• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권6호
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• pp.1009-1016
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• 2002

본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 묵시적인 평가정보를 이용한 새로운 사례기반 추천시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 크게 사용자 프로파일 생성 모듈, 유사도 계산 및 추천 모듈, 개인화된 메일링 모듈로 구성된다. 사용자 프로파일 생성 모듈에서는 사용자가 컨텐츠를 이용하면서 남긴 로그 기록을 이용하여 컨텐츠에 대한 개인별 선호도를 추출할 수 있는 속성내, 속성간 가중치를 제시하였다. 유사도 계산 및 추천 모듈에서는 사용자 프로파일과 새로운 컨텐츠간의 유사도를 측정하기 위한 유사도 계산식을 제시하였다. 개인화된 메일링 모듈에서는 개인별 선호도에 의해 구성된 추천 컨텐츠를 플렛폼-독립적인 XML 문서 형식으로 변환하여 발송한다. 제안된 모델에 대한 추천 효율을 검증하기 위해 평균절대오차(MAE)와 반응자작용특성(ROC) 값을 이용하여 제안한 추천 모델과 협동적 필터링 기법과 비교 실험하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 모델의 추천 효율이 기존의 협동적 필터링 기법보다 우수함을 보였다.

• 한국연소학회:학술대회논문집
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• 대한연소학회 2003년도 제27회 KOSCO SYMPOSIUM 논문집
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• pp.103-108
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• 2003

The effect of equivalence ratio and fuel/air mixing quality on the phase-resolved gas temperatures at different phases of the oscillating pressure cycle was experimentally investigated. An atmospheric pressure, optically accessible and laboratory-scale dump combustor operating on methane with heat release rate of 1.59kW was used. Temperature measurements were made using coherent anti-Stokes Raman spectroscopy (CARS) at several spatial locations for typical unstable combustion conditions. Analysis was conducted using parameters such as phase-resolved averaged temperature, normalized standard deviation and temperature probability distribution functions (PDFs). Also the probability on the occurrence of high temperature (over 1900K) was investigated to get the information on the perturbation of equivalence ratio and NOx emission characteristics. It was shown that most of temperature histograms exhibit Gaussian profile which has short breadth of temperature fluctuation at equivalence ratio of 0.6, while beta profile was predominant for the cases of other equivalence ratios (${\Phi}$=0.55, 0.50). The characteristics on the occurrence of high temperature also displayed periodic wave form which is very similar to the pressure signal. And the amplitude of this profile goes larger as the fuel/air mixing quality become poorer. These also provided additional information on the perturbation of equivalence ratio at flame as well as NOx emission characteristics.

• Tribology and Lubricants
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• 제32권4호
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• pp.132-139
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• 2016

The piston of a marine diesel engine works under severe conditions, including a combustion pressure of over 180 bar, high thermal load, and high speed. Therefore, the analyses of the fatigue strength, thermal load, clamping (bolting) system and lubrication performance are important in achieving a robust piston design. Designing the surface profile and the skirt ovality carefully is important to prevent severe wear and reduce frictional loss for engine efficiency. This study performs flexible multi-body dynamic and elasto-hydrodynamic (EHD) analyses using AVL/EXCITE/PU are performed to evaluate tribological characteristics. The numerical techniques employed to perform the EHD analysis are as follows: (1) averaged Reynolds equation considering the surface roughness; (2) Greenwood_Tripp model considering the solid_to_solid contact using the statistical values of the summit roughness; and (3) flow factor considering the surface topology. This study also compares two cases of skirt shapes with minimum oil film thickness, peak oil film pressure, asperity contact pressure, wear rate using the Archard model and friction power loss (i.e., frictional loss mean effective pressure (FMEP)). Accordingly, the study compares the calculated wear pattern with the field test result of the piston operating for 12,000h to verify the quantitative integrity of the numerical analysis. The results show that the selected profile and the piston skirt ovality reduce friction power loss and peak oil film pressure by 7% and 57%, respectively. They also increase the minimum oil film thickness by 34%.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.227-233
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• 2016

