• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.269-272
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• 2006

Load analysis software enables to design wind turbines effectively and exactly. In this paper, Bladed software developed by Garrad Hassan and Partners is used for load analysis. When using Bladed software, many time is requested to input data which is called by pre-processing. So in this paper, pre-processing Is automated by in-house software(BX) With this BX software, we can reduce the total time for pre-processing about 90%.

• 기술혁신학회지
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• 제21권2호
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• pp.738-766
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• 2018

본 논문의 목적은 정부에서 지원하는 자동화, 스마트 공장 구축 지원사업이 기업의 경영성과에 미치는 효과를 분석하는 것이다. 이를 위해서 t-test 및 ANOVA 등의 방법을 이용하였다 지원기업과 비지원 기업간 비교시 발생하는 실험집단과 통제집단간의 선택편의 문제를 해결하기 위해 PSM 방법을 활용하였다. 분석결과, 자동화 지원사업의 효과는 미미한 것으로 나타났으나 스마트 지원사업의 경우 일정 시차가 지난 후 매출액과 연구개발비가 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 정부지원 효과가 나타나는데 어느 정도 시차가 발생하는 것으로 확인되었고 자동화 지원사업의 경우는 직접적인 영향을 주기 보다는 연구개발 비율 등과 같은 매개변수의 증대를 통해 장기적 매출 증대로 이어지는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 정부 지원사업의 신규예산 확보와 개선방안을 모색하는데 유용한 기초자료로 활용될 것이다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.916-924
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• 2008

In this paper dynamic modeling parameters were estimated using a frequency domain estimation method. A systematic flight test method was employed using preprogrammed multistep excitation of the swashplate control input. In addition when one axis is excited, the autopilot is engaged in the other axis, thereby obtaining high-quality flight data. A dynamic model was derived for a small scale unmanned helicopter (CNUHELI-020, developed by Chungnam National University) equipped with a Bell-Hiller stabilizer bar. Six degree of freedom equations of motion were derived using the total forces and moments acting on the small scale helicopter. The dynamics of the main rotor is simplified by the first order tip-path plane, and the aerodynamic effects of fuselage, tail rotor, engine, and horizontal/vertical stabilizer were considered. Trim analysis and linearized model were used as a basic model for the parameter estimation. Doublet and multistep inputs are used to excite dynamic motions of the helicopter. The system and input matrices were estimated in the frequency domain using the equation error method in order to match the data of flight test with those of the dynamic modeling. The dynamic modeling and the flight test show similar time responses, which validates the consequence of analytic modeling and the procedures of parameter estimation.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.26-30
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• 2008

Currently an automated methodology based on data mining techniques is presented for the prediction of customer load patterns in long duration load profiles. The proposed our approach consists of three stages: (i) data pre-processing: noise or outlier is removed and the continuous attribute-valued features are transformed to discrete values, (ii) cluster analysis: k-means clustering is used to create load pattern classes and the representative load profiles for each class and (iii) classification: we evaluated several supervised learning methods in order to select a suitable prediction method. According to the proposed methodology, power load measured from AMR (automatic meter reading) system, as well as customer indexes, were used as inputs for clustering. The output of clustering was the classification of representative load profiles (or classes). In order to evaluate the result of forecasting load patterns, the several classification methods were applied on a set of high voltage customers of the Korea power system and derived class labels from clustering and other features are used as input to produce classifiers. Lastly, the result of our experiments was presented.

• Journal of Computational Design and Engineering
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• 제3권2호
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• pp.91-101
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• 2016

The automated part quality inspection poses many challenges to the engineers, especially when the part features to be inspected become complicated. A large quantity of part inspection at a faster rate should be relied upon computerized, automated inspection methods, which requires advanced quality control approaches. In this context, this work uses innovative methods in remote part tracking and quality control with the aid of the modern equipment and application of support vector machine (SVM) learning approach to predict the outcome of the quality control process. The classifier equations are built on the data obtained from the experiments and analyzed with different kernel functions. From the analysis, detailed outcome is presented for six different cases. The results indicate the robustness of support vector classification for the experimental data with two output classes.

• Healthcare Informatics Research
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• 제24권4호
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• pp.335-345
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• 2018

Objectives: The retinal nerve fiber layer (RNFL) is a site of glaucomatous optic neuropathy whose early changes need to be detected because glaucoma is one of the most common causes of blindness. This paper proposes an automated RNFL detection method based on the texture feature by forming a co-occurrence matrix and a backpropagation neural network as the classifier. Methods: We propose two texture features, namely, correlation and autocorrelation based on a co-occurrence matrix. Those features are selected by using a correlation feature selection method. Then the backpropagation neural network is applied as the classifier to implement RNFL detection in a retinal fundus image. Results: We used 40 retinal fundus images as testing data and 160 sub-images (80 showing a normal RNFL and 80 showing RNFL loss) as training data to evaluate the performance of our proposed method. Overall, this work achieved an accuracy of 94.52%. Conclusions: Our results demonstrated that the proposed method achieved a high accuracy, which indicates good performance.

