• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.559-563
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• 2015

Identification of energy use patterns in buildings has a great opportunity for energy saving. To find what energy use patterns exist, clustering analysis has been commonly used such as K-means and hierarchical clustering method. In case of high dimensional data such as energy use time-series, data reduction should be considered to avoid the curse of dimensionality. Principle Component Analysis, Autocorrelation Function, Discrete Fourier Transform and Discrete Wavelet Transform have been widely used to map the original data into the lower dimensional spaces. However, there still remains an ongoing issue since the performance of clustering analysis is dependent on data type, purpose and application. Therefore, we need to understand which data reduction techniques are suitable for energy use management. This research aims find the best clustering method using energy use data obtained from Seoul National University campus. The results of this research show that most experiments with data reduction techniques have a better performance. Also, the results obtained helps facility managers optimally control energy systems such as HVAC to reduce energy use in buildings.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1959-1968
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• 2016

최근의 자동차 내부에는 수많은 ECU(Electronic Control Unit)들이 사용되고 있으며 또한 각각의 ECU들은 그 특성에 맞게 다양한 종류의 네트워크들에 연결되어 사용되고 있다. 따라서 다양한 네트워크 간의 효율적인 데이터 교환이 매우 중요한 요소로 등장했는데 이러한 서로 다른 네트워크간의 데이터를 교환해 주는 기능을 담당하는 ECU가 게이트웨이이다. 본 논문은 이러한 게이트웨이 설계에 있어서 서로 다른 네트워크 간의 데이터 교환의 효율성을 높이기 위한 매핑 테이블의 구조 및 출력되는 데이터들의 우선순위를 임의로 조절하는 기능을 갖는 새로운 게이트웨이 알고리즘의 구조를 제안하는데 그 목적이 있다. 또한 제안된 게이트웨이 구조는 특정 네트워크에서의 데이터 입력이 복수개의 서로 다른 네트워크로 동시에 변환 및 전달이 가능하고 전체 데이터 구조가 변경되더라도 게이트웨이 내부의 테이블 만을 변경하면 쉽게 적용되는 장점을 가지고 있다.

• 응용통계연구
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• 제33권3호
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• pp.309-320
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• 2020

방향성 비순환 그래프(directed acyclic graph; DAG)라고도 하는 베이지안 네트워크(Bayesian network)는 변수 사이의 관계를 확률과 그래프를 통해 모형화할 수 있다는 점에서 최근 의학, 기상학, 유전학 등 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 특히 이산형 자료의 예측에 사용되는 베이지안 네트워크 분류분석기(Bayesian network classifier)가 최근 새로운 데이터 마이닝 기법으로 주목받고 있다. 베이지안 네트워크는 그 구조와 학습 방법에 따라 여러 가지 다양한 모형으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 서로 다른 성질을 가진 이산형 자료를 바탕으로 구조 학습 방법에 차이를 두어 베이지안 네트워크 모형을 학습시킨 후, 가장 간단한 방법인 나이브 베이즈 (naïve Bayes) 모형과 비교해 본다. 학습된 모형들을 여러 가지 실제 데이터에 적용하여 그 예측 정확도를 비교함으로써 최적의 분류 분석 결과를 얻을 수 있는지 살펴본다. 또한 각각의 모형에서 나타나는 그래프를 통해 데이터의 변수 사이의 관계를 비교한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권5호
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• pp.201-208
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• 2016

실시간으로 여러 시계열 데이터를 수집, 저장하는 데는 많은 저장 공간을 요구하게 된다. 이러한 공간 문제를 해결하는 방안으로, 이산 코사인 변환 압축에서 가변 샘플 크기를 사용하는 방안을 제안하였다. 시계열 데이터 셋은 값의 변화가 작을수록, 그리고 변화의 빈도가 낮을수록 압축률이 높아지는 특성을 가지고 있으며 이러한 특성을 잘 반영할 수 있는 척도로 변동 계수와 인접 요소 간 변동성 계수를 사용하여 가변 샘플 크기를 결정하는 데 사용하였다. 여러 실제 데이터 셋을 대상으로 시험한 결과, 두 방식 모두 양호한 압축률을 보이고 있다. 그러나 인접 요소간 변동성 계수 기반 압축 방식이 변동 계수 기반 방식 보다 샘플 크기 결정 방식이 훨씬 간단할 뿐만 아니라 보다 나은 압축률을 보임을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.1-11
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• 2023

