• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.333-342
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• 2012

이 논문에서는 인간 청각 시스템에 기반한 모음 개시 지점 (VOP) 탐지 방법을 제시하였다. 이 방법을 통해 '지각의' 주파수 범위, 즉 선형 음향 주파수에서의 Mel Scale을 보여준 후 일련의 삼각 Mel-weighted Filter Bank를 만들어 인간의 청각 시스템에서 대역 필터링 기능을 시뮬레이션하였다. 이러한 비선형 임계 대역 Filter Bank는 데이터 차원수를 크게 감소시키고 비선형적으로 간격을 둔 Mel 스펙트럼에서 더욱 효과적으로 포먼트를 생성하기 위해 조파들의 영향을 제거해준다. Mel 스펙트럼의 첨두 에너지 합은 각 프레임의 특징으로 추출하고 에너지 진폭이 급격히 상승하기 시작할 때의 특성은 Gabor 윈도우를 사용하여 VOP로 탐지한다. 실험 결과를 통해서 다른 종류의 자음들과 연결된 12개의 모음들을 포함하는 한 단어 데이터베이스에 대한 제안된 방법의 평균 정확도는 단시간 에너지와 zero-crossing 비율에 기반을 둔 다른 모음 탐지 방법들보다 높은 72.73% 이상임을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권8호
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• pp.703-711
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• 2018

상수도관의 파열은 과도한 압력, 노후화, 온도변화 나 지진 등에 의한 지반이동에 의해 발생한다. 상수도관 파열이 대규모 단수, 싱크홀 등과 같은 더 심각한 피해 이어지지 않도록 신속하게 탐지 및 대응하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 상수도관 파열 탐지를 위해 개선 Western Electric Company (WECO) 방법을 개발하였다. 개선 WECO 방법은 통계적공정관리기법 중 하나인 기존 WECO 방법에 임계치 조정자(w)를 추가하여 대상 네트워크에 적합한 이상탐지 의사결정을 할 수 있도록 했다. 개발된 개선 WECO 방법을 미국 텍사스 오스틴 관망에 적용 및 검증하였다. 상수도관 파열 발생 시 측정한 비정상데이터와 수요량 변동만 고려한 정상데이터를 이용하여 기존 및 개선 WECO 방법을 비교하였다. 최적 임계치 조정자 w값을 결정하기 위해 민감도 분석을 수행하였으며, 다양한 계측시간 간격 데이터(dt = 5, 10, 15분 등)의 영향도 분석하였다. 각 경우 별 탐지성능은 탐지확률, 오경보확률, 평균탐지시간을 계산하여 비교하였다. 본 연구에서는 도출된 결과를 바탕으로 WECO 방법을 실제 상수도관 파열 탐지에 적용하기 위한 가이드라인을 제공한다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제36권2호
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• pp.181-188
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• 2012

대향류확산화염의 화염소화에 있어서 에지화염 역할에 관한 실험적 연구가 진행되었다. 속도비, 버너직경, 그리고 버너간격을 변화시키며 수행된 실험에서 전체신장률에 따른 화염소화 임계질소몰분율의 그래프는 c-커브 형태로 나타났다. 고신장률화염에서는 화염소화 임계질소몰분율의 그래프가 하나의 곡선으로 일치하였으며, 화염이 일차원의 응답특성을 갖는 것을 확인하였다. 화염 소화는 바깥 에지화염이 반경방향으로의 진동 후에 화염 중심으로 수축하며 소화하는 영역, 진동 없이 화염중심으로 수축하며 소화하는 영역, 그리고 바깥 에지부분의 수축과 진동 없이 화염중심에 화염 구멍이 생기며 소화하는 영역으로 세 가지 모드로 나타났다. 화염 표면온도 측정과 에너지 방정식의 각항을 수치해석 한 결과를 토대로 에지화염부분에서의 반경방향 전도 열손실이 에지화염의 불안정을 야기한다는 것과 전도를 통한 열 공급뿐만 아니라 대류를 통한 열 공급도 바깥 에지화염의 안정화에 기여한다는 것을 보였다. 그리고 반경방향의 전도열손실이 수축하며 소화하는 메커니즘의 지배적인 역할을 함을 보였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2015년도 제49회 하계 정기학술대회 초록집
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• pp.256-256
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• 2015

