• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2011.06a
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• pp.127-128
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• 2011

본 논문에서는 Flow 모니터링 및 제어, Graph 출력, Test, History 등의 기능을 제공하는 연소기 제어 시스템을 설계하고 구현한다. Flow 모니터링 및 제어 기능은 각 채널의 현재 유량을 표시하고, 제어할 수 있다. Graph 출력 기능은 현재 채널의 상태를 그래프로 나타낸다. Test는 현재 구성된 환경이 정상적으로 동작하는지 시험하는 기능을 제공하며, Setting은 각 채널의 채널명, Point set, Range, 허용오차를 설정한다. 그리고 History는 저장된 데이터를 읽어와 Error기록, 사용자에 의해 저장된 데이터, 24시간마다 자동 저장되는 데이터를 그래프로 표시해 준다. 본 논문에서 제안한 연소기 제어 시스템을 이용해서 실제 유량을 측정한 결과, 정확한 유량의 측정을 할 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.05b
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• pp.971-974
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• 2003

본 논문은 초음파 다 회선 유량계로부터 추출된 정밀 정보를 활용하여 무인 관리 시스템을 개발하였다. 성능을 최대한 발휘 할 수 있도록 LabVIEW라는 그래픽 기반의 프로그래밍 언어를 사용하였고 IsaTrol, IsaGrape와 같은 장비로부터 추출한 디지털 데이터를 컴퓨터로 전송하는 플랫폼을 완성하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.911-915
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• 2007

영상측정기법을 적용하여 경제적이고 효율적인 유속 측정 방법에 대하여 많은 연구들이 진행되어 왔다. 현재 이동식 LSPIV 시스템은 실험실의 수리모형실험과 현장의 국부적인 유속측정에 효율적으로 이용되고 있지만, 고정식 LSPIV 시스템의 적용에는 많은 문제점들이 있어서 현장 적용이 미루어져왔다. 고정식 LSPIV 시스템은 수문분석에 많이 의존하고 있는 현재의 홍수량 산정에 좀 더 정확한 유속과 수위를 동시에 고려할 수 있는 하천유량측정 시스템이다. 이는 과거 하천유량측정 시 많은 비용과 인력 그리고 위험성들을 대폭 줄일 수 있는 현장 모니터링 시스템의 구축을 가능하게 해줄 수 있다. 본 연구에서는 LSPIV (Large Scale Particle Image Velocimetry) 시스템을 탄천(대곡교)에 설치하여 연속적으로 유량 측정을 하였다. 탄천(대곡교)에 적용된 고정식 LSPIV 시스템은 유속측정을 위한 디지털 카메라 2대와 컴퓨터 그리고 수위 측정을 위한 DCU1104 초음파 수위계로 구성된다. 위의 현장 장비들에서 들어온 실시간 영상과 수위자료는 CDMA 무선통신을 이용하여 서버컴퓨터로 들어와서 인터넷에서 손쉽게 받아 볼 수 있다. 이와 같이 실시간으로 들어온 입력 자료는 LSPIV 프로그램을 이용하여 언제 어디에서나 비교적 정확한 유량을 산정할 수 있다. 또한 실시간으로 들어오는 하천 영상을 통해 실시간 현장 모니터링도 가능하게 되고 시간적으로 연속적인 영상을 얻을 수 있기 때문에 하천 유량 변화를 쉽게 알 수 있다. 따라서 과거 현장에서 어렵게 측정하여 얻을 수 있던 유속자료를 간단한 실시간 영상 분석만으로 구할 수 있으므로 앞으로 유량조사에 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 입체 영상) 입체영상은 영화에서 시작되었으나, 20c후반기에 들어서면서 애니메이션 분야와 모바일, 광고 패널, 텔레비전등의 매체를 이용한 입체 영상의 개발로 인하여 특정 분야에 한정 시킬 수 없으므로 영상으로 칭한다. 입체 영상은 21c에 들어서면서 영상매체의 한 분야로 급부상하고 있다. 1900년 무렵부터 연구된 입체영화(3-Dimensional motion Picture)는 In여 년이 지난 지금 대중화를 눈앞에 두고 있다. 국내에서는 놀이 동산이나 박물관등에서 흔히 볼 수 있다. 하지만 앞으로는 HDW등의 대중화로 화질의 발전을 이룬 텔레비전 분야 등에서 실용화 될 전망이다. 국제적인 흐름과 함께 국내에서도 입체 영화에 대한 연구가 활성화 되어 영상산업의 한 주류로서 대두되고 있다. 이러한 상황에서 입체영상에 대한 이해와 콘텐츠(Contents)의 개발은 기술적인 진보에 발맞추어 준비되어야 한다. 본 논문은 이러한 기술적인 계보에 발맞춘 영상 콘텐츠 개발에 박차를 가하고자 앞으로의 발전분야에 대한 기술적인 면과 기법적인 면을 제시하여 기술만 앞서고 내용은 수입하는 수입국이기 보다는 미리 준비하여 비전문가나 타국의 기술에 선점 당하지 않는 분야로 성장할 수 있는 진보적인 영상 인들의 관심과 지속적인 연구를 독려하고자 한다.시민의 휴식 및 여가선용 공간으로 활용하기 위한 사업의 기초자료로 활용되며 이미 설계검토가 시작되었다. 본 연구결과는 유수지 및 저수지의 환경개선 사업의 선두적인 성공사례로 국내 타 지역의 유사한 사업에 있어 벤치마킹을 할 수 있는 훌륭한 사례가 될 것이다.요 생산이 증가하자 군신의 변별(辨別)과 사치를 이유로 강력하게 규제하여 백자의 확대와 발전에 걸림돌이 되었다. 둘째, 동

