• Journal of the Korean Society of Safety
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• v.11 no.2
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• pp.122-127
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• 1996

The purpose of this study has been studied and investigated to prediction algorithms of the Kalman Filtering theory which are based on the state-vector description, including system identification, model structure determination, parameter estimation. And the prediction algorithms applied of rainfall-runoff process, has been worked out. The analysis of runoff process and runoff prediction algorithms of the river-basin established, for the verification of prediction algorithms by the Kalman Filtering theory, the observed historical data of the hourly rainfall and streamflows were used for the algorithms. In consisted of the above, Kalman Filtering rainfall-runoff model applied and analysised to Wi-Stream basin in Nak-dong River(Basin area : $472.53km^2$).

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2615-2617
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• 2003

The Kalman filter is a recursive Linear Estimator for the linear dynamic systems(LDS) affected by two different noises called process noise and measurement noise both of which are uncorrelated white. The Expectation Maximization(EM) algorithm is employed in this paper as a preprocessor to reinforce the effectiveness of Kalman estimator. Particularly, we focus on the relation between Kalman filter and EM algorithm in the LDS. In this paper, we propose a new algorithm to improve the performance on the parameter estimation via EM algorithm, which improves the overall process of Kalman filtering. Since Kalman filter algorithm not only needs the system parameters but also is very sensitive the initial state conditions, the initial conditions decided through EM turns out to be very effective. In experiments, the computer simulation results ate provided to demonstrate the superiority of the proposed algorithm.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.07a
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• pp.299-300
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• 2012

본 논문에서는 납 축전지를 사용하는 산업용 전기차량의 SOC(State Of Charge)를 별도의 BMS(Battery Management System)장치 없이 추정하는 방법에 대해 기술한다. SOC를 추정하기 위한 기존의 전통적인 방법들 중 전력을 적산하는 방법(Ampere hour counting)이 널리 사용되는데 이는 장치의 내, 외적인 요인에 의해 발생한 오차가 누적될 수 있다. 배터리의 전압을 측정하여 SOC를 추정하는 OCV(Open Circuit Voltage) 방법은 배터리가 안정 상태에 도달하기까지 충분한 휴지 시간이 필요해 실시간으로 적용하기 힘들다. 이 외에 칼만 필터를 이용하는 방법은 시스템을 정확히 모델링해야 하고 계산이 복잡하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 전력을 적산하는 방법을 기본으로 하고 배터리의 전압을 적절히 이용하여 누적되는 오차를 보정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에 대해 시뮬레이션 하고 실제로 산업용 차량인 AC 전동 지게차로 실험하여 그 타당성을 검증 하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.07a
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• pp.130-131
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• 2012

본 논문은 확장 칼만 필터(EKF)를 이용하여 배터리의 SOC(State-of-Charge) 추정 방법을 제안하였다. EKF는 정확한 모델에서만 제대로 동작 할 수 있다. 따라서, 본 논문은 EKF의 적용을 위해 높은 정확도를 가진 전기적 배터리 모델에 대해 설명한다. 배터리 모델은 4.2V, 40Ah의 리튬폴리머 전지에서 추출되었다. 배터리는 Bulk 커패시터, 두 개의 R-C회로, 직렬 저항을 사용하여 모델링하였다. EKF를 모델에 적용하기 위해 캐패시터 전압은 개방 회로 전압(OCV)을 나타내는데 사용된다. EKF는 충/방전 기기인 Maccor 8500에 의해 얻을 실험 데이터로 테스트하였다. 테스트 결과에서 추정의 오차가 최대 5% 정도로 줄일 수 있다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.21-22
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• 2007

Topology processing is indispensable basic function as it generate a real-time BUS-BRANCH model in Energy Management Systems because most application softwares such as state estimation, power flow, etc., require BUS-BRANCH circuit data. This paper propose an expert system to generate BUS-BRANCH circuit model using Artificial Intelligence technology and it is applied to 154kV distribution substations.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• summer
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• pp.168-170
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• 2004

현대의 전력회사들은 전력계통의 현재 운용상황을 파악하기 위하여 상태추정을 사용한다. 상태추정기는 계통 내 각 지점에서 측정된 전력이나 전압, 전류등의 데이터를 이용하여 반복연산을 수행함으로써 전력계통의 상태(voltage profile)를 추정한다. 이때, 모든 데이터는 동시에 측정이 되었다는 가정 하에 상태추정 연산에 이용되지만, 실제로 모든 데이터 측정의 동기성을 확보하는 것은 사실상 불가능하다. 최근 인공위성에 의해 동기화된 페이저 측정장치가 전력계통 운용에 사용되고 있으며 본 논문에서는 이렇게 이미 이용 가능한 페이저 측정 데이터를 상태추정에 이용하는 방법을 시도하였다. 위성에 의해 동기화된 페이저 측정데이터는 데이터 측정의 동기성 확보뿐만 아니라, 데이터의 정밀도 및 위상각의 직접적인 측정이라는 둥의 여러 가지 면에서 매우 효용성이 높은 데이터이다. 본 연구를 통해 개발된상태추정 프로그램은 IEEE 14모선 시험계통을 이용하여 그 타당성을 검증하였다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• v.22 no.9
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• pp.1009-1014
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• 2001

