• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2016년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.245-246
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• 2016

The condensation performance evaluation is required for improved living environment of apartment housings. In the current condensation performance evaluation process, high demand of manual works and repetitive process cause unexpected risks due to uncertainty and inefficiency by applying 2D CAD drawings in simulation tool. Furthermore, the evaluation requires taking in action responding to the expanding use of BIM. In this study, the analysis of current evaluation process and required functions for the process improvement based on BIM modeling were deducted from interviews with experts. It is expected that the results of this study can be employed to develop of process automation module for condensation simulation evaluation.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.374-376
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• 2001

In this paper, we developed the fault diagnostic expert system of silicone-immersed transformer using dissolved gas analysis. The knowledge base module consists of the knowledge using the rule: if Then . The inference engine uses the fuzzy rule for the management of uncertainty of the boundary and rule and derivate the Belief and Plausibility of the normality and fault using Dempster-Shafer theory. The expert system is connected to the database and it can manages the history of gas-data of the transformer.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권4호
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• pp.214-220
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• 2021

In this study, we constructed several scenarios that are required for LED lighting, and we designed and implemented an LED lighting control system to operate these scenarios to confirm their behavior. An LED lighting control system is a hybrid control board that is designed by combining LED controllers and SMPS, consisting of an AC/DC power supply part that converts AC 220 V into DC 12 V, and a drive and control part that controls the scenario and color of the LED module. Conventional LED light controllers have an input power of DC 12 V, so when using the input AC 220 V, the SMPS must be connected to the LED light controller. To eliminate this inconvenience, a hybrid LED lighting control system was configured to combine LED lighting controllers and SMPS into one control system. Furthermore, we designed a control system to represent the most appropriate color according to the input of the distance and illumination using a fuzzy control system to conduct computer simulations.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.147-155
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• 2020

본 논문은 ESS 화재전용 소화약제 및 소화시스템 개발에 관한 연구이다. ESS 화재를 진압하기 위해 제작된 소화약제는 침윤제 타입으로 주된 소화효과인 냉각작용과 더불어 질식작용과 함께 표면장력 및 점도를 낮춘 침투성이 높은 소화약제로 ESS 모듈 내부의 배터리 셀까지 소화약제가 침투 가능한 특징이 있다. 소화시스템의 경우 랙 단위로 화재를 진압하는 국소방출방식으로 설계하였고, 소화효과를 극대화하기 위해 랙에 장착되는 일반형 노즐과 ESS 모듈 후면 홀에 삽입하는 360° 회전형 노즐을 제작하고, 가스방출압력에 의해 소화약제가 강하게 방사되도록 하였다. ESS 모듈 1단위 및 모듈 3단위 화재진압성능 실험결과 소화약제 방사 후 각각 8 s 및 9 s 만에 눈에 보이는 화염이 모두 소멸되었다. 또한, 소화약제 방사종료 후 600 s 동안 재발화 여부를 확인한 결과 모든 화재진압성능 실험에서 재발화가 일어나지 않고 ESS 화재가 완벽히 진압되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제33권1호
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• pp.169-185
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• 2021

본 연구는 청소년의 임파워먼트 향상을 위해 개발된 비판과학 관점의 의생활 교수·학습과정안을 적용하고 그 효과를 알아보고자 하였다. 연구대상은 경기도 Y시에 위치한 K중학교의 2학년 학생(총 42명)으로 선정하여 총 4주 동안 12차시 수업을 적용하였고, 개발된 교수·학습과정안 적용을 통한 임파워먼트의 양적 분석을 위해 5점 척도의 설문지를 구성하여 측정한 후 SPSS/win 22 프로그램을 이용하여 대응표본 t-검증으로 분석하였다. 질적 분석을 위해서 학생 상담 자료, 수업일기, 실행 보고서 등을 수집하였고, 임파워먼트 분석틀을 이용하여 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 개발된 의생활 교수·학습지도안 중 모듈A에서 모듈D를 각 2시간씩 진행하였고, 모듈E는 실행 프로젝트로 총 4시간을 할애하여 진행하였다. 모둠별 실행 프로젝트에서는 학생들이 주도해서 홍보 포스터, 스티커 제작 후 배부, 의생활 퀴즈, 온라인상에 의견 올리기, 홍보 동영상, 재활용품 만드는 방법 알리기, 지역사회 기부 등의 사회 참여 활동을 실행하였다. 둘째, 개발된 교수·학습지도안의 양적 자료를 분석한 결과, 정치·사회적 임파워먼트가 사전 평균 3.12에서 사후 평균 3.36으로 유의미한 결과가 나타났다(t=-2.06, p<0.05)였다. 임파워먼트의 질적 자료 분석 결과, 수업을 통해 학생들은 자기 효능감을 인지한 것으로 확인되었다. 개인내적 차원은 긍정적인 자기 인식과 자기 효능감, 대인관계적 차원은 원활한 의사소통, 민주적 의사결정 등을 확인할 수 있었다. 정치·사회적 차원은 타인을 도움으로써 사회에 환원하는 내용 등을 확인할 수 있었다. 따라서, 비판과학관점의 가정과수업이 청소년의 임파워먼트에 양적·질적으로 유의미한 영향을 주어 학생들이 사회에서 자신의 역할을 찾고, 타인과의 협력하며, 사회구성원으로서 책임 있는 행동을 할 수 있는 기회를 제공했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.420-425
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• 1999

