• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.213-213
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• 2022

본 논문은 슬로싱(Sloshing) 거동에 놓인 극저온 액체수소 화물창의 BOG 예측을 위한 CFD 해석 절차를 다루고 있다. 특히, 적재율(Filling Ratio)에 따라 달라지는 열 유입과 그에 따른 액체수소의 기화 경향을 파악하기 위한 목적으로 수행되었다. 액체수소와 기체수소의 혼재에 의한 다상 열유동(Multiphase-Thermal flow) 특성을 반영하고 유동에 따른 강제 대류 현상을 열유속에 반영하기 위한 CFD 해석을 수행하였다. 다상 유동 모델의 정확성을 검증하기 위하여 슬로싱 실험의 압력 계측 값과 해석의 압력 값 및 자유수면(Free surface) 형상을 비교하였다. 소형 C-Type 독립형 액화수소 탱크를 대상으로 슬로싱 유동과 BOG 발생을 수치적으로 예측하였다. 해석 과정에서 VOF(Volume of fraction) 모델과 Eulerian 모델을 모두 적용하여, 액체수소에 유입되는 열 유속(Heat flux)의 예측 정확성을 비교하였다. 슬로싱 유무에 따라 액체수소에 유입되는 열 유속을 비교하여 슬로싱 유동의 포함 여부에 따른 BOG 발생량의 변화를 제시하였으며, 최종적으로 액체수소의 충전율(Filling ratio) 별로 BOG 발생량의 경향성을 제시하였다.

• The korean journal of orthodontics
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• v.32 no.3 s.92
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• pp.155-163
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• 2002

This study was performed to assess the accuracy of computer-based treatment prediction for soft tissue profile using Quick Ceph Image $Pro^{TM}\;&\;Quick\;Ceph\;2000^{TM}$ in bimaxillary protrusion cases. The Ore- and post-treatment lateral cephalograms of 21 female adults treated by low first premolar extraction were imaged and 9 landmarks and 27 specific soft tissue mesurements were digitized for comparing actual treatment results with computer simulations. The results of this study showed that Quick Ceph Image $Pro^{TM}\;&\;Quick\;Ceph\;2000^{TM}$ tends to overestimeate horizontal changes and underestimate vertical changes. In the computer simulation, upper lip showed rolling tendency. The upper lip measurements were disposed to be regular direction hut lower lip measurements were varied case by case even if it was statistically insignificant.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.11
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• pp.363-372
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• 2017

This study analyzed how management earnings forecasts would have an effect on future earnings quality. The analysis period of study was from 2003 till 2009 (ofrom 2004 till 2011) based on variables of interest (dependent variables) and the annual data from a total of 475 companies that publicly announced manager's operating earnings forecasts among securities listing companies were used for analysis. As a result, first, it appeared that the more optimistic the manager's earnings forecasts were for the current term, the lower the future earnings quality was. Second, it was found that the lower the accuracy of the manager's earnings forecasts was for the current term, the lower the future earnings quality was. Such findings suggest that management earnings forecasts will be used for determining future earnings quality.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.3C
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• pp.278-286
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• 2010

Motion Compensated Frame Interpolation(MCFI) has been used to reduce motion jerkiness for dynamic scenes and motion blurriness for LCD-panel display as post processing for large screen and full HD(high definition) display. Conventionally, block matching algorithms (BMA) are widely used to do motion estimation for simplicity of implementation. However, there are still several drawbacks. So in this paper, we propose a novel shape-based ME algorithm to increase accuracy and reduce ME computational cost. To increase ME accuracy, we do motion estimation based on shape of moving objects. And only moving areas are included for motion estimation to reduce computational cost. The results show that the computational cost is 25 % lower than full search BMA, while the performance is similar or is better, especially in the fast moving region.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.638-639
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• 2011

전력수요는 여러 가지 사회, 경제, 기상 등의 복합적인 요인에 의해 결정되므로 예측하기 쉽지 않다. 수요 예측 시스템을 통해 예측된 결과는 예측일의 상황에 맞는 여러 가지 예측과 관련된 변동 요인의 적용범위가 수치적으로 달라 질 수 있어 예측 데이터와 실제 수요와의 오차율이 높아질 수 있다. 따라서 전력수요 실적과 예측간 오차에 영향을 주는 변동 요인의 영향력을 분석하고, 예측일의 상황에 맞게 적절한 수치의 변수를 예측 시스템에 제공하여 예측의 정확성을 향상시키는 방안에 대하여 알아보았다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.31 no.3
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• pp.3-18
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• 2013

