서의 광학 해상력에 따라 센서에 도달하는 에너지의 앙은 영상의 화소값으로 변환되므로，이 관계는 위성 영상의 정량적인 광학적 특성을 이해하기 위한 바탕이 되며，영상의 질을 유지하기 위한 척도가 되기도 한다. 위성영상의 광학적 특성은 ON 값 을 실제 지표물의 반사에너지 값인 Radiance와 Reflectance로 의 변환을 통하여 추정할 수 있으며，이러한 과정을 절대복사보정(Absolute Radiometric Calibration) 이라고 한다. 절대복사보정 과정에서 센서에 도달하는 태양 에너지의 양을 추정하기 위하여 복사전달모델이 사용된다. 태양 에너지가 대기를 통과함에 따라 여러 가지 상호 작용이 일어나게 되므로 복사 전달모델을 사용하기 위해서는 다양한 입력 변수가 필요하게 된다. 이러한 입력 변수로는 지표물의 반사율， 대기자료，그리고 센서의 특성 등이 포함되며， 이 연구에서는 KOMPSAT-2 위성의 MSC 영상의 절대복사보정 과정에서 복사전달모델의 결과에 영향을 미치는 입력 변수의 특성을 살펴보고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.157-161
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• 2020

문서 요약(text summarization)은 주어진 문서로부터 중요하고 핵심적인 정보를 포함하는 요약문을 만들어 내는 작업으로, 기계 번역 작업에서 주로 사용되는 Sequence-to-Sequence 모델을 사용한 end-to-end 방식의 생성(abstractive) 요약 모델 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 BERT와 MASS 같은 대용량 단일 언어 데이터 기반 사전학습(pre-training) 모델을 이용하여 미세조정(fine-tuning)하는 전이 학습(transfer learning) 방법이 자연어 처리 분야에서 주로 연구되고 있다. 본 논문에서는 MASS 모델에 복사 메커니즘(copying mechanism) 방법을 적용하고, 한국어 언어 생성(language generation)을 위한 사전학습을 수행한 후, 이를 한국어 문서 요약에 적용하였다. 실험 결과, MASS 모델에 복사 메커니즘 방법을 적용한 한국어 문서 요약 모델이 기존 모델들보다 높은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.167-171
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• 2020

문서 요약은 길이가 긴 원본 문서에서 의미를 유지한 채 짧은 문서나 문장을 얻어내는 작업을 의미한다. 딥러닝을 이용한 자연어처리 기술들이 연구됨에 따라 end-to-end 방식의 자연어 생성 모델인 sequence-to-sequence 모델을 문서 요약 생성에 적용하는 방법들이 연구되었다. 본 논문에서는 여러 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 BERT 모델을 이용한 자연어 생성 모델에 복사 메커니즘과 강화 학습을 추가한 문서 요약 모델을 제안한다. 복사 메커니즘은 입력 문장의 단어들을 출력 문장에 복사하는 기술로 학습데이터에서 학습되기 힘든 고유 명사 등의 단어들에 대한 성능을 높이는 방법이다. 강화 학습은 정답 단어의 확률을 높이기 위해 학습하는 지도 학습 방법과는 달리 연속적인 단어 생성으로 얻어진 전체 문장의 보상 점수를 높이는 방향으로 학습하여 생성되는 단어 자체보다는 최종 생성된 문장이 더 중요한 자연어 생성 문제에 효과적일 수 있다. 실험결과 기존의 BERT 생성 모델 보다 복사 메커니즘과 강화 학습을 적용한 모델의 Rouge score가 더 높음을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2011.11a
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• pp.378-381
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• 2011

대표적 가스계 소화약제인 $CO_2$의 소화기구(Extinguishing mechanism)를 재조명하기 위하여, $CH_4$/air 저 신장율 대향류 확산화염을 대상으로 $CO_2$가 소화에 미치는 영향에 대한 수치해석이 수행되었다. 부력이 지배적인 화염의 소화현상은 복사 열손실에 의해 큰 영향을 받기 때문에, 소화농도 예측에 대한 복사모델의 성능평가가 우선적으로 이루어졌다. 주요 결과로서, 공기류에 첨가된 $CO_2$의 소화농도는 복사모델이 고려되지 않은 경우 과다 예측되는 반면에, 간략화된 광학적으로 얇은 근사(Optically thin approximation) 모델과 비교적 높은 정확도를 갖는 좁은 밴드(Statistical narrow band) 모델은 실험의 오차범위 내에서 큰 차이를 보이지 않았다. $CO_2$가 소화에 미치는 순수 희석효과, 희석에 의한 복사효과, 화학적 효과 및 열적효과를 정량적으로 분석하기 위하여 가상의 소화약제의 개념을 도입하였다. 이를 통해 화염의 총괄신장율에 따른 $CO_2$ 소화효과에 대한 구체적인 이해가 시도되었다.

