• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.69-73
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• 2003

메트로폴리탄 에어리어 네트워크를 위하여 소형 스위칭 시스템 구조를 제안하고, 성능평가를 수행한다. 이더넷과 ATM 기반의 두가지 구조가 가능하나 백본 네트워크가 ATM이라는 점을 고려하여 ATM 방식으로 설계한다. 성능평가를 위해서는 우선 트래픽에 대한 모델링이 필요하다. 이는 엑세스 네트워크가 광대역화 하는 최근의 추세에 비춰볼 때 다양한 서비스로부터 발생하는 트래픽이 버스티한 성격을 띠므로, 이러한 엑세스 네트워크를 백본 네트워크에 연결시키는 메트로폴리탄 에어리어 네트워크는 단순한 포아송 모델로는 모델링이 정확하지 않게 되기 때문이다. 성능평가결과 제안된 시스템이 만족시킬 수 있는 셀손실률이나 지연시간등의 QoS 변수의 하위바운드가 구해진다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.37-38
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• 2014

대형 버스 및 트럭 등과 같이 하중이 무거운 차량 같은 경우, 제동 부담이 아주 크다. 잦은 제동과 부하가 크기 때문에 마찰을 이용한 기존 방식의 브레이크들은 브레이크 파열 및 페이드 현상이 일어날 수 있다. 이러한 과부하를 분담하기 위해 현재 보조브레이크(리타더)를 사용하며, 이때의 제동에너지를 전기에너지를 회생하여 에너지를 절감하는 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 와전류를 이용한 전자기형 리타더의 해석 및 제어 방법을 다룰 것이며, 제동에너지를 전기에너지로 회생하기 위해 L-C 공진회로로 모델링하였다. 그리고 리타더에서 발생하는 전압을 간략히 다상변압기로 구현하였다. 제어장치의 구동펄스에 따라 바뀌는 공진회로의 전압을 분석하였으며, 이 전압을 제어하기 위한 제어기를 제안하였고 Matlab Simulink를 이용해 가상실험을 실행하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 춘계학술대회논문집; 전남대학교, 19 May 1995
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• pp.178-183
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• 1995

본 연구에서는 플랜트 잡음이 강한 음향 환경에서 기존의 인버스 필터링 방법에 적용 선형 증진기를 부착하여 부가경로 전달함수의 온라인 모델링과 주소음원에 대한 제어 시뮬레이션을 수행하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째로, 신호대 잡음비가 낮은 음향 환경에서 적응 선형 증진기를 이용하여 플랜트 잡음을 제거함으로써 부가경로 전달함수의 온라인 모델링을 수행할 수 있었다. 둘째로, 실제의 부가경로 전달함수가 변한 상태에서 제안된 알고리즘을 이용하여 제어 시뮬레이션을 수행하여 주소음원에 대한 제어와 정확하게 새로운 부가경로 전달함수를 예측할 수 있었다. 향후 본 연구에서 제안된 알고리즘을 실시간 어셈블리화하여 능동 소음 제어 실험한 결과를 발표할 예정이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.336-339
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• 2001

본 논문에서는 $\alpha-\beta-0$ 변환 방식을 이용한 제어방식을 모델화 하여 DSTATCOM에 적용하였다. 이러한 변환 방식을 통해서 배전 선로상에 존재하는 역상성분, 영상성분 고조파 성분 등을 나타낼 수 있으며 이에 대한 적절한 보상신호를 연산과정을 통해 생성해 낼 수 있다. 제안된 제어기의 검증을 위해 EMTDC/PSCAD를 이용한 IEEE 13 버스 배전 계통 모델링 및 유도기 부하 모델링 및 사고 모의 및 보상 시뮬레이션을 실시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.573-576
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• 2022

본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 정확도를 개선시킬 수 있는 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 삼각형의 넓이와 그 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 오디오 파일과 이미지이었다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 학습은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장으로 인해 3차원 모델링 시장이 증가가 하면서 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습 표현하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 데이터인 삼각형 메쉬 구조를 바탕으로 기존 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.369-372
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• 2023

