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김선우,고혁진 한국창업학회 2017 한국창업학회 Conferences Vol.2017 No.2
한국 기업이 위기에 있다. 대기업은 성장이 정체된지 오래이며 여전히 미래 성장동력을 발굴하지 못한 상태이다. 중견기업은 양적으로 부족하고 질적으로도 취약하다. 중소기업 R&D 집중도는 여전히 낮고 지난 10년간 중소기업 기술수준은 정체된 상태이다. 기술창업기업의 수가 절대적으로 부족한 가운데 최근 창업이 활성화되고 있으나 아직까지 사회적 인식이나 인정은 낮다 (김선우, 2016). 본 연구에서는 4차 산업혁명 시대의 기업가정신이 이전의 기업가정신과 무엇이 다르며, 개인차원, 기업차원, 국가차원에서 기업가정신 발현을 위해 어떤 방향성을 가져야 하는지 제시하고 있다. 4차 산업혁명 시대의 개인은 혁신가(entrepreneurial individual)이어야 하며, 기업은 개방형 기업(open innovator)으로 변화해 나가야 한다. 정부는 혁신 생태계의 조력자(coordinator)로서 개인과 기업의 트램폴린(trampauline) 역할을 해나가야 한다.
Report for eight species of Salpinae (Thaliacea: Salpida: Salpidae) from Korean waters
김선우,원정혜,김창배 국립중앙과학관 2017 Journal of Asia-Pacific Biodiversity Vol.10 No.4
In this study, aggregate and solitary zooids of salps were collected from Southern and East Sea of Korea. By morphological characteristic examinations, eight species in the subfamily Salpinae were identified as new records in Korean waters: (Cuvier 1804). These species were redescribed and reported with illustrations of the photographs. There are 16 species from the subfamily Salpinae which were reported from Korea.
주행 시간 및 에너지 소비 최소화를 위한 모델예측제어 기반 전기차 속도 및 충전 계획 알고리즘 연구
김선우,이원형,김광기 한국자동차공학회 2023 한국 자동차공학회논문집 Vol.31 No.1
This paper presents different methods of model predictive control(MPC) for optimal decision-making on EV charging and speed planning. The goal of high-level planning is to minimize trip time and energy consumption for which EV charging planning, i.e., knowing where it will be charged and how much charge it needs, is explicitly considered, as well as energy-efficient speed planning. We propose both non-convex and convex optimization problem formulations for MPC-based, high-level planning of vehicle speed and charging in a spatial domain. A problem in linear MPC is presented as a convex quadratic programming approximation(i.e., convexified quadratic program) of the original nonlinear MPC. In the proposed linear MPC, the square of the vehicle speed is considered as a state variable, battery dynamics is simplified, and the powertrain constraint is convexified. To assess the conservatism of a convexified MPC problem and its solution, we will compare the performances of nonlinear and linear MPC solutions in a driving simulation of a Munich-Cologne trip (573 km) with four charging stations. The optimality of a linear MPC is shown as comparable to nonlinear counterparts, whereas its computation speed is one order of magnitude faster. This implies that the proposed linear MPC can be also used in short-term replanning, in which improved energy efficiency and increased reduction in trip time could be achieved in real driving conditions.