• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.187-189
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• 2015

해양사고를 야기하는 위기(risk) 또는 해저드(hazard)는 세계 경제 및 물류, 기상환경, 금융, 선종개발, 기술개발 등 다양한 요소에 의해서 수시로 변한다. 변한 위기에 대해서 사전에 대응방안을 수립하지 못한 경우 대규모 해양사고로 연계될 가능성이 크다. 그 이유는 대응방안을 사전에 고려하지 못했거나 준비하지 못한 해양사고는 사전대응책이 마련된 사고와 비교하여 대응하는 방법과 대응속도 등이 다르기 때문이다. 본 연구에서는 현재까지 새로 창출된 다양한 위기를 각종 보고서, 논문 등을 통해서 식별하고 분류하여 현재까지 식별하지 못한 위기를 구분하고, 식별하였더라도 새로운 사고를 유발한 위기를 식별하여 사전에 예방책을 강구하는 것이 목적이다. 연구 대상이 방대하기 때문에 본 연구에서는 일단, 알리안츠 보험회사 자료에서 획득한 위기분석 결과를 토대로 위기를 식별하고, 이에 대한 시나리오를 전개하였다. 이를 통해서 추후 연구방법을 검토하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제53차 동계학술대회논문집 24권1호
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• pp.155-156
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• 2016

한국의 대학은 높은 교육열, 자녀 수 감소, 일자리 창출 미흡, 전공.직업 불일치율 50%(OECD 2015 보고서)등 교육 수요자의 기대와 기업이 선호하는 인재양성을 해야 하는 대학교육의 위기이다. 이 위기에 IoT, 클라우드(Cloud), 빅데이터(Big data), 모바일(Mobile) 기술을 원활하게 지원하기 위한 소프트웨어(SW)가 필수적이다. 'SW 경쟁력 없이는 기업의 미래가 없다', 'SW 인재가 세상을 바꾼다'등 SW의 중요성과 비전이다. 미국의 구글, 애플, 페이스북, 트위터와 중국의 바이두, 알리바바, 텐센트 등도 SW를 바탕으로 전 세계로 뻗어가고 있다. 지금이 SW 강국으로 가는 마지막 기회로, SW 중심사회 실현을 위한 인재양성 확대가 시급하다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.614-620
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• 2019

In the present study, the wind characteristics were analyzed according to the time averages to evaluate the performance of small wind turbines required for the development of energy independent village. Measuring data of wind speed were recorded between January 2016 and April 2016 every second. Experimental data is averaged out using 5, 10, 15, 20 and 30 minute time steps. Throughout the experimental data analysis, 5 minutes averaged data is used to analyze the performance of the wind turbine, because it produces a minimum turbulence intensity in wind speed. The measuring power of the wind turbine is less than the designed value due to the unsteady nature wind of sudden changes in magnitude of wind speed and wind angle. Detailed wind conditions are also analysed using two variable Weibull probability density functions.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.190-191
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• 2007

This paper proposes a novel simulation method of grid connected 3MW wind power generation system using RTDS(Real Time Digital Simulator). RTDS can perform the simulation as well as the experiment in real time. Also for the purpose of accurate simulation, real wind velocity is measured by anemometer. So measured wind velocity is applied to the simulation. And 3MW wind power generation system circuit is made by RSCAD.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.2000-2001
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• 2007

Wind power generation system based on the PSCAD/EMTD is proposed in this paper for the simulations under the real weather conditions. Real field data of weather condition is interfaced to PSCAD/EMTDC using Fortran program interfaced method. And a new turbine component is developed using characteristic equation of a wind turbine and pitch angle control algorism. The generator output and current supplied into utility can be obtained by the transient analysis using PSCAD/EMTDC.

• 동력기계공학회지
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• 제10권4호
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• pp.165-171
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• 2006

An experiment to observe reduction of pressure fluctuation in the compressing system utilizing snubber has done. The experiment measured pressure at inlet and outlet of snubber. It used an air compressor as a model of hydrogen one. Snubber with buffer and snubber without buffer were used to get comprehensive comparison between both of that snubber. An analysis by using Fast Fourier Transform (FFT) method was conducted to verify working pressure frequency. With this method pure signal of static pressure was filtered from noisy signal. The experiment was run for several speeds of piston movement. It was controlled by adjustable frequency regulator that controled rotation of actuator motor. This was connected to the piston-reciprocating compressor with V-belt. From result obtained, the fluctuation was increasing proportionally when frequency of driver motor was increased.

