• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제7권2호
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• pp.13-17
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• 2008

In this paper, in order to get the characteristics of the lithium secondary cell, such as charge and discharge characteristic, temperature characteristic, self-discharge characteristic and the capacity recovery rate etc, we build a thermal model that estimate the impedance of battery by experiment & simulation. In this one-dimensional model, Seven governing equations are made to solve seven variables c, $c_s,\;\Phi_1,\;\Phi_2,\;i_2$, j and T. The thermal model parameters used in this model have been adjusted according to the experimental data measured in the laboratory. The result(Voc, Impedance) of this research can be used in BMS(Battery Management System), so an efficient method of using battery is developed.

• 대한교통학회지
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• 제23권2호
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• pp.131-142
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• 2005

버스 운행 정시성은 운행계획에 따라 정시에 운행하는 정도를 나타낸다. 이용자의 대기시간은 버스 운행의 정시성에 직접적으로 영향을 받기 때문에 정시성지표는 이용자 관점에서 버스 운행의 신뢰성을 평가하는 지료로 가장 널리 사용되는 평가척도 중 하나이다. 그러나 실제 버스 운행은 도로여건, 교통상황, 승객수요 등 여러 가지 상황에 의해 사전에 작성된 운행 계획을 준수하지 못하게 된다. 따라서 여러 가지 상황에 따라 버스 운행의 정시성을 평가할 수 있는 정시성 지표를 개발하여 제시한다. 또한 서울시에서 운행하는 여러 버스 노선의 운행 자료를 분석하여 정시성 지표를 산출하였으며 이를 통해 여러 가지 운행 여건에 따른 정시성지표의 변화 특성을 분석하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.183-191
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• 2021

A battery management system (BMS) provides some functions for ensuring safety and reliability that includes algorithms estimating battery states. Given the changes caused by various operating conditions, the state-of-health (SOH), which represents a figure of merit of the battery's ability to store and deliver energy, becomes challenging to estimate. Machine learning methods can be applied to perform accurate SOH estimation. In this study, we propose a Long-Term Recurrent Convolutional Network (LRCN) that combines the Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short-term Memory (LSTM) to extract aging characteristics and learn temporal mechanisms. The dataset collected by the battery aging experiments of NASA PCoE is used to train models. The input dataset used part of the charging profile. The accuracy of the proposed model is compared with the CNN and LSTM models using the k-fold cross-validation technique. The proposed model achieves a low RMSE of 2.21%, which shows higher accuracy than others in SOH estimation.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.115-122
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• 2021

In the recent past enormous enterprise applications have migrated into the cloud computing (CC). The researchers have contributed to this ever growing technology and as a result several innovations strengthened to offer the quality of service (QoS) as per the demand of the customer. It was treated that management of resources as the major challenge to offer the QoS while focusing on the trade-offs among the performance, availability, reliability and the cost. Apart from these regular key focuses to meet the QoS other key issues in CC are data integrity, privacy, transparency, security and legal aspects (DIPTSL). This paper aims to carry out the literature survey by reflecting on the prior art of the work with regard to QoS in CC and possible implementation of block chain to implement decentralised CC solutions governing DIPTSL as an integral part of QoS.

• Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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• 제50권2호
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• pp.63-69
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• 2024

This current systematic review aimed to evaluate the current evidence on the effect of topical capsaicin application to alleviate symptoms related to burning mouth syndrome (BMS). PubMed, Ovid SP, and Cochrane were searched from 1980 to 2022 to identify relevant literature. A total of 942 titles (PubMed, 84; Ovid SP, 839; Cochrane, 19) was retrieved, of which 936 were excluded based on the title and abstract. A total of 11 studies were further evaluated for full text analysis, of which 7 were excluded. As a result, 4 articles were included for qualitative synthesis of data. Capsaicin as a mouthwash can have potential application in the treatment of symptoms related to burning mouth. The quality of available studies is moderate to low, and a well-designed randomized multicentric study comparing capsaicin with other active agents is planned to obtain more definitive conclusions.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권2호
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• pp.1-13
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• 2009

최근 각 지자체별로 ITS에서 방대한 양의 APTS(BMS, 교통카드 등)자료가 수집되고 있으나 버스배차관리에 활용되는 지표는 도착정시성과 차두간격균등성에 국한되어 있다. 수집되는 자료를 버스운행관리에 충분히 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이용객 수요를 고려한 운수회사의 배차관리 수준을 평가하기 위해 상관계수를 이용하여 수요탄력적 배차관리지표(DEI, Demand Elastic Index)를 개발하였다. 합리적인 개발지표의 적용을 위한 이상치를 유발시키는 자료에 대한 보정방안을 강구하여 적용하였으며, 노선별 제약조건(운행대수, 배차간격 등)을 고려하여 지표의 형평성을 제고하였다. 개발된 평가지표를 서울시 전체노선(356개)에 적용하고, 노선특성(일평균배차간격, 일일수집금, 일평균운행시간, 운행대수)에 따른 적용성(형평성)을 확인하였다. 본 연구의 개발지표는 ATPS자료가 수집되는 노선의 배차계획 및 관리 수준의 평가가 가능하여, 효율적인 배차관리에 활용성이 클것으로 생각된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.1-12
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• 2008

