경상북도 산업단지 인근 농경지 토양중금속 오염도 평가

김현욱(Hyunuk Kim),서병환(Byounghwan Seo),김권래(Kwon-Rae Kim) 한국토양비료학회 2017 한국토양비료학회 학술발표회 초록집 Vol.2017 No.10

지역별 재해 유발 강설량의 임계값 추정과 지역구분

김현욱(Kim, Hyunuk),김백조(Kim, Baek-Jo),김해민(Kim, Hae-Min),이진화(Lee, Jin-Hwa),심재관(Shim, Jae-Kwan) 한국방재학회 2020 한국방재학회논문집 Vol.20 No.1

본 연구는 대설 피해가 빈번하게 발생하는 10개 관측지점을 대상으로 피해유발 임계값을 추정하였다. 또한, 추정된 임계값을기반으로 유사한 지역을 구분하고 그 특징을 조사하였다. 연구 자료는 기상청에서 제공하는 신적설 관측 자료와 행정안전부에서발행되는 재해연보의 피해 자료를 사용하였다. 연구방법은 로지스틱회귀분석, Critical Success Index, Probability of Detection 그리고 False-Alarm Ratio를 적용하였다. 연구 결과, 추정된 임계값은 지역별로 차이를 보였다. 이와 같은 결과는 분석방법, 지역별 방재대책, 지역주민의 대처, 구조물의 취약성 그리고 기상현상 등 많은 요인이 원인으로 판단된다. 또한, 추정된임계값을 활용하여 임계값이 민감한 지역, 임계값의 차이가 큰 지역과 작은 지역은 각각 해안지역, 강원지역, 내륙지역에대응되었다. 강원지역은 강설의 지속시간이 길고, 폭설이 관측된 경우가 많았으나, 내륙지역은 상대적으로 약한 강설과 짧은강설 지속시간을 보였다. In this study, the estimation of damage-causing thresholds and their application to regional classification were examined using logistic regression, critical success index, probability of detection, and a false-alarm ratio. For 10 stations where damage caused by heavy snow occurred frequently, the fresh snow depth data provided by the Korea Meteorological Administration and heavy snow-related damage data obtained by the Ministry of Interior and Safety were used. Results show that the estimated thresholds differed by region. These results are attributed to many factors such as analysis methods, regional disaster protection, the response of local residents, vulnerability of structures, and meteorological characteristics. Additionally, based on estimated thresholds, the area with the highest threshold-sensitivity and the areas with the most internal differences and similarities between calculated thresholds corresponded to the coastal region, the Gangwon region, and the inland region, respectively. Gangwon region, where heavy snow was often observed, had a long duration of snowfall, whereas inland regions faced snowfalls that were relatively weaker in intensity and shorter in duration.

다학제 분야 학술지의 주제어 동시발생 네트워크를 활용한 기술예측 연구

김현욱(Hyunuk Kim),안상진(Sang-Jin Ahn),정우성(Woo-Sung Jung) 한국경영과학회 2015 한국경영과학회지 Vol.40 No.4

Keyword indexed in multidisciplinary journals show trends about science and technology innovation. Nature and Science were selected as multidisciplinary journals for our analysis. In order to reduce the effect of plurality of keyword, stemming algorithm were implemented. After this process, we fitted growth curve of keyword (stem) following bass model, which is a well-known model in diffusion process. Bass model is useful for expressing growth pattern by assuming innovative and imitative activities in innovation spreading. In addition, we construct keyword co-occurrence network and calculate network measures such as centrality indices and local clustering coefficient. Based on network metrics and yearly frequency of keyword, time series analysis was conducted for obtaining statistical causality between these measures. For some cases, local clustering coefficient seems to Granger-cause yearly frequency of keyword. We expect that local clustering coefficient could be a supportive indicator of emerging science and technology.

