• 대한임베디드공학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.82-94
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• 2007

Wireless sensor networking technology is one of the basic infrastructures for ubiquitous environment. It enables us to gather various sensory data such as temperature, humidity, gas leakage, and speed from the remote sensor devices. To support these networking functions, IEEE WPAN working group makes standards for PHY and MAC, while ZigBee Alliance defines the standards for the network, security, and applications. The low-rate WPAN was emerged to have the characteristics of network resilience, low cost, and low power consumption. It has a broad range of applications including, but not limit to industrial control and monitoring, home automation, disaster forecast and monitoring, health care. In order to provide more intelligent and robust services, users want voice-based solutions to accommodate to low-rate WPAN. In this paper, we have evaluated voice quality of an IEEE 802.15.4 standard compliant voice node. Specifically, it includes the design of a voice node and experiments based on the prediction of voice quality using the E-model suggested by ITU-T G.107, and the network communication mechanisms considering beacon-enabled and nonbeacon-enabled networks for real-time voice communications.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제32권3호
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• pp.42-49
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• 2012

신경망방법은 공학, 경영 그리고 정보기술과 같이 다양한 분양에서 널리 사용되어지고 있다. 신경망방법은 기본적으로 예측, 제어, 식별과 같은 기능을 가지고 있는데, 본 논문에서는 신경망방법을 이용하여 C사의 모델 T의 히트펌프 전기부하를 예측하였다. 부하예측은 시스템을 더욱 효율적이고, 적절하게 만들기 위해 필요하다. 본 논문에서 사용된 히트펌프는 지열원 히트 펌프 시스템이다. 이 지열 히트 펌프의 부하는 사전에 미리 예측되어진 외기온도 및 건물 열부하에 따라 측정 학습된 전력 소비량으로 겨울에는 난방, 여름에는 냉방에 대한 전력 부하를 예측할 수 있다. 이 신경망방법은 신경망 학습 순서를 통해 부하 예측을 위해 히트펌프의 성능데이터를 필요로 한다. 이 부하 예측 인공지능망 방법으로 외기 온도별 건물 통합형 지열 히트 펌프 부하가 예측되어질 수 있다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제24권4호
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• pp.446-453
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• 2000

The closed cycle diesel system is operated in closed circuit system where there is non air breathing with working fluid consisted of the combination of oxygen, argon and recycled exhaust gas for obtaining underwater or underground power sources. this study has been carried out to analysis the performance of closed cycle system by means of investigation on the combustion characteristics of diesel engine MTU8V183TE52 operating in open, semi-closed, and closed cycle modes. The combustion in closed mode starts a little bit earlier than in open cycle mode. The oxygen concentration and fuel consumption at 240kW closed cycle running are 21∼24% by volume and 77∼79kg/h, respectively. The maximum cylinder pressure and ignition delay time are investigated 110bar and 8.9degree. Also, The combustion simulation program has been studied to predict whether or not combustion. The results from numerical prediction for the basic, cylinder averaged quantities such as the cylinder pressure and the heat release showed excellent with the experimental data.

• 설비공학논문집
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• 제21권2호
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• pp.71-78
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• 2009

Up until recently, the energy and the economic analysis of a cogeneration system have been implemented by a manual calculation that is based on monthly thermal loads of buildings. In this study, a cogeneration system modeling validation with a detail building energy simulation, eQUEST, for a building energy and cost prediction has been implemented. By analyzing the hourly building electricity and thermal loads, it enables users to decide proper cogeneration system capacity and to estimate more accurate building energy consumption. eQUEST also verified the energy analysis when the heat pump system is integrated with the cogeneration system. The mechanical system configuration benefits from the high efficiency heat pump system while avoiding the building electricity demand increase. Economic analysis such as LCC (Life Cycle Cost) method is carried out to verify economical benefits of the system by applying actual utility rates of KEPCO(Korea Electricity Power COmpany) and KOGAS(KOrea GAS company).

