• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.10 no.2
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• pp.15-22
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• 2006

An intelligent performance diagnostic program using the Neural Network was proposed for PW206C turboshaft engine. It was selected as a power plant for the tilt rotor type Smart UAV(Unmanned Aerial Vehicle) which is being developed by KARI (Korea Aerospace Research Institute). For teeming the NN(Neural Network), a BPN(Back Propagation Network) with one hidden, one input and one output layer was used. The input layer has seven neurons: variations of measurement parameters such as SHP, MF, P2, T2, P4, T4 and T5, and the output layer uses 6 neurons: degradation ratios of flow capacities and efficiencies for compressor, compressor turbine and power turbine, respectively, Database for network teaming and test was constructed using a gas turbine performance simulation program. From application of the learned networks to diagnostics of the PW206C turboshaft engine, it was confirmed that the proposed diagnostics algorithm could detect well the single fault types such as compressor fouling and compressor turbine erosion.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.179-181
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• 2010

최근 들어 세계적으로 3D TV에 대한 연구가 영상 획득, 영상 압축, 그리고 영상 디스플레이 분야에 걸쳐 매우 활발하게 이루어지고 있다. 국내에서는 한국정보통신기술협회 (TTA)를 중심으로 표준화 움직임이 일어나고 있다. 그러나 어떤 전송 기술을 사용하고 어떻게 채널을 할당하여 3D HDTV 지상파 방송을 가능토록 할 것인지에 대한 논의는 아직 미미한 상태이다. 본 논문에서는 3D HDTV 방송 서비스를 제공하기 위해 필요한 데이터를 단일 지상파 채널을 통하여 전송하기 위해서, 기존 ATSC 전송 시스템 [1]을 확장하고 수정하여 전송 용량 증대의 가능성을 살펴보고자 한다. 최대한 기존 전송 표준의 요소기술을 유지하고자 하나 최대한의 전송 용량 증대를 위하여 완벽한 역호환성은 유럽의 DVB-T2 시스템처럼 고려하지 않았다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 1999.04a
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• pp.14-14
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• 1999

비활성 가스제너레이터는 가스터빈 추진기관 및 기타 열기관을 이용하여 연소가 되지 않는 저온의 공기를 생산하는 기계장치를 말하며 이러한 저온의 비활성 기체를 화재 지역에 분사하는 경우 기존의 소방수를 이용한 화재 진압방식보다 매우 효율적으로 화재진압에 사용되어 질 수 있다. 일반적으로 민항기 등의 가스터빈 추진 기관에서 배기되는 기체내에는 터빈입구온도(TIT : Turbine Inlet Temperature)및 초과공기지수(Excess Air Coefficient)에 따라 다르게 나타나지만 TIT가 1500$^{\circ}$K인 경우 약 13-14%정도의 산소가 잔존하는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 가스터빈 및 열교환 시스템 그리고 터빈 1단 등의 시스템 조합율을 통하여 대기 중의 기체의 온도를 영하 2$0^{\circ}C$ 및 산소함유량을 약 5%수준까지 낮춤으로서 이를 대형 화재 진압에 사용하기 위한 연구이다. 비활성 가스제너레이터에 사용하는 연료로는 Kerosene 및 CNG(Compressed Natural Gas)등이 사용될 수 있으며, 유량이 8.1kg/sec인 터보축 가스터빈 엔진을 사용하는 경우 18750㎥ 부피의 비활성기체를 생산하는데 Kerosene 연료가 약 1톤(200＄ 이하)이 필요한 것으로 계산되며 이에 소요되는 시간도 약 52분에 지나지 않는 것으로 계산되었다. 만일 50kg/sec의 보다 큰 가스터빈 엔진을 사용하는 경우 약 9분 정도가 필요한 것으로 계산되었다. 사용되는 가스터빈은 압축비가 15, 열교환기의 효율이 $\varepsilon$=0. 그리고 최종 터빈 1단의 팽창비가 1.25가 적합한 것으로 계산된다. 연구 분석 결과 기술적 문제점으로는 배기 가스온도가 낮은데 따른 출구 부분의 Bearing, Sealing이 문제가 될 수 있다고 판단되며 배기 가스 자체에 대기 공기중에 함유되어 있던 습기가 얼어붙는(Icing화) 문제가 발생하기 때문에 배기가스의 Icing을 방지하기 위하여 압축기 끝단에서 공기를 추출하여 배기부분에 송출할 필요성이 있는 것으로 판단되었다. 출구가스의 기체 유동속도가 매우 빠르므로 (100-l10m.sec) 이를 완화하기 위한 디퓨저의 설계가 요구된다고 판단된다. 또 연소기 후방에 물을 주입하는 경우 열교환기 및 기타 부분품에 발생할 수 있는 부식 및 열교환 효율 저하도 간과할 수 없는 문제로 파악되었다. 이러한 기술적 문제가 적절히 해결되는 경우 비활성 가스 제너레이터는 민수용으로는 대형 빌딩, 산림, 유조선 등의 화재에 매우 적절히 사용되어 질 수 있을 뿐 아니라 군사적으로도 군사작전 중 및 공군 기지의 화재 그리고 지하벙커에 설치되어 있는 고급 첨단 군사 장비 등의 화재 뿐 아니라 대간첩작전 등에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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• v.25 no.3
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• pp.168-172
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• 2013

