Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.45
no.10
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pp.898-906
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2017
This paper discusses the efficient high fidelity calculation of external thermal loads of a spacecraft on its orbit. Thermal loads to a spacecraft consist of three major components, direct solar radiation, earth reflection of solar rays, and earth irradiation. With the assumption that both earth reflection and earth emission are diffuse, thermal loads from earth surface divided into pieces of segments to satellite surfaces are individually calculated and summed over. By using analytical integration of both reflected and emitted heat load by earth, high rate of numerical convergence is achieved and the results are even exactly calculated in special cases. Moreover, KD tree ray tracing is employed in the calculation of thermal load to determine whether the radiated ray is obstructed or not by satellite structure.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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1998.10a
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pp.665-670
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1998
본 연구에서는 시계열자료의 ARMA 모형화를 위해 의사결정트리 분류기상에 존재하는 인공신경망의 구조를 개선하여 이들 각각의 인공신경망으로부터 도출된 결과를 Dempster's rule of combination을 이용하여 결합할 수 있는 방법론을 제시하고 있다. 인공신경망을 이용한 기존의 ARMA 모형화 방법과 비교한 결과, 본 연구에서는 제시한 방법이 주어진 ESACF 특성패턴에 대해 보다 정확하게 ARMA 모형화를 하는 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2000.11a
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pp.220-221
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2000
도시화가 진행될수록 인구 집중과 고층 건물의 점유 증가를 초래하고 이로 인해 도심내 공장의 증가, 자동차의 폐열량 증가, 겨울철 연료와 여름철 냉방에 의한 에너지 사용량이 증가된다. 이때 방출된 열원으로 인해 인공열 배출량이 커지게 된다. 단위면적에 대해 방출되는 열플럭스가 도시마다 큰 차이를 보이는데(Landsberg, 1981) 시드니 외곽부에 비해 도심내의 연간 에너지 사용량이 360배에 달한다는 것을 보였다. (중략)
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.271-280
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1999
인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.
In orderto understand the urban thermal conditions, many studies have been conducted to estimate the thermal fluxes. Currently sensible heat fluxes are estimated through various methods, but studies about comparing the differences between each method are very insufficient. Therefore, this study try to estimate the sensible heat flux of the same area by two representative estimation methods and compare their results to confirm the significance and limitation between methods. As a result of the study, the heat balance methods has a great advantage in terms of resolution but it can not consider the anthropogenic heat flux, so sensible heat flux can be underestimated in urban areas. When estimating based on physical equation, anthropogenic heat flux can be considered and the error is relatively small, it has a limitations in time and space resolutons. The two methods showed the largest difference in industiral areas where anthropogenic heat fluxes are high, with an average of 135 W/m2 and a maximum of 400 W/m2. On the other hand, the green and water have a very small difference with and average of 20 W/m2. The results between two methods show significant differences in urban areas, it is necessary to select a suitable method for each research purpose.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.40
no.5
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pp.305-311
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2016
Induction heating is the process in which an electrically conducting object (usually a metal) is heated by electromagnetic induction through heat generated in the object by eddy currents. The main advantage of an induction heating device is the generation of the heat inside the target object itself. Hence, non-contact and safe heating devices are widely used in many industrial and medical fields. Recently, a new dental implant system was developed using a shape-memory alloy, wherein an artificial tooth could be easily removed from the dental implant by heating. This paper discusses the development of an induction-heating device to remove the dental crown in the new implant system. First, the finite element simulation of electromagnetic and thermal coupling analysis was implemented to obtain the temperature distributions of the target object for various frequencies, input currents, and coil shapes. Based on the simulation results, experiments were conducted by using prototypes, and an induction heating device was developed to remove the dental crown from the implant.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.39
no.5
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pp.466-473
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2011
The purpose of satellite thermal control design is to maintain all the elements of a spacecraft system within their temperature limits for all mission phases. The thermal analysis model for Low Earth Orbit satellite payload level simulation is established by considering thermal vacuum test environment condition, thermal vacuum chamber configuration, and satellite's payload inner thermal environment. The established thermal analysis model is used to determine thermal vacuum test conditions and test case requirements.
본 논문은 시계열자료의 ARMA 모형화를 위해 계층적(Hierarchical) 문제해결 방식인 인공신경망 기초 의상결정트리분류기상의 인공신경망 구조를 개선하여 지역문제(Local Problem)를 해결하는 복수개의 인공신경망 결과를 Dempster's rule of combination을 이용하여 종합하는 병행적인 (Parallel) ARMA 모형활르 위한 방법론을 제시함으로써 의사결정트리분류기에 근거한 방법론의 단점을 보완하였다. 본 논문에서 제시한 ARMA 모형화를 위한 방법론은 세 단계로 구성되어 있다: 1) ESACF 특성 벡터 추출단계; 2) 개별 인공신경망에 의한 부분적 모델링 단계; 3) Conflict Resolution 단계, 제시한 방법론을 검증하기 위해 모의실험용 자료와 실제 시계열자료를 이용하여 제시된 방법론을 검증하였으며 실험결과 기존 연구에 비해 ARMA 모형화와 정확도가 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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