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유사동적실험에 의한 수직거동 마찰댐퍼로 보강된 2층 골조의 내진성능평가
김규익 ( Kim Kyu-ik ),정주성 ( Jung Ju-seong ),송성빈 ( Song Sung-bin ),이강석 ( Lee Kang Seok ) 한국구조물진단유지관리공학회 2019 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.23 No.2
수직거동 마찰댐퍼 시스템의 내진보강공법의 유효성을 판단하기 위해 제진장치의 반복가력실험과 1980년대 비내진 상세를 가지는 R/C건축물을 대상으로 하는 실물 2층 골조를 제작하여 유사동적실험을 실시하였다. 실험결과 수직거동 마찰댐퍼 시스템으로 보강된 실험체는 동일 가속도(200 gal)에서 기준 실험체 대비 최대하중은 약 1.6배 증가하였고, 응답변위는 0.4배로 저감되어 본 연구에서 개발된 수직거동 마찰댐퍼 내진보강공법의 유효성이 검증되었다.
김규익(Kyu Ik Kim),김성호(Cheng Hao Jin),이양구(Yang Koo Lee),김상엽(Sang Yeob Kim),김광득(Kwang Deuk Kim),류근호(Keun Ho Ryu) 한국태양에너지학회 2010 한국태양에너지학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.11
With the world began to industrialized and the population grew, people used lots of fossil fuels like oil, coal and natural gas. Electrical power plants which depend on fossil fuels throw tons of pollutants, and ashes into the air. Therefore, it causes serious environment pollutions and exhaustion of fossil fuels in the near future. Due to this situation, people feel that we need alternative energy for the fossil fuels. The new and renewable energy is appointed as the alternative energy for fossil fuels. In order to use it efficiently, we need enough analyzation about the renewable energy data. Renewable energy data is collected from USN (Ubiquitous Sensor Network) and it is a kind of stream data. The stream data has a characteristic of fast, continuous, and infinite. Therefore, it is not fit to process using data processing of traditional DBMS (DataBase Management System). In this study, we use DSMS (Data Stream Management System) as alternative approach for processing the stream data of renewable energy data.
거점산지유통센터의 사과박스 구분적재 자동화 로봇 시스템 설계 및 구현
김명식(Myung-Sic Kim),김규익(Kyu-Ik Kim),류근호(Keun Ho Ryu) 한국정보과학회 2015 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.21 No.11
현재 농산물 물류를 담당하는 거점산지유통센터에서의 박스구분적재 작업은 대부분 수작업으로 이루어지고 있다. 농산물의 적재과정은 많은 노동력을 필요로 하며 이러한 작업은 농촌에 거주하고 있는 사람들을 시간제 고용으로 해결하였으나, 최근 농촌 고령화가 심각하게 진행되면서 노동력 확보에 어려움이 따르며 시설 자동화나 로봇이용 등 대책이 강구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 사과박스 구분적재자동화를 위한 로봇 시스템을 제안한다. 제안방법은 거점산지유통센터에 컨베이어, 로봇, 바코드리더기 등의 장비와 소팅플랜, 작업통제, 제어정보생성, 모니터링의 소프트웨어 모듈을 설계하고 구현한다. 구현된 시스템을 운영 시험 및 평가를 통하여 자동화된 로봇 시스템이 기존의 수작업을 대체하여 작업효율성 향상과 안전성 문제 해결을 확인한다. Currently, the itemized box loading operation at the Agriculture Products Processing Center which distributes agricultural products for the region is carried out manually. The process of loading agricultural products requires great manpower and had been resolved through the part-time employment of the residents of farm villages. However, recently it has become quite difficult to secure manpower as the aging within the rural community has been intensified. Hence, the necessity for countermeasures such as facility automation or use of robots have become necessary. This study suggests an automatic robot system for the itemized loading of apple boxes at the Agriculture Products Processing Center. The suggested method is to design and develop equipment such as a conveyer, robot, and bar code reader. In addition, a sorting plan, operational control, generation of control information, and software module that could monitor the inside of the Agriculture Products Processing Center is needed. After test-operating and evaluating the developed system, the existing manual work would be replaced with the automated robot system in order to enhance work efficiency and resolve safety issues.
