• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.566-569
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• 2021

전력수요는 월, 요일 및 시간의 계절성(Seasonality)을 보이는 데이터이다. 각 계절성에 따라 특성이 다르기 때문에, 전력수요를 예측하기 위해서는 계절성의 특성을 고려한 다양한 모델을 선정하고, 병합하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 전력수요의 계절성을 고려한 다양한 예측모델을 병합하여 이용할 수 있도록 스태킹 앙상블 적용하고 실험결과를 기술한다. 또한, 162개 도시의 기상 데이터와 인구 데이터를 예측에 이용하는 방법, Regression 모델과 Time-series모델에 입력하는 특징(Feature)의 전처리 방법, 베이지안 최적화를 이용한 머신러닝 및 딥러닝 모델의 하이퍼파라메터 최적화 방법을 제시한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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• pp.221-223
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• 2020

반도체 기반 고전압 펄스 발생장치에 적용 가능한 고전압 스위치는 주로 수 kV 정격의 반도체 스위치를 직렬로 스태킹하여 구성되며, 이때 각 스위치 소자에는 절연과 동기화된 각각의 게이트 신호가 인가되어야 한다. 본 논문에서는 짧은 펄스 폭의 온, 오프 게이트 펄스와, 단일 턴의 고전압 전선을 일차측으로 갖는 게이트 변압기를 통해 직렬로 구성된 반도체 스위치 스택 기반의 펄스 모듈레이터에 적용 가능한 간단한 구조의 게이트 구동회로가 설계되었다. 각 스위치에 게이트 신호를 전달하기 위해 온, 오프 게이트 펄스를 사용함으로써 게이트 변압기의 포화를 방지할 수 있으며, 이때 각 스위치의 게이트 턴-온, 오프 전압은 변압기 이차측의 제너 다이오드와 스토리지 커패시터를 통해 유지된다. Pspice 시뮬레이션을 통해 12개의 IGBT를 직렬로 구성하여 설계된 구조의 게이트 회로를 적용, 최대 10kV 펄스 출력 조건에서 안정적인 동작을 확인하고 설계를 검증하였으며 1200V 급 IGBT를 사용하여 실제 스위치 스택과 게이트 구동회로 모듈을 1리터 이내의 부피로 고밀도화하여 제작하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제42권11호
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• pp.903-910
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• 2014

선풍기는 유도 전동기에 의해 구동되는 축류형 날개를 가진 기계이다. 본 연구에서는 기본 설계된 선풍기의 날개를 바탕으로 스태킹 라인의 최적 설계를 통해 선풍기의 성능 향상을 목표로 하였다. 전산 해석을 위해 상용 툴인 Ansys 사(社)의 CFX 14.5를 이용하였고, 난류 모델은 k-${\omega}$ SST 를 사용하였다. 설계 변수는 스윕 각과 기울기 각으로 설정하였고, 유량과 토크를 목적함수로 설정하여 스태킹 라인의 최적화를 수행하였다. 최적화 결과 풍량이 증가하였고, 토크가 감소함을 확인 하였다. 최적화된 모델과 기본 모델은 KS C 9301을 이용하여 측정되었으며, 전산 해석 결과를 검증하였다.

• 재활치료과학
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• 제10권2호
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• pp.95-108
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• 2021

