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차량간 Ad hoc 네트워크에서 트래픽 잼 정보의 전달 방법
장형준(Hyeong-Jun Chang),박귀태(Gwi-Tae Park) 대한전기학회 2009 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2009 No.5
In an Intelligent Transport System(ITS), data dissemination based on inter-vehicle communication is effective for acquiring real-time traffic-jam information. In this paper, we propose a novel method for traffic jam information dissemination in vehicular ad-hoc networks. In our proposed method, vehicles already trapped in a Traffic-Jam elect leaders according to their locations from upstream and downstream respectively. Then each leader generates traffic data which contains their position, velocity and leader counter respectively, and disseminate the information. {{br}}The implementation of our proposed method is evaluated by means of simulation, and we also present simulation result
장형준(Hyeong-Jun Chang),김재우(Jae-Woo Kim),장경배(Kyung-Bae Chang),심일주(Il-Joo Shim),박귀태(Gui-Tae Park) 대한전기학회 2006 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.7
최근 이슈가 되고 있는 무선 센서 네트워크를 기반으로 빌딩 주변의 환경 정보를 감시하고, 실시간 관리가 가능한 시스템을 개발하였다. 센서에 의한 환경 정보는 빌딩의 안전감시와 진단 그리고 효율적 에너지관리를 위한 분석용 데이터로 사용된다. 이러한 환경 정보에는 온도, 습도, 진동, CO2 등과 같은 센서가 있으며, 이러한 센서들로부터 오는 환경 정보를 저전력, 저비용, 자가 구성이 가능한 무선 센서 네트워크기술을 이용함으로써 단기적으로는 빌딩의 안전진단이나 온, 습도와 같은 환경정보를 얻을 수 있으며, 장기적으로는 유지 보수의 비용문제를 효율적으로 줄일 수 있고, 실시간 정보 수집과 자가 구성에 의한 에너지 절감이 가능하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 이용한 빌딩 모니터링 시스템을 정의하고, 시스템을 설계한 후 실험을 통하여 향후 무선 센서 네트워크의 빌딩 및 건축물로의 적용 가능성을 검증하였다.
CNG 혼소율 변화에 따른 디젤엔진의 성능 및 연소 특성에 관한 연구
장형준(Hyeong-Jun Jang),이선엽(Sun-Youp Lee),김창기(Chang-Gi Kim),조정권(Jeong-Kwon Cho),임종한(Jong-Han Lim),윤준규(Jun-Kyu Yoon) 한국산학기술학회 2017 한국산학기술학회논문지 Vol.18 No.5
전 세계적으로 천연가스 시장에서는 천연가스의 저열량화 추세로 뚜렷하게 변화되고 있다. 이러한 추세는 국내의 천연가스 열량기준에 변화를 가져왔으며, 낮은 열량의 천연가스 도입으로 인해 현재 사용되고 있는 가스기기의 성능에도 변화가 있을 것으로 예측된다. 따라서 본 연구에서는 혼소엔진의 연소특성을 파악하기 위해 CNG 혼소율 변화를 이용하여 열효율, 도시평균유효압력 변동계수 및 열방출 특성을 고찰하였다. CNG 혼소율은 투입되는 연료의 총합 대비 공급되는 천연가스연료의 에너지로 계산하여 천연가스연료가 디젤연료를 대체하는 비율로 정의하였다. 엔진 실험조건으로는 공급되는 천연가스의 발열량은 10,400 ㎉/N㎥이며, 1800 rpm/500 N·m의 엔진 운전조건에서 디젤연료의 분사시기는 BTDC 16°CA, 분사압력은 85 ㎫로 설정하여 엔진의 성능 및 연소 실험을 진행하였다. 엔진 실험결과로 CNG 혼소율이 변화함에 따라 공급되는 디젤 연료량 역시 변화하고, CNG 혼소율이 증가할수록 디젤 연료량이 감소함으로써 점화에너지가 줄어들어 점화지연기간이 길어지는 연소특성을 나타내며, 이로 인해 엔진의 열효율과 출력도 감소하는 경향을 보였다. 그러나 연소안정성은 5% 미만으로 안정적인 엔진의 연소상태를 보여 실험의 신뢰성을 확보할 수 있었다. In the international natural gas market, natural gas has markedly low calories. The domestic calories standard of natural gas was changed and the performance and efficiency of many industrial machines using natural gas were affected because of low caloric natural gas. Therefore, in this study, a dual fuel engine fueled with natural gas and diesel was tested to examine the effects of the CNG substitution rate on the combustion characteristics, such as thermal efficiency, COVimep and heat release rate. The CNG substitution rate was defined as the ratio of CNG instead of diesel, which was calculated as the total energy. The conditions of the tested engine were fixed 1800 rpm/500 N·m. In addition, diesel fuel was injected at 16°CA BTDC and the fuel pressure was fixed at 85 ㎫; the lower heating value of CNG was 10,400 ㎉/N㎥. The results of the engine test showed that the amount of diesel fuel was changed according to the CNG substitution rate. Therefore, when the substitution rate was increased, the amount of diesel fuel was decreased, which affected the energy for ignition. In addition, the ignition delay duration was increased, which affected the thermal efficiency and torque. On the other hand, the COVimep was less than 5% and a stable combustion state of the engine was shown.
무선 센서 네트워크에서 SVM 알고리즘을 이용한 클러스터 헤드 결정기법
이인철(In-Chul Lee),장형준(Hyeong-Jun Chang),심일주(Il-Joo Shim),장경배(Kyung-Bae Chang),박귀태(Gwi-Tae Park) 대한전기학회 2006 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.7
제한된 전력의 노드들로 구성된 무선 센서 네트워크에서 효율적인 정보 수집이 이루어지기 위해서는 전체 네트워크의 Life Time을 늘리는 게 중요하다. 각각의 센서 노드들이 멀리 떨어져 있는 BS(Base Station)으로 직접 데이터를 전송하면 전력소비가 매우 크고 비효율 적이다. 그리하여 네트워크의 life time을 늘리기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그중에 클러스터링 기법은 가장 널리 연구되는 기법 중에 하나이다. 대표적인 클러스터링 기법 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)[1]는 전체 노드 수의 5%를 클러스터 헤드로 결정하여 나머지 노드들로부터 데이터를 수집하여 BS로 전송함으로써 에너지를 효율적으로 사용하는 알고리즘이다. 그러나 클러스터 헤드를 결정하는데 있어서 잔여 에너지를 고려하지 않고 순환적으로 결정하는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 논문에서는 SVM(Supprt Vector Machine)을 이용하여 FND(First Node Die)가 발생했을 때 각 노드들의 에너지 잔량 정도를 따져서 영역을 나눈 후, 에너지가 더 많은 영역에서 클러스터 헤드를 선정하는 방법을 제안한다. 잔량 에너지가 많은 노드를 클러스터 헤드로 결정함으로써 전체 네트워크의 life time을 늘릴 수 있다.