• Proceedings of the KIPE Conference
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• 1999.07a
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• pp.603-607
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• 1999

저궤도 인공위성 전력계 시스템에서 배터리는 식(eclipse) 기간 동한 부하에 전력 공급을 담당한다. 따라서 배터리는 전체 위성의 수명과 성능을 결정 짓는 가장 중요한 요소이다. 이러한 배터리의 신뢰성을 향상시키기 위해, 다이오드를 사용하여 배터리를 병렬로 구성하는 시스템이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 배터리 병렬 구조 시스템의 성능 검증을 위해 배터리의 충방전 특성을 효율적으로 시뮬레이션 할 수 있는 Functional 모델링의 방법을 제시하고, 그 모델을 배터리 병렬 구조 인공위성 전력계 시스템에 적용하여 배터리 병렬 구조에 의해 생기는 배터리 불균형과 그 원인을 확잉하고 나아가 대안을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1993.04a
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• pp.57-61
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• 1993

본 연구목적은 선형부분구조물과 그 부분구조물들을 결합하는 비선형연결부 로 이루어진 구조물을 해석하기 위해 비선형 연결부의 모델변화를 효과적으 로 규명하는데 있다. 제안된 방법은 시간영역에서만 계산이 가능하였던 힘- 상태 사상법을 주파수영역으로 확장함으로써, 전체구조물에서 선형부분구조 물들은 분리 해석이 가능하고, 시간영역의 많은 데이터를 줄일 수 있는 장점 이 있다. 제안된 방법의 타당성 및 장점을 검증하기 위해서 쿨롱마찰 비선형 특성을 갖는 두 가지의 구조물에 대하여 각각 실험적으로 연결부의 매개변 수를 규명하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.74-75
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• 2013

본 연구는 Back-to-back 구조의 삼상인버터와 양방향 DC/DC 컨버터로 구성된 전력변환기를 이용하여 신재생에너지 발생원을 효과적으로 계통에 연계하여 스마트 그리드의 강인성을 제고하기 위한 슈퍼캐패시터와 배터리로 구성된 하이브리드 에너지 저장장치의 SOC를 고려한 DC Link 전압 제어를 수행하여 스마트그리드의 최적운영 개념을 제안하고, 타당성 검증을 위해 소프트웨어 시뮬레이션 모델을 개발하여 특성을 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.267-273
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• 1998

셀룰라 오토마타 신경망은 저자에 의하여 개발된 신경망으로써 주변의 셀과 국소적인 연결을 가지며 셀룰라 오토마타의 발생규칙에 따라 생성되는 신경망이다. 셀룰라 오토마타 신경망을 간단히 줄여서 ECANS라고 한다. 본 신경망은 카오스 뉴런 모델을 사용하며 뉴런사이의 연결강도는 흥분성 또는 억제성 결합을 갖는다. 신호의 전달방식은 펄스의 형태로서 뉴런이 발화하면 '1' 발화하지 않으면 '0'이 된다. 본 논문에서는 셀룰라 오토마타를 구성하는 요소별 특징을 살펴보고 주어진 문제에 적합한 셀룰라 오토마타 신경망을 얻어내기 위한 진화방법으로서 DNA 코딩방법을 제안한다. 제안한 방법의 유효성을 시뮬레이션을 통하여 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.881-883
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• 2003

하드웨어 검증과 모델 체킹 등의 분야에서, SAT(satisfiability problem)나 항진 명제 검사(tautology checking)는 매우 중요한 문제이다. 그러나 이들은 모두 NP-complete 문제이므로 그 복잡도가 매우 크다. 이를 해결하기 위해 여러 가지 연구가 이루어져 왔으며, 여러 효율적인 알고리즘이 존재한다. 이러한 알고리즘은 대부분 일반 표현식을 CNF(conjunctive normal form)로 바꾸어 입력 형식으로 사용한다. 이 논문에서는 일반 표현식을 입력으로 받아 DNF로 변환한 뒤 DNF의 특성을 이용하여 SAT를 검사하는 효율적인 방법을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.3218-3220
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• 1999

본 논문에서는 Local Multipoint Distribution Service(LMDS) 시스템을 위한 결정궤솬 적응 등화기를 웨이블릿 변환영역 적응 알고리즘을 이용하여 설계하였다. 아울러, 제시된 결정 궤환 등화기를 16-QAM/QPSK 변조 방식을 이용한 Rummler 채널 모델을 사용하여 성능을 검증하였다. LMDS 채널 및 시스템 특성에 적합한 수치적 복잡성과 수렴 속도를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.11a
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• pp.123-124
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• 2016

