CFD 해석을 이용한 한국도로공사 표준 25 [W] LED 모듈의 방열 특성 분석

이세일,허인성,이아람,정민주,유영문,Lee, Se-Il,Her, In-Sung,Lee, A-Ram,Jung, Min-Joo,Yu, Young-Moon 한국전기전자재료학회 2014 전기전자재료학회논문지 Vol.27 No.8

Korea Expressway Corporation established standard of LED lighting fixture in Dec. 2013. To raise compatibility, the standard requires a fixed form and it is applied to street lights and tunnel lights, etc. Because streetlight has different circumstance condition from tunnel light that is down light and exposed to constant wind velocity over height of 8 meters, in case of LED module which has the same shape, characteristic of radiant heat can be different. In this paper, we designed 25 [W] LED Module that is designated by standard of Korea Expressway Corporation and analyzed characteristics of radiant heat about natural convection and forced convection. It is dropped 10.12[$^{\circ}C$] that max temperature is decreased by increasing 20 mm of bended height of heatsink at the condition of natural convection. Radiant heat characteristic of bended height 35 mm became 78.08[$^{\circ}C$] at the condition of natural convection, 55.30[$^{\circ}C$] at the condition of forced convection so that 22.78[$^{\circ}C$] is decreased that is 29.1[%] decrease. Bended height 55mm became 67.96[$^{\circ}C$] at the condition of natural convection, 48.04[$^{\circ}C$] at the condition of forced convection so that 19.92[$^{\circ}C$] is decreased that is 29.3% decrease.

단일 패키지의 특성 분석을 통한 고출력 발광 다이오드 모듈의 접합 온도 측정

이세일,김우영,정영기,양종경,박대희,Lee, Se-IL,Kim, Woo-Young,Jeong, Young-Gi,Yang, Jong-Kyung,Park, Dae-Hee 한국전기전자재료학회 2010 전기전자재료학회논문지 Vol.23 No.12

The temperature of junction in LED affects the life time and performance. however, the measurement of junction temperature in module is very difficult. In this paper, to measure the junction temperature in LED module, optical and electrical properties is measured in single package in temperature from 25 [$^{\circ}C$] to 85 [$^{\circ}C$], and then junction temperature can is estimated in module with measuring the average voltage of single package. As results, the junction temperature of single package is measured the temperature of 61.2 [$^{\circ}C$] in ambient temperature, also, the junction temperature of LED module is measured the temperature of 72.5 [$^{\circ}C$] in ambient temperature.

Pure P2P 환경에서 컨텍스트 정보를 이용한 실시간 서비스 추천 시스템

이세일(Se-Il Lee),이상용(Sang-Yong Lee) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.7

Pure P2P 환경에서는 축적된 자료를 사용하지 않고 실시간 정보를 사용하여 소수의 서비스 항목만으로도 협력적 필터링을 제공할 수 있어야 한다. 그러나 지역에서 수집된 소수의 서비스 항목만으로 협력적 필터링을 할 경우 추천 서비스의 질이 떨어지게 되므로, 사용자의 컨텍스트 정보를 이용하여 추천 서비스의 질을 높일 수 있는 방법이 연구되어야 한다. 하지만 다량의 사용자 컨텍스트 정보가 한순간에 인식될 수 있기 때문에 확장성 문제(Scalability Problem)가 발생하고, 영역과 아이템에 따라 차별화된 서비스를 지원하기에는 한계성을 가지고 있다. 본 연구에서는 SOM을 이용하여 컨텍스트 정보를 서비스 영역별로 클러스터링(Clustering)하여, 사용자별로 분류함으로 확장성 문제를 해결하였다. 또한, 분류된 자료들 중 서비스 요구자와 비슷한 분류에 있는 사용자들의 컨텍스트 정보들을 정량화하여 협력적 필터링함으로 사용자에게 적합한 서비스를 추천할 수 있었다. Under pure P2P environments, collaborative filtering must be provided with only a few service items by real time information without accumulated data. However, in case of collaborative filtering with only a few service items collected locally, quality of recommended service becomes low. Therefore, it is necessary to research a method to improve quality of recommended service by users' context information. But because a great volume of users' context information can be recognized in a moment, there can be a scalability problem and there are limitations in supporting differentiated services according to fields and items. In this paper, we solved the scalability problem by clustering context information per each service field and classifying it per each user, using SOM. In addition, we could recommend proper services for users by measuring the context information of the users belonging to the similar classification to the service requester among classified data and then using collaborative filtering.

