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      오픈소스 기반 빅데이터 플랫폼의 에너지 하베스터최적설계 적용 연구 = Application of Open Source, Big Data Platform to Optimal Energy Harvester Design

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      https://www.riss.kr/link?id=A105289616

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Recently, as interest in the internet of things has increased, a vibration energy harvester has attractedattention as a power supply method for a wireless sensor. The vibration energy harvester can be divided intopiezoelectric types, electromagnetic type and electrostatic type, according to the energy conversion type. Theelectromagnetic vibration energy harvester has advantages, in terms of output density and design flexibility,compared to other methods. The efficiency of an electromagnetic vibration energy harvester is determined bythe shape, size, and spacing of coils and magnets. Generating all the experimental cases is expensive, interms of time and money. This study proposes a method to perform design optimization of anelectromagnetic vibration energy harvester using an open source, big data platform.
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      Recently, as interest in the internet of things has increased, a vibration energy harvester has attractedattention as a power supply method for a wireless sensor. The vibration energy harvester can be divided intopiezoelectric types, electromagnetic t...

      Recently, as interest in the internet of things has increased, a vibration energy harvester has attractedattention as a power supply method for a wireless sensor. The vibration energy harvester can be divided intopiezoelectric types, electromagnetic type and electrostatic type, according to the energy conversion type. Theelectromagnetic vibration energy harvester has advantages, in terms of output density and design flexibility,compared to other methods. The efficiency of an electromagnetic vibration energy harvester is determined bythe shape, size, and spacing of coils and magnets. Generating all the experimental cases is expensive, interms of time and money. This study proposes a method to perform design optimization of anelectromagnetic vibration energy harvester using an open source, big data platform.

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      참고문헌 (Reference)

      1 visreg,

      2 nnet,

      3 김석찬, "종횡비를 고려한 전자기형 진동 에너지 하베스터의 최적설계" 한국소음진동공학회 27 (27): 360-371, 2017

      4 정영훈, "이송모터 전류신호를 이용한 공구파손 검출" 한국기계가공학회 14 (14): 1-6, 2015

      5 Breheny P., "Visualization of regression models using visreg" R package 1-15, 2013

      6 Hessman, "Putting Big Data to Work" Industryweek 14-18, 2013

      7 Charles S.C Punuhsingon, "Prediction of Surface Roughness and Electric Current Consumption in Turning Operation using Neural Network with Back Propagation and Particle Swarm Optimization" 한국기계가공학회 14 (14): 65-73, 2015

      8 Beyer, M., "Gartner Says Solving 'Big Data' Challenge Involves More Than Just Managing Volumes of Data" Gartner 2012

      9 Kerber, "Demystifying Big Data" 2012

      10 오수철, "ANN을 이용한 절삭성능의 예측과 ACO를 이용한 훈련" 한국기계가공학회 16 (16): 125-132, 2017

      1 visreg,

      2 nnet,

      3 김석찬, "종횡비를 고려한 전자기형 진동 에너지 하베스터의 최적설계" 한국소음진동공학회 27 (27): 360-371, 2017

      4 정영훈, "이송모터 전류신호를 이용한 공구파손 검출" 한국기계가공학회 14 (14): 1-6, 2015

      5 Breheny P., "Visualization of regression models using visreg" R package 1-15, 2013

      6 Hessman, "Putting Big Data to Work" Industryweek 14-18, 2013

      7 Charles S.C Punuhsingon, "Prediction of Surface Roughness and Electric Current Consumption in Turning Operation using Neural Network with Back Propagation and Particle Swarm Optimization" 한국기계가공학회 14 (14): 65-73, 2015

      8 Beyer, M., "Gartner Says Solving 'Big Data' Challenge Involves More Than Just Managing Volumes of Data" Gartner 2012

      9 Kerber, "Demystifying Big Data" 2012

      10 오수철, "ANN을 이용한 절삭성능의 예측과 ACO를 이용한 훈련" 한국기계가공학회 16 (16): 125-132, 2017

      11 Volvo., "A Car Company Powered by Data" Teradata 2012

      12 Laney, D., "3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity and Variety" Gartner 2001

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      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재 1차 FAIL (등재유지) KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2008-01-01 평가 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) KCI등재후보
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 0.77 0.77 0.62
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      0.53 0.47 0.441 0.13
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