목적 : 본 연구는 중추신경계 손상 환자의 상지기능과 이중과제 수행능력의 평가 및 훈련을 위해 개발 중인 스마트 스태킹 콘을 시제품 단계까지 개발하여, 사용성을 파악하고 수정 및 보완점을 점검하여 향후 연구 방향을 제시하고자 하였다. 연구방법 : 본 연구는 ICT 기술을 기반으로 '스마트 스태킹 콘'의 시제품을 개발하였으며, 평가 및 훈련으로부터 생성되는 피험자의 데이터를 관리할 수 있도록 하드웨어 회로 및 소프트웨어 기능을 설계하였다. 또한, 피험자의 수행을 올바르게 측정할 수 있도록 구체화된 측정변수를 설정하였으며, 이를 바탕으로 '단일과제 평가모드', '이중과제 평가모드', '단일과제 훈련모드', '이중과제 훈련모드'로 콘텐츠를 구성하였다. 또한, 개발된 시제품의 임상적 적용 가능성과 전반적인 만족도를 평가하고자 사용성 평가를 실시하였다. 결과 : 사용성 평가 결과 개발된 시제품에 대해 전반적으로 보통 이상의 수준으로 긍정적인 응답이 나타났다. 특히, '콘텐츠 적절성' 영역은 적절 수준이 가장 높게 응답된 영역이자 부적절 수준이 가장 저조하게 나타난 영역으로 확인되었고, '전반적 만족도' 영역은 매우 적절 수준이 가장 높게 나타난 영역임과 동시에 부적절 수준 또한 가장 높게 나타난 영역으로, 기기에 대한 전반적 만족도는 안정적이지 못한 것으로 나타났다. 결론 : 본 연구 결과를 바탕으로 기기를 수정하여 완성한 후 실제 환자군에게 적용해봄으로써, 기기의 임상적 효과성을 파악하기 위한 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제15권1호
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• pp.46-51
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• 2012

This study is to confirm the deformation of blade when the location of stacking is moving. Also, it desire to determine the most stable location of stacking from the analysis. In the previous study, it is Known that moving the location of stacking is not influence to the aerodynamic performance. In this study SolidWorks premium 2010 SP4 is used for structure analysis. In reference blade and other 3 model analysis, the two mesh type is used, one is standard mesh type in SolidWorks, the other is curvature-based mesh type. The result of curvature-based mesh type is more stable than one of the standard mesh type regardless of mesh size, the number of mesh. The deformation of blade tip is the smallest, when the location of stacking is identical to the center of gravity of the blade section profile. So, if possible is design, this study recommends that the location of stacking is identical to the center of gravity the blade.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.101-101
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• 2023

지난 수십 년 동안 다양한 딥러닝 방법이 개발되고 있으며 수문 분야에서는 이러한 딥러닝 모형이 기존의 수문모형의 역할을 대체하여 사용할 수 있다는 가능성이 제시되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 모형 중에 트랜스포머 모형에 다중 인코더를 사용하여 중장기 기간 (1 ~ 10일)의 리드 타임에 대한 한국의 유출량 예측 전망의 가능성을 확인하고자 하였다. 트랜스포머 모형은 인코더와 디코더 구조로 구성되어 있으며 어텐션 (attention) 기법을 사용하여 기존 모형의 정보를 손실하는 단점을 보완한 모형이다. 본 연구에서 사용된 다중 인코더 기반의 트랜스포머 모델은 트랜스포머의 인코더와 디코더 구조에서 인코더를 하나 더 추가한 모형이다. 그리고 결과 비교를 위해 기존에 수문모형을 활용한 스태킹 앙상블 모형 (Stacking ensemble model) 기반의 예측모형을 추가로 구축하였다. 구축된 모형들은 남한 전체를 총 469개의 대규모 격자로 나누어 각 격자의 유출량을 비교하여 평가하였다. 결과적으로 수문모형보다 딥러닝 모형인 다중 인코더 기반의 트랜스포머 모형이 더 긴 리드 타임에서 높은 성능을 나타냈으며 이를 통해 수문모형의 역할을 딥러닝 모형이 어느 정도는 대신할 수 있고 높은 성능을 가질 수 있는 것을 확인하였다.

