• 설비공학논문집
• /
• 제20권1호
• /
• pp.17-25
• /
• 2008

To achieve the unidirectional airflow in a cleanroom, we need to predict accurately the static pressure losses at the lower plenum and to control properly the opening pressure ratio of access floor panels based on these pressure losses. At first, the present study proposed a correlation to predict the velocity distribution at the lower plenum, because the accuracy to predict pressure losses at the lower plenum depends on how to calculate the velocity correctly against the inner structures at the lower plenum. In the second place, this study proposed correlations which considered the effect of inner structures such as columns, ducts and equipments at the lower plenum on pressure losses. In order to test the accuracy of these correlations, we compared air flow patterns before regulating the opening ratio of access floor with those after regulating. Results after regulating the opening ratio of access floor show good unidirectional uniform airflow pattern. So the present method can be used as an important tool to control the air flow in a cleanroom.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.260-270
• /
• 2019

As the growth of developing Islamic countries, Muslims are into the world. The most important thing for Muslims to purchase food, ingredient, cosmetics and other products are whether they were certified as 'Halal'. With the increasing number of Muslim tourists and residents in Korea, Halal restaurants and markets are on the rise. However, the service that provides information on Halal restaurants and markets in Korea is very limited. Especially, the application of recommendation system technology is effective to provide Halal restaurant information to users efficiently. The profiling of Halal restaurant information should be preceded by design of recommendation system, and design of recommendation algorithm is most important part in designing recommendation system. In this paper, an Intelligent Recommendation Service system for offering Halal food (IRSH) based on dynamic profiles was proposed. The proposed system recommend a customized Halal restaurant, and proposed recommendation algorithm uses hybrid filtering which is combined by content-based filtering, collaborative filtering and location-based filtering. The proposed algorithm combines several filtering techniques in order to improve the accuracy of recommendation by complementing the various problems of each filtering. The experiment of performance evaluation for comparing with existed restaurant recommendation system was proceeded, and result that proposed IRSH increase recommendation accuracy using Halal contents was deducted.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.151-156
• /
• 2021

지구 유체운동의 속력과 방향은 전자기파를 이용한 원격탐사 방법으로 측정된다. UHF 레이더와 GPS 존데를 이용하여 고도별 유체의 속도를 각각 오일러 측정 방법과 라그랑지 측정 방법으로 산출하였다. 대기의 운동 방향인 풍향은 바람이 불어오는 쪽으로 표시하고, 0° - 360°의 순환값을 사용하기 때문에 통계적 분석에 주의가 필요하다. 계산 조건의 설정에 따라 발생하는 오류를 제시하였고, 수정된 비교 결과의 정밀도는 400% 까지 향상하였다.

• 전력전자학회논문지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.183-191
• /
• 2021

A battery management system (BMS) provides some functions for ensuring safety and reliability that includes algorithms estimating battery states. Given the changes caused by various operating conditions, the state-of-health (SOH), which represents a figure of merit of the battery's ability to store and deliver energy, becomes challenging to estimate. Machine learning methods can be applied to perform accurate SOH estimation. In this study, we propose a Long-Term Recurrent Convolutional Network (LRCN) that combines the Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-term Memory (LSTM) to extract aging characteristics and learn temporal mechanisms. The dataset collected by the battery aging experiments of NASA PCoE is used to train models. The input dataset used part of the charging profile. The accuracy of the proposed model is compared with the CNN and LSTM models using the k-fold cross-validation technique. The proposed model achieves a low RMSE of 2.21%, which shows higher accuracy than others in SOH estimation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권10호
• /
• pp.2701-2717
• /
• 2023

In this paper, a hybrid fuzzy-based method is suggested for determining India's best system for power generation. This suggested approach was created using a fuzzy-based combination of the Giza Pyramids Construction (GPC) and Recalling-Enhanced Recurrent Neural Network (RERNN). GPC is a meta-heuristic algorithm that deals with solutions for many groups of problems, whereas RERNN has selective memory properties. The evaluation of the current load requirements and production profile information system is the main objective of the suggested method. The Central Electricity Authority database, the Indian National Load Dispatch Centre, regional load dispatching centers, and annual reports of India were some of the sources used to compile the data regarding profiles of electricity loads, capacity factors, power plant generation, and transmission limits. The RERNN approach makes advantage of the ability to analyze the ideal power generation from energy data, however the optimization of RERNN factor necessitates the employment of a GPC technique. The proposed method was tested using MATLAB, and the findings indicate that it is effective in terms of accuracy, feasibility, and computing efficiency. The suggested hybrid system outperformed conventional models, achieving the top result of 93% accuracy with a shorter computation time of 6814 seconds.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제35권3호
• /
• pp.347-358
• /
• 2019

