• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5135-5142
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• 2011

이 논문에서는 도심 지역의 교통 제어 시스템의 동적 응답 성능 향상을 위하여 적응형 Q-Learning 강화 학습 메커니즘을 설계 하였다. 도로, 자동차, 교통 제어 시스템을 지능 시스템으로 모델링 하고, 자동차와 도로 사이는 무선 통신을 이용한 네트워크가 구성된다. 도로와 대로변에 필요한 센터네트워크가 설치되고 Q-Learning 강화 학습은 제안한 메커니즘의 구현을 위해 핵심 알고리즘으로 채택하였다. 교통 신호 제어 규칙은 자동차와 도로에서 매 시간 업데이트된 정보에 따라서 결정되며, 이러한 방법은 기존의 교통 제어 시스템에 비하여 도로를 효율적으로 활용하며 결과적으로 교통 흐름을 개선 한다. 알고리즘을 활용한 최적의 신호 체계는 온라인상에서 자동으로 학습함으로서 구현된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 시스템에 비하여 효율성 개선과 차량의 대개 시간에 대한 성능 지수가 모두 30% 이상 향상되었다. 실험 결과를 통하여 제안한 시스템이 교통 흐름을 최적화함을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.3692-3697
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• 2012

Landsat 7은 SLC의 기계적 결함으로 인해 2003년 5월 31일 이후로 SLC-off 상태에서 영상을 취득하고 있으며, 이로 인해 Landsat 7 영상을 활용하기 위해서는 추가적인 보정작업이 필요하다. 본 연구에서는 SLC-off 영상을 보정할 수 있는 Gapfill 함수를 이용하여 Landsat 7 SLC-off 영상을 보정하고, 비슷한 시기의 Landsat 5 영상과 비교하였다. 기준영상 없이 SLC-off 영상을 복원하여 보정영상을 제작함으로써 SLC-off로 인한 누락 영역의 화소가 대부분 복원되었으며, 부자연스러운 노이즈가 없는 영상을 얻을 수 있었다. 또한 보정영상의 토지피복분류를 수행하고, 기준영상을 이용한 분류결과와 비교를 통해 기준영상 없이 보정된 SLC-off 영상의 활용 가능성을 제시할 수 있었다. Landsat 7 SLC-off 보정영상은 주기적인 Landsat 영상의 취득이 어려운 여건을 개선할 수 있을 것이며, 대규모 지역의 변화탐지 및 영상분류는 물론 소규모 구름 등과 같이 국지적으로 발생한 영상 손실의 복원이 가능할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.431-437
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• 2017

본 연구에서는 주행 노면의 형상을 재현하는 알고리즘을 기반으로, 외란 형상 정보를 활용한 차량의 진동제어 시스템과 그 결과를 제시하였다. 시스템에 전달되는 외란으로 유발되는 과도한 진동 및 그 영향을 저감시키고 안정성을 확보하는 것은 중요한 이슈이며, 특히 자동차 분야에서는 그 요구가 지속적으로 제기되고 있다. 차량의 진동과 불안정성을 유발하는 대표적인 외란 요인은 주행하는 차량 타이어에 접촉하는 불규칙한 도로면 형상이다. 따라서 이러한 외란 형상 정보를 확보하는 것은 매우 중요한 과정이다. 본 연구에서는 차체에 부착된 센서로부터 측정된 신호에 혼입된 차량의 동적 거동 영향을 배제하고 관심 도로면의 형상 정보를 재현할 수 있는 RPS 알고리즘과 이를 적용한 실험결과를 제시하였다. 이를 토대로, 예견제어 이론을 응용한 전자 제어 현가 시스템과 7 자유도 전차량 모델에 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 반능동형 작동기와 결합된 지능형 제어 시스템을 통하여 자동차의 주요 성능 지수인 승차감과 조종안정성의 개선 효과를 확인하였으며, 제안한 제어 프레임의 효용성을 제시하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제13권2호
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• pp.219-233
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• 2014

In a companion paper, Pasala and Nagarajaiah analytically and experimentally validate the Adaptive Length Pendulum Smart Tuned Mass Damper (ALP-STMD) on a primary structure (2 story steel structure) whose frequencies are time invariant (Pasala and Nagarajaiah 2012). In this paper, the ALP-STMD effectiveness on a primary structure whose frequencies are time varying is studied experimentally. This study experimentally validates the ability of an ALP-STMD to adequately control a structural system in the presence of real time changes in primary stiffness that are detected by a real time observer based system identification. The experiments implement the newly developed Adaptive Length Pendulum Smart Tuned Mass Damper (ALP-STMD) which was first introduced and developed by Nagarajaiah (2009), Nagarajaiah and Pasala (2010) and Nagarajaiah et al. (2010). The ALP-STMD employs a mass pendulum of variable length which can be tuned in real time to the parameters of the system using sensor feedback. The tuning action is made possible by applying a current to a shape memory alloy wire changing the effective length that supports the damper mass assembly in real time. Once a stiffness change in the structural system is detected by an open loop observer, the ALP-STMD is re-tuned to the modified system parameters which successfully reduce the response of the primary system. Significant performance improvement is illustrated for the stiffness modified system, which undergoes the re-tuning adaptation, when compared to the stiffness modified system without adaptive re-tuning.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.117-126
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• 2019

Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) sensors have been widely used in Structural Health Monitoring due to their convenience and lower costs in comparison to conventional sensors. Triggered measurements are relevant in events such as earthquakes because unlike continuous measurements, they only record the structural response once an event happens. This is more cost effective and it makes the data more manageable because only the required measurements from the event are recorded. The most common method of triggering is amplitude triggering. However, lower input amplitudes (less than 0.1g) cannot be triggered by using this method. In this paper, sound triggering was introduced to allow triggered measurements for lower input amplitude values. The performance of the sound triggering and amplitude triggering were compared by a series of shaking-table tests. It was seen that sound-triggering method has a wider frequency (0.5~10Hz) and amplitude (0.01~1.0g) range of measurements. In addition, the sound triggering method performs better than the amplitude triggering method at lower amplitudes. The performance of the amplitude triggering, in terms of the triggering being simultaneous improves at higher input amplitudes.

