• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.341-343
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• 2019

고농도 미세먼지 발생이 증가함에 따라 미세먼지 예측에 많은 관심이 집중되고 있다. 미세먼지는 대기 중에 있는 직경 $10{\mu}m$ 이하의 밀입자 물질을 말하며, 온도, 상대습도, 풍속 등의 기상 변화에 영향을 받는다. 따라서 미세먼지 예측을 위해 기상 정보와의 상관관계를 분석하는 다양한 연구가 진행되었다. 하지만 미세먼지의 비선형적 시계열 분포는 예측 모델의 복잡도를 증가시키고, 부정확한 예측값을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 기계학습의 군집 알고리즘 및 분류알고리즘을 이용하여 미세먼지의 비선형적 특성을 완화하고자 한다. 사용된 기계학습 알고리즘은 병합군집, 밀도기반군집이며, 각 알고리즘을 통한 군집결과를 비교, 분석하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1183-1194
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• 2021

전통적으로 전력시스템은 공급체계의 말단에 있는 소비자의 위치에서 보면 중앙집중화된 구조를 갖고 있다. 그러나 최근 수 십년간 지붕형 태양광, 영농형 태양광, 소형 풍력터빈, 배터리저장장치 및 스마트 가전품과 같은 분산에너지원의 등장을 보아왔다. 분산에너지원의 등장에 따라 배전계통 운전원의 역할도 확장된다. 확장된 분산전원의 진출은 배전망이나 송전망의 전통적인 계획과 운영에 영향을 주는 전력계통의 역조류와 예측성을 어렵게 할 수 있다. 이는 전형적인 계통계획, 정비 및 망관리, 정전할당 등 배전계통 운전원이 갖는 기능이 변경되어야 할 필요성을 증폭시킨다. 이 연구의 목적은 다중 분산전원을 갖는 미래 배전운전시스템을 설계하고 제안된 배전시스템 모델을 HILS로 구현 및 검증하는 것이다. 시험결과를 보면 제안된 배전시스템이 정상 영역에서 운전되고 배전선로 손실이 감소된다는 것을 보여준다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.291-299
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• 2021

최근 도시 지역의 고밀도화 및 고층화에 의한 환경 문제로 인해 도심 지역의 공기 유동에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 따라 건축물의 적절한 형상 및 배치 설계가 요구되고 있다. 본 연구에서는 온도에 따른 색 변화 특성을 갖는 열변색성 염료를 이용하여 건물 주위의 공기 유동 경향을 관찰할 수 있는 실험 방법을 제안하고자 한다. 열변색성 염료는 특정 온도에 대해서만 색이 변하는 특성 때문에 온도 변화를 정밀하게 관찰하기에는 한계가 있지만 실험 모델 및 장비 구성이 용이하고 실험에 소요되는 시간이 짧다는 장점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 단순 형상 모델에 대한 CFD 해석을 통하여 건물 주위의 바람에 의한 공기 유동 경향을 분석한 후 열변색 실험 결과와 비교함으로써 제안된 실험 방법의 유용성을 검토하였다. 이러한 실험의 결과로서 열변색성 염료의 특성을 이용하여 도심 건물에 의해 발생되는 박리풍과 와류의 형성 영역을 관찰할 수 있었으며 제안된 방법이 건축물 설계 및 도시 계획에 유용하게 활용될 수 있다는 것을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.15-20
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• 2022

최근 컴퓨터 성능 향상과 더불어 대규모 클러스터 서비스가 기존의 산업 및 연구기관뿐만 개인에게도 제공되고 있으며, 막대한 계산 성능을 이용한 공학 설계 활용은 빠르게 증가하고 있다. 이에 조선 해양 산업에서는 많은 계산 비용이 요구되는 전산유체역학 기법을 선박 및 해양구조물 설계에 활용하려는 노력이 증가하고 있다. 선박 및 해양구조물과 같은 부유체는 대양에서 해양파, 조류, 바람과 같은 환경 외란에 노출되어 있으며 이러한 환경 외란은 전산유체역학에서 고정도 모델링이 필요하다. 특히 해양파의 경우 비선형 전산유체역학의 특성상 기존의 선형 중첩법에서 벗어난 비선형 해양파가 고려되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 비선형 해양파 수치 모사를 위해 고속 재현 기법을 제안하고 전산유체역학 기법을 활용하여 검증을 수행하였다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제7권2호
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• pp.329-333
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• 2021