Naive Bayesian 알고리즘을 이용한 P2P 모바일 에이전트의 필터링 기법

이세일(Se-Il Lee),이상용(Sang-Yong Lee) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.15 No.1

유비쿼터스 컴퓨팅에서 사용자에게 필요한 서비스를 지능적으로 제공하기 위해서는 컨텍스트 정보의 효과적인 필터링이 필요하다. 현재까지 사용되고 있는 필터링 기술은 온라인상에서 사용되는 사용자 정보를 기준으로 서비스를 제공하고 있다. 하지만 휴대용 유ㆍ무선기기에서 컨텍스트 인식에 기반을 둔 서비스를 제공하기 위해서는 복잡한 필터링과정과 큰 저장 공간이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 사용자 주변에 널려 있는 센서를 통해 입력된 컨텍스트 정보들을 효율적으로 필터링하여 사용자에게 필요한 서비스만을 제공하도록 하였다. 이를 위해서 기존의 P2P 모바일 에이전트에서 사용되는 협력적 필터링 기술에 Naive Bayesian 알고리즘을 혼합한 컨텍스트 협력적 필터링 알고리즘을 제안한다.

FR4 PCB의 Via-hole이 LED 패키지에 미치는 열적 특성 분석

이세일(Se-Il Lee),이승민(Seung-Min Lee),박대희(Dae-Hee Park) 한국조명·전기설비학회 2010 조명·전기설비학회논문지 Vol.24 No.12

The efficiency of LED package is increasing by applying the high power, and a existing lighting is changing as the LED lighting. However, many problems have appeared by heat. Therefore, in order to solve thermal problems, LED lighting is designing in several ways, but the advantages of LED lighting is fading due to increase the prices and volumes. In this study, we try to improve the thermal performance by formation of via holes. The junction temperature and thermal resistance in the FR4-PCB with via-holes of 0.6[mm] was excellent in experiment and FR4-PCB with Via-holes of 0.6[mm] was excellent in simulation without solder. Further, the thermal resistance and the optical properties can be improved through a formation of via-holes.

外傷性 肝臟損傷 43例에 對한 臨床的 考察

李世一(Se il Lee),宋榮植(Young Sik Song),朴基一(Ki Il Park),金春奎(Choon Kyu Kim) 대한외과학회 1974 Annals of Surgical Treatment and Research Vol.16 No.8

실시간 컨텍스트 정보의 정량화 단계를 개선한 협력적 필터링

이세일(Se-Il Lee),이상용(Sang-Yong Lee) 한국지능시스템학회 2007 한국지능시스템학회논문지 Vol.17 No.4

추천 시스템은 일반적으로 서비스를 추천하기 위해 협력적 필터링 단계에서 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 사용하고 있다. 하지만 이러한 추천시스템은 컨텍스트 정보의 부족으로 부정확한 추천 결과를 가져오거나, 정량화 단계의 단순한 분류과정으로 인해 사용자를 부정확한 그룹으로 분류하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 획득되는 컨텍스트 정보 부족 문제를 내용 기반 필터링에서 사용하는 사용자 프로파일 정보와 실시간으로 획득된 컨텍스트 정보를 결합하여 해결하였다. 그리고 정량화 단계의 분류 과정을 절대적인 방법이 아니라 상대적인 방법으로 개선하여 협력적 필터링하였다. 실험 결과, pure P2P 환경에서 컨텍스트 정보를 이용한 실시간 추천 시스템보다 예측 선호도가 5.8% 향상되었다. In general, recommendation systems quantify real-time context information obtained in the stage of collaborative filtering and use quantified context information in order to recommend services. But the recommendation systems can have problems of recommending inaccurate information because of lack of context information or classifying users into inaccurate groups because of simple classification works in the stage of quantification. In this paper, we solved the problems of lack of context information obtained in real-time by combining users' profile information used in the contents-based filtering and context information obtained in real-time. In addition, we tried collaborative filtering at the quantification stage by improving absolute classification methods to relative ones. As the result of experiments, this method improved prediction preference by 5.8% than real-time recommendation systems using context information in pure P2P environment.

