• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.1047-1050
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• 2010

축류팬(axial fan)은 냉장고, 에어컨 등 가전제품 뿐 아니라, 자동차, 중장비 등에 가장 널리 사용되는 팬의 형태로 제품의 성능과 소음에 많은 영향을 미치는 요소이다. 그러나 설계, 목업(mock-up)개발, 풍동실험 등의 시간과 비용적인 면에서 비효율적인 방법을 통해 개발이 이루어지고 있다. 따라서 범용으로 사용가능한 팬 설계 프로그램과 설계 인자의 입력만으로도 성능을 예측하여 개발에 소요되는 시간과 비용을 줄일 수 있는 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 슈퍼컴퓨터를 활용하여 축류팬 형상변수의 변화에 대한 성능과 소음을 미리 해석한 후 그 결과를 지식형 데이터베이스로 저장하고, 팬 자동설계 시스템과 결합한다. 즉, 축류팬 설계 변수를 입력하면 팬의 형상을 CAD 파일로 자동 생성할 뿐 아니라, 지식형 데이터베이스을 기반으로 하는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 해당 모델의 성능과 소음을 예측한다.

• Smart Media Journal
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• v.11 no.5
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• pp.56-62
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• 2022

Water reservoir is defined as a storage space to hold and supply filtered water and it's significantly important to manage water level in the water reservoir so as to stabilize water supply by controlling water supply depending on demand. Liquid level sensors have been installed in the water reservoir and the pumps in the booster station facilitated management for optimum water level in the water reservoir. But the incident responses including sensor malfunction and communication breakdown actually count on manager's inspection, which involves risk of accidents. To stabilize draining facility management, this study has come up with AI model that predicts changes in the water level in the water reservoir. Going through simulation in the case of missing data in the water level to verify stability in relation to the field application of the prediction model for water level changes in the reservoir, the comparison of actual change value and predicted value allows to test utility of the model.

• Membrane Journal
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• v.28 no.6
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• pp.432-443
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• 2018

In this study, propylene/propane separation behavior of Na-type faujasite zeolite membranes is predicted by observing gravimetric adsorptions of propylene and propane on zeolite 13X. The gravimetric adsorptions were measured by using a magnetic suspension balance (MSB) at temperatures of 323, 343, 363 K and a pressure range of 0.02-1 bar. The pressure was increased at 0.1 bar intervals. As adsorption temperature increased, adsorptions of propylene and propane decreased and propylene/propane adsorption selectivity increased. Also, the diffusion coefficients of propylene and propane were increased as the adsorption temperature increased, following the Arrhenius equation. The maximum propylene/propane diffusion selectivity was 0.9753 at 323 K. The perm-selectivity was calculated from the adsorption data of zeolite 13X and compared with the perm-selectivity measured in the single gas permeation experiment for the Na-type faujasite zeolite membrane. The maximum values for the calculated and measured perm-selectivities were observed at a temperature of 323 K. It could be concluded that the prediction of propylene/propane separation of surface diffusion-based membrane by using gravimetric adsorption data is reasonable. Therefore, it is expected that this prediction method can be applied to the screening of adsorption-based microporous membrane for propylene/propane separation.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.106-107
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• 2022

The ship type identification of the surrounding ship is important information for navigators and VTS officers since they can estimate the maneuverability and near-future route of the ships. However, it is more than frequent that the information is not provided due to transmission trouble and seafarers' unfamiliarity with AIS. Thus, this study suggests predicting ship types through the Random Forest classifier after preparing a training and test dataset that contains ship features and types. The AIS data for Ulsan coast in 2018 was used for this study. The method may provide the effect that many navigators and VTS officers discuss and share the experience of predicting ship types.

• The Science & Technology
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• v.32 no.6 s.361
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• pp.73-77
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• 1999

지난 20년간 세계에서 가장 빠른 성장률을 구가하던 퍼스널 컴퓨터(PC)가 최근에 와서 성장률이 멈칫거리기 시작했다. 컴퓨터 값이나 매출고는 벌써부터 답보상태에 머물고 있다. 세계 컴퓨터의 본고장인 미국의 컴퓨터업계는 1999년에도 매출고성장률이 지난해 보다 15% 정도 올라갈 것으로 예측하고 있으나 이것은 1990년대 중반의 성장률 35%에 비하면 반에도 미치지 못한 것이다. 더욱이 값이 떨어지면서 컴퓨터업계의 매출고는 전년도에 비해 5% 밖에 신장하지 못할 것으로 보고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.58-58
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• 2018