본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 응용하여 정확도가 높은 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 폴리곤의 edge와 face의 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 1, 2차원 데이터 형태인 오디오 파일과 이미지였다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 딥러닝은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장의 확대로 인해 3차원 모델링 시장이 증가하고, 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습에 이용하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇게 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 이용되는 데이터인 메쉬 구조를 폴리곤의 최소 단위인 삼각형 형태로 구성하여 학습 데이터를 구성해 기존의 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.947-956
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• 2021

메타버스에 대한 관심이 증가하면서 가상현실을 간접 체험에 접목하려는 많은 노력이 이루어지고 있으며, 게임과 같은 오락뿐만 아니라 학생들의 교육에 활용하고자 하는 시도도 증가하고 있다. 간접 체험의 핵심적인 기술은 사용자가 실제와 같이 느낄 수 있게 대상을 모델링하는 것이다. 갯벌과 같은 자연환경은 시간에 따라 수시로 변하고, 많은 생명체들도 서식한다. 본 논문에서는 갯벌의 생태 환경을 사실적으로 표현하는 체험 콘텐츠를 제작하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 갯벌이 시간적으로 변화하는 모습을 자연스럽게 모델링하는 방법을 설명하고, 갯벌에 서식하는 생명체인 게를 행동 트리를 이용하여 NPC 형태로 모델링하는 방법을 설명한다. 구현 결과는 제안하는 방법이 간단한 알고리즘을 사용하지만 갯벌의 모습을 잘 표현하는 것을 보여준다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제18권6호
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• pp.14-22
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• 2010

In this study, a large bus is tested for measuring the steering response based on the slarom test and step steer test. A full car model by using ADAMS/Car is established for computer simulation. For bus modeling, user defined templates are made and used in the simulation. Simulation results according to the slarom and step steer test are compared to the physical experiments, in which several sensors are installed to measure vehicle responses. The results obtained from the comparison show a good agreement with regard to the vehicle velocity and steering angle.

• 설비공학논문집
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• 제20권3호
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• pp.205-212
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• 2008

This paper describes the application of an inverse building model to a calibrated forward building model using EnergyPlus program. Typically, inverse models are trained using measured data. However, in this study, an inverse building model was trained using data generated by an EnergyPlus model for an actual office building. The EnergyPlus model was calibrated using field data for the building. A training data set for a month of July was generated from the EnergyPlus model to train the inverse model. Cooling load prediction of the trained inverse model was tested using another data set from the EnergyPlus model for a month of August. Predicted cooling loads showed good agreement with cooling loads from the EnergyPlus model with root-mean square errors of 4.11%. In addition, different control strategies with dynamic cooling setpoint variation were simulated using the inverse model. Peak cooling loads and daily cooling loads were compared for the dynamic simulation.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권1호
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• pp.71-95
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• 2013

본 연구는 온라인 전기자동차를 상용화하기 위해 필요한 인프라 구축비용의 타당성을 알아보기 위한 연구이다. 이를 위해 서울시의 버스노선을 대상으로, 온라인 전기자동차 운영을 위해 필요한 인프라의 구축비용에 대해 연구하였다. 현재 전기자동차 운영방식의 대안으로는 OLEV 방식과 PEV 방식이 고려되고 있으며, 각 방식은 충전지 비용과 충전기 비용에서 각기 장점을 갖고 있다. 두 방식의 총비용을 비교하기 위해 본 논문에서는 온라인 전기버스의 급전장치 설치비용을 최소화하기 위한 급전 장치 최적 배치 모형을 제시하였다. 이를 위하여 먼저 버스정류장에 서로 다른 길이의 급전장치를 설치할 경우의 총 설치비용을 최소화하는 혼합정수계획법(Mixed Integer Programming) 모형을 모델링하였다. 모형에서 사용하는 계수를 구하기 위해 각 버스정류장에서의 평균 정차시간을 구하는 시뮬레이터를 개발하였으며, 계산된 계수와 최적화모형을 이용하여 시내버스 노선 전체에 대하여 최적화된 인프라의 배치 개수와 위치를 결정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 서울시의 실제 자료를 대상으로 OLEV 방식과 PEV 방식에서의 총비용을 계산하고 비교한 결과 OLEV 방식의 총 비용이 저렴하게 나타났으며, 결과적으로 OLEV 방식의 상용화 타당성을 입증할 수 있었다.