이산화 바나듐 ($VO_2$)은 340 K 임계온도를 기점으로 금속-절연체 상전이를 통해 전기적, 광학적 특성이 가역적으로 변하는 물질로 잘 알려져 있다. 그러나 낮은 가시광 투과율과 비선호적인 색상(황갈색)으로 인해 열변색 스마트 창호응용과 관련하여 해결해야 할 문제로 남아있다. 본 연구에서는 상기 문제를 해결하고자 고분자 나노 구 템플릿을 응용하여 2차원의 벌집구조를 갖는 $VO_2$ 박막을 졸 겔 방법을 통해 제작하였으며 가시광 투과율 향상을 유도하였다. 나노 구의 지름과 코팅조건에 따라 구조변화를 유도하였으며 FE-SEM과 AFM을 통해 박막의 구조적 변화를 측정하였다. 결과로부터 나노 구의 역상모양을 갖는 박막이 형성 되었으며 직경에 따라 패턴 간격이 확연하게 변화되었음을 확인 하였다. 나노 구가 위치하고 있던 자리로부터 빈 공간형성을 유도할 수 있었으며 이는 가시광 투과율향상에 직접적 영향을 주었다. 또한 상기 패턴화된 $VO_2$ 박막은 광학 스위칭 효율을 유지하면서 주기적 패턴으로부터 시각적으로 광결정유도를 통한 미적 시너지를 보였며 본 연구로부터 $VO_2$기반 스마트 창호 응용에 많은 기여가 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.243-250
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• 2014

기존의 신호교차로에 비해 상대적으로 효율적이고 안전한 것으로 평가되고 있는 회전교차로(roundabout)가 최근 전국적으로 설치 운영 중에 있으며 이에 따라 회전교차로의 효율성과 안전성을 개선하기 위한 다양한 연구가 수행 중에 있다. 본 연구에서는 현재까지 시도된 적이 없는 회전교차로와 커넥티드 차량(connected vehicle) 기법의 접목을 통해 Smart Roundabout이라는 새로운 개념의 첨단교통정보시스템을 개발하고 미시적 시뮬레이션을 이용하여 평가하고자 한다. Smart Roundabout은 교차로를 회전하는 차량에 장착된 단말기(on-board equipment, OBE)를 통해 차량들의 주행정보(위치, 속도, 차두시간 등)를 커넥티드 차량(connected vehicle) 기법을 통해 전달받고 회전교차로에 접근하는 차량 내부의 단말기를 통해 교차로 진입에 대한 상환판단을 도와 안전성을 확보함과 동시에 보다 짧은 차두시간(critical headway)을 구현하여 회전교차로의 용량을 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 태양에너지
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• 제19권3호
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• pp.29-41
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• 1999

본 연구에서는 돌출된 단일 모듈이 부착된 수직 채널내의 3차원 자연대류 특성을 실험적으로 조사하였으며, 특히 모듈로부터 대류에 의한 열에너지 제거에 초점을 두었다. 채널내의 유동장은 smoke-method를 이용하여 가시화 하였다. 또한 채널내부, 수직벽면 및 모듈표면의 국소온도를 열전대와 열플럭스 센서를 이용하여 측정하여 복사와 전도에의한 열손실량을 계산하였다. 실험결과 대류열전달은 모듈 하부의 모서리 부근에서 가장 활발히 일어나고, 모듈 상부에서의 재순환영역은 열전달을 감소시킴을 알 수 있으며 임계 채널간격비를 예측할 수 있는 상관식을 레일리히수의 함수로 구하였다. 또한 $8.28{\times}10^3<Ra^*_c<3.48{\times}10^6$의 범위에서 수정 채널 레일리히수의 함수로써 평균 누셀트수와의 상관식을 구하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권2호
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• pp.237-244
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• 2009

