• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1415-1417
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• 2012

레이더 시스템에서 신호처리에 대한 연산 량 및 데이터의 전송 용량은 시스템 개발 시, 성능과 구성을 결정하는 주요 요소다. 이런 요소에 대한 정확한 사전 예측은 시스템 전체 성능 및 개발 기간과 연구비용에 영향 끼친다. 레이더 신호처리에 대한 정확한 연산 량 및 데이터 전송 량의 예측은 개발 전문가의 경험과 COTS 보드의 성능으로 결정된다. 이런 예측을 보다 정확하게, 보편적으로 하기 위해서 시뮬레이션을 이용하는데, 그 중 하나인 AXIS Development Tool은 개발자에게 편리성과 효율성을 제공한다. 이 시뮬레이션 기능은 개발 보드와의 동일 환경을 제공함으로 개발의 시간을 단축시키고, 사용자의 편리한 GUI 환경을 제공함으로 개발의 유연성을 제공해 개발 성능에 대한 예측이 정확하여 안정적 개발을 보장한다.

• Journal of the Korean Solar Energy Society
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• v.31 no.5
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• pp.9-18
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• 2011

태양광열 복합 시스템(photovoltaic/thermal hybrid solar system, PV/T)은 태양광 모듈 및 태양열 집열판의 단일화를 통한 전기 및 열에너지의 동시 생산이 가능하도록 구성되고 기존 태양광 모듈의 온도 상승에 따른 효율 저하의 문제점을 보완 및 발생하는 열을 회수하여 온수 생산이 가능한 장치이다. 본 연구에서는 액체형 PV/T 시스템의 대표적인 두 형태인 박스형과 튜브형의 성능 검증을 위하여 수학적 모델링을 통한 두 시스템의 열 및 전기적 성능을 비교 분석하였다. 모델링은 에너지 평형식을 이용하여 시간에 따른 각 부분의 온도의 변화를 예측할 수 있도록 수립되었으며 계산된 결과를 기준으로 전기, 열, 및 전체효율을 도출해 내고, 이를 바탕으로 두 시스템의 성능을 분석하였다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로, 박스형 PV/T 시스템의 최고 온수 온도는 $52^{\circ}C$로 예측되었고, 반면에 튜브형은 $48^{\circ}C$에 머물렀다. 또한 열효율은 박스형이 최대 51%, 튜브형이 41%, 전기효율은 박스형이 약 14%, 그리고 튜브형이 13%로 나타났으며, 전체효율은 박스형이 73%, 그리고 튜브형이 64%로 나타나 박스형 PV/T 시스템이 튜브형보다 더 나은 성능을 가지는 것으로 예측되었다. 이는 박스형이 튜브형보다 태양광 모듈과 온수와의 접촉면적이 넓어 더 많은 열전달이 발생하기 때문으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.1047-1050
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• 2010

축류팬(axial fan)은 냉장고, 에어컨 등 가전제품 뿐 아니라, 자동차, 중장비 등에 가장 널리 사용되는 팬의 형태로 제품의 성능과 소음에 많은 영향을 미치는 요소이다. 그러나 설계, 목업(mock-up)개발, 풍동실험 등의 시간과 비용적인 면에서 비효율적인 방법을 통해 개발이 이루어지고 있다. 따라서 범용으로 사용가능한 팬 설계 프로그램과 설계 인자의 입력만으로도 성능을 예측하여 개발에 소요되는 시간과 비용을 줄일 수 있는 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 슈퍼컴퓨터를 활용하여 축류팬 형상변수의 변화에 대한 성능과 소음을 미리 해석한 후 그 결과를 지식형 데이터베이스로 저장하고, 팬 자동설계 시스템과 결합한다. 즉, 축류팬 설계 변수를 입력하면 팬의 형상을 CAD 파일로 자동 생성할 뿐 아니라, 지식형 데이터베이스을 기반으로 하는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 해당 모델의 성능과 소음을 예측한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.210-212
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• 2019

위성항법시스템의 취약성에 따른 보완 시스템의 필요가 높아지면서, eLoran 시스템이 가장 현실적인 대안으로 인정받고 있다. 우리나라도 서해 일부 지역에서 eLoran 시스템의 테스트베드 구축 사업을 진행 중에 있다. 전 해양지역에 안정적인 서비스를 제공하기 위해서는 추가적인 송신국 설치가 필요하지만. 여러가지 현실적인 이유로 인해 추진되기 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 기존의 NDGNSS 기준국을 활용한 측위기술이 개발되고 있다. 이미 운영 중인 NDGNSS 기준국을 활용하면 전 해상에서 탄력적 항법시스템 운용이 가능해질 수 있다. 본 논문에서는 eLoran 시스템과 NDGNSS의 기준국을 활용한 지상파 통합항법시스템의 성능을 예측할 수 있는 시뮬레이션 툴을 제작 하였다. ITU에서 배포한 송출 주파수와 거리에 따른 신호 세기, 대기잡음 등을 고려해 Cramer-Rao Lower Bound로 수신 신호의 측정 거리 오차를 계산하였다. 또한 한빛호가 항해하면서 수집한 DGPS 신호를 통해 실질적인 대기잡음을 추정하는 방법을 사용해 기존보다 정확한 SNR 계산이 가능해졌다. 해당 결과는 추후 진행될 지상파통합항법시스템 개발에 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.35 no.2
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• pp.189-195
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• 2011

