• 한국통신학회논문지
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• 제36권3A호
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• pp.205-214
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• 2011

3GPP LTE (3rd Generation Project Partnership Long Tenn Evolution)에서는 SFN (Single Frequency Network) 환경에서 동일 데이터를 복수의 단말에 동시에 전송하는 무선 멀티캐스트 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 환경에서 효율적인 데이터 전송을 위해서는 멀티캐스트 커버리지 요구사항을 만족하는 최적의 전송 기법을 선택해야 하며 이를 위해 단말들의 수신 성능에 대한 정보가 반드시 필요하다. 하지만 실제 시스템에서 매 순간마다 모든 단말의 수신 성능을 피드백 받는 것은 상당한 역방향 링크의 채널자원을 필요로 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 단말의 수신 성능에 대한 예측을 바탕으로 멀티캐스트 커버리지를 예측하는 알고리즘을 제안하고 성능을 비교분석 하였다. 제안한 알고리즘은 각각의 단말이 자신의 수선 성공 여부 패턴에 따라 자신의 상태를 결정하고, 상태 천이 확률을 계산한다. 이를 일정한 주기 마다 기지국에 피드백하고, 기지국은 이러한 정보를 바탕으로 멀티캐스트 커버리지를 예측한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 방법을 통한 커버리지 예측이 가능함을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2003년도 춘계공동학술대회논문집
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• pp.147-156
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• 2003

해상수송의 안전성을 개선하는 하나의 수단으로서, 해상풍 정보로부터 예정 항로상에서 조우하게될 파랑정보를 높은 정밀도로 예측하여 단시간에 본선에 제공할 수 있는 시스템을 개발할 필요가 있다. 본 연구에서는 이의 제1단계로서 대양에서의 다방향 불규칙 예측을 위한 파랑추산모델을 제시하였다. 검토방법으로는 과거 실제 해역에서 발생한 황천에 기인한 선박 침몰사고를 대상으로 선박의 항행 일정에 따른 해상풍의 분석 및 파랑추산시뮬레이션을 수행하였으며, 이로부터 사고 선박이 조우한 해상을 평가하고 모델의 재현성 및 정도를 검토하였다.연구의 결과, 사고 선박은 침몰사고의 원인이 Okhotsk해에서 발랄한 저기압에 의해 급속히 성장한 고파랑 해역을 회피하지 못하여 발생한 것에 있음을 명백히 하였으며, 본 계산에 이용한 제3세대 파랑추산모델(WAM)로부터의 결과는 실제 관측 파랑의 유의파고, 주기, 방향 스펙트럼 등 항행관련의 파랑제원과 잘 부합되었으며, 실용 선박에서의 예측시스템 구축에 적용성이 양호한 것으로 나타났다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.694-699
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• 2014

이동 애드혹 네트워크는 별도의 인프라가 존재하지 않는 환경에서 이동성을 갖는 노드들이 망 토폴로지를 구성하기 때문에, 토폴로지와 이웃 노드들의 변화가 빈번히 일어난다. AODV는 이러한 환경에 유리한 라우팅 프로토콜이지만 경로 복구 과정 동안 데이터의 전송이 이루어지지 않아 전송 지연이 발생한다. 본 논문에서는 우회 경로를 생성하여 경로 복구 과정 중에 우회 경로를 통해 데이터 전송이 이루어져 전송 지연을 향상시키는 기법을 제안하였다. 우회 경로 생성을 위해 모든 노드는 자신의 위치 정보와 이동 방향 정보를 이웃 노드와 주고받는다. 또한 AODV의 경로 복구의 신속성과 우회 경로 생성 시 이웃 노드 정보의 정확성 향상을 위해 이웃 노드 예측을 통하여 헬로 패킷의 수신 역치를 조정하는 기법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안 기법이 AODV보다 전송 지연 및 데이터 패킷 전송률 측면에서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권5호
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• pp.205-212
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• 2019

장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.735-742
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• 2021

최근 정부에서 역점 적으로 추진하고 있는 '재생에너지 3020', '그린뉴딜', '2050 탄소중립', 'K-RE100' 정책에 의해 재생에너지 관련 발전설비들이 급증하고 있다. 재생에너지 설비들은 대부분 소규모이고, 분산되어 있어서 효율적인 관리가 어렵고, 1MW 미만의 소규모 분산자원은 판매량 제한, 거래회피 등으로 시장참여에 큰 어려움을 겪고 있다. 특히, 재생에너지의 간헐성 때문에 전력망의 안정성 저하에도 큰 영향을 끼치고 있다. 정부에서는 '소규모 분산자원 중개거래'를 통해서 변동성 및 간헐성 문제를 해결하고, 이종의 대량 소규모 분산자원들의 계통 자원화와 수용성 확대를 추구하고 있다. 본 연구에서는 AI에 기반한 발전량 예측 모델을 분산자원 중개거래 시스템에 적용하여 최적의 운영 솔루션을 제시하고, 에너지신사업 시장 개척의 기반 플랫폼으로 활용될 수 있도록 하고자 한다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2011년 춘계학술대회논문집
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• pp.362-367
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• 2011

The aerodynamic performance of the pantograph of the next generation high sped train is analyzed. The calculation of the flow around pantograph is carried cut by FLUENT; by the steady state flow calculation with ${\kappa}-{\omega}$ SST turbulence model, the lift force of the pantograph is computed. For the verification of the numerical schemes am grid systems, flow calculations are performed with the pantograph shape which was used at the experiments performed at Railway Technical Research Institute (RTRI) in Japan. Then, the difference of lift force between numerical am experimental results is about 10%. Therefore, selected numerical schemes and the current grid system is adequate for the analysis am prediction of the aerodynamic performance of panthograph system. Based on these numerical schemes am grid system, the flow around pantograph of the next generation high sped train is calculated and the lift force of the pantograph is predicted; the lift force of the pantograph is about 146N.

