• 오토저널
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• 제17권2호
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• pp.7-13
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• 1995

기관의 저연비화는 비단 경제적인 면뿐 아니라 환경 등 사회적인 면에서 보았을때에도 차량이 갖추어야 할 필수적인 요건이라 할 수 있다. 지금의 추세로는 차량에 희박연소기관을 탑재하는 것은 앞으로 더욱 증가될 것으로 예측된다. 이 저연비에 효과적으로 대응될 수 있는 희박연소는 일반적인 3원촉매를 사용할 경우 지금까지는 배기량 2l를 넘는 대배기량기관에서는 실용화가 어려운 것으로 되어 있어서 희박연소기관 대부분은 1.8l급까지로 되어 있다. 그런데 최근 일본의 미쓰미시사는 별개의 희박연소용 촉매를 사용하지 않으면서 2.5l급의 희박연소화한 대배기량기관을 차량에 탑재하는데 성공한 것으로 발표하고 있다. 더구나 지금까지 대부분의 희박연소기관에 채용되고 있는 전역 공연비센서가 아닌 보통의 $O_{2}$센서이고 이와 같이 큰 배기량기관의 희박연소화를 실현한 것을 세계에서 최초의 것으로 보고하고 있다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제22권5호
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• pp.735-740
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• 2011

본 연구에서는 직접분사식 CNG기관의 희박한계를 보다 확장하여 고효율 및 저배기 공해를 실현시키고자 실린더 내에 고압의 천연가스를 직접분사함과 동시에 흡입과정 중 흡기관 내에 소량의 저압천연가스를 보조분사하는 경우의 희박한계 확장 및 제반특성에 대해 검토하였다. 그 결과, 흡기보조분사가 없을 경우 희박한계가 ${\lambda}$ = 1.4 까지였으나, 흡기보조분사율이 5~15% 정도에서는 희박한계가 ${\lambda}$ = 1.5 까지 확장되었다. 이는 흡기보조분사에 따른 혼합기의 혼합율 향상에 기인한 것으로 해석하였다. 연소기간은 줄어들었지만, 흡기보조분사의 효과는 주연소기간에서 조기연소기간보다 강하게 나타났다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.295-302
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• 2022

희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제34권3호
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• pp.283-290
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• 2010

이 연구의 목적은 NOx 저감을 위한 연료희박 재연소 기법과 산화제 다단 연소 기법의 혼합 기법의 실험적 연구를 목표로 한다. 실험용 연소로에서 재연소 연료 분율, 재연소 노즐 직경, 산소부하도 및 재연소 연료 분사 위치등을 고려한 실험을 수행 하였다. 또한, 산화제 다단 연소를 통하여 생성된 유동장이 NOx 저감에 미치는 영향을 연료희박 기법의 NOx 저감율과 비교하는 실험을 수행하였다. 실험을 통하여 연료희박 재연소와 산화제다단연소 기법의 혼합 기법이 NOx 저감에 미치는 긍정적인 효과를 관찰 하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권5호
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• pp.871-883
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• 2015

벡터자기회귀모형은 다차원의 시계열 자료간의 선형종속 관계를 연구하는데 효율적인 모형이다. 하지만 차원이 높아질 경우 추정해야할 모수가 급격히 증가하여 추정이 불안정해지고 예측력의 저하 및 해석의 어려움을 동반하는 문제를 가지고 있다. 이를 보완하기 위해서 많은 계수를 0으로 두는 희박벡터자기회귀모형이 제안되었고 고차원 시계열 분석에서 유용함이 밝혀졌다. 이 논문에서는 희박벡터자기회귀모형 추정에 있어서 어떠한 계수를 0으로 두어야 하는지를 판단해주는 한 쌍의 변수에 대한 상관 정도를 추정해주는 커플링 측도를 제안한다. 먼저 이 논문에서는 부분 스펙트럼 일관성에 기반을 둔 커플링 측도를 사용한 변수 선택의 경우 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 두었기에 좋은 효율성을 보임을 밝힌다. 하지만 부분 스펙트럼 일관성의 경우 벡터자기회귀모형 계수의 비대칭성을 고려하지 못한다는 단점이 있어 이를 보완하고자 필터링을 통해 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 둔 동시에 비대칭성을 가지는 커플링 측도들, 필터링된 잔차를 이용한 교차 상관성과 그래인저 인과관계를 제안한다. 모의실험을 통해 우리가 제안한 방법론들이 두터운 꼬리를 가지거나 높은 차수의 희박벡터자기회귀모형의 경우에도 매우 정확하게 0이 아닌 변수를 선택함을 보인다.

