• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
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• 한국태양에너지학회 2009년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.259-264
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• 2009

Most of the fossil power plants firing lower grade coals are challenged with maintaining good combustion conditions while maximizing generation and minimizing emissions. In many cases significant derate, availability losses and increase in unburned carbon levels can be attributed to poor combustion conditions as a result of poorly controlled local fuel and air distribution within the boiler furnace. The poor combustion conditions are directly related to the gas flow deviation in upper furnace and convection tube-bank but a less reported issue related to in large-scale oppose wall fired boilers. In order to develop a on-line combustion monitoring system and suggest an alternative heat flux estimation method at tube bank, which is very useful information for boiler design tool and blower optimizing system, field test was conducted at operating power boiler. During the field test the exhaust gases' temperature and tube metal temperature were monitored by using a spatially distributed sensors grid which located in the boiler's high temperature vestibule region. At these locations. the flue gas flow is still significantly stratified, and air in-leakage is minimal which enables tracing of poor combustion zones to specific burners and over-fire air ports. Test results showed that the flue gas monitoring method is more proper than metal temperature distribution monitoring for real time combustion monitoring because tube metal temp. distribution monitoring method is related to so many variables such as flue gas, internal flow unbalance, spray etc., Heat flux estimation at the tube bank with flue gas temp. and metal temp. data can be alternative method when tube drilling type sensor can't able to use.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.2064-2072
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• 2015

대부분의 Web Service는 성능 개선을 위해 사용자 접속 로그를 생성하여 관리한다. 생성된 접속 로그를 통해 트래픽이 많이 발생하는 시간대와 어떤 Resource가 많이 사용되는지 확인할 수 있으며 로그 분석을 통해 Web Service의 성능 측정 및 개선하는데 이용된다. 하지만, 많은 공공부문 Web Service와 같이 일정 기간 동안에 접속량이 증가할 때, 처리 할 사용자 접속 로그 수 증가로 인해 Web Service의 성능이 저하된다. 이를 해결하기 위해, 시스템의 성능을 개선하거나 튜닝을 필요로 하지만 많은 비용이 발생하게 되며 일정한 시간이 지나면, 사용자의 접속이 줄어들게 되어 더 많은 비용이 발생한다. 본 논문에서는 사용자 접속 로그 처리의 성능을 개선을 통한 Web Service의 성능개선을 제안한다. 또한, 최근 대용량 데이터를 처리하기 위하여 많이 사용되고 있는 Redis를 활용하여 NoSQL을 일부 적용한 방법을 제안한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.277-282
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• 2006

It is well known that Kalman filtering is an optimal real-time data fusion method for GPS/INS integration. However, it has some limitations in terms of stability, adaptability and observability. A Kalman filter can perform optimally only when its dynamic model is correctly defined and the noise statistics for the measurement and process are completely known. It is found that estimated Kalman filter states could be influenced by several factors, including vehicle dynamic variations, filter tuning results, and environment changes, etc., which are difficult to model. Neural networks can map input-output relationships without apriori knowledge about them; hence a proper designed neural network is capable of learning and extracting these complex relationships with enough training. This paper presents a GPS/INS integrated system that combines Kalman filtering and neural network algorithms to improve navigation solutions during GPS outages. An Extended Kalman filter estimates INS measurement errors, plus position, velocity and attitude errors etc. Kalman filter states, and gives precise navigation solutions while GPS signals are available. At the same time, a multi-layer neural network is trained to map the vehicle dynamics with corresponding Kalman filter states, at the same rate of measurement update. After the output of the neural network meets a similarity threshold, it can be used to correct INS measurements when no GPS measurements are available. Selecting suitable inputs and outputs of the neural network is critical for this hybrid method. Detailed analysis unveils that some Kalman filter states are highly correlated with vehicle dynamic variations. The filter states that heavily impact system navigation solutions are selected as the neural network outputs. The principle of this hybrid method and the neural network design are presented. Field test data are processed to evaluate the performance of the proposed method.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권8호
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• pp.513-523
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• 2015

