• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.20 no.4
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• pp.26-33
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• 2016

In order to analyze supercritical transition of liquid hydrocarbon fuel which used propulsion engine, visualization of phase changing using Methylcyclohexane (MCH) was performed. Also, measurements of temperature and pressure were conducted to obtain saturation lines of MCH and Decane. delayed increase of the pressure existed near the critical point due to dramatical increase of specific heats and the critical opalescence was only observed from the end point of delaying to the critical point. Beyond the critical point, the boundary between phases disappeared and the strong density gradient was observed. As the comparison between experimental and numerical saturation lines, the numerical estimation for mixture had relatively little difference while the results of pure components had almost coincidence.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.37 no.5_1
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• pp.1095-1109
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• 2021

The technology used to recognize the location and surroundings of autonomous vehicles is called SLAM. SLAM standsfor Simultaneously Localization and Mapping and hasrecently been actively utilized in research on autonomous vehicles,starting with robotic research. Expensive GPS, INS, LiDAR, RADAR, and Wheel Odometry allow precise magnetic positioning and mapping in centimeters. However, if it can secure similar accuracy as using cheaper Cameras and GPS data, it will contribute to advancing the era of autonomous driving. In this paper, we present a method for converging monocular camera with RTK-enabled GPS data to perform RMSE 33.7 cm localization and mapping on the urban road.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.13 no.6
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• pp.1243-1248
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• 2018

Metal Powder Metallurgy is a manufacturing technology that makes unique model parts or a certain type of product by using a hardening phenomenon when a powder of metal or metal oxide is put it into a mold and compression-molded by a press and then heated and sintered at a high temperature. Powder metallurgical press equipment is mainly used to make the parts of automobile, electronic parts and so on, and most of them are manufactured using precise servo motor. The intelligent precision servo control powder molding press system which is designed and implemented in this paper has advantages of lowering the price and maintaining the precision by using the mechanical camshaft for the upper ram part and precisely controlling the lower ram part using the high precision servo system. In addition, OPC-based monitoring and process data collection systems are designed and implemented to provide scalability that can be applied to smart manufacturing management systems that utilize Big Data in the future.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.34 no.6_1
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• pp.1131-1142
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• 2018

The autonomous vehicles are being developed and operated widely because of the advantages of reducing the traffic accident and saving time and cost for driving. The vehicle localization is an essential component for autonomous vehicle operation. In this paper, localization algorithm based on sensor fusion is developed for cost-effective localization using in-vehicle sensors, GNSS, an image sensor and reference images that made in advance. Information of the reference images can overcome the limitation of the low positioning accuracy that occurs when only the sensor information is used. And it also can acquire estimated result of stable position even if the car is located in the satellite signal blockage area. The particle filter is used for sensor fusion that can reflect various probability density distributions of individual sensors. For evaluating the performance of the algorithm, a data acquisition system was built and the driving data and the reference image data were acquired. Finally, we can verify that the vehicle positioning can be performed with an accuracy of about 0.7 m when the route image and the reference image information are integrated with the route path having a relatively large error by the satellite sensor.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.175-175
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• 2022

하천 합류부는 서로 다른 지형학적 특성과 수리학적 특성을 가지는 두 개의 하천이 하나로 합쳐지는 구간으로 급격한 흐름의 변화 및 퇴적물의 유입과 수리학적 지형변화가 발생하는 구간이다. 합류부 구간에서는 물질의 종류 또는 온도차로 인해 밀도 차이로 유체의 흐름이 발생하게 되는데 이것을 밀도류라고 한다. 밀도차이에 의해 성층이 생긴 수체혼합거동을 파악하기 위해서는 본류 및 지류의 일정 구간을 포함하는 합류부 구간에 대한 정밀한 계측 및 관찰이 필요하다. 이러한 수체 혼합에 대한 종합적인 분석은 유속장 및 유량정보를 취득하여 파악할 수 있지만, 성층류가 흐르는 하천의 서로 상이한 물리적 특성과 수질특성을 가지는 수체의 혼합양상 및 그에 따른 물질혼합양상을 파악하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 합류부 구간에서의 수온 분포를 통하여 밀도류를 파악하고자 한다. 하천의 광범위한 데이터 중 연직 자료와 수표면 자료를 취득하였고, 이를 통해 합류부의 성층현상을 확인하고자 하였다. ADCP를 보트 측면에 설치하여 저속운행으로 수리량을 측정하는 방식과 YSI를 이용해 측선설치 없이 측선 선정 후 보트를 이용하여 흐름에 직각인 방향으로 이동하며 실시간 농도를 측정하는 방식으로 얻은 연직자료 중 수온, EC 등의 직독식 센서 데이터 값을 사용하여 수온차에 따른 수체혼합 패턴을 분석하여 합류부의 혼합 양상을 분석 하고자 하였다. 본 연구에서는 기존 수질측정의 한계였던 1차원적인 측정결과가 나타내는 분석결과를 2차원적으로 보완이 가능하며, 비교 분석한 결과를 토대로 밀도류에 따른 혼합양상 결과가 지니는 혼합패턴을 분석한다면 향후 하천 하류구간의 취수장 취수 시스템에 많은 도움을 줄 뿐만 아니라 합류부 구간의 혼합패턴에 따라 수층 내 성층구간의 현황조사 및 혼합특성 파악을 통해 관리방안제시에 사용될 것으로 사료된다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.3
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• pp.727-730
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• 2023

