• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 1999.07a
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• pp.44-44
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• 1999

저진공(1 kPa~ 100 kPa)은 대기압 측정, 비행고도, 기체의 온도 측정, 질량의 부력 보정, 레이저의 굴절률 측정등에 사용되는 영역으로 과학적 중요성을 갖고 있다. 또한 대기압 이상의 압력 측정과 고진공 측정의 경계적 역할도 수행하고 있어 압력 표준기의 국제 비교에 필수적으로 권장되는 역역이다. 이 영역에 주로 사용되는 압력 표준기는 수은 압력계(Mercury manometer)와 분동식 압력계(Deadweight piston gauge or Pressure)가 있다. 이들은 이동이 불편하거나 불가능하므로 표준기의 국제 비교에 사용되는 전달 표준기로는 보다 이동이 간편한 탄성 압력계인 CDG(Capacitance diaphragm Gauge)가 있다. 이 게이지는 반도체 산업의 공정 제어용으로도 많이 사용되고 있다. 그러나 게이지와 함께 사용되는 컨트롤러의 부피가 크고 무거우며 영점 이동이 커서 측정때 마다 재조정하여야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 같은 단점을 극복하기 위해 수정빔 진동형 진공 센서를 잔달 표준기로 사용하는 것에 대한 연구를 수행하였다. 수정빔 진동형 압력 센서는 수정빔으 공진주파수가 스트레인에 비례하는 것을 이용하여 제작된 센서로 주로 대기압 이상의 고압 측정에 많이 사용되고 있다. 먼저 수정빔의 압력과 주파수간의 관계를 측정하고 또한 내장된 수정 온도센서의 공진 주파수를 측정하여 온도 보상을 위한 자료로 사용하였다. 규격에 나와 있는 수정빔의 기하학적 형상으로부터 거동에 관한 이론 모델식을 구하고 압력교정 자료로부터 얻어진 데이터를 이 식과 비교 분석하여 적합한 특성식과 인자를 구하였으며 게이지의 불확도를 추정하였다.모델은 길이가 유한한 0-차원 실린더 모델로 가정하였고, 이에 대한 기하학적 성질 및 열역학적 성질은 유효계수를 고려하여 산출하였다. 진공용기 이중 벽 내부로 흐르는 질소가스의 유량과 온도의 계산은 진공용기 내벽과 외벽을 각각 독립적인 열전달 요소로 가정하여 구성한 모델을 이용하였다. 전체 해석에서 각 열전달 요소의 비열 값은 온도에 따라 변화하는 비열의 특성을 반영하였으며. 진공용기와 플라즈마 대향 부품의 방사율(emissivity)은 앞서 가정했던 각 온도 상승 곡선에 대해서 각각 0.1, 0.2, 1.3의 경우를 가정하여 계산하였다. 직선적으로 증가하는 온도 상승 곡선중 2$0^{\circ}C$/hr의 온도상승율을 갖는 경우가 다른 베이킹 시나리오 모델에 비해 효과적이라 생각되며 초대 필요 공급열량은 200kW 정도로 산출되었다. 실질적인 수치를 얻기 위해 보다 고차원 모델로의 해석이 필요하리라 생각된다. 끝으로 장기적인 관점에서 KSTAR 장치의 베이킹 계획도 살펴본다.습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.27 no.7
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• pp.921-929
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• 2003

An experimental investigation was performed to study the characteristics of turbulent water flow in a horizontal circular tube by using liquid crystal. To determine some characteristics of the turbulent flow, 2D PIV technique is employed for velocity measurement and liquid crystal is used for heat transfer experiments in water. Temperature visualization was made quantitatively by calibrating the color of the liquid crystal versus temperature using various approaches (TLC technique: Thermochromic Liquid Crystal), and a neural-network algorithm was applied to the color-to-temperature calibration. This study shoud the temperature and time-mean velocity distribution for Re = 2,436, 2,500 and 2,724 along longitudinal sections and the results appear to be physically reasonable.

