• 디지털산업정보학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.11-17
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• 2009

Polarography is a subclass of voltammetry where the working electrode is a dropping mercury electrode. More, I developed the experiment for raising up mercury electrode. In Voltammetry, information about an analyte is obtained by measuring the current as the potential is varied at oxidation-reduction reaction. A plot of current vs. potential in a polarography experiment shows the current oscillations correspoding to the drops of Hg falling from the capillary. The drops growth causes capacitive and faradic current. These changing current effects combined with experiments where the potential is continuously changed can result in noisy traces. The raising up type improved upon the method of dropping in hardware. In reduction of the noise, moving average smoothing method have been used. But the other procedure is introduced based on Fourier transformation. So FFT and IFFT engine was implemented and installed in my experiment. However, after experimentation, peak height as the measuring parameter gave a good linear relationship to concentration. The resolution of potential peaks of various kinds, using Zn and Cu as the example, was improved using the smoothing method.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권3호
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• pp.1089-1098
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• 2018

This study aims at developing and applying a hybrid model to the wind power prediction (WPP). The hybrid model for a very-short-term WPP (VSTWPP) is achieved through analytical data, multiple linear regressions and least square methods (MLR&LS). The data used in our hybrid model are based on the historical records of wind power from an offshore region. In this model, the WPP is achieved in four steps: 1) transforming historical data into ratios; 2) predicting the wind power using the ratios; 3) predicting rectification ratios by the total wind power; 4) predicting the wind power using the proposed rectification method. The proposed method includes one-step and multi-step predictions. The WPP is tested by applying different models, such as the autoregressive moving average (ARMA), support vector machine (SVM), and artificial neural network (ANN). The results of all these models confirmed the validity of the proposed hybrid model in terms of error as well as its effectiveness. Furthermore, forecasting errors are compared to depict a highly variable WPP, and the correlations between the actual and predicted wind powers are shown. Simulations are carried out to definitely prove the feasibility and excellent performance of the proposed method for the VSTWPP versus that of the SVM, ANN and ARMA models.

• 설비공학논문집
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• 제23권11호
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• pp.705-710
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• 2011

Fault detection has to be proceeded by steady state filtering to get rid of transient effect associated with thermal capacity. Coefficient of variance (COV), ratio of standard deviation devided by moving average, was employed as steady-state filter. Engine speed and refrigerant pressures were selected as parameters representing system dynamics. The filtered values were registered as members of steady-state DB. They were found to show good functional relationship with ambient temperature. The relationship was fitted with a second order polynomial and the distribution bounds of the data around the fitted curve were expressed by visual inspection because of varying average and random data interval. Fault data were compared with the steady-state data obtained during normal operation. The fault data were easily isolated from the fault-free one. To make such isolation reliable, tests to construct good DB should be designed in a systematic way.

• 정보처리학회논문지A
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• 제17A권5호
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• pp.213-220
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• 2010

본 논문에서는 스타이너 트리를 이용하여 최소 길이로 입력 선분들을 모두 연결하는 방법을 제안한다. 선분은 통신선, 도로 및 철도망 또는 움직이는 물체의 궤적 등으로 변환될 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법은 이러한 선분들을 최소 비용으로 연결하는 응용 등에 활용가능하다. 입력 선분의 수와 각 선분 당 최대 연결 선분의 수를 입력 인자로 설정한 실험 에서, 본 논문에서 제안된 방법은 최소 신장 트리를 이용한 방법과 비교하여 연결 생성 시간은 평균 192.0% 증가하였으나, 연결 길이는 평균 6.8%에 감소하였다. 이는 연결 방법을 찾는 시간보다는 연결 길이를 단축하는 것이 더 중요한 응용에 제안된 방법이 유용할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권5호
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• pp.447-458
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• 2008

본 논문에서는 도로 네트워크 데이타베이스에서 정적 객체의 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안을 논의한다. 기존의 여러 기법들은 인덱스를 사용하지 못했는데, 이는 네트워크 거리가 순서화 된 거리함수가 아니며 삼각 부등식(triangular inequality) 성질 또한 만족하지 못하기 때문이다. 이러한 기존 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 선계산된 네트워크 거리를 이용하는 또 다른 기법은 저장 공간의 오버헤드가 크다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제점들을 동시에 해결하기 위하여 객체들 간의 네트워크 거리를 근사하여 객체들에 대한 인덱스를 구축하고, 이를 이용하여 k-최근접 이웃 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 먼저 네트워크 공간상의 객체를 유클리드 공간상으로 사상하기 위한 체계적인 방법을 제시한다. 특히, 삼각 부등식 성질을 만족시키기 위하여 평균 네트워크 거리라는 새로운 거리 개념을 제시하고, 유클리드 공간으로의 사상을 위하여 FastMap 기법을 사용한다. 다음으로, 평균 네트워크 거리와 FastMap을 사용하여 네트워크 공간상의 객체들로 인덱스를 구축하는 근사 색인 알고리즘을 제시한다. 또한, 구축한 인덱스를 사용하여 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 실제 도로 네트워크를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.357-365
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• 2022

냉매 오충전은 에어컨에서 빈번하게 발생하는 고장 모드 중 하나로, 적정 충전량 대비 부족 및 과충전 모두 냉방 성능의 저하를 유발하므로 충전된 냉매량을 정확하게 판단하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 퍼지 군집화 기법을 통한 정상상태 식별을 통해 냉매 오충전량을 다중 분류하는 모델을 개발하였다. 정상상태 식별을 위해 에어컨 운전 데이터에 대해 이동 평균 간의 차이를 활용한 퍼지 군집화 알고리즘을 적용하였으며, IFDR를 통해 기존 연구된 정상상태 판단 기법들과 식별 결과를 비교하였다. 이후, 시스템 내 상관성을 고려한 mRMR을 이용해 특징을 선택하였으며, 도출된 특징을 이용해 SVM 기반의 다중 분류 모델이 생성되었다. 제안된 방법은 시험 데이터를 통해 만족할 만한 분류 정확도와 강건성을 도출하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.597-604
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• 2014

