• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2000.02a
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• pp.179-179
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• 2000

음극의 크기에 따라 발생된 전자빔 전류가 도파관 영역에서 공간 전하 한계 전류를 초과할 경우 형성되는 가상 음극 (Virtual Cathode)을 이용한 축 방향으로의 고출력 마이크로파 발생 및 진단에 관한 연구를 수행하였다. 먼저 실험에 앞서 전산모사를 통해 결과를 예측하고 실험을 통해 확인하는 순으로 하였다. 전산 모사는 2-1/2차원 Partical-In-Cell(PIC) 코드인 "MAGIC"을 사용하여 축 방향으로 진행하는 새로운 개념의 가상 음극발진기를 모사하고, 정확한 경과를 얻기 위해 강렬한 상대론적 전자빔 발생 장치인 "천둥"( 최대 전압 600kV, 최대 전류 70KA, 60ns)을 사용하여 전산 모사에 넣어줄 전류값을 얻었다. 음극의 반지름이 2.5cm 일 때 전파되는 최대 출력이 약 800MW인 마이크로파가 발생되었고, 이때 출력변환 효율이 약 30%임을 전산모사를 통하여 알 수 있었다. 또한 전파하는 전기장의 축방향 성분(Ez)의 반지름 방향에 대한 분포 특성을 통하여 주된 전파 모드가 TM01와 그 상위모드의 조합으로 이루어졌음을 알았고 이때 기대되는 동작 진동수는 5~7 GHz임을 전산 모사 결과로부터 알 수 있었다. 실험을 통해서도 음극의 크기가 2.5cm 때, 최대 출력이 약 520MW인 마이크로파를 발생하였고, 이 때 출력 변환 효율은 약 8%이고, 방전 사진을 통해서 주된 동작 모드가 TM01와 그 상위모드의 조합으로 이루어졌음을 알았고, 이때 주된 출력 진동수는 5~6 GHz임을 알 수 있었다.는 5~6 GHz임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1773-1774
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• 2008

유동적 비선형 특성을 보이는 혼돈 시계열에 대한 정확한 예측을 위해 예측 입력으로 차분 데이터를 사용하면 보다 나은 예측이 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 상관 해석에 기반한 데이터의 전처리를 통해 적절한 최적 차분 간격 후보군을 선정하고 이들 각각에 대한 TS 퍼지 예측기로 다중 모델을 구성하여 성능 지수 평가에 의해 최적의 퍼지 예측기를 선택하여 예측을 수행하도록 하였으며, TS 퍼지 규칙 후건부에서 결정되는 예측 출력에 상관 해석에 기반한 오차 보정 메거니즘을 추가함으로써 예측 성능을 더욱 향상시킬 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1408-1412
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• 2004

인구의 폭발적 증가, 산업화, 도시화의 급진적, 과학기숙의 발달 등으로 물 소비는 급증하는 반면, 이상기후현상으로 수자원의 절대량이 줄어 수자원의 양적인 문제와 하천 및 저수지의 수질오염에 대한 질적인 문제가 ,대두되고 있다. 하천의 수질현상 및 이송은 상당히 비선형적이고, 시간에 따라 변화하려, 실제로 수질의 예측은 유량의 변동, 오염물질의 이송 및 확산, 하천 구조물 등의 여러 요인에 의하여 상당히 어렵다고 알려져 왔다. 또한 한정된 수자원으로 하천의 수량과 수질목표를 동시에 달성하기 위해서는 물의 수요와 공급을 실시간으로 감시하면서 기상과 유출예측기술을 활용하여 용수의 수요와 공급을 예측하고 이를 토대로 수량과 수질을 고려한 물관리 운영시스템이 구축되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 모형의 입${\cdot}$출력 구성을 자유롭게 변형할 수 있는 상태공간 모형과 신경망 모형을 이용하여 금강수계 주요 지점의 수질예측 모형을 구성하고 모형의 적용성을 파악한 후 예측력이 우수한 모형을 Web기반 모형의 수질예측 모듈의 기본모형으로 선정하고 Web 상에서 수질예측이 가능하도록 시스템을 개발하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.29 no.6
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• pp.49-59
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• 1997

본 기술 보고는 임계 열유속(Critical Heat Flux; CHF)을 예측하기 위해 사용되고 있는 상관식의 형태와 적용 방법, 이에 따른 예측 오차와 여유도의 변화 등을 종합적으로 분석한다. CHF 현상에 대해서는 지난 반 세기 동안 발생 메커니즘, 예측 모델, 설계에의 적용 방법 등에 대한 연구가 광범위하게 수행되어 대부분의 운전 조건에 대해 신뢰할만한 예측 모델들이 확립되어 있다. 그러나 예측 모델의 이용에서 가장 중요한 기준이 되는 예측 오차의 의미가 잘못 이해되는 경우가 많으므로, 이 글에서는 예측 모델의 형태 및 적용 방법에 따라 예측 오차가 달라지는 원인을 명확하게 해석하고, 실제 계산을 통하여 예시하였다. 그리고 상관식 형태 및 이용 방법에 따라 임계 열유속비(Critical Heat Flux Ratio: CHFR)와 임계 출력비(Critical Power Ratio; CPR)가 어떠한 관계를 갖는가를 논의하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2018.11a
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• pp.275-277
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• 2018

