• 공업화학
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• 제29권6호
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• pp.789-798
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• 2018

고분자전해질 연료전지(PEMFC)의 성능을 예측할 수 있는 empirical equation의 역할이 중요하게 대두되고 있다. 본 연구에서는 polarization curve에서 activation loss, ohmic loss, mass transfer loss 영역을 분리하였고, 현재까지 개발된 model 중 Kim의 model과 Hao의 model을 선정하여 각 영역의 fitting을 시행하였다. 온도, 압력, 산소 농도 및 막 두께를 운전변수로 설정하여 조건 변화에 대한 각 loss의 변화를 비교하였다. 기존 model은 전반적으로 좋은 fitting 정확도를 보였지만, 분리된 loss 영역에서는 부정확한 fitting 결과를 보이기도 하였다. 연료전지 성능 예측의 정확도를 개선하기 위하여 converge coefficient를 도입한 새로운 model을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 model을 연료전지 성능 예측에 적용한 경우에 신뢰도 평가에서 개선된 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한기계학회논문집
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• 제19권7호
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• pp.1691-1701
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• 1995

Two aspects of Large-Eddy Simulation(LES) are investigated in order to improve its performance. The first one is on how to determine the model coefficient in conjunction with a dynamic subgrid-scale model, and the second one is on a wall-layer model(WLM) which allows one to skip near-wall regions to save a large number of grid points otherwise required. Especially, a WLM suitable for a separated flow is considered. Firstly, an averaging technique to calculate the model coefficient of dynamic subgrid-scale modeling(DSGSM) is introduced. The technique is based on the concept of local averaging, and useful to stabilize numerical solution in conjunction with LES of complex turbulent flows using DSGSM. It is relatively simple to implement, and takes very low overhead in CPU time. It is also able to detect the region of negative model coefficient where the "backscattering" of turbulence energy occurs. Secondly, a wall-layer model based on a local turbulence intensity is considered. It locally determines wall-shear stresses depending on the local flow situations including separation, and yields better predictions in separated regions than the conventional WLM. The two techniques are tested for a turbulent obstacle flow, and show the direction of further improvements.rovements.

• 유기물자원화
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• 제29권4호
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• pp.99-106
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• 2021

본 연구는 혐기성 소화의 전처리로써 열가수분해와 고액분리가 결합된 공정의 성능을 평가하였다. 탈수케이크는 열가수분해를 통해 가용화되며, 이후 고액분리를 수행한다. 고액 분리된 액상은 혐기성 소화에 기질로써 이용되고 고형물은 열가수분해로 회수된다. 열가수분해의 가용화율(COD 기준)은 45.1-49.3%이며 고액분리와 결합한 공정은 76.1-77.6%로 나타났다. Dual-pool two-step model을 통해 도출된 메탄 발생 특성을 살펴보면 고액 분리된 액상의 전체 분해 가능한 물질 중 분해가 빠른 물질의 비(a)는 0.891-0.911로 열가수분해된 시료에 비해 높게 나타났다. 반면에 분해가 빠른 물질의 반응 속도(kF)는 유사하게 나타났다. 이를 통해 열가수분해와 고액분리가 결합한 공정은 열가수분해를 통해 분해가 빠른 물질을 생성하고, 고액분리를 통해 선별하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제26권7호
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• pp.875-880
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• 2016

A new hybrid permanent magnet biased magnetic levitation actuator (maglev) is developed. This new maglev actuator is composed of two C-core electromagnetic cores separated with two permanent magnets. Compared to the conventional hybrid maglev actuators, the new actuator has unique flux paths such that bias flux paths are separated with control flux paths. The control flux paths have minimum reluctances only developed by air gaps, so the currents to produce control fluxes can be minimized. The gravity load can be compensated with the permanent magnet bias fluxes developed at off-centered air gap positions while external disturbances are controlled with control fluxes by currents. The consumed power to operate this levitation system can be minimized. 1-D magnetic circuit model is developed for this model such that the flux densities and magnetic forces are extensively analyzed. 3-D finite element model is also developed to analyze the performances of the maglev actuator.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1085-1088
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• 1999