P2P 모바일 에이전트의 컨텍스트 정보를 이용한 협력적 필터링 기법

이세일(Se-Il Lee),이상용(Sang-Yang Lee) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.5

유비쿼터스 컴퓨팅에서 사용자에게 필요한 서비스를 지능적으로 제공하기 위해서는 컨텍스트 정보의 효과적인 필터링이 필요하다. 그러나 아직까지 컨텍스트 정보의 필터링에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않는 실정이다. 컨텍스트 정보의 필터링을 위해서는 전자상거래 등에서 많이 사용되고 있는 협력적 필터링을 사용할 수가 있다. 이와 같은 협력적 필터링을 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 필터링에 사용하기 위해서는 초기 평가 문제, 희소성 문제, 축적된 자료의 문제 등이 해결되어 야 한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 컨텍스트 정보의 타입을 이용한 협력적 필터링 기법을 제안하였다. 그리고 이 필터링 기법을 P2P 모바일 에이전트 시스템인 MAUCA에 적용해 본 결과, 서비스 지원 성능 평가 변에서 평균적으로 7.7% 정도 우수함을 보였다. In order to supply services necessary for users intelligently in the ubiquitous computing, effective filtering of context information is necessary. But studies of context information filtering have not been made much yet. In order for filtering of context information, we can use collaborative filtering being used much at electric commerce, etc. In order to use such collaborative filtering method in the filtering of ubiquitous computing environment, we must solve such problems as first rater problem, sparsity problem, stored data problem and etc. In this study, in order to solve such problems, the researcher proposes the collaborative filtering method using types of context information. And as the result of applying this filtering method to MAUCA, the P2P mobile agent system, the researcher could confirm the average result of 7.7% in the aspect of service supporting function.

컨텍스트 기반 협력적 필터링을 이용한 추천 시스템

이세일(Se-Il Lee),이상용(Sang-Yong Lee) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.2

협력적 필터링은 잠재적인 항목을 추천할 수 있어서 추천시스템에 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 협력적 필터링은 평가 항목이 적을 경우, 평가자의 상황이나 기분에 따라 유사도나 선호도에 큰 영향을 끼칠 수 있다. 또한 사용자의 현재 상황을 전혀 고려하지 않고 과거에 평가한 항목만으로 유사도를 계산하여 추천하여 추천의 정확도가 떨어지게 된다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위해, 먼저 협력적 필터링 과정을 수행하기 전 사용자들이 평가한 모든 값을 비교하지 않고 평균 이상인 사용자들만을 비교하여 유사도를 계산함으로써 추천의 정확성을 높였다. 또한 끊임없이 변화하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 평가 항목만으로 서비스 정보를 추천하는 것이 적합하지 않기 때문에, 사용자의 실시간 컨텍스트 정보를 이용하여 비슷한 사용자들에게 높은 가중치를 적용하여 유사도를 구하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법을 사용한 결과, 추천의 정확도가 평균적으로 16.2% 향상되었다. Collaborative filtering is used the most for recommendation systems because it can recommend potential items. However, when there are not many items to be evaluated, collaborative filtering can be subject to the influence of similarity or preference depending on the situation or the whim of the evaluator. In addition, by recommending items only on the basis of similarity with items that have been evaluated previously without relation to the present situation of the user, the recommendations become less accurate. In this paper, in order to solve the above problems, before starting the collaborative filtering procedure, we calculated similarity not by comparing all the values evaluated by users but rather by comparing only those users who were above the average in order to improve the accuracy of the recommendations. In addition, in the ceaselessly changing ubiquitous computing environment, it is not proper to recommend service information based only on the items evaluated by users. Therefore, we used methods of calculating similarity wherein the users' real time context information was used and a high weight was assigned to similar users. Such methods improved the recommendation accuracy by 16.2% on average.

Pure P2P 환경에서 컨텍스트 정보에 기반을 둔 협력적 필터링

이세일(Se-Il Lee),이상용(Sang-Yong Lee) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.15 No.2

Pure P2P 환경에서는 축적된 자료를 사용하지 않고 실시간 정보를 사용하여 소수의 서비스 항목만으로도 협력적 필터링을 제공할 수 있어야 한다. 그러나 지역에서 수집된 소수의 서비스 항목만으로 협력적 필터링을 할 경우 추천 서비스의 질이 떨어지게 되므로 사용자의 컨텍스트 정보를 이용하여 추천 서비스의 질을 높일 수 있는 방법이 연구되어야 한다. 하지만 사용자 컨텍스트 정보는 다량의 정보가 순간에 인식될 수 있기 때문에 확장성 문제(Scalability Problem)가 발생하고, 영역과 아이템에 따라 차별화된 서비스를 지원하기에는 한계성을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 SOM을 이용하여 컨텍스트 정보를 서비스 영역별로 클러스터 링(Clustering)하여, 사용자별로 분류함으로 확장성 문제를 해결하였다. 또한, 분류된 자료들 중 서비스 요구자와 비슷한 분류에 있는 사용자들의 컨텍스트 정보들을 정량화하여 협력적 필터링함으로 사용자에게 적합한 서비스를 지원할 수 있다.