• 한국안전학회지
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• 제36권5호
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• pp.1-9
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• 2021

With the convergence of the information and communication technologies, a new age of technological civilization has arrived. This is the age of intelligent revolution, known as the 4th industrial revolution. The 4th industrial revolution is based on technological innovations, such as robots, big data analysis, artificial intelligence, and unmanned transportation facilities. This revolution would interconnect all the people, things, and economy, and hence will lead to the expansion of the industry. A high-density, high-capacity energy technology is required to maintain this interconnection. As a next-generation energy source, lithium-ion batteries are in the spotlight today. However, lithium-ion batteries can cause thermal runaway and fire because of electrical, thermal, and mechanical abuse. In this study, thermal runaway was induced in 72.5 Ah NCM pouch-type lithium-ion batteries because of thermal abuse. The surface of the pouch-type lithium-ion batteries was heated by the hot plate heating method, and the effect of the rate of increase in the surface temperature on the thermal runaway trigger time was analyzed using Minitab 19, a statistical analysis program. The correlation analysis results confirmed that there existed a strong negative relationship between each variable, while the regression analysis demonstrated that the thermal runaway trigger time of lithium-ion batteries can be predicted from the rate of increase in their surface temperature.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.118-133
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• 2020

최근 통합교통서비스(Mobility-as-a-Service)의 개념을 도입하여 이용자들의 이동성과 접근성을 향상시키고자 하는 연구가 진행되고 있다. 특히 카셰어링, 택시 등 에 대해 수요와 공급에 따라 지역을 구분하여 가격을 책정하는 유동적인 가격 책정 전략을 도입하여 단일 요금제가 가지는 서비스 기피 등의 문제를 해결함과 동시에 기업과 운전자들의 수익성에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것으로 기대되고 있다. 본 연구에서는 승객과 운전자간의 배차거리, 승객의 운행거리, 승객의 목적지에 대한 HDBSCAN 알고리즘을 통해서 정밀하게 인식된 수요 밀집지역, 승객과 운전자가 생각하는 선호가격을 고려하여 승객과 운전자의 입장에서 Matching Matrix를 생성한다. 이를 조합하고 보상에 반영하여, 강화학습이 더욱더 현실적인 유동적인 가격 책정전략을 도출할 수 있는 새로운 방법론을 제안한다.

• 한국분말재료학회지
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• 제28권3호
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• pp.208-215
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• 2021

Metal three-dimensional (3D) printing is an important emerging processing method in powder metallurgy. There are many successful applications of additive manufacturing. However, processing parameters such as laser power and scan speed must be manually optimized despite the development of artificial intelligence. Automatic calibration using information in an additive manufacturing database is desirable. In this study, 15 commercial pure titanium samples are processed under different conditions, and the 3D pore structures are characterized by X-ray tomography. These samples are easily classified into three categories, unmelted, well melted, or overmelted, depending on the laser energy density. Using more than 10,000 projected images for each category, convolutional neural networks are applied, and almost perfect classification of these samples is obtained. This result demonstrates that machine learning methods based on X-ray tomography can be helpful to automatically identify more suitable processing parameters.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제29권1호
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• pp.35-41
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• 2022

5G 시대를 맞아, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 자율주행 차량, 스마트 제조 등의 기술 소요가 증가하고 있다. 전자기기의 고효율을 위해 고집적회로 및 패키징 연구는 중요하다. 전해도금된 솔더는 범프 조성의 균일성에 한계가 있다. 작은 크기의 솔더 파우더로 구성된 솔더 페이스트는 고집적 패키징에 일반적으로 사용되는 솔더 중 하나이다. 솔더 페이스트에 나노 입자를 첨가하거나 기판 표면 마감 처리를 하여 젖음성을 향상시키고, 금속 패드 계면에서 금속간화합물의 성장을 억제하는 연구가 진행중이다. 본 논문은 나노 입자 첨가를 통한 솔더 페이스트의 젖음성 향상과 계면 금속간화합물의 성장을 억제하는 원리에 대하여 설명한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권3호
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• pp.63-72
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• 2022

The extinction crisis of local cities, caused by a population density increase phenomenon in capital regions, directly causes the increase of vacant houses in local cities. According to population and housing census, Gunsan-si has continuously shown increasing trend of vacant houses during 2015 to 2019. In particular, since Gunsan-si is the city which suffers from doughnut effect and industrial decline, problems regrading to vacant house seems to exacerbate. This study aims to provide a foundation of a system which can predict and deal with the building that has high risk of becoming vacant house through implementing a data driven vacant house prediction machine learning model. Methodologically, this study analyzes three types of machine learning model by differing the data components. First model is trained based on building register, individual declared land value, house price and socioeconomic data and second model is trained with the same data as first model but with additional POI(Point of Interest) data. Finally, third model is trained with same data as the second model but with excluding water usage and electricity usage data. As a result, second model shows the best performance based on F1-score. Random Forest, Gradient Boosting Machine, XGBoost and LightGBM which are tree ensemble series, show the best performance as a whole. Additionally, the complexity of the model can be reduced through eliminating independent variables that have correlation coefficient between the variables and vacant house status lower than the 0.1 based on absolute value. Finally, this study suggests XGBoost and LightGBM based machine learning model, which can handle missing values, as final vacant house prediction model.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.1-8
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• 2010

