• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.114-117
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• 2015

이 논문에서는 소수 추출 방법인 Sieve of Eratosthenes 알고리즘을 병렬화하되 실행시간과 에너지 소모 면에서 개선된 효과를 얻고자 한다. 멀티코어 프로세서의 공유 메모리를 효율적으로 활용하도록 하이브리드 병렬 프로그래밍 모델을 적용하고, 부하 균등화를 정교하게 조절하도록 파이프라인 작업 방식을 도입하였다. 실험결과 이전 방식보다 연산속도가 향상되었고, 에너지 사용량도 감소함을 확인하였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.13 no.5
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• pp.360-368
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• 2008

A lumped parameter model of Li-ion battery in hybrid electric vehicle(HEV) is constructed and system parameters are identified by using recursive least square estimation for different C-rates, SOCs and temperatures. The system characteristics of pole and zero in the frequency domain are analyzed with the parameters obtained from different conditions. The parameterized model of a Li-ion battery indicates highly dependent of temperatures. To estimate SOC and polarization voltage, a Luenberger state observer is utilized. The P- or PI-gains of observer based on a suitable natural frequency and damping ratio is adopted for the state estimation. Satisfactory estimation accuracy of output voltage and SOC is especially obtained by a PI-gain. The feasibility of the proposed estimation method is verified through experiment under the conditions of different C-rates, SOCs and temperatures.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.05a
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• pp.425-430
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• 2008

USN의 발전으로 인해 인간 중심의 정보화 사회에서 사물 간에도 정보들을 유기적으로 결합하여 활용하는 유비쿼터스 컴퓨팅 사회로 급격히 변모하고 있다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 인프라를 성공적으로 구축하기 위해서는 센서노드에 대한 기술의 발전과 함께 USN 미들웨어에 대한 연구가 필요하다. USN의 핵심기술 중 하나인 USN 미들웨어는 시스템 소프트웨어로써 USN 응용에서 USN 계층의 자원과 데이타를 쉽게 활용할 수 있도록 다양한 기본 서비스를 제공한다. USN 디렉토리 서비스는 이와 같은 USN 미들웨어의 핵심 컴포넌트로서 USN 응용이 필요로 하는 USN 자원에 대한 정보를 검색하는 기능을 수행한다. 분산된 USN 자원에 대한 메타데이타의 효율적인 검색은 분산된 환경에서의 USN 디렉토리 서비스의 핵심요소이며 최근 이에 대한 연구가 보이고 있다. 분산 USN 디렉토리 서비스에서의 메타데이타 검색 모델은 크게 중앙 집중식(Centralized) 모델, 계층식(Hierarchical) 모델, P2P(Peer-to-Peer) 모델이 있다. 그러나 현재 메타데이타 검색 모델에 대한 연구는 원하는 메타데이타를 찾기 위한 서버 검색 회수만을 대상으로 하고 있으며 실제 단말 간 응답시간에 영향을 미치는 지연시간은 고려하지 않고 있다. 본 논문은 실제 단말 간 응답시간에 영향을 미치는 검색회수와 지연시간을 고려한 하이브리드 모델을 제안하고, 하이브리드 모델이 계층 모델에서 검색 시 불필요한 검색횟수의 증가와 P2P 모델의 광범위한 지역에서 응답시간이 증가하게 되는 단점을 개선할 수 있음을 보인다.

• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.361-367
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• 2008

Many trials have been used to model room impulse responses, all attempting to provide efficient representations of room acoustics. The traditional model designs for room impulse response seem to fail in accuracy, controllability, or computational efficiency. In the time domain, room impulse responses are generally considered as combination of the three Parts having different acoustic characteristics, initial time delay, early reflection, and late reverberation. This paper introduces new learning hybrid model for room impulse responses. In this proposed model, those three parts are modeled using different models with learning algorithms that determine the boundary of each model in the hybrid model. By the simulation with measured room impulse responses, the performance of proposed model shows the best efficiency in views of computational burden and modeling error.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2004.04a
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• pp.465-470
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• 2004

In this paper, an open architecture control system for automatic container cranes is investigated. A standard reference model for cranes, which consists of three modules； hardware module, operating system module, and application software module, is proposed. A hybrid control architecture combining deliberative and reactive controls for the autonomous operation of the cranes is proposed. The main contributions of this paper are as follows： First, a new reference platform for the crane control system is proposed. Second, by analyzing the structure of a container crane, implementation strategies for the automatic container crane are described.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.237-240
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• 2006

