• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.06e
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• pp.55-58
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• 2001

본 논문에서는 해석적인 모델에 기초한 고장 검출 기법의 하나인 fault detection filter를 적용한 고장 검출 알고리듬을 개발하고 이를 적용하여 고장검출 필터의 유효성을 보이고자 한다. Fault detection filter는 특수한 형태의 observer로써 특정한 고장의 발생시 잔차가 출력 공간에서 일정한 방향을 유지함으로써 고장 개소의 판별이 가능하다. 이에 본 논문에서는 fault detection filter에 기초한 고장 감지 시스템을 적용하기 위한 다이나믹 시스템 모델링과 고장감지 시스템의 설계과정 및 이를 적용 모의시험 결과를 수록하였다. 결과를 통하여 fault detection filter가 갖는 방향성에 대한 sensitivity 효과를 고장 감지 목적에 유효하게 적용할 수 있음을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.24 no.7
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• pp.710-721
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• 2013

The noise prediction of motor driving system is one of the most important parts in EV/HEV, as the number of power electronic devices increases. This paper describes the mechanism of noise making process and proposes a simulation model of motor driving system for the prediction of the conducted noise. Theoretical calculations and model based simulations were carried out. DOD-dependent-battery parameters were extracted by AC analysis, and an inverter model including dynamic diode was used. Furthermore, 2-D EM tool was used for the motor modeling and was combined with the circuit models of battery and inverter. The simulated voltages, currents and spectrums in the motor driving system showed qualitatively meaningful results, suggesting the validness of the suggested modeling methods.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.11b
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• pp.299-301
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• 2001

전력계통 과도현상을 모의해석 하는 실시간 시뮬레이터의 경우 계통 요소들을 자세히 모델링하여 과도 현상을 모의해석 하는 것은 아주 높은 정도의 계산 부담을 치루어야 한다. 특히 이러한 시뮬레이터는 계통 크기의 제한을 가지므로 대규모 계통에 대한 과도현상 해석이 현실적으로 불가능하다. 이러한 이유로 시스템 해석시 중요하다고 여겨지는 부분만을 자세히 모델링하고 나머지 부분은 상대적으로 간단하게 표현하는 축약 계통의 가용이 요구되어진다. 본 논문에서는 국내에서 가장 널리 사용되는 PSS/E를 이용해 얻은 다이나믹 데이터를 축약계통 구성에 그대로 이용할 수 있는 지수를 개발하고 이를 K-Means 알고리즘에 적용시켜 coherent한 발전기 그룹을 식별하였다. 마지막으로 제안하는 방법의 타당성을 검토하기 위하여 IEEE New England 10기 39모선에 대한 계통 축약이 수행되었다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.10a
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• pp.163-168
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• 1999

본 논문에서는 다수의 승강기들이 서로 협력하여 운영되는 대형 고층 빌딩의 승강기 시스템에 대해서 DEVS 형식론을 이용하여 모델링하고 시뮬레이션한다. 다수의 독립적으로 운영되는 승강기로 이루어진 기존의 승강기 시스템과는 달리, 제안된 시스템에서는 사용자의 요구에 따라 승강기의 스케쥴이 생성, 변경, 삭제되는 동적 스케쥴링 기능을 갖도록 하였다. 제안된 시스템은 승강기 시스템을 나타내는 ELEVATOR 모델과 시뮬레이션 수행에 필요한 실험장치인 EF 모델로 구성된다. ELEVATOR 모델은 빌딩을 나타내는 BUILD 모델, 승강기를 나타내는 ELEV 모델과 각 승가기의 스케쥴을 다이나믹하게 제어하는 SCHED 모델로 구성된다. EF 모델은 실험용 데이터를 생성하는 GENR 모델, 이동하는 승객의 데이터를 추적하고 결과를 수집하는 TRANSD 모델로 구성된다. 모델링된 시스템의 시뮬레이션을 위해 DEVSim++를 이용하여 구현하였다. DEVSim++는 DEVS 형식론을 C++로 구현한 것이다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 시스템의 효율, 수행 시간을 기존의 승강기 시스템과 비교, 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.2002-2003
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• 2007

정보통신매체의 발달로 인한 이차전지의 사용이 증가됨에 따라 향상된 이차 전지의 개발이 요구되고 있는 현재에서 기존 이차전지의 충방전 특성을 시험의 중요성이 부각되고 있다. 이런 시점에서 이차전지의 충방전 특성과 싸이클 및 다이나믹 특성을 컴퓨터상의 시뮬레이션을 통해 신뢰할만한 모델링 기법을 제시하는 것이 이 논문의 목적이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.397-399
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• 2004

