• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2008년도 춘계학술대회논문집
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• pp.626-629
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• 2008

Numerical predictions on flow phenomena in pipe network systems have been considered as playing an important role in both designing and operating various facilities of piping or duct systems, such as water supply, tunnel or mine ventilation, hydraulic systems of automobile or aircraft, and etc. Traditionally, coupling conditions between junction and connected branches are assumed to satisfy conservation law of mass and to share an equal pressure at junction node. However, the conventional methodology cannot reflect momentum interactions between pipes sufficiently. Thus, a new finite volume junction treatment is proposed both to reflect the interchanges of linear momentums between neighbor branches at junction and to include the effect of wall at junction in present work.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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• pp.966-971
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• 1998

The studies on the photovoltaic system are extensively exhaustible and broadly available resourse as a future energy supply. In this paper, a new maximum power point tracker(MPPT) using neural network theory is proposed to improve energy conversion efficiency. The boost converter and neural network controller(NNC) were employed so that the operating point of solar cell was located at the Maximum Power Point. And the back propagation algorithm with one input layer of two inputs(E, CE) and output layer(cnntrol value) was applied to train a neural network. Simulation and experimental results show that the performance of NNC in MPPT of photovoltaic array is better than that of controller based upon the Hill Climbing Method.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.75-84
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• 2023

대다수의 개발도상국은 물수급 계획을 위한 수문 자료 부재로 장기유출량 산정이 불가능하며, 물 분배 의사결정을 진행하는데 합리적인 물수급 계획을 수립하기가 어려운 상황이다. 연구대상지역인 인도네시아 반둥지역은 급격한 도시화 및 인구집중으로 심각한 상수부족 상황이며 물수지 예측 방안이 구축되어 있지 않아 상수도 보급률이 약 20% 정도 수준이다. 이에 본 연구에서는 개발도상국에서의 물수지 예측접근방안을 제시하기 위해 MODSIM(Modified SIMYLD) 네트워크 모형 활용한 이수안전도 및 용수공급 가능량을 분석하였다. MODSIM 모형의 적정성을 검토하기 위해 비유량법을 적용하여 Pataruman 관측소의 19개년(2002~2020년) 유출량 자료를 기준으로 장기유출량을 산정하고 물수지 분석을 수행하였다. 분석결과 기존 월별 최적운영곡선과 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 발전소의 발전용량을 분석한 결과 0.30~0.50% 정도 차이가 났으며, Pataruman 지점 이수안전도는 Q95% 유량 기준 1.64%, Q355 유량 기준 0.47% 높게 나타났다. 기존 저수지 최적운영곡선과 비교한 운영효율이 1% 내외로 유사하게 계측되어, 이를 통해 MODSIM 네트워크 모형을 이용한 용수공급 평가 가능성과 용수공급시설의 필요성을 확인할 수 있었다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1999년도 제36회 학술발표회논문집
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• pp.47-52
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• 1999

The methods currently in use to evaluate traffic impacts on the transportation network involve some fundamental shortcomings. First, the methodss do not properly take into account regional and local traffic impacts on the transportation network simultaneously. Second, temporal distribution of traffic, a major contributor to transportation problems, is not accurately accounted for. Third, traffic impact studies require costly and labor-intensive efforts to collect necessary data and to establish to collect necessary data and to establish traffic impact models. In this research, a new method called AMIS is developed for congestion management, access control, and impact simulation to overcome the shortcomings involved in the current methods. The new method is designed for a variety of scenarios such as access management strategies, land use policies, traffic impacts, and other congestion management strategies. This method can effectively be used, with little modification, anywhere in the United States. It is an improvement over the current traffic impact simulation methods that produces more reliable and accurate traffic impact estimates. The case studies conducted in this research have offered evidence that the new method, AMIS, is a credible congestion management tool. Most importantly, a case study presented in this paper illustrates how the new method can be used not only to estimate regional and local impacts of alternate supply management policies in the course of a day, but virtually on an hour-by-hour basis.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2008년 영문 학술대회
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• pp.732-736
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• 2008

The traditional method to calculate the gravity feed is to assume that only one tank in fuel system supplies the needed fuel to the engine, and then calculated for the single branch. Actually, all fuel tanks compete for supplying oil. Our method takes into consideration all fuel tanks and therefore, we believe, our method is intrinsically superior to traditional methods and is closer to understanding the real seriousness of the oil supply situation. Firstly, the thesis gives the mathematical model for fuel flow pipe, pump, check valve and the simulation model for fuel tank. On the basis of flow network theory and time difference method, we established a new calculation method for gravity feed oil of aeroplane fuel system, secondly. This model can solve the multiple-branch and transient process simulation of gravity feed oil. Finally, we give a numerical example for a certain type of aircraft, achieved the variations of oil level and flow mass per second of each oil tanks. In addition, we also obtained the variations of the oil pressure of the engine inlet, and predicted the maximum time that the aeroplane could fly safely under gravity feed. These variations show that our proposed method of calculations is satisfactory.

