• 한국의류산업학회지
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• 제19권2호
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• pp.221-229
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• 2017

This study researched the needs of smart fashion items using energy harvesting for outdoor wearers and surveyed the application areas and design preferences for energy-harvesting systems based on outdoor activities. A total of 217 subjects were surveyed. Subjects who had at least 3 years of experience in outdoor activities were selected in order to increase the reliability of the research results. The survey investigated lifestyles based on outdoor activities, outdoor clothing and electronic equipment usage, purchase style, utilization plan, and design preference for energy-harvesting clothing and supplies. The results showed that 62.7% of the respondents had experience in outdoor activities for more than five years. 96.3% of the subjects carried electronic equipment, and 179 participants(82.5%) experienced discomfort due to battery consumption/dead batteries during outdoor activities. 78.4% were interested in smat fashion items using energy-harvesting technology, and the energy-conversion technology that was useful for outdoor activities was "kinetic energy"(74.7%). Participants showed a high preference for a detachable type(30.9%) and a city type(69.1%) that can be worn in outdoor activities as well as in general life. The preferred location of the electric power-charging device was the "Hem area of top garment"(35.9%), and the reason for this selection was that it was easy to operate and did not interfere with movement. The data from this paper can be used as a basis for product planning and product design for energy-harvesting apparel designers and supply developers for outdoor clothing.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권2호
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• pp.149-155
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• 2015

기존의 MEMS 기반 루버 및 셔터 개폐형 가변 방사율 라디에이터는 온도 조건에 따라 방사율이 가변되어 효율적인 열 제어가 가능하나 발사 환경에서의 기계적 구동부의 취약점과 변경된 방사율 유지를 위해 지속적인 전력 소모가 요구되는 단점을 갖는다. 본 연구에서 제안한 MEMS 기반 가변 방사율 라디에이터는 대전되는 비드를 사용하여 전극의 극성 변화에 따라 방사율 가변이 가능하기 때문에 상기의 문제점을 극복할 수 있다. 본 연구에서는 MEMS 기반 가변 방사율 라디에이터의 광학 물성치 최적화 설계를 수행하였으며, 고정 방사율 라디에이터와의 비교를 통해 MEMS 기반 가변 방사율 라디에이터의 유효성을 입증하였다.

• 상하수도학회지
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• 제25권4호
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• pp.581-589
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• 2011

Generally, treated water or raw water is transported into storage reservoirs which are receiving facilities of local governments from multi-regional water supply systems. A water supply control and operation center is operated not only to manage the water facilities more economically and efficiently but also to mitigate the shortage of water resources due to the increase in water consumption. To achieve the goal, important information such as the flow-rate in the systems, water levels of storage reservoirs or tanks, and pump-operation schedule should be considered based on the resonable water demand forecasting. However, it is difficult to acquire the pattern of water demand used in local government, since the operating information is not shared between multi-regional and local water systems. The pattern of water demand is irregular and unpredictable. Also, additional changes such as an abrupt accident and frequent changes of electric power rates could occur. Consequently, it is not easy to forecast accurate water demands. Therefore, it is necessary to introduce a short-term water demands forecasting and to develop an application of the forecasting models. In this study, the forecasting simulator for water demand is developed based on mathematical and neural network methods as linear and non-linear models to implement the optimal water demands forecasting. It is shown that MLP(Multi-Layered Perceptron) and ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) can be applied to obtain better forecasting results in multi-regional water supply systems with a large scale and local water supply systems with small or medium scale than conventional methods, respectively.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권11호
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• pp.419-426
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• 2014

최근 스마트 모바일 기기에서의 고성능화 추세는 더 많은 소비 전력을 요구하게 되어 배터리 사용 시간의 감소로 이어지고 있다. 이에 배터리 관리의 중요성과 그 연구에 필요한 정확한 배터리 모델링 방법이 중요해지고 있다. 배터리 모델은 크게 수학적 모델, 전기화학적 모델, 전기적 모델로 구분된다. 그중 전기적 모델에서 전기적 소자를 사용한 테브닌 등가회로와 SOC의 비선형 함수 모델을 사용하는 것이 일반적이나, 온도나 사용연한에 따른 특성 변화, 전기적 소자로 표현할 수 없는 비정형적 저항성분 등의 존재로 OCV 결과 출력의 정확성에 한계가 존재한다. 본 논문에서는 기존의 모델의 정확성을 향상시키기 위하여 배터리의 SOC 특성을 나타내는 수학적 함수 모델을 개선하고 온도, 수명, 그리고 전기적 특성의 비선형성을 포함하는 새로운 배터리 모델을 제안한다. 또한 제안한 모델을 구현한 시뮬레이터를 사용하여 정적 전류 상태와 동적 전류 상태에서의 배터리의 방전 결과를 예측한 결과, 기존 방법 대비 실측값과의 MSE가 개선된 결과를 보였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제11권2호
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• pp.179-183
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• 2011