• 농업과학연구
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• 제49권3호
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• pp.679-690
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• 2022

As the supply and demand of pork has become a significant concern in Korea, controlling it has become a critical challenge for the industry. However, compared to the demand for pork, which has relatively stable consumption, it is not easy to maintain a stable supply. As the preparation of measures for a supply-demand crisis response and supply control in the pig industry has emerged as an important task, it has become necessary to establish a stable supply model and create an appropriate manual. In this study, a pork supply prediction model is constructed using reported data from the pig traceability system. Based on the derived results, a method for determining the supply-demand crisis stage using a statistical approach was proposed. From the results of the analysis, working days, African swine fever, heat wave, and Covid-19 were shown to affect the number of pigs graded in the market. A test of the performance of the model showed that both in-sample error rate and out-sample error rate were between 0.3 - 7.6%, indicating a high level of predictive power. Applying the forecast, the distribution of the confidence interval of the predicted value was established, and the supply crisis stage was identified, evaluating supply-demand conditions.

• 에너지공학
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• 제5권2호
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• pp.160-169
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• 1996

석탄가스화복합발전소의 가스터빈 공기압축기와 공기분리장치 간의 최적 연계설계를 위한 매개변수 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 복수형 증류탑공정의 공기분리장치를 사용하였으며, 증류탑공정의 특성으로부터 압축기와의 연계조건인 공기추출량, 공기추출압력 및 공기/질소 열교환 조건들을 정의, 수식화하였다. 공기분리장치와 연계된 가스터빈용 공기압축기의 성능변화는 유선곡률방법과 압력손실모델을 결합한 해석방법을 사용하였으며, 예측결과들을 실제 압축기성능 시험결과와 비교하여 예측정확도를 검증하였다. 본 압축기성능 해석방법을 이용하여, 압축기와 공기분리장치의 연계조건인 열교환기의 핀치포인트 온도차, 추출공기량 및 추출 공기압력이 압축기성능에 미치는 영향을 정량적으로 검토하였다. 공기추출량이 늘어나거나 핀치포인트 온도차가 커질수록, 압축기의 압축비 및 소요동력은 증가하였다. 반면에, 압축기 효율은 공기추출량의 증가에 따라 고압공기추출시에는 저하되고, 저압공기추출시에는 향상되었다. 더나아가, 압축기의 일반화된 입구조건과 효율간의 특성곡선을 통해, 압축기 효율을 극대화 할 수 있는 압축기/공기분리장치간의 최적연계조건을 제시하였다.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제16권6호
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• pp.839-850
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• 2002

A performance simulation program for the turboprop engine (PT6A-62), which is the power plant of the first Korean indigenous basic trainer KT-1, was developed for performance prediction, development of an EHMS (Engine Health Monitoring System) and the flight simulator. Characteristics of components including compressors, turbines, power turbines and the constant speed propeller were required for the steady state and transient performance analysis with on and off design point analysis. In most cases, these were substituted for what scaled from similar engine components'characteristics with the scaling law. The developed program was evaluated with the performance data provided by the engine manufacturer and with analysis results of GASTURB program, which is well known for the performance simulation of gas turbines. Performance parameters such as mass flow rate, compressor pressure ratio, fuel flow rate, specific fuel consumption and turbine inlet temperature were discussed to evaluate validity of the developed program at various cases. The first case was the sea level static standard condition and other cases were considered with various altitudes, flight velocities and part loads with the range between idle and 105% rotational speed of the gas generator. In the transient analysis, the Continuity of Mass Flow Method was utilized under the condition that mass stored between components is ignored and the flow compatibility is satisfied, and the Modified Euler Method was used for integration of the surplus torque. The transient performance analysis for various fuel schedules was performed. When the fuel step increase was considered, the overshoot of the turbine inlet temperature occurred. However, in case of ramp increase of the fuel longer than step increase of the fuel, the overshoot of the turbine inlet temperature was effectively reduced.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.41-48
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• 2020

