• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제7권2호
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• pp.184-192
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• 2012

The torque and unbalanced magnetic forces in permanent magnet machines are resultants of the tangential, axial and normal magnetic forces, respectively. Those are in general influenced by pole-teeth-winding configuration. A study of the torque and unbalanced magnetic forces of a small flux concentrating permanent magnet transverse flux machine (FCPM-TFM) in segmented compact structure is presented in this paper. By using FLUX3D software from Cedrat, Maxwell stress tensor has been solved. Finite element (FE-) magneto static study followed by transient analysis has been conducted to investigate the influence of unsymmetrical winding pattern, in respect to the rotor, on the performance of the FCPM-TFM. Calculating the magnetic field components in the air gap has required an introduction of a 2D grid in the middle of the air gap, whereby good estimations of the forces are obtained. In this machine, the axial magnetic forces reveal relatively higher amplitudes compared to the normal forces. Practical results of a prototype motor are demonstrated through the analysis.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.129-141
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• 2010

본 논문에서는 사람의 행동 모니터링을 위한 멀티 센서 기반의 웨어러블 지능형 디바이스를 제안한다. 다중 행동을 인식하기 위해, 이미지 센서와 가속도 센서를 이용하여 행동 인식 알고리즘을 개발하였다. 멀티 센서로부터 얻은 데이터를 분석하기 위해 그리드 기반 옵티컬 플로우 방법을 제안하고 SVM 분류기법을 이용하였다. 이미지 센서로부터 얻은 모션 벡터의 방향과 크기를 이용하였고, 3축 가속도 센서로부터 얻은 데이터에서 FFT의 축과 크기와의 상관관계를 계산하였다. 실험 결과에서 이미지 센서 기반과 3축 가속도 센서기반의 행동 인식률은 각각 55.57 %, 89.97%를 보였으나 제안한 멀티센서기반의 행동인식률은 92.78% 를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.352-354
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• 2010

최근 센서 네트워크의 구축이 증가하면서 대규모의 센서 데이터를 효율적으로 관리하는 시스템이 요구되고 있다. 기존의 연구는 단일 서버 또는 그리드로 구축된 다수의 서버에 분산 데이터베이스 시스템을 이용하여 센서 데이터를 관리하므로 시스템 확장이 용이하지 않으며 시스템 구축 및 관리 비용이 많이 드는 단점이 있다. 본 논문에서는 저비용, 높은 확장성과 효율성을 지닌 클라우드 기반의 센서 데이터 관리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 REST 기반의 웹서비스를 통해 제공되므로 다양한 응용프로그램과 연동이 가능하다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.679-683
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• 2007

Vapnik의 통계적 학습이론은 분류, 회귀, 그리고 군집화를 위하여 SVM(support vector machine), SVR(support vector regression), 그리고 SVC(support vector clustering)의 3가지 학습 알고리즘을 포함한다. 이들 중에서 SVC는 가우시안 커널함수에 기반한 지지벡터를 이용하여 비교적 우수한 군집화 결과를 제공하고 있다. 하지만 SVM, SVR과 마찬가지로 SVC도 커널모수와 정규화상수에 대한 최적결정이 요구된다 하지만 대부분의 분석작업에서 사용자의 주관적 경험에 의존하거나 격자탐색과 같이 많은 컴퓨팅 시간을 요구하는 전략에 의존하고 있다. 본 논문에서는 SVC에서 사용되는 커널모수와 정규화상수의 효율적인 결정을 위하여 차분진화를 이용한 DESVC(differential evolution based SVC)를 제안한다 UCI Machine Learning repository의 학습데이터와 시뮬레이션 데이터 집합들을 이용한 실험을 통하여 기존의 기계학습 알고리즘과의 성능평가를 수행한다.

• Journal of Power Electronics
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• 제19권1호
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• pp.44-57
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• 2019

Recently, the use of LLCL filters for grid inverters has been suggested to give better harmonic attenuation than the commonly used L and LCL filters, particularly around the switching frequency. Nevertheless, this filter is mainly designed for constant switching frequency pulse width modulation (CSF PWM) methods. In variable switching frequency PWM (VSF PWM), the harmonic components are distributed across a wide frequency band which complicates the use of a high order filter, including LCL and LLCL filters. Recently, a confined band variable switching frequency (CB-VSF) PWM method has been proposed and demonstrated to be superior to the conventional constant switching frequency (CSF) PWM in terms of switching losses. However, the applicability of LLCL filters for this type of CB-VSF PWM has not been discussed. In this paper, the authors study the suitability of an LLCL filter for CB-VSF PWM and propose design guidelines for the filter parameters. Using simulation and experimental results, it is demonstrated that the effectiveness of an LLCL filter with CB-VSF PWM depends on the parameters of the filters as well as the designed variable frequency band of the PWM. Simulation results confirm the performance of the suggested LLCL design, which is further validated using a lab scale prototype.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.96-98
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• 2014