웹 애플리케이션의 영역이 확장되고, 기능 역시 단순한 정보의 제공에 머무르지 않고 다양한 형태의 다이나믹한 애플리케이션을 통한 사용자와의 상호작용을 통한 새로운 기능들이 추가되고 있다. 정정 커지고 복잡해지는 렐 애플리케이션에 있어서 사용자가 자신의 목적을 위해 효과적으로 움직일 수 있는 경로인 항해 구조에 대한 관심이 커지고 있다. 그러나 이제까지의 연구들은 웹 애플리케이션의 전체적인 틀에서의 항해 모델에 대한 연구들 일 분 각 항해단계의 성격에 대한 정의와 분류는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 각각의 항해 단계들을 정의. 분류하고, 각 항해들의 표기법을 제시한다 이러한 항해 단계의 분류를 웹 애플리케이션의 성격에 따라 적절히 이용하여 다양한 형태의 효과적인 항해 모델을 생성, 표현할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서의 분류를 바탕으로 간단한 모델링의 예를 보인다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.56 no.3
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• pp.47-72
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• 2022

This study aims to understand the trends of subjects related to real estate policies and public's emotional opinion on the policies. Two keywords related to real estate policies such as "real estate policy" and "real estate measure" were used to collect tweets created from February 25, 2008 to August 31, 2021. A total of 91,740 tweets were collected and we applied sentiment analysis and dynamic topic modeling to the final preprocessed and categorized data of 18,925 tweets. Sentiment analysis and dynamic topic model analysis were conducted for a total of 18,925 posts after preprocessing data and categorizing them into supply, real estate tax, interest rate, and population variance. Keywords of each category are as follows: the supply categories (rental housing, greenbelt, newlyweds, homeless, supply, reconstruction, sale), real estate tax categories (comprehensive real estate tax, acquisition tax, holding tax, multiple homeowners, speculation), interest rate categories (interest rate), and population variance categories (Sejong, new city). The results of the sentiment analysis showed that one person posted on average one or two positive tweets whereas in the case of negative and neutral tweets, one person posted two or three. In addition, we found that part of people have both positive as well as negative and neutral opinions towards real estate policies. As the results of dynamic topic modeling analysis, negative reactions to real estate speculative forces and unearned income were identified as major negative topics and as for positive topics, expectation on increasing supply of housing and benefits for homeless people who purchase houses were identified. Unlike previous studies, which focused on changes and evaluations of specific real estate policies, this study has academic significance in that it collected posts from Twitter, one of the social media platforms, used emotional analysis, dynamic topic modeling analysis, and identified potential topics and trends of real estate policy over time. The results of the study can help create new policies that take public opinion on real estate policies into consideration.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.14 no.1
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• pp.22-28
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• 2021

Multivariate processes, such as chemical and mechanical process, power plants are operated in a state where several facilities are complexly connected, the fault of a particular system can also have fatal consequences for the entire process. In addition, since process data is measured in an unstable environment, outlier is likely to be include in the data. Therefore, monitoring technology is essential, which can remove outlier from measured data and detect failures in advance. In this paper, data obtained from dynamic and multivariate process models was used to detect fault in various type of processes. The dynamic process is a simulation of a process with autoregressive property, and the multivariate process is a model that describes a situation when a specific sensor fault. Mahalanobis distance was used to remove outlier contained in the data generated by dynamic process model and multivariate process model, and fault detection was performed using ICA. For comparison, we compared performance with and a conventional single ICA method. The proposed fault detection method improves performance by 0.84%p for bias data and 6.82%p for drift data in the dynamic process. In the case of the multivariate process, the performance was improves by 3.78%p, therefore, the proposed method showed better fault detection performance.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.22 no.12
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• pp.2744-2754
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• 1997

Recently, the Multi-Layer Restoration(MLR) algorithm was proposed by British Telecom(BT) to restore the network failures in Digital Cross-connect System(DCS) mesh survival network[1, 2]. This algorithm has multi restoration stage which is composed of the pre-planned and dynamic restoration. This algorithm is effective its ability in link or node failures. This reason is that it does not restore in the pre-planned rstoration stage but in dynamic restoration stage. In this paper, we propose the MLR with pre-planned Multi-Chooser(PMC) and successive restoration ratio algorithm. This proposed algorithm has a excellent performance for restortion time and ratio, spare channel availability and fast restoration from multiple link failure or node failure. This paper proposed the modeling and restoration algorithm, and analyzed the performance of the algorithm by simulation using OPNET(OPtimized Network Engineering Tools).

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.27 no.10
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• pp.825-834
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• 2000

광학식 동작 포착(optical motion capture)시스템에서 신뢰할만한 3차원 좌표의 획득과 마커의 궤적 추적은 매우 중요한 문제이다. 3차원 좌표를 획득하기 이해서는 다중의 카메라로부터 2차원의 데이터 간의 대응관계를 구해야 한다. 본 논문에서는 각 카메라에서의 3차원 마커들 간의 대응관계를 k-partite graph로 모델링하고, 릴렉세이션 알고리즘을 사용하여 고스트가 제거된 신뢰성있는 클릭을 추출한다. 이를 통해 정확하고 안정적인 3차원의 좌표를 생성할 수 있다. 또한 추출된 3차원 마커의 궤적의 추적을 위해 칼만 필터를 사용한 마커의 예측과 데이터 연계 문제의 해결을 위한 전략을 제안하고. 사라진 마커의 궤적을 유지시키기 위해 다이나믹 모델을 사용한 추적 알고리즘을 제시한다.