최근 컴퓨터 하드웨어 및 3D 그래픽의 기술 발전으로 많은 사용자들이 실제와 유사한 3D 그래픽으로 표현되는 것에 관심을 가지고 있다. 이러한 사용자들의 요구가 증대됨에 따라 많은 분야에서 3D 시뮬레이션이 개발 보급되고 있다. 본 논문에서는 3D 그래픽 기술을 활용하여 화재시의 건물 내에서 사람들이 대피하는 시뮬레이션 시스템을 설계하고 구현한다. 본 논문에서는 사람이 화재 시 건물을 탈출할 때 인공지능을 갖기 위해 A* 알고리즘을 사용하였으며, 화재 시에 사람의 탈출에 영향을 미치는 열과 연기를 고려하여 각 사람의 탈출 속도를 계산한다. 본 논문에서 제안하는 대피 시뮬레이션의 효과를 입증하기 위해 실제 건물환경을 모델링하여 적용하였다. 실험결과들을 통해서 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 연기의 농도가 짙어질수록 사람의 탈출속도가 감소하는 것과 온도와 연기 농도에 의해 사람이 피해를 입고 사망하는 것을 확인할 수 있다.

• 멤브레인
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• 제33권1호
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• pp.34-45
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• 2023

본 연구에서는 투과 유량 모델을 개발하기 위하여, 시간, 막 전후의 압력 차, 회전 속도, 막의 기공 크기, 동점도, 농도 및 공급 유체의 밀도 등 7개의 입력 변수에 기반한 두 종류(ANN 및 SVM) 인공지능 기법을 이용하였다. 시행착오법과 실험데이터와 예측 데이터 간의 결정 계수(R²) 와 평균절대상대편차(AARD)를 포함한 두 가지 통계 변수를 통해 최적의 모델을 선정하였다. 최종적으로 얻어진 결과에서 최적화된 ANN 모델이 R² = 0.999 및 AARD% = 2.245인 투과 플럭스 예측 정확도를 보여서, R² = 0.996 및 AARD% = 4.09의 정확도를 보인 SVM 모델에 비해 더 정확함을 알 수 있었다. 또한, ANN 모델은 SVM 방식에 비해 투과 유속을 예측하는 능력도 더 높은 것으로 나타났다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권4호
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• pp.124-130
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• 2023

Recently, fan out wafer level packaging, which enables high integration, miniaturization, and low cost, is being rapidly applied in the semiconductor industry. In particular, FOWLP is attracting attention in the mobile and Internet of Things fields, and is recognized as a core technology that will lead to technological advancements such as 5G, self-driving cars, and artificial intelligence in the future. However, as chip density and package size within the package increase, FOWLP warpage is emerging as a major problem. These problems have a direct impact on the reliability and electrical performance of semiconductor products, and in particular, cause defects such as vacuum leakage in the manufacturing process or lack of focus in the photolithography process, so technical demands for solving them are increasing. In this paper, warpage simulation according to the thickness of FOWLP material was performed using finite element analysis. The thickness range was based on the history of similar packages, and as a factor causing warpage, the curing temperature of the materials undergoing the curing process was applied and the difference in deformation due to the difference in thermal expansion coefficient between materials was used. At this time, the stacking order was reflected to reproduce warpage behavior similar to reality. After performing finite element analysis, the influence of each variable on causing warpage was defined, and based on this, it was confirmed that warpage was controlled as intended through design modifications.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.883-888
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• 2023

데이터센터는 24시간 365일 IT 서비스를 제공하는 곳이기 때문에, 2030년에는 데이터센터의 전력 소비량은 약 10%로 증가될 것으로 예측되고, 고밀도 IT장비들의 도입이 점차 증가하면서, IT장비가 안정적으로 운영될 수 있도록 냉방 에너지 절감 및 이를 위한 에너지 관리가 갖춰져야 하기에 다양한 연구가 요구되고 있는 상황이다. 본 연구는 데이터센터의 에너지 절약을 위해 다음과 같은 과정을 제안한다. 데이터센터를 CFD 모델링하고, 인공지능기반 열환경 예측 모델을 제안하였으며, 실측 데이터와 예측 모델 그리고 CFD 결과를 비교하여 최종적으로 데이터 센터의 열관리 성능을 평한 결과 전처리 방식은 정규화 방식으로 사용되었고, 정규화에 따른 RCI, RTI 및 PUE의 예측값 또한 유사한 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구에서 제안하는 알고리즘으로 데이터센터에 적용될 열환경 예측 모델로 적용 및 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.378-384
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• 2023

본 연구에서는 신경망포텐셜(Neural Network Potential)의 효율성과 정확도를 동시에 달성할 수 있는 기술자 벡터 조건을 도출하고자 한다. 소재 시스템은 단원소 소재인 실리콘으로 선정하였으며, 인공신경망 학습을 위한 원자 구조별 에너지 데이터는 밀도범함수이론 계산을 통하여 생성하였다. Behler-Parrinello 타입의 원자중심대칭함수를 기술자 벡터로 사용하였고, 다양한 벡터 길이에 대한 신경망포텐셜 생성 후 분자동역학 시뮬레이션에 적용하여 실리콘 소재의 구조 및 기계적 물성 재현성을 평가하였다. 실험 결과, 물성 재현 정확도를 유지하면서 학습 및 계산 효율성을 동시에 달성할 수 있는 기술자벡터의 최소 길이는 약 50이고, 소재의 기계적 물성이 이 길이에 더 큰 영향을 받으며, 같은 길이의 조건에서는 방사 대비 각도 방향 대칭함수를 더 반영하면 신경망포텐셜의 정확도가 올라감을 발견하였다. 이를 토대로 신경망포텐셜의 효율성과 정확도 동시 달성을 위한 최적의 기술자벡터 설정 가이드라인 제공이 가능할 것으로 기대된다.