LLC 컨버터는 동작범위에 따라 특성이 바뀌는 전달함수로 인해 제어기 설계와 최적화에 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 새로운 방식의 전하제어를 제안한다. 먼저, 소신호 등가모델을 분석해 공진 캐패시터 전압이 공진 전류와 같은 위상을 가진다는 것을 보인 후, 캐패시터가 resettable integrator가 될 수 있음을 밝힌다. 이를 바탕으로 디지털 구현에 적합한 전하제어를 제안한다. 그리고 실험을 바탕으로 제안한 제어의 타당성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.78-80
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• 2015

광적응(Luminance Adaptation; LA) 효과는 영상의 배경 밝기에 따른 왜곡에 대한 시각 인지 민감도가 달라지는 특성을 의미한다. 기존 영상 화질 측정(Image Quality Assessment; IQA) 방법들은 베버의 법칙(Weber' s law) 모델을 이용하여 LA 효과를 IQA 방법에 반영해왔다. 그러나, 이러한 IQA 방법들에 있어서 베버의 법칙 기반 LA 효과 모델은 다음 두 가지 이유로 부정확하게 동작한다: (i) 전통적인 베버의 법칙 모델은 실제 광도(luminance)에 대한 인지 민감도 응답값을 정확히 반영할 수 없다는 것이 밝혀졌다, (ii) 대부분 IQA 방법들은 픽셀 강도 영역에서 계산되지만, 베버의 법칙과 같은 LA 효과 모델들은 광도 영역에서 개발되었다. 따라서 광도와 픽셀 강도간 비선형 관계로 인해 IQA 방법에 반영된 베버의 법칙 기반 LA 효과 모델들은 부정확하게 동작한다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서 처음으로 픽셀 강도 영역에서의 LA 모델을 이론적으로 유도한다. 본 논문에서 제안하는 픽셀 강도 영역에서의 LA 효과 모델은 감마 교정 함수(Gamma correction function)와 광도 영역에서의 LA 효과 모델인 제곱-법칙(power-law) 모델을 기반으로 하는 테일러 급수 확장 근사화를 통해 유도된다. 제안하는 픽셀 강도 영역 LA 효과 모델의 효과를 검증하기 위해, 제안하는 LA 효과 모델을 PSNR 에 도입하여 광범위한 실험을 수행한다. 실험 결과, 제안하는 LA 효과 모델 기반 PSNR 은 PSNR 및 베버의 법칙 기반 PSNR 대비 괄목할 만한 주관적 화질 예측 성능 향상을 보였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.7
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• pp.73-80
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• 2024

In this paper, we proposes a method to improve the accuracy of predicting the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) by combining topic modeling and Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks. In this paper, we use the Latent Dirichlet Allocation (LDA) technique to extract ten major topics related to interest rate increases and decreases from financial news data. The extracted topics, along with historical KOSPI index data, are input into an LSTM model to predict the KOSPI index. The proposed model has the characteristic of predicting the KOSPI index by combining the time series prediction method by inputting the historical KOSPI index into the LSTM model and the topic modeling method by inputting news data. To verify the performance of the proposed model, this paper designs four models (LSTM_K model, LSTM_KNS model, LDA_K model, LDA_KNS model) based on the types of input data for the LSTM and presents the predictive performance of each model. The comparison of prediction performance results shows that the LSTM model (LDA_K model), which uses financial news topic data and historical KOSPI index data as inputs, recorded the lowest RMSE (Root Mean Square Error), demonstrating the best predictive performance.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.33 no.3
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• pp.1-11
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• 2024

There are various methods to evaluate performance of a internal combustion engine. However, there have been several limitations for each methods. In this study, to overcome such limitations of a previous method, a data-driven model and physics based model linked simulation model is developed. The representative components of turbocharged engine which participate in running loop of an engine are sorted out. Sorted out components are modeled either by data-driven method or by physics based method. The engine simulator is developed by combining component model using C++ and Python. The convergence of several variables is tested to verify a simulator. Finally, as most variables has shown less than 5% error in comparison between the simulation result and the real engine test result, it is concluded that the simulator is validated. It is expected that the developed simulator could evaluate performance of various engine models with small effort. In addition, it is expected that the developed simulator would play a key role in developing an engine digital twin.