Tire Blocked Force Simulation 개발 및 민감도 연구 사례

김현욱(Hyunuk Kim),김용훈(Younghun Kim),박정배(Jeongbae Park) 한국자동차공학회 2022 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2022 No.11

This paper is about tire model blocked force simulation development and Structure-borne Noise (SBN) sensitivity research using results according to Tire Design Parameter (TDP). First, we generate a tire substructure model for blocked force simulation. For tire substructure model, it is generated using the commercial program ABAQUS, and the model is generated by applying the Craig-Bampton Type condition for simulation. After that, a dynamic analysis of the model through MSC NASTRAN is conducted and Force, Moment, and Stiffness, which are functional tire characteristics (FTC) values in the tire shaft center, are derived. Each result value is combined with a vehicle model through FRF-based Substructuring (FBS) theory and used for indoor vehicle SBN prediction. Second, we select 26 TDPs through blocked force simulation process. Each parameters are divided into upper and lower values and finally we generate 53 tire models. Using the derived results in the tire shaft center, parameters related to SBN based on tire model are determined and sensitivity analysis is conducted.

EM(Expectation Maximization) 군집화(Clustering)을 통한 인간의 이동 패턴 연구

김현욱(Hyunuk Kim),송하윤(Ha Yoon Song) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1B

이전에 수행된 연구에서 인간의 이동 패턴은 Levy flight 행동을 보인다고 알려져있다. 그러나 우리의 경험적 지식을 바탕으로 생각해 볼 때 인간의 이동 패턴을 Levy flight 행동만 가지고 나타내기에는 한계가 있어 보인다. 인간의 이동 패턴은 주위환경, 시간, 개인의 습관, 그리고 사회적 지위 등에 따라 서로 다른 모양을 보인다. 즉, 인간 이동의 형태를 파악하기 위해서는 좀 더 다양한 정보가 있어야만 인간 이동의 패턴을 사실적으로 모델링 할 수 있다. 인간의 이동 패턴을 사실적으로 모델링하기에 필요한 정보를 얻기 위해서 상향식 방법(Bottom up)으로 우선 실제 이동 패턴을 분석하여 모델링에 필요한 정보를 추출하고 다시 그 정보를 검증하는 과정으로 모델링에 필요한 정보가 구체적으로 나타나게 될 것이다. 이에 실제 인간의 이동 패턴을 분석하기 위해 아무런 매개변수 없이 개인의 GPS 데이터를 바탕으로 위치정보만을 가지고 군집화(Clustering)를 하게 되면 특정 위치에 대한 군집이 생성된다. 이러한 군집이 나타내는 것은 자주 머무는 지역, 이동 경로 등이 될 것이다. 본 논문에서는 인간의 이동 정보인 GPS 데이터를 가지고 EM 군집화를 통하여 생성된 군집을 통해 인간의 이동 패턴을 분석할 것이다.

기대치 최대화 기반의 군집화를 이용한 인간의 이동 패턴 분석

김현욱(Hyunuk Kim),송하윤(Ha Yoon Song) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2C

인간의 이동 패턴을 결정짓는 요소로는 일반적으로 주위환경 시간 개인의 습관 그리고 사회적 지위 등을 들 수 있다. 이러한 요소들은 복잡한 상호 작용을 통해 다른 양상의 이동 패턴을 나타낸다. 위와 같은 요소들을 정확하게 파악하고자 상향식 방법(Bottom up)으로 우선 인간의 이동 패턴을 분석하여 모델링에 필요한 정보를 추출하고 다시 그 정보를 검증하는 과정으로 인간의 이동 패턴 모델링에 필요한 정보를 얻고자 한다. 이에 인간의 위치 정보인 GPS 데이터를 가지고 군집화(Clustering)를 하게 되면 특정 위치에 대해 군집(Cluster)이 생성된다. 생성된 군집이 가지고 있는 정보는 자주 머무르는 지역 이동 경로 등이 될 것이다. 이러한 군집화를 하기 위해 본 논문에서는 EM 군집화를 통해 군집을 생성하고자 한다. 본 논문에서는 인간의 이동 패턴을 분석하기 위한 EM 군집화의 정책(Policy)이 있어야 정확한 군집을 생성할 수 있다고 생각하였다. 인간의 이동은 크게 2가지로 나눌 수 있는데 첫째 특정 지역 내부에서의 이동과 두 번째 목적지로의 이동으로 나눌 수 있을 것이다. 이 두 가지의 서로 다른 상태에 맞게 군집화의 초기 값을 설정하게 된다. 또한 일반적 EM 군집화에 사용되는 정규분포(Nomal Distribution)가 아닌 인간의 이동에 패턴에 맞는 확률분포를 사용하여 EM 군집화를 시행한다. 위와 같은 정책을 통해 생성된 군집을 통해 일반적인 EM 군집화를 통한 군집과의 비교를 통해 인간의 이동 패턴 분석에 적합한 군집화 정책의 필요성을 나타내도록 하겠다.

