• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제29권4호
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• pp.339-356
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• 2018

Although fuel cell systems have advantages in terms of electric efficiency and environmental impact compared with conventional power systems, fuel cell systems have not been deployed widely due to their low reliability and high price. In order to guarantee the lifetime of 10 years, which is the commercialization goal of Polymer electrolyte fuel cells (PEFCs), it is necessary to improve durability and reliability through optimized operation and maintenance technologies. Due to the complexity of components and their degradation phenomena, it's not easy to develop and apply the diagnose and prognostic methodologies for PEFCs. The purpose of the paper is to show the current state on PEFC prognostic technology for condition based maintenance. For the prognostic of PEFCs, the model driven method, the data-driven, and the hybrid method can be applied. The methods reviewed in this paper can contribute to the development of technologies to reduce the life cycle cost of fuel cells and increase the reliability through prognostics-based health management system.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권2호
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• pp.171-184
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• 2022

The purpose of this paper is output oriented, in order to maximize the output level of sustainable development efficiency of foreign trade in western China with limited input. This paper adopts the relevant input-output indicators of sustainable foreign trade development of 11 provinces and cities in western China from 2016 to 2020, and uses DEA model to measure their technical efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency. Malmquist index was used to calculate the total factor productivity change index of each province in western China from 2016 to 2020. We found that, on the whole, the average values of technical efficiency, pure technical efficiency and scale efficiency of provinces and cities in western China from 2016 to 2020 are greater than 0.8, indicating that the western region has high technical efficiency, relatively high management and institutional level and high existing scale level. Scale efficiency is lower than pure technical efficiency on the whole, indicating that the current sustainable development efficiency of foreign trade in western China is mainly limited by its scale level. The technological progress index is higher than the technological efficiency change index, indicating that the total factor productivity of the sustainable development of foreign trade in western China is mainly driven by technological progress and more influenced by external factors. We think the conclusion of this study can provide important reference information for the sustainable development of foreign trade of provinces and cities in western China.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권6호
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• pp.503-514
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• 2018

최근 기후변화 및 유역개발로 인하여 메콩강 유역의 수문환경이 급격히 변화하고 있으며, 메콩강을 공유하는 국가의 수재해 예방 및 지속가능한 수자원개발을 위해서는 메콩강 주요지점에서의 유량 정보의 분석 및 예측이 요구된다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 SWAT과 데이터기반 딥러닝 알고리즘인 LSTM을 이용하여 메콩강 하류 Kratie 지점의 유출모의를 수행하고, 유출모의 정확도 및 두 가지 방법론의 장 단점을 비교 분석한다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 강우: APHRODITE 등)을 이용하였으며 warming-up 및 매개변수 보정 후 2003~2007년 일유량 모의를 수행하였다. LSTM을 이용한 유출모의의 경우, 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 Kratie 지점기준 메콩강 상류 10개 수위관측소의 두 기간(2000~2002, 2008~2014) 일수위 정보만을 이용하여 심층신경망을 학습하고, SWAT 모형과 마찬가지로 2003~2007년을 대상으로 Kratie 지점에 대한 일수위 모의 후 수위-유량관계곡선식을 이용하여 유출량으로 환산하였다. 두 모형의 모의성능 비교 검토를 위하여 모의기간에 대해 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)을 산정한 결과, SWAT은 0.9, LSTM은 보다 높은 0.99의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 메콩강과 같은 대유역의 특정 지점에 대한 수문시계열 자료의 모의를 위해서는 다양한 입력자료를 요구하는 물리적 수문모형 대신 선행 시계열자료의 변동성을 기억 학습하여 이를 예측에 반영하는 LSTM 기법 등 데이터기반의 심층신경망 모형의 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제17권1호
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• pp.337-348
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• 2015

