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Study on the Elicitation of Parameter in Designing each Capacity of PV System for Power Industry
김병만(Kim, ByeongMan),이길송(Lee, KilSong),양연원(Yang, YeonWon),신현우(Shin, HyunWoo),김의환(Kim, EuiHwan) 한국신재생에너지학회 2010 한국신재생에너지학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.06
Recently, as much supplied with new-renewable energy, as much invested in PV system. PV system consists of PV module, PCS and Monitering system, and also could be classified into the type and the capacity by installation method and cost etc. When various systems are installed in the field, it is needed to research for applying in the field and establish infrastructure in order to ensure stable efficiency and reliability. In this study, as the basic design of the demonstration test facility, it is designed the basic PV systems for each capacity to test each PCS. In addition, It is drew the climatic conditions such as insolation, temperature and the design parameters such as installation angle, shades for the local demonstration project and expected the generation of each PV system.
김찬우(Chan-Woo Kim),김병만(Byeongman Kim),오득환(Duk-Hwan Oh),장춘서(Choon-Seo Jang),김주연(Ju-Youn Kim) 한국정보과학회 1996 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2A
온라인 무제약 필기체 한글 문자 인식의 보편적인 특징벡터인 방향코드는 필기체 한글문자에서 자주 발생하는 기울기의 변형이나 국부적으로 발생한 문제패턴의 왜곡들에 대하여 인식률 저하를 보이는 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 기존의 방향코드가 가진 결정적인 근사화를 인한 인식 성능 저하를 개선하기 위하여 문자데이터가 가진 방향성분을 결정적으로 근사화시키지 않고 방향성분의 특성을 그대로 보존하는 퍼지 방향 코드를 제안하고 온라인 문자 인식 분야에서 우수한 성능을 나타낸 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 확장하여 퍼지 방향 코드를 결합하였다. 퍼지 방향 코드와 은닉 마르코프 모델을 결합하여 구현된 문자인식기는 기존의 방향코드를 사용한 문자인식기에 비해 평균적인 인식률뿐만 아니라 기울기나 국부적인 왜곡에 대해 우수한 인식률을 나타냈다.
Buchi 오토매타를 이용한 프로토콜 명세와 검증 방법
김덕태(Deogtae Kim),김병만(Byeongman Kim),윤현수(Hyungsoo Yoon),맹승렬(Seung Ryoul Maeng) 한국정보과학회 1991 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.18 No.1
본 논문에서는 프로토콜 명세와 validation, verification 방법을 제시한다. FSM (finite state machine)으로 기술된 프로토콜 명세기법은 상대적으로 이해하기 쉽고 검증 알고리즘이 존재하나 liveness 성질을 표현하기가 어렵다. 이와 같은 문제점을 해결하고자 프로토콜 명세 방법으로 Buchi 오토매타와 구문론 (syntax)은 같으나 그 의미론 (semantics)은 확장된 BFSM을 제시한다. 또한, 이와 같이 기술된 프로토콜에서 교착 상태 (deadlock), 무한 연기(indefinite postponement), 라이브락 (livelock) 등을 완전하게 검사해주는 validation 방법과 이에 따른 완전한 verification 방법이 제시된다.
심해청(HaeChung Shim),김병만(ByeongMan Kim),김태남(TaeNam Kim) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅲ
정보의 홍수 속에서 사용자가 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 도와주는 검색 도구의 위치는 하루가 더하게 높아 가고 있다. 이러한 검색 도구들이 정보를 수집하기 위해 사용하는 웹 로봇(Web robot) 또한 로봇 에이젼트(Robot agent)라는 분야로 분류되어질만큼 중요한 위치에 서게 되었다. 그러나 이러한 웹 로봇은 쉽게 작성할 수 있다는 이유로 아주 작은 부분으로 취급되어 지기도 한다. 본 연구에서는 기존 웹 로봇들의 문제점을 알아보고, 그러한 문제점들을 보안한 웹 로봇의 구조와 IP class를 이용한 URL의 관리와 수행, 통계적 자료를 이용한 웹 서버로의 접근 방안 등을 제안한다. 제안된 방법을 사용한 경우 검색 도구와 같은 application의 질적 향상을 가져오게 되었으며, 기존 웹 로봇에 비해 넷트웍(Network)과 웹 호스트(Web host)에 가해지는 부하량은 줄어드는 효과를 낳았다.
