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- 저자 : Jangwon Han (검색결과 24 건)
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Microstructural evolution of chemically vapor-deposited tantalum carbide at elevated temperatu
Jangwon Han,SangMin Jeong,Ji Yeon Park,Hyun-Geun Lee,Weon-Ju Kim,Chan Park,Daejong Kim 한양대학교 청정에너지연구소 2022 Journal of Ceramic Processing Research Vol.23 No.6
Tantalum carbide (TaC), one of the ultra-high temperature ceramics, was chemically vapor-deposited at 1100 - 1300 oC in a TaCl5-C3H6-H2 system. Microstructural evolution of TaC was evaluated after heat treatment at 1850 oC for 4 hours. Various tantalum carbides with different orientation and microstructure were obtained depending on the deposition temperature andthe position. Crystallophic preferred orientation of the TaC changed from highly oriented (111) and (200), to random texture, as deposition temperatures increase. The continuous feed of TaCl4 powders using screw-driven feeder led to the fluctuation of TaCl4 partial pressure during the deposition process, resulted in a low crystallinity and formation of micropores. A dense TaC was only obtained at the high partial pressure of TaCl5. Heat treatment dramatically enhanced crystallinity but micropores were coalesced into large pores along grain boundaries. The influence of crystallophic orientation and microstructure on microstructural evolution and hardness during heat treatment were investigated.
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A Design and Implementation of a Self-Managed Kubernetes Mobile Edge Cluster
JangWon Lee,YoungHan Kim,Dooho Keum,Gyu-min Lee,Suil Kim,Myoung-hun Han 한국통신학회 2024 韓國通信學會論文誌 Vol.49 No.8
In recent years, edge computing has acquired a significant interest in developing and deploying applications by bringing computational resources close to the data source, improving the quality of application experience, and optimizing system resource usage. Edge node deployment strategies in existing studies suppose that once edge nodes are registered in an edge computing system, they will permanently operate with high availability. However, deploying the orchestration solutions in edge computing environments is challenging because of the mobility of edge nodes (mobile nodes) and low availability due to energy limitations and network unstable. To solve this problem, we propose a standalone management structure for deploying mobile nodes in an edge-cloud computing environment that enables mobility support in a Kubernetes-based Edge-Cloud infrastructure. We develop self-managed mobile edge nodes constructed as standalone nodes, ensuring workloads continue operating even when the connection between the mobile node and the cloud is interrupted. Additionally, we consider an energy-aware deployment strategy through energy monitoring and workload scaling schemes at the self-managed mobile node. In this paper, we also implement the proposed architecture on the infrastructure built and established by OpenStack and KubeEdge open-source projects. Measurements show the feasibility of the proposed architecture in deploying mobile nodes that operate independently.
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A Design and Implementation of Energy-Aware Resilience Architecture for Mobile Edge Cloud
JangWon Lee,YoungHan Kim,Dooho Keum,Gyu-min Lee,Suil Kim,Myoung-hun Han 한국통신학회 2024 韓國通信學會論文誌 Vol.49 No.8
In In edge-cloud environments, mobile nodes face significant challenges due to their mobility and the distributed nature of the environment. The unstable communication links between mobile nodes and the cloud often lead to frequent disruptions in connectivity, posing obstacles to seamless operation and service delivery. Effective energy management strategies are crucial to address these challenges and ensure the long-term viability of mobile nodes. In this paper, we propose an architecture for energy-aware resilience in edge-cloud environments for a standalone mobile node in an edge-cloud environment that can operate seamlessly in the connection disruption from the cloud. Our architecture leverages machine learning-based energy consumption prediction techniques to forecast energy consumption patterns while considering dynamic network conditions. In addition, we propose a threshold-based control policy for autonomous node resilience, enabling mobile nodes to adaptively adjust their operations in response to fluctuating energy levels and network conditions of edge environments. Through proactive energy management strategies, such as workload autoscaling with energy awareness, we aim to minimize energy consumption and maximize node survival time, particularly under constrained conditions. Experimental evaluations demonstrate the efficiency of our proposed approach in extending node longevity and ensuring reliable operation in dynamic and resource-constrained edge-cloud environments.