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.63-66
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• 2010

기존의 입자계수기(Particle Counter)는 0.3um의 최소 인식 크기와 샘플링 유량이 2.83 lpm을 갖는다. 본 논문에서는 0.1um의 최소 인식 크기와 샘플링 유량이 28.3lpm과 50lpm을 갖는 입자 계수기를 개발하였다. 이와 함께 온도, 습도, 정전기를 실시간으로 측정하여, 이를 무선 인터페이스를 통해서 모니터링 프로그램과 연동, DB화하여 크린룸 현장의 환경을 실시간으로 유지 관리하도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.261-261
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• 2020

물관리의 기본이 되는 연속적인 유량 자료 확보를 위해서는 정확도 높은 수위-유량 관계 곡선식 개발이 필수적이다. 수위-유량 관계곡선식은 모든 수문시설 설계의 기초가 되며 홍수, 가뭄 등 물재해 대응을 위해서도 중요한 의미를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 유량 측정은 많은 비용과 시간이 들고, 식생성장, 단면변화 등의 통제특성(control)이 변함에 따라 구간분리, 기간분리와 같은 비선형적인 양상이 나타나 자료 해석에 어려움이 존재한다. 특히, 국내 하천의 경우 자연적 및 인위적인 환경 변화가 다양하여 지점 및 기간에 따라 세밀한 분석이 요구된다. 머신러닝(Machine Learning)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하여 모델을 구축하고 성능을 향상시키는 일련의 과정을 뜻한다. 기존의 수위-유량 관계곡선식은 개발자의 판단에 의해 데이터의 종류와 기간 등을 설정하여 회귀식의 파라미터를 산출한다면, 머신러닝은 유효한 전체 데이터를 이용해 스스로 학습하여 자료 간 상관성을 찾아내 모델을 구축하고 성능을 지속적으로 향상 시킬 수 있다. 머신러닝은 충분한 수문자료가 확보되었다는 전제 하에 복잡하고 가변적인 수자원 환경을 반영하여 유량 추정의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다는 이점을 가지고 있다. 본 연구는 머신러닝의 대표적인 알고리즘들을 활용하여 유량을 추정하는 모델을 구축하고 성능을 비교·분석하였다. 대상지역은 안정적인 수량을 확보하고 있는 한강수계의 거운교 지점이며, 사용자료는 2010~2018년의 시간, 수위, 유량, 수면폭 등 이다. 프로그램은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(sklearn)을 사용하였고 알고리즘은 랜덤포레스트 회귀, 의사결정트리, KNN(K-Nearest Neighbor), rgboost을 적용하였다. 학습(train) 데이터는 입력자료 종류별로 조합하여 6개의 세트로 구분하여 모델을 구축하였고, 이를 적용해 검증(test) 데이터를 RMSE(Roog Mean Square Error)로 평가하였다. 그 결과 모델 및 입력 자료의 조합에 따라 3.67~171.46로 다소 넓은 범위의 값이 도출되었다. 그 중 가장 우수한 유형은 수위, 연도, 수면폭 3개의 입력자료를 조합하여 랜덤포레스트 회귀 모델에 적용한 경우이다. 비교를 위해 동일한 검증 데이터를 한국수문조사연보(2018년) 내거운교 지점의 수위별 수위-유량 곡선식을 이용해 유량을 추정한 결과 RMSE가 3.76이 산출되어, 머신러닝이 세분화된 수위-유량 곡선식과 비슷한 수준까지 성능을 내는 것으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 유량자료 생산을 위해 기 구축된 수문자료를 기반으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 검토한 기초 연구로써, 국내 효율적인 수문자료 측정 및 수위-유량 곡선 산출에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 수자원 환경 및 통제특성에 영향을 미치는 다양한 영향변수를 파악하기 위해 기상자료, 취수량 등의 입력 자료를 적용할 필요가 있으며, 머신러닝 내 비지도학습인 딥러닝과 같은 보다 정교한 모델에 대한 추가적인 연구도 수행되어야 할 것이다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.35 no.2
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• pp.145-152
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• 2011