This research introduces the Financial Effect Measurement (FEM) models which measures both the improvement and the innovation performance of Quality Control Circle (QCC) and activities of Six Sigma. Concepts and principle of Comprehensive Income Statement (CIS), Balanced Scorecard (BSC), Time-Driven Activity Based-Costing (TDABC) and Total Productive Maintenance (TPM) are applied in order to develop the 4 FEM models presented in this paper. First of all, FEM using CIS depicts the improvement effects of production capacity and yield using relationships between demand and supply, and line balancing efficiency between bottleneck process and non-bottleneck processes. Secondly, cause-and-effect relation of Key Performance Indicator (KPI) is used to present Critical Success Factor (CSF) effects for QC Story 15 steps of QCC and DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, and Control) of Six Sigma. The next is FEM model for service management innovation activities that uses TDABC to calculate the time-driven effect for improving the indirect activities according to the cost object. Lastly, FEM model for TPM activities presents the interpretation of improvement effect model of TPM Capital Expenditure (CAPEX) and Operating Expenditure (OPEX) maintenance using profit, cash and Economic Added Value (EVA) as metrics of enterprise values. To better understand and further investigate FEMs, recent cases on National Quality Circle Contest are used to evaluate new financial effect measurement developed in this paper.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1371-1374
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• 2011

MDA(Model Driven Architecture)는 추상적인 모델 계층을 사용하기 때문에 다양한 플랫폼에 적용가능하고, 각 모델 계층과 코드 생성의 자동화를 통해 개발의 효율성을 극대화한다. 본 연구에서는 XML 형태로 저장된 설계정보를 분석하여 MDA 기반 컴포넌트 설계 정보를 관리하는 도구를 개발하였다. 이 도구는 UML로 작성된 설계모델를 XMI(XML Metadata Interchage) 형태로 저장하여 각종 설계도구에서 Java, C++과 같은 언어에 대한 실제 프로그램 골격코드가 자동으로 생성되도록 하였다. 역으로 골격코드를 기반으로 구현된 콤포넌트의 원시코드를 수집하여 다시 컴포넌트 설계모델 정보를 추출하는 기능을 구현하였고, 이를 다시 시각적 정보로 재구성 하였다. 이러한 기능들은 기존의 단방향적 개발 구조 방식에서 벗어나 이미 개발되거나 개발 중인 프로그램에 대한 분석 및 평가 등을 통해서 재사용성을 높여주는 순환적인 개발 구조 방식을 제공한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권6호
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• pp.657-670
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• 2020

지식정보화 사회가 되면서 기존과는 다른 유형의 사회 문제들이 발생하고, 이를 파악하고 해결하는데 필수적인 역량으로 지식정보처리역량을 꼽을 수 있다. 지식정보처리역량은 정보의 수집과 분석, 활용을 할 수 있는 역량으로 학문 분야에 따라 그 적용이 달라질 수 있으므로 일반 소양적인 측면과 교과 맥락적인 측면으로 나누어 교육할 수 있다. 과학에서의 지식정보처리역량 함양 교육은 이제까지는 일반 소양적인 측면에서 주로 실행됐으므로, 과학 탐구 활동을 통해 교과 맥락적인 측면에서의 교육이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 학교 현장에서 일반적으로 적용 가능한 지식정보처리함양을 위한 데이터 기반 과학탐구 모형과 수업전략을 개발하였다. 모형과 수업전략은 설계·개발 연구방법론에 따라 문헌연구를 바탕으로 모형과 수업전략을 1차 개발하고 전문가의 조언을 듣는 내적 타당화 과정과 실제 현장에 적용하는 외적 타당화 과정을 통해 수정, 개선하여 완성하였다. 자원기반학습 이론을 바탕으로 과학탐구 모형, 데이터 과학의 특징, 통계적 문제 해결력 모형에 대한 문헌 연구를 실시하였고, 전문가 5인의 자문을 받아 CVI, IRA 값을 구하고 면담을 통해 모형과 전략을 개선하였으며 두 번의 외적 타당화 과정을 거치며 현장 적용성 높은 모형과 전략을 완성하였다. 본 연구에서 개발한 모형은 탐색적 과학 데이터 분석 탐구모형(Exploratory Scientific Data Analysis Inquiry Model, 이하 ESDA 탐구모형)으로 학교의 상황에서 실행가능한 도구를 먼저 선택하고 데이터를 수집하며, 그 후 분석 과정에서 질문을 찾고, 이를 새로운 가설로 설정하여 또 다른 탐구를 진행하는 형태를 갖는다. 수업 전략은 최종 7가지 원리로 세분화 되었는데, 도구 탐색의 원리, 실생활 데이터 수집의 원리, 데이터 변형의 원리, 데이터 해석의 원리, 문제 구체화의 원리, 문제 해결의 원리, 표현과 공유의 원리이다. 각 원리는 탐구 모형과 연계되어 있으며, 교수 전략 뿐 아니라 탐구를 수행할 수 있는 환경 구성의 조건을 포함하고 있어 현장 적용성을 높이고자 하였다. 본 연구는 일반적인 대규모의 학생을 대상으로 양적 연구를 실시하지 못했다는 한계가 있으나 지식정보처리 역량을 과학탐구의 관점에서 접근하여 실제적 모형과 전략을 개발했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.109-116
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• 2022