복합 이벤트 스트림 처리 시스템(Complex Event Processing System)은 연속적으로 발생하는 이벤트의 스트림을 효율적으로 처리하기 위한 시스템으로써, IoT 시스템에서 처리되는 센서 데이터 등 최근 생활 속에서 그 필요성이 많이 나타나고 있다. 그러나 아직은 질의 처리의 성능에 대해 개발자의 책임으로 돌리고 있는 부분이 있어 이용에 세심한 주의가 요구되고 있다. 그 중 한 예로, 향상된 성능을 가지는 동일한 의미의 질의를 선정하기 위한 충분할 만큼의 안내는 제공되고 있지 않은 상태이다. 본 논문에서는 이벤트 스트림 처리 시스템의 성능 개선을 위한 질의 전처리 도구를 제안한다. 이 도구는 입력된 질의를 분석하여 성능에 나쁜 영향을 미치는 패턴의 질의로 판정 되면, 성능을 향상시킬 수 있는 대안을 제시해줌으로써 개발자들의 스트림 질의 성능에 대한 부담을 덜어주게 된다. 결과적으로 디버깅, 테스팅, 성능 조정의 어려움을 해소하는 데에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권5호
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• pp.639-650
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• 1999

일반적으로 성능 관리는 성능 감시, 성능 분석, 그리고 성능 조정의 작업을 반복함으로써 이루어진다. 본 논문에서는 주전산기 IV로 개발된 고속 병렬 컴퓨터 SPAX(Scalable Parallel Architecture Computer based on Crossbar Network)에서 사용할 수 있는 성능 감시기와 성능 조정 도구의 설계와 구현에 대해 기술한다. SPAX는 지역 메모리를 갖는 노드들이 내부 네트워크로 연결되어, 클러스터를 구성하는 계층적인 구조를 이루고 있다. 따라서, SPAX에서 효과적인 성능 감시를 하기 위해서는 SPAX의 계층적 구조를 반영한 새로운 성능 감시기가 필요로 하게 되었다. 구현된 성능 감시기는 SPAX의 노드와 클러스터, 그리고 전체 시스템 상태를 실시간으로 감시할 수 있는 기능을 제공한다. 그리고, 구현된 성능 조정 도구는 SPAX에서 시스템 성능에 관련된 변수 값을 변경할 수 있는 기능들을 제공한다. 관리자는 구현된 성능 감시기와 성능 조정 도구를 이용하여 SPAX에서 보다 효과적인 성능 관리를 수행할 수 있다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2000년도 추계학술대회논문집
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• pp.282-286
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• 2000

In this paper, magneto-rheological(MR) damper is studied for vibration control of large infra structures under earthquake. Generally, active control devices need a large control force and a high power supply system to reduce the vibration effectively. Large and miss tuned control force may induce the dangerous situation such that the generated large control force acts to amplify the structural vibration. Recently, to overcome the weaknesses of the active control, the semi-active control method is suggested by many researchers. Semi-active control uses the passive control device of which the characteristics can be modified. Control force of the semi-active device is not generated from the actuator with power supply. It is generated as a dynamic reaction force of the device same as in the passive control case, so the control system is inherently stable and robust. Unlike the case of passive control, control force of semi-active control is adjusted depending on the measured response of the structure, so the vibration can be reduced more effectively against various unknown environmental loads. Magneto-rheological(MR) damper is one of the semi-active devices. Dynamic characteristics of the MR material can be changed by applying the magnetic fields. So the control of MR damper needs only small power. Response time of MR to the input voltage is very short, so the high performance control is possible. MR damper has a high force capacity so it is adequate to the vibration control of large infra structure. Because MR damper has a nonlinear property, normal control method used in active control may not be effective. Clipped optimal control, modified bang-bang control etc. have been suggested to MR damper by many researchers. In this study, sliding mode fuzzy control(SMFC) is applied to MR damper. Genetic algorithm is used for the controller tuning. To verify the applicability of MR damper and suggested algorithm, numerical simulation on the aseismic control is carried out. Simulation model is three-story building structure, which was used in the paper of Dyke, et al. The control performance is compared with clipped optimal control. The present results indicate that the SMFC algorithm can reduce the earthquake-induced vibration very effectively.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.29-39
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• 2019

