• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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• v.39 no.4
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• pp.271-277
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• 2013

In spite of the emphasis on quality control in auto-industry, most of subcontract enterprises still lack a systematic in-process quality monitoring system for predicting the product/part quality for their customers. While their manufacturing processes have been getting automated and computer-controlled ever, there still exist many uncertain parameters and the process controls still rely on empirical works by a few skilled operators and quality experts. In this paper, a real-time product quality monitoring system for auto-manufacturing industry is presented to provide the systematic method of predicting product qualities from real-time production data. The proposed framework consists of a product quality ontology model for complex manufacturing supply chain environments, and a real-time quality prediction tool using support vector machine algorithm that enables the quality monitoring system to classify the product quality patterns from the in-process production data. A door trim production example is illustrated to verify the proposed quality prediction model.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2005.10a
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• pp.43-46
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• 2005

The detectability of radar depends on RCS(radar cross section). The RCS for complex radar targets may be only approximately calculated by using low-frequency or high-frequency scattering methods, while the RCS for simple rob targets can be exactly obtained by applying an eigen-function method. However, the conventional methods for calculation of RCS are computationally complex. We propose an approximation method for RCS calculation by MUSIC algorithm In this research, it is assumed toot the radar target is considered as a ring of scatterers. The amplitudes of scatterers may be statistically distributed. As the result, the radar signal model is proposed to use MUSIC, and the RCS is calculated by a simple linear algebraic method.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.10 no.3
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• pp.59-72
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• 2004

The range of Internet usage is drastically broadened and diversed from information retrieval and collection to many different functions. Contrasting to the increase of Internet use, the efficiency of finding necessary information is decreased. Therefore, the need of information system which provides customized information is emerged. Our research proposes Web Service based recommendation system which employes inference engine to find and recommend the most appropriate products for users. Web applications in present provide useful information for users while they still carry the problem of overcoming different platforms and distributed computing environment. The need of standardized and systematic approach is necessary for easier communication and coherent system development through heterogeneous environments. Web Service is programming language independent and improves interoperability by describing, deploying, and executing modularized applications through network. The paper focuses on developing Web Service based recommendation system which will provide benchmarks of Web Service realization. It is done by integrating inference engine where the dynamics of information and user preferences are taken into account.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.11 no.2
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• pp.112-123
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• 2005

The latest E-commerce sites provide personalized services to maximize user satisfaction for Internet user The collaborative filtering is an algorithm for personalized item real-time recommendation. Various supplementary methods are provided for improving the accuracy of prediction and performance. It is important to consider these two things simultaneously to implement a useful recommendation system. However, established studies on collaborative filtering technique deal only with the matter of accuracy improvement and overlook the matter of performance. This study considers representative attribute-neighborhood, recommendation textile set, and similarity grouping that are expected to improve performance to the recommendation agent system. Ultimately, this paper suggests empirical applications to verify the adequacy and the validity on this system with the development of Fashion Design Recommendation Agent System (FDRAS ).

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.20 no.1
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• pp.7-12
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• 2016

Natural gas liquefaction process is essential to transport natural gas for long distances. Lots of compressors in this process are needed and the energy for these compressors can be supplied by drivers. Total driver cost can be changed by selecting various drivers. This study focused on the minimization of the driver cost to provide the energy to the compressors. Moreover, scenarios, extracting velocity is changed during whole operating period, are set with considering gas well capacity. The mathematical model was established by considering trade off relationship between the capital cost and the operating cost of the turbines. The model also considers the life time of the driver equipments. As the result, the driver cost of the optimized case was reduced by 6.4% than the base case.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.11
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• pp.549-560
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• 2001