본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 안내를 위해 개별노선 단위로 산정되고 있는 정류소간 통행시간 기반의 버스도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 정류소간 운행시간을 기반으로 산출되는 버스도착시간정보의 특성을 이용하여 버스노선번호에 관계없이 버스정류소에 도착한 동일 구간을 운행하는 모든 버스의 정보를 순서대로 이용하여 버스도착시간을 추정하는 버스도착시간 추정모형을 제안하였다. 제안한 모형은 실제 버스운행정보를 수집하여 RMSE를 기준으로 검증을 실시하였으며, 분석결과 오차는 기존 모형 대비 최대 20%가 감소하였고 버스도착시간정보의 정확도와 직결될 수 있는 데이터 업데이트 주기는 절반수준으로 감소하였다. 이를 통해 버스도착시간의 급격한 증가나 감소, 동일한 구간을 운행하는 다른 노선의 도착예정시간 차이, 운행계획과 다르게 운행시의 정보제공 불가함 등의 문제가 해결될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.16-22
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• 2020

한국해양과학기술원은 해저 표층지반의 특성을 원활하게 획득할 수 있는 자유낙하식 콘관입시험 시스템(Free-Fall Cone Penetration system, FFCPT)을 개발하고 있다. FFCPT를 통해 신호를 원활하게 획득하기 위해서는 전체 시험 시간동안 지속적으로 저장하는 방법 또는 사용자가 정의하는 시간 동안만 저장하는 방법이 고려될 수 있다. 효율적으로 데이터를 저장하고 관리하기 위해서는 사용자가 정의하는 시간 동안만 데이터를 저장하는 것이 유리하다. FFCPT는 낙하관성력을 최대한 확보하기 위해 회수용 와이어를 제외한 낙하에 방해되는 구성품이 최대한 배제되어 있다. 따라서 외부 보조장치를 활용한 데이터 저장 및 종료 시점 정의가 어렵다. 이에 FFCPT에 내부에 탑재된 센서를 통해 획득되는 신호를 이용하여 기본 거동을 분석하였고, 그 중 수심센서를 이용한 데이터 저장 시작과 종료를 인식할 수 있는 트리거 방식을 제안하였다. 수심 값의 3초와 0.03초 이동평균 차를 이용하여 낙하 시작 및 종료 시점을 판단하도록 하였다. 개발된 FFCPT를 이용하여 실해역 실험을 수행하였고, 트리거가 정상작동하여 원하는 데이터를 확보할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권12호
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• pp.981-993
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• 2015

수문 시계열의 분석은 수문자료를 활용한 수자원의 효율적인 운영 및 관리에 필수적인 부분이며, 특히 장기적인 수문량 예측에 널리 활용되고 있다. 이러한 수문 시계열 분석은 전통적으로 하나의 자료계열을 하나의 요인으로 파악하여 자료를 분석하고 예측해왔지만 시계열 자료가 여러 가지 요인으로 혼합되 어 하나의 자료계열로 나타내질 수 있다는 가정 하에 각 요인들을 분해하여 분석하는 방법도 널리 연구되고 있다. 본 연구에서는 경험적 모드분해법을 이용하여 주어진 수문 시계열을 다중 성분으로 분해하고 분해된 각 요소를 시계열 모형으로 재구축한 후, 구축된 요소별 시계열 모형으로부터 예측된 값을 합하여 시계열을 예측하는 방법을 이용하였으며 이를 국내 댐 유입량에 적용한 후 그 결과를 나타내었다. 기존 시계열 모형과 경험적 모드분해법을 이용한 방법의 정확도를 비교한 결과, 기존의 시계열 모형을 이용하여 자료를 예측한 결과보다 경험적 모드분해법을 적용하여 자료를 분해한 후 시계열 자료를 예측한 결과가 주어진 시계열 자료를 더 잘 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 한국광학회지
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• 제20권5호
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• pp.272-275
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• 2009

본 논문에서는 백색광 간섭계(White Light Interferometry, WLI)의 데이터 처리 과정에서 가간섭 영역 외의 배경 잡음성 신호 필터링을 통하여 백색광 주사 간섭계의 성능을 향상시켰다. 광학계의 개구수(Numerical Aperture, NA)가 유한한 백색광 간섭계의 경우, 단차가 크고 표면 굴곡이 심한 시료를 측정하게 되면 유한한 초점심도(Depth Of Focus, DOF)에 의하여 배경 잡음이 발생하며, 반사가 심한 경면의 경우에는 간섭무늬 신호보다 배경 잡음의 영향을 많이 받게 된다. 따라서 배경 잡음을 제거하기 위하여 간섭무늬 신호 자체 형상에 영향을 주지 않으면서 효율적으로 배경 잡음 필터링이 가능한 전후 구간 평균법을 제시하였다. 전후구간 평균법은 원 데이터와 그 이동평균과의 차이를 이용하는 방법으로, 고속으로 대략적인 정점의 위치를 파악한 후 정밀도가 높은 가시도 정점 검출 알고리즘으로 처리하여 측정 속도와 정밀도를 높였다. 전후구간 평균법을 이용하여 배경 잡음을 제거한 경우, 제거하지 않은 경우와 비교하여 잡음 화소가 약 1/4로 감소되었다.