• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제17권4호
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• pp.518-525
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• 2016

This paper presents the characteristics of non-fundamental multi-mode combustion instability and the effects of high-harmonic components on the Rayleigh criterion. Phenomenological observations of multi-harmonic-mode dynamic pressure waves regarding the intensity of harmonic components and the source of wave distortion have been explained by introducing examples of second- and third-order harmonics at various amplitudes. The amplitude and order of the harmonic components distorted the wave shapes, including the peak and the amplitude, of the dynamic pressure and heat release, and consequently the temporal Rayleigh index and its integrals. A cause-and-effect analysis was used to identify the root causes of the phase delay and the amplification of the Rayleigh index. From this analysis, the skewness of the dynamic pressure turned out to be a major source in determining whether multi-mode instability is driving or damping, as well as in optimizing the combustor design, such as the mixing length and the combustor length, to avoid unstable regions. The results can be used to minimize errors in predicting combustion instability in cases of high multi-mode combustion instability. In the future, the amount of research and the number of applications will increase because new fuels, such as fast-burning syngases, are prone to generating multi-mode instabilities.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.266-283
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• 2022

자율주행자동차 기술이 급속히 발전함에 따라 예상치 못한 사고가 발생하고 있어 자율주행 교통안전교육 개발을 통해 이용자 사고 피해를 최소화 시켜야 한다. 현실적 교육을 위해 엣지케이스, 사고 사례, 위험요인 분석이 중요하므로 해외 사례 연구와 실증을 진행하였고, 이를 기반으로 서비스 제공자, 일반이용자 2가지 교육 과정을 개발하였다. 서비스 제공자 과정은 사물인지대응, 급정지, 끼어들기, 제어권 전환, 방어운전, 시스템오작동, 정책 및 정보보안 교육으로 구성하였고 일반이용자 과정은 주의의무, 제어권 전환, 운행설계범위, 사고유형, 법규, 기능, 정보보안 교육으로 구성하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.153-160
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• 2022

본 연구는 선박 육상건조를 위한 로드-아웃 시스템(Load-out System)의 보기(Bogie;대차) 배치 방법과 그 적용사례에 대한 표준을 제시하였다. 로드-아웃 시스템은 도크 설비 없이 육상에서 선박을 건조하는 가장 중요한 시스템 중 하나로, 본 시스템은 보기, 모터부착 보기, 트레슬, 파워팩의 4가지 장비로 구성되어 있다. 또한, 선박의 구조적 안전을 위해 트레슬의 반력을 계산하고 적절한 보기의 대수를 결정하였다. 이러한 맥락에서 본 연구의 목적은 최소한의 비용으로 구조적 안전요건을 만족하는 보기 배치를 수행할 수 있는 최적의 시스템 설계방법을 제안하고 과도한 보기 배치에 따른 기업의 손실을 줄이는 데 그 목적이 있다. 제안된 방법은 육상건조 단계에서 조선사들의 생산 경쟁력 향상은 물론 실효성 있는 작업절차 구현에도 기여할 것으로 기대된다. 또한, 로드-아웃 과정에서 선체 바닥에서 발생할 수 있는 선체변형에 대한 위험을 최소화하기 위하여 114K 원유 탱커(최소 보기 수 54대)와 174K CBM LNG 운반선(최소 보기 수 88대)에 보기 배치 방법을 적용하여 육상건조 선박의 보기의 수와 임계 위험(안전율 1.61)을 최소화할 수 있도록 하였으며, 본 연구를 통해 독자는 향후 성공적인 육상건조와 이에 따른 경제적인 선박건조를 수행할 수 있을 것으로 판단한다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.351-357
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• 2022