Cluster system provides attractive scalability in terms of compution power and memory size. With the advances in high speed computer network technology, cluster systems are becoming increasingly competitive compared to expensive MPPs (massively parallel processors). Load balancing is very important issue since an inappropriate scheduling of tasks cannot exploit the true potential of the system and can offset the gain from parallelization. In parallel processing program, it is difficult to predict the load of each task before running the program. Furthermore, tasks are interdependent each other in many ways. The dynamic load balancing algorithm, which evaluates each processor's load in runtime, partitions each task into the appropriate granularity and assigns them to processors in proportion to their performance in cluster systems. However, if the communication cost between processing nodes is expensive, it is not efficient for all nodes to attend load balancing process. In this paper, we restrict a processor that attend load balancing by the communication cost and the deviation of its load from the average. We simulate various models of the cluster system with parameters such as communication cost, node number, and range of workload value to compare existing load balancing methods with the proposed dynamic algorithms.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.168-168
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• 2015

자연하천의 주요한 특징 중 하나인 하천의 사행은 직선수로에서 예측되는 유속분포를 왜곡시키며 매우 복잡한 흐름구조를 형성한다. 이는 하상 경계면에서 발생하는 전단응력 분포의 변화를 야기하는데 하상 경계면에서의 전단응력은 다양한 경험적 관계에 의존하는 유사이동의 한계 소류력 산정 및 오염물질 거동해석의 분산계수 산정에 많은 영향을 미치게 된다. 물리적인 관측을 통한 하상 경계면에서의 전단응력의 관측은 다소 제한적이며 많은 비용을 요구한다. 따라서 하상 경계면에서 발생하는 전단응력의 경우 수심의 20% 이하의 연직 유속분포를 벽법칙에 적용하여 추정하는 방법이 주로 이루어지고 있다. 벽법칙을 이용한 하상 경계면의 전단응력을 계산하는 경우 대수중복층의 유속 분포 $u/u^*=(1/{\kappa})ln(zu^*/{\nu})+B$에서 무차원상수 ${\kappa}$와 B의 적절한 추정이 요구되어 진다. 일반적으로 무차원상수 ${\kappa}$와 B는 수리학적으로 매끄러운 벽면에서 대략 ${\kappa}=0.4$, B=5.5로서 경험적으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 직선수로 및 다양한 사행수로의 3차원 흐름장 모의를 수행하여 벽법칙의 대수 중복층을 따르는 주흐름 방향 유속의 연직분포를 비교하였다. 수치모의 소프트웨어로서 Linux 기반의 OpenFOAM이 사용되었으며 모델의 검증을 위해 Chang(1971)에 의해 수행 된 사행수로에서의 유속장 관측 결과와 비교하였고 수치모의 결과가 실험 관측치와 잘 일치하는 것으로 판단되었다. 수치모의에 적용 된 사행수로의 형상은 Hey(1976)에 의해 제안 된 사행하천의 지형학적 인자들 간에 관계를 이용하여 사행도 1.03에서 2.42까지 총 7개의 사행수로 지형을 생성하였다. 사행도의 변화에 따라 만곡부 정점에서 대수중복층 구간의 주흐름 방향 유속의 연직분포를 비교한 결과, 본 연구에서 생성 된 모든 사행수로에서 대수중복층 구간의 무차원 유속 $u^+$와 무차원 거리 $z^+$가 로그 분포를 따르는 것으로 나타났으나 경험적으로 사용되었던 무차원상수 B의 경우 사행도가 증가 할수록 대수적으로 감소하는 경향이 나타났다. 본 연구에서는 이러한 관계가 무차원 상수 B값에 미치는 영향을 반영하여 수리학적으로 매끄러운 벽면에서 적용이 가능한 수정된 대수중복층 식을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.430-430
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• 2016