서동혁(Dong-Hyok Suh),김규익(Kyu-Ik Kim),김광득(Kwang-Deuk Kim),류근호(Keun-Ho Ryu) 한국컴퓨터정보학회 2011 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.16 No.11
화석 연료의 무분별한 사용으로 환경이 심각하게 오염되고, 화석 연료의 고갈에 대한 문제가 대두됨에 따라서 화석 연료에 대한 문제를 해결 할 수 있는 대체 에너지원에 대해 관심이 집중되기 시작하였다. 현재 신재생 에너지 중에서 가장 각광을 받고 있는 에너지는 중에 하나가 풍력에너지이다. 풍력에너지 발전단지와 기존의 전력 발전소는 소비되는 전력에 대한 생산의 균형을 맞춰야하며, 풍력에너지단지에서 균형적인 생산을 하기 위해서는 풍력에너지에 대한 분석 및 예측이 필요하다. 이를 위해서 데이터마이닝 분야의 예측 기법이 활용 될 수 있다. 본 논문에서는 풍력 데이터를 이용하여 발전 패턴을 예측하기 위해 SOM(Self-Organizing Feature Map) Clustering 기법과 의사결정나무(decision tree)를 이용한 연구를 진행하였다. 즉, 1) 풍력 데이터의 누락된 데이터와 이상치 데이터를 처리하기 위하여, 전처리 과정을 수행하였고, 이 과정에서 특징 벡터를 추출하였다. 2) 전처리 단계를 거쳐 정제되고 정규화된 데이터 집합을 MIA(Mean Index Adequacy) 척도와 SOM Clustering 기법에 적용하여 대표 발전 패턴을 찾아내고 각각의 데이터에 해당하는 대표 패턴을 클래스 레이블로 할당하도록 하였다. 3) 의사결정나무 기반의 분류 기법에 데이터 집합을 적용시켜 새로운 풍력에너지에 대한 분석 및 예측 모델을 생성하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 통한 풍력에너지 발전 패턴을 예측하기 위한 모델을 구축하였다. Due to the imprudent spending of the fossil fuels, the environment was contaminated seriously and the exhaustion problems of the fossil fuels loomed large. Therefore people become taking a great interest in alternative energy resources which can solve problems of fossil fuels. The wind power energy is one of the most interested energy in the new and renewable energy. However, the plants of wind power energy and the traditional power plants should be balanced between the power generation and the power consumption. Therefore, we need analysis and prediction to generate power efficiently using wind energy. In this paper, we have performed a research to predict power generation patterns using the wind power data. Prediction approaches of datamining area can be used for building a prediction model. The research steps are as follows: 1) we performed preprocessing to handle the missing values and anomalous data. And we extracted the characteristic vector data. 2) The representative patterns were found by the MIA(Mean Index Adequacy) measure and the SOM(Self-Organizing Feature Map) clustering approach using the normalized dataset. We assigned the class labels to each data. 3) We built a new predicting model about the wind power generation with classification approach. In this experiment, we built a forecasting model to predict wind power generation patterns using the decision tree.
심재민 ( Jae-min Shim ),김규익 ( Kyu Ik Kim ),이창은 ( Chang Eun Lee ),이응재 ( Eung-jae Lee ),남광우 ( Kwang-woo Nam ),류근호 ( Keun-ho Ryu ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.1
최근 스마트폰의 급속한 보급 확대로 무선 인터넷 기반의 위치기반광고 등 위치기반서비스에 대한 관심이 커지고 있다. 이 논문은 위치기반서비스를 제공하기 위하여 필수적으로 요구되는 트리거 유형을 살펴보고 각각의 트리거 유형을 처리하기 위한 트리거 프로토콜을 제시한다. 제안된 프로토콜은 위치기반서비스를 효과적으로 제공하기 위하여 필요한 시간 트리거와 공간트리거의 설정 및 처리 방법을 기술한다.