• Aerospace Engineering and Technology
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• v.3 no.2
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• pp.25-33
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• 2004

In this paper, we briefly introduce the micro-vibration test bench of KARI and the test and analysis method of RWA(Reaction Wheel Assembly) micro-vibration. The micro-vibration of RWA is measured on a KISTLER dynamic plate which can measure the time signal of 6 DOF simultaneously up to 400Hz. Measured data are extensively evaluated with respect to the wheel spin rate to identify the complicate wheel dynamic characteristics, and the static/dynamic unbalances are estimated from the extracted first harmonic component as a part of evaluation process. The estimated static and dynamic unbalances. 0.79gcm and 17.4gcm² respectively. The structural resonance mode and two rocking modes observed as a results of its frequency analysis. Several higher order harmonic components observed, which come from its rotor shape as well as the wheel bearing characteristics.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.11a
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• pp.175.2-175.2
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• 2011

바나듐 3, 4, 5가 이온은 공기 중에서 안정하지만, 바나듐 2가 이온은 쉽게 산화된다. 그러므로 바나듐 2가 이온이 담겨져 있는 음극 탱크가 공기와 접촉하지 않게 하는 것이 중요하다. 충전 중 음극 탱크에 공기가 침투되면, 바나듐 2가 이온은 3가 이온으로 산화되기 때문에 음극과 양극의 전해질에 불균형을 초래한다. 이러한 불균형은 바나듐 레독스 흐름전지 용량저하의 원인이 된다. 본 연구에서는 공기 중 2가 이온 산화에 의한 전해질의 불균형 현상을 쉽게 보여주기 위해, 공기노출과 차단조건에서 충방전 중에 발생한 음극과 양극의 바나듐 이온 상태변화량을 UV-Visible spectrophotometer를 이용해 정량적으로 분석하였다. 분석 결과, 공기노출 조건에서 음극의 충전 시, 충방전 cycle이 진행 될수록 바나듐 2가 이온의 양이 현격히 줄어들었지만, 공기차단 조건에서는 2가 이온의 양이 공기노출 조건보다 훨씬 더 적게 줄어들었다. 즉, 공기차단 조건에서는 바나듐 2가 이온이 3가로 산화되지 않아서 음극의 충전 후 바나듐 3가에서 2가로 전환되는 양이 공기노출 조건보다 더 많은 것을 확인할 수 있었다. 이러한 영향으로 인해, 충방전 10th cycle을 진행해 본 결과, 공기차단 조건에서는 충방전 용량감소가 거의 없었지만 공기노출 조건에서는 현격한 충방전 용량 감소를 보였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.07a
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• pp.225-227
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• 2018

일반적으로 리튬이온은 배터리들은 각 배터리마다 고유의 전기화학적 특성을 갖고 있으며 이러한 특성들로 인해서 직렬 또는 병렬로 패키징 되어서 팩으로 사용 될 때 각 셀 간의 전압 불균형이 발생하게 된다. 셀 벨런싱 회로 같은 셀 간 불균형을 회복시켜주는 기능이 없다면 배터리 팩 내의 셀 간 전압 불균형은 시간이 지남에 따라 더 커지게 되고 이는 배터리 팩의 노화를 가속 시키거나 배터리 팩의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이는 폐 리튬이온 배터리 팩을 재활용하는데 있어서도 반드시 고려해야하는 사항으로서 재활용 팩의 사용시간에 영향을 끼칠 수 있다. 위의 문제를 극복하기 위해서는 배터리 팩을 만들기 전에 스크리닝을 통해서 전기화학적 성분이 유사한 배터리들을 팩으로 만드는 것이 필요하다. 일반적으로 프레시 배터리의 용량은 거의 비슷하기 때문에 프레시 배터리 용량은 프레시 배터리를 스크리닝 하기 위한 많은 기준들 중에서 가중치가 크지 않지만 폐 리튬이온 배터리들은 각 배터리마다 고유의 전기화학적 특성을 갖을 뿐만 아니라 각 배터리마다 상이한 배터리 용량을 갖고 있기 때문에 각 배터리의 용량에 프레시 배터리를 스크리닝 할 때보다 큰 가중치를 두어 스크리닝 할 필요가 있다. 본 논문에서는 같은 전류 프로파일로 노화된 배터리 팩 내의 셀들의 전기화학적 특성을 분석하여 폐배터리 셀들을 재활용하기 위한 스크리닝 방법에 대해서 고찰한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.12 no.5
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• pp.976-983
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• 1988

An efficient unbalance response analysis method for rotor-bearing systems with spin speed dependent parameters is developed by utilizing a generalized modal analysis scheme. The spin speed dependent eigenvalue problem of the original system is transformed into the spin speed independent eigenvalue problem by introducing a lambda matrix, assuming the bearing dynamic coefficients are well approximated by polynomial functions of spin speed. This method features that it requires far less computational effort in unbalance response calculations and that the influence coefficients are readily available. In addition, the critical speeds and the corresponding logarithmic decrements can be readily identified from the resulting eigenvalues.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.6
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• pp.707-719
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• 2018

Various time series representation methods have been proposed for efficient time series clustering and classification. Lin et al. (DMKD, 15, 107-144, 2007) proposed a symbolic aggregate approximation (SAX) method based on symbolic representations after approximating the original time series using piecewise local mean. The performance of SAX therefore depends heavily on how well the piecewise local averages approximate original time series features. SAX equally divides the entire series into an arbitrary number of segments; however, it is not sufficient to capture key features from complex, large-scale time series data. Therefore, this paper considers data-adaptive local constant approximation of the time series using the unbalanced Haar wavelet transformation. The proposed method is shown to outperforms SAX in many real-world data applications.

