To assess the performance and characteristics of colored building-integrated photovoltaic (BIPV) modules, a comparative assessment of empirical performance was conducted on colored BIPV modules (gray, blue, and orange) and general BIPV module. These modules were installed on the south-facing slope (30°) for comparative assessment through a field test. Monitoring data were collected every 10 min from December 20, 2019 to January 21, 2020 and used to performance and characteristics analysis. Performance ratio and module efficiency were utilized during performance indexing for comparative assessment. For general BIPV modules, the operational efficiency was analyzed at 16.63%, whereas for colored BIPV modules, 13.70% (gray), 15.12 % (blue), and 14.49% (orange) were analyzed. It was discovered that the efficiency reduction caused by transmission losses owing to the application of colored cover glasses were 17.74% (gray), 9.05% (blue), and 9.86 % (orange), under field testing conditions. These values turned on an additional 7% reduction in efficiency for gray BIPV modules, compared to the degradation resulting from transmission drop (gray: 10.87%, blue: 8.99%, and orange: 9.02%) calculated using the efficiency of each module in standard test conditions (STC). Performance ratio analysis resulted in the following values: 0.92 for general BIPV modules, and 0.85 (gray), 0.91 (blue), and 0.91 (orange) for colored BIPV modules. As demonstrated by the above results, modules with a colored cover glass may differ in their operational performance depending on their color, unlike general modules. Therefore, in addition to the performance evaluation under STC, additional factors of degradation require consideration through field test.
The study, recognizing the seriousness of such second-convictions of sexual violence offenders and supplementing the problems noticed from an integral electronic monitoring anklet, which only offers simple location information, would like to propose a Prevention System against Second-Convictions of Sexual Violence Offenders by using Smart Electronic Monitoring Anklet. Proposed System is anticipated to be able to prevent second-convictions of sexual violence offenders as the data of offenders from Smart Electronic Monitoring Anklet with various sensors and the data from Integrated DB of Judicial Authorities is comparatively analyzed, allowing anticipative actions at each stage based on the analyzed data regarding sexual violence.
기상레이더에는 강수에코와 비강수 에코가 섞여 존재한다. 이런 모호한 지점의 판단이 난해함으로 정확한 일기 예보를 하기는 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 기상청 레이더의 UF 데이터로부터 데이터를 추출하였다. 설계하는 두 분류기의 입출력 데이터는 강수 에코와 비 강수 에코의 특성분석을 통해 구성된다. 더 좋은 성능을 나타나는 입력변수를 사용 하였으며, 에코분류기는 퍼지 뉴럴 네트워크를 기반으로 설계한다. 에코 판단모듈 1과 판단모듈 2를 고려하여 에코분류기의 성능 비교연구를 수행 한다.
Recently, many performing arts facilities are under construction to accommodate people's various interest in cultural experiences. However, due to Korea's lack of know-how in such constructions and an absence of proper regulations on design planning, each designer designs and constructs the facilities differently, so several problems are occurring in the process of construction, such as high production cost for stage sets, high labor cost, low efficiency of stage work, and complicated work process. This resulted in low quality production of performance. This study is conducted to address the need for a systematic study on stage floor, and to propose an efficient way of regulating stage work in existing performing arts facilitiesand new facilities to be built. By a comparative analysis of performing arts facilities in Korea, and by analyzing stage floors of the facilities, this research suggests minimum modules as well as an appropriate unit of modules based on the minimum modules; and provides basic data on stage floors, which can be used for remodeling existing facilities orfor planning new cultural facilities. Also, this study suggests various ways of utilizing performing arts facilities in Korea.
설계 개체의 결함경향성을 판별하는 위험도 예측 모델은 분석이나 설계 같은 소프트웨어 개발 초기 단계에서 시스템의 문제 부분들을 찾아 내는데 사용된다. 복잡도 메트릭에 기반한 많은 위험도 예측 모델들이 제안되었지만 그들 대부분은 모델 훈련을 위한 훈련데이터 집합을 필요로 하는 모델들이었다. 하지만 대부분의 개발집단은 훈련데이터 집합을 보유하고 있지 않기 때문에 이들 모델들은 대부분의 개발집단에서 사용될 수 없다는 커다란 문제점이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Kohonen SOM 신경망을 이용하여 훈련데이터 집합을 사용하지 않는 새로운 예측 모델 KSM을 제안한다. 여러 내부 특성들과 모델 사용의 용이성 그리고 모의실험을 통한 예측 정확도 비교를 통해 KSM을 잘 알려진 예측 모델인 역전파 신경망 모델(BPM)과 비교하였으며 그 결과 KSM의 성능이 BPM에 근접하다는 것을 보였다.
This paper is analyzed for the thermal characteristics(1 year) of the 6 components(DC breaker, DC filter(including capacitor and discharge resistance), IGBT(Insulated gate bipolar mode transistor), AC filter, AC breaker, etc.) of a photovoltaic power generation-based PCS(Power conditioning system) below 20 kW. Among the modules, the discharge resistance included in the DC filter indicated the highest heat at $125^{\circ}C$, and such heat resulting from the discharge resistance had an influence on the IGBT installed on the rear side the board. Therefore, risk priority through risk priority number(RPN) of FMEA(Failure modes and effects analysis) sheet is conducted for classification into top 10 %. According to thermal characteristics and FMEA, it is necessary to pay attention to not only the in-house defects found in the IGBT, but also the conductive heat caused by the discharge resistance. Since it is possible that animal, dust and others can be accumulated within the PCS, it is possible that the heat resulting from the discharge resistance may cause fire. Accordingly, there are two options that can be used: installing a heat sink while designing the discharge resistance, and designing the discharge resistance in a structure capable of avoiding heat conduction through setting a separation distance between discharge resistance and IGBT. This data can be used as the data for conducting a comparative analysis of abnormal signals in the process of developing a safety device for solar electricity-based photovoltaic power generation systems, as the data for examining the fire accidents caused by each module, and as the field data for setting component management priorities.