범용토양유실공식(RUSLE)은 연간 토양유실량을 산정하기 위해 제시된 경험식이며, 강우침식인자(R factor)는 유실량을 결정하는 요소 중 강우강도의 특성을 고려하는 주요인자이다. 토지피복, 식생 등에 대한 타 인자의 경우 한정된 실험에 의해 도출된 경험치를 대상지역에 맞게 적용하는데 반해 강우침식인자는 강우강도 기반 강우에너지 산정법을 적용하여 계산과정이 비교적 복잡하고 다양하다. 국내에서도 강우침식인자 산정법이 개발된 바 있으나 현제까지 간편법을 비롯한 다양한 공식들이 적용되고 있다. 본 연구에서는 강우침식인자를 산정하는 과정에서 다른 강우 운동에너지식을 적용하거나 연평균 강수량 등을 대체지수로 활용한 간편법 적용시 결과의 결과의 다양성에 대해 분석하고자 하였다. 합리적인 30분 강우강도 산정을 위해 79개 기상청 종관기상관측 지점에 대한 분단위 강우자료(1997~2014)를 수집하고 기존의 국내외 강우운동에너지 식과 대체지수를 적용하여 산정된 결과를 비교 분석하였다. 연구결과 간편법을 사용한 결과가 대부분 지점에 대해 강우에너지식을 사용한 강우침식인자보다 과대산정(지점평균 약 74%)하였으며 다른 강우에너지식 적용에 따른 평균 변동계수가 약 0.12로 나타나 지점간 차이를 보였으나 적용방법에 따른 침식인자의 분포가 다소 다르게 나타남을 확인하였다. 관측자료가 부족한 토양유실량 예측에 있어 강우 침식인자 산정을 위한 최적 방법론 도출이 어려운 만큼 다중모델 결과를 조합하는 방법론 개발이 필요하다고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.40-40
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• 2017

최근 2014년 마른장마의 영향으로 중부 지방에 가뭄이 발생하였으며, 장마철 강수부족은 2015년까지 영향을 미친바 있다. 이로 인해 소양강 댐은 역대 최저수위를 기록하였으며, 일부 지역에서는 제한급수, 농업용수 부족 등의 피해가 발생하였다. 일반적으로 가뭄은 발생순서에 따라 기상학적, 농업적, 수문학적 가뭄 등으로 분류하고 있다 (Wilhite and Grantz, 1985). 기상학적 가뭄은 농업 및 수문학적 가뭄에 영향을 미치는 가뭄의 시작 단계를 의미하며, 가뭄을 판단하는데 있어 중요한 요소라 할 수 있다. 기상학적 가뭄을 정량적으로 판단하기 위해 SPI, PDSI, PN 등이 활용되고 있으며, 특히 강수량 기반의 SPI는 계산과정이 쉽고, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월 등)에 따라 가뭄을 객관적으로 판단할 수 있어 가장 활발하게 이용되고 있다(Mckee et al., 1993). 최근 기상청은 대기와 해양-해빙 모델을 접합한 GloSea5의 장기예보자료를 활용하여 월 내지 계절 가뭄전망을 위한 기상학적 가뭄지수를 현업에 활용하고 있다. 다만 국내에서는 주로 단기가뭄(1~3개월)이 빈번하게 발생함에 따라 짧은 예보선행시간을 갖는 가뭄전망에 대한 평가에 집중되어 왔다. 2014, 15년에는 이례적으로 2년 연속 가뭄이 지속된바 있으며, 장기가뭄(3개월 이상)에 대한 전망정보의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 장기예보자료 기반의 기상학적 가뭄전망정보를 산정하고, 2015년 가뭄을 대상으로 활용성을 평가하였다. 이를 위해 ASOS 59개 지점의 관측강수량, GloSea5의 미래예측(Foreacst) 및 과거재현(Hindcast) 자료를 활용하였으며, 다양한 지속시간(3, 6, 9, 12개월)에 대한 SPI를 산정하였다. 또한 예보선행시간(1~6개월)에 따른 SPI와 관측자료 기반의 SPI 간의 통계적 분석(상관계수, 평균제곱근오차)을 수행하여 전망정보의 정확도를 평가하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.4
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• pp.113-118
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• 2019

A solar power plant is a facility that produces electricity. As the risk of fire and electric shock accidents is diversified, the risk of workers, surrounding people, and facilities is increased, preventing safety accidents and promptly responding to safety accidents Is emerging. In light of the necessity of such development, it is necessary to develop a solar power generation management system that can diagnose and maintain the problems of the power generation system in real time by developing technologies for collecting and analyzing the data produced by the solar power generation system As a result, the utilization rate and the maintenance cost can be reduced. In order to do this, it is necessary to accurately predict the solar power generation amount in the present state, to diagnose the abnormality of the current power generation state and to grasp the abnormal position, and to use the model considering economical efficiency when the abnormal position is grasped, And the time and other information should be provided.