• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.141-143
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• 2015

본 연구는 해변의 양측에서 퇴적되고 해변 중앙에서 침식이 일어나고 있는 광안리 해수욕장에 최소 해빈폭을 최대로 하는 최적의 양빈 설계를 하고자 실시하였다. 광안리 해수욕장에 3가지 case의 양빈안을 수치 모의 시나리오로 구성하여 OneLine Shoreline Model을 적용하여 해빈폭의 시간적 변화를 모의하였으며, Cross-shore Profile Model을 적용하여 연평균 파고에 따른 전진폭과 최고 파고에 따른 침식폭을 추정하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11c
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• pp.503-506
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• 2003

In this paper, we present the results of parameter estimation for do-dc converter model by system identification. The parameter estimation for dc-dc converter aims at the diagnosis of its operating status. we applied the system identification method for parameter estimation. For verification of estimated parameter, we compare bode plot of estimated system transfer function and measurement results of HP4194 instrument.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07e
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• pp.91-93
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• 2005

본 논문에서는 전력기기의 온라인 진단을 위하여 개발된 모니터링 시스템에 대하여 소개하고자 한다. 개발된 진단 플랫폼은 전력기기의 온라인 진단을 위해 측정된 부분방전 신호를 이용하여 진단을 위한 파라미터를 추정하고 추정된 결과를 인터넷을 통해 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 제작되었다. 개발된 진단 플랫폼은 연산처리를 위한 DSP 신호처리 부분과 웹서비스를 위한 VM부분으로 구성되어 있다. VM부분은 스트롱암 기반의 플랫폼을 적용하였으며 리눅스 환경에서 자바 가상머신을 이용하여 웹 서비스를 구현하였다. 본 논문에서 제시된 기술은 향후 산업용 장치들의 웹 기반 진단 및 모니터링 기술에 이용될 예정이며 또한 스마트 센서 모듈 및 분산 제어 시스템 모듈 개발에 응용될 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.1181-1183
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• 2004

본 논문에서는 DC-DC 컨버터의 온라인 진단을 위해 개발된 java VM(virtual machine) 기반 모니터링 시스템에 대하여 소개하고자 한다. 개발된 진단 플랫폼은 DC-DC 컨버터의 온라인 진단을 위해 시스템 식별 기법을 이용하여 진단을 위한 파라메터를 추정하고 추정된 결과를 인터넷을 통해 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 제작되었다. 개발된 진단 플랫폼은 기존의 DC-DC 컨버터의 제어기와 직렬 통신으로 연결되어 있으며 웹을 통해 주요 제어 변수의 설정과 모니터링이 가능하도록 제작되었다. 웹 서비스를 위해서 StrongArm 기반의 플랫폼을 적용하였으며 리눅스 환경에서 java VM을 이용하여 웹 서비스를 구현하였다. 본 논문에서 제시된 기술은 향후 산업용 장치들의 웹 기반 진단 및 모니터링 기술에 이용될 예정이다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.13 no.3
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• pp.199-204
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• 2004

This Paper deals with a Platform for diagnosis monitoring of DC-DC converter system based on Java virtual machine. This platform is designed for estimating diagnostic parameters of DC-DC converter system based on system identification method and displaying Web-page on operating status. For Web-service, hardware of platform is baled on a Strongarm processor and software bale is designed on Linux and java virtual machine.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2023.11a
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• pp.271-272
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• 2023

본 논문에서는 대학 캠퍼스 내 배달로봇 사용 시 환경적 특성에 의한 유해위험요인을 사전에 발굴하고 로봇의 출발지에서 목적지까지 발생할 수 있는 위험을 단계별로 추정·판단하여 위험을 감소에 대한 필요성에 관한 연구를 수행하였다. 캠퍼스 내 주행 구간별 유해위험요인을 파악 및 단계별 위험성 추정을 위하여 배달로봇을 사용하기 전 위험성을 사전에 확인할 수 있는 위험성평가의 필요성을 제시한다. 배달로봇 시장의 확대로 인한 사람과의 접촉 증가에 비하여 안전대책 연구가 미흡한 실정이며, 로봇의 기술적 진보와 사용자들의 정서적 수준에 뒤처지지 않는 적절한 안전대책을 마련해야 한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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• v.34 no.10
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• pp.947-955
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• 2010

Most oil and gas reservoirs, which have some light hydrocarbon components, show sensitive phase behavior in response to changes in the composition of the internal fluid. When evaluating and developing plans for oil and gas fields, flash calculation, PVT analysis, and saturation-property calculation are necessary for analyzing reservoir characteristics and pipeline flows. In general, the determination of saturation properties such as dew point and bubble point is considered a difficult task because of the poor convergence of the calculation methods. In this study, several new initial-value-guessing methods and root-finding methods are proposed; parametric analysis were carried out to verify the improvement in convergence. Finally, these new ideas and methods were successfully applied to the new GUI based multi-phase behavior simulator.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.5
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• pp.1079-1094
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• 2014

In this paper, we study efficient gene selection methods by using conditional mutual information. We suggest gene selection methods using conditional mutual information based on semiparametric methods utilizing multivariate normal distribution and Edgeworth approximation. We compare our suggested methods with other methods such as mutual information filter, SVM-RFE, Cai et al. (2009)'s gene selection (MIGS-original) in SVM classification. By these experiments, we show that gene selection methods using conditional mutual information based on semiparametric methods have better performance than mutual information filter. Furthermore, we show that they take far less computing time than Cai et al. (2009)'s gene selection but have similar performance.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.11 no.5
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• pp.139-144
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• 2011

Most real world system such as world economy, management, medical and engineering applications contain a series of complex phenomena. One of common methods to understand these system is to build a model and analyze the behavior of the system. As a first step, Determining the best clusters on data. As a second step, Determining the model of the cluster. In this paper, we investigated heuristic search methods for efficient clustering. It is also confirmed that the Bayesian Information Criterion more reliable than Cheeseman-Stutz ones.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.6
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• pp.937-944
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• 2021

The problem of selecting variables is addressed in partial linear regression. Model selection for partial linear models is not easy since it involves nonparametric estimation such as smoothing parameter selection and estimation for linear explanatory variables. In this work, several approaches for variable selection are proposed using a fast forward selection algorithm, least angle regression (LARS). The proposed procedures use t-test, all possible regressions comparisons or stepwise selection process with variables selected by LARS. An example based on real data and a simulation study on the performance of the suggested procedures are presented.