• Journal of Korea Foundry Society
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• v.21 no.3
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• pp.192-197
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• 2001

본 연구에서는 여러 다른 냉각속도로 냉각되는 강의 조직과 경도를 예측하는 수치 해석을 수행하였다. 해석 프로그램은 확산과 비확산 변태에 대한 변태 이행 방정식과 유한차분법을 이용하여 제품에 대해서 온도분포 및 조직변태에 대한 예측을 수행하고 또한 경도를 예측하도록 하였다. 해석 결과와의 비교를 위해 여러 다른 냉각속도로 냉각되는 AISI 410시편들에 대한 일련의 시험을 행하여 각각의 조직과 경도를 구하였으며 특히 온도해석에 사용하는 열전달계수는 실험을 통하여 구한 값을 사용하였다. 실험에 의해 구해진 결과는 해석 프로그램을 이용한 값과 잘 일치 하였다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1998.05a
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• pp.759-764
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• 1998

원전 중대사고시 에어로졸 거동 현상과 분석 모델에 대한 이해의 증대와 분석 능력을 재선하기 위한 목적으로 OECD ISP-40에 참여하여 SR-11 에어로졸 부착 및 재부유 실험을 분석하였다.MELCOR 코드에 의한 부착 분석 결과, 부착량을 과소 예측하는 것으로 나타나 열영동 상관식 계수의 조정과 난류 효과의 고려 등 모델의 개선이 필요한 것으로 보이며, 분석모델 작성시 입자크기의 분포에 주의해야 함을 알 수 있었다. VICTORIA 코드는 부착량을 약간 과도하게 예측하였고 재부유가 초기에 과도하게 일어나는 것으로 예측하는 모델의 제한점을 나타냈다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.175-176
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• 2007

Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 전위의 예측 모델을 개발하였다. RBFN의 예측성능은 Genetic Algorithm (GA)를 이용하여 최적화 하였다. 체계적인 모델링을 위해 통계적인 실험계획법이 적용되었으며, 실험은 반구형 유도 결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수행이 되었다. $Cl_2$ 플라즈마에서의 데이터 측정에는 Langmuir probe가 이용되었다. 최적화된 GA-RBFN 모델을 일반 RBFN 모델과 비교하였으며, 15%정도 모델의 예측성능을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05c
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• pp.98-104
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• 1996

핵분열 생성물 방출량을 계산하는 모델들에 대한 비교 분석을 위해 GAPCON-THERMAL-2 Revision 2 (GT2R2) 코드를 이용하여 Beyer-Hann , Beyer-Hann with NRC High Burnup Correction, ANS5.4와 Modified ANS5.4 핵분열 생성물 방출 모델들을, RISO-M2-2C 핵연료봉의 실험결과와 비교하였다. Beyer-Hann 모델은 실험결과보다 낮게 예측한반면 ANS5.4 모델은 실험결과 보다 높게 예측하였다. 한편 NRC High Burnup Correction을 한 Beyer-Hann 모텔과Modified ANS5.4 모델은 실험 결과와 비슷한 방출비를 예측하였다. 이러한 결과를 확인하기 위해 국부적인 핵연료 온도와 연소도를 검토한 결과 ANS5.4 모델이 .Modified ANS5.4 모델보다 온도와 연소도에 따라 더 민감한 반응을 보이고 있으며, Beyer-Hann 모텔은 연소도 영향이 없이 각 온도 영역에서 일정하였고, Beyer-Hann with NRC High Burnup Correction 모델은 20,000MWd/MTU 연소도 이상영역에서 연소도 영향을 보이고 있다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05c
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• pp.139-144
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• 1996

핵분열 생성물 방출량을 계산하는 모델들에 대한 비교 분석을 위해 GAPCON-THERMAL-2 Revision 2 (GT2R2) 코드를 이용하여 Beyer-Hann , Beyer-Hann with NRC High Burnup Correction, ANS5.4와 Modified ANS5.4 핵분열 생성물 방출 모델들을, RISO-M2-2C 핵연료봉의 실험결과와 비교하였다. Beyer-Hann 모델은 실험결과보다 낮게 예측한반면 ANS5.4 모델은 실험결과 보다 높게 예측하였다. 한편 NRC High Burnup Correction을 한 Beyer-Hann 모델과 Modified ANS5.4 모델은 실험 결과와 비슷한 방출비를 예측하였다. 이러한 결과를 확인하기 위해 국부적인 핵연료 온도와 연소도를 검토한 결과 ANS5.4 모델이 Modified ANS5.4 모델보다 온도와 연소도에 따라 더 민감한 반응을 보이고 있으며, Beyer-Hann 모델은 연소도 영향이 없이 각 온도 영역에서 일정하였고, Beyer-Hann with NRC High Burnup Correction 모델은 20,000MWd/MTU 연소도 이상영역에서 연소도 영향을 보이고 있다.

