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정보 융합 기반 퍼지-베이지안 네트워크 공중 위협평가 방법
윤종민 ( Jongmin Yun ),최보민 ( Bomin Choi ),한명묵 ( Myung-mook Han ),김수현 ( Su-hyun Kim ) 한국인터넷정보학회 2012 인터넷정보학회논문지 Vol.13 No.5
정보 기술의 발전과 더불어 전장상황에서도 정보 시스템들의 고도화가 이루어짐으로써 적기에 대한 정보 획득 및 상황분석은 전장상황에서 주요한 요소가 되었다. 전장상황 분석의 핵심 요소인 위협평가는 피아식별을 통해 식별된 항공 정보를 가지고 해당 상황에 대한 위협치를 평가하여 무기할당에 정보를 제공하는 기술로써, 전장상황의 어느 단계 보다 확실한 정보를 요구하는 단계이다. 전장상황에서 대부분의 위협평가 데이터들은 감지된 센서 값에 의해 연산되어 전달되는데, 기존의 기법들에서 발생할 수 있는 센서데이터들의 잘못된 연관관계 표현 및 데이터 누락은 전장상황에서의 의사결정에 혼란을 야기 시킬 수 있다. 따라서 각종 센서 데이터들의 연관 관계를 올바르게 정의하고, 센서데이터 누락에 따른 예측 불가능한 전투상황에 대한 신뢰도 높은 위협치 연산 알고리즘을 이용하는 효율적인 의사결정 위협평가 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 JDL 정보 융합 모델을 기반으로 애매모호한 관계성을 표현하는데 유리한 퍼지 이론, 데이터 습득의 불확실한 전장상황에서 위협치를 추론하고 상황에 대한 학습이 가능한 베이지안 네트워크를 하이브리드하여 새로운 위협평가 방법을 제안한다. 또, 제안된 방법을 이용하여 가상의 전장 시나리오에 따른 위협평가 결과를 보였다. Threat Evaluation(TE) which has air intelligence attained by identifying friend or foe evaluates the target`s threat degree, so it provides information to Weapon Assignment(WA) step. Most of TE data are passed by sensor measured values, but existing techniques(fuzzy, bayesian network, and so on) have many weaknesses that erroneous linkages and missing data may fall into confusion in decision making. Therefore we need to efficient Threat Evaluation system that can refine various sensor data`s linkages and calculate reliable threat values under unpredictable war situations. In this paper, we suggest new threat evaluation system based on information fusion JDL model, and it is principle that combine fuzzy which is favorable to refine ambiguous relationships with bayesian network useful to inference battled situation having insufficient evidence and to use learning algorithm. Finally, the system`s performance by getting threat evaluation on an air defense scenario is presented.
GOCI AOD를 이용한 서울 지역 지상 PM<sub>2.5</sub> 농도의 경험적 추정 및 일 변동성 분석
김상민 ( Sang-min Kim ),윤종민 ( Jongmin Yoon ),문경정 ( Kyung-jung Moon ),김덕래 ( Deok-rae Kim ),구자호 ( Ja-ho Koo ),최명제 ( Myungje Choi ),김광년 ( Kwang Nyun Kim ),이윤곤 ( Yun Gon Lee ) 대한원격탐사학회 2018 大韓遠隔探査學會誌 Vol.34 No.3
The empirical/statistical models to estimate the ground Particulate Matter (PM<sub>2.5</sub>) concentration from Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) Aerosol Optical Depth (AOD) product were developed and analyzed for the period of 2015 in Seoul, South Korea. In the model construction of AOD-PM<sub>2.5</sub>, two vertical correction methods using the planetary boundary layer height and the vertical ratio of aerosol, and humidity correction method using the hygroscopic growth factor were applied to respective models. The vertical correction for AOD and humidity correction for PM<sub>2.5</sub> concentration played an important role in improving accuracy of overall estimation. The multiple linear regression (MLR) models with additional meteorological factors (wind speed, visibility, and air temperature) affecting AOD and PM<sub>2.5</sub> relationships were constructed for the whole year and each season. As a result, determination coefficients of MLR models were significantly increased, compared to those of empirical models. In this study, we analyzed the seasonal, monthly and diurnal characteristics of AOD-PM<sub>2.5</sub>model. when the MLR model is seasonally constructed, underestimation tendency in high PM<sub>2.5</sub> cases for the whole year were improved. The monthly and diurnal patterns of observed PM<sub>2.5</sub> and estimated PM<sub>2.5</sub> were similar. The results of this study, which estimates surface PM<sub>2.5</sub> concentration using geostationary satellite AOD, are expected to be applicable to the future GK-2A and GK-2B.
Shell Eco-Marathon 차량을 위한 엔진 시스템 개선
조병관(Byung-kwan Cho),전성민(Seong-min Jeon),이종헌(Jonghun Lee),김종현(Jonghyeon Kim),윤종민(Jongmin Yun) 한국자동차공학회 2017 한국자동차공학회 지부 학술대회 논문집 Vol.2017 No.6
This paper is representing the way to enhance fuel consumption efficiency of Shell Eco-marathon Asia 2017 vehicle, focus on theoretical calculation of fuel consumption and analysis of fluid-dynamics. New vehicle is designed for Shell Eco-Marathon(SEM) Asia 2017 and is modified from SEM Asia 2014 participated vehicle. Modification had achieved by expecting fuel consumption rate with considering fuel wall film effect, using flow analysis to optimize the intake and exhaust manifold. Finally, The car achieved 167.5 km/L and has improved 17.4% of fuel efficiency when being compared to previous model. Although record has been improved.