선박 및 해상교통관제에 있어서 교통 혼잡구역에 대한 선박교통밀도 예측은 선박충돌사고 예방에 중요하다. 선박 교통밀도 예측정보는 사전에 진입하는 선박들에게 속력조정, 우회항로 이용 등 사전 조치가 가능하다. 본 연구에서는 해상 선박교통상황을 딥러닝 네트워크에 학습한 주의구역 선박교통류 예측 모델(Ship Traffic Extraction Network, STENet)을 제안하여 주의구역의 선박교통류 예측을 수행하고자 한다. STENet 모델 학습을 위해 여수해역 AIS 데이터를 전처리하고, 생성된 입력(해상교통상황)-출력(주의구역 교통밀도) 쌍 데이터를 적용하여 STENet 모델을 학습하였다. 학습된 모델을 이용하여 선박교통류 예측을 한 결과, 중기예측은 표준 절대 오차(mean absolute error)가 0.4-0.5척이 였으며, 장기예측은 0.7-0.8척의 오차로 기존의 Dead Reckoning에 의한 방법보다 50% 이상 교통밀도 예측성능이 향상 되었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.11a
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• pp.210-211
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• 2019

배터리의 안정적인 운영과 관리를 위해서 배터리의 SOH 예측은 매우 중요한 과제이다. 본 논문에서는 배터리 팩의 SOH를 예측하기 위한 ARIMA-Kalman 기반의 최적화된 하이브리드 방법을 소개한다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.21 no.10
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• pp.1073-1084
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• 2010

In this paper, the bio-heat equation including thermoregulatory functions is solved for an anatomically based human head model comprised of 14 tissues to study the thermal implications of high-power exposure to electromagnetic(EM) fields due to half-wave dipole antenna both at 835 and 1,800 MHz. The dipole antenna is located at the side of the ear and the front of the eyes. The FDTD method has been used for the SAR computation. When solving the BHE, the thermoregulation function and sweating effetecs are included in order to predict more exact temperature increase. It is noted that an approximately proportional relationship between the tissues and the maximum temperature increase and the antenna power is not maintained when the thermoregulation and sweating effects are fully accounted for under high power exposure.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.20 no.5
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• pp.586-592
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• 2014

This study looks at the design of a 100 kW blade geometry for a horizontal marine current turbine using the Blade Element Momentum Theory (BEMT) and by using (CFD), the power output, performance and characteristics of the the fluid flow over the blade is estimated. Three basic airfoils; FFA-W3-301, DU-93-W210 and NACA-63418, are used along the blade span and The distribution of the chord length and twist angles along the blade are obtained from the hydrodynamic optimization procedure. The power coefficient curve shows maximum peak at the rated tip speed ratio of 5.17, and the maximum power reaches about 101.82 kW at the power coefficient of 0.495.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.11
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• pp.241-246
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• 2020

In this paper, we propose a neural network model to converge the marine electric propulsion system and deep learning algorithm to predict the DC/DC converter output current in the electric propulsion regeneration system and to predict the battery charge during regeneration. In order to experiment with the proposed neural network, the input voltage and current of the PCM were measured and the data set was secured on the prototype PCM board. In addition, in order to improve the learning results in the insufficient data set, the scale of the data set was increased through data fitting and its learning was executed further. After learning, the difference between the data prediction result of the neural network model and the actual measurement data was compared. The proposed neural network model effectively showed the prediction of battery charge according to changes in input voltage and current. In addition, by predicting the characteristic change of the analog circuit constituting the DC/DC converter through a neural network, it is determined that the characteristics of the analog circuit should be considered when designing the regeneration system.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.4
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• pp.457-466
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• 2005

In this paper, we propose a wavelet neural network(WNN) based predictive control method for path tracking of mobile robots with multi-input and multi-output. In our control method, we use a WNN as a state predictor which combines the capability of artificial neural networks in learning processes and the capability of wavelet decomposition. A WNN predictor is tuned to minimize errors between the WNN outputs and the states of mobile robot using the gradient descent rule. And control signals, linear velocity and angular velocity, are calculated to minimize the predefined cost function using errors between the reference states and the predicted states. Through a computer simulation for the tracking performance according to varied track, we demonstrate the efficiency and the feasibility of our predictive control system.