일일 위치데이터 분석을 통한 이동패턴 모델

김현욱(Hyunuk Kim),송하윤(HaYoon Song) 한국정보과학회 2013 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.19 No.12

본 논문에서는 인간의 이동모습을 모델링 하기 위해 위치데이터를 일일 기반으로 분석하여 인간의 이동모습을 위치데이터가 나타내는 군집간의 이동으로 나타내고자 했다. 이를 위해 사람의 위치정보를 일일 기반 군집화를 통하여 공간상으로 봤을 때 위치데이터가 밀집되어 있는 곳이 군집이라고 정의했다. 이렇게 생성된 하나 이상의 군집은 사람이 특정기간 머문 장소이거나 한번 이상 방문했던 장소라고 여길 수 있다. 이러한 방식으로 위치데이터를 일일 기반으로 분석을 하게 되면 하루하루 동안 사람의 이동모습을 모델화 할 수 있으며, 이렇게 일일 기반으로 분석된 결과를 원하는 시간 간격이나 전체기간단위로 합쳐 분석을 하면 특정 시간 단위 별 혹은 전체 기간 동안의 이동모습을 모델화 할 수 있게 된다. 또한 분석된 결과는 지도상에 군집의 형태로 나타내어 시각적으로 전체적인 이동모습을 관찰할 수 있으며, 타 분야의 응용을 위해 이동패턴을 연속시간 마르코프 연쇄의 모습으로도 나타낼 수 있다. In this research a human mobility model construction process is presented from the daily mobility pattern identified by location clustering. An integrated model representing human mobility patterns can be established. Daily positioning data set is composed into human mobility model by location based clustering and thus a daily mobility model is composed. A location cluster stands for a set of considerable number of positioning data in terms of space and time. An integration of daily human mobility model will show overall human mobility model or human mobility model for a given period. The resulting human mobility model can be represented on geographical map so that the model can be identified visually and intuitively. The integrated human mobility model or daily human mobility model can be represented in Continuous Time Markov Chain which can be easily represented by matrixes for further application to other related fields.

참깨의 안전성 확보를 위한 유효도 개념의 농경지 토양 유해중금속(Cd, Pb) 기준(안) 설정

김현욱(Hyunuk Kim),서병환(Byounghwan Seo),김권래(Kwon-Rae Kim) 한국토양비료학회 2016 한국토양비료학회 학술발표회 초록집 Vol.2016 No.3

딥러닝을 활용한 실차 실험 기반 공기 압축기 모터 온도 예측

김현욱(Hyunuk Kim),임동현(Donghyun Lim),박지환(Jihwan Park),김지웅(Jiwoong Kim),민경덕(Kyoungdoug Min) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2023 No.11

Fuel cell electric vehicle (FCEV) generates electricity from fuel cell, and operate vehicle motor with this electricity. Compressor compresses ambient air into high pressure. Fuel cell requires this high-density air to increase its performance. Motor is the main power source of compressor which contains permanent magnet and windings. AC current inside winding produces large amount of heat generate, and it relates to de-magnetization which can decrease motor performance. Heat generation of motor can be described with motor temperature. Hence, predicting motor temperature is important problem to prevent overheating. In this study, deep-learning estimation model was developed through the car-dynamometer experiment. The estimation result was validated with other test on different conditions. In addition, the deep-learning model predicts motor temperature with a relative error of 3.96%.

산업단지 인근 농경지 토양의 중금속 오염도 평가

김현욱(Hyunuk Kim),서병환(Byounghwan Seo),김권래(Kwon-Rae Kim) 한국토양비료학회 2018 한국토양비료학회 학술발표회 초록집 Vol.2018 No.5