• Fire Science and Engineering
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• v.21 no.4
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• pp.18-24
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• 2007

The purpose of this study is focussed on the numerical predictions of temperature distribution by radiation heat transfer in atrium fire using the field fire model and the CCRHT-3D code. This code uses standard $k-{\varepsilon}$ turbulent model with SIMPLE algorithm and weighted sum of gray gases model regrouping(WSGGM-RG). The WSGGM-RG calculates radiative properties on the reduced computational loads while reserving the accuracy. The numerical results show that lower temperature distributions on the wall and the top ceiling wall can be obtained by considering radiative heat transfer. The temperature on the top ceiling wall can be an important parameter in predicting the operating condition of the sprinkler head.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2012.05a
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• pp.507-514
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• 2012

In the present research, NASA LRB plume radiation models are reconstructed with Thermal Desktop software, where the radiation to vehicle base environment can be calculated. The calculation shows the similar radiation heat compared to NASA prediction. Based on LRB plume radiation model, a KSLV-II thermal radiation model is proposed.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.8 no.2
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• pp.1-7
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• 2009

The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is under development to provide a monitoring of ocean-color around the Korean Peninsula from geostationary platforms. It is planned to be loaded on Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) of Korea. In this study, the radiometric model of GOCI, which is constructed based on the functional model of sub-system, is introduced. Non-linearity for each channel is analyzed in terms of linear gain and nonlinear gain by using the radiometric model. The non-linearity characteristic is validated by using test data which have been achieved during ground test at payload level. The non-linearity $G^3$/b shows identical characteristic for all channels.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.36 no.6_2
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• pp.1629-1634
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• 2020

It is essential to convert the Digital Number (DN) measured from Earth observing satellites into the physical parameter of radiance when deriving the geophysical parameter such as surface temperature in the satellite data processing. The purpose of this study is to update the DN·Radiance equation established from lab measurements, using the KOMPSAT-3A mid-wave infrared data and the MODTRAN radiative transfer model. Results of this study show that the improved DN·Radiance equation allows us to produce the realistic values of radiance. We expect in the forthcoming study that the radiances calculated as such should be more quantitatively validated with the use of relevant in-situ measurements and a radiative transfer model.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.301-306
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• 2019

문서 생성 요약은 최근 딥러닝을 이용한 end-to-end 시스템을 통해 유망한 결과들을 보여주고 있어 연구가 활발히 진행되고 있는 자연어 처리 분야 중 하나이다. 하지만 문서 생성 요약 모델을 구성하기 위해서는 대량의 본문과 요약문 쌍의 데이터 셋이 필요한데, 이를 구축하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 정교한 뉴스 기사 요약 데이터 셋을 기계적으로 구축하는 방법을 제안한다. 또한 딥러닝 기반의 생성 요약은 입력 문서와 다른 정보를 생성하거나, 또는 같은 단어를 반복하여 생성하는 문제점들이 존재한다. 이를 해결하기 위해 요약문을 생성할 때 입력 문서의 내용을 인용하는 복사-메커니즘과, 추론 단계에서 단어 반복을 직접적으로 제어하는 페널티를 사용하면 상대적으로 안정적인 문장이 생성될 수 있다. 그리고 Transformer 모델은 순환 신경망 모델보다 요약문 생성 과정에서 시퀀스 길이가 긴 본문의 정보를 적절히 인코딩하여 줄 수 있는 모델이다. 따라서 본 논문에서는 복사-메커니즘과 추론 단계의 페널티를 이용한 Copy-Transformer 모델을 한국어 문서 생성 요약 데이터에 적용하였다. 네이버 지식iN 질문 요약 데이터 셋과 뉴스 기사 요약 데이터 셋 상에서 실험한 결과, 제안한 모델을 이용한 생성 요약이 비교 모델들 대비 가장 좋은 성능을 보이고 양질의 요약을 생성하는 것을 확인하였다.