• 한국추진공학회지
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• 제15권4호
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• pp.85-93
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• 2011

아크 채널 모델을 이용하여 플라즈마 온도를 매개로 플라즈마 입력전력과 전류 조건에 따른 간극 반지름(R) 및 간극팩 묶음 길이(L) 변수 계산이 가능한 해석해를 유도하고 이를 이용하여 300 A 전류조건에서 0.4 MW 급 분절형 아크 플라즈마 토치에 대한 해석적 설계 변수 해석을 수행하였다. 해석 결과, R��${\leq}$ 7.5 mm, L ${\leq}$ 1.25 m 인 범위에 대해, L이 길어지거나 R이 작아질 때, 플라즈마 온도는 비례하여 증가하는 경향을 가지고 있음을 알 수 있었으며, 그 이상의 범위에서는 증가하다 감소하는 비선형 현상이 존재하여 주어진 전류 및 전력조건에서 아크 플라즈마의 형성이 불가능하거나 불안정할 것으로 예측되었다. 이와 같은 결과를 바탕으로 입력전류가 300 A 일 때, 아크 플라즈마 온도를 안정적으로 구현할 수 있을 것이라 여겨지는 0.4 MW 급 분절형 아크 플라즈마 토치의 간극 반지름 R 및 간극팩 묶음 길이 L의 설계범위를 각각 5.5 mm ${\leq}$ R ${\leq}$ 7.5 mm, 0.25 m ${\leq}$ L ${\leq}$ 0.5 m 범위로 제안하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2010년도 제35회 추계학술대회논문집
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• pp.768-774
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• 2010

아크 채널 모델을 이용하여 플라즈마 온도를 매개로 플라즈마 입력전력과 전류 조건에 따른 간극 반지름(L) 및 간극팩 묶음 길이(R) 변수 계산이 가능한 해석해를 유도하고 이를 이용하여 300 A 전류조건에서 0.4 MW 급 분절형 아크 플라즈마 토치에 대한 해석적 설계 변수 해석을 수행하였다. 해석 결과, L < 1.25 m, R < 7.5 mm 에 대해, 고정된 R 값에서 L이 길어지거나 반대로 L 값이 일정할 때, R이 작아질수록 플라즈마 온도는 비례하여 증가하는 경향을 가지고 있음을 알 수 있었으며, 그 이상의 범위에서는 만족하는 플라즈마 온도 해가 없거나 2개 이상 존재하여 주어진 전류 및 전력조건에서 아크 플라즈마의 형성이 불가능하거나 불안정할 것으로 예측되었다. 이와 같은 결과를 바탕으로 입력전류가 300 A 일 때 약 15,000 K의 아크 플라즈마 온도를 안정적으로 구현할 수 있을 것이라 여겨지는 0.4 MW 급 분절형 아크 플라즈마 토치의 간극 반지름 R 및 간극팩 묶음 길이 L의 설계범위를 각각 $5.5mm{\leq}R{\leq}7.0mm$, $0.5m{\leq}L{\leq}1.0m$ 범위로 제안하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.43-51
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• 2003

