• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.6
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• pp.145-152
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• 2010

Bayesian information criterion is used to do clustering for time series data. To acquire more stable clusters, multiple seeds are chosen first for the algorithm. Once clusters being set up, most similar time series data in the cluster to the one under consideration are to be chosen for prediction test. These chosen time series data are used to extract valid Markov rules by which we test the prediction accuracy. We confirmed that clustering with multiple seeds led to better prediction performance.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.290-291
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• 2011

본 논문에서는 열-전기-기계 하중 하의 지능형 복합재료 보 모델을 전산점근해석기법에 기초하여 개발하였다. 열-전기-기계 하중 하의 구조물은 지난 십년간 많은 연구가 있어왔으나, 주로 고전적 보 모델에 기반을 두어 진행되어져 왔다. 멀티피직스 환경하의 구조물은 여러 가지 하중의 조합과 이에 따른 연성효과의 고려가 필수적이다. 따라서 공학적인 가정이 없는 점근해석기법은 보다 정확한 등가 보 모델을 개발하는데 있어 기반요소가 될 수 있다. 본 연구에서는 3차원 멀티피직스 구성방정식으로부터 출발하여 점근기법을 적용 체계적으로 등가 보 모델을 유도하고 그 해석 결과를 고찰하고자 한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.29 no.6
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• pp.49-59
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• 1997

본 기술 보고는 임계 열유속(Critical Heat Flux; CHF)을 예측하기 위해 사용되고 있는 상관식의 형태와 적용 방법, 이에 따른 예측 오차와 여유도의 변화 등을 종합적으로 분석한다. CHF 현상에 대해서는 지난 반 세기 동안 발생 메커니즘, 예측 모델, 설계에의 적용 방법 등에 대한 연구가 광범위하게 수행되어 대부분의 운전 조건에 대해 신뢰할만한 예측 모델들이 확립되어 있다. 그러나 예측 모델의 이용에서 가장 중요한 기준이 되는 예측 오차의 의미가 잘못 이해되는 경우가 많으므로, 이 글에서는 예측 모델의 형태 및 적용 방법에 따라 예측 오차가 달라지는 원인을 명확하게 해석하고, 실제 계산을 통하여 예시하였다. 그리고 상관식 형태 및 이용 방법에 따라 임계 열유속비(Critical Heat Flux Ratio: CHFR)와 임계 출력비(Critical Power Ratio; CPR)가 어떠한 관계를 갖는가를 논의하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.403-406
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• 2022

최근 한국어 언어 모델이나 단어 벡터 생성 등에서는 효과적인 토큰을 만들기 위해 품사 태그 없이 형태소 열만을 사용하고 있다. 본 논문에서는 입력 문장에 대해 품사 태그열 생성없이 형태소 열만을 직접 출력하는 효율적인 모델을 제안한다. 특히, 자연어처리에서 적합한 트랜스포머를 활용하기 위해, 입력 음절과 원형 복원된 형태소 조각이 1:1로 대응되는 새로운 형태소 태깅 방법을 제안한다. 세종 품사 부착 말뭉치를 대상으로 평가해 본 결과 공개 배포되어 있는 기존 형태소 분석 모델들보다 형태소 단위 F1 기준으로 약 7%에서 14% 포인트 높은 성능을 보였다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2009.06a
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• pp.287-287
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• 2009

연료전지는 전기에너지와 열에너지를 동시에 사용 할 수 있기 때문에 에너지 효율이 높고 유해 배기물이 거의 없으므로 친환경적이다. 따라서 환경문제가 대두되고 있는 오늘날, 고효율 친환경의 연료 전지는 차세대 에너지원으로 각광받고 있다. 보일러와 계통선에서 열과 전기를 공급받는 기존방식에 비해 연료전지 코제너레이션 시스템의 경우 20%이상 에너지 절감율을 향상시킬 수 있다. 기존 10kW이하의 소용량 발전설비의 경우 대형 발전소와 같은 수준인 30%이상의 전기 효율을 기대할 수 없으나 고분자 전해질 연료전지를 적용할 경우 1kW급에서도 35%의 전기 효율을 기대할 수 있으며 열회수까지 고려할 경우 80%에 가까운 열효율을 달성할 수 있다.(4)연료전지 시스템은 연료전지 스택 이외에, 연료변환장치, 급기설비, 열 및 물관리 설비, 전력변환장치 그리고 제어 장치 등으로 구성된다. 연료전지 시스템 성능은 연료전지 스택의 성능에 가장 의존적인데 연료전지 스택의 성능은 같은 스택이라도 운전 및 제어 방법에 따라서 다양하게 변할 수 있다. 실제로 연료전지 스택 자체의 전기 변환 효율은 최대 40% 까지로 매우 높으나, 다양한 운전 조건에 따라 효율이 30~40% 수준에서 변화는 것이 현실이다. 때문에 시스템을 설계할 때에는 종합화된 시스템 측면에서의 운전까지 고려한 설계와 성능 해석이 필요하다. 그간 연료전지를 활용한 가정용 열병합 발전분야에서는 시스템 설계를 위한 시뮬레이션 기반 성능 해석에 관한 연구가 활발히 진행되어왔다. 하지만 연료전지 스택의 경우 간이화된 성능 모델식을 사용하여 이로 인한 성능 예측모델의 오차가 크게 발생하여 전체 시스템 최적화의 저해요인으로 작용하여왔다. 따라서 본 연구에서는 가정용 연료전지 열병합 발전 시스템을 자체적으로 설계 개발하였으며 이 중 연료전지 스택의 성능모델을 실험기반으로 구축하였다. 먼저 가정용 연료전지 열병합 발전 시스템의 설계는 크게 네 단계로 구분되며 이는 1) 시스템 개념 설계, 2) 연료전지 스택 설계, 3) 주변장치 설계, 4) 제어시스템 설계로 이뤄진다. 연료전지 스택의 성능 모델은 고분자연료전지의 성능에 가장 민감하게 영향을 미치는 온도 및 습도의 변화에 따른 다양한 스택 성능을 예측 가능하도록 개발하였으며 이는 간단한 이론 모델의 구조에 실험 데이터를 기반으로 모델 파라미터를 도출하는 기법으로 이뤄졌다.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.10 no.4
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• pp.26-34
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• 2016

