• 대한기계학회논문집A
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• 제38권10호
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• pp.1147-1155
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• 2014

인체의 근골격계 모델을 이용해 근력을 예측하기 위해서는 인체 및 근육의 물성치를 알아야 한다. 하지만 이러한 물성치들은 측정하기도 어렵고 사람마다 편차도 크다. 따라서 이러한 물성치들의 변화에 따라 근력이 얼마나 달라지는지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 인체 및 근육 물성치의 불확실성을 고려하여 의자에서 일어서는 동작 시 인체 하지부의 근력을 예측하는 절차를 정립하는 것이다. 인체 하지부는 8 개의 Hill-type 근육-건 모델이 포함되어 있는 다물체 시스템으로 모델링 하였다. 이 모델은 시상면(sagittal plane)에서 평면운동을 하는 4 자유도 시스템이다. 각 근력은 일어서는 운동을 하는 동안 근육이 소모한 에너지가 최소화 되도록 근력이 결정된다는 가정 하에 최적화 방법을 이용하여 구하였다. 또한 인체 물성치가 불확실성을 가질 때 근력의 표준편차를 First Order Reliability Method 를 이용해 구하였다. 그 결과 주동근 근력의 표준편차는 150~300N 로 상당히 크게 계산되는 것을 알 수 있었다.

• 한국진공학회지
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• 제21권1호
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• pp.62-68
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• 2012

건재 일체형 태양광발전(BIPV) 응용을 위해 광 입사각에 따른 태양전지의 변환 효율은 중요하다. 양자효율은 태양전지의 파장별 전자 수집효율을 말하며, 입사각별 양자효율 측정으로 입사각에 따른 태양전지 출력 변화 요인을 분석할 수 있다. 이러한 입사각별 양자효율은 태양전지 종류에 따라 차이를 보인다. 본 연구에서는 가장 많이 쓰이는 벌크형 단결정 실리콘 태양전지와 박막형 비정질 실리콘 태양전지의 입사각별 양자효율을 비교하였다. 그 결과, 단결정 실리콘 태양전지에서는 광 입사각이 증가함에 따라 전 파장영역에서 양자효율이 감소했다. 반면, 비정질 박막 실리콘 태양전지에서는 단파장 영역에서는 결정질 실리콘과 동일하게 감소하였으나, 그 이후의 흡수 영역에서 약 $40^{\circ}$의 입사각까지 증가 또는 일정한 양자효율을 보이다가 이후에 급격히 감소하는 결과를 얻었다. 이는 비정질 박막 실리콘 태양전지에서 입사각이 증가함에 따라 특정 파장 영역에서 산란과 박막 구조의 영향으로 예상된다. 따라서, 태양전지의 구조 및 광학 구조 최적화 등으로 BIPV 적용에 유리한 구조 태양전지 제작이 가능할 것으로 보인다.

• 한국경영과학회지
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• 제17권1호
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• pp.117-117
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• 1992

Pubilc utility industries including the electric utility industry are facing a new stream of privatization com-petition with the private sector and deregulation. The necewssity to solve now and in the future power supply and demand problems has been increasing through the sophisticated generation expansion plan(GEP) approach con-sidering not only KEPCo's supply-side resources but also outside resources such as non-utility generation(NUG) demand-side management (DSM). Under the environmental situation in the current electric utility industry a new approach is needed to acquire multiple resources competitively. This study presents the development of a modified electric generation expansion analysis system(EGEAS) model with avoided cost based on the existing EGEAS model which is a dynamic program to develope an optimal generation expansion plan for the electric utility. We are trying to find optimal GEP in Korea's case using our modified model and observe the difference for the level of reliabilities such as the reserve margin(RM) loss of load probability(LOLP) and expected unserved energy percent(EUEP) between the existing EGEAS model and our model. In addition we are trying to calculate avoided cost for NUG resources which is a criterion to evaluate herem and test possibility of connection calculation of avoided cost with GEP implementation using our modified model. The results of our case study are as follows. First we were able to find that the generation expansion plan and reliability measures were largely influenced by capacity size and loading status of NUG resources, Second we were able to find that avoided cost which are criteria to evaluate NUG resources could be calculated by using our modified EGEAS model with avoided cost. We also note that avoided costs were calculated by our model in connection with generation expansion plans.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제13권3호
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• pp.187-197
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• 2010