• Journal of The Korean Association For Science Education
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• v.15 no.3
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• pp.363-370
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• 1995

학생의 물리 개념 변화가 어려운 이유들 중의 하나는 학습자가 자신의 상태를 명확히 인식하지 못함으로써 자신이나 타인으로부터 되먹임을 받을 수 없다는 것이다. 본 논문은 학생이 자신의 학습 내용 이해 상태 또는 개념적 상태를 명확히 파악하여 드러내도록 하는 인지 방략적 질문 모형을 구안하고 이것이 고등 학생의 열과 온도의 개념 변화에 있어서 어떠한 역할을 할 수 있는가를 분석한 것이다. 이를 위하여 일반계 고등 학교 2학년 152명을 하나의 통제집단과 두 개의 실험집단으로 구성하였다.학생의 개념 변화를 ANOVA 분석한 결과 세 집단은 모두 수업 처치 전과 후에 유의 수준 0.05 이내에서 의미 있는 차이가 있는 것으로 나타났으나 세 집단들 사이에도 유의한 차이가 있었다. 그러므로 학생이 지필로써 인지 방략적 질문 활동을 한 처치 수업은 전통적인 수업보다 열과 온도에 관한 학생의 개념 변화에 더욱 효과적인 것으로 나타났다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.424-426
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• 2010

본 논문에서는 특정한 공간에서 학습하는 학습자들의 학습환경을 최적화하여 학습능률을 향상시키기 위한 방안으로서 유비쿼터스 센서네트워크 기술을 활용한 학습지원시스템을 구축한다. 이를 위해 특정 공간에 실내외에 부착된 센서노드를 활용하여 온도, 습도, 조도 등의 정보를 수집하고, 이들 정보와 학습자들로부터 파악한 정보를 분석하여 최적의 학습환경을 조성하기 시스템에 대해 연구한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.39 no.1
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• pp.1-6
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• 2002

In this paper, we propose temperature inference system for indoor and outdoor temperature of the Air-Conditioner with limited sensors. The proposed system based on the network theory of biological immune system consists of indoor and outdoor temperature inference process. It is designed that on-line temperature inference is possible. This system is admirable for unlearned data as well as given input data by making efficient use of previous information.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.338-339
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• 2010

사용자가 원하는 정보를 자동으로 찾아내어 제공하는 추천시스템은 최근 사용자의 만족도를 높이기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 사용자의 프로파일, 음식 주문 내용 및 날씨/온도 등 외부요인을 기반으로 의사 결정나무를 이용하여 개인의 선호도를 분석하고 연관규칙을 이용하여 음식의 연관성을 분석한 후 음식을 추천하는 유연성 있는 개인화 추천시스템을 제안하고 구축하였다. 본 시스템은 복수 전략 학습을 이용하여 추천함으로써 단일 학습방법을 사용했을 때보다 만족도가 높아지는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06b
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• pp.15-20
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• 2007

기존의 연구는 DNA 커널을 통한 기계 학습이 DNA 분자들을 통한 in vitro 실험을 통해 가능함을 보였다. 이 때, DNA 커널을 통한 분류 분제는 온도 조절을 통해 양한정(positive definite) 조건을 만족시킬 때 분류 문제를 잘 풀며, 양한정 조건을 만족시키기 위한 조건으로 높은 온도에서 시작하여 온도를 내리며 hybridization시키는 방법을 제안하였다. 이 논문에서는 보다 정량적인 분석을 통해서 이 hybridization 방법이 양한정 조건을 만족시키기에 적합한 방법임을 보이고, 간단한 hybridization 모델을 통해 양한정 조건을 만족시킬 수 있는 hybridization 온도 계획의 충분 조건을 유도한다. 또한 시작 온도와 끝 온도의 경계 조건으로 제시되는 이 충분 조건을 통해 현실적인 온도 조절 계획을 위한 시퀀스의 코딩 방법을 알게 된다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.19 no.7
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• pp.20-25
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• 2005

In this paper, the short-term load forecasting of transformers is performed by artificial neural networks. Input parameters of the proposed algorithm are peak loads of pole-transformer of previous days and their maximum and minimum temperatures. The proposed algorithm is tested for one of transformers in Seoul, Korea. Test results show that the proposed algorithm improves the accuracy of the load forecasting of transformer compared with the conventional algorithm. The reposed algorithm can help to prevent some damages by over-loads of transformers.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.511-511
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• 2023

기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.7 no.3
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• pp.149-154
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• 2006

In this paper, for auto temperature-controlled, we developed a system that an adaptive fuzzy controller using fuzzy control rule base, fuzzy variable and fuzzy inference can get same results as an expert of temperature -controlled gas furnace system by experience and obtained a good result by experiment. It's results showed that temperature error is less than ${\pm}2^{\circ}C$ and widely used in the area of industrial fields. For measurement of error rate of sintered ceramic products between the manual system and the proposed system, we tested two times sample A and B respectively. We verified the improvement of error rate was mean 50.5% and 48.4% for each sample A and B. Through the experiments, we confirmed that it has very superior performance compared with the conventional gas furnace system by manual.