• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_2호
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• pp.1261-1272
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• 2018

북극 지역의 대기 온도는 바다 및 해빙, 대기 사이의 에너지 교환에 큰 역할을 하므로 북극 대기 온도를 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 하지만 현장 관측 자료들은 북극 대기 온도의 공간적인 분포를 나타내는 데에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 부이(buoy) 자료와 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 위성자료를 이용하여 기계학습 기반 여름철 대기 온도 추정 모델을 구축하였다. 기계학습으로는 random forest(RF) 및 support vector machine(SVM)을 사용하였으며, AMSR2 관측 시간에 따라 하루 두 번의 대기 온도를 추정하였다. 또한 추정된 대기 온도를 유럽 중기예보센터(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)의 ERA-Interim 재분석자료의 대기 온도와 공간 분포를 비교하였다. 교차 검증 결과 두 가지 기계학습 기법 모두 0.84-0.88의 $R^2$ 및 $1.31-1.53^{\circ}C$의 RMSE를 보였다. 공간적인 분포에서 IABP 부이 관측 자료가 존재하지 않는 바렌츠해(Barents Sea), 카라해(Kara Sea) 및 배핀만(Baffin bay) 지역에서는 기계학습 모델이 ERA-Interim 대기 온도에 비하여 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구는 경험적인 북극 대기 온도 추정의 가능성과 한계점을 서술하였다.

• Spatial Information Research
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• 제22권1호
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• pp.55-63
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• 2014

수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.55-63
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• 2014

무선센서네트워크(WSNs)에서 센서시스템의 한정된 에너지를 극복하기 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이들은 대부분에너지 적응형(Energy-aware) 기법들이 많은데, 이 기법들은 노드 자신 또는 이웃노드들의 에너지양을 활용하고 있다. 그러나 기존의 센서시스템에서는 전압과 소모전류만을 가지고 잔여에너지양을 예측하고 있는데, 실제 배터리의 잔여에너지양은 온도와 로드(Load)의 영향을 많이 받기 때문에 정확하지 못할 수 있다. 본 연구에서는 배터리의 전압과 함께 배터리의 온도와 부하 특성을 반영한 효율적인 잔여에너지양 추정기법을 제안한다. 제안한 기법은 실제 환경에서의 실험과 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검증하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제12권1호
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• pp.87-97
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• 2012

This paper presents a method of estimating the setting time of cement mortar incorporating recycled aggregate powder (RP) and cement kiln dust (CKD) at various curing temperatures by applying an equivalent age method. To estimate setting time, the equivalent age using apparent activation energy (Ea) was applied. Increasing RP and CKD leads to a shortened initial and final set. Ea at the initial set and final set obtained by Arrhenius function showed differences in response to mixture type. These were estimated to be from 10~19 KJ/mol in all mixtures, which is smaller than those of conventional mixture ranging from 30~50 KJ/mol. Based on the application of Ea to Freisleben Hansen and Pederson's equivalent age function, equivalent age is nearly constant, regardless of curing temperature and RP contents. This implies that the concept of maturity is applicable in estimating the setting time of concrete containing RP and CKD. A high correlation was observed between estimated setting time and measured setting time. A multiregression model was provided to determine setting time reflecting RP and CKD. Thus, the setting time estimation method studied herein can be applicable to concrete incorporating RP and CKD in the construction field.

• 비파괴검사학회지
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• 제24권5호
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• pp.525-531
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• 2004

본 고는 적외선 열화상의 개념과 적외선열화상 측정윈리 및 카메라 셋팅을 기술하고 적외선열화강(IRT)에 의한 비파괴검사(NDT)의 활용 및 비파괴검사의 진단에 대하여 살펴보았다. 적외선 열화상은 주어진 표면을 따라 온도에 관련된 열패턴의 평가를 통한 정기적인 비접촉, 비파괴 시험의 수행으로 초기에 장비 고장의 예방이 가능하다. 진단 활용으로서, 열적으로 가열된 내부결함이 있는 블록에 대하여 적외선열화상을 이용한 열화상 패턴을 비파괴 기법으로 평가하고, 결함과 열화상패턴간의 특성을 분석하여 열화상 평가 기법에 대하여 논하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.86-89
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• 2005

Design and estimation of a spindle system which was composed of grinding spindle and regulating spindle for the centerless grinding of ferrule was performed and prototypes of each spindle were manufactured. Loop stiffness of the spindle system was 130 N/${\mu}m$. Although the value was lower than the target value of 150 N/${\mu}m$, as there included 20% of the safety factor, it was enough to machine the ferrule. Rotational accuracies of each spindle were about 0.2${\mu}m$ at the primary speed of 2,300 rpm(grinding spindle) and 300 rpm(regulating spindle). Temperature rises at the same speed were about $4.4\;\~\;4.7^{\circ}C$ in the case of grinding spindle and $1.8^{\circ}C$in the case of regulating spindle, which were well agreed with the designed value. From these results, it was estimated that the prototype of spindle system had a enough performances for the centerless grinding machine to machine the ferrule.

