• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2010년도 제35회 추계학술대회논문집
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• pp.620-621
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• 2010

우주공간에서 임무를 수행하는 인공위성이 궤도상에서 원활하게 작동할 수 있도록 열모델의 보정과정을 통하여 열해석 모델을 검증하는 과정이 이루어진다. 본 연구에서는 열해석 모델을 검증하는 과정으로 지상 열진공시험결과를 이용하여 요구조건을 충족시키기 위하여 열모델의 보정을 수행하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권8호
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• pp.115-124
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• 2003

극한의 우주공간에서 인공위성의 정상적인 성능을 보장하기 위해 일반적으로 여러 단계의 시험용 위성모델이 개발된다. 시험모델을 통해 비행모델(FM)의 설계/해석의 타당성을 검증하고, 변경사항을 최정 설계에 반영함으로써 인공위성 성능의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 현재 개발 중인 다목적실용위성은 구조 및 열 개발모델(STM)의 제작/시험을 마친 상태이다. 본 논문에서는 다목적 실용위성의 모듈 중 하나인 추진시스템의 구조 및 열 개발모델(STM)의 설계/해석 및 조립에 관하여 기술하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권9호
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• pp.805-813
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• 2015

본 논문은 한국항공우주연구원에서 개발 중인 위성종합설계 소프트웨어의 부분들 중 열 해석 및 구조해석 격자 사이의 온도 해석 결과를 변환하는 알고리즘에 대한 전반적인 연구 내용을 기술한다. 일반적으로 인공위성은 궤도상의 다양한 우주환경에 따라서 온도가 시간에 따라 변하며 이에 따른 열변형을 고려한 구조적 안정성을 설계 단계에서 고려해야 한다. 본문에는 유한요소 열-구조 연계해석을 위한 이종 격자 간 온도 정보를 보간하는 방법을 제시하였으며 이 방법을 통해 온도 변환이 잘 수행됨을 확인할 수 있다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2002년도 봄 학술발표대회 발표논문집
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• pp.119-120
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• 2002

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2002년도 한국우주과학회보 제11권2호
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• pp.37.2-37
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• 2002

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.333-340
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• 2017

실시간검색어는 지금 바로 이슈가 되는 검색어의 검색 증가율이 단기간에 급상승하는 것을 중심으로 하기 때문에 일정기간 지속적으로 관심도를 유지하고 있는 이슈를 나타내지 못하고 이들이 가까운 미래에 어떤 변화를 보이는지에 대한 것도 알 수 없는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복할 수 있도록 일정기간 동안 상위 10위 안에 속한 적이 있는 실시간검색어에 대해 일자별, 시간별 지속성을 평가하여 꾸준히 관심을 받는 검색어를 추출한다. 그런 다음, 이들 중 상위에 속하는 검색어의 관심도가 어떻게 변화하는지를 알 수 있게 하는 시계열 분석과 신경망을 이용하는 방법을 제시하고 이를 통해 도출한 실제 예를 통해 가까운 미래의 변화량을 예측한 결과를 보인다. 일자별로는 시계열 분석을, 시간별로는 인공신경망의 학습을 통해 예측하는 것이 좋은 결과를 보인다는 것을 알 수 있다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.108-109
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• 2010

본 연구에서는 비선형예측기법으로서 그 우수성을 인정받고 있는 인공신경망모형을 사용하여 컨테이너 물동량 예측을 수행하였다. 그러나 인공신경망모형을 사용해 시계열의 예측결과를 ARIMA모형과 같이 널리 알려진 다른 전통적인 수요예측기법들과 비교 평가한 과거 연구들을 보게 되면 각기 주장하는 바와 그 결론이 상반됨을 알 수 있다. 그래서 인공신경망의 예측성과를 높이기 위한 기존의 선행연구들의 다양한 시도들을 바탕으로 국내 항만의 컨테이너물동량을 예측하고, 그를 통해 여러 모형간의 비교 검증작업을 수행하였다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2004년도 한국우주과학회보 제13권1호
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• pp.45-45
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• 2004

현재 개발 중인 저궤도 소형인공위성 발사체, KSLV (Korea Space Launch Vehicle)에 최초로 실리게 되는 ‘발사체 검증위성, KoDSat’ (KSLV Demonstration Satellite)은 발사과정 중에 위성체가 겪게 되는 진동 및 음향레벨 크기를 측정하여 지상국으로 전송하게 된다. 또한 위성체 내부에 설치한 카메라를 이용하여 발사체에서 분리되는 과정을 촬영하여 지상으로 동영상 데이터를 전송하게 된다. 열제어계의 목적은 어떠한 임무기간 동안에도 위성체의 모든 요소들이 각각의 허용 온도범위 내에서 유지되도록 하는데 있다. (중략)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.1106-1108
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• 2010

이 연구에서는 유전자알고리즘과 인공신경망의 특성을 결합한 유전자신경망모형에 대하여 논의한다. 이 모형을 이용하여 단기 시계열자료를 예측한다. 그 예측 결과는 유전자신경망모형이 역전파 신경망모형에서 보다 더 작은 예측오차를 보였다. 역전파 신경망보다 더 효과적임을 보임으로써 유전자신경망모형을 이용한 시계열자료 예측이 보다 효율적인 방법임을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.576-579
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• 2024

경제 위기 대비를 위해 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 이상을 탐지하는 목적을 가지고 있다. 글로벌 이슈와 경제 위기 대비를 위해 주식시장 변동성 예측의 중요성이 부각되고 있으며, 기존의 주식시장 변동성 지수인 VIX 의 한계로 인해 더 복잡한 모델 및 인공지능을 활용한 연구에 관심이 집중되고 있다. 기존의 주식시장 변동성 예측에 관한 연구들은 통계적인 방법을 사용했으며 인공지능을 이용한 연구 또한 대부분 이상치 구간을 표시하여 예측을 목표로 하고 있으나 이러한 접근법은 라벨이 있는 데이터 수집 어려움, 클래스 불균형 문제가 있다. 본 연구는 인공지능을 활용한 주식시장 변동성 탐지에 기여하고 지도 학습 방식 대신 비지도 학습 기반의 이상탐지모델을 사용하여 주식시장 변동성을 예측하는 새로운 방법론을 제안한다. 본 연구에서 개발한 인공지능 모델은 IsolationForest 모델을 활용하며, 시계열 데이터를 전처리한 후 정상성을 확보하는 등의 과정을 거친다. 실험 결과로 인공지능 모델이 주요 경제이슈를 이상치로 검출하는 성능을 확인하였으며 재현율 약 93.6%, 정밀도 100%로 높은 성능을 달성했다.