최대수요전력 예측과 제어의 목적은 공장 또는 빌딩등의 전력수용가의 입장에서 수시로 변동하는 부하의추이를 파악 예측하여 에너지 합리화 경제성 증대 산업기기의 보호 수용가의 비용절감과 더불어 크게는 국가적인 전력시스템안정화를 가져가기 위함에 있다. 최대수요전력 예측/제어를 위한 기존의 방법들은 수용가 특성이나 계절별 요일별 차이를 고려하지 않고 고정된 알고리즘에 의해 예측값이 결정되므로 환경변화에 적극적인 대응능력이 부족한 단점이있다. 이와같은 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 현재 많은 연구가 되고 있는 SOFM 신경망을 이용한 예측 방법과 예측치의 보정방법으로 퍼지제어길르 추가한 형태의 최대수요전력예측 제어기를 제안한다, 예측방법의 경우 유동적이며 적은 구간을 통하여 순시부하처럼 변동이 많은 데이터에 대하여 예측시간을 단축함과 동시에 오차를 줄여나갈수 있다. 또한 2단계의 학습을 통하여 SOFMd의 출력값이 패턴이 아닌 예측치가 될 수 있도록 변형하였으며 패턴자체의 변화에 대응하여 패턴오차를 이용하여재학습을 하도록 하여 불안정한 전력에 대하여 보완한다. 그리고 예측후반부에 퍼지제어기를 연결하여 예측의 신뢰성을 높이는 안정된 예측구조를 가지고 있다. 실험결과 시계열 예측방법인 지수평활법보다 제안된 예측/제어 방법이 우수함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.4733-4739
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• 2012

본 논문에서는 태양과 태양전지 모듈이 법선을 이루도록 기존에 태양의 방위각 및 고도각을 제어하는 양축 추적시스템에 2개의 센서를 사용하였던 Double-sensor방식에서 1개의 센서로 방위각 및 고도각을 제어할 수 있는 One-sensor방식의 양축 추적시스템을 제안하였다. 그리고 제안한 추적시스템을 제작하여 시스템의 실제 운전을 실행하였다. 제안한 추적시스템은 1개의 센서를 이용하여 태양이 항상 법선을 이루면서 태양전지 모듈에 입사되게 제어하기 위해 방위각과 고도각을 제어하는 양축 추적시스템이다. 실험결과 가장 효율적인 운전과 불필요한 구동부의 동작을 방지하여 전력소모를 감소할 수 있었으며 고정식에 비해 본 논문에서 제안한 One-sensor방식의 양축 추적시스템이 약 23[%]의 발전효율이 증가함을 확인 할 수 있었다. 태양을 추적하여 더 많은 햇빛을 받게 하여 태양전지의 효율을 높이기 위하여 행해진 추적장치는 대형 방식에 많은 연구가 진행되어 왔다. 따라서 본 논문의 태양위치추적의 모니터링 시스템을 구축하여 지속적인 발전효율에 대한 실용화 연구를 통해 태양광발전시스템 보급에 큰 역할을 할 것이라 기대된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.59-64
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• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to chose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state- action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem. we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning (AMMQL)as an improvement of the existing Modular Q-Learning (MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2001년도 The Seoul International Simulation Conference
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• pp.321-324
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• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement Beaming is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to choose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement loaming is different from supervised teaming in the sense that there is no presentation of input-output pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement loaming algorithms like Q-learning do not require defining or loaming any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state-action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem, we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning(AMMQL) as an improvement of the existing Modular Q-Learning(MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state space effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제26권5호
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• pp.41-56
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• 2019

Recently great loss of life and property is occurring because of fire, natural disaster, earth quake, tsunami and so on. People spend 80~90% of their time indoor environment like office, supermarket, campus. Therefore Indoor navigation and guidelines system became so essential for most of all. Incase of emergency we must be careful earlier, in such a cases 5G kind of new technology may also cannot work. So immediate action and quick routing notification for guidelines and protection is the most. Considering this issue We proposed indoor evacuating guidance system based on microcontroller Wi-Fi board for Indoor APP using mobile. Focusing various kind of technology like, ok google, voice search APP we purposed node architecture based system. When we listen fire alarm while living inside the room. Then to be safe we connect with server and start Arduino UNO+IoT ESP8266 Wi-Fi shield version1-IoT module to store data in MySQL DB server. We make application to escape out from the building up-to the three exits giving information from source point to destination. Our program can send information to the users emergency location and situations. For this when the user get sound or vibration in their mobile device it indicate fire out near by. At that time we update message from Arduino to DB server for the fixed current position inside the building which give routing signal for that fire out location by changing values from 0 to 1. We have user in point 10 where user is near by. Later we detect Wi-Fi signal form Nodemcu as room of each floor and try to connect with user. Main purpose of this paper is to save life of people in short time and find out the shortest path up to nearest exits in the time of emergencies and rescue them.