• 대한기계학회논문집
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• 제18권9호
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• pp.2423-2430
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• 1994

Several factors of the efficient combustion process are shape of combustion chamber, position of spark plug, turbulence flow and so on. the shape of combustion chamber and position of spark plug are constrained to geometrically, and then it could not make a change the shape easily. But the turlence flow in combustion chamber have a great influence on combustion phenomena, and which is much easier to control relatively. And since characteristics of turbulence flow would be very important to the stability of combustion and performances, This study is also essential to future engine-low emission and lean burn engine. This paper shows that the visualization of the turbulence flow of single cylinder engine by using 2way, $45^{\circ}$ inclined and 2 channel hot wire probe through the park plug hole. We also study the characteristics of turbulence flow by means of ensemble averaged mean velocity, turvulence intensity and integral length scale.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.1795-1800
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• 2003

An experimental study was carried out to investigate near-wake characteristics of an elliptic airfoil oscillating in pitch. The airfoil was sinusoidally pitched about the half chord point between $-5^{\circ}C$ and $+25^{\circ}C$ angles of attack at the freestream velocities of 3.4 and 23.1 m/s The corresponding Reynolds numbers based on the chord length were $3.3{\times}10^4$ and $2.2{\times}10^5$, respectively. A hot-wire anemometer was used to measure the near-wake flow variable at the reduced frequency of 0.1. Ensemble-averaged velocity and turbulence intensity profile were presented to examine the near-wake characteristics depending on the Reynolds number. The axial velocity deficit in the near-wake region tend to decrease with the increase in the Reynolds number a found in many stationary airfoil test . Turbulence intensity in the near-wake region have a tendency to decrease with the increase in the Reynolds number during the pitch-up motion, whereas it shows different feature during the pitch-down motion either the laminar boundary layer or turbulent boundary layer separation.

• 대한기계학회논문집B
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• 제27권3호
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• pp.334-346
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• 2003

An experimental study was carried out to investigate near-wake characteristics of an elliptic airfoil oscillating in pitch. The airfoil was sinusoidally pitched about the half chord point between -5$^{\circ}$and +25$^{\circ}$angles of attack at the freestream velocities of 3.4 and 23.1 m/s. The corresponding Reynolds numbers based on the chord length were 3.3$\times$10$_{4}$ and 2.2$\times$10$^{5}$ , respectively. A hot-wire anemometer was used to measure the near-wake flow variables at the reduced frequency of 0.1. Ensemble-averaged velocity and turbulence intensity profiles were presented to examine the near-wake characteristics depending on the Reynolds number. The axial velocity deficit in the near-wake region tends to decrease with the increase in the Reynolds number as found in many stationary airfoil tests. Turbulence intensity in the near-wake region have a tendency to decrease with the -increase in the Reynolds number during the pitch-up motion, whereas it shows different feature during the pitch-down motion according to the separation characteristics.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.27-31
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• 2009

홍수피해를 예방할 수 있는 대책에는 여러 가지 방법이 있으나 비구조물적인 방법 중에서 대표적인 것이 홍수예경보이다. 이에 합리적인 설계홍수량 산정을 위해 하천유역에서 강우-유출과정의 정확한 해석과 유출예측은 수자원의 효율적인 활용과 하천의 이수, 치수를 위한 수문학적 해석에 있어서 매우 중요하며, 이를 위해서는 강우로부터 정도 높은 유출량 예측이 요구된다. 뿐만 아니라 하천범람 등의 재해로부터 인명과 재산을 보호하기 위한 홍수예경보 시스템의 구축이 필요하다. 홍수예경보 시스템의 효율적인 관리를 위해서는 실시간 홍수예측(Real-time Flood Prediction)기법의 개발이 필요하다. 홍수유출모형에 있어 공간적 변화특성과 평균 강우량의 공간분포를 반영할 수 있는 분포형 매개변수 모형(Distributed-Parameter Model)인 분포형 모델을 대상으로 앙상블 칼만필터(Ensemble Kalman Filter, EnKF) 이론을 적용하여 비선형시스템에서 오차를 포함한 반응을 실시간으로 처리하여 불확실성을 정량적으로 감소시켜 홍수유출을 예측하는데 그 목적이 있다. 하천유역특성을 이용한 홍수유출예측을 위하여 비선형시스템에서의 앙상블 칼만필터 기법을 적용한 분포형 모형을 이용하여 더욱 정밀한 홍수유출을 예측하게 되고 향후 홍수예경보모형으로서 적정 유역분할 규모를 결정해주는 근거를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.153-166
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• 2021