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중점관리저수지 수질개선을 위한 유역 오염원 기반 통합수질예측기법 연구
손장원 ( Jangwon Son ),이한필 ( Han-pil Rhee ) 한국농공학회 2016 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2016 No.-
환경부는 「수질 및 수생태계 보전에 관한 법률 제31조의2(’12.2.1 공포, 8.2 시행)」를 개정하여 저수지의 수질오염으로 인한 주민들의 민원해소와 수질 및 수생태계 복원, 관광·레저 기능 등의 역할제고를 위하여 중점관리저수지로 지정 하고 있다. 물왕저수지는 현재 저수지 주변의 식당 및 낚시터로부터 오염물질이 유입되고 있으며, 유역 내 도시화 및 개발 사업에 의한 오염원이 지속적으로 증가하고, 인구증가에 따른 생활 오·폐수와 비점오염원 유입의 증가로 수질이 저하되어 이로 인해 호수 수환경이 악화되고 있어, 저수지의 연평균 수질이 호소 생활환경기준의 Ⅳ등급(농업용수 수질기준 : COD 8.0mg/L, T-N 1.00mg/L, T-P 0.10mg/L)을 매년 상회하여 쾌적한 생활환경에 지장이 우려됨에 따라 2014년 10월에 중점관리저수지로 지정되어 지자체(시흥시) 및 수면관리자(한국농어촌공사)에 의한 다양한 수질개선대책이 수립 중에 있다. 기수립된 수질개선대책의 명확한 수질개선 효과를 예측하기 위해 「수질오염총량관리기술지침(2014. 05, 국립환경과학원)」에 따라 2010년부터 2014년까지 5개년 오염원 조사 자료를 조사하여 목표연도인 2020년까지의 자연증감에 의한 장래예측을 수행하였고, 저수지 유역내 개발계획을 반영하여 소유역별 발생부하량 및 배출부하량을 산정하였다. 산정된 배출부하량을 기본으로 하여 과학적이고 합리적인 예측기법인 모델링 수행을 위해 유역수질모델은 BASINS와 HSPF를, 호소수질모델은 EFDC와 WASP을 연계적용 하였으며, 유역수질모델 결과를 호소수질모델 입력 자료로 활용하여 실측자료의 공백을 보완하였다. 한국농어촌공사에서 계획 중인 농업용수 수질개선 사업과 시흥시에서 추진 중인 호외대책을 고려하여 시나리오를 설정 하였으며, 분석된 수질개선대책의 수질개선효과는 다음과 같다. 시나리오1(무대책)에서 COD는 현재 9.937㎎/L(V등급)에서 2020년에 COD 11.150㎎/ L(Ⅵ등급)로 예측되어 1.213㎎/L 증가 되며, T-P 는 현재 0.116㎎/L(V등급)에서 2020년에는 0.129㎎/L(V등급)되어 0.013㎎/L가 증가될 것으로 예측되었다. 시나리오2(농업용수 수질개선사업)에서 COD는 7.989㎎/L(Ⅳ등급), T-P는 0.098㎎/ L(Ⅳ등급)로 예측 되어 COD와 T-P 모두 목표수질(COD 8.0㎎/L(Ⅳ등급)과 T-P 0.100㎎/ L(Ⅳ등급))에 근접하여 달성 가능할 것으로 예상되며, 시나리오3(호외대책)에서 COD는 8.895㎎/L(V등급), T-P는 0.105㎎/ L(V등급)로 예측 되어 COD와 T-P 모두 목표수질에 달성하기 어려운 것으로 분석되었다. 시나리오4(농업용수 수질개선사업+호외대책)에서 COD는 6.512㎎/L(Ⅳ등급), T-P는 0.080㎎/ L(Ⅳ등급)로 예측 되어, COD와 T-P 모두 목표수질을 달성 가능할 것으로 예측됨에 따라 농업용수 수질개선사업과 함께 호외대책도 수립되어야 할 것으로 판단된다.
