• 한국자동차공학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.724-729
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• 2016

This case study carried out a rear-end collision accident analysis and physical simulation of an SUV and passenger car. The speed of the SUV by physical analysis is 71 ~ 87 km/h, while the speed of the passenger car is 6 ~ 22 km/h. Simulation results showed the optimal speed conditions for the SUV was 71 km/h, and 7 km/h for the passenger car. Simulations can be verified for the collision analysis. The findings of this study are expected to increase the reliability of accident reconstructions.

• 한국결정성장학회지
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• 제26권5호
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• pp.209-214
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• 2016

Foam reaction injection molding (FRIM) is a widely used process for manufacturing polyurethane foam with complex shapes. Numerical model for polyurethane foam forming reaction during FRIM process has been intensively investigated by a number of researchers to precisely predict final shapes of polyurethane foams. In this study, we have identified a problem related with a previous theoretical model for polyurethane foam forming reaction. Thus, previous theoretical model was modified based on experimental and computational results.

• 한국연소학회:학술대회논문집
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• 한국연소학회 2015년도 제51회 KOSCO SYMPOSIUM 초록집
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• pp.285-285
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• 2015

Utilization of biomass as a substitute fuel for conventional energy systems have been grown larger everyday in the world. In particular, co-firing of biomass in a large coal power plant are common in Korea after the introduction of RPS since 2012, and the application of biomass-derived fuel is now spreading to district heating and power, industrial energy supply, and transportation sectors. For biomass to energy, appropriate conversion process is needed to satisfy the fuel requirements of a specific energy system. In this study, various kinds of thermochemical conversion technologies will be presented for renewable fuel productions from biomass.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제5권4호
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• pp.245-256
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• 2018

This study estimated rainfall information more effectively by image signals through the information system of weather radar. Based on this, we suggest the way to estimate quantitative precipitation utilizing overlapped observation area of radars. We used the overlapped observation range of ground hyetometer observation network and radar observation network which are dense in our country. We chose the southern coast where precipitation entered from seaside is quite frequent and used Sungsan radar installed in Jeju island and Gudoksan radar installed in the southern coast area. We used the rainy season data generated in 2010 as the precipitation data. As a result, we found a reflectivity bias between two radar located in different area and developed the new quantitative precipitation estimation method using the bias. Estimated radar rainfall from this method showed the apt radar rainfall estimate than the other results from conventional method at overall rainfall field.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.29-38
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• 2022

Although image compression is one of the essential technologies to transmit image data on a variety of surveillance and mobile healthcare applications, it causes unnecessary compression artifacts such as blocking and ringing artifacts by the lossy compression in the limited network bandwidth. Recently, image restoration methods using convolutional neural network (CNN) show the significant improvement of image quality from the compressed images. In this paper, we propose Image Denoising Convolutional Neural Networks (IDCNN) to reduce the compression artifacts for the purpose of improving the performance of object classification. In order to evaluate the classification accuracy, we used the ImageNet test dataset consisting of 50,000 natural images and measured the classification performance in terms of Top-1 and Top-5 accuracy. Experimental results show that the proposed IDCNN can improve Top-1 and Top-5 accuracy as high as 2.46% and 2.42%, respectively.

• Current Photovoltaic Research
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• 제9권4호
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• pp.133-136
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• 2021

In this study, the pivotless tracking type floating photovoltaic system was demonstrated successfully. The photovoltaic modules were installed on buoyant objects and the dynamic stability reinforcement mooring gear, tension control equipment and buoyant stabilizer were used to provide enough buoyance and stability and response to the external environment. After installation of the pivotless tracking type floating photovoltaic system, generated solar energy was collected and analyzed.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.376-376
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• 2021

홍수와 같은 수문 재해를 예측하고 예방하기 위해서는 강우량을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 신뢰할 수 있는 수문재해 예보 시스템은 기존의 포인트 기반 우량계를 사용하여 달성 할 수 있는 것보다 강우량의 공간 분포를 관측할 수 있는 보다 효과적인 방법이 필요하다. 본 연구에서는 전파강수계 시스템과 다중 고도 관측 데이터를 이용하여 평균 강우를 추정하는 방법을 제시한다. 전파강수계는 K 밴드 이중 편파 기술을 사용하여 초단거리 관측을 수행하는 소형전파강수관측시스템이다. 평균 강우량을 추정하는 방법은 매우 짧은 관측 범위와 이중 편파 정보의 다중고도 평균 관측 개념을 기반으로 하며 관측 지역의 반사도와 비차등위상차의 고도별 평균값을 이용하여 추정한다. 제안 된 방법은 전파강수계의 관측 범위와 스캔 시간이 매우 짧기 때문에 강우 분포의 시공간적 변화가 낮다는 가정하에 개발되었다. 제안된 방법의 평가를 위해 핏게이지, 우량계 및 Parsivel disdrometer를 포함한 지상 장비와 비교하였다. 시험적용 결과 제안된 강우 추정 기법이 다양한 강우사상에 대해 강우강도를 잘 추정하는 것으로 확인되었다

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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• pp.212-214
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• 2020

리튬이온 배터리를 고온의 환경에서 장시간 운용함에 따라 배터리 내부 물질의 변형 및 특성 변화가 발생하여 안전성의 문제가 발생하게 된다. 배터리의 안전성을 향상하기 위해 배터리의 고장 및 이상 상태를 진단 및 탐지하는 기법들의 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 배터리의 이상 상황을 모사하기 위해 열폭주의 한 가지 방법인 고온의 환경에서 배터리의 특성 변화를 전기화학적 임피던스 분광법을 통해 분석하였으며, 등가회로 모델의 특성 인자를 활용하여 이상 상황을 탐지할 수 있는 이동 평균 추세선 기반의 이상 탐지 기법을 제안하며, 열폭주가 발생한 데이터를 통해 이상 탐지 기법을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.756-757
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• 2023

본 논문에서는 좌표를 이용하여 두 지점 이상의 장소의 중간 지점을 찾는 알고리즘을 비교 분석한다. 그 중 정확성과 실행 속도가 높은 알고리즘을 사용하여 하나의 중간 지점을 계산한다. 이를 기반으로 중간 지점 주변의 음식점 정보를 제공하는 서비스를 개발한다. 단순한 정보 제공에서 나아가 여러 기준으로 추천된 장소 정보를 제공하여 사용자에게 편리함을 제공하고자 한다. 이로써 해당 서비스는 지리 정보 시스템 등의 분야에서 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.89-95
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• 2023

인간 행동 인식 (Human action recognition, HAR) 기술은 스포츠 분석, 인간과 로봇 간의 상호작용, 대형 사이니지 콘텐츠 등의 애플리케이션에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 몰입형 대형 사이니지 콘텐츠를 위한 STAGCN (Spatial temporal attention graph convolutional network) 기반 인간 행동 인식 시스템을 제안한다. STAGCN은 attention mechanism을 통해 스켈레톤 시퀀스의 시공간적 특징에 서로 다른 가중치를 부과하여, 동작 인식에 중요한 관절 및 시점을 고려할 수 있다. NTU RGB+D 데이터셋을 사용한 실험 결과, 제안된 시스템은 기존 딥러닝 모델들에 비해 높은 분류 정확도를 달성한 것을 확인했다.