• 대한기계학회논문집
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• 제10권6호
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• pp.823-829
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• 1986

본 연구에서는 와동의 대류속도를 H.H. Brunn의 방법과 달리 측정하였으며, 또 이를 이용하여 와동의 중심들 사이의 간격을 구하고자 한다. 이를 위하여 먼저 포텐셜코어영역(potential core region)과 혼합층영역(mixing layer region)의 경계 및 천이영역(transition region)과 난류영역(turbulent region)경계를 구하여야 한다. 각 영역들의 대체적인 구분은 Fig.1과 같다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.60-67
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• 2006

To improve the vehicle fuel economy, various technologies have been studied. Meanwhile it deteriorates fuel economy that the increased driving torque for Power Steering System (PSS) due to weighted vehicle and widened tire for low speed driving and parking. So the larger driving torque for PSS is, the lower fuel economy is. Therefore, the study about the effect of the driving torque for PSS and the engine total friction must be preceded to improve the vehicle fuel economy. In this study, a PSS module separated from the vehicle is used to measure the driving torque for PSS with respect to the pressure of PSS. The result shows that the driving torque for PSS was in direct proportion to the pressure of PSS 3 (N-m) driving torque for PSS vs. 10 (bar) pressure of PSS, and 8 (N-m) vs. 40 (bar). In addition, the driving torque and pressure for PSS was measured according to the engine speed in the component test condition which was in the vehicle condition. Measuring the driving torque for PSP in the vehicle condition was established by using the VeFAS which was a fuel economy analyzer developed in our lab and installing PSS By-pass line. The effect of the driving torque for PSS on the vehicle fuel economy was analyzed with FTP-75 cold start mode.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제16권4호
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• pp.525-532
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• 1995

이 연구는 다음 두가지 사실에 기초를 두고 있다. 첫째, 혈관의 맥동은 전통적으로 동양의 한방에서 오랫동안 인체진단을 위해 사용되어져 왔다는 것이고, 둘째는 신체조직에서 파동의 비선형전파특성이 의용진단에 유용한 정보를 준다는 것이다. 따라서, 혈관의 벽을 전파하는 맥동파의 비선형전파특성은 의용진단을 위하여 효과적으로 이용될 수 있다는 것을 예측할 수 있다. 본 논문에서는, 혈관을 따른 두 지점에서 변위파형을 초음파 도플러 신호에 대한 직교검파에 의해 구하고, 여기에 바이스펙트럼해석과 볼테라모델전개를 적용하여 두지점 사이의 비선형 전달함수를 추정하며, 이것이 의용진단에 적용가능한지 모의샘플에 대하여 고찰하는 것을 목적으로 한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.121-126
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• 2004

본 논문에서는 calibration된 scatterometer를 이용하여 SAR 데이터를 보정하는 연구 결과를 선보인다. 도체구를 이용하여 안테나 주빔에서의 polarimetric한 안테나 패턴(크기와 위상)을 측정하고, 이 데이터를 이용하여 차량 탑재형 네트워크 분석기형 scatterometer 시스템을 polarimetric하게 정확하게 보정하였다. 이 scatterometer를 이용하면 잔디밭, 논, 맨땅 등의 지표면에 대한 정확한 Mueller 행렬을 얻을 수 있으므로, 레이더 산란계수뿐만 아니라 위상변수들도 정확하게 측정하게 된다. 또한, 대부분의 SAR 시스템에는 위상변수 측정에 에러가 있게되고, polarimetric하게 보정된 scatterometer로 SAR가 측정하는 지역을 동시에 측정하여 SAR 데이터를 교정할 수 있다. 이러한 polarimetric한 보정 방법을 이용하면, 산란계수의 보정효과는 크지 않으나, hh-편파와 vv-편파간의 위상변수인 degree of correlation $\alpha$의 보정효과는 매우 큼을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.656-662
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• 2012

