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Monitoring and Control the Effect of Temperature on the Performance of PEM Fuel Cell
Prakash Thapa(쁘러카스 타파),Hui Il chang(장휘일),Gye Choon Park(박계춘),Jin Lee(이진) 대한전기학회 2017 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2017 No.5
The polymer electrolyte membrane fuel cell (PEMFC) has widely recognized and most promising technology in which hydrogen gas is used as a fuel. The PEMFC is a great interest in the energy research field because of its potential application for direct conversion of chemical energy into electrical energy with high efficiency, high power density, low environmental pollution and low operating temperature. There are some parameters such as operating temperature, pressure, humidity and input and output reactants flow, that directly influence the performance of fuel cell. So we need to monitor and control these operation parameters for the better performance of PEMFC. So in this paper we were studying about the temperature parameters and trying to improve the performance of the fuel cell system. The monitoring and control strategy is proposed and applied to 50Watt PEMFC system. Experimentally it was found that performance of the PEMFC has been improved as compared to the normal operation.
A Comparative Study on Solar Energy Harvesting Devices with Different Temperature Conditions
Prakash Thapa(쁘러카스 타파),Chang Kwon Jung(정창권),Gil Ju Na(나길주),Su Yeon Chae(채수연),Ahn Seung Hyun(안승현),Ga In Lee(이가인),Sung Gi Kwon(권성기),Jin Lee(이진),Gye Choon Park(박계춘) 한국신재생에너지학회 2018 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.4
SOC Balance Strategy of Li-ion Battery System by Using Fuzzy Logic Control System
Prakash Thapa(쁘러카스 타파),Jinhyeok Kim(김진혁),Minwoo Lee(이민우),hyunjun Ji(지현준),Sooyeon Chae(채수연),Wolguk Park(박월국),Seunghyun An(안승현),Sung Gi Kwon(권성기),Kil Ju Na(나길주),Gye Choon Park(박계춘),Jin Lee(이진) 한국신재생에너지학회 2018 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2018 No.11
허유경(Yu-kyung Heo),오주성(Joo-Seong Oh),퍼우델(Prabesh Paudel),타파(Prakash Thapa),전혜지(Hye-Ji Jeon),정민아(Min-A Jeong),이성로(Seong-Ro Lee) 대한전자공학회 2015 대한전자공학회 학술대회 Vol.2015 No.6
본 논문은 사용자에게 더 적합한 관심지점 (POI)추천을 위해 밀도기반 혼합 POI 추천 시스템을 제안한다. GPS 데이터를 입력받고 머무른 지점(Stay Point)를 계산한 다음 다양한 클러스터링 방법을 통해 POI를 추출하는 기존의 자동 POI 추천 연구와 사용자가 지정하여 POI 를 추천하는 지정 POI연구를 혼합한 방법으로 초기 파라미터에 사용자가 지정한 POI를 입력하므로써 사용자에게 더욱 적합한 POI를 추천 할 수 있으며 클러 스터링 방법으로 밀도기반 클러스터링인 DBSCAN을 사용하여 다양한 모양과 크기의 요이를 추천할 수 있게 하였다. 이는 초기 데이터에서 사용자의 요구를 반영하여 볼륨을 줄여줌으로써 시스템 구현시 사용되는 자원과 시간을 줄일수 있고 사용자의 요구에 적합한 POI를 추천 할 수 있다.