In this study, we propose a design of digits recognition system based on RBFNNs through a comparative study of pre-processing algorithms in order to recognize digits in handwritten. Histogram of Oriented Gradient(HOG) is used to get the features of digits in the proposed digits recognition system. In the pre-processing part, a dimensional reduction is executed by using Principal Component Analysis(PCA) and (2D)2PCA which are widely adopted methods in order to minimize a loss of the information during the reduction process of feature space. Also, The architecture of radial basis function neural networks consists of three functional modules such as condition, conclusion, and inference part. In the condition part, the input space is partitioned with the use of fuzzy clustering realized by means of the Fuzzy C-Means algorithm. Also, it is used instead of gaussian function to consider the characteristic of input data. In the conclusion part, the connection weights are used as the extended type of polynomial expression such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. By using MNIST handwritten digit benchmarking database, experimental results show the effectiveness and efficiency of proposed digit recognition system when compared with other studies.
소프트웨어 결함 예측(SDP)은 오류가 발생할 가능성이 있는 모듈을 사전에 식별하여 소프트웨어 개발의 효율을 높이고 있다. SDP에서의 주과제는 예측 성능을 향상시키는것에 있다. 최근 연구에서는 딥러닝 기법이 소프트웨어 결함 예측(SDP) 분야에 적용되어 있으며, 특히 구조화된 데이터를 분석하는 데 뛰어난 성능을 보이고 있는 SAINT 모델이 주목받고 있다. 본 연구는 SAINT 모델을 다른 주요 모델(XGBoost, Random Forest, CatBoost)과 비교하여 SDP에 적용 가능한 최신 딥러닝 기법을 조사하였다. SAINT는 일관되게 우수한 성능을 보여주며 결함 예측 정확도 향상에 효과적임을 입증하였다. 이 연구 결과는 실용적인 소프트웨어 개발 상황에서 결함 예측 방법론을 발전시킬 수 있는 SAINT의 잠재력을 강조하며, 교차 검증, 특성 스케일링, 비교 분석 등을 포함한 철저한 방법론을 통해 수행되었다.
본 연구에서는 전통시장과 시장현대화사업과 관련한 선행연구를 분석하여 연구의 경향과 전통시장과 관련한 연구내용을 분석하였다. 이후 전국 각지의 시장현대화사업이 추진된 전통시장 4곳을 선별하여 점포모듈과 동선, 시설 구성과 영업형태에 대하여 현장조사 및 관계자 인터뷰를 진행하였다. 건축 하드웨어적인 현황에 대하여는 실측 및 관찰을 통하여 실증적인 비교분석을 실시하였으며, 영업환경 및 업종별 요구특성에 대하여는 해당 시장 상인회와의 인터뷰를 통해 데이터를 수집하였다. 가능한한 일관된 기준을 적용하여 4개의 시장현대화사례를 비교 분석 하였으며, 개별 시장만이 가지고 있는 고유한 특성에 대해서는 그 원인을 사업추진과정의 히스토리와 지역적 특성과 관련하여 파악하도록 하였다. 본 연구를 통하여 전통시장의 업종별 점포모듈의 가이드라인을 제시를 위한 기초데이터를 확보할 수 있었으며, 향후 시장현대화사업에서 필수적으로 고려해야할 시설설비 기준을 확인할 수 있었다. 이를 통해 향후 시장현대화사업의 시행착오를 최소화하고 사업의 효율성을 담보할 수 있는 정책적 시사점을 도출할 수 있을 것이다.
이 연구에서 RapidEye 위성영상 대기 및 지표반사도 산출물을 생성하는 소프트웨어를 구현하였다. 이 소프트웨어는 절대대기보정 알고리즘을 채택하고 있는 오픈소스 원격탐사 소프트웨어 Orfeo Toolbox (OTB)기반 Extension이다. 소프트웨어 성능을 확인하기 위하여 구현 결과인 산출물 정확도는 Radiometric Calibration Network (RadCalNet) 사이트의 데이터와 해당 위치에 촬영된 RapidEye 영상을 사용하여 검증하고자 하였다. 또한 거의 같은 일자에 같은 지역을 촬영한 KOMPSAT-3A 영상으로부터 생성한 지표반사도와 Landsat Analysis Ready Data (ARD) 제품 중 하나인 지표반사도 자료도 함께 비교하였다. 이 외에도 같은 영상에 대하여 상업 도구에서 지원하는 QUick Atmospheric Correction (QUAC)와 Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Spectral Hypercubes (FLAASH) 도구를 적용한 처리 결과와 직접 비교 연구를 수행하였다. RadCalNet 자료에 대비하여 KOMPSAT 지표반사도와 마찬가지로 이 Extension에서 얻은 결과는 5% 이내 일치 수준의 정확도를 나타내었고 QUAC와 FLAASH를 이용한 결과에 비하여 모든 밴드 영상에서 상대적으로 우수한 정확도를 보이는 것으로 나타났다. 농업, 산림이나 환경 분야에서 Red-Edge 밴드의 중요성이 강조되고 있기 때문에 이 소프트웨어를 이용하여 산출되는 RapidEye 영상의 지표반사도 활용도 증가할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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