Hybrid propulsion systems provide many advantages in terms of stable operation and safety. However, classical hybrid rocket motors have lower fuel regression rate and combustion efficiency compared to solid propellant rocket motor. Accordingly, the recent research efforts are focused on the improvement of engine efficiency and regressionrate in the hybrid rocket engine. The present study has numerically investigated the combustion processes and the flame structure in the hybrid rocket engine. The turbulent combustion is represented by the flamelet model and Low Reynolds number $k-{\varepsilon}$turbulent model is employed to reduce the uncertainties for convective heat transfer near solid fuel surface having strong blowing effect. Numerical results suggest that the present approach is capable of realistically simulating the combustion characteristics of the hybrid rocket engines.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.305-308
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• 2019

최근 네트워크 기술이 발달함에 따라 실시간 스트리밍 서비스의 사용이 증가하고 있다. 이에 따라, 스트리밍에 있어 복잡성 및 대기시간 등의 문제점을 해결하고자 공통 미디어 포맷에 관한 연구가 진행되고 있다. 또한, 통신망을 활용한 고품질 AV(Audio-Video) 콘텐츠 전송이 가능해짐에 따라, 국내 UHD(Ultra High Definition) 방송 전송 표준은 방송망과 통신망을 활용한 하이브리드 서비스 규격을 제정하였다. 하이브리드 서비스는 통신망을 활용함에 따라, 방송망 관련 부가 데이터 및 사용자 맞춤형 콘텐츠 제공과 같은 다양한 서비스가 가능하게 되었다. 본 논문에서는 국내 지상파 UHD 전송 표준인 MMT(MPEG Media Transport)와 모바일 망에 특화된 기능을 제공하기 위해 제안된 Mobile MMT의 시그널링 메시지를 활용한 콘텐츠 삽입 기술을 제안한다. 또한, 이종망 환경에서 콘텐츠 삽입 기술 시스템 모델 및 서비스 시나리오를 제안하고, 제안한 시스템 모델 기반의 검증플랫폼을 통해 제안 기술의 타당성을 확인한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.357-357
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• 2021

홍수로 인한 침수피해 발생을 최소화하기 위해 정확한 하천의 수위 예측과 리드타임 확보가 매우 중요하다. 특히 조석현상의 영향을 받는 감조하천의 경우 기존의 물리적 수문모형의 적용이 제한되어 하천수위 예측의 정확도가 떨어지기도 한다. 따라서 본 연구에서는 이러한 감조하천 수위 예측의 정확도를 높이기 위해 조석현상을 분리하고 인공신경망을 활용하는 하이브리드 모델을 제안 하였으며 다중 선형회귀분석과 비교 분석하였다. 감조하천에 위치한 교량의 수위데이터에서 Stationary Wavelet Transform으로 조석현상을 분리하였으며, 이외의 수위에 영향을 주는 time series data와 인공신경망(ANN)을 활용하여 1시간, 2시간, 3시간 후의 수위를 예측하였다. 하이브리드 모델은 96% 이상의 정확도를 보였으며 다중 선형회귀 분석과 비교하여도 높은 정확성을 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.481-482
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• 2023

양자 컴퓨팅 환경에서 빅데이터를 이용하는 Quantum Artificial Intelligence(QAI)는 빠른 계산 속도를 추구한다. 최근 금융, 물류, 교통 분야의 QAI 모델과 이미지 분류용 quantum convolutional neural network가 소개됐지만 아직 완벽한 성능은 달성하지 못했다. 본 논문은 성능 향상을 위한 모듈을 새로 제시하고, 이를 소형 양자 컴퓨터에 적용하며 하이브리드 모델 구성을 가능하게 한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존 네트워크와 비교해 우수한 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.27 no.6
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• pp.699-710
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• 2009

If a country has her geoid model, it could be determine accurate orthometric height because the geoid model could provide continuous equi-gravity potential surface. And it is possible to improve the coordinates accuracy of national control points through geodetic network adjustment considering geoidal heights. This study aims to find the best way to develop geoid model in Philippines which have similar topographic conditions as like Malaysia and Indonesia in Eastsouth asia. So, in this study, it is surveyed the general theories of geoid determination and development cases of geoid model in Asia and it is computed that the geoidal heights and gravity anomalies by spherical harmonic analysis using EGM2008, the latest earth geopotential model. The results show that first, the development of gravimetric geoid model based on airborne gravimetry is needed and second, about 200 GPS surveying data at national benchmark is needed. It is concluded that it is the most reasonable way to develop the hybrid geoid model through fitting geometric geoid by GPS/leveling data to gravimetric geoid. Also, it is proposed that four band spherical Fast fourier transformation(FFT) method for evaluation of Stokes integration and remove and restore technique using EGM2008 and SRTM for calculation of gravimetric geoid model and least square collocation algorithm for calculation of hybrid geoid model.