무선 센서 네트워크에서의 혼잡은 데이터 손실 비율을 증가시키고, 전송 지연이 길어지는 문제점을 야기한다. 기존의 무선 센서 네트워크를 위한 혼잡 제어 방법들은 혼잡을 판단하고, 혼잡에 연관된 센서노드들을 선택하여 샘플링 주기를 조절함으로써 전송량을 줄이는 방법을 사용한다. 그러나 샘플링 주기 조절 기법은 시간적 데이터 손실에 민감한 응용에 사용하기 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는 무선 센서 네트워크에서의 혼잡을 해결하는 새로운 혼잡 제어 기법인 ACT를 제안한다. 제안하는 ACT기법에서는 큐 감시를 통해 다중 큐 임계값을 사용하여 네트워크의 상태를 판단한다. ACT는 혼잡 발생시 패킷 전송 간격을 조절하는 적응적 흐름 제어 기법을 통해 네트워크의 효율성을 높이며 패킷판단 기법을 통하여 노드간의 공평성을 보장한다. 또한 압축을 이용하여 센서노드 간 전송량을 조절하도록 하여 이용가능한 데이터양을 증가시킨다. 실험을 통하여 제안된 ACT기법이 기존 프로토콜에 비해 네트워크의 패킷 전송 효율성을 향상시키며 센서노드들에게 공평성있는 데이터전송을 제공함을 보인다.

• 한국지구과학회지
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• 제28권7호
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• pp.857-870
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• 2007

명시적 액체-얼음상 미시물리 과정을 포함하는 구름 분해 모형(ARPS: Advanced Regional Prediction System)을 이용하여 2차원 그리고 주변 바람이 없는 경우에 뇌우 유출의 구조와 진화를 조사하였다. 고해상도 격자 간격(50m)을 이용하여 유출의 난류 구조를 명시적으로 분해하였다. 모사된 단세포 스톰과 스톰과 연관된 Kelvin-Helmholtz(KH) 빌로우(billow)는 발달, 성숙, 소멸의 생애 단계를 가졌다. 구름 역학과 미시물리 사이의 상호작용으로 야기된 이차 맥동과 대류 세포의 분활이 관측되었다. 상대적으로 건조한 하층 대기를 낙하하는 빗방울과 우박의 증발에 기인한 찬 하강류는 뇌우 찬 공기 유출을 야기시켰다. 유출 머리는 거의 일정한 속도로 이동하였다. KH 불안정에 의해 생성된 KH 빌로우는 유출 상부에서 난류 혼합을 야기하였으며 유출의 구조를 지배하였다. KH 빌로우는 유출 머리에서 생성되었고 돌풍 전선에 상대적으로 뒤쪽으로 이동함에 따라 성장하고 소멸하였다. 가장 빨리 성장하는 섭동의 수평 파장과 임계 시어층 깊이의 비 그리고 KH 빌로우의 수평 파장과 최대 진폭의 비에 대한 수치 모사 결과는 다른 연구 결과와 잘 일치하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권4A호
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• pp.352-360
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• 2008

최근 IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) 802.15.4a TG (Task Group)에서는 저소비, 저전력 뿐만 아니라 다수개의 피코넷이 공존하는 즉, SOPs (simultaneously operating piconets) 환경하에서 거리 인지가 가능하도록 규정하고 있으며 거리인지 (ranging)의 서비스에 따라 Ternary 코드를 이용한 coherent/non-coherent 방안이 표준으로 채택되었다. 그러나 표준안에서 제시된 최소의 펄스 간 간격(Pulse Repetition Interval; PRI)은 채널의 최대 초과 지연 aximum Excess Delay; MED) 보다 좁아 펄스 간 간섭 (Inter-Pulse Interference; IPI) 문제가 발생되어 DS(Direct Sequence) 기반의 추정기법으로는 부정확한 최초 도착 시간(Time Of Arrival; TOA)을 얻게 된다. 따라서 본 논문에서는 IPI을 줄이면서 고정밀 TOA를 추정하기 위한 비주기적 펄스 전송 (non-periodic transmission; NPT) 패턴 기법을 제안한다. 수신단은 저속 무선 개인 영역 네트워크의 모티브를 고려하여 에너지 검출을 이용한 non-coherent 기반의 수신 구조로 구성하였다. TOA 정보는 슬라이딩 상관처리 후 역 탐색 구간 (Search Back Window; SBW)을 두어 오차를 감소시키고 사전 정해진 임계치를 이용하여 얻기 된다. 제안된 펄스 패턴 기법에 대한 성능을 검증하기 위해서 BEE 802.15.4a TG에서 제시한 두 가지 채널 모델을 적용하였고 시뮬레이션 결과로부터 제안된 기법이 다수개의 피코넷이 공존하는 다중 경로 환경에서 일반적인 기법보다 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.979-995
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• 2023

산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.