최근 대규모 소프트웨어 개발하는 데 있어 불명확한 의사소통을 해결하기 위해 가독성이 높은 표준화된 UML(Unified Modeling Language) 모델 중심의 모델 기반 개발 방법이 적용되고 있다. 하지만 소프트웨어 개발자들의 숙련도, 모델 및 모델링 도구의 이해도에 따라 대규모 소프트웨어에 일관성 있는 UML 모델을 적용하기에는 어려움이 발생한다. 이에 본 논문에서는 소프트웨어 개발에 일관성 있는 UML 모델을 적용하기 위한 모델 검증 시스템 개발 방법을 제시한다. 그리고 개발된 모델 검증 시스템을 함정 전투체계 소프트웨어 개발에 일부 적용하여 기능을 입증한다. 모델 검증 시스템은 개발자들이 작성한 모델들을 도메인 특성에 맞게 자동으로 검증할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서 제안한 모델 검증 시스템을 사용하면 함정 전투체계 소프트웨어 개발에 좀 더 쉽게 일관성 있는 UML 모델을 적용할 수 있는 장점을 가진다.

• 식품보건융합연구
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• 제9권4호
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• pp.19-23
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• 2023

The integration of ChatGPT, an AI-powered language model, is causing a profound transformation within the food industry, impacting various domains. It offers novel capabilities in recipe creation, personalized dining, menu development, food safety, customer service, and culinary education. ChatGPT's vast culinary dataset analysis aids chefs in pushing flavor boundaries through innovative ingredient combinations. Its personalization potential caters to dietary preferences and cultural nuances, democratizing culinary knowledge. It functions as a virtual mentor, empowering enthusiasts to experiment creatively. For personalized dining, ChatGPT's language understanding enables customer interaction, dish recommendations based on preferences. In menu development, data-driven insights identify culinary trends, guiding chefs in crafting menus aligned with evolving tastes. It suggests inventive ingredient pairings, fostering innovation and inclusivity. AI-driven data analysis contributes to quality control, ensuring consistent taste and texture. Food writing and marketing benefit from ChatGPT's content generation, adapting to diverse strategies and consumer preferences. AI-powered chatbots revolutionize customer service, improving ordering experiences, and post-purchase engagement. In culinary education, ChatGPT acts as a virtual mentor, guiding learners through techniques and history. In food safety, data analysis prevents contamination and ensures compliance. Overall, ChatGPT reshapes the industry by uniting AI's analytics with culinary expertise, enhancing innovation, inclusivity, and efficiency in gastronomy.

• Journal of the korean society of oceanography
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• 제32권2호
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• pp.75-84
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• 1997

Relation between the length scale and the wall proximity function in the Mellor-Yamada level 2.5 turbulence closure model has been investigated through various experiments using a range of wall proximity functions. The model performance has been evaluated quantitatively by comparing with laboratory data for wind-driven flow (Baines and Knapp, 1965) and for open-channel flows without and with adverse wind action (Tsuruya, 1985). Comparison shows that a symmetric wall proximity function used by Blumberg and Mellor(1987) gives rise to current profiles with better accuracy than asymmetric wall proximity functions considered. It is noted that in modelling homogeneous flows the length scale 1= 0.31${\|}$z${\|}$(1+z/h) can be used with tolerable accuracy.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1814_1816
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• 2009

ZigBee is a technology that is being rapidly developed since its power consumption is low and the stability of its communication is high. However, documented data which is coded using conventional programming languages such as C or assembly programming language would not be able to fulfill the various requirements upon application development by ZigBee. Unified Modelling Languge (UML) could be one of the alternatives to solve this problem. UML provides a variety of diagrams by which the results of the software development can be presented visually and by which the developers can communicate more spontaneously. This paper shows the results of an ongoing study into the application of model-driven methods for ZigBee Application. Also, this paper shows that this approach is feasible by comparing memory usage, latency, and power consumption of UML modelling code with those of handwritten code.