• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1804-1809
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• 2003

In a large-scale chemical plant, there are scheduling problems in inventory and packing process although production process is stabilized. The profit of the plant is restricted by these problems. In order to improve these problems, integrated scheduling model, which is concerned with whole processes from production to shipment, has been developed in this paper. In this model, decision variables are production sequence, silo allocation, amounts of bulk shipment and packing amounts. In case of a real plant, it is hard to solve by deterministic methods because there are too many decision variables to solve. In this paper, genetic algorithm is presented to solve a PVC process scheduling model within an hour with PCs.

• 한국건축시공학회지
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• 제11권5호
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• pp.482-500
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• 2011

In apartment housing construction, window frame installation work, which is conducted after the structural framework, is very important, because its completion time directly affects the starting time of successive interior finishing works, as well as the overall construction period. Construction delays in interior finishing works might occur due to problems inherent to the conventional window frame installation method, such as the poor verticality of window frames, and the water leakage around them. The primary objective of this study is to analyze the problems of a 'Gangform integrated PVC window frame pre-installation method' based on its pilot test results. Next, this study proposes an improved conceptual model that enables the end users to enhance the field applicability of this method in terms of productivity, time, and cost. The field applicability of the proposed 'Gangform integrated PVC window frame pre-installation method' was also verified through a survey.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.117-126
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• 2019

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경망, 퍼지, 시계열 주파수 분석, 비선형 분석법 등이 연구되어 왔다. 이러한 방법들은 분류율를 향상시키기 위해 정확한 특징점과 많은 양의 신호를 처리해야 하기 때문에 데이터의 가공 및 연산이 복잡하며, 다양한 부정맥을 분류하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 AR(Auto Regressive) 모델링 기반의 특징점 추출과 SVM(Support Vector Machine)을 통한 조기수축 부정맥 분류 방법을 제안한다. 이를 위해 잡음을 제거한 ECG 신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR 간격의 특정 파형 구간을 모델링하였다. 이후 최적 세그먼트 길이(n1, n2), 최적 차수( p1, p2)의 4가지 AR 모델링 변수를 추출하고 SVM을 통해 Normal, PVC, PAC를 분류하였다. 연구의 타당성을 입증하기 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 대상으로 한 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, Normal, PVC, PAC 부정맥은 각각 99.23%, 97.28, 96.62의 평균 분류율을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1542-1550
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• 2019

부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경회로망(Artificial Neural Network), 퍼지(Fuzzy), 기계학습(Machine Learning) 등을 이용한 방법이 연구되어 왔다. 특히 딥러닝은 신경회로망의 문제인 은닉층 개수의 한계를 해결함으로 인해 오류 역전파 알고리즘을 이용한 부정맥 분류에 가장 많이 사용되고 있다. 딥러닝 모델을 심전도 신호에 적용하기 위해서는 적절한 모델선택과 파라미터를 최적에 가깝게 선택할 필요가 있다. 본 연구에서는 심실 조기 수축 비트 검출을 위한 딥러닝 기반의 최적 파라미터 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 잡음을 제거한 ECG신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR간격 세그먼트를 추출하였다. 이후 딥러닝을 통한 지도학습 방법으로 가중치를 학습시키고 검증데이터로 모델을 평가하였다. 제안된 방법의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 각 파라미터에 따른 딥러닝 모델로 훈련 및 검증 정확도를 확인하였다. 성능 평가 결과 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, PVC는 97.84의 평균 분류율을 나타내었다.

• 한국안전학회지
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• 제28권3호
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• pp.39-43
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• 2013

The present study has been conducted to investigate the fire combustion properties and fire behavior of an IEEE-383 qualified flame retardant cable. The reference reaction rate and reference temperature which are commonly used in pyrolysis model of fire propagation process was obtained by the thermo-gravimetric analysis of the cable component materials. The mass fraction of FR-PVC sheath abruptly decreased near temperature range of $250{\sim}260^{\circ}C$ and its maximum reaction rate was about $2.58{\times}10^{-3}$[1/s]. For the XLPE insulation of the cable, the temperature causing maximum mass fraction change was ranged about $380{\sim}390^{\circ}C$ and it has reached to the maximum reaction rate of $5.10{\times}10^{-3}$[1/s]. The flame retardant cable was burned by a pilot flame meker buner and the burning behavior of the cable was observed during the fire test. Heat release rate of the flame retardant cable was measured by a laboratory scale oxygen consumption calorimeter and the mass loss rate of the cable was calculated by the measured cable mass during the burning test. The representative value of the effective heat of combustion was evaluated by the total released energy integrated by the measured heat release rate and burned mass. This study can contribute to study the electric cable fire and provide the pyrolysis properties for the computational modeling.