수중 IoT 네트워크에서 센서 노드는 지속적인 전력 공급이 어렵기 때문에 제한된 상황에서 소비 전력과 네트워크 처리량의 효율성이 매우 중요하다. 이를 위해 기존의 무선 네트워크에서는 SNR(Signal Noise Rate)과 BER(Bit Error Rate)의 높은 연관성을 기반으로 적응적으로 통신 파라미터를 선택하는 AMC(Adaptive Modulation and Coding) 기술을 적용한다. 하지만 본 논문의 실험 결과, 수중에서 SNR과 BER 사이의 상관 관계가 상대적으로 감소함을 확인하였다. 따라서 본 논문에서는 SNR과 함께 다중 파라미터를 동시에 사용하는 딥러닝 기반 BER 예측 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron)을 적용한다. 제안하는 BER 예측 모델은 처리량이 가장 높은 통신 방법을 찾아낼 수 있고, 시뮬레이션 결과 85.2%의 높은 정확도와 네트워크 처리량은 기존 처리량보다 4.4배 높은 성능을 보여주는 우수한 성능을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.3253-3259
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• 2009

본 연구에서는 프로판이 주성분인 혼합냉매를 사용하여 프로세스의 온도를 $-20^{\circ}C$까지 낮추는 증기 재 압축을 활용한 냉동사이클에 대한 전산모사를 수행하였다. 냉매의 공급온도는 프로세스와의 온도차를 $10^{\circ}C$로 가정하여 $-30^{\circ}C$로 정하였다. 전산모사를 위한 열역학 모델식으로는 Peng-Robinson 상태방정식을 적용하였으며, 냉매 혼합물의 각 성분에 대한 순수성분의 온도에 따른 증기압을 잘 추산하기 위해서 새로운 Alpha function을 이용하였다. 한편, 냉매 혼합물의 각각의 이성분계 실험 데이터를 잘 추산하기 위한 혼합규칙으로는 van der Waals 혼합규칙을 사용하였다. 한편 전체공정의 전산모사를 위해서 Invensys사의 PRO/II with PROVISION 8.2를 활용하였으며, 압축기의 소요동력을 최소화시키기 위해서 2단 압축공정을 사용하였으며. 첫 번째 압축기 후단의 최적 압력은 6bar이며 이때 총 소요동력은 755.7kW임을 알 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1291-1300
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• 2020

최근 딥러닝 기반 비프로파일링 부채널 분석이 제안됐다. 딥러닝 기반 비프로파일링 분석은 신경망 모델을 모든 추측키에 대해 학습시킨 뒤, 학습된 정도의 차이를 통해 올바른 비밀키를 찾아내는 기법이다. 이때, 신경망 학습모델 설계에 따라 비프로파일링 분석성능이 크게 달라지기 때문에 올바른 모델 설계의 기준이 필요하다. 본 논문은 학습모델 설계에 사용 가능한 2가지 loss 함수와 8가지 label 기법을 설명하고, 비프로파일링 분석과 소비전력모델 관점에서 각 label 기법의 분석성능을 예측했다. 해밍웨이트 소비전력모델을 가정했을 때의 비프로파일링 분석 특징을 고려해서 One-hot 인코딩을 적용하지 않은 HW(Hamming Weight) label과 CO(Correlation Optimization) loss를 적용한 학습모델이 가장 좋은 분석성능을 가질 것으로 예측했다. 그리고 AES-128 1라운드 Subbytes 연산 부분 데이터 집합 3가지에 대해 실제 분석을 수행했다. 제시한 각 label 기법과 loss 함수를 적용한 총 16가지 MLP(Multi-Layer Perceptron)기반 학습모델로 두 데이터 집합을 비프로파일링 분석하여 예측에 대해 검증했다.