In a number of industries, porous insulations have been frequently used, reducing thermal insulation space through excellent performance of the thermal insulation's characteristics. This paper suggests an effective thermal conductivity prediction model. Firstly, we perform a literature review of traditional effective thermal conductivity prediction models and compare each model with experimental heat transfer results. Furthermore, this research defines the effectiveness of thermal conductivity prediction models using experimental heat transfer results and the Zehner-Schlunder model. The newly defined effective thermal conductivity prediction model has been verified to better predict performance than other models. Finally, this research performs a transient heat transfer analysis of a thermal protection system with a porous insulation in a high speed vehicle using the finite element method and confirms the validity of the effective thermal conductivity prediction model.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.2
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• pp.225-233
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• 2011

Stock market prices, economic indices, trends and changes of social phenomena, etc. are categorized as time series data. Research on time series data has been prevalent for a while as it could not only lead to valuable representation of data but also provide future trends as well as changes in direction. We take a conventional model based approach, known as Markov chain modeling for the prediction on stock market prices. To improve prediction accuracy, we apply Markov modeling over carefully selected intervals of training data to fit the trend under consideration to the model. Another method we take is to apply clustering to data and build models of the resultant clusters. We confirmed that clustered models are better off in predicting, however, with the loss of prediction rate.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.7
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• pp.169-174
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• 2019

Because the warm and cozy demand of automotive driving seat increases, the research development of heating seat has been actively made. In this study, the thermal stress analysis and the structural analysis were carried out with three kinds of heating seats of A, B and C. By executing the thermal analysis with the same material, model A was shown to have the heat transfer better than model B or model C at the study result. So, it could be seen that the heat transfers became different each other though models had the same material according to the configuration of product. Adding the hot wire in order to expect the safer heating can be better heating, but there is the limit on the aspect considering the capability in contrast to the price of product. Generally, model B is thought to be safest thermally than model A or model C in every respect. As the design data of the automotive heating seat product with the durability and safety acquired by this study result are used, the artistic environment can be promoted by being grafted onto the automotive driving seat.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.40 no.2
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• pp.65-79
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• 2024

This study employs traditional statistical auto-regressive integrated moving average (ARIMA) and deep learning-based long short-term memory (LSTM) models to predict the deformation of earth retaining walls using inclinometer data from excavation sites. It compares the predictive capabilities of both models. The ARIMA model excels in analyzing linear patterns as time progresses, while the LSTM model is adept at handling complex nonlinear patterns and long-term dependencies in the data. This research includes preprocessing of inclinometer measurement data, performance evaluation across various data lengths and input conditions, and demonstrates that the LSTM model provides statistically significant improvements in prediction accuracy over the ARIMA model. The findings suggest that LSTM models can effectively assess the stability of retaining walls at excavation sites. Additionally, this study is expected to contribute to the development of safety monitoring systems at excavation sites and the advancement of time series prediction models.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.12 no.2
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• pp.24-29
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• 2013

A spacecraft radiator is a thermal control method to eject internally dissipated heat into the space generated from operation of unit boxes. The efficiency of thermal design may be improved by optimizing radiator design. In this paper, the optimization approach method of node-based radiator design was suggested which is to combine numerical thermal analysis with optimization algorithm. This method has meaning that it can be used practically to implement the spacecraft radiator design regardless of thermal analysis and optimization algorithm software and maintain the same basic concept of an ordinary radiator design approach based on node division of a thermal model. The overall analysis framework with thermal analysis and optimization algorithm would be presented.