• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.16 no.6 s.73
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• pp.833-846
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• 2004

This study presents a non-prismatic beam element for modeling the elastic behavior of steel beams, which have the post-Northridge connections in steel moment frames. The elastic stiffness matrix, including the shear effects for non-prismatic members with reduced beam section (RBS) connection, is in closed form. A simplified approach is also suggested, which uses a prismatic beam element to model beams with the RBS connection. This method can estimate quiteexactly the maximum story drift ratios of frames with the RBS connection. The effects of reduced beam section connection on the elastic stiffness of steel moment frames were investigated. The selection of a proper model to account for deformations at the joint might have a more important role in estimating the maximum story drift ratios of frames with better accuracy than the RBS cutouts.

• Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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• v.6 no.3
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• pp.63-71
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• 2003

This study investigated about the seasonal variation of pollutant loads flowing into the Yeong-il bay from constructing Tank model which is the simulation model to evaluate the daily river discharge and pollutant load in the Hyeong-san river watershed. The estimated annual average river discharge of Hyeong-san river flowing into Yeong-il bay is about 878.34×10/sup 6/㎥/year which is about 73% of annual average of total precipitation in Hyeong-san river watershed. The annual average of pollutant load flowing into Yeong-il bay was estimated each 15.11 ton-COD/year, 23.24 ton-SS/year, 10.65 ton-TN/year, and 0.54 ton-Tp/year. For the seasonal variation of pollutant loads, it was tended as increasing of river discharge as increasing of inflow pollutant loads at June and July of summer and October of autumn. The main source of pollutant loads was found to be the Pohang city and Pohang industrial complex which are located near the mouth of Hyeong-san river. Therefore, for effective water quality management of Yeong-il bay, the counterplan to reduce pollutant loads from the main source of pollutant loads is required.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.22 no.4
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• pp.1-9
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• 2013

ADD (Agency for Defense Development) has developed the naval warfare simulation environment (QUEST), this paper describes the model library of naval weapon systems for the application of underwater warfare simulation included in the QUEST. Models are basically developed in order to measure the effectiveness and tactical development of underwater engagement between ships and weapons. Analyzing the mission space of underwater engagement and the functionality of the legacy models, we define standards of the model structure and developed the model components. Each components are the well-defined environment, system, subsystem, algorithm models, and the interfaces are defined between them. Users can construct a model in an efficient way to various warfare scenarios using the re-usable model components and co-work with the common model library.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.21 no.5
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• pp.119-127
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• 2020

As the electric vehicle (EV) market in South Korea grows, it is required to expand charging facilities to respond to rapidly increasing EV charging demand. In order to conduct a comprehensive facility planning, it is necessary to forecast future demand for electricity and systematically analyze the impact on the load capacity of facilities based on this. In this paper, we design and develop a Long Short-Term Memory (LSTM) neural network model that predicts the daily peak electric load at each charging station using the EV charging data of KEPCO. First, we obtain refined data through data preprocessing and outlier removal. Next, our model is trained by extracting daily features per charging station and constructing a training set. Finally, our model is verified through performance analysis using a test set for each charging station type, and the limitations of our model are discussed.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.421-421
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• 2019

본 연구의 목적은 HSPF 모델을 이용하여 비점오염물질이 수질에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 합천댐 유역을 연구대상지역으로 선정하였으며, 입력자료는 유역도, 하천도, 토지이용도, 수치표고모델 및 기상자료 등을 이용하였다. HSPF 모형은 2000년부터 2016년까지의 실측값을 이용하여 보정 및 검증이 이루어졌다. 수문 보정을 위한 매개변수는 사용자 설명서와 참고문헌에 근거하여 선정하였으며, 시행착오법에 의해 수행되었다. 모델의 적용성 평가는 $R^2$, RMSE, RMAE, NSE를 사용하였고 $R^2$가 0.78에서 0.83, RMSE는 2.55에서 2.76mm/day, RMAE는 0.46에서 0.48mm/day, NSE는 0.81에서 0.82까지의 범위로 나타났으며, 연간 유출량이 ${\pm}4%$ 오차 이내로 산정되었다. 수질 모형을 구동하기 위한 수질 자료는 환경부에서 제시한 지침에 따라 생활계, 축산계, 산업계, 토지이용량에 따른 발생 부하량과 배출부하량을 산정하였다. 수질 모형 또한 수문과 같은 기간의 자료를 이용하여 보정 및 검정이 이루어졌다. 보정 결과 연평균 BOD의 차이가 0.22mg/L이고 오차범위는 13%였으며, T-N과 T-P는 0.66mg/L, 0.027mg/L의 차이를 가지며 오차범위는 각각 16%, 13%로 나타났다. 수질항목 중에서도 비점오염 관리의 효과를 평가하기 위해 비점오염물질 중 가장 큰 비중을 차지하는 축산계에 감소 시나리오를 적용하였다. 축산계의 배출부하량 감소율이 20%일때의 BOD, T-N, T-P는 각각 3%, 1%, 3% 감소하였으며 40% 감소율을 적용하였을때는 5%, 3%, 4% 감소하였다. 이러한 수질 해석을 결과를 토대로 효과적인 오염물질 방법을 적용하여 수질 개선과 합천댐 유역의 목표수질을 달성 할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.35 no.5
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• pp.259-266
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• 2022