스마트 팩토리 환경과 디지털 트윈 환경이 구축되며 요즘의 공장은 방대한 생산 데이터를 축적하고 공정 현황에 대해 실시간으로 사용자 편의에 맞는 시각화된 결과물로 관리되고 있다. 생산 제품의 다변화에 따른 공정의 복잡도가 증대되어 생산일정 계획이 어려워지고, 자동화 설비가 구축되는 상황에서 납기 지연을 예방하고, 공장의 변동성에 대한 사전 예측을 위한 방안으로 생산 시뮬레이션 기법이 각광받고 있다. 디지털 트윈 환경의 발전과 함께 신규 패키지가 개발되고 기존 패키지들의 기능 업데이트가 됨에 따라 상용 제품별 특성이나 장단점이 명확히 정의되지 않아 사용자들이 어떠한 패키지를 활용하여 시뮬레이션 개발을 진행하는 지에 대한 의사결정이 어려운 상황이다. 이에 본 연구에서는 이산적으로 발생되는 사건을 기반으로 수행하는 이산사건 시뮬레이션(DES, Discrete Event Simulation)의 개념을 정의하고, 다양한 시뮬레이션 패키지에 대한 특성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 10년간 이산사건 시뮬레이션 패키지를 사용하여 실제 문제를 해결한 연구들을 분석하였고, 사용 빈도가 높은 패키지 세 가지를 도출하였다. 또한, 각 패키지들의 시뮬레이션 기법, 주요 업종, 시뮬레이션을 수행한 대상, 사용한 국가 등으로 분류하여 DES 소프트웨어의 특성과 사용 현황에 대한 분석을 진행하였다. 본 연구 결과는 추후 이산사건 시뮬레이션 패키지 선택에 어려움을 겪는 기업과 사용자에게 선택의 기반을 제공하며 기초자료로 사용될 것으로 판단한다.

• 설비공학논문집
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• 제7권2호
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• pp.276-286
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• 1995

In this study, pressure drop and heat transfer coefficients were measured in tubes with three dimensional roughness. Dimples were made by rotating the saw-tooth shaped finning disc on the outer tube surface. Resultant dimple shape was oval. Friction and heat transfer tests were performed with a range of roughness variables-roughness height 'e', axial roughness pitch 'p', circumferential roughness pitch 'z'. Within the test range, tube with e=0.5mm, z=5mm, p=3mm performed best. The efficiency ratio(rati of the heat transfer improvement and the pressure drop increase) of the tube approached 1.0 at low Reynolds number, and it was higher than that of the two-dimensional roughess tube of the same roughness height. Test data were predicted by 'discrete element method'. Results show that discrete element method underpredicts the friction data by 2% to 32%, and overpredicts the heat transfer data by-12% to 113%.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권6호
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• pp.2399-2410
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• 2017

In this paper, a linear matrix inequality-based sampled-data fuzzy observer design method is proposed based on the exact discretization approach. In the proposed design technique, a numerically relaxed observer design condition is obtained by using the discrete-time fuzzy Lyapunov function. Unlike the existing studies, the designed observer is robust to the uncertain premise variable because the fuzzy observer is designed under the imperfect premise matching condition, in which the membership functions of the system and observer are mismatched. In addition, we apply the proposed method to the state estimation problem of the attitude and heading reference system (AHRS). To do this, we derive a Takagi-Sugeno fuzzy model for the AHRS system, and validate the proposed method through the hardware experiment.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.281-283
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• 2005

Processing Plasmas are very sensitive to a variation in process parameters, To maintain process quality and device field, plasma malfunction should be tightly monitored with high sensitivity. A new monitoring method is presented and this was accomplished by applying discrete wavelet transformation to X-ray photoelectron spectroscopy. XPS data were collected during a plasma etching of silicon carbide. Various effects of DWT factor on fault sensitivity were optimized experimentally. Compared to raw data, total percent sensitivity for DWT data demonstrated a significantly improved sensitivity to plasma faults induced by bias power.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제16권1E호
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• pp.29-34
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• 1997

Numerical prediction of aerodynamic noise radiated by subsonic rotors are carried out. A computer program has been developed which incorporates both the discrete frequency noise as well as the broadband noise arising from the ingestion of turbulence. Acoustic analogy is used in conjunction with Homicz's formulation of turbulence ingestion noise. Formulation 1A of Farassat is used to enhance the numerical analysis performance of Ffowcs-Williams Hawkings equation by eliminating the numericla time differentiation. Homicz's trubulence ingestion noise prediction technique is used to understand the characteristics of broadband noise radiated by isotropic trubulence in gestion. Numerical predictions are carried out for a number of rotor configurations and compared with experimental data. Monopole consideration of transonic rotor agrees well with both the experimental data and the linear theory. Noise radiation characteristics of rotor at lifting hover are investigated utilizing simple blade loading obtained by thin wing section theory. By incorporating discrete noise prediction of steady loading with broadband spectrum, much better agreement with experimental data is obtained in the low frequency region. The contributions from different noise mechanisms can also be analyzed through this method.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권4호
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• pp.294-301
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• 2016

In this paper, we present methods to efficiently parallelize iterative 3D image reconstruction by exploiting trigeneous devices (three different types of device) at the same time: a CPU, an integrated GPU, and a discrete GPU. We first present a technique that exploits single instruction multiple data (SIMD) architectures in GPUs. Then, we propose a performance estimation model, based on which we can easily find the optimal data partitioning on trigeneous devices. We found that the performance significantly varies by up to 6.23 times, depending on how SIMD units in GPUs are accessed. Then, by using trigeneous devices and the proposed estimation models, we achieve optimal partitioning and throughput, which corresponds to a 9.4% further improvement, compared to discrete GPU-only execution.