This study develops a forecasting method to estimate air cargo demand from ICN(Incheon International Airport) to all airports in EU with Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) Model using volumes from the first quarter of 2000 to the fourth quarter of 2009. This paper shows the superiority of SARIMA Model by comparing the forecasting accuracy of SARIMA with that of other ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) models. Given that very few papers and researches focuses on air route, this paper will be helpful to researchers concerned with air cargo.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.9A no.1
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• pp.75-82
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• 2002

A robust signal transition density propagation method for a zero delay model is presented to obtain the signal transition density for estimating the power consumption. The power estimation for the zero delay model is a proper criteria for the lower boundary of power consumption. Since the input characteristics are generally unknown at design stage, robust estimation for wide range input characteristics is very important for the power consumption. In this paper, a conventional transition estimation method will be explored. And this exploration will be analyzed with the input/output signal transition behavior and used to propose the robust signal transition density propagation for the power estimation. In order to apply to practical circuits, the reconvergent path, which is crucial to affect the exactness of the power estimation, will be studied and an algorithm to take the reconvergent path into consideration will be presented. In experiment, the proposed methodology shows better robustness, comparable accuracy and elapsed time compared to the conventional methods.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.153-166
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• 1998

본 연구에서는 도시 가로망에서의 구간 통행시간을 예측하기 위하여 time-frequency 분석의 일종인 웨이브렛변환과 RBF신경망 모형을 이용한 예측모형을 개발하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 시계열 자료 분석을 통해서 통행시간에 내재되어 있는 다양한 패턴의 특징을 추출함으로써 오전/오후의 첨두현상, 신호교차로의 현시주기 등 주기적으로 발생되는 요인들에 의해서 통행시간 시계열 자료의 패턴에 나타나는 규칙성을 분석해 내었다. 분석된 패턴정보에 대한 규명은 카오스 이론을 근간으로한 시간지연좌표를 이용하여 시계열 자료의 규칙성을 시각적으로 판별하여 예측모형 구축에 활용하도록 하였다. 또, RBF신경망을 이용하여 예측범위의 공간적/시간적 확대에 따른 모형 구축에 소요되는 시간을 최소화하도록 하였으며, 시내버스 노선의 정류장간 운행시간 예측을 통해서 기존 연구에서 제기되었던 현실세계의 단순화, 다단계 예측시 정확성 등의 문제를 해결하였다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입하여 링크 통행시간의 패턴정보 예측에 활용할 경우, 기존의 예측모형에 비해서 훨씬 정확한 예측이 가능한 것으로 나타났으며, RBF 신경망은 짧은 학습시간에도 불구하고 역전파 신경망보다 우수한 예측력을 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.160-162
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• 2004

실시간 운영 체제(Real-Time Operating Systems)는 시스템 동작이 논리적 정확성뿐만 아니라 시간적 정확성에도 좌우되는 운영 체제이다. 시간 결정성(Time Determinism)을 지키기 위해서는 시스템에서 발생하는 모든 사건에 대해서 예측이 가능해야 한다. 시스템에서 발생하는 사건은 인터럽트에 의해 처리되는데, 이것은 비동기적인 사건의 발생을 CPU에게 알리는 하드웨어 메커니즘으로서 인터럽트 서비스 루틴(Interrupt Service Routine ： ISR)을 통해서 인터럽트에서 처리해야 할 부분을 수행한다. 본 논문에서는 인터럽트의 처리를 인터럽트의 인지와 처리로 분리할 수 있도록 LISR과 HISR을 설계로 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.309-309
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• 2019

기후예측모델을 통해 일단위 강수의 예측정보가 제공되고 있지만, 실제 강수량자료와 시공간적 편의로 인해 수문학적 활용은 한계가 있다. 일반적으로 기후모델의 시공간적 해석 규모 및 예측정확성을 고려할 때 계절단위에서 예측정보의 활용이 가장 현실적인 것으로 알려지고 있다. 그러나 수문해석 시 시공간적 해상도가 낮아 직접적인 활용은 어려운 상황이며, 수문해석 모형의 입력자료로 활용 시 편의보정 및 상세화 과정이 일반적으로 요구된다. 본 연구에서는 기후모델로부터 얻은 강우예측결과에 Bayesian 모델 기반의 편의보정-상세화 기법을 개발하여 강우예측정보의 활용성을 개선하고자 한다. 이 과정에서 Bayesian Copula 모델을 이용한 이변량 형태의 예측강수의 검보정 방법을 개발하였으며, 특히 기후모델 이외의 기상 상태변량인 해수면온도(sea surface temperature, SST)를 예측인자로 추가하여 Hybrid 형태의 계절 앙상블 강우예측모델을 개발하고자 한다.