램버시안 구름 모델(Lambertian Cloud Model)은 구름이 존재하는 대기의 연직 오존 분포를 효과적으로 산출하기 위해 사용되는 단순화된 구름 모델이다. 램버시안 구름 모델을 사용함으로써 복사 전달 모의에 필요한 구름의 광학적 특징들은 Optical Centroid Cloud Pressure(OCCP)와 Effective Cloud Fraction(ECF)으로 모수화되며, 각 모수의 정확도는 복사 모의 정확도에 큰 영향을 미친다. 하지만 OCCP 오차에 따라 발생하는 연직 오존 산출 오차는 복사 환경과 알고리듬 설정에 따라 다르게 나타나기 때문에 일반화가 매우 어렵다. 또한, OCCP 오차의 영향은 연직 오존 산출 과정에서 발생하는 다른 오차들과 혼재하기 때문에 이를 분석하는 것 또한 어렵다. 본 연구는 두 가지 방법을 사용하여 OCCP 오차로 인한 오존 산출 오차를 분석하였다. 첫 번째로, OCCP 오차가 최적 추정법(Optimal Estimation)에서 오존 산출에 미치는 영향을 모의하였다. 이를 위해 OCCP 오차에 따른 복사량 오차를 LIDORT 복사 모델로 산출하였다. 복사량 오차를 오존 산출 오차로 변환하기 위해 최적 추정법의 변환식에 복사량 오차를 대입하였고, 그 결과 OCCP를 100 hPa 높게 입력했을 때 전체 오존량이 약 2.7% 과대산출되는 것으로 나타났다. 두 번째로, 사례 분석을 통해 OCCP 오차로 인한 오존 오차를 확인하였다. 사례 분석을 위해 OCCP 오차를 가정하여 오존 산출 오차를 모의하였고, 이를 OMI 오존 프로파일 산출물인 PROFOZ 2005-2006의 사례에서 나타난 오존 오차와 비교하였다. 사례에서 나타난 오존 오차를 정의하기 위해서 이상적인 가정을 전제하였으며, 가정을 전제할 수 있도록 지표 반사도, 오존의 수평 변화율 등을 고려하여 비교적 안정적으로 오존 오차를 근사할 수 있는 49개의 사례를 선정하였다. 사례 분석 결과, 49개의 사례 중 27개(약 55%)의 사례에서 0.5 이상의 상관관계가 나타났다. 오존 프로파일 산출 특성을 고려하였을 때, 이러한 결과는 OCCP의 오차가 오존 프로파일 산출 정확도에 상당한 영향을 주고 있는 것으로 판명되었다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
• /
• 한국지구물리탐사학회 2009년도 학술대회 초록집
• /
• pp.167-173
• /
• 2009

2009년 국립해양조사원은 백령도 부근 해역에 대해 바다로 1호에 장착된 Simrad EM3000 다중빔 음향측심기를 이용한 수심측량조사를 실시하였으며 정확한 음속보정을 위해 1일 $7{\sim}10$회 이상의 음속을 관측하였다. 백령도 주변해역은 계절에 따라 여러 질 수괴(쿠로시오 난류, 황해 연안수 등)가 복잡하게 분포하여 여러 형태의 수온 전선이 형성되어 수층 음속 깊이가 최대 10m/s 이상의 차이를 나타냈다. 또한 난수괴 유입으로 인해 수온약층의 깊이가 지역별로 다르게 분포 하였다. 이러한 음속의 국지적 변화는 다중빔을 이용한 수심측량 자료의 정확도를 저하시키는 요인으로 작용한다. 따라서 다중빔을 이용한 수심측량 자료의 정확도를 저하시키는 요인으로 작용한다. 따라서 백령도 주변해역 수심측량 자료의 수평 수직 변화를 음선추적 이론을 이용하여 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.1353-1364
• /
• 2018