• 한국추진공학회지
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• 제25권1호
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• pp.19-28
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• 2021

회전 데토네이션 엔진(Rotating Detonation Engine, RDE)은 기계 장치나 유동이 아닌 데토네이션 파만이 연소실 벽을 따라 회전한다. 따라서 RDE 단면이 원형이어야 할 필요가 없으며 임의 단면의 닫힌 형상이 가능하다. 본 연구에서는 임의의 단면을 가지는 RDE의 한 가지 예로써 tri-arc 단면 형상의 RDE를 설계하였으며, 실험적으로 작동 및 성능 특성을 살펴보았다. 동압 센서와 고속카메라를 통하여 데토네이션 파의 회전을 확인하였으며, 오목 면과 볼록 면에서 질량 유량에 따른 데토네이션파의 특징을 알아보았다. 본 연구에서는 유량 조건에 따라 17.0 N에서 96.0 N의 추력 수준을 얻을 수 있었다.

• 대기
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• 제32권4호
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• pp.307-322
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• 2022

A drone has recently got attention as an instrument for weather observation in lower atmosphere because it can produce the high spatiotemporal resolution weather data even though the weather phenomenon is inaccessible. Sea fog is a weather phenomenon occurred in lower atmosphere, and has observational limitations because it occurs on the sea. Therefore, goal of this study is to analyze the vertical structures about inflow, development and dispersion of sea fog using the high-resolution weather data with the meteorological sensor-equipped drone. This study observed sea fogs in the west coast of the Korean peninsula from March to October 2021 and investigated one sea fog inflowed into the coast on June 8th 2021. θ_e - q_v diagrams (θ_e: equivalent potential temperature, q_v: water vapor ratio) and vertical wind structures were analyzed. At inflow of sea fog, moist adiabatically stable layer was formed in 0-300 m and prevailing wind was switched from south-southwesterly to west-southwesterly under 120 m. Both changes are favorable for sea fog on the location. θ_e and q_v plummeted in a layer 0-183 m. The inflowed sea fog developed from 183 m to 327 m by mixing with ambient atmosphere on top of sea fog. Also, strong mechanical turbulence near ground drove a vertical mixing under stable layer. At dispersion of sea fog, as θ_e on ground gradually increased, air condition was changed to neutral. Evaporation occurred on both bottom and top in sea fog. These results induced dissipation of sea fog.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제24권4호
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• pp.457-466
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• 2021

This paper describes the design of model-based fault diagnosis software to apply to the propulsion system in tracked amphibious assault vehicle which consists of an engine, a transmission, a cooling system, and two waterjets. This software includes specific functions to detect the failures regarding sensor malfunctions, mechanical malfunctions, control errors, and communication errors. This software generates the proper malfunction codes which are classified as the warning and caution. In order to validate the fault diagnosis software, the manual and automatic test are performed using the test program with 32 test cases. Test results show that the designed fault diagnosis software is reliable and effective for applying to the propulsion system.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제29권1호
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• pp.17-33
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• 2022

2011년 Naguib 그룹에서 처음 보고한 Ti₃C₂T_X MXene은 우수한 친수성, 전기 전도성 및 기계적/화학적 안정성으로 인해 큰 주목을 받고 있다. 특히, MXene은 수 나노미터 두께를 지닌 2차원 물질이므로 유연성을 확보하기에 용이하기 때문에 스마트 센서, 에너지 하베스팅/저장 시스템, 수퍼커패시터 및 전자기 차폐 시스템 등 여러 분야에 적용하고자 한 연구 결과가 많이 보고되었다. 본 논문에서는 Ti₃C₂T_X MXene의 다양한 합성 공정 및 특성에 대해 간략히 소개한 후, Ti₃C₂T_X MXene을 유연 전극 물질로 이용한 최근 연구 결과를 알아보고자 한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권6호
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• pp.2107-2119
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• 2022

Accurate remaining useful life (RUL) prediction for critical components of nuclear power equipment is an important way to realize aging management of nuclear power equipment. The electric gate valve is one of the most safety-critical and widely distributed mechanical equipment in nuclear power installations. However, the electric gate valve's extended service in nuclear installations causes aging and degradation induced by crack propagation and leakages. Hence, it is necessary to develop a robust RUL prediction method to evaluate its operating state. Although the particle filter(PF) algorithm and its variants can deal with this nonlinear problem effectively, they suffer from severe particle degeneracy and depletion, which leads to its sub-optimal performance. In this study, we combined the whale algorithm with regularized particle filtering(RPF) to rationalize the particle distribution before resampling, so as to solve the problem of particle degradation, and for valve RUL prediction. The valve's crack propagation is studied using the RPF approach, which takes the Paris Law as a condition function. The crack growth is observed and updated using the root-mean-square (RMS) signal collected from the acoustic emission sensor. At the same time, the proposed method is compared with other optimization algorithms, such as particle swarm optimization algorithm, and verified by the realistic valve aging experimental data. The conclusion shows that the proposed method can effectively predict and analyze the typical valve degradation patterns.