• 한국항공우주학회지
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• 제30권5호
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• pp.32-40
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• 2002

희박상태나 극소장치에 관련된 기체운동을 해석하는 문제가 최근 중요한 연구주제로 부각되고 있다. 잘 알려진 DSMC와 더불어 모우멘트 기법, Chapman-Enskog 기법으로 분류되는 고차 비평형 유동 해석모델들이 이 문제에 적용되어 왔다. 본 연구에서는 Eu의 일반유체역학을 근간으로 이원자 기체에 관한 고차 해석모델을 개발하고자 한다. 회전 비평형 효과는 기체의 용적 점성계수에 관한 초과 수직응력을 고려하여 감안하였다. 개발된 계산모델을 일차원 충격파 내부구조와 단순 형상 외부의 희박 극초음속 유동장 해석에 적용하였다. 충격파 내부구조 및 전단유동 해석을 통해 회전 비평형에 의한 용적 점성계수 효과가 중요함을 확인하였다. 충격파 내부구조에 관한 이론적 예측이 실험과 잘 일치함도 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.99-114
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• 2011

본 연구에서는 협업필터링의 두 가지 근본적인 문제인 신규고객 추천(cold-start recommendation)과 희박성(sparsity) 문제를 해결하고자 한다. 먼저, 사회 네트워크 분석에서 가장 많이 활용 되고 있는 세 가지 중심성 지표인 연결중심성(degree centrality), 근접중심성(closeness centrality), 매개중심성(betweenness centrality)을 결합한 다양한 중심성 지표들을 만든 후 이를 기반으로 신규고객의 잠재 이웃고객을 찾고 그 이웃고객들의 구매정보를 이용하여 신규고객에게 상품을 추천하는 새로운 방법을 제시한다. 다음으로 희박성 문제를 해결하기 위하여, 구매정보가 충분한 고객에게는 협업필터링을, 그렇지 않은 고객에게는 협업필터링 대신 제시한 신규고객 추천방법을 적용하는 하이브리드 추천 방법을 제안한다. 제시한 추천 방법의 효과성을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 구매 트랜잭션 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험결과로부터 근접중심성과 매개중심성을 결합한 지표를 신규고객 추천 시에 사용할 경우 추천 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며, 제안한 하이브리드 추천 방법이 기존의 협업필터링의 성능을 상당히 개선함으로써 희박성 문제를 해결할 수 있는 새로운 대안임이 입증되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.61-69
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• 2014

협업 필터링 추천은 사용자의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 생성하고 이를 이용해 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 예측한다. 따라서 선호도 행렬이 희박할 경우, 추천의 신뢰도는 급격히 낮아진다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해 데이터 신뢰도 기반 가중치를 이용한 하이브리드 선호도 예측 기법을 제안한다. 선호도 예측은 유사 아이템 집합과 유사 사용자 집합을 모두 생성하고 각 집합을 통해 사용자의 선호도를 예측하며, 모델의 상황을 반영한 가중치를 이용해 각 예측치를 병합하여 수행된다. 이 기법은 사용자 선호도 예측 정확도를 높이며 선호도 행렬 희박도가 높은 상황에도 추천 서비스의 신뢰도를 유지할 수 있도록 한다. 이 기법을 바탕으로 추천 시스템을 구현하고 절대평균오차를 기준으로 서비스 신뢰도 향상을 측정하였다. 실험에서 본 기법은 Hao Ji가 제안한 기존의 기법에 비해 선호도 행렬 희박도가 84% 이상인 상황에서 평균 21.7%의 성능 향상을 보여 효과적으로 행렬 희박도 문제를 해소할 수 있음을 검증하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제26권10호
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• pp.1394-1405
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• 2002

The performance of micro-actuators utilizing radiometric forces are studied numerically. The Knudsen number based on gas density and characteristic dimension is varied from near-continuum to highly rarefied conditions. Direct simulation Monte Carlo(DSMC) calculations have been performed to estimate the performance of the micro-actuators. In the present DSMC method, the variable hard sphere molecular model and no time counter technique are used to simulate the molecular collision kinetics. For simulation of diatomic gas flows, the Borgnakke-Larsen phenomenological model is adopted to redistribute the translational and internal energies.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권2호
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• pp.1-9
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• 2003

본 연구에서는 비정렬 격자를 이용한 병렬화된 3차원 직접모사법을 개발하였다. 모사 입자의 추적에는 선형 형상 함수를 3차원으로 확장하여 적용하였다. 프로그램에서는 효율적인 병렬계산을 위하여 모사 입자의 수에 기초한 영역 재분할 방식을 이용하여 프로세서간의 작업 균형을 유지하였다. 밀도 차가 큰 두 개 이상의 유동이 동시에 존재할 경우를 효과적으로 모사하기 위해서 입자에 가중치를 적용하는 기법을 도입하였다. 프로그램의 검증을 위해서 3차원 삼각 날개 유동을 해석하여 실험치나 다른 계산 결과와 비교하였다. 또한 고도 100km의 희박한 환경헤서 우주발사체 탑재부 주의 유동을 해석하여 노즐 전방으로 고온의 풀룸이 역류하여 비행체 표면에 영향을 미칠 수 있는 가능성을 타진하였다.