약물유전체학 연구의 주요 목표는 고차원의 유전 변수를 기반으로 개인의 약물 반응성을 예측하는 것이다. 변수의 개수가 많기 때문에 변수의 개수를 줄이기 위해서는 변수 선택이 필요하며, 선택된 변수들은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 구축하는데 사용된다. 본 연구에서는 400명의 뇌전증 환자의 차세대 염기서열 분석 데이터에 로지스틱 회귀, ReliefF, TurF, 랜덤 포레스트, LASSO의 조합과 같은 여러 가지 혼합 변수 선택 방법을 적용하였다. 선택된 변수들에 랜덤포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트벡터머신을 포함한 머신러닝 방법들을 적용했고 스태킹을 통해 앙상블 모형을 구축하였다. 본 연구의 결과는 랜덤포레스트와 ReliefF의 혼합 변수 선택 방법을 이용한 스태킹 모형이 다른 모형보다 더 좋은 성능을 보인다는 것을 보여주었다. 5-폴드 교차 검증을 기반으로 하여 적합한 최적 모형의 평균 검증 정확도는 0.727이고 평균 검증 AUC 값은 0.761로 나타났다. 또한, 동일한 변수를 사용할 때 스태킹 모델이 단일 머신러닝 예측 모델보다 성능이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.53-63
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• 2023

본 연구는 고령층의 치매 예방을 위한 선별검사 수단으로 자동화된 기계학습(AutoML)을 활용하여 인지기능 장애 예측모형을 개발하였다. 연구 데이터는 한국지능정보사회진흥원의 '치매 고위험군 웨어러블 라이프로그 데이터'를 활용하였다. 분석은 구글 코랩 환경에서 PyCaret 3.0.0이 사용하여 우수한 분류성능을 보여주는 5개의 모형을 선정하고 앙상블 학습을 진행하여 모형을 통합한 뒤, 최종 성능평가를 진행하였다. 연구결과, Voting Classifier, Gradient Boosting Classifier, Extreme Gradient Boosting, Light Gradient Boosting Machine, Extra Trees Classifier, Random Forest Classifier 모형 순으로 높은 예측성능을 보이는 것으로 나타났다. 특히 '수면 중 분당 평균 호흡수'와 '수면 중 분당 평균 심박수'가 가장 중요한 특성변수(feature)로 확인되었다. 본 연구의 결과는 고령층의 인지기능 장애를 보다 효과적으로 관리하고 예방하기 위한 수단으로 기계학습과 라이프로그의 활용 가능성에 대한 고려를 시사한다.

• 대한조선학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.41-47
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• 2002

선박용 프로펠러 후류의 유동 특성을 적응형 하이브리드 2-frame PTV(Particle Tracking Velocimetry)기법을 적용하여 실험적으로 해석하였다. 프로펠러 위상각에 대해 위상평균하여 하류로 나아감에 따른 후류 유동의 발달과정을 연구하였으며, 주 유동 방향으로 날개의 뒷날로부터 프로펠러 직경만큼의 거리까지를 측정하였다. 하나의 날개에 대해 4개의 다른 위상각 각각에서 얻은 위상평균 속도장 결과는 프로펠러 날개의 압력 차이로 인해 발생하는 주기적인 날개끝 보오텍스가 하류로 이동해 나감을 보여주고 있다. 또한, 프로펠러 날개 표면을 따라 발달하는 경계층에 기인한 점성 후류는 축방향 속도성분의 결손을 가진다. 프로펠러 날개 뒷날에서 발생하는 후연 보오텍스는 하류로 나아감에 따라 수축되며 점성 소산으로 인해 그 세기 및 크기는 점차 작아졌다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.426-430
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• 2009