In this study, we developed a deep learning and vision sensor-based assembly performance evaluation method isfor prefabricated steel structures. The assembly parts were segmented using a modified version of the receptive field block convolution module inspired by the eccentric function of the human visual system. The quality of the assembly was evaluated by detecting the bolt holes in the segmented assembly part and calculating the bolt hole positions. To validate the performance of the evaluation, models of standard and defective assembly parts were produced using a 3D printer. The assembly part segmentation network was trained based on the 3D model images captured from a vision sensor. The sbolt hole positions in the segmented assembly image were calculated using image processing techniques, and the assembly performance evaluation using the k-nearest neighbor algorithm was verified. The experimental results show that the assembly parts were segmented with high precision, and the assembly performance based on the positions of the bolt holes in the detected assembly part was evaluated with a classification error of less than 5%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.371-374
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• 2021

자율주행 기술이 급속도로 발전하고 있지만, 자율주행 레이싱 기술과 관련 산업은 전세계적으로 아직 걸음마 수준이다. 본 연구팀은 국내 자율주행차 대표기업인 (주)언맨드솔루션에서 지원하는 플랫폼을 사용하여 자율주행 레이싱 제어 모델 프레임워크를 설계하고 기초 실험을 진행하였다. 제안된 자율주행 레이싱 제어 모델은 GPS 신호처리부, LiDAR 신호처리부, 영상처리부, 차량제어부, 추월/회피 제어부, 컨트롤러 통신부 등으로 구성된다. 실험을 통해 각 구성요소에 대한 기본 성능을 검증하였고, 레이싱에 최적화된 인공지능(AI) 기반 추월/회피 제어 알고리즘 개발을 위한 중요한 토대를 마련하였다. 본 연구를 바탕으로 2021년 11월에 국내 최초로 개최되는 세계 AI 로보카레이스 대회에 출전하여 제안된 자율주행 레이싱 제어 모델 프레임워크의 성능을 검증할 계획이다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.12
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• pp.231-238
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• 2023

For boost PFC (Power Factor Correction) converters, various control methods are being studied to achieve unity power factor and low THD (Total Harmonic Distortion) of AC input current. Among them, average current mode control, which controls the average value of the inductor current to follow the current reference, is the most widely used. However, nowadays, as advanced digital control becomes possible with the development of digital processors, predictive control of boost PFC converters is receiving attention. Predictive control is classified into predictive current mode control, which generates duty in advance using a predictive algorithm, and model predictive current control, which performs switching operations by selecting a cost function based on a model. Therefore, this paper simply explains the average current mode control, predictive current mode control, and model predictive current control of the boost PFC converter. In addition, current control under entire load and disturbance conditions is compared and analyzed through simulation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.10a
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• pp.73-76
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• 2004

자동 부하 전환 개폐기는 일반적으로 주 전원의 전압 상태를 감시하여 주 전원의 정전이나, 저 전압 이 감지 될 때 주 전원을 개방시키고, 예비 전원으로 신속하게 전환 시킬 수 있는 구동 메커니즘이 필요하며, 주 전원이 정상 상태로 복구되면 다시 예비 전원에서 주 전원으로의 신속한 전환이 요구 되어진다. 본 논문에서 연구되는 자동 부하 전환 개폐기의 구동부는 1개의 구동력으로 2개 선로의 스위치를 동시에 조작하게 할 수 있는 링크 구조와 동작 원리를 간지고 있으며, 이 동작을 안정적이고 신뢰도 높게 조작하기 위해서 개폐기 구동부의 동특성을 구현할 수 있는 동적 모델로 검증하여 재작하였다. 보다 정확한 모델 수립을 위하여 기구 동작 시에 발생하는 부품들 사이의 충돌, 마찰, 유연성 등의 많은 동적특성들을 정밀하게 모사 할 수 있는 유연 다물체 동역학을 적용하였으며, 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1871_1872
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• 2009

본 논문 에서는 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 Type-1 퍼지 논리 시스템과 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부 잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현 할 수 있다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계 한다. 두 번째는 규칙 전 후반부에 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할 및 FOU(Footprint Of Uncertainty)형성에는 FCM(Fuzzy C_Means) clustering 방법을 사용하고, 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 최적의 파라미터를 설계한다. 본 논문 에서는 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 NOx 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 노이즈가 첨가되고, 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.