본 연구에서는 불균형 데이터 환경에서 기계학습 기법의 한 갈래인 로지스틱 회귀모형을 이용하여 인공위성 영상에서 Cochlodinium polykrikoides 적조 픽셀을 탐지하는 방법을 제안한다. 학습자료로 적조, 청수, 탁수 해역에서 추출된 수출광량 분광 프로파일을 활용하였다. 전체 데이터셋의 70%를 추출하여 모형 학습에 활용하였으며, 나머지 30%를 이용하여 모형의 분류 정확도를 평가하였다. 이 때, 청수와 탁수에 비해 자료 수가 상대적으로 적은 적조의 분광 프로파일에 백색 잡음을 추가하여 오버샘플링을 하여 불균형 데이터 문제를 해결하였다. 정확도 평가 결과 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 약 94%의 분류 정확도를 보였다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.9-17
• /
• 2017

초분광 영상(hyperspectral imagery)은 주성분분석이나 최소잡음비율 등을 이용하여 자료의 차원과 잡음을 감소시켜 토지피복분류에 사용되는 것이 일반적이다. 최근에는 분광정보와 공간적 특성을 가진 다양한 입력 자료를 이용한 감독분류에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 초분광 영상을 이용한 토지피복분류를 위해 principle component(PC) 밴드와 normalized difference vegetation index(NDVI) 자료를 감독분류의 입력자료로 활용하였다. NDVI 자료는 초분광 영상에서 추출된 PC 밴드가 포함하고 있지 않는 추가적인 정보를 활용하여 식생지역에 대한 토지피복분류 정확도를 높이고자 사용하였으며, morphological filter를 통해 각 밴드의 extended attribute profiles(EAP)를 제작하여 분류를 위한 입력 자료로 사용하였다. 감독분류기법은 random forest 알고리즘을 이용하였으며, EAP를 기반으로 다양한 입력 자료의 적용에 따른 분류정확도를 비교하고자 하였다. 연구지역으로는 두 대상지를 선정하였으며, 영상 내에서 취득한 참조자료를 이용하여 정량적인 평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 분류정확도는 85.72%와 91.14%로 다른 입력 자료들을 이용한 경우와 비교하여 가장 높은 분류정확도를 나타냈다. 향후, 초분광 영상을 이용한 토지피복분류의 정확도를 높이기 위한 분류 알고리즘 개발과 대상지역 특성에 맞는 추가 입력자료 개발에 관한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국측량학회지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.545-553
• /
• 2009

국가 공간정보 중 지형의 형태를 나타내기 위해 수치표고모형(DEM)을 사용한다. 수치표고모형을 생성하기 위한 다양한 방법 중 항공 LiDAR를 활용한 방법은 지형의 변화에 신속하게 자료를 획득할 수 있고, 사진측량기법에 비해 기상조건에 따른 제약을 덜 받는다. 이러한 항공 LiDAR는 최근 국가공간정보의 제작에 다양하게 활용되기 시작하였으나, 다양한 식생이 우거진 한반도의 산림지역에서 일반적으로 평가되고 있는 항공 LiDAR 측량의 정확도가 얻어지는 지에 대한 연구는 아직 이루어지고 있지 않다. 본 논문에서는 다양한 식생이 존재하는 산림지역을 연구대상지역으로 선택하여 수목의 특성에 따라 항공 LiDAR 자료의 정확도가 어떻게 다른지 평가하고자 하였다. 연구대상지역은 낮은 식생이 존재하는 나대지를 포함하고 있는 지역과 이 나대지의 경계부분과 인접하고 있는 다양한 수목이 존재하는 산림지역을 선정하였다. 선정된 지역에 대하여 대상지역에 고르게 분포하도록 검사점을 선점하고 GPS 측량을 실시하였다. 이렇게 측량된 검사점과 항공 LiDAR 자료와의 비교를 통하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과, 활엽수 지역에서는 상당히 큰 오차가 발생할 수 있기 때문에 항공 LiDAR 측량에서도 촬영시기를 낙엽이 떨어진 이후로 하여야 함을 알 수 있었다.