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지구통계 기법을 이용한 토양오염 분포 예측 오차 최적화 및 머신러닝 알고리즘 기반의 영향인자 해석
한호상(Hosang Han),서장원(Jangwon Suh),최요순(Yosoon Choi) 대한자원환경지질학회 2023 자원환경지질 Vol.56 No.3
지구통계 기법을 기반으로 토양오염지도를 작성하는 경우 예측 오차가 발생하며 이에 영향을 미치는 다양한 원인이 존재한다. 본 연구에서는 정규 크리깅을 활용하여 폐광산지역의 토양 내 중금속 농도 샘플링 데이터로부터 격자형 기반의 토양오염지도를 작성하였다. 해당 지도의 예측 오차에 영향을 미친다고 판단된 5개 인자를 선정하고, Leave-one-out 기법을 기반으로 인자의 옵션과 설정값의 변화에 따른 예측값과 실측값 간의 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE) 변화를 분석하였다. 이후 머신러닝 알고리즘을 이용하여 RMSE에 영향을 미치는 상위 3개 인자를 도출하였다. 그 결과, Standard interpolation에서는 Variogram Model, Minimum Neighbors, Anisotropy 인자가 RMSE에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 베리오그램 모델에서는 Spherical 모델이 가장 낮은 RMSE를 보였으며, Minimum Neighbors는 3에서 최젓값을 보인 후 값이 증가함에 따라 증가하였다. Anisotropy의 경우 이방성을 고려하지 않는 것이 더 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 지구통계와 머신러닝의 복합 활용을 통해 지역 규모에서 높은 신뢰성을 갖는 토양오염지도를 작성할 수 있었고, 적은 수의 토양 샘플링 데이터의 보간 작업 시 어떠한 요인들이 큰 영향을 미치는지 파악할 수 있었다. When creating a soil contamination map using geostatistical techniques, there are various sources that can affect prediction errors. In this study, a grid-based soil contamination map was created from the sampling data of heavy metal concentrations in soil in abandoned mine areas using Ordinary Kriging. Five factors that were judged to affect the prediction error of the soil contamination map were selected, and the variation of the root mean squared error (RMSE) between the predicted value and the actual value was analyzed based on the Leave-one-out technique. Then, using a machine learning algorithm, derived the top three factors affecting the RMSE. As a result, it was analyzed that Variogram Model, Minimum Neighbors, and Anisotropy factors have the largest impact on RMSE in the Standard interpolation. For the variogram models, the Spherical model showed the lowest RMSE, while the Minimum Neighbors had the lowest value at 3 and then increased as the value increased. In the case of Anisotropy, it was found to be more appropriate not to consider anisotropy. In this study, through the combined use of geostatistics and machine learning, it was possible to create a highly reliable soil contamination map at the local scale, and to identify which factors have a significant impact when interpolating a small amount of soil heavy metal data.
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실내 공공장소 흡연감지를 위한 실시간 모니터링 시스템 구현
한승민 ( Seungmin Han ),홍현석 ( Hyunseok Hong ),유희진 ( Heejin Yu ),김용희 ( Yonghee Kim ),이종경 ( Jongkyung Lee ),김장원 ( Jangwon Gim ),정동원 ( Dongwon Jeong ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
이 논문에서는 라즈베리파이카메라를 이용하여 실내 흡연감지를 실시간으로 모니터링하는 시스템을 제안한다. 기존에 라즈베리파이에 가스센서를 SPI 통신으로 연결하여 실외 흡연감지 기능을 제공하는 시스템에 대한 연구가 진행되었다. 그러나 기존의 시스템은 부정확한 센서 값의 원인과 흡연이 감지되어도 흡연자를 조치하는 부분에 대한 문제점이 있다. 이 논문에서 제안하는 것은 연기센서, 가스센서를 시리얼통신으로 연결하여 공공장소 실내 흡연여부를 판단해 라즈베리파이카메라를 사용하여 실시간으로 흡연감지 하는 시스템을 제안한다. 이 논문에서 제안 시스템은 공공장소에서 실내흡연을 감지하고 이미지조회기능으로 보다 더 신뢰성있는 흡연감지 시스템에 대해 기대된다.
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