• Journal of the Korean Recycled Construction Resources Institute
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• v.8 no.1
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• pp.49-55
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• 2020

In this study, the surface temperature of the roof green system using ALSRBA(Artificial Lightweight Soil Recycled with Bottom Ash) was measured in each season and the thermal property of the ALSRBA was investigated. As a result, it was certified that ALSBRA has superior thermal property than the usual artificial soil. In addition, The daily temperature range in each season was measured to investigate the thermal isolation property of EUS(Existing Unit System) and DUS(Developed Unit System). The result showed that the thermal isolation effect of EUS was lower than that of SPSS(Site-Place-Soil System), but thermal isolation effect of DUS was similar to that of SPSS because DUS has continuous ALSBRA layer by removing unit barrier.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.2 no.2
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• pp.76-82
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• 2003

To guarantee the proper functions of a satellite in the extreme space environment, the several test models are developed generally. There are advantages that the design and the analysis of Flight Model(FM) can be validated through these test models, and the functional reliabilities can be increased by reflecting the modifications on the final design of FM. The integration and test of Structure & Thermal Model(STM) of KOMPSAT, being currently developed, have been completed. In this paper, the processes of design and analysis of the STM propulsion system, one of the KOMPSAT modules, are described.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.27 no.1
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• pp.117-124
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• 2003

Thermal design fur satellite propulsion system has been performed. Overall design requirements and the constitution for propulsion system is described. To meet the thermal design requirements, both a primary and a redundant heater circuit, each with two thermostats placed in series, will protect each hydrazine-wetted components, even if one heater circuit fails to operate. Heater power is turned off if any one of these thermostats is opened at its higher setpoint. Thus, even if one thermostat is failed closed, the second thermostat will turn off the heater. All such components shall be insulated with MLI. Propulsion heater sizing based on the constant worst cold case condition is conducted through thermal analysis. All heaters selected fur propulsion components operate to prevent propellant freezing satisfying the thermal requirements for the propulsion subsystem over the worst case average voltage, i.e. 25 volts.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.3 no.2
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• pp.41-55
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• 2000

경영활동에 있어서 직관력은 잘 알려진 인지능력이지만 효과적인 의사결정지원시스템의 개발 목적으로는 거의 고려되고 있지 않다. 본 연구는 의사결정자의 인지 유형에 따른 시계열 예측의 정확성과 뇌파의 차이를 통계적 검증, 인공신경망, 데이터 마이닝의 세 가지 접근방법으로 탐색하여 그 결과를 비교 분석함으로써 시계열 직관 예측에 영향을 주는 의사결정자의 인지적/생리적 특성을 도출함으로써 효과적인 의사결정환경을 조성하는데 공헌하고자 하였다. 실험결과 통계적 분석에서는 아무런 유의성을 찾을 수 없었으나, 인공신경망 분석에서는 인지유형과 감성유형이 모두 시계열 예측 정확도와 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 데이터 마이닝 분석에서는 보다 의미 있는 상관관계를 찾아낼 수 있었다.

• Computational Structural Engineering
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• v.22 no.6
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• pp.25-36
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• 2009

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.19 no.1
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• pp.1-17
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• 2013

In this article, several types of hybrid forecasting models are suggested. In particular, hybrid models using the generalized additive model (GAM) are newly suggested as an alternative to those using neural networks (NN). The prediction performances of various hybrid and non-hybrid models are evaluated using simulated time series data. Five different types of seasonal time series data related to an additive or multiplicative trend are generated over different levels of noise, and applied to the forecasting evaluation. For the simulated data with only seasonality, the autoregressive (AR) model and the hybrid AR-AR model performed equivalently very well. On the other hand, if the time series data employed a trend, the SARIMA model and some hybrid SARIMA models equivalently outperformed the others. In the comparison of GAMs and NNs, regarding the seasonal additive trend data, the SARIMA-GAM evenly performed well across the full range of noise variation, whereas the SARIMA-NN showed good performance only when the noise level was trivial.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.164.2-164.2
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• 2012

