• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.18-22
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• 2019

FAQ 분류는 자주 묻는 질문을 범주화하고 사용자 질의에 대해 가장 유사한 클래스를 추론하는 방식으로 진행된다. FAQ 데이터셋은 클래스가 다수 존재하기 때문에 클래스 간 포함 및 연관 관계가 존재하고 특정 데이터가 서로 다른 클래스에 동시에 속할 수 있다는 특징이 있다. 그러나 최근 FAQ 분류는 다중 클래스 분류 방법론을 적용하는 데 그쳤고 FAQ 데이터셋의 특징을 모델에 반영하는 연구는 미미했다. 현 분류 방법론은 이러한 FAQ 데이터셋의 특징을 고려하지 못하기 때문에 정답으로 해석될 수 있는 예측도 오답으로 여기는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 신뢰성이 부족한 FAQ 데이터셋에서도 분류를 잘 하기 위해 손실 함수를 조정하는 정규화 기법을 소개한다. 이 정규화 기법은 클래스 간 포함 및 연관 관계를 반영할 수 있도록 오답을 예측한 경우에도 예측 강도에 비례하여 손실을 줄인다. 이는 오답을 높은 확률로 예측할수록 데이터의 신뢰성이 낮을 가능성이 크다고 판단하여 학습을 강하게 하지 않게 하기 위함이다. 실험을 위해서는 다중 클래스 분류에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 모형인 BERT를 이용했으며, 비교 실험을 위한 정규화 방법으로는 통상적으로 사용되는 라벨 스무딩을 채택했다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법은 기존 방법보다 성능이 개선되고 보다 안정적으로 학습이 된다는 것을 확인했으며, 데이터의 신뢰성이 부족한 상황에서 효과적으로 분류를 수행함을 알 수 있었다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.182.1-182.1
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• 2010

현재 전 세계적으로 가장 널리 개발하고 보급되어지고 있는 풍력산업의 시장 규모는 매년 확대되고 있다. 특히 소형 풍력발전 시스템은 낙도 등의 전력 공급이 어려운 지역에 경제성 있는 전력 보급을 가능하게 한다. 국내의 미전화 지역과 일반 가정에서 풍력 에너지 자원을 적극 활용 개발하기 위해서 보다 우수한 성능의 풍력발전기용 블레이드를 설계하고자, 공기역학적인 최적설계에 대해 연구함으로써 추후 보급형 풍력발전 시스템의 개발에 필요한 설계 기술을 확립하고자한다. 본 연구는 설계된 블레이드의 유동해석 및 성능예측을 위하여 경제적으로 많은 지원이 필요한 대규모 풍동실험이 아닌 상용 CFD를 사용하여 보다 효율적으로 우수한 성능을 가지는 풍력 터빈을 설계함에 있다. Reynolds Averaged Navier-Stokes 방정식에 기반을 둔 CFD의 경우 이론적으로 명확한 해석이 가능하고, 실제 터빈의 운전 환경과 동일한 다양한 물리적 변수를 입력 데이터로서 활용할 수 있는 장점이 있기 때문에 풍력 터빈의 설계 과정에서 반영된 미소한 블레이드 형상변화 및 운전 조건의 변화에 따른 유동장의 변화 및 풍력터빈 성능을 정확히 예측할 수 있는 장점을 가지고 있다.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.12 no.2
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• pp.15-23
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• 2008

A numerical method based on the prediction of total pressure loss of major components of the engine has been developed for prediction of the windmilling start performance of micro-turbojet engine. The start performance in on/off design region has been analysed by applying this method to predict windmilling start-able regions of the centrifugal-type engine. The results of this analysis have been validated by comparing with the test data. The effect of each design parameters on windmilling start performance has been analysed for the enlargement of start-able regions.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.16 no.4
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• pp.23-32
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• 2012