A preliminary performance test of a 30RT 2-stage screw heat pump was carried out in order to develop a high performance large-scale unutilized energy source heat pump system, which will be used for district heating and cooling. In this study, two issues of the system operating control were investigated. The first issue is the mode switching control from 1-stage to 2-stage. A stable 2-stage heating operation is guaranteed, only if the load-side water inlet temperature is over a certain value, where the 1-stage heating operation should be done first from a cold start. The second issue is oil level control. An oil shortage problem in the low stage compressor, which depends on the degree of suction superheat, was solved by a proper oil level control scheme.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2006.05a
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• pp.213-217
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• 2006

An intelligent performance diagnostic program using the Neural Network was proposed for PW206C turboshaft engine. It was selected as a power plant for the tilt rotor type Smart UAV (Unmanned Aerial Vehicle) which has been developed by KARI (Korea Aerospace Research Institute). For teaming the NN, a BPN with one hidden, one input and one output layer was used. The input layer had seven neurons of variations of measurement parameters such as SHP, MF, P2, T2, P4, T4 and T5, and the output layer used 6 neurons of degradation ratios of flow capacities and efficiencies for compressor, compressor turbine and power turbine. Database for network teaming and test was constructed using a gas turbine performance simulation program. From application results for diagnostics of the PW206C turboshaft engine using the learned networks, it was confirmed that the proposed diagnostics algorithm could detect well the single fault types such as compressor fouling and compressor turbine erosion.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.782-785
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• 2010

본 논문은 연속된 음성 신호를 전송로 상에 전송하기 위해 음성 신호를 G.711 표준 권고인 PCM으로 다중화한 후 고정 타임슬롯을 배정하여 전송하는 시스템에서 PCM 화된 디지털 음성 데이터를 실시간으로 암호화하여 전송하는 스트림 암호화 기법에 관한 것이다. 실시간으로 처리되는 음성 데이터의 암호화 시에는 하드웨어 방식이 적합한 데, 본 논문에서는 고정 타임슬롯을 배정받는 음성 데이터의 실시간 암호화 기법에 관한 것이다. 일반적으로 아날로그 음성 신호 코딩 시에 국내에서는 북미 방식인 ${\mu}-law$ 코딩 기법을 적용하는 데 이는 표본화한 음성 데이터를 양자화전에 압축하고 복호화 후 신장하는 비선형 양자화 기법을 적용하는 것으로 표본화된 값을 8 비트의 PCM 데이터로 변화하여 E1(2.048Mbps) 급 속도로 전송한다. 본 논문에서는 PCM 전송로 상에 전송되기 전의 직렬 입력 데이터를 암호화 장치를 거쳐 해당 타임슬롯에 해당하는 8 비트의 데이터를 실시간으로 암호화하여 전송로 상으로 전송하고 역으로 수신 단에서는 PCM 전송로를 거친 직렬 입력 데이터를 암호화된 타임슬롯을 판별하여 해당 타임슬롯의 데이터를 복호화하여 원래 데이터를 복원한다. 본 논문에서는 고정 타임슬롯을 배정받은 PCM 데이터를 암호화하여 전송한 후 수신 단에서 복호화 과정을 거친 후 타임슬롯 단위로 데이터 암호화/복호화가 가능함을 보여준다.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2004.04a
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• pp.2129-2134
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• 2004