• 대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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• 대한자원환경지질학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.139-142
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• 2003

지구물리학적 연구에서 있어서 가장 중요한 목적 중의 하나는 지각과 상부 맨틀의 상세한 구조를 규명하는 것이다. 3성분의 지진기록을 이용하여 관측소 하부의 지각구조를 연구하는 몇 가지 방법들이 개발되었으며, 수신함수분석(receiver function analysis)이 가장 널리 사용되고 있다 (Phinney, 1964: Burdick and Langston, 1977: Owens and Crosson, 1988). 수신함수는 원거리 지진의 P파와 관측소 하부의 Moho면에서 전환된 Ps 전환파를 이용하여 관측소 하부의 지각구조를 계산하는 것이다. (중략)

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.61-70
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• 2020

본 연구에서는 근무자의 주관적인 판단으로 이루어지는 기존의 좌석배치 방법을 보완하고 근무효율성을 높이기 위한 IOT 기반 데스크 배치 방안을 제안하였다. 경량화 된 사물 인터넷 시스템을 근무장 데스크 배치에 도입하여 근무자 좌석 배치 추천을 합리적으로 보조하기 위하여 데스크의 업무상태를 알아내기 위한 센서의 기능과 종류와 네트워크 프로토콜을 결정하였고 데스크 배치를 위한 근무형태 인지 자료 수집 방법을 제안하였다. 획득한 데이터를 이용하여 좌석배치 추천방안을 결정 할 때, Block Stacking에서 사용하는 알고리즘을 활용하였다. 그 결과 사물인터넷 환경에서 합리적인 데스크 배치를 위한 산술적 근거를 제시할 수 있었으며, 향후 근무자들의 선호도에 더하여 근무형태를 근거로 하는 진보된 유연 좌석제에 적용할 수 있음을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.27-35
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• 2021

본 연구에서는 레이블 임베딩의 분포를 반영하는 딥러닝 모형을 위한 새로운 스태킹 앙상블 방법론을 제안하였다. 제안된 앙상블 방법론은 기본 딥러닝 분류기를 학습하는 과정과 학습된 모형으로 부터 얻어진 레이블 임베딩을 이용한 군집화 결과로부터 소분류기들을 학습하는 과정으로 이루어져 있다. 본 방법론은 주어진 다중 분류 문제를 군집화 결과를 활용하여 소 문제들로 나누는 것을 기본으로 한다. 군집화에 사용되는 레이블 임베딩은 처음 학습한 기본 딥러닝 분류기의 마지막 층의 가중치로부터 얻어질 수 있다. 군집화 결과를 기반으로 군집화 내의 클래스들을 분류하는 소분류기들을 군집의 수만큼 구축하여 학습한다. 실험 결과 기본 분류기로부터의 레이블 임베딩이 클래스 간의 관계를 잘 반영한다는 것을 확인하였고, 이를 기반으로 한 앙상블 방법론이 CIFAR 100 데이터에 대해서 분류 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권2호
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• pp.57-64
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• 2021

자율주행차 시대가 도래하면서 ECU (Electronic Control Unit)는 점차 고도화되고 있고, 이에 따라 차량에서 정확한 데이터를 추출하고 분석하려는 연구가 다양하게 시도되어 왔다. 그러나 ECU는 차량 제조사별로 상이한 프로토콜을 가지고 있어 상용 단말기로는 정확한 데이터 추출과 분석이 어렵다. 본 연구에서는 정확한 차량 데이터를 추출하기 위하여 전용 펌웨어를 개발하여 차량의 2019년 1월부터 2월의 실제 주행데이터 53,580건의 데이터를 추출하였으며, 20회가 넘는 실제 도로 주행을 통해서 데이터의 정확도를 검증하였다. 이러한 데이터를 바탕으로 실시간 연료 소비량 예측 모델의 정확도를 높이기 위하여 스태킹 앙상블 기법을 이용하였다. 본 연구에서는 베이스 모델로 Ridge, Lasso, XGBoost, LightGBM이 사용되고 메타 모델은 Ridge가 사용되었으며, 예측 성능은 MAE 0.011, RMSE 0.017로 최적의 결과를 보였다.