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조선 CAD에서 선박의 Cable 점유율을 기반으로 Cable 경로 및 Overfill 가시화 구현
김현재(Hyeon-Jae Kim),김봉기(Bong-Gi Kim) 한국산학기술학회 2016 한국산학기술학회논문지 Vol.17 No.11
선박에는 아주 많은 기계와 장비들이 설치가 되고 이를 운용하고 제어하기 위해 수천에서 수만 가닥의 cable이 설치된다. 이러한 cable들이 복잡하게 설치되기 때문에 정확한 최단 경로 데이터가 필요하다. 하지만 cable 최단 경로를 찾기 위한 일반적인 방법인 다익스트라 알고리즘을 사용하더라도 최단 경로 내에는 반드시 overfill 구간이 생기게 마련이다. 이를 해결하기 위해 설계자는 각 구간마다 cable 점유율을 확인하지만 점유율은 data sheet 형태로 존재하기 때문에 3D cable way 모델상의 육안 식별이 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 3D CAD 상에서 cable 점유율 범위에 따라 cable 경로 색상을 다르게 표현함으로써 시각적으로 overfill 구간과 cable 경로를 바로 확인이 가능하도록 cable 경로 및 overfill 가시화 시스템을 제안 구현 하였다. 이를 통해 설계단계에서 overfill 구간을 쉽게 확인할 수 있고 정확한 회피경로의 산출과 최단경로 검증이 이루어져 설치 현장에 정확한 정보가 전달됨에 따라 재작업 비율이 감소하여 작업시간이 전체 7,000 시간에서 5,600 시간으로 단축 되었고 추가로 자재비 절감 효과를 얻을 수 있다. Cables are installed for tens of thousands of connections between various pieces of equipment to operate and control a commercial ship. The correct shortest-route data is necessary since these are complicated cable installations. Therefore, an overfill interval commonly exists in the shortest paths for cables as estimated by Dijkstra"s algorithm, even if this algorithm is generally used. It is difficult for an electrical engineer to find the overfill interval in 3D cable models because the occupancy rate data exist in a data sheet unlinked to three-dimensional (3D) computer-aided design (CAD). The purpose of this study is to suggest a visualization method that displays the cable path and overfill interval in 3D CAD. This method also provides various color visualizations for different overfill ranges to easily determine the overfill interval. This method can reduce cable-installation man-hours from 7,000 to 5,600 thanks to a decreased re-installation rate, because the cable length calculation"s accuracy is raised through fast and accurate reviews based on 3D cable visualization. As a result, material costs can also be reduced.
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해양 이상 자료 탐지를 위한 오토인코더 활용 기법 최적화 연구
김현재(Hyeon-Jae Kim),김동훈(Dong-Hoon Kim),임채욱(Chaewook Lim),신용탁(Yongtak Shin),이상철(Sang-Chul Lee),최영진(Youngjin Choi),우승범(Seung-Buhm Woo) 한국해안해양공학회 2021 한국해안해양공학회 논문집 Vol.33 No.6
해양 이상 자료 탐지의 연구는 이전부터 활발하게 이루어지고 있으며, 통계 및 거리 기반의 기계 학습 알고리즘을 활용하는 기법들이 개발되었다. 최근에는 AI 기반의 해양 자료 이상 탐지 기법이 많은 관심을 받고 있으며, AI를 활용한 해양 이상 자료 탐지 기법은 정답이 주어지는 지도학습 기법이 주를 이루고 있다. 이러한 방법은 학습에 필요한 모든 자료에 수작업으로 분류 정보(라벨)를 지정해야 한다는 점에서 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 비지도학습 기반의 오토인코더를 이상 자료 탐지 기법에 사용하였다. 실험으로는 오토인코더의 평가를 위해 단변수·다변수학습 두가지 실험을 구성하였고, 단변수 학습은 기상청에서 제공하는 덕적도 부이 정점 관측 자료 중 수온만 사용하였으며, 다변수 학습은 수온과 기온, 풍향, 풍속, 기압, 습도 등을 사용하였다. 사용기간은 1996~2020년의 25년간이며 학습 자료에 해양-기상 자료의 특성을 고려한 전처리 기법을 적용하였다. 학습된 다변수와 단변수 오토인코더를 활용하여 실제 표층 수온에 대한 이상 탐지를 시도하였다. 모델 성능 비교를 위해 오차를 삽입한 합성 자료에 다변수와 단변수 오토인코더를 포함한 여러 이상 탐지 기법을 적용하여 정량적으로 평가하였으며, 다변수/단변수의 정확도가 각각 약 96%/91%로써 다변수 오토인코더가 더 나은 이상 자료 탐지 성능을 보였다. 오토인코더를 이용한 비지도학습 기반 이상 탐지 기법은 주관적 판단에 의한 오류와 자료 라벨링에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 다양하게 활용될 것으로 판단된다. Outlier detection research in ocean data has traditionally been performed using statistical and distance-based machine learning algorithms. Recently, AI-based methods have received a lot of attention and so-called supervised learning methods that require classification information for data are mainly used. This supervised learning method requires a lot of time and costs because classification information (label) must be manually designated for all data required for learning. In this study, an autoencoder based on unsupervised learning was applied as an outlier detection to overcome this problem. For the experiment, two experiments were designed: one is univariate learning, in which only SST data was used among the observation data of Deokjeok Island and the other is multivariate learning, in which SST, air temperature, wind direction, wind speed, air pressure, and humidity were used. Period of data is 25 years from 1996 to 2020, and a pre-processing considering the characteristics of ocean data was applied to the data. An outlier detection of actual SST data was tried with a learned univariate and multivariate autoencoder. We tried to detect outliers in real SST data using trained univariate and multivariate autoencoders. To compare model performance, various outlier detection methods were applied to synthetic data with artificially inserted errors. As a result of quantitatively evaluating the performance of these methods, the multivariate/univariate accuracy was about 96%/91%, respectively, indicating that the multivariate autoencoder had better outlier detection performance. Outlier detection using an unsupervised learning-based autoencoder is expected to be used in various ways in that it can reduce subjective classification errors and cost and time required for data labeling.