In this paper, prediction and comparison on COP(coefficient of performance) of R744-R404A cascade refrigeration system are presented to offer the basic design data for the operating parameters of the system. The operating parameters considered in this study include subcooling and superheating degree, compressor efficiency, and condensing and evaporating temperature in the R404A high- and R744 low-temperature cycle, respectively. The main results were summarized as follows : The prediction for performance of R744-R404A cascade refrigeration system have been proposed through multiple regression analysis and compared with other researcher's correlations. As a result, prediction proposed in the study shows disagreement with existing equations. Therefore, it is necessary to propose the more accurate correlation predicting the COP of R744-R404A cascade refrigeration system through an addition experiments.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.4
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• pp.183-188
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• 2021

Collaborative filtering based recommender systems are currently indispensable function of commercial systems in various fields, being a useful service by providing customized products that users will prefer. However, there is a high possibility that the prediction of preferrable products is inaccurate, when the user's rating data are insufficient. In order to overcome this drawback, this study suggests a stepwise method for prediction of product ratings. If the application conditions of the prediction method corresponding to each step are not satisfied, the method of the next step is applied. To evaluate the performance of the proposed method, experiments using a public dataset are conducted. As a result, our method significantly improves prediction and precision performance of collaborative filtering systems employing various conventional similarity measures and outperforms performance of the previous methods for solving rating data sparsity.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.304-304
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• 2022

가뭄은 인간 활동과 생태계의 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 자연재해 중 하나이다. 가뭄을 사전에 예측하여 필요한 완화 조치를 취하고 환경적 피해를 줄이는 것이 중요하다. 이에 따라 다양한 인공지능 기술을 이용한 가뭄 예측은 수문학, 수자원 관리, 농업 등의 분야에서 중요성이 커지고 있다. 최근에는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 중장기 강수예보를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 이 논문의 목적은 가뭄 예보를 목적으로 월 강수량 예측을 위한 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 것이다. 이를 위해 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 적용하였으며, 1981-2020년 기간의 월 강수 자료가 모델을 구축하기 위해 사용되었다. 관측자료를 기반으로 학습된 모델을 이용하여 테스트 기간에 대해 월 강수량을 예측하였다. 예측된 강수량을 통해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)을 산정하고, 예측 정확도를 분석하였다. 이 연구는 가뭄 예보를 위한 딥러닝 모델의 적용 가능성을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.588-594
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• 2005

사례기반추론(Case-Based Reasoning)은 다양한 예측 문제에 있어서 성공적으로 활용되고 있는 데이터마이닝 기법 중 하나이다. 사례기반추론 시스템의 예측 성능은 예측에 사용되는 최근접이웃(Nearest Neighbor)을 어떻게 설정하느냐에 따라 영향을 받게 된다. 따라서 최근접 이웃을 결정짓는 k 값의 설정은 성공적인 사례기반추론 시스템을 구축하기 위한 중요 요인 중 하나가 된다. 최근접 이웃의 설정에 있어서 대부분의 선행 연구들은 고정된 k 값을 사용하는 사례기반추론 시스템은 k 값을 크게 설정할 경우 최근접 이웃 안에 주어진 오류를 일으킬 수 있으며, k 값이 작게 설정된 경우에는 유사 사례 중 일부만을 예측에 사용하기 때문에 예측 결과의 왜곡을 초래할 수 있다. 본 이웃을 결정함에 있어서 Similarity Threshold를 이용하는 s-NN 방법을 제안하였다. 본 연구의 실험을 위해 UCI(University of california, Irvine) Machine Learning Repository에서 제공하는 두 개의 신용 데이터 셋을 사용하였으며, 실험 결과 s-NN 적용한 CBR 모델이 고정된 k 값을 적용한 전통적인 CBR 모델보다 더 우수한 성능을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.398-400
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• 2003

추천 시스템은 사용자의 아이템에 대한 선호도를 예측함으로써. 사용자에게 적합한 아이템을 추천한다. 이러한 추천 시스템은 희소성과 확장성의 문제를 안고 있다. 희소성이란 사용자의 선호도 예측의 토대가 되는 정보의 부족으로 인하여 추천 아이템의 범위가 제한되는 것이고, 확장성이란 사용자나 아이템의 수가 증가함에 따라 추천 시간이 증가하는 것이다. 본 논문에서는 아이템의 카테고리 정보를 이용한 다중 레벨 연관규칙을 선호도 예측에 적용하여 희소성과 확장성의 문제를 완화하고자 하였다. 연관규칙을 이용하여 선호도 예측을 위한 모델을 구축하여 확장성을 해결하고, 다중 레벨 연관규칙을 이용하여 추천 아이템의 범위를 확장할 수 있었다. 단일 레벨만을 사용한 방법과 비교한 결과, 다중 레벨을 사용한 방법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.07a
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• pp.296-297
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• 2018

본 논문은 3상 T-type 3-레벨 인버터의 모델예측제어에 관한 연구이다. 모델예측제어는 시스템의 모델링을 통한 최적의 성능을 제공하는 제어기법으로 PI 제어보다 빠른 동특성을 갖지만, 정확한 파라미터 값이 요구된다. 본 논문에서는 시스템 파라미터 오차가 3상 T-type 3-레벨 인버터의 예측제어에서 어떤 영향을 주는지 알아보고 출력 파형을 분석한다.