본 논문에서는 그래프기반 문장랭킹 방식인 문장 상호 추천과 문장의 주관, 객관 성향을 이용하는 문장 성향 분석을 혼합한 새로운 요약문 추출 방법에 대해서 기술한다. 문장 상호 추천에서는 문장을 단어벡터로 변환한 후에 LSA를 이용하여 문장과 문장 사이의 유사도 점수를 계산하였다. 이렇게 얻어진 유사도와 각 단어의 희귀도(Rarity Score)를 기반으로 문장과 문장 사이의 연결 강도를 정의하여, 그래프 기반 문장 랭킹 방식을 적용 하였다. 한편, 문장성향 분석에서는 주관, 객관 성향을 결정하기 위해서 기존의 Golden Standard 단어 성향 분류를 기반으로 워드넷을 확장하여 데이터베이스를 구축하였다. 이를 통해 각 단어들의 성향을 판단하고 단어들의 평균 성향을 문장의 전체 성향에 반영하여, 주관적 성향을 띄는 문장들을 선택하였다. 최종적으로 문장 상호 추천 결과와 문장 성향 분석 결과를 혼합하여 주어진 문서로부터 요약문을 추출하였다. 요약문 추출 기능의 객관적인 성능 평가를 위하여 추출된 요약문 토대로 한 분류게임을 실시하였고, 그 결과를 MS-Word에 포함된 문서 요약 기능과 비교함으로써, 제안한 모델의 효과성을 확인하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2008년도 정기총회 및 학술발표대회
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• pp.799-802
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• 2008

General behaviors based on hydraulic characteristics of natural streams and channels have been recently analyzed and developed via various numerical models. However in the states of natural hydraulics, an experimental research must be performed simultaneously with the mathematical analysis due to effects of hydraulic properties such as meander, sediment, and so on. In this study based on 2-D advection-dispersion equation, flow and tracer experiments were performed in the S-curved meandering laboratory channel with a rectangular cross-section. The channel was equipped with instrument carriages which was equipped with an auto-traversing system to be used with velocity measuring sensors throughout the depth and breadth of the flow field. To measure concentration distribution of the salt solution was adjusted to that of the flume water by adding methanol and a red dye (KMnO4) was added to aid the visualization of the tracer cloud, the tracer was instantaneously injected into the flow as a full-depth vertical line source by the instantaneous injector and the initial concentration of the tracer was 100,000 mg/l. The secondary current as well as the primary flow pattern was analyzed to investigate the flow distribution in the meandering channels. The velocity distribution of the primary flow for all cases skewed toward the inner bank at the first bend, and was almost symmetric at the crossovers, and then shifted toward the inner bank again at the next alternating bend. Thus, one can clearly notice that the maximum velocity occurs taking the shortest course along the channel, irrespective of the flow conditions. The result of the tracer tests shows that pollutant clouds are spreading following the maximum velocity lines in each cases with various mixing patterns like superposition, separation, and stagnation of pollutant clouds. Flow characteristics in each cases performed in this study can be compared with tracer dispersion characteristics with using evaluation of longitudinal and transverse dispersion coefficients(LDC, TDC). As expected, LDC and TDC in meandering parts have been evaluated with increasing distribution and straight parts have effected to evaluate minimum of LDC and TDC due to symmetric flow patterns and attenuations of secondary flow.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.17-23
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• 2018

자동 띄어쓰기 특성을 효과적으로 처리할 수 있는 LSTM(Long Short-Term Memory Neural Networks) 기반의 RNN 모델을 제시하고 적용한 결과를 분석하였다. 문장이 길거나 일부 노이즈가 포함된 경우에 신경망 학습이 쉽지 않은 문제를 해결하기 위하여 입력 데이터 형식과 디코딩 데이터 형식을 정의하고, 신경망 학습에서 드롭아웃, 양방향 다층 LSTM 셀, 계층 정규화 기법, 주목 기법(attention mechanism)을 적용하여 성능을 향상시키는 방법을 제안하였다. 학습 데이터로는 세종 말뭉치 자료를 사용하였으며, 학습 데이터가 부분적으로 불완전한 띄어쓰기가 포함되어 있었음에도 불구하고, 대량의 학습 데이터를 통해 한글 띄어쓰기에 대한 패턴이 의미 있게 학습되었다. 이것은 신경망에서 드롭아웃 기법을 통해 학습 모델의 오버피팅이 되지 않도록 함으로써 노이즈에 강한 모델을 만들었기 때문이다. 실험결과로 LSTM sequence-to-sequence 모델이 재현율과 정확도를 함께 고려한 평가 점수인 F1 값이 0.94로 규칙 기반 방식과 딥러닝 GRU-CRF보다 더 높은 성능을 보였다.