최근 극심함 교통혼잡 및 유류비 상승으로 인해 대중교통(특히 버스)의 역할이 더욱 크게 부각되고 있으나, 일부 황금노선을 제외한 대부분의 버스노선이 지속적인 이용수요감소, 수입감소, 경영수지악화, 서비스질 저하, 이용자감소의 악순환을 끊기 위해 버스의 공공성 강화의 한 방편인 준공영제(관리는 공공, 운영은 민영)를 도입하였으나, 당초 민간의 효율성을 제고하고자 했던 의도와는 다르게 운수회사의 자발적인 운행관리가 이루어지지 않는 등 부작용을 해결하기 위한 공공부분의 운행관리가 매우 중요한 요소가 되었다. 본 연구에서는 준공영제 하에서, APTS 자료를 활용하여 민간 운수회사의 평가관리가 가능하고, 시민이 피부로 느낄 수 있는 버스신뢰성 제고를 위해 서울시에서 관리중인 운행관리항목의 종류와 분석방법론, 운행관리결과, 문제점 및 향후 대책에 대하여 고찰하였으며, 이러한 연구내용이 이미 준공영제를 도입하였거나, 도입을 준비하고 있는 타 시도의 운행관리정책에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.79-84
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• 2010

본 논문에서는 교량의 구조건전도를 실시간 감시할 수 있는 안전감시시스템인 BMSWare를 개발하였다. 개발된 시스템은 웹을 기반으로 실시간 안전감시가 가능하며 다양한 규모의 교량에 사용할 수 있도록 범용성을 목표로 개발되었다. 또한 각 교량들이 위치한 다양한 환경에서 신뢰성 있는 데이터를 수집할 수 있도록 다양한 제품의 로거(logger)와 센서들을 접목할 수 있으며, 프로그램의 수정없이 수집된 데이터를 가공할 수 있는 기능을 포함한다. 개발된 시스템은 독자적으로 교량에서 데이터를 수집하여 운용할 수 있는 기능과 수집된 데이터를 관리사무실의 메인 서버에 주기적으로 백업하며 실시간으로 교량상태를 전송할 수 있는 기능 등 두 가지 형태의 기능을 가지고 있다. 또한 새로운 교량에 적용이 용이하며 위기상황에 적절히 대응할 수 있도록 개발되었다. 개발된 시스템은 무영대교에 설치되어 운영 중에 있으며 평가결과, 시스템의 안정성과 효율성을 입증하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.701-717
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• 2017

급속한 고령화로 인하여 미래의 인구와 인구구조에 관해 사회와 정부의 관심이 증가하고 있으며 우리나라의 사망률은 감소하고 있으나 감소폭은 변동적이다. 본 연구에서는 이를 고려할 수 있는 모형을 살펴보고자 LC 모형, LM 모형, BMS 모형 그리고 비모수평활 기법이 적용된 FDM과 Coherent FDM을 비교 분석하여 연령별 사망률과 기대수명 예측의 정확성 측면에서 남녀 사망률 개선 추이를 예측하는데 적합한 모형을 살펴보았다. 또한 우리나라 사망률 예측에 비모수 기법의 활용 가능성을 검토하였다. 분석 결과 최근 자료의 추세를 잘 반영하는 비모수기법을 활용한 인구통계모델인 FDM과 Coherent FDM의 예측력이 우수함을 알 수 있었다. 결과적으로 FDM과 Coherent FDM은 적합이 뛰어나고, 미래에 변화가 크지 않다면 예측력 또한 우수하다 볼 수 있을 것이다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.700-706
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• 2009

Bridges are vital components of any road network which demand crucial and timely decision-making for Maintenance, Repair and Rehabilitation (MR&R) activities. Bridge Management Systems (BMSs) as a decision support system (DSS), have been developed since the early 1990's to assist in the management of a large bridge network. Historical condition ratings obtained from biennial bridge inspections are major resources for predicting future bridge deteriorations via BMSs. Available historical condition ratings in most bridge agencies, however, are very limited, and thus posing a major barrier for obtaining reliable future structural performances. To alleviate this problem, the verified Backward Prediction Model (BPM) technique has been developed to help generate missing historical condition ratings. This is achieved through establishing the correlation between known condition ratings and such non-bridge factors as climate and environmental conditions, traffic volumes and population growth. Such correlations can then be used to obtain the bridge condition ratings of the missing years. With the help of these generated datasets, the currently available bridge deterioration model can be utilized to more reliably forecast future bridge conditions. In this paper, the prediction accuracy based on 4 and 9 BPM-generated historical condition ratings as input data are compared, using deterministic and stochastic bridge deterioration models. The comparison outcomes indicate that the prediction error decreases as more historical condition ratings obtained. This implies that the BPM can be utilised to generate unavailable historical data, which is crucial for bridge deterioration models to achieve more accurate prediction results. Nevertheless, there are considerable limitations in the existing bridge deterioration models. Thus, further research is essential to improve the prediction accuracy of bridge deterioration models.