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신동훈(Shin, Donghun),김태호(Kim, Tae Ho) 한국신재생에너지학회 2011 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2011 No.11
This research aims to study the effects of the incidence angle and surface temperature on the power generation performance of a thin-film CIGS solar cell for solar powered unmanned aerial vehicles (UAVs). The test rig consists of a unit CIGS solar cell is installed on a table whose angle is controlled manually. A K-type thermocouple is attached to the solar cell surface for temperature measurements. A solar module analyzer measures the voltage and current generated from the test solar cell. The solar module analyzer also calculates the maximum solar power and efficiency of the solar cell. All test data are acquired in a PC. Test results show that the solar cell efficiency decreases significantly with increasing incidence angle and increasing surface temperature in general. As the incidence angle increases from 0 degree to 90 degree, the solar cell efficiency decreases by 60%. The solar cell efficiency decreases by 10% with increasing solar cell surface temperature from 20?C to 30?C, for exmaple. The direct cooling method of the solar cell using dry ice decreases dramatically the solar cell surface temperature, thus increasing the solar cell efficiency by 15%.
신동훈(DongHoon Shin),김동현(DongHun Kim) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1A
현대 사회는 무선통신 기술의 급속한 발달로 인해 사용자가 자신의 위치에 상관없이 어디서든지 네트워크에 접속하여 서비스를 제공받을 수 있게 되었다. 하지만, 무선은 유선에 비해 상대적으로 보안에 취약하여 정보보호에 특별한 주의가 필요하다. 유선 네트워크는 침투를 위해서 물리적으로 침투위치를 확보해야만 공격을 수행할 수 있었으나, 무선의 경우에는 전파도달 거리내의 아무 곳에서나 공격을 시도할 수 있어 무선랜을 통한 많은 공격시도가 현실화되고 있다. 또한, 공격자가 공공장소, 대학교, 카페 등의 개방된 곳에서 자신이 습득한 다른 사용자의 ID를 사용하여 공중 무선랜 서비스에 접속하여 어느 특정 기관을 공격, 해킹할 경우에 공격 근원지와 공격자에 대한 추적이 사실상 불가능하다. 이러한 무선랜이 갖는 취약성을 보완하고 안전한 무선랜 환경을 구축하기 위해서, 본 논문에서는 무선랜 장비인 AP를 이용하여 침입자를 탐지하는 방법을 제시하고 있다. 제시된 방법은 현재 사용되어지고 있는 무선랜 환경에 추가적인 장비의 도입을 하지 않고, AP의 기능을 이용하는 방법을 제시하고 있다. 향후 AP와 무선 센서를 기반으로 하여 좀 더 정밀하고, 정확하게 침입자를 탐지하는 기술을 보강할 예정이다.
생성적 적대 신경망(GAN)을 이용한 시계열 데이터 증강 기법 적용 및 성능 평가에 관한 연구
이창현(ChangHyun Lee),신동훈(DongHun Shin),전호석(HoSeok Jeon),정진우(JinWoo Jung),권기원(KiWon Kwon),임태호(TaeHo Im) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
본 논문은 시계열 데이터의 수집이 원활하게 이루어지지 못하는 것을 증강기법을 통해 해결하고자 제안된 방법이다. 특히 시계열 데이터 증강은 적은 양의 데이터로 높은 정확성을 나오게 하는 것이 중요하다. 데이터 증강을 인공지능을 사용해서 진행하기 위해 생성적 적대 신경망(GAN)을 이용하여 시계열 데이터 증강을 진행하였고, Test 데이터 세트로 확인을 했을 때 평균적으로 높은 정확성을 보여주었기에 시계열 데이터가 부족한 상황에서 생성적 적대 신경망(GAN)을 통해 데이터 증강을 진행했을 때 충분히 사용 가능하다는 것을 증명하였다.