건물 외벽 환경을 고려한 BIPV SU(string unit) module에 관한 연구
이길송(kilSong Lee),김병만(ByeongMan Kim),신현우(HyunWoo Shin),윤종호(JongHo Yoon),유권종(GwonJong Yu),강기환(KiHwan Kang) 대한전기학회 2008 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2008 No.10
In korea, PV business has been growing fast since 2000. There are many ways to build PV module. Among them, BIPV system(BIPV: building integrated system) using PV modules as external wall has been carried out research on and invested much. I suggest another way to apply the BIPV system. BIPV SU(string unit) module is easier and faster to be installed and more economical than other BIPV module. In this paper, I will show how to make, and how to install this BIPV SU module.
농작물 생육환경정보와 생체정보 분석을 위한 빅데이터 모델
이종열(JongYeol Lee),문창배(ChangBae Moon),김병만(ByeongMan Kim) 한국산업정보학회 2020 한국산업정보학회논문지 Vol.25 No.6
기후 변화에 대응하기 위한 농업분야의 연구활동이 활발하게 이루어지고 있는 가운데 4차 산업혁명에 맞춰 정보통신기술을 활용한 스마트농업이 새로운 트랜드가 되었다. 이에 따라 다양한 노지 환경과 토양 조건에서 농작물의 스트레스를 모니터링하여 생육 이상 징후를 미리 식별하고 대응하려는 연구가 진행되고 있다. 다양한 센서를 거쳐 실시간으로 수집되는 데이터들을 인공지능 기법이나 빅데이터 기술을 활용하여 분석하려는 시도도 있다. 본 논문은 빅데이터 분석을 위해 기존 관계형 데이터베이스를 이용하여 농작물의 생육환경정보와 생체정보 분석에 효과적인 빅데이터 모델을 제안한다. 모델의 성능은 데이터 양에 따른 쿼리에 대한 응답 시간으로 측정하였다. 그 결과 최대 23.8%의 시간 단축 효과가 있음을 확인할 수 있었다. While research activities in the agricultural field for climate change are being actively carried out, smart agriculture using information and communication technology has become a new trend in line with the Fourth Industrial Revolution. Accordingly, research is being conducted to identify and respond to signs of abnormal growth in advance by monitoring the stress of crops in various outdoor environments and soil conditions. There are also attempts to analyze data collected in real time through various sensors using artificial intelligence techniques or big data technologies. In this paper, we propose a big data model that is effective in analyzing the growth environment informations and biometric information of crops by using the existing relational database for big data analysis. The performance of the model was measured by the response time to a query according to the amount of data. As a result, it was confirmed that there is a maximum time reduction effect of 23.8%.
장태웅(Taeung Jang),김현용(Hyeonyong Kim),김병만(Byeongman Kim),정해(Hae Chung) 한국정보과학회 2015 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.21 No.8
음성인식은 HCI(Human Computer Interface)분야에서 가장 활발히 연구되고 있는 분야로 음성을 이용하여 디지털 디바이스를 제어하는 것을 목적으로 하고 있으며 마우스는 GUI 컴퓨터 환경에서 가장 널리 사용하는 장치로서 높은 보급률을 자랑하는 컴퓨터 주변기기 중의 하나이다. 본 논문은 스마트폰 환경에서 실시간 모음 음성 인식을 이용한 마우스 제어 방법에 관하여 제안한다. 구현 방법은 스마트폰에서 실시간으로 일정크기의 음성 신호를 입력 받아 핵심 음성 신호를 추출하고 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient)를 이용하여 특징을 추출하여 학습되어 있는 코드 북을 이용하여 양자화를 진행하고 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 해당 모음 단어를 인식한다. 그리고 각 모음에 해당하는 마우스 명령어로 변환하여 화면상의 가상의 마우스를 제어한다. 최종적으로, 우리는 구현된 스마트폰의 앱을 가지고 데스크톱 PC의 화면상에서 다양한 마우스의 동작을 보여준다. The speech recognition is an active research area in the human computer interface (HCI). The objective of this study is to control digital devices with voices. In addition, the mouse is used as a computer peripheral tool which is widely used and provided in graphical user interface (GUI) computing environments. In this paper, we propose a method of controlling the mouse with the real-time speech recognition function of a smartphone. The processing steps include extracting the core voice signal after receiving a proper length voice input with real time, to perform the quantization by using the learned code book after feature extracting with mel frequency cepstral coefficient (MFCC), and to finally recognize the corresponding vowel using hidden markov model (HMM). In addition a virtual mouse is operated by mapping each vowel to the mouse command. Finally, we show the various mouse operations on the desktop PC display with the implemented smartphone application.