The present study is aimed to develop an integrated performance analysis approach for the application of a compressor with variable inlet guide vane (VIGV) and vairable stator vane (VSV) in a small turbofan engine. For the integrated analysis approach, an engine performance analysis program, NPSS and a computer program used for predicting of axial flow compressor performance based on stage stacking method, STGSTK were linked with an optimisation package, Isight. This enables off-design performance analysis for the turbofan engine with VIGV and VSV hence provides the capability to predict stable operation condition of the engine with acceptable surge margin.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.15 no.6
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• pp.63-69
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• 2011

The Smart UAV must have the control characteristics of propulsion system necessary for both rotary aircraft and fixed wing aircraft though it equips turbo-shaft engine. To develop an electronic engine controller in the future, it is necessary to accumulate the experience of engine operation and data of tilt rotor aircraft. For this purpose, the computer programs which predict engine performance in the steady state and transient state can be utilized for the supplementation of flight test data. In this work, we developed a dynamic analysis program using engine performance data gathered during the flight tests. In addition the accuracy of the program was verified through comparison with flight test data and the results of steady-state performance analysis program.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2003.10a
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• pp.96-96
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• 2003

우주발사체라 함은 지구상의 물체를 우주, 즉 지구의 중력이 영향을 미치지 못하는 대기권 밖으로 운반하는 수단을 말한다. 이를 위해 다양한 추진방식이 제안되었고 연구되고 있으나 현재까지 실용화 된 것은 화학연료를 연소시킴으로 인해 발생하는 추진력으로 지구 중력을 이겨내는 방식이다. 또한 발사체 구성에서 추진기관분야는 전체 성능을 좌우할 정도로 큰 비중을 차지하고 있다. 따라서 이에 대한 최적화 및 성능 검증은 필수적이다. 추진기관에 대한 성능 검증기법은 우주발사체 기술이 발달해 옴에 따라 해석적 방법, 비 연소 모사시험 등 다양하게 제시되고 있으나, 우주발사체용 추진기관의 연소현상을 예측 및 모사하는 것이 쉽지 않고 구축된 데이터가 적기 때문에 발사체 개발 단계의 최종 검증 차원에서 연소시험을 실시하는 것이 일반적이다. 한국 최초의 우주발사체라 평가되고 있는 KSR-III 로켓의 경우에도 다양한 해석기법과 모사시험을 통해서 성능 예측을 하였으나, 역시 최종 성능 검증을 위해 10여회의 연소시험을 실시하였다. 본 논문을 통해 저자는 KSR-III 개발과정에서 수행된 10회의 연소시험의 수행 과정과 결과를 기술, 정리 및 평가하여 향후 진행될 우주발사체 개발 사업의 기초로 삼고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.358-358
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• 2023

본 연구에서는 그동안 수자원분야 강우유출 해석분야에 활용되었던 대표적인 머신러닝&딥러닝(ML&DL) 모델을 활용하여 모델의 하이퍼파라미터 튜닝뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 기상 및 수문데이터의 조합과 전처리(lag-time, 이동평균 등)를 통하여 데이터 특성과 ML&DL모델의 조합시나리오에 따른 일 유입량 예측성능을 비교 검토하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 소양강댐 유역을 대상으로 1974년에서 2021년까지 축적된 기상 및 수문데이터를 활용하여 1) 강우, 2) 유입량, 3) 기상자료를 주요 영향변수(독립변수)로 고려하고, 이에 a) 지체시간(lag-time), b) 이동평균, c) 유입량의 성분분리조건을 적용하여 총 36가지 시나리오 조합을 ML&DL의 입력자료로 활용하였다. ML&DL 모델은 1) Linear Regression(LR), 2) Lasso, 3) Ridge, 4) SVR(Support Vector Regression), 5) Random Forest(RF), 6) LGBM(Light Gradient Boosting Model), 7) XGBoost의 7가지 ML방법과 8) LSTM(Long Short-Term Memory models), 9) TCN(Temporal Convolutional Network), 10) LSTM-TCN의 3가지 DL 방법, 총 10가지 ML&DL모델을 비교 검토하여 일유입량 예측을 위한 가장 적합한 데이터 조합 특성과 ML&DL모델을 성능평가와 함께 제시하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교·분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 딥러닝 중에서는 TCN모형이 가장 우수한 성능을 보였고(TCN>TCN-LSTM>LSTM), 트리기반 머신러닝중에서는 Random Forest와 LGBM이 우수한 성능을 보였으며(RF, LGBM>XGB), SVR도 LGBM수준의 우수한 성능을 나타내었다. LR, Lasso, Ridge 세가지 Regression모형은 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 또한 소양강댐 댐유입량 예측에 대하여 강우, 유입량, 기상계열을 36가지로 조합한 결과, 입력자료에 lag-time이 적용된 강우계열의 조합 분석에서 세가지 Regression모델을 제외한 모든 모형에서 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency) 0.8이상(최대 0.867)의 성능을 보였으며, lag-time이 적용된 강우와 유입량계열을 조합했을 경우 NSE 0.85이상(최대 0.901)의 더 우수한 성능을 보였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.6
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• pp.1468-1472
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• 1996