• 한국CDE학회논문집
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• 제13권6호
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• pp.459-468
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• 2008

A web-based Computer-Aided Engineering (CAE) supporting system is connected with a Product Data Management (PDM) system for Small and Medium Enterprises (SMEs) suffering from the lack of building hardware, software and related experts. An analysis of current business models and worksite requirements provides an improved process model and data to be shared between the PDM system and the CAE supporting system. Since all engineering tasks such as geometric modeling, mesh generation, static stress and modal analysis, and fatigue durability analysis are automated in the CAE supporting system, the user in charge of the CAE have only to configure the concerned values of design variables and result data through the web page. The existing Change Management module of the PDM system is modified for seamless data exchange, i.e. sending the Engineering Change Order (ECO) data to the CAE supporting system and receiving the CAE result data bark. The hi-directional data transfers between the PDM system and the CAE supporting system is made possible by adaptors bused on the Simple Object Access Protocol (SOAP). The current approach will be very helpful for SMEs that only have the PDM system and have no adequate infrastructure for CAE.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.67-83
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• 2018

본 연구를 아우르는 질문은 "지하철 역사내부를 이동하는 개별승객은 언제 어디서 어떤수단을 이용해서 출발해서 언제 어디로 어떤 수단을 이용해서 갔는가 ?"이다. 이 물음에 답하기 위해서는 지하철 역사를 이동하는 개별승객이 이용한 정류장, 경로, 수단에 대한 파악이 선행되어야 한다. 수도권 통합대중교통요금체계에서는 AFC(자동요금징수체계)자료를 활용하면 개별대중교통이용승객의 통행수단, 정류장, 경로가 파악된다. 본 연구는 AFC자료를 이용하여 수도권의 대중교통역사의 승객이동을 지하철 환승역사의 관점에서 관찰하는 SSA(선별역사분석) 기법을 제안한다. SSA는 환승역사내 개별승객이동을 세분화하고 연계통행관점에서 최초출발역/시간과 최종도착역/시간 정보를 분석한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.13-26
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• 2017

프로그래밍(알고리즘) 자동 평가 시스템은 주어진 문제에 대해 사용자가 제출한 소스코드의 정확성과 알고리즘의 시간/공간 효율성 등에 대한 즉각적인 평가 결과와 교정적인 피드백을 제공한다. 또한, 이러한 실시간 평가 결과를 통해 제공되는 문제별 채점 현황(제출 횟수, 통과 횟수), 랭킹 등의 경쟁적인 요소는 사용자에게 프로그래밍 학습에 대한 동기와 흥미를 제공하는 장점이 있다. 본 연구에서는 프로그래밍(알고리즘) 자동 평가 시스템의 이론적 배경과 선행 연구에 대한 고찰, 국 내외 자동 평가 시스템의 동향에 대해 알아보고, 고등학교와 대학의 학부 과정에서 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 즉, 2015 개정 교육과정의 고등학교 과학 계열 전문 교과인 '정보 과학' 과목에서 자동 평가 시스템의 활용을 제시하고 있으며, 이에 따라 C언어의 문법에 관한 기초적인 내용에서부터 주어진 문제의 알고리즘 설계와 프로그래밍 단계까지 폭넓게 적용할 수 있다. 또한, 대학의 자료구조와 알고리즘 강좌에서 동일 문제에 대한 각 알고리즘의 실제 소요 시간을 직접 비교해 봄으로써 알고리즘의 성능 차이를 확인할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.23-30
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• 2021

본 산업/직업 자동코딩 시스템은 조사 대상자들이 응답한 방대한 양의 산업/직업을 설명하는 자연어 데이터에 통계 분류 코드를 자동으로 부여하는 시스템이다. 본 연구는 기존의 정보검색 기반의 산업/직업 자동코딩시스템과 다르게 딥러닝을 이용하여 색인 DB가 필요하지 않고 분류 수준에 상관없이 코드를 부여할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 자연어 처리에 특화된 딥러닝 기법인 KoBERT를 적용한 제안 모델은 인구주택총조사 산업/직업 코드 분류, 그리고 사업체기초조사 산업 코드 분류에서 각각 95.65%, 91.45%, 97.66%의 Top 10 정확도를 보인다. 제안한 모델 실험 후 향후 개선 가능성을 데이터/모델링 관점으로 분석한다.