• 한국생산제조학회지
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• 제9권4호
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• pp.137-146
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• 2000

The hydraulic energy regnerative brake systems is introduced in this work. An accumulator stores kinetic energy during braking action, and the stored energy is used in a following acceleration action. The dynamic model of the brake system is derived for computer simulation study, and the Runge-Kutta numerical integration method is applied to the simulation work. Since the model contains several unknown parameters, these were determined by data which had been proceeded. Through a series of computer simulation , dynamic performance of the energy regenerative brake system is compared with that of a conventional system in which a conventional brake circuit is used. A series of test is carried out in the laboratory. The dynamic characteristics of the hydraulic motor system, such as the surge pressure and response time, are investigated in both brake action and acceleration action.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.25-34
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• 2003

Because of explosive growth in demand for web-based multimedia applications, proper proxy caching for large multimedia object (especially video) has become needed. For a video object which is much larger in size and has different access characteristics than the traditional web object such as image and text, caching the whole video file as a single web object is not efficient for the proxy cache. In this paper, we propose a proxy caching strategy with the constant-sized segment for video file and an improved proxy cache replacement policy. Through the event-driven simulation under various conditions, we show that our proposal is more efficient than the variable-sized segment strategy which has been proven to have higher hit ratio than other traditional proxy cache strategies.

• 한국분무공학회지
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• 제22권2호
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• pp.47-54
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• 2017

$CO_2$ emission regulation will be prescribed and main issue in automotive industry. Mostly, vehicle's fuel efficiency deeply related to $CO_2$ emission is regulated by qualified driving test cycle by using chassis dynamometer and exhaust gas analyser. But, real driving fuel consumption rate depends so much on the individual usage profile and where it is being driven: city traffic, road conditions. In this study, vehicle model of fuel consumption rate for ICEV and PHEV was developed through co-simulation with CRUISE model and Simulink based on driving control model. The simulation results of fuel consumption rate were analysed with on-road vehicle data and compared with its official level.

• 한국철도학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.95-100
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• 2008

2003년 대구지하철 중앙역에서 화재사고로 인한 화재 유동 및 승객 피난시뮬레이션을 수행하였다. 화재의 발화 지점은 지하 3층의 객차 내이며, 지하 3층 및 2층의 화재 유동이 FLUENT 6.2를 이용하여 수행되었다. 객차 내 및 역사 내의 CO (이산화탄소) 및 온도의 분포가 분석되었으며, 이의 data가 피난 시뮬례이션 data로 사용되었다. 해석된 온도장중 가장 높은 온도는 1500k 이다. 승객 피난 시뮬레이션을 인하여 EXODUS가 사용되었으며, 객차 내에 640명, 역사 내에 360명의 승객이 분포하고 있는 것으로 가정하고 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과 층 135명이 사망하고, 평균 피난 시간은 10분 19초로 계산되었으며, 피난 경로들이 분석이 되었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권2호
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• pp.111-122
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• 2003

군사용 워게임 시뮬레이션 모델들의 상호연동을 위해서는 국제표준연동(HLA : High Level Architecture)구조를 반드시 갖추어야하며 타 모델과 연동시 발생되는 시스템 오버헤드를 줄이기 위해서는 병렬 시뮬레이션 엔진 도입이 효과적이다. 그러나 기존 군사용 워게임 시뮬레이션 모델엔진의 이벤트 처리는 순차적 이벤트-드리븐 방식으로 처리하고 있다. 이는 병렬로 처리 시 글로벌 자료영역에 대한 동시참조등의 문제점들이 발생하기 때문이다. 아울러 기존 시뮬레이션 플랫폼으로 다중 CPU 시스템을 사용하여도 여러 개의 CPU를 다 활용하지 못하는 결과를 초래하고 있다. 따라서 이 논문에서는 군사용 워 게임 모델의 시스템 처리능력 향상과 글로벌 자료 영역에 대한 동시참조, 대외적인 시뮬레이션 시간처리, 장애 회복(Crash Recovery)시 병행 처리된 이벤트들의 순서를 보장 할 수 있는 객체모델에 기반한 병렬 시뮬레이션 엔진으로의 전환을 제안한다 이 전환된 병렬 시뮬레이션 엔진은 다중 CPU 시스템(SMP)상에서도 병렬 실행이 가능하도록 설계하고 구현하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제83권4호
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• pp.537-549
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• 2022