전통적인 웹기반의 학습시스템은 다양한 학습콘텐츠를 운영한다. 그러나 학습자가 자신에게 적절한 학습콘텐츠를 선택하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습이력 및 다양한 학습정보를 담고 있는 학습자 프로파일을 기초로 하여, 학습자에게 가장 적합한 선호도와 피드백을 제공할 수 있는 학습콘텐츠 제공 방법을 제안하였다. 즉 학습자의 프로파일을 분석하여 학습자에게 제공할 긍정적 피드백과 평가를 결정한다. 또한 학습자가 틀린 부분에 대한 지식을 스스로 학습할 수 있도록 학습콘텐츠를 적응적으로 제공한다. 그 결과, 학습자 프로파일 분석을 통해 긍정적인 피드백을 바탕으로 자신이 오류를 배울 수 있도록 하여, 학습의 적용 결과가 가장 잘 나오는 형태로 학습 콘텐츠를 적응적으로 제공해 주는 기법을 적용하였다. 본 논문에서 구현한 지능형 학습시스템은 실제 학습자에게 적용하였으며 사용한 학습자들을 대상으로 학습 만족도를 설문하여 그 결과를 분석하였다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제20권7호
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• pp.665-671
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• 2010

To improve the gear noise quality, gear tooth grinding machine are widely used in automotive industry. While using the gear profile grinding machine to improve the gear tooth quality of the transmission, several defects such as chattering, tooth waves that cause the gear noise occasionally happened. But it is very difficult to solve that problem, because there is no one who knows the setting up the optimal grinding condition appropriately. The abnormal manufacturing conditions which make the gear noise make the engineer to spend a lot of time, effort, and money. Due to demands for solving the serious abnormal gear noise happened in the automatic transmission in the mass product stage, the vibration checking process in the worm wheel axis, work rotation and fixed axis of the grinding machine were adapted to find the root causes. As a result, gear profile wave are affected by the work rotation axis's unbalance which is caused by worm wheel feeding speed. And a primary and the secondary grinding feeding speed, cutting oil, work fixed forces are also proved as the important factors. After setting up the grinding condition reported in this paper, it was adapted successfully to the grinding machine to manufacture the new automatic transmissions' gear. The gear noise was dramatically disappeared and the process and the results will offer good guides to the engineers who manufacture the gear with the grinding machine.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제12권3호
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• pp.18-24
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• 2015

The plug-in hybrid electric vehicle has a high fuel economy and can be driven long distances. Its different modes include the electric vehicle, hybrid electric vehicle, and only engine operating mode. A power management strategy is important to determine which mode should be selected. The strategy makes the vehicle more efficient using appropriate power sources for driving. However, the strategy usually needs a driving speed profile which is future driving cycle. If the profile is known, the strategy easily determines which mode is driven efficiently. However, it is difficult to estimate the speed profile for a real system. To address this problem, this paper proposes a new power distribution strategy using a neural network. The average speed and driving range are used as input parameters to train the neural network system. The strategy determines a limit for the use of the battery and the desired power is distributed between the engine and the motor simultaneously. Its fuel economy can increase by improving the basic strategy.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.129-134
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• 2022

버섯형 이중 격자 구조의 공진 바이오센서가 TE 편광 하의 근적외선 (NIR) 파장 범위에서 동작하도록 설계되었다. 정확한 MTLT (modal transmission-line theory)를 적용하여 광학적 특성을 결정하고, 격자 구조의 기하학적 매개변수를 변경하여 격자 구조의 반사 공진을 분석하였다. 수치 해석적 분석 결과, 단일층 격자 구조에서는 발생하지 않는 여기된 날카로운 Fano 공명 (FR)이 발생하였다. 설계된 구조에서 FR의 발생을 입증하기 위하여 이중 격자의 구조 매개변수와 반사 스펙트럼 사이의 관계를 자세하게 조사하였다. 제안된 구조를 기반으로 잠재적 감도가 112.9~214.3 deg/RIU, 그리고 447 nm/RIU인 광 바이오센서가 설계되었다. 제안된 버섯형 구조는 광범위한 응용 분야를 가진 광바이오센서 설계에 대한 좋은 표본으로 이용할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.374-376
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• 2022

악성 앱 분석 도구는 안드로이드 기반 앱을 도구에 정의된 AI 기반 알고리즘에 의해 분석되어 악성코드가 포함되었는지 탐지하는 시스템이다. 현재 스마트폰의 보급이 활성화됨에 따라 악성 앱을 사용한 범죄가 증가하였고, 이에 따라 악성 앱에 대한 보안이 요구되는 실정이다. 스마트폰에 사용되는 안드로이드 운영체제는 점유율이 70%이상이며, 오픈소스 기반이기 때문에 많은 취약성 및 악성코드가 존재할뿐만 아니라, 악성 앱에 대한 피해도 증가하여 악성 앱을 탐지하고 분석하는 도구에 대한 수요도 증가할 것이다. 하지만, 악성 앱 분석 도구에 대한 보안기능요구사항이 정확히 명시되지 않아, 악성 앱 분석도구를 구축 및 개발하는데 있어 많은 어려움이 있기 때문에 본 논문을 제안한다. 개발한 보호프로파일을 통해 악성 앱 분석 도구의 설계 및 개발에 기반이 되어 기술력을 향상시킬 수 있고, 악성 앱에 대한 피해를 최소화하여 안전성을 확보 할 수 있으며, 더 나아가 정보보호제품 인증을 통해 악성 앱 분석 도구에 대한 신뢰를 보증할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.29-38
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• 2015