• 한국광학회지
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• 제33권6호
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• pp.310-316
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• 2022

Presampled 변조전달함수(MTF) 측정에서 slant 표적각도 변화에 따라 MTF 결과의 차이가 있음을 확인하였고, 표적각도 변화에 대한 오차를 줄이기 위하여 획득한 edge spread function 그래프를 fitting하여 측정값의 오차를 줄일 수 있는 측정기법을 연구하였다. Presampled MTF 방법의 특성상 표적이 회전함에 따라 투영되는 공간주파수의 강도분포는 표적의 회전각도에 따라 변화하며, 이로 인하여 MTF 차이가 발생함을 확인하였다. 이 연구에서는 획득한 영상의 1개의 열에 대해서만 fitting을 한 후 MTF를 계산하였다. Fitting을 이용한 계산은 기존의 presampled MTF 방법과 비교하여 표적 회전에 따른 오차가 줄어듬을 확인하였다. 이 방법은 MTF를 이용한 자동 초점 등 다양한 각도의 표적에 응용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.197-220
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• 2022

Purpose The purpose of this study is to identifies the demand pattern categorization of repair parts of Automotive After-sales Service(A/S) and proposes a demand prediction model for Auto repair parts using Long Short-Term Memory (LSTM) of artificial neural networks (ANN). The optimal parts inventory quantity prediction model is implemented by applying daily, weekly, and monthly the parts demand data to the LSTM model for the Lumpy demand which is irregularly in a specific period among repair parts of the Automotive A/S service. Design/methodology/approach This study classified the four demand pattern categorization with 2 years demand time-series data of repair parts according to the Average demand interval(ADI) and coefficient of variation (CV²) of demand size. Of the 16,295 parts in the A/S service shop studied, 96.5% had a Lumpy demand pattern that large quantities occurred at a specific period. lumpy demand pattern's repair parts in the last three years is predicted by applying them to the LSTM for daily, weekly, and monthly time-series data. as the model prediction performance evaluation index, MAPE, RMSE, and RMSLE that can measure the error between the predicted value and the actual value were used. Findings As a result of this study, Daily time-series data were excellently predicted as indicators with the lowest MAPE, RMSE, and RMSLE values, followed by Weekly and Monthly time-series data. This is due to the decrease in training data for Weekly and Monthly. even if the demand period is extended to get the training data, the prediction performance is still low due to the discontinuation of current vehicle models and the use of alternative parts that they are contributed to no more demand. Therefore, sufficient training data is important, but the selection of the prediction demand period is also a critical factor.

• 지질공학
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• 제12권4호
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• pp.405-419
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• 2002

새롭게 개발된 레이저 콘포컬 현미경을 이용해 암석 불연속면의 거칠기를 측정하였다. 레이저의 파장은 488 nm이며, 현미경은 두 개의 galvano-meter scanner mirror를 이용한 광 편광법에 의해 제어된다. 레이저 반사를 통한 자동 초점기능은 관찰대상을 빠르고 정확하게 측정할 수 있다. 이 현미경은 기존의 다른 콘포컬 현미경에 비해 광축방향의 해상도를 크게 개선하였고, 특수 제작한 현미경 스테이지를 이용해 최대 $10{\;}{\times}{\;}10{\;}cm$ 까지 크기의 시료를 측정할 수 있다. 측정간격은 x와 y 방향으로 $2.5{\;}\mu\textrm{m}$씩이며, z방향의 최대 측정해상도는 $10{\;}\mu\textrm{m}$로서, 다른 방범에 비해 훨씬 정확하다. 조립질과 세립질의 입도가 다른 화강암을 대상으로 인장시험(Brazilian test)를 통해 인공절리를 생성시켰고, 생성된 좌우의 절리면에 각각 3개씩의 측선을 설정하였다. 각 측선을 따라 측정한 높이는 1차원은 물론 거칠기의 세밀한 양상을 보여주는 2차원과 3차원의 디지털 이미지로 표현된다. 조립질 화강암의 1차원 단면은 세립질보다 불연속면의 기복이 더 심함을 잘 보여준다. 거칠기를 정량적으로 특성화하고 거칠기를 구성하는 성분 중 가장 큰 영향을 미치는 성분을 파악하기 위해 고속퓨리에 변환 (FFT)를 이용한 스펙트럼 분석을 실시하였다. 스펙트럼 분석결과 저주파 성분이 큰 시효의 경우 거칠기의 기복변화가 심하고 긴 파장을 나타내는 경향이 있음을 구명하였다.