• 한국농공학회논문집
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• 제52권5호
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• pp.1-9
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• 2010

Evapotranspiration (ET) is one of the basic components of the hydrologic cycle and is essential for estimating irrigation water requirements. In this study, artificial neural network (ANN) models for reference crop evapotranspiration ($ET_0$) estimation were developed on a monthly basis (May~October). The models were trained and tested for Suwon, Korea. Four climate factors, daily maximum temperature ($T_{max}$), daily minimum temperature ($T_{min}$), rainfall (R), and solar radiation (S) were used as the input parameters of the models. The target values of the models were calculated using Food and Agriculture Organization (FAO) Penman-Monteith equation. Future climate data were generated using LARS-WG (Long Ashton Research Station-Weather Generator), stochastic weather generator, based on HadCM3 (Hadley Centre Coupled Model, ver.3) A1B scenario. The evapotranspirations were 549.7 mm/yr in baseline period (1973-2008), 558.1 mm/yr in 2011-2030, 593.0 mm/yr in 2046-2065, and 641.1 mm/yr in 2080-2099. The results showed that the ANN models achieved good performances in estimating future reference crop evapotranspiration.

• 설비공학논문집
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• 제20권2호
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• pp.128-136
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• 2008

It is necessary to estimate the cooling load of the next day for effective control of ice thermal storage system. In this paper, new methodology is proposed to estimate the cooling load using design parameters of building and predicted weather data. Only six input parameters such as sensible heat coefficient and constant, latent heat coefficient and constant, maximum and minimum temperature are necessary to obtain hourly distribution of cooling load for the next day. Two benchmarking buildings(hospital and research institute) are selected to validate the performance of the proposed method, and the estimated cooling loads in hourly and daily bases are calculated and compared with the measured data for E hospital. The estimated results show fairly good agreement with the measured data for both buildings.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.74-83
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• 2014

This paper proposes a study on the configuration of balancing of plant(BOP) and implementation of battery management system(BMS) functions for vanadium redox flow battery(VRFB) and propose a method consists of sensor and required design specifications BOP system configuration. And it proposes an method of the functions implementation and control algorithm of the BMS for flow battery. Functions of BMS include temperature control, the charge and discharge control, flow control, level control, state of charge(SOC) estimation and a battery protection through the sensor signal of BOP. Functions of BMS is implemented by the sensor signal, so it is recognized as a very important factor measurement accuracy of the data. Therefore, measuring a mechanical signal(flow rate, temperature, level) through the BOP test model, and the measuring an electrical signal(cell voltage, stack voltage and stack current) through the VRFB charge-discharge system and analyzes the precision of data in this paper. Also it shows a good charge-discharge test results by the SOC estimation algorithm of VRFB. Proposed BOP configuration and BMS functions implementation can be used as a reference indicator for VRFB system design.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권5호
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• pp.1927-1934
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• 2018

In this paper, we studied the state of charge (SOC) estimation algorithm of a high-capacity lithium secondary battery for electric vehicles (EVs) considering temperature characteristics. Nonlinear characteristics of high-capacity lithium secondary batteries are represented by differential equations in the mathematical form and expressed by the state space equation through battery modeling to extract the characteristic parameters of the lithium secondary battery. Charging and discharging equipment were used to perform characteristic tests for the extraction of parameters of lithium secondary batteries at various temperatures. An extended Kalman filter (EKF) algorithm, a state observer, was used to estimate the state of the battery. The battery capacity and internal resistance of the high-capacity lithium secondary battery were investigated through battery modeling. The proposed modeling was applied to the battery pack for EVs to estimate the state of the battery. We confirmed the feasibility of the proposed study by comparing the estimated SOC values and the SOC values from the experiment. The proposed method using the EKF is expected to be highly applicable in estimating the state of the high-capacity rechargeable lithium battery pack for electric vehicles.