화석연료를 사용하는 발전소 및 제철소 등 대규모 발생원에서 배출되는 $CO_2$를 포집하고 이를 대수층이나 유가스전과 같은 지질학적 구조에 장기간 저장하는 이산화탄소 포집 및 저장기술(Carbon dioxide Capture and Storage, CCS)이 기후변화 대응기술로서 국내외적으로 주목 받고 있다. 이와 같은 CCS 기술을 구현하기 위해서는 포집된 대용량의 $CO_2$ 혼합물을 파이프라인이나 선박 등을 통해 수송하는 과정이 필요하고, 이러한 공정에 대한 기존의 연구는 주로 순수 $CO_2$를 대상으로 하여 진행되어 왔다. 그러나 일반적으로 발전소 및 제철소 등에서 포집된 $CO_2$ 혼합물에는 $N_2$, $O_2$, Ar, $H_2O$, $SO_2$, $H_2S$ 등과 같은 불순물들을 포함하고 있다. 이러한 $CO_2$ 혼합물 내 불순물들은 처리하고자 하는 $CO_2$ 혼합물의 열역학 상태량 등을 변화시킴으로써 압축, 정제, 수송 및 저장 공정들에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불순물 중 황성분이 함유된 $SO_2$가 포함된 $CO_2$ 혼합물의 수송 및 저장 공정을 설계하는데 있어 매우 중요한 $CO_2$ 혼합물의 열역학 거동을 모사하기 위한 상태량 모델들을 비교 분석하였다. 이를 위해 BWRS EOS, PR EOS, PRBM EOS, RKS EOS, SRK EOS 그리고 NRTL-RK 모델과 같은 총 6가지 물리적 상태량 모델을 이용하여 $CO_2-SO_2$ 혼합물의 VLE 거동을 수치계산하고 이를 실험 데이터와 비교하였다. 또한, $CO_2$, $SO_2$와 같은 서로 다른 분자간의 상호작용 효과를 보완하기 위하여 상태량 모델을 이용한 계산결과와 실험결과와의 차이를 정량화하여 각각의 상태량 모델의 예측능력을 계량화 비교분석하였고 이로부터 $CO_2-SO_2$ 혼합물에 대한 최적의 이성분 매개변수 값들을 도출하였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제12권3호
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• pp.217-226
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• 2009

발전소 및 제철소 등 대규모 발생원에서부터 포집한 $CO_2$ 혼합물을 파이프라인이나 선박 등을 통해 수송하고, 이를 해양의 퇴적층에 수백-수천 년 이상 장기간 격리 및 관리하는 $CO_2$ 해양지중저장기술이 기후변화 대응기술로서 국내외적으로 주목 받고 있다. 본 CO2 저장기술을 구현하기 위한 수송 및 저장 공정에 대한 기존의 연구는 주로 순수 $CO_2$를 대상으로 하여 진행되어 왔다. 그러나 일반적으로 발전소 및 제철소 등에서 포집된 $CO_2$ 혼합물에는 $N_2$, $O_2$, Ar, $H_2O$, $SO_x$, $H_2S$ 등과 같은 불순물들을 포함하고 있다. 이러한 $CO_2$ 혼합물 내 불순물들은 처리하고자 하는 $CO_2$ 혼합물의 열역학 상태량 등을 변화시킴으로써 압축, 정제, 수송 및 저장 공정들에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불순물 중 불활성 가스인 $N_2$가 포함된 $CO_2$ 혼합물의 수송 및 저장 공정을 설계하는데 있어 매우 중요한 $CO_2$ 혼합물의 열역학 거동을 모사하기 위한 열역학 상태방정식들을 비교 분석하였다. 또한, $CO_2$, $N_2$와 같은 서로 다른 분자간의 상호작용 효과를 보완하기 위하여 사용되는 이성분 매개변수에 대한 최적 값을 도출하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 대한환경공학회지
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• 제28권3호
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• pp.257-264
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• 2006

본 연구에서는 화학응집, 펜톤산화, 세라믹 분리막 복합공정을 적용하여 상업적으로 이용되고 있는 반응성 염료의 유기물 및 색도제거 영향을 조사하였다. 화학응집의 경우, $Fe^{3+}$ 응집제 농도를 결정하기 위해 각각의 최적 pH에 따른 응집주입량을 변화시켜 결정하였다. 이때의 최적 값은 RB49(reactive blue 49)가 pH 7에서 2.78 mM, RY84(reactive yellow 84)가 pH 6에서 1.85 mM로 나타났다. 펜톤산화의 경우, $H_2O_2$와 $Fe^{2+}$의 최적의 주입농도를 선정하고 펜톤시약 주입비율을 결정하였다. 이때의 최적 주입비율($[H_2O_2]:[Fe^{2+}]$은 RB49가 4.41:5.73 mM, RY84가 1.15:0.81 mM로 결정되었다. 세라믹 한외여과막의 경우, 펜톤산화 이후 상등액의 투과플럭스와 배제율을 조사하였다. 전체 운전시간인 9시간 동안 RB49와 RY84의 평균 투과플럭스 값은 1 bar일 때 각각 $53.4L/m^2hr$와 $67.4L/m^2hr$이었다. 부가적으로 펜톤산화 상등액을 오프라인 화학세정(5% $H_2SO_4$) 결과, RB49의 평균 투과플럭스 회복율은 98.5-99.9%, RY84는 91.0-97.3%로 나타났다. 복합공정의 전체 COD 제거율은 91.6-95.7%, 색도제거율은 99.8% 이상으로 나타났다. 결론적으로, 복합공정 구성을 통하여 반응성염료가 주성분인 염료폐액의 효율적 처리를 위한 공정중의 하나가 될 수 있음을 확인하였다.