• 한국정밀공학회지
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• 제29권9호
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• pp.964-970
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• 2012

Various eco-design tools have been developed which can be classified into quantitative, semi-quantitative, and qualitative tools. Practitioners are reluctant to utilize quantitative tools in light of their time-demanding nature. Among the qualitative tools, checklists are simple tools that allow a quick and effective evaluation and consideration of environmental impacts over the entire life cycle of a product. A profound and better understanding of eco-design checklists is needed so that practitioners can apply them appropriately to their product development context. Various types of eco-design checklists are analyzed in the present study based on their attributes and classified in a structured way for their efficient utilization in product development contexts.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.474-475
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• 2013

In healthcare systems, the accuracy of a classifier for classifying medical diseases depends on a reduced dataset. Key to achieve true classification results is the reduction of data to a set of optimal number of significant features. The initial step towards data reduction is the integration of heterogeneous data sources to a unified reduced dataset which is further reduced by considering the range of values of all the attributes and then finally filtering and dropping out the least significant features from the dataset. This paper proposes a three step data reduction model which plays a vital role in the classification process.

• 오리마을
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• 통권212호
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• pp.10-28
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• 2021

충남 천안시 풍세면을 지나는 봉강천 야생조류에서 H5형 항원이 10월 23일 검출됨에 따라 철새 정보 알리시스템 발령기준에 의거 조류인플루엔자 발생 주의단계가 발령됐다. 주의단계 발생 한달 후인 11월 26일 전북 정읍에서 3년 만에 육용오리 농장에서 고병원성조류 인플루엔자 발생했다. 이 때부터 시작된 고병원성조류인플루엔자는 2월 15일 현재까지 100여 농장에서 발생했으며 예방적 살처분을 포함해 473농가에서 2천800여만수의 가금류가 살처분됐다. 이중 오리는 육용오리 92농가 177만1천수, 종오리 22농가 18만수가 살처분조치가 취해졌다. 닭에 비해 상대적으로 피해가 적어 보이지만 실상 오리산업의 기반이 크게 위축될 정도의 피해를 가져다 줬다. 2020년도 9월말 가축통계를 기준으로 육용오리는 20%, 종오리는 24%에 해당하는 것이다. 특히 이번 고병원성조류인플루엔자는 산란계에 특히 큰 피해를 줌으로써 계란 수급에 비상이 걸렸으며 급기야 계란을 긴급 수입하는 사태에 이르렀다. 상황이 이렇다보니 방역당국도 살처분 범위를 조정하는 등 피해 최소화를 위해 나서고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.19-22
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• 2022

서비스 관점에서 구축되는 추천 시스템의 성능은 얼마나 효율적인 추천 모델을 적용하여 심층적으로 설계되었는가에 좌우된다고도 볼 수 있다. 특히, 추천 시스템의 초개인화는 세계적인 추세로 1~2년 전부터 구글, 아마존, 알리바바 등의 데이터 플랫폼 강자들이 경쟁적으로 딥 러닝 기반의 알고리즘을 개발, 자신들의 추천 서비스에 적용하고 있다. 본 연구는 갈수록 고도화되는 추천 시스템으로 인해 발생하는 여러 문제들 중 사용자 또는 서비스 정보가 부족하여 계속적으로 발생하고 있는 Cold-start 문제와 추천할 서비스와 사용자는 지속적으로 늘어나지만 실제로 사용자가 소비하게 되는 서비스의 비율은 현저하게 감소하는 데이터 희소성 문제 (Sparsity Problem)에 대한 솔루션을 모색하는 알고리즘 관점에서 연구하고자 한다. 본 논문은 첫 단계로, 적용하는 메타데이터에 따라 추천 결과의 정확성이 얼마나 차이가 나는지를 보이고 딥러닝 비지도학습 방식을 메타데이터 선정 및 추출에 적용하여 실시간으로 변화하는 소비자의 실제 생활 패턴 및 니즈를 예측해야 하는 필요성에 대해서 기술하고자 한다.