• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2011년도 춘계학술대회 초록집
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• pp.60.1-60.1
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• 2011

본 연구에서는 풍력 터빈 블레이드의 다분야 통합 최적 설계를 위하여, 진동하는 비정상 공력하중에 의한 작동 수명을 고려한 최적화 과정을 수행하였다. 최적화 대상으로는 NREL의 1.5MW 급 풍력터빈을 baseline 으로 하였고, NREL의 FAST 프로그램을 이용하여 발전기의 정격 출력 및 블레이드에 작용하는 비정상 공력 하중 특성을 분석하였다. 최적화 수행 시 블레이드 형상의 효율적인 구현을 위해 형상모델링 함수를 이용하여 코드 길이와 트위스트 분포를 모델링하였다. 그리고 상용 MDO Framework 인 Piano를 이용하여 블레이드 루트부의 비정상 공력하중 조건을 완화시키는 최적화 설계를 수행하였다. 정격출력을 유지하면서도 Out of Plain 방향의 하중 조건을 개선하여 보다 긴 작동 수명을 기대할 수 있는 블레이드 형상을 설계하였다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2000년도 춘계학술대회논문집B
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• pp.19-24
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• 2000

The objective of this study is to develope a computer simulation model and estimate theoretically the transient performance characteristics of heat exchangers in an automotive air-conditioning system. To do that, the mathematical modelling of heat exchangers, such as evaporator and condenser, is presented first of all. For detail calculation, evaporator and condenser are divided into many sub-sections. Each sub-section is an elemental volume for transient modelling. The elemental volume is assumed to consist of three components, refrigerant, tube with fin, and air, and various properties including temperatures of three components are determined step along sub-sections. The properties of refrigerant R134a and air are calculated directly in the program. The heat transfer coefficients and pressure drop in single or two phase are also calculated by suitable empirical correlations. The overall tendencies of the simulation results were agreed well with those of actual situation.

• 설비공학논문집
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• 제13권11호
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• pp.1089-1096
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• 2001

The cool-down performance after soaking is very important in an automotive air-conditioning system and is considered as the key design variable. Therefore, understanding of the overall transient characteristics of the system is essential to the preliminary design as well as steady-state characteristics. The objective of this study is to develop a computer simulation model and estimate theoretical1y the transient performance of an automotive air-conditioning system. To accomplish this, a mathematical modelling of each component, such as compressor, condenser, expansion valve, and evaporator, is presented first of all. For a detailed calculation, condenser and evaporator are divided into many subsections. Each sub-section is an elemental volume for modelling. In models of expansion valve and compressor, dynamic behaviors are not considered in an attempt to simplify the ana1ysis, but the quasi-static ones are just considered, such as the relation between mass flow rate and pressure drop in expansion device, polytropic process in compressor, etc. The developed simulation model is validated with a comparison to laboratory test data of an automotive air-conditioning system. The overall time-tracing properties of each component agreed fairly well wish those of test data in this case.

• 한국음향학회지
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• 제21권4호
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• pp.387-393
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• 2002

비정상 잡음에 오염된 음성신호의 향상을 위하여 혼합 은닉필터모델 (HFM: Hidden Filter Model)에 기초한 기법을 제안하였다. 오염된 음성신호를 선형상태방정식으로 모델링하고 파라미터는 마코프 모델에 따른다고 가정하였다. 이 파라미터들은 잡음에 오염되지 않은 학습신호로부터 추정할 수 있다. 추정과정은 혼합 상호복합모델 (IMM: Interacting Multiple Model)에 기초하여 이루어지며, 음성신호의 추정값은 상호작용하는 병렬의 칼만 필터들의 가중합으로 주어진다. 실험결과로부터 제안한 방법의 성능이 기존의 방법에 비해 개선되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.226-230
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• 2009

지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 시각화 분석 방법을 이용하여 비정상 데이터를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 비정상 데이터를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 비정상 데이터 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1066-1074
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• 2014

본 논문에서는 시공간 정보를 포함하는 트윗 스트림에서 비정상적인 이벤트에 대한 상관관계를 사용자에게 시각적으로 분석하는 방법을 다양한 실험을 통하여 제안한다. 제안하는 방법으로는 트윗에서 토픽 모델링을 수행한 다음 계절요인과 추세요인을 반영한 시계열 분석 기법을 이용하여 비정상적인 이벤트 후보군을 추출한다. 추출된 토픽이 포함되어 있는 데이터를 대상으로 다시 한 번 토픽을 추출하여 시계열 분석을 수행한 다음 앞서 추출한 토픽과의 상관관계를 분석하여 비정상적인 이벤트를 탐지할 수 있도록 하였다. 비정상 이벤트를 탐지하는 모든 과정에 시각적 분석 방법을 이용하여 단순한 수치 정보가 아닌 시각적 패턴 형태로 나타냄으로써 사용자는 직관적으로 비정상 이벤트의 동향과 주기적인 패턴을 분석할 수 있도록 하였다. 실험은 2014년 1월 1일부터 2014년 6월 30일까지 국내에서 발생한 트윗을 대상으로 2개의 사건[경주 마우나 리조트 붕괴 사건(2014.02.17.), 진도 여객선 침몰 사건(2014.04.16.)]에 대해 시각적 분석 시스템을 적용하여 사용자는 쉽게 데이터를 분석하고 이해할 수 있음을 보였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 1999년도 제13회 학술강연논문집
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• pp.28-28
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• 1999