In this study, the performance of the CART(Classification and Regression Tree) is compared with that of discriminant analysis method. In most experiments using bank data, discriminant analysis shows better performance in terms of the total cost. In contrast, most experiments using insurance data show that the CART is better than discriminant analysis in terms of the total cost. The contradictory result are analysed by using the characteristics of the data sets. The performances of both the Classification and Regression Tree and discriminant analysis depend on the parameters:failure prior probability, data used, type I error, type II error cost, and validation method.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11b
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• pp.944-946
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• 2010

열교환기는 공조 및 기타 산업현장에서 많은 수요가 창출되고 있는데 본 논문에서는 3차원 수치해석을 이용하여 수송기계의 오일쿨러나 연료쿨러에 쓰이는 전형적인 열교환기에 대한 방열 성능을 해석하였다. 열교환기의 핀 타입 중 wavy 및 louver에 대하여 열교환기 성능 실험 데이터를 이용하는 3차원 열교환기 모델을 완성하고 통과 풍량에 따른 열교환량을 예측하였다. 이는 열교환기를 통과하는 풍속이 균일하지 않을 때 열교환량을 예측할 수 있어 설계 정확성 향상에 기여할 수 있다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.71.1-71.1
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• 2010

본 연구는 1.3 MW급 태양광 발전소에서 기온 및 일사량에 따른 발전성능이 유지 보수 및 사후관리에 따라 성능이 향상될 수 있음을 실측자료를 통해 입증하는데 목적이 있다. 실측자료는 2008년 5월 전북 부안에 설치된 태양광 발전소에서 측정된 기온 및 일사량에 따른 발전량을 이용하였으며, 측정기간은 2009년 1월~2009년 12월까지 1년간 모니터링을 한 데이터를 기반으로 분석하였고, 발전소 성능 지표인 PR(Performance Ratio)을 계산하여 자료로 활용하였다. 또한, 실측자료는 PVSYST를 이용하여 실측자료와 동일한 조건에서 예측된 시뮬레이션 발전량 및 PR값과 비교 분석하였다. 실측자료와 해석결과의 비교에서 월단위로 측정된 실측 발전량과 예측 발전량은 유사한 경향을 나타냈으며, 실측 발전량은 예측 발전량 대비 약 5% 낮게 나타났다. 또한, 실측 PR값은 예측 PR값보다 약 4.97% 높게 나타났는데, 이는 해석을 위해 적용되는 일사량(기상청)과 실측 일사량이 다르고, Team Function 방식으로 구동되는 인버터와 시뮬레이션에서의 인버터 구동방식의 차이 때문인 것으로 판단된다. 한편, 일조량의 증가에 따른 1.3MW급 태양광 발전소의 발전량은 비례적으로 증가하는 경향을 나타냈으며, 7월의 경우 기후특성으로 인하여 국부적으로 감소하는 특성을 나타낸다.