V2G (Vehicle to Grid) technology for an EV (Electric Vehicle) has been assumed as so promising in a near future for its useful energy resource concept but still yet to be developed around the world for specific service purposes through various R&BD projects. Basically, V2G returns power stored in vehicle at a cheaper or unused time to the grid at more expensive or highly peaked time, and is accordingly supposed to provide such roles like peak shaving or load levelling according to customer load curve, frequency regulation or ancillary reserves, and balancing power fluctuation to grid from the weather-sensitive renewable sources like wind or solar generations. However, it has recently been debated over its prominent usage as diffusing EVs and the required charging/discharging infrastructure, partially for its addition of EV ownership costs with more frequent charging/discharging events and user inconvenience with a relative long-time participation in the previously engaged V2G program. This study suggests that a Korean DR (Demand Response) service integrated V2G system especially based upon a dynamic charge/pause/discharge scheme newly proposed to ISO/IEC 15118 rev. 2 can deal with these concerns with more profitable business model, while fully making up for the additional component (ex. battery) and service costs. It also indicates that the optimum economic, environmental, and grid impacts can be simulated for this V2G-DR service particularly designed for EV aggregators (V2G service providers) by proposing a specific V2G engagement program for the mediated DR service providers and the distributed EV owners.

• 대기
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• 제32권3호
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• pp.207-221
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• 2022

In Jeju, on January 23, 2016, a cold surge accompanied by heavy snowfall with the most significant amount of 12 cm was the highest record in 32 years. During this period, the temperature of 850 hPa in January was the lowest in 2016. Notably, in 2016, the average surface temperature of January on the Polar cap was the highest since 1991, and 500 hPa geopotential height also showed the highest value. With this condition, the polar vortex in the northern hemisphere meandered and expanded into the subtropics regionally, covering the Korean Peninsula with very high potential vorticity up to 7 Potential Vorticity Unit. As a result, the strong cold advection, mostly driven by a northerly wind, around the Korean Peninsula occurred at over 2𝜎. Previous studies have not addressed this extreme synoptic condition linked to polar vortex expansion due to the unprecedented Arctic warming. We suggest that the occurrence of a strong Ural blocking event after the abrupt warming of the Barents/Karas seas is a major cause of unusually strong cold advection. With a specified mesoscale model simulation with SST (Sea Surface Temperature), we also show that the warmer SST condition near the Korean Peninsula contributed to the heavy snowfall event on Jeju Island.

• Steel and Composite Structures
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• 제41권5호
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• pp.681-695
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• 2021

Many existing transmission or communication towers designed several decades ago have undergone nonreversible performance degradation, making it hardly meet the additional requirements from upgrades in wind load design codes and extra services of electricity and communication. Therefore, a new-type non-destructive reinforcement method was proposed to reduce the on-site operation of drilling and welding for improving the quality and efficiency of reinforcement. Six built-up steel angle members were tested under compression to examine the reinforcement performance. Subsequently, the cyclic loading test was conducted on a pair of steel angle tower sub-structures to investigate the reinforcement effect, and a simplified prediction method was finally established for calculating the buckling bearing capacity of those new-type retrofitted built-up steel angles. The results indicates that: no apparent difference exists in the initial stiffness for the built-up specimens compared to the unreinforced steel angles; retrofitting the steel angles by single-bolt clamps can guarantee a relatively reasonable reinforcement effect and is suggested for the reduced additional weight and higher construction efficiency; for the substructure test, the latticed substructure retrofitted by the proposed reinforcement method significantly improves the lateral stiffness, the non-deformability and energy dissipation capacity; moreover, an apparent pinching behavior exists in the hysteretic loops, and there is no obvious yield plateau in the skeleton curves; finally, the accuracy validation result indicates that the proposed theoretical model achieves a reasonable agreement with the test results. Accordingly, this study can provide valuable references for the design and application of the non-destructive upgrading project of steel angle towers.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제31권2호
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• pp.141-163
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• 2022