본 연구에서는 해양 건설환경을 고려한 초고성능 콘크리트 해상 모듈러 잔교 시스템을 개발하고자 한다. 해상 모듈러 잔교 시스템은 최근에 개발된 압축강도 120 MPa 이상, 직접인장강도 7 MPa 이상을 갖는 초고성능 콘크리트 적용하여 설계, 제작 및 구조성능평가를 통하여 적용 가능성을 분석하였다. 기존에 프리캐스트 콘크리트로 시공된 해상 잔교는 시공단계에서 기초 파일부 항타 시 위치 또는 수직 변형으로 인한 오차를 해결하기 위한 아이디어와 가능성을 검증하고자 하였다. 또한, 구조성능 평가를 위하여 잔교 실험체를 초고성능 콘크리트를 이용하여 제작하였다. 휨 실험을 통하여 하중 분석을 수행한 결과, 예측 휨강도 대비 측정 휨강도는 극한한계상태에서 약 9 % 이상의 내하력을 확보하여 본 실험에서 요구하는 성능을 만족하였다. 향후 본 연구를 통하여 개발된 해상 모듈러 잔교 시스템을 활용한다면 충분한 내구성과 시공성으로 인한 경쟁력을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.31-44
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• 2018

사물인터넷(Internet of Things)시대에는 다양한 사물이 연결되어 사물들 스스로가 데이터를 획득하여 이를 바탕으로 학습하고 동작한다. 이는 사물이 사람의 모습을 닮아가고 있다고 볼 수 있고 변화한 사물과 사람이 어떻게 소통하는가를 설계하는 것이 핵심 이슈로 떠오르고 있다. 이러한 IoT 환경이 도래함에 따라 UI 디자인 분야에서도 많은 연구가 진행되었다. 멀티모달리티(Multi-modality)와 인터유저빌리티(Interusability) 등의 키워드를 통해서 UI 분야에서도 복합적인 요소를 고려하려는 연구가 진행됐음을 알 수 있다. 하지만 기존의 UI 디자인 방법론으로는 IoT 환경에서 사용자 인터페이스(UI)를 설계할 때 사물, 사람, 데이터가 상호작용하는 방식에 대해서 구조화하고 테스트하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하였다. 본 논문의 주요 분석과 연구는 다음과 같다: (1) 먼저 사물의 행동 프로세스를 정의하였다. (2) 행동 프로세스를 토대로 기존의 IoT 제품을 분석하였다. (3) 사물성격(Personality of Things)유형을 구분 지을 수 있는 프레임워크를 제작하였다. (4) 프레임워크를 바탕으로 사물성격(Personality of Things) 유형을 도출하였다. (5) 3개의 대표 사물성격(Personality of Things)을 실제 스마트 홈 서비스에 적용하여 프로토타이핑 테스트를 해보았다. 본 연구는 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하여 더 총체적인 방식으로 IoT 서비스에 대한 사용자 경험(UX)을 확인할 수 있었다는 데 의의가 있다. 또한, 향후 본 연구를 발전시켜 인공지능(AI) 기술이 발전한 환경에서 지능화된 서비스의 정체성(Identity) 확립의 도구로 사물성격(Personality of Things) 개념을 활용할 수 있을 것이라 생각한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.129-137
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• 2020

현재 자율주행 차량 시장은 3레벨 자율주행 차량의 상용화를 넘어 4레벨 자율주행 차량을 연구, 개발하고 있다. 4레벨 자율주행 차량에서 가장 주목되는 부분은 차량의 안정성이다. 3레벨과 다르게 4레벨의 자율주행 차량은 긴급상황을 차량이 직접 대처해야 하기 때문이다. 본 논문에서는 긴급상황에서의 즉각적인 반응보다는 차량의 목적지가 정해진 순간 사고 가능성이 가장 낮은 경로를 결정하는 Optimized Vehicle Routing System (OVRS)을 제안한다. OVRS는 RSU 통신으로 수집한 도로와 주변 차량 정보를 분석하여 도로의 위험성을 예측하여 주행 중인 차량이 더 안전하고 빠른 길로 주행할 수 있도록 경로를 설정한다. OVRS는 네트워크 라우팅 방식처럼 도로에 있는 RSU를 통하여 도로 상황에 따른 경로 안내를 실행하기 때문에 차량의 안정성을 더욱 높일 수 있다. 실험 결과, OVRS모듈 중 하나인 ASICM의 RPNN은 CNN보다 약 17%, LSTM보다 약 40% 더 좋은 연산 시간을 보였다. 그러나 해당 연구가 PC를 이용한 가상환경에서 실행되었기 때문에, VPDM의 사고 가능성을 실제로 검증하지 못했다. 따라서 향후 사고 데이터 수집으로 인한 VPDM의 정확도 높은 실험과 실제 차량 및 RSU에서 실제 도로를 대상으로 한 실험이 진행되어야 한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.