• Journal of Appropriate Technology
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• v.7 no.1
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• pp.33-40
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• 2021

The government of Uganda, which belongs to East Africa, approved the National Vison Statement, "A transformed Ugandan society from a Peasant to a Modern and Prosperous Country within 30 years". However, the Uganda is facing the problem of unbalanced development between urban and rural area in spite of the government's efforts. In particular, the urban-rural education gap is emerging as a problem that could negatively affect national development plans. In this paper, we explain the reasons why Uganda's urban-rural educational imbalance is accelerating. In addition, we would like to introduce a way to reduce the educational imbalance by using appropriate technology of ICT such as the electronic library system.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.251-256
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• 2022

범주 불균형은 분류 모델이 다수 범주에 편향되게 학습되어 소수 범주에 대한 분류 성능을 떨어뜨리는 문제를 야기한다. 언더 샘플링 기법은 다수 범주 데이터의 수를 줄여 소수 범주와 균형을 이루게하는 대표적인 불균형 해결 방법으로, 텍스트 도메인에서의 기존 언더 샘플링 연구에서는 단어 임베딩과 랜덤 샘플링과 같은 비교적 간단한 기법만이 적용되었다. 본 논문에서는 트랜스포머 기반 문장 임베딩과 군집화 기반 샘플링 방법을 통해 텍스트 데이터의 정보 손실을 최소화하는 언더샘플링 방법을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위해, 감성 분석 실험에서 제안 방법과 랜덤 샘플링으로 추출한 훈련 세트로 모델을 학습하고 성능을 비교 평가하였다. 제안 방법을 활용한 모델이 랜덤 샘플링을 활용한 모델에 비해 적게는 0.2%, 많게는 2.0% 높은 분류 정확도를 보였고, 이를 통해 제안하는 군집화 기반 언더 샘플링 기법의 효과를 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.507-511
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• 2020

오픈 도메인 대화에서 텍스트에 나타난 태도나 성향과 같은 화자의 주관적인 감정정보를 분석하는 것은 사용자들에게서 풍부한 응답을 이끌어 내고 동시에 제공하는 목적으로 사용될 수 있다. 하지만 한국어 감성분석에서 기존의 대부분의 연구들은 긍정과 부정 두개의 클래스 분류만을 다루고 있고 이는 현실 화자의 감정 정보를 정확하게 분석하기에는 어려움이 있다. 또한 최근에 오픈한 다중클래스로된 한국어 대화 감성분석 데이터셋은 중립 클래스가 전체 데이터셋의 절반을 차지하고 일부 클래스는 사용하기에 매우 적은, 다시 말해 클래스 간의 데이터 불균형 문제가 있어 다루기 굉장히 까다롭다. 이 논문에서 우리는 일곱개의 클래스가 존재하는 한국어 대화에서 세션들을 효율적으로 분류하는 기법들에 대해 논의한다. 우리는 극심한 클래스 불균형에도 불구하고 76.56 micro F1을 기록하였다.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.2
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• pp.9-15
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• 2024

In this paper, a Diffusion Multi-step Classifier (DMC) is proposed to address the imbalance issue in credit prediction. DMC utilizes a Diffusion Model to generate continuous numerical data from credit prediction data and creates categorical data through a Multi-step Classifier. Compared to other algorithms generating synthetic data, DMC produces data with a distribution more similar to real data. Using DMC, data that closely resemble actual data can be generated, outperforming other algorithms for data generation. When experiments were conducted using the generated data, the probability of predicting delinquencies increased by over 20%, and overall predictive accuracy improved by approximately 4%. These research findings are anticipated to significantly contribute to reducing delinquency rates and increasing profits when applied in actual financial institutions.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.16C no.6
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• pp.783-790
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• 2009

The necessity of wireless sensor networks is increasing in the recent years. So many researches are studied in wireless sensor networks. The clustering algorithm provides an effective way to prolong the lifetime of the wireless sensor networks. The one-hop routing of LEACH algorithm is an inefficient way in the energy consumption of cluster-head, because it transmits a data to the BS(Base Station) with one-hop. On the other hand, other clustering algorithms transmit data to the BS with multi-hop, because the multi-hop transmission is an effective way. But the multi-hop routing of other clustering algorithms which transmits data to BS with multi-hop have a data bottleneck state problem. The unequal clustering algorithm solved a data bottleneck state problem by increasing the routing path. Most of the unequal clustering algorithms partition the nodes into clusters of unequal size, and clusters closer to the BS have small-size the those farther away from the BS. However, the energy consumption of cluster-head in unequal clustering algorithm is more increased than other clustering algorithms. In the thesis, I propose an energy efficient unequal clustering algorithm which decreases the energy consumption of cluster-head and solves the data bottleneck state problem. The basic idea is divided a three part. First of all I provide that the election of appropriate cluster-head. Next, I offer that the decision of cluster-size which consider the distance from the BS, the energy state of node and the number of neighborhood node. Finally, I provide that the election of assistant node which the transmit function substituted for cluster-head. As a result, the energy consumption of cluster-head is minimized, and the energy consumption of total network is minimized.