인공위성레이저추적(SLR, Satellite Laser Ranging) 시스템은 인공위성까지 레이저를 발사하여 되돌아오는 시간간격을 측정함으로서 위성까지의 거리를 측정하는 시스템으로 현존하는 인공위성 궤도결정 시스템으로는 가장 정밀하다. 한국천문연구원은 우주추적 및 감시의 필요성이 증가함에 따라 2008년부터 40cm급 이동형 인공위성레이저추적 시스템을 개발을 시작하였고, 현재 개발을 완료하여 시험운영 중에 있다. 시스템 개발 과정 중에 발생할 수 있는 문제점들을 최소화하기 위해, 설계 단계에서 부품을 포함한 광기계 구조물에 대한 구조해석과, 실험실 프로토타입 구성 등을 실시하였다. 제작된 각 서브시스템별 조립 및 평가는 한국천문연구원이 보유한 광학계 조립 및 평가 시설을 이용하였다. 개발된 이동형 레이저 추적 시스템의 광학부는 추적마운트에 장착되었고, 현장 시험관측을 통해 수신광학계 및 광신호유도계의 정렬 및 제어항목 교정 등을 실시하였으며, 성공적으로 시험 영상 관측을 완료하였다. 이 발표에서는 이동형 레이저 추적 시스템 광학계의 개발 과정과 그 결과에 대해 보고한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.8
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• pp.315-320
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• 2014

Composition is a creative activity of a composer in order to express his or her emotion into melody based on their experience. However, it is very hard to implement an automatic composition program whose composition process is the same as the composer. On the basis that the creative activity is possible from the imitation we propose a method to implement an automatic composition system using the learning capability of ANN(Artificial Neural Networks). First, we devise a method to convert a melody into time series that ANN can train and then another method to learn the repeated melody with melody bar for correct training of ANN. After training of the time series to ANN, we feed a new time series into the ANN, then the ANN produces a full new time series which is converted a new melody. But post processing is necessary because the produced melody does not fit to the tempo and harmony of music theory. In this paper, we applied a tempo post processing using tempo post processing program, but the harmony post processing is done by human because it is difficult to implement. We will realize the harmony post processing program as a further work.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.116-116
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• 2012

하천유역 내의 인자를 이용하여 댐의 하천유량(stream flow)을 예측하는 일은 수문특성의 연구와 자연재해에 대한 대비 및 수공구조물과 방재시설의 설계 시 중요한 역할을 한다. 이러한 연구는 과거부터 활발히 이루어졌으며, 아직도 보다 높은 정확도의 결과를 얻기 위해 많은 연구들이 이루어지고 있다. 특히 기존의 유역 내 자료를 통해 비선형적 모델인 인공신경망(artificial neural network)을 이용한 하천유량을 예측하는 연구 역시 활발히 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 여러 유역인자들 중 하천유량에 가장 영향을 미치는 변수를 추출하고 보다 정확한 예측모델을 구축하는 것이다. 기존의 입력자료 선정기법중의 하나인 상호정보량(mutual information)과 수문기상자료의 비선형 동역학적 성분을 추출하는 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 사용하여 인공신경망에 적용시켰다. 인공신경망을 적용하는 경우, 수문자료에 있어서 변수의 선택과 자료의 상태가 강우예측의 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 변수의 선택에 있어서 상호정보량을 바탕으로 한 인공신경망 입력변수 선택기법이 많이 사용되고 있다. 일반적으로 시계열자료는 경향성(trend), 주기성(periodicity) 및 추계학적 성분(stochastic component)의 선형조합으로 가정될 수 있으며, 특히 경향성과 주기성은 시계열 모형을 위해 제거되어야 할 결정론적 성분으로 취급한다. 즉. 수문 기상자료에 포함되어 있는 경향성과 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음(nonlinear dynamical noise)을 제거하고 입력자료의 카오스적 거동을 보이는 성분을 분리하기 위해 웨이블렛 변환을 사용하였다. 대상유역은 한강 유역에 포함되어 있는 충주댐으로 선택하였다. 유역 내 다양한 인자들과 하천유량사이의 상호정보량을 구해 영향력이 가장 큰 변수를 추출하고, 그 자료를 웨이블렛 변환을 적용하여 인공신경망의 입력자료로 사용하였다. 본 논문에서는 위와 같은 과정을 이용해 추정한 하천유량 결과와 기존의 방법인 상호정보량을 이용해 인공신경망을 적용한 결과를 실제자료와 비교하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.4
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• pp.57-62
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• 2021

As the parallel computing capability for artificial intelligence improves, the field of artificial intelligence technology is expanding in various industries. In particular, artificial intelligence is being introduced to process data generated from IoT sensors that have enoumous data. However, the limitation exists when applying the AI techniques on IoT network because IoT has time series data, where the importance of data changes over time. In this paper, we propose time-weighted and user-state based artificial intelligence processing techniques to effectively process IoT sensor data. This technique aims to effectively classify IoT sensor data through a data pre-processing process that personalizes time series data and places a weight on the time series data before artificial intelligence learning and use status of personal data. Based on the research, it is possible to propose a method of applying artificial intelligence learning in various fields.