제품 설계 및 디자인의 과정이 고도로 높은 기술력을 바탕으로 이루어지고 있으며, 국내의 기업체도 우수한 기술력과 높은 품질로 경쟁력을 키우며 다양한 고객의 요구에 대응하여 고객만족을 꾀하여야 한다 이의 기반이 되는 제품의 품질과 사양은 설계에서 시작되는데 아직 국내의 많은 기업들은 설계 및 제작 단계에서 많은 시간과 비용을 낭비하고 있다. 3D Modeling Solution은 설계오류가 적으며 시각적인 설계를 할 수 있어 최소의 인력으로 제품을 설계할 수 있는 장점이 있지만 너무 많은 기능으로 인해 사용자가 쉽게 적용하고 사용하기 어려운 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 산업현장의 어려움을 덜기 위해 3D 전용 Modeling Solution에 사용자가 쉽게 부품을 조림할 수 있는 엔진을 접목시켜 누구나 사용가능하고 신속한 신제품 개발이 이루어지도록 하였다. 본 연구에서는 Autodesk사의 Inventor와 Microsoft Visual Basic으로 Inventor에서 제공하고 있는 API함수를 이용하여 조립자동화를 위한 조립조건 생성, 조립자동화, 부품 재질변경, 수동조립 그리고 부품의 DB화를 구현하였다. 이 프로그램은 조립조건 설정 폼을 이용하여 부품의 조립속성을 생성하고 부품조립 폼을 이용하여 조립자동화를 실행할 수 있도록 하였다. 또한 모든 부품을 Database화 하여 부품을 손쉽게 탐색할 수 있으며, 추후에도 언제든지 재사용이 가능하여 제품설계 효율성을 극대화 할 수 있다. 현장 적용 시 신속한 신제품 개발과 품질의 우수성으로 고객만족을 꾀할 수 있으며, 시간과 비용을 동시에 줄여 경쟁사와의 경쟁우위를 높이는 해결책이 될 수 있다.-110 마이크로프로세서와 21285 주제어기가 장착된 EBSA-285 보드이다. 측정하면서 수행하였다. 검증 결과 random 상태에서는 문헌자료에 부합되는 예측결과를 보여주었으나, intermediate와 constant 상태에서는 문헌보다 다소 낮은 속도를 보여주었다 이러한 속도차는 추후 현장 데이터를 수집하여 보다 실질적인 검증을 통하여 조정되어야 할 것으로 판단된다.지발광(1.26초)보다 구애발광(1.12초)에서 0.88배 감소하였고, 암컷에서 정지발광(2.99초)보다 구애발광(1.06초)에서 0.35배 감소하였다. 발광양상에서 발광주파수는 수짓의 정지발광에서 0.8 Hz, 수컷 구애발광에서 0.9 Hz, 암컷의 정지발광에서 0.3 Hz, 암컷의 구애발광에서 0.9 Hz로 각각 나타났다. H. papariensis의 발광파장영역은 400 nm에서 700 nm에 이르는 모든 영역에서 확인되었으며 가장 높은 첨두치는 600 nm에 있고 500에서 600 nm 사이의 파장대가 가장 두드러지게 나타났다. 발광양상과 어우러진 교미행동은 Hp system과 같은 결과를 얻었다.하는 방법을 제안한다. 즉 채널 액세스 확률을 각 슬롯에서 예약상태에 있는 음성 단말의 수뿐만 아니라 각 슬롯에서 예약을 하려고 하는 단말의 수에 기초하여 산출하는 방법을 제안하고 이의 성능을 분석하였다. 시뮬레이션에 의해 새로 제안된 채널 허용 확률을 산출하는 방식의 성능을 비교한 결과 기존에 제안된 방법들보다 상당한 성능의 향상을 볼 수 있었다., 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른 영향을 받을 수 있기 때문에 앞으로 이에 대한 많은 연구가 이루어져야할 것으로 판단된다.

• 한국광학회지
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• 제27권3호
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• pp.106-113
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• 2016

본 논문에서는 37채널을 갖는 적응광학계용 SiC(Silicon Carbide) 변형거울의 파면 보상 성능 검증에 관한 내용을 다룬다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 SiC 변형거울의 파면 보상 성능을 예측하였고, 실제 closed-loop 적응광학계를 구성하여 파면 보상 성능을 확인 하였다. Closed-loop 적응광학계는 광원, 위상판, SiC 변형거울, 고속 샥-하트만 센서 그리고 제어용 컴퓨터로 구성되어있다. 회전하는 위상판에 의해 왜곡된 파면을 샥-하트만 센서로 측정하고, SiC 변형거울을 이용하여 왜곡된 파면을 보상해주는 시스템이다. 결과적으로 closed-loop 적응광학계에서 500 Hz의 속도로 PV(Peak-to-Valley) $0.3{\mu}m{\sim}0.9{\mu}m$, RMS(Root-Mean-Square) $0.06{\mu}m{\sim}0.25{\mu}m$의 왜곡된 파면을 PV $0.1{\mu}m$, RMS $0.03{\mu}m$이하로 보상시킬 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.188-199
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• 2008