지난 10년 동안, 저영향개발(LID)에 대한 관심이 증가해 왔다. LID는 도시 하천의 지속 가능성을 높이고 도시 홍수와 가뭄 및 비점오염에 대한 환경적 영향을 감소시켰다. 불투수지역이 확산됨에 따라 LID는 도시 지역의 홍수를 방지하고 수문학적 기능을 강화하기 위한 전략 중 하나로 제안되고 있다 최근 계속적인 도시화와 개발로 인해 불투수층이 증가함에 따라, 도시비점오염물질이 동반된 표면유출수가 증가하고 있다. LID는 도시 환경에서 많은 이점을 지니고 있지만 LID 구조물의 운영 및 관리와 설치에는 높은 비용이 필요하다. 반면에 수학적 모델은 적은 비용으로 LID의 수문학적 과정을 분석하고 예측할 수 있는 유용한 도구이다. EPA SWMM은 이러한 LID 예측 및 분석하는 데 많이 사용 되고 있으며, 도시 유출 관리에 널리 사용되고 있다. 하지만 EPA SWMM의 LID 모듈의 경우, LID내의 오염물질 모의를 위한 기작이 없다. 이러한 점은 LID를 이용하여, 비점오염물질 저감을 예측하기에는 한계점을 보여준다. 이에 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여, EPA SWMM LID 모듈에 오염물질 거동 기작을 추가하였다. 개발된 모형은 Bioretention과 infiltration trench를 모의를 하였으며, 모의 오염물질로는 TSS, TN, TP, COD 이다. 모의 결과 모델이 자연현상을 잘 모의 하고 있음을 보여주었다. 향후, 이 모형을 이용하여 도시 내 LID 시설의 오염물질 예측이 가능할 것으로 예상된다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.2
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• pp.151-159
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• 2019

As the era of big data, which is the foundation of the fourth industry, has come, most related industries are developing related solutions focusing on the technologies of data storage, statistical analysis and visualization. However, for the diffusion of bigdata technology, it is necessary to develop the prediction analysis technologies using artificial intelligence. But these advanced technologies are only possible by some experts now called data scientists. For big data-related industries to develop, a non-expert, called a citizen data scientist, should be able to easily access the big data analysis process at low cost because they have insight into their own data. In this paper, we propose a system for analyzing bigdata and building business models with the support of easy-to-use analysis system without knowledge of high-level data science. We also define the necessary components and environment for the prediction analysis system and present the overall service plan.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2014.03a
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• pp.385-397
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• 2014

신약을 개발하거나 단백질 구조를 예측하는데 Molecular Mechanics (MM)의 방법을 사용한다. 하지만, MM 만으로는 자연현상에서 일어나는 결과를 정확하게 기술하기 어렵다. 본 연구는 기존의 MM 방법으로는 정확히 예측이 불가능한 비 공유결합 중 하나인 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 양자역학 계산을 통해 정확한 예측이 가능한지 보았다. ${\pi}-{\pi}$ interaction 이란 생체 내, 의약 화합물에서 발견되는 결합이기 때문에, 단백질과 결합하는 구조의 예측이 중요하다고 할 수 있다. 본 실험은 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 갖는 Sandwich, T shape, 그리고 Parallel displaced 세 가지 모형을 가지고 양자역학 계산을 수행하였다. 양자역학 계산은 DFT의 세가지 함수 M06_2X, M05_2X, B3LYP를 이용하였다. 실험결과에서 세 가지 함수가 각기 다른 결과를 보였는데, M06_2X의 결과에서 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 더 정확하게 계산하였다. 이러한 결과를 바탕으로, 양자역학의 방법을 통해 MM에서는 예측이 불가능한 ${\pi}-{\pi}$ interaction을 계산 할 수 있고 이 부분을 고려하여 화합물 간의 결합구조를 예측을 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.60-63
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• 2008

개인화 장비 기술의 발달과 함께 최근 모바일 디바이스는 카메라, MP3 플레이어 등 다양한 기능을 포함하고 있으며, 많은 사용자가 이를 사용하고 있다. 모바일 디바이스는 사용자가 항상 휴대하기 때문에 사용자 정보를 습득하기에 유용하며 따라서 이로부터 수집된 다양한 정보를 바탕으로 최근 여러가지 서비스를 제공하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 모바일 로그를 바탕으로 행동 패턴을 파악하여 사용자가 앞으로 취할 행동을 예측하고자 하며, 이 과정에서 다양한 행동 패턴 중 정확한 행동 예측을 수행하기 위해 다음과 같은 방법을 활용하였다. 장소, 시간, 요일 정보를 함께 사용하여 동적 베이지안 네트워크를 이용해 시간 변화에 따른 사용자 행동 패턴을 학습하였으며, 개인 사용자 모델과 전체 사용자 모델을 따로 학습함으로써 더 정확한 행동 패턴의 학습이 가능하도록 하였다. 실험을 위해 대학생들로부터 수집된 모바일 로그를 통해 제안하는 행동 예측 모델의 성능을 확인한 결과 77~94%의 예측 정확도를 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.7-17
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• 2004