• 전기학회논문지P
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• 제64권1호
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• pp.1-6
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• 2015

Factors that have influence on solar power generation are specified into three aspects such as meteorological, geographical factors as well as equipment installation. Meteorological factors influence the most among the three. Insolation, sunshine hours, and cloud directly influence on solar power generation, whereas temperature and wind speed have impacts on equipment installation. This paper provides explanation over temperature-wind speed equation by calculating influence of temperature and wind speed on equipment installation. In order to conduct a research, pyranometer, anemometer, air thermometer, module thermometer are installed in 2MWp solar power plant located in South Cholla province, so that real-time meteorological data and generating amount can be analyzed through monitoring system. Besides, if existing and new methods are applied together, accuracy of prediction for generating amount is improved.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권4_2호
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• pp.715-724
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• 2023

Solar energy forecasting is essential for (1) power system planning, management, and operation, requiring accurate predictions. It is crucial for (2) ensuring a continuous and sustainable power supply to customers and (3) optimizing the operation and control of renewable energy systems and the electricity market. Recently, research has been focusing on developing solar energy forecasting models that can provide daily plans for power usage and production and be verified in the electricity market. In these prediction models, various data, including solar energy generation and climate data, are chosen to be utilized in the forecasting process. The most commonly used climate data (such as temperature, relative humidity, precipitation, solar radiation, and wind speed) significantly influence the fluctuations in solar energy generation based on weather conditions. Therefore, this paper proposes a hybrid forecasting model by combining the strengths of the Prophet model and the GRU model, which exhibits excellent predictive performance. The forecasting periods for solar energy generation are tested in short-term (2 days, 7 days) and medium-term (15 days, 30 days) scenarios. The experimental results demonstrate that the proposed approach outperforms the conventional Prophet model by more than twice in terms of Root Mean Square Error (RMSE) and surpasses the modified GRU model by more than 1.5 times, showcasing superior performance.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권2호
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• pp.669-673
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• 2023

Introduction: The crucial step in preclinical process of radiopharmaceutical production is internal dosimetry evaluation by different ways to realize radiobiological dose-response relationships and to extract the results for clinical use. Till now several bone-seeking radiopharmaceuticals have been developed for bone metastasis. Interesting features of bisphosphonates attracted attentions to them in the field of radiopharmaceutical therapy and studies on new generation of them have been doing too. Materials and methods: In this study, we used ZNA as representative of the third generation. The radiopharmaceutical ¹⁸⁸Re-ZNA was produced and its radiochemical purity was investigated. Then, the biological distribution of the produced radiopharmaceutical at 1, 2, 4 and 24 h after injection on different organs of mice were investigated. Finally, the absorbed dose of organs in the human body was assessed using the RADAR method. Results: The results show 96% radiochemical purity of the ¹⁸⁸Re-ZNA radiopharmaceutical. The amount of %ID/g in bone is 1.131% after 1 h and in 24 h it has a significant amount compared to other organs, that is 0.516%. Also dosimetric results show that the highest absorption dose is related to bone and the amount of this dose is 0.050 mGy/MBq. Conclusion: Considering the possibility of producing the ¹⁸⁸Re-ZNA radiopharmaceutical, as well as the proper distribution of this radiopharmaceutical in target and non-target organs and increasing the absorbed dose in bone, it can be concluded that this radiopharmaceutical can be useful in the "radiopharmaceutical therapy" in metastases.

• 스마트미디어저널
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• 제13권3호
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• pp.27-35
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• 2024

본 연구는 GAN(Generative Adversarial Network)을 기반으로 한 Semi Supervised Learning을 활용하여 이미지 생성과 ResNet50을 이용한 이미지 분류를 결합하는 방법에 대해 다루고 있다. 이를 통해 새로운 접근법을 제시하여 이미지 생성과 분류를 통합함으로써 더 정확하고 다양한 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 생성자와 판별자를 학습시켜 생성된 이미지와 실제 이미지를 구별하고, ResNet50을 활용하여 이미지 분류를 수행한다. 실험 결과에서는 생성된 이미지의 품질이 epoch에 따라 변화함을 확인할 수 있었으며, 이를 통해 산업재해 예측 정확성을 향상하고자 한다. 또한, GAN과 ResNet50의 결합을 통해 이미지 생성의 품질을 향상시키고 이미지 분류의 정확도를 높이는 효율적인 방법을 제시하고자 한다.