기존의 부호화 기술은 부호화기의 복잡도가 복호화기에 비해 매우 높은 구조로 이루어져 있다. 하지만 최근에 부호화기 복잡도의 대부분을 차지했던 움직임 예측/보상과정을 없애는 경량화 부호화 구조에 대한 연구가 중요해졌다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 이의 대표적인 기술로서 부호화기는 단순히 현재 프레임에 대한 패리티 정보만을 생성하며 프레임 간 유사성을 이용하는 어떠한 처리절차도 행하지 않기 때문에 종래의 기술에 비해 매우 간단한 구조를 갖는다. 하지만 Wyner-Ziv 부호화 구조에서는 잡음이 많은 보조영상을 복호화에 이용 할 경우 채널 코드의 복호화 오류가 발생한다. 이러한 복호화 오류는 특히 영상 간 유사성이 적어 보조정보를 잘 만들 수 없는 경우 더 많이 발생하며 복원된 영상에 마치 Salt & Pepper와 같은 형태의 잡음으로 나타난다. 이러한 잡음은 비록 그 발생빈도가 적더라도 복원된 영상의 주관적인 화질을 상당히 떨어뜨리는 요소로 작용하므로 이전에는 공간적 유사성을 이용하여 이러한 오류를 정정하는 선택적 미디언 필터를 사용한 경량화 부호화 방법을 제안하였었다. 하지만 이전 방법에서는 텍스처가 복잡한 영상의 경우, 필터적용에 따른 텍스처의 손실이 오류정정으로 얻는 이득보다 더 큰 경우가 발생하는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 선택적 미디언 필터에 복원영상과 보조정보 내 잡음에 관한 정보를 제공함으로써 필터링에 따른 텍스처의 손실을 최소화하는 향상된 경량화 부호화 방법을 제안한다. 실험결과는 이전 방법에 비해 최대 0.84dB에 이르는 성능향상을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.516-523
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• 2013

본 논문에서는 엔틀러 구조를 가진 인천공항 터미널 지역에서 항공정보통신 무선 채널의 패스 로스 모델에 관해 연구하였다. 항공정보통신 주파수 밴드인 VHF/UHF 채널 중에 두 개의 주파수에 대해 전파 측정을 수행하였다. 현재 운영 중인 송신 사이트에서 변조 신호를 제거한 캐리워 파워를 송신하였으며, 전파 측정을 위해 수신기를 장착한 이동 차량을 이용하여 여객터미널 지역에서 전파 측정을 수행하였다. 송신 파워, 주파수, 안테나 위치 등은 현재 운용 조건과 같다. 패스 로스 계수 및 실험적인 패스 로스식은 기본적인 패스 로스 모델 및 하타 모델등을 이용하여 추출하였다. 엔트러 구조를 가진 터미널 지역에서 추출된 NLOS 패스 로스 계수는 128.2MHz 및 269.1MHz에서 각각 3.32 및 3.10이었고 예측 에러의 편차는 각각 9.69 및 9.65 이었다. 추출된 패스 로스 계수를 이용하여 여객터미널 지역에서 전파 패스 로스 식을 실험적인 패스 로스 계수을 도출하였으며 또한 다른 전파 패스 모델과 비교하였다. 이러한 결과는 항공정보통신 사이트 최적 위치 선정 및 항공정보통신 서비스 평가에 도움이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1405-1423
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• 2021

강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.33-43
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• 2022

본 논문에서는 기존의 스마트폰 카메라 센서를 사용하여 비접촉식 손바닥 기반 사용자 식별 시스템을 구축하기 위해 Attention U-Net 모델과 사전 훈련된 컨볼루션 신경망(CNN)이 있는 다채널 손바닥 이미지를 이용한 앙상블 모델을 제안한다. Attention U-Net 모델은 손바닥(손가락 포함), 손바닥(손바닥 미포함) 및 손금을 포함한 관심 영역을 추출하는 데 사용되며, 이는 앙상블 분류기로 입력되는 멀티채널 이미지를 생성하기 위해 결합 된다. 생성된 데이터는 제안된 손바닥 정보 기반 사용자 식별 시스템에 입력되며 사전 훈련된 CNN 모델 3개를 앙상블 한 분류기를 사용하여 클래스를 예측한다. 제안된 모델은 각각 98.60%, 98.61%, 98.61%, 98.61%의 분류 정확도, 정밀도, 재현율, F1-Score를 달성할 수 있음을 입증하며, 이는 저렴한 이미지 센서를 사용하고 있음에도 불구하고 제안된 모델이 효과적이라는 것을 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 모델은 COVID-19 펜데믹 상황에서 기존 시스템에 비하여 높은 안전성과 신뢰성으로 대안이 될 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.29-41
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• 2022