• 디지털융복합연구
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• 제12권1호
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• pp.347-358
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• 2014

스마트 TV는 지상파방송 시청은 물론 인터넷에 연결되어 VOD, 게임, 영상통화, 애플리케이션 활용 등 컴퓨터 활용이 가능한 TV이다. 스마트 TV 사업을 수행하기 위해서는 콘텐츠, 플랫폼, 네트워크, 단말기 등이 모두 포함 되어야 한다. 만약 이중 한 가지라도 갖추어 지지 않으면 다른 사업자와 협력해야 한다. 따라서 스마트 TV 사업에 있어서 각각사업 주체들 간의 협력이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 국내외 스마트 TV 시장, 정책, 활성화 전략 등에 대하여 살펴본다. 그리고 스마트 TV 활성화 방안인 1)클라우드 기반의 하드웨어 인프라 구축, 2)트래픽 증가를 수용하는 네트워크 고도화, 3)각 사업자들 간의 기술개발 공조, 4)다양한 스마트 TV 콘텐츠 제공, 5)N-스크린을 위한 UX/UI의 활용 등에 있어서 이해 당사자들의 공조, 증가할 네트웍크의 트래픽 추정, 소비자에게 실시간 스마트한 콘텐츠의 맞춤식 제공 등을 위하여 빅데이터 분석 방법론의 적용을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.403-410
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• 2017

국내의 공동주택은 1980년대 후반에 시행된 주택공급정책으로 급속히 증가하였으나, 물량적 보급에만 치중하고 품질관리측면에서는 상대적으로 소홀히 하여 다양하고 많은 하자가 발생하게 되었다. 그리고 다양하고 많은 하자 발생에 따른 분쟁이 점점 부각되고 있으며, 다양한 문제점들을 해결하기 위하여 공동주택 하자 관련 연구들이 지속적으로 수행되어 왔다. 이에 본 연구에서는 키워드 네트워크 분석 방법론을 활용하여 오랜 기간 축적된 공동주택 하자 관련 연구 분야의 주요 키워드 및 트렌드를 분석하여 시사점을 도출하고자 하였다. 연구 분석 방법으로는 한국교육학술정보원 포털을 활용하여 학술지 논문을 수집하고, 수집된 학술논문의 필터링 및 키워드 정제과정을 거쳐 분석자료를 구축하였다. 그리고 키워드 네트워크 관계에 대한 시각화 모델링, 연결정도 중심성 분석, 매개 중심성 분석을 실시하였다. 연결정도 및 매개 중심성 분석 결과, 담보, 논쟁, 수리, 사례, 책임, 결로, 비용, 제도, 기준, 감정이 공동주택 하자 분야에 특징적으로 나타나는 주요 키워드로 분석되었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제8C권5호
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• pp.597-606
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• 2001

본 논문에서는 VoIP나 멀티미디어 서비스와 같은 실시간 트래픽을 위하여, IETF에서 인터넷 QoS 제공 방안으로 제시된 IntServ와 DiffServ 혼합 모델을 사용해서 Delay Sensitive 트래픽과 넓은 대역폭을 가지는 QoS 서비스를 제공하였다. 제안한 QoS 서비스를 Best, Good, Default 서비스로 정의하고, 제안된 IntServ와 DiffServ의 혼합 모델을 사용한 End-to-End QoS의 3가지 서비스 모델을 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석하였다. 제안된 QoS 모델에 따른 서비스 요금 지불을 위하여 RADIUS 프로토콜의 Accounting, Authentication, Authorization (AAA) 기능을 이용한 IntServ와 DiffServ의 혼합 모델을 사용한 빌링시스템을 제안하였다. 안전한 빌링 시스템에서는 RADIUS 프로토콜의 감사 추적 기능을 강화하기 위하여, IEEE POSIX.1E 표준안에 의한 감사 추적 시스템을 설계 및 구현하였다.

• KIEAE Journal
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• 제17권5호
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• pp.69-76
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• 2017

Purpose: This study aimed at developing an Artificial Neural Network (ANN) model for predicting the amount of cooling energy consumption of the variable refrigerant flow (VRF) cooling system by the different set-points of the control variables, such as supply air temperature of air handling unit (AHU), condenser fluid temperature, condenser fluid pressure, and refrigerant evaporation temperature. Applying the predicted results for the different set-points, the control algorithm, which embedded the ANN model, will determine the most energy efficient control strategy. Method: The ANN model was developed and tested its prediction accuracy by using matrix laboratory (MATLAB) and its neural network toolbox. The field data sets were collected for the model training and performance evaluation. For completing the prediction model, three major steps were conducted - i) initial model development including input variable selection, ii) model optimization, and iii) performance evaluation. Result: Eight meaningful input variables were selected in the initial model development such as outdoor temperature, outdoor humidity, indoor temperature, cooling load of the previous cycle, supply air temperature of AHU, condenser fluid temperature, condenser fluid pressure, and refrigerant evaporation temperature. The initial model was optimized to have 2 hidden layers with 15 hidden neurons each, 0.3 learning rate, and 0.3 momentum. The optimized model proved its prediction accuracy with stable prediction results.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.161-167
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• 2019

최근 안정적인 전력수급과 급증하는 전력수요를 예측하는 수요예측 기술에 대한 관심과 실시간 전력측정을 가능하게 하는 스마트 미터기의 보급의 증대로 인해 수요예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 측정된 가정의 전력 사용량 데이터를 학습하여 예측결과를 출력하는 딥 러닝 예측모델 실험을 진행한다. 그리고 본 연구에서는 데이터 전처리 기법으로써 이동평균법을 도입하였다. 실제로 측정된 데이터를 학습한 모델의 예측량과 실제 전력 측정량을 비교한다. 이 예측량을 통해서 전력공급 예비율을 낮춰 사용되지 않고 낭비되는 예비전력을 줄일 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 본 논문에서는 같은 데이터, 같은 실험 파라미터를 토대로 세 종류의 기법: 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP), 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN), Long Short Term Memory(LSTM)에 대해 실험을 진행하여 성능을 평가한다. 성능평가는 MSE(Mean Squared Error), MAE(Mean Absolute Error)의 기준으로 성능평가를 진행했다.