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출산이 부모의 흡연 행태에 미치는 영향: 이론적 분석 및 패널 자료를 이용한 실증분석
김현재(Hyeon-Jae Kim),최한실(Han-Sil Choi) 한국경제연구학회 2020 한국경제연구 Vol.38 No.2
본 연구는 출산이 부모의 흡연 행태에 미치는 영향을 분석하였다. 부모의 흡연에 따른 간접흡연이 자녀의 건강에 부정적인 영향을 미치는 것은 널리 알려져 있는 사실이며 이에 관한 수많은 연구들이 있어 왔다. 그러나 반대로 자녀의 유무 혹은 출산이 부모의 흡연 행태에 미치는 영향을 분석한 연구는 지금까지 전무하다. 이를 분석하기 위해 이론 모형을 이용해 출산이 부모의 흡연 행태에 미치는 영향에 관한 가설을 설정하고, 패널 데이터를 이용한 실증분석을 통해 검정하였다. 실증분석 결과, 남성의 경우 출산 후 흡연량에 유의한 차이가 없었다. 여성의 경우, 출산 후 4년 동안은 출산 효과가 흡연량을 감소시키고 그 이후에는 출산 전과 비슷한 수준으로 돌아가는 결과를 보여 성별에 따라 출산이 흡연 행태에 미치는 효과의 방향이 상반되었다. This study analyzed the effect of childbirth on parental smoking behavior. It is well known that secondhand smoke caused by parental smoking has a negative effect on the health of the child, and there have been numerous studies. On the contrary, there have been no studies analyzing the effects of parental status or childbirth on parental smoking behavior. In order to analyze the parental smoking behavior, hypotheses about the effects of childbirth on smoking behavior of parents were established using theoretical model, and tested through empirical analysis using panel data. As a result of empirical analysis, there was no significant difference in postpartum smoking in men. In case of women, the fertility effect reduced smoking during four years after giving birth and then returned to levels similar to those before giving birth. By gender, the effects of childbirth on smoking behavior were contradictory.
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$Sb_2O_3$첨가량에 의한 Barium-Titanates의 전기적 성질
박창엽,왕진석,김현재,Park, Chang-Yeop,Wang, Jin-Seok,Kim, Hyeon-Jae 대한전자공학회 1977 전자공학회지 Vol.14 No.1
공기중의 열처리에 의하여 상온에서 낮은 저항을 갖는 PTC 써미스터를 제작했다. 재현성을 높이기 위해 BaTiO3에 Al2O3, SiO2 및 TiO2를 첨가 했으며, 불순물로서 Sb2O3를 첨가했다. 시편은 공기 중에서 1,200℃∼1,380℃로서 가열되었으며, Sb2O3첨가량에 대한 저항관계를 조사했다. 이 시편들은 공기중의 열처리에서도 재현성이 좋았다. 연구된 시편은 3.75mole% Al2O3, 1.25mole% SiO2, 2.25mole% TiO2 및 0.16∼0.25wt% Sb2O3를 BaTiO3에 첨가하여 만들었으며 저항값은 14∼300ohm이었다. "Electrical Properties of Barium Titanates with Addition Sb2O3." PTC BaTiO3 in low resistance at room temperature was prepatred. Al2O3, SiO2 and TiO2 were doped with a view to improving reproduction. Sb2O3 was doped as impurity in order to control of resistivity of the specimens. The relations between the amount of Sb3O3 and electrical properties wereinvestigated. Of the compositions studied, additions of 3.75mole% Al2O3, 1.25mole% SiO2, 2.25mole% TiO2 and 0.16~0.25wt% Sb2O3 to BaTiC3 was low resistivity in 14-300 ohm-cm.00 ohm-cm.
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