1995년 역사적 첫 배너광고 판매 거래 이후 전자상거래는 명실공히 새로운 유통채널로 자리매김 하였다. 20년 이상의 역사 속에 소비자의 자연스러운 소비 습관이 되어 경험 부족은 더 이상 전자상거래의 발전을 늦추는 이유가 될 수 없게 되었고, 그 규모를 계속 확장하며 이제 기존 유통채널을 위협하는 존재로 성장하였다. 하지만 이러한 전자상거래 시장의 지속적인 성장에도 불구하고, 자산 특유성이 높거나 설명 복잡성이 높은 상품의 경우, 소비자가 상품의 품질을 검증하는 것이 제한적일 수밖에 없는 전자상거래의 한계로 인해, 온라인 시장으로의 진출 및 확장은 힘들 것으로 여겨져 왔다. 특히, 이러한 조건 하에서 기존 사용자에 따라 품질의 차이가 많이 나고 설명 난이도가 높은 중고품의 온라인 거래 활성화는 거의 불가능한 것으로 여겨져 왔다. 중고품의 경우 상품에 대한 많은 정보를 가진 판매자 대비 정보를 많이 가지지 못한 구매희망자 간 정보 비대칭성으로 더욱더 시장의 성립이 힘들 수 있다는 것이 또한 온라인 중고거래에 대해 부정적인 시선을 갖게 하는 이유이다. 하지만, 본 논문에서 이와 같은 한계를 인공지능(AI)에 기반한 동적 가격 분석과 예측을 통해 문제 가능성을 최대한 낮춤으로써 극복하고, 품질 평가 표준화를 통하여 전자상거래 최고 거래 난이도의 중고 의류소매업에 전례 없이 성공한 thredUP의 사례분석을 통해 전자상거래, 특히 온라인 중고거래의 향후 발전 방향과 가능성을 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.119-137
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• 2022

최근 추천 시스템 연구에서는 사용자와 아이템 간 상호 작용을 보다 잘 표현하고자 다양한 딥 러닝 모델을 적용하고 있다. ONCF(Outer product-based Neural Collaborative Filtering)는 사용자와 아이템의 행렬을 외적하고 합성곱 신경망을 거치는 구조로 2차원 상호작용 맵을 제작해 사용자와 아이템 간의 상호 작용을 더욱 잘 포착하고자 한 대표적인 딥러닝 기반 추천시스템이다. 하지만 합성곱 신경망을 이용하는 ONCF는 학습 데이터에 나타나지 않은 분포를 갖는 데이터의 경우 예측성능이 떨어지는 귀납적 편향을 가지는 한계가 있다. 본 연구에서는 먼저 NCF구조에 Transformer에 기반한 ViT(Vision Transformer)를 도입한 방법론을 제안한다. ViT는 NLP분야에서 주로 사용되던 트랜스포머를 이미지 분류에 적용하여 좋은 성과를 거둔 방법으로 귀납적 편향이 합성곱 신경망보다 약해 처음 보는 분포에도 robust한 특징이 있다. 다음으로, ONCF는 사용자와 아이템에 대한 단일 잠재 벡터를 사용하였지만 본 연구에서는 모델이 더욱 다채로운 표현을 학습하고 앙상블 효과도 얻기 위해 잠재 벡터를 여러 개 사용하여 채널을 구성한다. 마지막으로 ONCF와 달리 부가 정보(side information)를 추천에 반영할 수 있는 아키텍처를 제시한다. 단순한 입력 결합 방식을 활용하여 신경망에 부가 정보를 반영하는 기존 연구와 달리 본 연구에서는 독립적인 보조 분류기(auxiliary classifier)를 도입하여 추천 시스템에 부가정보를 보다 효율적으로 반영할 수 있도록 하였다. 결론적으로 본 논문에서는 ViT 의 적용, 임베딩 벡터의 채널화, 부가정보 분류기의 도입을 적용한 새로운 딥러닝 모델을 제안하였으며 실험 결과 ONCF보다 높은 성능을 보였다.