In aqueous mixtures of cationic OTAC (octadecyl trimethyl ammonium chloride) and anionic ADS (ammonium dodecyl sulfate) surfactants, mixed micelles were formed at low (< 0.2 wt %) total surfactant concentrations. For these mixtures mixed micelliza tion and interaction of surfactant molecules were examined. Mixed critical micelle concentration (CMC), thermodynamic potentials of micellization, and minimum area per surfactant molecule at the interface were obtained from surface tensiometry and electrical conductometry. The mixed micellar compositions and the estimation of interacting forces were determined on the basis of a regular solution model. The CMCs were reduced, although not substantial, and synergistic behavior of the ADS and OTAC in the mixed micelles was observed. The CMC reductions in this anionic/cationic system were comparable to those in nonionic/anionic surfactant systems. The interaction parameter $\beta$ of the regular solution model was estimated to be -5 and this negative value of $\beta$ indicated an overall attractive force in the mixed state.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.322-324
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• 2021

최근 고주사율 디스플레이 시장 확대와 실감콘텐츠에 대한 요구에 따라, 높은 프레임율의 동영상 콘텐츠에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 이용자의 비디오를 초슬로우 비디오로 변환해주는 웹 기반 서비스 시스템을 제안한다. 이는 사용자가 웹을 통해 비디오를 업로드하면, 딥러닝 기반의 비디오 프레임 보간 알고리즘을 이용하여 초고프레임율의 동영상으로 변환하며. 변환된 초저속 비디오를 웹을 통해 보여주거나 파일 포맷으로 제공한다. 제안 시스템은 복잡한 연산을 요구하는 딥러닝 네트워크 모듈과 사용자와의 상호작용을 위한 웹 페이지 모듈로 구성되었다. 프레임 보간을 위해서, State-of-the-art 기술인 딥러닝 기반의 Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation 방법이 활용되었으며, 웹페이지는 HTML, CSS, Javascript, Flask를 사용하여 구축되었고, Flask를 활용하여 두 모듈이 연동되었다. 제안 웹 기반 시스템을 통해, 사용자는 딥러닝 네트워크 구동에 필요한 별도의 지식 없이 통신 자원만으로 고실감의 경험과 편의성을 제공받을 수 있다.

• International conference on construction engineering and project management
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• 2015.10a
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• pp.294-298
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• 2015

In the United States, the completion of Construction Work Zone (CWZ) impact assessments for all federally-funded highway infrastructure improvement projects is mandated, yet it is regarded as a daunting task for state transportation agencies, due to a lack of standardized analytical methods for developing sounder Transportation Management Plans (TMPs). To circumvent these issues, this study aims to create a spatiotemporal modeling framework, dubbed "SWAT" (Spatiotemporal Work zone Assessment for TMPs). This study drew a total of 43,795 traffic sensor reading data collected from heavily trafficked highways in U.S. metropolitan areas. A multilevel-cluster-driven analysis characterized traffic patterns, while being verified using a measurement system analysis. An artificial neural networks model was created to predict potential 24/7 traffic demand automatically, and its predictive power was statistically validated. It is proposed that the predicted traffic patterns will be then incorporated into a what-if scenario analysis that evaluates the impact of numerous alternative construction plans. This study will yield a breakthrough in automating CWZ impact assessments with the first view of a systematic estimation method.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.33 no.5_2
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• pp.617-620
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• 2017

The periodic monitoring of crop conditions and timely estimation of crop yield are of great importance for supporting agricultural decision-makings, as well as for effectively coping with food security issues. Remote sensing has been regarded as one of effective tools for crop condition monitoring and crop type classification. Since 2010, RDA (Rural Development Administration) has been developing technology for monitoring on crop condition using remote sensing and model. These special papers address recent state-of-the-art of remote sensing and geospatial technologies for providing operational agricultural information, such as, crop yield estimation methods using remote sensing data and process-oriented model, crop classification algorithm, monitoring and prediction of weather and climate based on remote sensing data,system design and architecture of crop monitoring system, history on rice yield forecasting method.