실생활에서의 모바일 로봇 응용이 증가하면서 저비용의 자율 주행 기능이 요구되고 있다. 본 논문은 모바일 로봇의 실내 주행 여건을 고려한 제한된 트랙을 가정하고, 제한된 트랙에서 모바일 로봇의 자율 주행을 지원하는 비젼 기반 실시간 차선 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 다양한 형태의 차선 처리와 동작 파리미터의 사전 조정 등을 고려하여 다중 동작 모드를 가진 시스템 구조와 상태 기계를 설계하였으며, 파라미터 조정 모드에서 차선 두께의 기하학적 특성을 바탕으로 컬러 필터의 임계값을 동적으로 조정하고, 곡선 트랙의 불안정 입력 모드와 직선 트랙의 안정 입력 모드에서 차선의 기하학적 그리고 시간적 특성을 바탕으로 차선 특징 픽셀을 적응적으로 추출하고 최소제곱법으로 차선 모형을 추정한다. 추정된 차선 모형으로 트랙 중앙선을 산출하고 움직임 모형을 단순화시켜 선형 칼만 필터를 통해 추적한다. 주행 실험에서 저성능의 로봇 구성에서도 실시간 처리를 통해 제한된 트랙에서 정상적으로 자율 주행이 이루어짐을 확인하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.113-124
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• 2022

데이터센터의 장애 예방을 위해 머신러닝과 빅데이터를 활용한 다양한 방법들이 적용되어 왔다. 그러나 개별 장비 기반의 성능지표를 참조하거나, 인프라 운영환경을 고려하지 않은 접근방법으로 실제 활용되는 데에는 많은 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 개별 인프라 장비들의 성능지표를 통합 모니터링하며, 다양한 장비들의 성능지표를 구간화, 등급화 하여 단일수치화를 진행한다. 인프라 운영에 대한 경험치 기반으로 데이터 전처리를 수행하며, RRCF(Robust Random Cut Forest)분석과 Prophet 분석 모델을 앙상블하여 이상징후 검출에 신뢰도 있는 분석결과를 도출하였다. 데이터센터 내 운영담당자들의 접근을 용이하게 하기 위해 장애분석시스템을 구현하여 데이터센터 장애의 선제 대응과 적정한 튜닝시점을 제시할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.31-38
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• 2024

본 연구는 온라인 원격교육에서 코딩 교육 활성화를 위해, 생성형 AI 기반의 학습 지원 도구개발에 필요한 하이퍼 파라미터 설정을 제안한다. 연구를 위해 세 가지 다른 학습 맥락에 따라 하이퍼 파라미터를 설정할 수 있는 실험 도구를 구현하고, 실험 도구를 통해 생성형 AI의 응답 품질을 평가하였다. 생성형 AI 자체의 기본 하이퍼 파라미터 설정을 유지한 실험은 대조군으로, 연구에서 설정한 하이퍼 파라미터를 사용한 실험은 실험군으로 하였다. 실험 결과, 첫 번째 학습맥락인 "학습 지원"에서는 실험군과 대조군 사이의 유의한 차이가 관찰되지 않았으나, 두 번째와 세 번째 학습 맥락인 "코드생성"과 "주석생성"에서는 실험군의 평가점수 평균이 대조군보다 각각 11.6% 포인트, 23% 포인트 높은 것으로 나타났다. 또한, system content에 응답이 학습 동기에 미칠 수 있는 영향을 제시하면 학습 정서를 고려한 응답이 생성되는 것이 관찰되었다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2017년도 제48회 춘계학술대회논문집
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• pp.99-103
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• 2017

한국형발사체 1단 엔진 개발을 위한 엔진시스템 시험으로 액체산소-케로신을 추진제로 하는 75 톤급 액체로켓엔진의 연소 시험이 수행되었다. 한국형발사체 1단용 75 톤급 엔진시스템을 이용한 개발 연소시험 현황을 연소기, 터보펌프, 가스발생기, 파이로 구성품 및 공급계 부품을 포함하는 엔진시스템 연소 시험 결과를 포함하여 소개한다. 액체산소-케로신 추진제 엔진시스템의 시동 및 점화, 정상 구간 작동, 종료가 안정적으로 수행되었으며, 엔진 연소 시험 중 엔진 추력 제어 시스템의 검증 시험도 성공적으로 수행되었다. 75 톤급 엔진 연소시험 결과는 한국형발사체 1단용 엔진시스템 설계 검증 및 성능 평가에 활용될 예정이다.