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박신아(Shina Park),임성준(Seong-Joon Lim) 한국경영학회 2020 Korea Business Review Vol.24 No.3
본 연구는 영․유아용 또는 완구 판매 중심이라는 유사한 전략을 구사해온 업체 간의 치열한 경쟁으로 인해 레드오션이 된 국내 애니메이션 시장에서 후발주자인 CJ ENM의 〈신비아파트〉가 어떠한 가치혁신을 통해 블루오션을 창출하고 다양한 분야에서 괄목할 만한 성과를 낼 수 있었는지를 분석하는 데 목적을 두고 있다. 〈신비아파트〉는 애니메이션 시장에서 기존 애니메이션들과는 다르게 과감한 장르의 확장(공포)과 디지털 플랫폼을 적극적으로 활용한 스토리와 콘텐츠 중심의 OSMU를 통해 시청자에게 새로운 가치를 제공함으로써 시청자층 확대에 성공했다. 그 결과 국내 굴지의 애니메이션 채널인 ‘투니버스’의 역대 최고 시청률을 경신하며 공식 방영 1년여 만에 1,310억 원이라는 매출액을 기록했다. 본 연구는 국내 애니메이션 산업의 핵심 가치요인을 파악하고, 〈신비아파트〉의 성공을 가져온 가치혁신의 내용을 분석하였다. The Korean animation industry has become a red ocean as companies compete fiercely with similar strategies specializing in infants and toddlers or toy sales. The purpose of this study is to analyze the value innovation of CJ ENM’s 〈Shinbi Apartment〉, a latecomer in the animation industry, to create a blue ocean and achieve remarkable results in various fields. Unlike the existing works in the animation market, 〈Shinbi Apartment〉 succeeded in expanding the audience by providing new value to viewers through a bold expansion of genre (horror) and a story and content-oriented OSMU utilizing digital platforms. As a result, 〈Shinbi Apartment〉 has recorded the highest viewership rating ever in the nation’s leading animation channel, “Tooniverse,” and recorded sales of KRW 13 billion in two years after the official airing. This study grasped the core value factors of the domestic animation industry and analyzed the contents of value innovation that led to the success of 〈Shinbi Apartment〉.
유전 알고리즘을 이용한 다양한 온도 환경에서의 리튬 이온 배터리 모델 파라미터 추정
서민환(Minhwan Seo),송영빈(Youngbin Song),박신아(Shina Park),김상우(Sang Woo Kim) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
모델을 기반으로 한 배터리 상태 진단 알고리즘에서 정확한 배터리 모델링이 필수적이다. 기존의 방법들은 특별한 사전실험이 필요하거나 배터리 방전 상황 및 상온에서 배터리 모델링을 진행하였다. 하지만, 배터리가 사용되는 휴대용 전자기기 및 전기차와 같은 애플리케이션들은 다양한 충/방전 상황 그리고 다양한 외기 온도에 노출되기 때문에 이를 고려한 정확한 배터리 모델링이 필요하다. 그래서, 본 연구에서는 특별한 사전시험이 필요하지 않고 전류의 변동성이 없는 정전류 충전 상황에서의 배터리 모델링 방법을 제안하였으며, 또한 하나의 상온이 아닌 다양한 외기 온도 환경에서 배터리 모델링을 함으로써 제안하는 모델링 방법의 범용성을 보이고자 하였다. 다양한 온도에서의 배터리 정전류 충전 데이터와 배터리 등가 회로 모델인 1차 테브닌 모델 식을 유전 알고리즘에 적용하여, 각 충전 상황에 가장 적합한 모델 파라미터를 추정하였다. 실제 상용 배터리 셀을 이용하여 실험을 진행하였으며 다양한 외기 온도 (5 ℃, 15 ℃, 25 ℃, 40 ℃, 55 ℃)에서 획득한 실험 데이터는 제안한 모델링 방법을 검증하는데 사용되었다. 검증 결과, 제안한 모델링 방법은 다양한 외기 온도에서 최대 평균 오차 32.5 ㎷, 최대 오차 203.1 ㎷를 가지는 높은 모델링 정확성을 보임을 확인하였고 향후 모델을 기반으로 하는 배터리 관리 시스템에 쉽게 적용되어 사용될 수 있으리라 기대한다.
셀 밸런싱 동작을 고려한 리튬 이온 배터리 팩의 내부 단락 고장 진단
송영빈(Youngbin Song),서민환(Minhwan Seo),박신아(Shina Park),김상우(Sang Woo Kim) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
리튬 이온 배터리의 효율적이고 안전한 사용을 위해 내부 단락 고장 검출은 필수적이다. 고전력을 필요로 하는 어플리케이션에서 사용하는 배터리 팩의 경우 팩 내 셀 간 전압을 균일하게 맞춰주는 셀 밸런싱을 수행한다. 배터리에 병렬로 연결된 저항을 통해 전류를 소산시켜 셀 간 전압 편차를 최소화하는 셀 밸런싱은 내부 단락 고장의 누설 전류와 유사한 동작을 수행하므로 내부 단락 고장 오검출의 원인이 된다. 따라서 본 연구에서는 셀 밸런싱이 동작하는 배터리 팩에서 정확한 고장 셀을 검출하는 모델 기반 내부 단락 고장 검출 방법을 제안한다. 확장 칼만 필터를 통해 측정 셀 전압과 부하 전류로 고장 검출을 위한 feature를 추출하고, 최소 제곱법 알고리즘을 사용하여 고장 셀의 위치 및 고장 정도를 추정한다. MATLAB/Simulink 기반 배터리팩 시뮬레이터를 구현하여 셀 밸런싱 및 내부 단락 고장 조건에서의 시뮬레이션 데이터를 획득하였고, 이를 이용하여 제안 알고리즘을 검증하였다.