무선 센서 네트워크(WSN)는 컴퓨팅 능력과 무선 통신 능력을 갖추고 있는 센서 노드로부터 획득한 정보를 무선으로 실시간 수집하며, 처리, 활용하는 기술로서 현재 그 응용 분야는 환경 모니터링, 헬스 케어, 보안, 스마트 홈, 스마트 그리드 등 매우 다양하다. 하지만 무선 센서 네트워크는 저가의 센서 노드를 구성하기 위해 저전력과 저용량이라는 제약조건을 갖고 있다. 그러므로 무선 센서 네트워크에서는 제한된 에너지와 용량을 효율적으로 사용하는 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 노드간의 연결 상태와 남아있는 에너지의 양을 비교함으로써 하이브리드 형식의 클러스터 헤드 노드를 선정하고 클러스터링하는 알고리즘을 제안함으로서 무선 센서 네트워크의 효율성과 정확성 증대를 목표로 한다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제13권1호
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• pp.65-74
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• 2021

A key factor that governs the wave interferences of a submerged body is the dimensionless Froude number. Computational Fluid Dynamics (CFD) is used to describe the resistance force coefficients and the generated waves of two SUBOFF submarine models. Grid independence studies are performed on two cases, totally and shallowly submerged cases, with four sets of computing meshes. The highest peaks are marked by red points at given wavelengths, a line is fitted to those points with a least-squares approximation, and the half wake angle at multiple Froude numbers is defined between the fitted line and the centerline of the free surface. The results show that when the depth of the target is 1.1D, constructive interferences occur at Fn = 0.3 and 0.5, while destructive interference occurs at Fn = 0.35 with distortion of the waveform. The half wake angle is less than 19.47° because of the interference between the bow and stern wave systems.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2606-2626
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• 2022

In this paper, a unmanned aerial vehicle (UAV) access deployment algorithm is proposed, which is based on an improved virtual force model to solve the poor coverage quality of UAVs caused by limited number of UAVs and random mobility of users in the deployment process of UAV base station. First, the UAV-adapted Harris Hawks optimization (U-AHHO) algorithm is proposed to maximize the coverage of users in a given hotspot. Then, a virtual force improvement model based on user perception (UP-VFIM) is constructed to sense the mobile trend of mobile users. Finally, a UAV motion algorithm based on multi-virtual force sharing (U-MVFS) is proposed to improve the ability of UAVs to perceive the moving trend of user equipments (UEs). The UAV independently controls its movement and provides follow-up services for mobile UEs in the hotspot by computing the virtual force it receives over a specific period. Simulation results show that compared with the greedy-grid algorithm with different spacing, the average service rate of UEs of the U-AHHO algorithm is increased by 2.6% to 35.3% on average. Compared with the baseline scheme, using UP-VFIM and U-MVFS algorithms at the same time increases the average of 34.5% to 67.9% and 9.82% to 43.62% under different UE numbers and moving speeds, respectively.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.87-106
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• 2024

Vehicle-to-Home (V2H) and Home Centralized Photovoltaic (HCPV) systems can address various energy storage issues and enhance demand response programs. Renewable energy, such as solar energy and wind turbines, address the energy gap. However, no energy management system is currently available to regulate the uncertainty of renewable energy sources, electric vehicles, and appliance consumption within a smart microgrid. Therefore, this study investigated the impact of solar photovoltaic (PV) panels, electric vehicles, and Micro-Grid (MG) storage on maximum solar radiation hours. Several Deep Learning (DL) algorithms were applied to account for the uncertainty. Moreover, a Reinforcement Learning HCPV (RL-HCPV) algorithm was created for efficient real-time energy scheduling decisions. The proposed algorithm managed the energy demand between PV solar energy generation and vehicle energy storage. RL-HCPV was modeled according to several constraints to meet household electricity demands in sunny and cloudy weather. Simulations demonstrated how the proposed RL-HCPV system could efficiently handle the demand response and how V2H can help to smooth the appliance load profile and reduce power consumption costs with sustainable power generation. The results demonstrated the advantages of utilizing RL and V2H as potential storage technology for smart buildings.

• 지구물리와물리탐사
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• 제15권2호
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• pp.75-84
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• 2012

해양 전자탐사의 겉보기 비저항은 해수층으로 인해 지표탐사와 그 정의가 달라지게 되며, 이를 적절히 계산할 수 있는 알고리듬의 개발은 해양 전자탐사의 출발점이 될 수 있다. 이를 위해, 1차원 층서 가스 하이드레이트 수치모형과 해수층과 그 하부의 반 무한매질로 이루어진 수치모형에서 계산한 전자기적 반응을 비교분석하였다. 겉보기 비저항을 계산하기 위해서는 실수와 허수 성분보다는 진폭과 위상을 사용하는 것이 더 적합하였으며 해양 전자탐사 반응의 민감도를 정량적으로 분석하여, 근거리 영역에서는 위상이 원거리 영역에서는 진폭 성분이 더 안정적인 결과를 주는 것을 알았다. 또한 위상과 진폭의 선택기준으로써 유도상수의 값을 제안하였다. 이러한 분석을 토대로 격자 탐색법(grid search)을 사용하여 겉보기 비저항을 계산하는 수치알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬을 이용하여 1차원 층서 가스 하이드레이트 수치모형의 다양한 변수를 변화시켜가며 겉보기 비저항을 계산해봄으로써 알고리듬의 타당성을 검증하였다. 마지막으로, 계산한 겉보기 비저항 값을 이용한 가스 하이드레이트 부존양상 정보의 도출가능성을 살펴보았다. 동해 울릉분지의 가스 하이드레이트 부존양상을 모사한 2차원 가스 하이드레이트 수치모형에서 계산된 자료의 겉치레 단면도는 가스 하이드레이트 부존양상 정보 추출이 가능함을 보여주었다.