• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.77-87
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• 2023

재생 에너지 생성에서 중요한 역할을 하는 풍력 터빈은 작동 상태를 정확하게 평가하는 것이 에너지 생산을 극대화하고 가동 중지 시간을 최소화하는 데 매우 중요하다. 이 연구는 풍력 터빈 상태 진단을 위한 다양한 신경망 모델의 비교 분석을 수행하고 센서 측정 및 과거 터빈 데이터가 포함된 데이터 세트를 사용하여 효율성을 평가하였다. 분석을 위해 2MW 이중 여자 유도 발전기 기반 풍력 터빈 시스템(모델 HQ2000)에서 수집된 감시 제어 및 데이터 수집 데이터를 활용했다. 활성화함수, 은닉층 등을 고려하여 인공신경망, 장단기기억, 순환신경망 등 다양한 신경망 모델을 구축하였다. 대칭 평균 절대 백분율 오류는 모델의 성능을 평가하는 데 사용되었다. 평가를 바탕으로 풍력 터빈 상태 진단을 위한 신경망 모델의 상대적 효율성에 관한 결론이 도출되었다. 본 연구결과는 풍력발전기의 상태진단을 위한 모델선정의 길잡이가 되며, 고도의 신경망 기반 기법을 통한 신뢰성 및 효율성 향상에 기여하고, 향후 관련연구의 방향을 제시하는데 기여한다.

• 한국안광학회지
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• 제19권2호
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• pp.247-252
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• 2014

목적: 단기간의 중심외주시 훈련 후 발생하는 신경의 재조직화의 특성과 호발 위치를 알아보고자 했다. 방법: 정상시력을 가진 성인 14명을 대상으로 21일 간 중심외주시 훈련을 하고 훈련 전후 광지각도와 다국소망막전위도를 측정하여 사후 분석했다. 결과: 중심외주시 훈련 전후 값을 비교한 광지각도 검사(p<0.047)에서 뿐만 아니라 다국소망막전위도 검사에서도 유의한 개선을 보였다(p<0.028). 결론: 시각 말초신경계는 재생이 불가능하지만 단기간의 중심외주시 훈련은 말초신경계에서 신경 재조직화를 발생시킨다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.305-306
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• 2006

This paper introduces a radio-wave interference assessment of wind turbines that were planned to be installed at Homi-Cape in Pohang region where wind resource has been evaluated worthwhile developing a wind farm. In that area, AM radio station with two antennas and a harbor radar facility are located so that radio-wave coupling is inevitable if the wind farm is designed without considering radio-wave environmental impact. A low-frequency analysis using MoM (Method of Moment) is used to examine interference effect caused by wind turbines and an optimal layout minimizes coupling effect is presented.

• 신재생에너지
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• 제4권4호
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• pp.23-29
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• 2008

Wind farm development project contains high business risks because that a wind farm, which is to be operating for 20 years, has to be designed and assessed only relying on a year or little more in-situ wind data. Accordingly, long-term correction of short-term measurement data is one of most important process in wind resource assessment for project feasibility investigation. This paper shows comparison of general Measure-Correlate-Prediction models and neural network, and presents new method using neural network for increasing prediction accuracy by accommodating multiple reference data. The proposed method would be interim step to complete long-term correction methodology for Korea, complicated Monsoon country where seasonal and diurnal variation of local meteorology is very wide.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.427-430
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• 2009

풍력 터빈 블레이드용 익형의 경우 운용 조건에서 높은 양항비를 가지도록 설계되나 풍속, 풍향의 변동에 의해 운용조건에 변화가 발생할 경우 성능의 저하가 발생할 수 있다. 따라서 운용조건의 변동이 발생하더라도 공력 성능이 크게 변하지 않는 익형이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 운용조건의 불확실성을 고려하여 풍력 터빈 블레이드용 익형의 신뢰성 기반 강건 최적 설계를 수행하였다. 익형 설계를 위해서 여러 익형 형상 변수들을 고려할 수 있는 익형 모델링 함수를 정의하였고 기저형상으로는 NREL에서 개발한 S809 익형을 사용하였다.