본 연구에서는 가스 발생기에서 발생되는 고온, 고압의 가스를 이용하여 유도탄을 수직 발사하는 사출 시스템에 대해 해석적 연구를 수행하였다. 사출 시스템에 의한 수직발사 방식은 발사관내에 설치된 가스 발생기에 의해 생성된 가스가 사출 실린더의 피스톤을 구동시켜, 피스톤에 연결된 유도탄을 요구되는 높이로 사출 시킨 후 유도탄이 점화되는 발사방식이다. 이러한 발사방식은 유도탄 자체의 부스터 발사방식에 비해 유도탄의 화염에 의한 영향이 적다. 현재 사출 시스템은 가스발생기, 가스 튜브, 사출 실린더와 피스톤으로 구성되어있다. 본 논문은 가스 발생기에서 사출 실린더까지의 내부 유동장을 일차원적으로 모델링하였고, 가스발생기, 가스튜브, 실런더 내의 유동과 열전달 과정 및 유도탄의 동적거동에 대한 미분방정식을 연립하여 4th-order Runge-Kutta 방법으로 계산하였다. 또한 가스튜브와 사출 실린더의 열전달 손실에 대하여 1차원 비정상 열전도 방정식의 수치적 계산을 통해 에너지 손실을 계산하였다. 특히 해석에 사용된 작동유체인 추진제 가스의 열학적 상태량은 온도 함수의 5차 다항식으로 표현하여 사용하였다. 이론적인 해석을 통해 사출 장치 시스템의 성능 요구조건과 신뢰성을 만족시키기 위한 가스발생기의 추진제 그레인 및 사출 시스템 설 계 조건을 도출하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 추계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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• pp.43-45
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• 2002

가스차단기의 성능은 노즐재질, 접점분리 속도 차단기의 치수 그리고 마크시간 등에 좌우되며 이러한 일련의 현상을 고찰하기 위한 유동현상을 모의하기 위해서는 기본적으로 두 접점의 상대운동 및 접점 사이에서 발생하는 아크 플라즈마(arc plasma)에 의한 전도, 대류, 복사현상 뿐만 아니라 아크전류에 의한 로랜츠힘(Lorentz's force), 용삭(ablation)에 의한 화학작용 등과 같은 매우 복잡한 물리적 현상을 고려해야 한다. 본 연구에서는 차단과정 중 대전류 영역에서의 아크특성과 마크에서 방출되는 강한 복사에너지에 의해 발생하는 PTFE 증기에 의한 영향을 고려하기 위해서 상용 CFD 프로그램인 PHOENICS에 아크 모델링과 고온에서의 $SF_6$-PTFE 혼합가스의 물성치 대입을 위한 보조 프로그램을 작성하여 해석을 수행하였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권2호
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• pp.103-113
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• 2023

최근 몇 년 동안 무인비행체는 다양한 산업 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나, 무인비행체에 대한 의존도가 급격하게 높아짐에 따라 무인비행체의 보안과 안전에 대한 우려가 커지고 있다. 현재 무인비행체의 제어권을 탈취하거나 웹 애플리케이션에서 무인비행체와 통신할 수 있는 권한을 탈취하는 등 다양한 취약점들이 공개되고 있다. 하지만, 무인비행체의 보안과 관련된 연구가 많이 부족한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 실제 환경과 유사한 HITL 시뮬레이션 환경에서 무인비행체의 패킷 데이터를 수집하여 패킷 데이터가 정상 데이터인지 비정상 데이터인지 판단하는 연구를 진행하였다. 또한, 본 논문에서는 모델링 과정에서 Computation Cost를 줄이고 데이터 해석의 용이성을 높이는 방법과 정상 데이터만을 학습하여 비정상 데이터를 탐지하는 기계 학습 기반 이상 탐지 모델 및 최적화된 하이퍼 파라미터값을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.435-442
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• 2007

대기중의 고농도 오존의 피해를 줄이기 위해서, 고농도 오존 발생 전에 미리 오존 농도를 예측하기 위한 연구가 진행되었다. 하지만, 고농도 오존은 그 발생 빈도가 매우 희소하고, 대기 오존 생성 과정이 매우 비선형적이며 복잡한 특징이 있다. 이러한 특징을 극복하고 보다 정확한 예측 모델을 개발하기 위하여, 본 논문에서는 다양한 데이터 처리 기법을 도입하였다. 데이터 전처리과정에서 FCM(Fuzzy C-mean) 방법을 이용하여 오존 농도별 데이터 클러스터링을 시도하였으며, 결측 또는 비정상 데이터를 처리할 목적으로 Rejection 표본 추출법을 이용하였고, 모델의 입력과 출력의 상관관계를 향상시키기 위해서 로그 변환기법을 응용하였다. 오존 예측을 위한 모델링 기법은 DPNN(Dynamical Polynomial Neural Networks)을 이용하였으며, 최소 바이어스 판별법(Minimum Bias Criterion)으로 최적화된 모델을 선택하였다. 끝으로, 본 논문에서는 로그 변환기법이 예측 모델에 미치는 영향을 보이기 위해서 입력 데이터를 두 개의 집합으로 나누어 다양한 방법으로 예측 결과를 평가했다. 결과적으로 계절적 영향에 의해 특정 분포를 가지는 오존 관련 데이터에 있어서 로그 변환 방법이 모델의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보였다.