The performance of flat-tube radiators with louvered fins was numerically investigated for different tube insertion lengths. The results of numerical analysis using CFX-11 were compared with experimental results. In this study, three types of flat-tube radiators with louvered fins were considered. An experiment was conducted to validate the numerical results. Flow rate ratio (FR) and Stotal were introduced to understand the uniformity of flow distribution easily. The results of numerical analysis revealed that the heat transfer rate and pressure drop increased as the mass flow rate increased. Further, the results showed that the heat transfer rate of sample 3 with h/D = 0.5 was higher than that of the other samples. The pressure drop increased as the insertion length toward the header part increased, and the pressure drop in the case of sample 3 appeared to be the highest. The factor Stotal showed that the uniformity of the flow distribution in the case of sample 1 with h/D = 0 was higher than that in the case of the other samples.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2004.05a
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• pp.253-258
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• 2004

21C 정보화시대를 맞이하여 반도체 산업이 급속하게 발전함에 따라 컴퓨터를 활용한 효율성이 높은 유틸리티 관리 시스템(New Utility Management System) 기술이 중요시되는 추세이다. 본 연구에서는 유틸리티 관리시스템의 한 부분인 냉수 시스템에 대해 정상상태 유동해석을 통하여 각 구성 요소에서의 유량 및 압력, 온도를 제공할 수 있는 컴퓨터해석시스템을 구현하였다. 효율성 증대를 위해 펌프 위치에 따른 시스템 변화를 파악하여 시스템에 영향을 크게 미칠 수 있는 펌프 즉, 가동하면 효율적인 펌프를 결정하였으며 최적의 리턴라인(Return Line) 위치를 설계하였다. 이 결과는 운전 및 관리의 효율성 증대와 에너지 절감을 위하여 매우 유익한 활용이 가능하다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.2
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• pp.279-287
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• 1993

In this paper, double laxity threshold MLT(Minimum Laxity Threshold) algorithm and double queue threshold QLT(Queue Length Threshold) algorithm are proposed as DPS(Dynamic Priority Scheduling) techniques for advanced processing of multiple class traffics. Also, the performance of the proposed algorithms is analyzed by a computer simulation. According to the simulation results, it can be shown that the proposed double laxity threshold ML T algorithm advances the processing performance versus ML T algorithm for 2 or more classes delay sensitive traffics, and that double queue length threshold QL T algorithm provides more efficient performance than QL T for 2 or more classes of non real time traffics.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.269-269
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• 2019

첨단장비 및 기술의 도입으로 수문조사 측정기술 수준은 일정수준에 도달하였으나, 여전히 수문조사 시 많은 인력과 시간이 요구되고 있다. 수문조사 업무 규모와 범위에 비해 현재 수문조사에 투입되는 인력은 지극히 제한적이기 때문에 측정기술 자체보다는 운영 인프라 및 환경적 개선이 필요하다고 할 수 있다. 또한 유량 측정시 정확한 첨두유량 발생시각을 포착하기 어려울 뿐만아니라, 때로는 위험이 수반되기 때문에 업무의 비효율성 및 관측 자료의 정확도가 저하되는 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 비교적 높은 시간 정확도를 가지는 레이더 자료와 예측자료를 이용하여 실시간(또는 시간단위)으로 제공되는 기상정보(호우 예상지점, 도달시간 등)를 활용하여 현 조사원의 위치, 조사원의 구역 내에서 측정 우선 지점(주요 예보 지점), 측정 지점까지의 이동시간 등을 고려하여 유량 측정 순서, 최적 경로를 탐색하고자 한다. 실시간(또는 시간단위) 기상상황과 이에 따른 조사원의 이동 순서, 경로를 디지털화하여 표출(시스템, 모바일 App. 등)하여 제공함으로써 조사수행 인력의 이동을 최소화하고 효율적인 수문조사를 위한 정보 제공할 수 있을 것으로 사료되며 또한 관리자 입장에서 표출시스템의 정보를 통해 실시간 현장 정보 파악함으로써 가변하는 기상상황과 현장의 환경적 변화 사이에서 유연한 대처 및 유동적인 지원을 가능케 할 수 있을 것으로 판단된다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.1
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• pp.139-143
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• 2019

Measurement of flow rate is required in various fields. Water meters are often used at home, and flow meters are used in water and sewage plants, petrochemical industries and so on.. A system is needed to monitor the flow rate in real time and notify immediately when flow rate is abnormal. Recently, with the development of the IoT it is possible to construct such devices at low cost. WeMos can be programmed with Arduino IDE as a mini wifii IoT module. The flow sensor can output a digital pulse proportional to the flow rate. In this paper, we developed the flow monitoring and warning system using WeMos and IoT technology. When the system operates, it calculates the flow rate, sends the value as JSON format to the server, monitors the flow rate as graph from the remote with the smartphone. We also implement the system to promptly send alert message to the smart phone using Pushbullet when the flow rate is abnormal.