• 한국에너지공학회:학술대회논문집
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• 한국에너지공학회 1995년도 추계학술발표회 초록집
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• pp.116-125
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• 1995

우리나라 에너지소비구조는 높은 화석연료 의존성, 에너지 다소비형 산업구조, 열악한 에너지소비효율성 등 구조적 취약성을 지니고 있다. 특히 국내 총 에너지 수요의 60 % 이상을 차지하는 석유는 전량 해외수입에 의존하고 있어 향후 석유위기 상황 재연시 국가 전체 산업활동을 위축시킬 수 있는 가능성을 내포하고 있다. 정부에서는 국내외 사회/경제적 환경변화에 부응하고 국가경제의 지속적 발전을 위해 에너지 및 자원개발전략 내용을 포함한 신경제 5 개년계획을 수립한 바 있으며, 신재생에너지 개발기술의 조기 실용화 및 보급확대를 위하여 연료용알콜 생산 기술개발을 중점추진하고 있다. 특히 최근 지구온난화 문제와 관련하여 국가간 탄소배출규제협약 (Green Round)의 발효가 예견되는 상황에서 청정/재생에너지로서 연료용알콜 이용에 대한 중요성이 새로이 부각되고 있다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.323-324
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• 2006

In the present paper a forecasting system of wind power generation for Walryong Site, Jejudo is presented, which has been developed and evaluated as a first step toward establishing Korea Forecasting Model of Wind Power Generation. The forecasting model, KIER forecaster is constructed based on statistical models and is trained with wind speed data observed at Gosan Weather Station nearby Walryong Si to. Due to short period of measurements at Walryong Site for training statistical model, Gosan wind data were substituted and transplanted to Walryong Site by using Measure-Correlate-Predict technique. Three-hour advanced forecast ins shows good agreement with the measurement at Walryong site with the correlation factor 0.88 and MAE(mean absolute error) 15% under.

• Applied Microscopy
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• 제32권1호
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• pp.1-8
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• 2002

손상된 말초신경이 정상상태로 회복되는데 침이 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위하여 좌골신경을 인위적으로 손상시킨 후 침을 처리한 군 (AG)과 자연적으로 치유된 군 (CG)의 좌골신경내의 유발전위 증가율, 척수내 효소활성도의 변화 및 좌골신경의 미세구조를 비교.관찰하였다. 유발전위 증가율은 CG에서보다 AG에서 높았고, acid phosphatase 활성도는 1CG와 2AG에서 높게 나타났으나 시간이 경과함에 따라 정상상태로 회복되는 경향을 보였다. 손상된 좌골신경의 미세구조적 변화는 CG보다 AG에서 높은 회복율을 나타내었으며 단지 AG에서만 좌골신경 주위에 지방조직이 발달되어있는 것이 관찰되었다. 이상과 같이 손상된 말초신경이 정상상태로 회복되는 속도는 전자침을 처리한 군에서 높았으며, 특히 다른 치료기간보다 초기시기에서 침의 효과가 매우 높다는 것이 확인되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.854-860
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• 2020

심층 신경망은 영상 분류 그리고 음성 인식 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주었다. 그 중에서 데이터 증대를 통해 생성된 다양한 데이터는 신경망의 성능을 향상하게 시키는 데 중요한 역할을 했다. 일반적으로 데이터의 변형을 통한 증대는 신경망이 다채로운 예시를 접하고 더 일반적으로 학습되는 것을 가능하게 했다. 기존의 영상 분야에서는 신경망 성능 향상을 위해 새로운 증대 방법을 제시할 뿐만 아니라 데이터와 신경망의 구조에 따라 변화할 수 있는 최적의 데이터 증대 방법의 탐색 방법을 제안해왔다. 본 논문은 이에 영감을 받아 음향 분야에서 최적의 데이터 증대 방법을 탐색하는 것을 목표로 한다. 잡음 추가, 음의 높낮이 변경 혹은 재생 속도를 조절하는 등의 증대 방법들을 다양하게 조합하는 실험을 통해 경험적으로 어떤 증대 방법이 가장 효과적인지 탐색했다. 결과적으로 자연 음향 데이터 세트 (ESC-50)에 최적화된 데이터 증대 방법을 적용함으로써 분류 정확도를 향상하게 시킬 수 있었다.

• 한국섬유공학회:학술대회논문집
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• 한국섬유공학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.519-520
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• 2007

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