• Proceedings of the Korea Institute of Fire Science and Engineering Conference
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• 2012.04a
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• pp.294-297
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• 2012

본 연구는 MLZ을 활용하여 도로터널의 다양한 화재시나리오별 화재성상예측을 목적으로 1/20 Scale 모형실험을 통하여 소형차, 버스화재 시 FAN의 작동 비작동, 소형차 2대 직렬 병렬화재, 소형차 2대+버스 혼합 화재실험을 바탕으로 FAN작동시 배기구 방향으로 고온의 열기층이 생성됨을 확인하였다. 축소모형실험과 MLZ 해석결과를 비교하여 화원으로부터의 약 20m 정도의 이격거리부분 온도가 유사하게 나타났고, 시간별 온도분포를 확인한 결과 플래시오버 이전단계에 피난계획을 세우는 단계에서 예측이 가능했다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.47-52
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• 1999

데이타 마이닝이란 축적된 방대한 양의 실제 데이타로부터 이전에는 알지 못했던, 숨겨진 임의의 규칙성들을 비전통적인 방식으로 발견해 내는 작업을 말한다. 많은 데이타로부터 무엇인가 흥미로운 경향이나 패턴을 발굴해 내는 것이 데이타 마이닝의 목적이다. 본 연구에서는 다양한 측정값으로 표현되는 \circled1 인지 유형 데이타와, \circled2 생리적 반응 특성 데이터가 \circled3 직관적 예측의 성과에 미치는 영향을 데이타 마이닝 기술을 이용하여 분석함으로써 존재하는 규칙적인 관련성을 탐사하였다. 현재까지 분석한 바로는 첫째, 분석적인 사람이 직관적인 사람보다 예측이 더 정확한 경향이 있었다. 둘째, 실험 전과 실험중 간의 뇌파증가율이 높거나 뇌파량이 적으면 분석적인 사람일 가능성이 많았다. 셋째, 분석적인 사람은 실험 전에 뇌파량이 적을수록 더 정확해지며, 직관적인 사람은 실험전에 뇌파량이 많을수록 더 정확해지는 것으로 관측되었다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.35 no.4
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• pp.67-74
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• 2023

High waves and storm surges due to tropical cyclones cause great damage in coastal areas; therefore, accurately predicting storm surges and high waves before a typhoon strike is crucial. Meteorological forcing is an important factor for predicting these catastrophic events. This study presents an improved methodology for determining accurate meteorological forcing. Typhoon Chaba, which caused serious damage to the south coast of South Korea in 2016, was selected as a case study. In this study, symmetric and asymmetric parametric vortex models based on the typhoon track forecasted by the Model for Prediction Across Scales (MPAS) were used to create meteorological forcing and were compared with those models based on the best track. The meteorological fields were also created by blending the meteorological field from the symmetric / asymmetric parametric vortex models based on the MPAS-forecasted typhoon track and the meteorological field generated by the forecasting model (MPAS). This meteorological forcing data was then used given to two-way coupled tide-surge-wave models: Advanced CIRCulation (ADCIRC) and Simulating Waves Nearshore (SWAN). The modeled storm surges and waves correlated well with the observations and were comparable to those predicted using the best track. Based on our analysis, we propose using the parametric model with the MPAS-forecasted track, the meteorological field from the same forecasting model, and blending them to improve storm surge and wave prediction.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.926-929
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• 2012

최근 친환경 에너지원로 각광받고 있는 태양광을 이용하는 방법에 대하여 많은 연구가 이뤄지고 있다. 특히 염료 감응형 태양전지는 에너지 효율을 기존 태양전지 수준으로 유지하면서 생산 원가는 115 수준으로 낮춰서 차세대 태양전지로 주목 받고 있다. 이러한 새로운 태양전지의 효율을 높이기 위하여 다양한 실험이 이뤄지고 있으며 실험의 결과로 생성된 데이터들을 보다 효과적으로 분석할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 태 양전지 성능측정 실험에서 측정된 결과 데이터들을 자동으로 분류, 시각화 할 수 있으며 기존 실험 데이터를 기반으로 일부 측정되지 않은 태양전지의 성능을 예측할 수 있는 Solar View 시스템을 제안한다. Solar View 시스템은 각 실험 결과를 샘플번호, 태양전지의 종류로 분류할 수 었으며 분류 알고리즘을 사용한 자동 분류 기능도 제공한다. 이를 위해 태양전지 실험 입력 파일, 자동 클러스터링 결과 파일, 실험 결과를 시각화 하고 예측 기능을 사용할 수 있는 사용자 인터페이스로 구성된 통합적인 시스템을 설계하고 이의 활용 방안에 대해 모색해본다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.65-66
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• 2022

본 논문은 딥러닝을 이용하여 예측 블록을 개선하는 화면 내 예측 기법을 제안한다. 컨볼루션 신경망 네트워크로부터 기존의 VVC의 화면 내 예측 모드를 통해 구성한 예측 블록과 주변 참조 샘플을 통과하여 보다 원본에 가까운 예측 블록을 생성한다. 따라서 예측 후 신호는 원본 블록과의 차분 신호를 줄여 비디오 부호화 성능을 향상하게 된다. 실험 결과, VTM-10.0 대비 휘도성분에 대해 약 1.16%의 BD-rate을 개선하였다.