본 연구에서는 ADCP 측정자료를 효율적으로 활용할 수 있도록 ADCP 이동측정법 자료의 후처리 프로그램을 개발하였다. 먼저, 측정된 ensemble과 방위별 유속으로 표시되던 단면유속분포를 한 눈에 알아볼 수 있도록 좌표를 정리하고 주흐름방향 유속을 출력하는 등, Sontek과 RDI 자료 취득 소프트웨어의 ascii 파일을 사용자가 쉽게 알아보고 가공할 수 있도록 변형하였다. 또한, 기존 ADCP 사용과 관련하여 발표된 screening 및 smoothing 기법을 적용하여 유효한 유속자료를 선별하고 단면의 평균 흐름에 근접한 유속자료를 제공하도록 하였다. 멱함수를 이용한 외삽으로 측정불가역의 유속 및 유량을 추정하였으며, 총 53개 측정자료의 유량을 추정한 결과 ADCP 소프트웨어가 제공하는 유량과 평균 1.33 %의 오차를 보였다. 마지막으로, 정리된 ADCP 자료로부터 하천의 주요 수리학적 특성을 추정하도록 하여 하천단면을 횡단하는 간단한 ADCP 측정만으로도 많은 시간과 노력을 들여 측정하던 하천의 특성을 신속히 파악할 수 있도록 하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제40권1호
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• pp.19-29
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• 2003

본 논문은 인위적으로 생성된 가상 학습 데이터와 융합 분류기를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 특징공간에서의 최근접 특징 선택 방법과 연결주의 모델에 기반한 서로 다른 형태의 분류기를 융합하여 통합효과를 얻도록 하였다. 두 분류기는 모두 학습 데이터의 공간적인 분포에 따라 생성된 가상 학습데이터를 이용하여 학습되고 이용된다. 첫째로, 특징 공간에서의 각 정보(Angular Infnrmation) 를 이용하는 최근접특징각(the Nearest Feature Angle : NFA)을 이용하여 저장된 학습데이터와 가장 근접한 것을 찾고, 둘째로, 질의(Query) 얼굴 특징 정보를 정면얼굴 영상의 특징정보로 투영하여 얻은 정보에 기반한 분류기의 결과를 이용한다. 정면영상 특징정보로의 투영은 다층 신경망을 이용하여 정면 회상망(Frontal Recall Network)을 구현하였고, 이것을 여러 개 묶어 앙상블 네트웍으로 구성한 Ensemble 회상망(Ensemble Recall Network)을 사용하여 일반화 성능을 향상시켰다. 끝으로, 각 분류기의 결과에 따라 융합 분류기가 최종 결과를 선택하도록 하였다. 제안된 알고리즘을 6 종류의 서고 다른 학습/시험데이터 군에 적용하여 평균 96.33%의 인식률을 얻었다. 이것은 특징라인에 기반한 방법(the Nearest Feature Line) 평균 에러율의 61.2% 이며, 단일 분류기를 사용한 경우 보다 안정된 견과를 얻고 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권1호
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• pp.16-23
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• 2018

본 연구는 Deep Neural Network(DNN)을 이용하여 광주-기아 챔피언스 필드의 일일 관중 수를 예측함으로써 이를 통해 구단과 관련기업의 마케팅 자료제공 및 구장 내 부대시설의 재고관리에 자료로 쓰임을 목적으로 수행 되었다. 본 연구에서는 Artificial Neural Network(ANN)의 종류인 DNN 모델을 이용하였으며 DNN 모델의 과적합을 막기 위해 Dropout과 Batch normalization 적용한 모델을 바탕으로 총 4종류를 설계하였다. 각각 10개의 DNN을 만들어 예측값의 Root Mean Square Error(RMSE)와 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)의 평균값을 낸 모델과 예측값의 평균으로 RMSE와 MAPE를 평가한 Ensemble 모델을 만들었다. 모델의 학습 데이터는 2008년부터 2017년까지의 관중 수 데이터를 수집하여 수집된 데이터의 80%를 무작위로 선정하였으며, 나머지 20%는 테스트 데이터로 사용하였다. 총 100회의 데이터 선정, 모델구성 그리고 학습 및 예측을 한 결과 Ensemble 모델은 DNN 모델의 예측력이 가장 우수하게 나왔으며, 다중선형회귀 모델 대비 RMSE는 15.17%, MAPE는 14.34% 높은 예측력을 보이고 있다.