This paper presents a method for soccer scene analysis and coordinate transformation from scene to ground model using a priori knowledge. First, the ground and spectator regions are separated, and various objects are extracted from the separated ground region. Second, an affine model is used for mapping the object positions on the soccer image into the position on the ground model. Problems regarding holes arising from mapping processing are solved using inverse mapping instead of a usual interpolation method. Experiments are performed on a PC using about 100 RGB images acquired at 240＊640 resolution and 3∼5 frames per second.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제38권7호
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• pp.821-827
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• 2014

본 연구에서는 FC-72를 작동유체로 사용하여 병렬 마이크로 채널에서의 2상 유동 마찰 압력 강하를 예측하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 병렬 마이크로 채널은 깊이 0.2 mm, 폭 0.45 mm, 길이 60 mm의 15개의 마이크로 채널로 구성되었으며, 실험은 질량유속 $152.2{\sim}584.2kg/m^2s$, 열유속 $7.5{\sim}28.3kW/m^2$ 범위에서 이루어졌다. 실험에서 얻어진 자료는 기존의 마찰 압력 강하를 예측하기 위한 상관식들과 비교 분석하였다. 기존의 상관식은 일반적으로 균질 모델과 분리류 모델을 사용한다. 본 연구에서는 분리류 모델을 사용한 기존의 상관식을 수정하여 새로운 상관식을 제안하였으며, 그 결과 Mean Absolute Error 9.6%내에서 실험 결과를 잘 예측하였다.

• Design & Manufacturing
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• 제15권3호
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• pp.1-6
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• 2021

An artificial neural network model based on a deep learning algorithm is known to be more accurate than humans in image classification, but there is still a limit in the sense that there needs to be a lot of training data that can be called big data. Therefore, various techniques are being studied to build an artificial neural network model with high precision, even with small data. The transfer learning technique is assessed as an excellent alternative. As a result, the purpose of this study is to develop an artificial neural network system that can classify burr images of light guide plate products with 99% accuracy using transfer learning technique. Specifically, for the light guide plate product, 150 images of the normal product and the burr were taken at various angles, heights, positions, etc., respectively. Then, after the preprocessing of images such as thresholding and image augmentation, for a total of 3,300 images were generated. 2,970 images were separated for training, while the remaining 330 images were separated for model accuracy testing. For the transfer learning, a base model was developed using the NASNet-Large model that pre-trained 14 million ImageNet data. According to the final model accuracy test, the 99% accuracy in the image classification for training and test images was confirmed. Consequently, based on the results of this study, it is expected to help develop an integrated AI production management system by training not only the burr but also various defective images.

• 수산해양교육연구
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• 제25권3호
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• pp.625-631
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• 2013

Two-phase pressure drop experiments were performed during flow boiling to deionized water in a microchannel having a hydraulic diameter of $500{\mu}m$. Tests were made in the ranges of heat fluxes from 100 to $400kW/m^2$, vapor qualities from 0 to 0.2 and mass fluxes of 200, 400 and $600kg/m^2s$. The frictional pressure drop during flow boiling is predicted by using two models; the homogeneous model that assumes equal phase velocity and the separate flow model that allows a slip velocity between two phases. From the experimental results, it is found that the two phase multiplier decreases with an increase in mass flux. Measured data of pressure drop are compared to a few available correlations proposed for macroscale and mini/microscale. Among the separated flow models, the correlation model suggested by Lee and Garimella predicted the frictional pressure drop within MAE of 47.2%, which is better than other correlations.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1996년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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• pp.18-21
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• 1996

In the field of Virtual Reality, many studies have been reported. Especially, there are many studies on generating virtual creatures on computer systems. In this paper we propose an algorithm to automatically generate 3D fish models from 2D images which are printed in illustrated books, pictures or handwritings. At first, 2D fish images are captured by means of image scanner. Next, the fish image is separated from background and segmented to several parts such as body, anal fin, dorsal fin, ectoral fin and ventral fin using the proposed method“Active Balloon model”. After that, users choose front view model and top view model among six samples, respectively. 3D model is automatically generated from separated body, fins and the above two view models. The number of patches is decreased without any influence on the accuracy of the generated 3D model to reduce the time cost when texture mapping is applied. Finally, we can get any kinds of 3D fish models.