본 연구에서는 광 반응기 내부의 영향반경을 평가하기 위해 자외선(UV-C) 램프의 강도와 photochemical에 의한 OH 라디칼 생성량을 측정하였다. 또한 $TiO_2$ (Degussa P-25)를 농도별로 첨가하여 자외선 램프의 영향반경을 측정하였다. 광 반응기는 아크릴 재질의 bath 타입을 사용하였고, 254 nm의 파장을 가진 UV-C 자외선 램프를(SANKYO DENKI, 지름 : 2.2 cm, 길이 : 18.5 cm) 사용하였다. 램프의 소비전력은 10.5 W이고, OH 라디칼 생성량을 측정하기 위해 KI dosimetry를 사용하였다. 실험 결과로부터 광 반응기에서 자외선의 강도가 0.367 mW/$cm^2$이상 조사되어야하고, 거리는 13 cm 이내에서 OH 라디칼 생성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 광촉매 반응기에서는 촉매의 농도로 인해 자외선의 영향반경이 매우 감소하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.1-8
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• 2021

복잡하고 비선형적인 특징을 갖는 시계열 데이터를 예측하기 위해 딥러닝 기법이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 최근에 개발된 WaveNet을 개선하고 워크포워드 검증 기법을 적용하여 전력 소비량 데이터를 24시간 이전에 예측하고자 한다. 원래 WaveNet은 오디오 데이터 예측에 사용하고자 고안되었으며, 장기간의 데이터를 효과적으로 예측하기 위해 1차원 팽창인과 합성곱(1D dilated causal convolution)을 사용한다. 먼저, WaveNet이 부호화된 정수 값이 아니라 실수 값을 출력하여 전력 데이터를 예측하기 적합하도록 개선하였다. 다음으로 학습 과정에 적용된 하이퍼파라미터(입력 기간, 배치 크기, WaveNet 블록 개수, 팽창 비율, 학습률 변경)를 조정하여 적절한 성능을 나타내도록 하였다. 마지막으로 성능 평가를 통해 전통적인 홀드아웃 검증 기법보다 본 연구에서 사용한 워크포워드 검증 기법이 전력 소비량 데이터 예측에 우수함 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제36권10호
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• pp.971-977
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• 2012

고압 인젝터의 성능은 디젤 연소엔진의 동력, 배출물, 연료소모와 직접적인 관계가 있다. 본 논문에서는 솔레노이드 코일과 피에조 세라믹으로 구동되는 커먼레일 디젤 분사용 인젝터의 응답 특성을 AMESim 코드를 사용하여 상대 비교 연구를 수행하였다. 따라서 연료압력, 분공경을 주요 해석변수로 설정하였다. 본 연구를 수행한 결과, 솔레노이드 구동 인젝터에 비해 피에조 구동 인젝터가 상대적으로 더 빠른 응답성과 더 높은 제어성을 가짐을 알 수 있었으며, 특히 다단분사 적용시, 이런 결과가 매우 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.1321-1326
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• 2015

지속적인 전력수급의 불안과 이에 따른 정부의 에너지관리 정책의 변화로 인해 효율적인 에너지 관리를 위한 에너지 관리 시스템 에 대한 관심과 수요는 공공기관이나 빌딩뿐만 아니라 가정에까지 확대되고 있다. 그러나 가정내 전기 소비 장치에 대한 관리는 신규 건축물에 적용되거나 가정 내 운용제품에 기반한 별도의 서비스 제공자를 통해서 주로 운용 된다. 본 논문에서는 가정 내 인터넷서비스 제공을 위해 설치되어 있는 유무선 공유기와 DDNS(Dynamic Domain Name Service) 를 이용하여 가정 내 전기 소비 장치의 원격제어 및 모니터링을 위한 Presonal Energy Management System 을 구현하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권1호
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• pp.82-89
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• 2014

최근 M2M/IoT에 대한 관심이 높아지면서 디바이스의 위치와 자세 등을 인식할 수 있는 동작 인식 센서의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 소형의 디바이스에 적합하도록 저잡음, 저전력, 초소형 6축 관성센서 IC를 구현하였다. 본 논문에서 구현된 IC는 3축의 압전형 자이로 센서와 3축의 압저항형 가속도 센서를 사용하며, 3축의 자이로스코프 감지 회로, 자이로스코프 센서 구동 회로, 3축의 가속도 감지 회로, 16bit sigma-delta ADC, 디지털 필터와 제어 회로로 구성되어 있다. 본 IC은 TSMC $0.18{\mu}m$ mixed signal CMOS공정으로 개발되었으며, STM사의 6축 관성 센서인 LSM330의 소비전류 6.1mA보다는 약 27% 낮은 4.5mA의 소비 전류로 동작한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제38권6호
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• pp.737-743
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• 2014

본 논문에서는 기존 1kW 할로겐 탐조등을 대체하기 위한 고출력 LED 탐조등에 관하여 기술하였다. 설계사양은 KDS 6230-1046-1과 KS V 8469를 기준으로 하였으며, 요구 광도 800,000cd를 만족시키기 위하여 지향각 $6^{\circ}$의 렌즈를 사용하였다. 시제작 LED 탐조등의 방열은 공랭식으로써 팬이나 히트파이프를 사용하지 않았다. 시험결과, 시제작 LED 탐조등의 소비전력은 148W로 1kW 할로겐 탐조등에 비해 85% 절감되었으며, 중심광도는 945,000cd로써 KS V 8469를 만족하였다. 광효율은 기존 탐조등보다 4.7배 향상되었으며, 지향각, 색온도 및 연색성은 각각 $5.4^{\circ}$, 5,500K, 70이었다. LED 탐조등의 외함 온도는 $60^{\circ}C$ 이하이고, SMPS 주변 온도는 $50^{\circ}C$ 이하로 IEC 60092-306을 만족하였다.