In this paper, a novel multi-feature model predictive control (MPC) framework with real-time and adaptive performances is proposed for intelligent structural control in which some drawbacks of the algorithm including, complex control rule and non-optimality, are alleviated. Hence, Linear Programming (LP) is utilized to simplify the resulted control rule. Afterward, the Whale Optimization Algorithm (WOA) is applied to the optimal and adaptive tuning of the LP weights independently at each time step. The stochastic control rule is also achieved using Kalman Filter (KF) to handle noisy measurements. The Extreme Learning Machine (ELM) is then adopted to develop a data-driven and real-time control algorithm. The efficiency of the developed algorithm is then demonstrated by numerical simulation of a twenty-story high-rise benchmark building subjected to earthquake excitations. The competency of the proposed method is proven from the aspects of optimality, stochasticity, and adaptivity compared to the KF-based MPC (KMPC) and constrained MPC (CMPC) algorithms in vibration suppression of building structures. The average value for performance indices in the near-field and far-field (El earthquakes demonstrates a reduction up to 38.3% and 32.5% compared with KMPC and CMPC, respectively.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.7-13
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• 2011

본 연구에서는 최근 증가하고 있는 대심도역사의 제연 팬 용량에 따른 연기확산영향에 대하여 분석하였다. 시뮬레이션모델은 신금호 역사(5호선, 깊이 46m)를 대상으로 하였으며, 설계된 제연 용량과 실측 제연 용량의 차이에 따른 연기확산 영향을 분석 하였다. 현장조사 및 실측을 통하여 계측된 실제 역사의 제연 팬에 관한 데이터를 화재시뮬레이션 조건으로 적용하였다. 역사전체를 해석 대상으로 하여 총 400만개의 격자를 사용하였으며, 설계된 제연성능과 실측된 제연성능에 따른 연기확산 영향 비교를 위하여 화재 시나리오를 작성하여 Case별로 화재해석을 수행하였다. 계산 효율을 높이기 위하여 MPI병렬 처리기법을 사용하였으며 해석코드는 large eddy simulation 기법을 주로 사용하는 FDS code를 사용하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권6호
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• pp.503-514
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• 2018

최근 기후변화 및 유역개발로 인하여 메콩강 유역의 수문환경이 급격히 변화하고 있으며, 메콩강을 공유하는 국가의 수재해 예방 및 지속가능한 수자원개발을 위해서는 메콩강 주요지점에서의 유량 정보의 분석 및 예측이 요구된다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 SWAT과 데이터기반 딥러닝 알고리즘인 LSTM을 이용하여 메콩강 하류 Kratie 지점의 유출모의를 수행하고, 유출모의 정확도 및 두 가지 방법론의 장 단점을 비교 분석한다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 강우: APHRODITE 등)을 이용하였으며 warming-up 및 매개변수 보정 후 2003~2007년 일유량 모의를 수행하였다. LSTM을 이용한 유출모의의 경우, 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 Kratie 지점기준 메콩강 상류 10개 수위관측소의 두 기간(2000~2002, 2008~2014) 일수위 정보만을 이용하여 심층신경망을 학습하고, SWAT 모형과 마찬가지로 2003~2007년을 대상으로 Kratie 지점에 대한 일수위 모의 후 수위-유량관계곡선식을 이용하여 유출량으로 환산하였다. 두 모형의 모의성능 비교 검토를 위하여 모의기간에 대해 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)을 산정한 결과, SWAT은 0.9, LSTM은 보다 높은 0.99의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 메콩강과 같은 대유역의 특정 지점에 대한 수문시계열 자료의 모의를 위해서는 다양한 입력자료를 요구하는 물리적 수문모형 대신 선행 시계열자료의 변동성을 기억 학습하여 이를 예측에 반영하는 LSTM 기법 등 데이터기반의 심층신경망 모형의 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제20권1호
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• pp.1-9
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• 2014

In multi-objective scheduling problems, the objectives are usually in conflict. To obtain a satisfactory compromise and resolve the issue of NP-hardness, most existing works have suggested employing meta-heuristic methods, such as genetic algorithms. In this research, we propose a novel data-driven approach for generating a single solution that compromises multiple rules pursuing different objectives. The proposed method uses a data mining technique, namely, random forests, in order to extract the logics of several historic schedules and aggregate those. Since it involves learning predictive models, future schedules with the same previous objectives can be easily and quickly obtained by applying new production data into the models. The proposed approach is illustrated with a simulation study, where it appears to successfully produce a new solution showing balanced scheduling performances.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제21권1호
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• pp.54-61
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• 2023

The family tree is one of the key elements of humanities classics research and is very important for accurately understanding people or families. In this paper, we introduce a method for automatically generating a family tree using information on interpersonal relationships (IIPR) from the Korean Classics Database (KCDB) and visualize interpersonal searches within a family tree using data-driven document JavaScript (d3.js). To date, researchers of humanities classics have wasted considerable time manually drawing family trees to understand people's influence relationships. An automatic family tree builder analyzes a database that visually expresses the desired family tree. Because a family tree contains a large amount of data, we analyze the performance and bottlenecks according to the amount of data for visualization and propose an optimal way to construct a family tree. To this end, we create an n-ary tree with fake data, visualize it, and analyze its performance using simulation results.