에너지 저장장치(Energy Storage System)은 전력 수요가 적을 때 전력을 저장해 두었다가 수요가 발생하거나 비상시 저장된 전력을 사용함으로 전기 에너지를 저장하여 필요할 때 사용 가능함으로써 에너지 이용 효율 향상, 전력공급 시스템 안정화 및 신재생 에너지 활용도 향상 효과를 가지는 시스템이다. 최근 세계적으로 에너지의 효율적인 소비에 대한 관심이 증대되면서 전력의 안정적인 공급을 원하는 수요자와 전력 수요 평준화를 원하는 공급자의 요구를 충족시켜줄 수 있는 에너지 저장장치의 필요성이 증대되고 있다. 현재 에너지 저장장치를 구성하는 Power Conditioning System(PCS), Battery Management System(BMS), 배터리 셀은 제조사별로 상이한 규격을 가진다. 이로 인해 각 핵심 부품 간 인터페이스가 규격화되어 있지 않아, 에너지 저장장치의 구성 및 운영에 난점으로 작용하고 있다. 본 논문에서는 제조사별로 상이한 특징을 가지는 부품들의 설정과 효율적 운영에 필요한 정보를 수용하여 에너지 저장장치를 구성할 수 있는 XML 기반의 에너지 시스템 전용 프로파일 시스템의 설계와 분석방안을 제안한다. 제조사별 PCS, BMS, 배터리 셀과 그 외의 주변 기기들의 설정 정보 및 운영 정보를 분석하여 프로파일 규격을 정의하고, 에너지 저장장치에 적용할 수 있는 프로파일 어댑터 소프트웨어를 설계 및 구현한다. 프로파일 어댑터를 통해 생성된 프로파일은 설정 프로파일과 운영 프로파일로 구성되며, 추후 확장성을 고려하여 표준 XML의 규격을 따른다. 구현된 프로파일 시스템의 검증은 에너지 저장장치 시스템에 적용되어 기본적인 충 방전 동작을 통해 정상 동작 결과를 제안한다.

• 대한교통학회지
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• 제28권5호
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• pp.141-153
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• 2010

본 연구는 주행속도 프로파일 모형의 구성요소 중 주행속도 예측모형과 관련한 것으로서 지방부 왕복 4차로 도로를 대상으로 하고 있으며, 기존 연구들과는 대상도로, 속도 조사방법론 및 선형유형 구분에서 그 차별점이 있다. 기존의 대다수 연구들은 평면곡선부 및 평면직선부 중앙의 지점속도를 측정하고 이 자료를 활용하여 각각의 주행속도 예측모형을 개발하였다. 이러한 방법은 감가속이 평면직선부에서만 발생하고 평면곡선부에서는 일정한 속도를 유지한다는 주행행태에 대한 전통적인 가정에 기반한 것으로서, 구축된 모형에 의해 예측된 주행속도가 과대 과소추정 되거나 또는 실제 운전자의 주행행태를 제대로 묘사하지 못할 가능성이 높다는 한계가 있다. 이와 비교하여 본 연구는 현장에서 약100m 간격으로 연속 조사된 속도자료를 활용하여 실제 도로상에서 관측되는 주행속도 프로파일을 작성하였으며, 연속적인 속도변화를 분석한 결과를 토대로 모형구축에 활용될 자료를 추출하였다. 주행속도 예측모형은 평면선형과 종단선형의 조합에 따라 6가지 선형유형으로 구분되어 개발되었다. 본 연구에서 활용한 주행속도 조사방법 및 선형유형 구분은 주행속도 예측모형에 활용되는 자료 및 이를 기반으로 개발된 모형의 신뢰도를 제고함과 더불어, 연속적인 속도 변화 흐름을 상세하게 분석 평가할 수 있도록 하여 가감속 행태 분석 등 향후 주행행태 관련 분석에 효과적으로 활용될 수 있으며, 더 나아가 설계속도 기반의 현 도로설계기준을 주행속도 기반의 기준으로 보완하는데 활용되어 도로설계자 또는 정책결정자가 아닌 실제 도로를 이용하는 운전자의 관점에서 도로가 설계될 수 있도록 하는데 기여할 것으로 기대된다.