The present study has been conducted to develop a heat pump system using river water of temperature energy which not only belongs to unutilized energy but is a kind of good heat source due to maintain its temperature in a certain degree regardless of seasonal variation. The system did not meet the proposed performance after setup. In this paper, the system performance affected by refrigerant Oil, by pressure drop, or by other factors has been discussed. The followings were obtained : (1) Refrigerant Oil mixture rate was 2.5 in weight percentage, (2) Pressure drop through evaporator was 29.1kPa($3.1^{\circ}C$ in saturated tempearture) (3) Pressure drop from the end of evaporator to compressor inlet was 39.8kPa($4.0^{\circ}C$ in saturated tempearture). (4) The system performance can to be improved by modifying a part of pipe line to compressor, and reducing pressure drop through heat exchangers.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.2
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• pp.9-17
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• 2023

In this paper, we propose a one-class vibration anomaly detection system for bearing defect diagnosis. In order to reduce the economic and time loss caused by bearing failure, an accurate defect diagnosis system is essential, and deep learning-based defect diagnosis systems are widely studied to solve the problem. However, it is difficult to obtain abnormal data in the actual data collection environment for deep learning learning, which causes data bias. Therefore, a one-class classification method using only normal data is used. As a general method, the characteristics of vibration data are extracted by learning the compression and restoration process through AutoEncoder. Anomaly detection is performed by learning a one-class classifier with the extracted features. However, this method cannot efficiently extract the characteristics of the vibration data because it does not consider the frequency characteristics of the vibration data. To solve this problem, we propose an AutoEncoder model that considers the frequency characteristics of vibration data. As for classification performance, accuracy 0.910, precision 1.0, recall 0.820, and f1-score 0.901 were obtained. The network design considering the vibration characteristics confirmed better performance than existing methods.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2012.04a
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• pp.77-80
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• 2012

초음속 흡입구는 설계점에서 안정적으로 작동하지만 설계점 밖에서는 엔진성능이 급격히 감소하거나 층 격파 불안정 문제가 발생할 수 있다. 초음속 흡입구의 일반적인 특성을 파악하기 위해 2단 꺾임각을 갖는 외부 압축식 2차원 흡입구를 설계하고 EDISON_열유체 시스템을 이용하여 최종적으로 설계 마하수 2.5에서 작동하는 형상을 얻었다. 그러나 설계 마하수 이하의 영역에서는 충격파-경계층, 충격파간 상호작용으로 인해 유동에서 박리가 발생하고 최종적으로 흡입구 목을 질식시켜 아임계 상태로 천이된다. 이를 해결하기 위해 유동 제어 방법 중 하나인 bleeding을 이용하여 경계층을 제거하거나 유동의 박리를 방지하여 충격파를 cowl lip 전방에 안정하게 고정시킬 수 있었으며, 결과적으로 목적하였던 마하수 2.0에서 2.5에 이르는 작동 영역에서 강건하게 운용될 수 있는 초음속 흡입구를 설계하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.3 no.4
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• pp.938-946
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• 1996

Hierarchical subband codec has been widely promoted in the field of data compression/decompression because of their simplicity and modular nature. Over the past years, the study has received great attention to the perfect reconstruction (PR)system which perfectly recovers the original input signal at the reconstructed output. However, in the actual subband codec system, the signals that passed through the analysis filter bank are quantized before transmission to the receiver side and reconstructed by the synthesis filter bank. Thus the PR system is impossible and the quantization effects must be carefully considered in the system design such that the system recovers the reconstructed output as possible to the the original input signal with minimum quantization error.In this paper, we propose an optimum hierarchical subband codec structure in the presence of quantizer. The optimality criteria of the code is given to the deign of the hierarchical analysis/synthesis subband filter bank and the quantizer that minimize then output mean square error due to the quantizer in the codec. Specific opti-mum design esamples are shown with level-1, level-2 hierarchical structure. The optimal designs are verified by computer simulation.