The operation of electric automatic windows is used in harsh environments, and the energy density decreases as charging and discharging are repeated, and as soundness deteriorates due to damage to the internal separator, the vehicle's mileage decreases and the charging speed slows down, so about 5 to 10 Batteries that have been used for about a year are classified as waste batteries, and for this reason, as the risk of battery fire and explosion increases, it is essential to diagnose batteries and estimate SOH. Estimation of current battery SOH is a very important content, and it evaluates the state of the battery by measuring the time, temperature, and voltage required while repeatedly charging and discharging the battery. There are disadvantages. In this paper, measurement of discharge capacity (C-rate) using a waste battery of a Tesla car in order to predict SOH estimation of a lithium-ion battery. A Support Vector Machine (SVM), one of the machine models, was applied using the data measured from the waste battery.

• Membrane Journal
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• v.33 no.1
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• pp.34-45
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• 2023

Two computational intelligence techniques namely artificial neural networks (ANN) and support vector machine (SVM) are employed to model the permeate flux based on seven input variables including time, transmembrane pressure, rotating velocity, the pore diameter of the membrane, dynamic viscosity, concentration and density of the feed fluid. The best-fit model was selected through the trial-error method and the two statistical parameters including the coefficient of determination (R²) and the average absolute relative deviation (AARD) between the experimental and predicted data. The obtained results reveal that the optimized ANN model can predict the permeate flux with R² = 0.999 and AARD% = 2.245 versus the SVM model with R² = 0.996 and AARD% = 4.09. Thus, the ANN model is found to predict the permeate flux with high accuracy in comparison to the SVM approach.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.444-444
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• 2022

하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.32 no.4
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• pp.40-47
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• 2017

자율주행 맵은 도로의 주행환경 정보(차로, 도로 마크, 신호등의 위치 등)와 시간에 따라 변화하는 동적 주행환경 정보(장애물 출현, 일시적인 통행제한, 긴급한 도로 복구, 교차로 교통혼잡 등)로 구성된다. 자율주행 맵 생성 및 갱신 기술은 차로 구분선이나, 도로 교통과 관련된 실시간 갱신 주기 측면에서 더욱 세밀하고, 정확한 위치 정보가 요구되며, 또한, 최신성을 유지하는 기능을 가진다. 이러한 고정밀 지도의 세밀함과 정확성, 최신성은 자율주행 서비스를 위해 요구되는 필수적인 요소이다. 클라우드와 연계하여 생성되는 자율주행 맵은 차량 운행 시 수집되는 정보를 클라우드에 축적하여 가공함으로써, 시간과 인력 투입을 통해 데이터를 취득하고 지도를 구축하는 면에서 작업 품을 효과적으로 개선하는 데 도움이 된다. 유지와 보수 측면에서는 정기적으로 또는 신속하게 갱신하여 최신의 정보를 유지하는 장점이 있다. 본고에서는 자율주행 맵을 생성하고 갱신하는 클라우드 연계 플랫폼과 연구 결과 일부를 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2009.06a
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• pp.155-155
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• 2009

AC-PDP의 유전체 보호막 물질로 사용 종인 다결정 MgO의 전기적 특성을 개선하기 위하여 본 연구에서는 MgO에 doping 물질과 첨가량에 따른 전기적 특성을 고찰하였다. 박막을 증착시키기 위해 MgO pellet target을 만드는데 이때 pellet의 밀도, XRD, 비커스경도, 파괴인성, 표면 grain size와 이차전자방출계수와의 관계 및 박막의 표면거칠기, 표면의 형태, 투과율과 이차전자방출계수와의 관계를 고찰하였다. 이에 여러 dopant를 첨가하여 특성 평가한 실험데이터를 정리하여 이차전자방출계수와의 연계성을 조사 하였다.