이 논문은 우리나라의 재생에너지 발전이 전력계통한계가격(System Marginal Price: SMP)에 미치는 영향을 실증적으로 분석한다. 2016~2020년 시간별 데이터를 사용하여 일일 평균, 피크 시간대, 피크 외 시간대의 SMP에 대해 ARX-GARCHX 모형으로 추정한 결과 총부하, 가스도입가격과 태양광 및 풍력 발전이 중요 결정요인으로 작용하고 있고, 특히 태양광 및 풍력 발전이 증가함에 따라 SMP는 하락하는 급전순위효과(merit order effect)가 존재하는 것을 확인하였다. 특히, 태양광 발전량의 1% 증가는 SMP 수준을 0.005%가량 하락시킬 뿐만 아니라 변동성을 증가시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 재생에너지 발전이 증가함에 따라 SMP가 하락하여 기존 발전소의 수익성 감소와 재생에너지 투자 감소로 이어질 수 있음을 시사하고, 신재생에너지 보조금이 소매 부분 전기요금에 부담을 가중하더라도 계통한계가격이 낮아져서 이를 상쇄할 수 있음을 의미한다.

• 대한한의학방제학회지
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• 제31권3호
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• pp.171-182
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• 2023

Objectives : Saposhnikoviae Radix (SR) and Glehniae Radix (GR) have been frequently used in traditional medicine to treat diseases related to 'wind' syndrome, but there have been cases where it has been mixed in a state where the plant of origin is not clear. In this study, to select materials for conducting preclinical cerebral infarction research, the network pharmacology analysis method was used to select suitable medicinal materials for the study. Methods : In this study, a Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform (TCMSP) based network pharmacology analysis method was used, and oral bioavailability (OB), drug likeness (DL), Caco-2 and BBB permeability were utilized to select compounds with potential activity. For the values of each variable used in this study, OB ≥ 20%, DL ≥ 0.18, Caco-2 ≥ 0, and BBB ≥ -0.3 were applied, then networks of bioactive compounds, target proteins, and target diseases was constructed. STRING database was used to construct a protein-protein interaction network. Results : It was confirmed that SR rather than GR has various target proteins and target diseases based on network pharmacological analysis using TCMSP database. And it was analyzed that the bioactive compounds only in SR act more on neurovascular diseases, and both drugs are expected to be effectively used for cardiovascular diseases. Conclusions : In our future study, SR will be used in an ischemic stroke mouse model, and the mechanism of action will be explored focusing on apoptosis and cell proliferation.

• 수산해양기술연구
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• 제58권4호
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• pp.299-309
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• 2022

Among the fishing vessels operating in the coastal waters, jigging fishing vessels were considered representative vessels engaged only by wind, sea, tide, and external force. Then, a fishing vessel with a length of shorter than 10 m from July 1, 2018 to August 5, 2019 was studied to obtain a drift prediction model by multiple regression analysis. In the correlation analysis between variables for leeway of speed and direction, the speed and direction of tidal seem to be the most affected in coastal waters. Therefore, it should be considered an explanatory variable when conducting drift tests. As a result of multiple regression analysis on the predicted equations of leeway speed and direction due to the external force on the drift of the fishing vessel, p < 0.000 was considered significant in the F-test, but the coefficient of determination was 55.2% and 37.8%. The effect on the predicted leeway speed was in the order of the tidal speed and current speed. In addition, the impact on the predicted leeway direction was in the order of the tidal speed and current speed. ŷ(m/s) = - 0.0011(x1) + 0.9206(x2) + 0.0001(x3) + 0.0002(x4) + 0.0050(x5) + 0.0529(x6) + 0.2457 ŷ(degree) = 0.6672(x1) + 93.1699(x2) + 0.0585(x3) - 0.0244(x4) - 1.2217(x5) + 4.6378(x6) - 0.0837