• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2011.11a
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• pp.71.2-71.2
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• 2011

300MW 급 태안 IGCC 가스화 플랜트 및 기존 발전소에 CCS 를 설치할 경우에 대해 기술 타당성 검증을 목적으로 CCS 모델링을 수행하였다. CCS Case Studies 는 플랜트 운전부하에 따른 $CO_2$ 제거율, $H_2S$ 제거율, 소모동력 범위 등 플랜트 성능을 예측할 수 있다. Case Studies 결과를 활용하여 설계된 CCS 설비 용량이 운전범위에 적합한지를 판단할 수 있고 과잉 설계되었을 경우 플랜트 건설비를 절감할 수 있다. IGCC 가스화 플랜트에서 생산되는 합성가스의 $CO_2$ 분압, 목표 $CO_2$ 제거율, 경제성을 기준으로 적합한 CCS 공정을 판단한 결과 Selexol 공정이 선정되었다. Selexol 공정은 고압, 고농도의 산성가스 제거에 적합하며 다른 물리적 용매인 Rectisol 공정에 비해 건설비용이 경제적이고 화학 흡수제인 아민과 비교하여 운전 온도 범위가 넓다. CO, $H_2O$ 를 $CO_2$, $H_2$ 로 전환하는 Water Gas Shift Reaction (WGSR) 공정은 Co/Mo 촉매 반응기로 구성되었고 Selexol 공정은 $H_2S$ Absorber, $H_2S$ Stripper, $CO_2$ Absorber, $CO_2$ Flash Drum 로 구성되었다. WGSR+Selexol 모델링은 Wet Scrubber 후단의 합성가스 (40.5 bar, $136{\sim}139^{\circ}C$) 를 대상으로 하였다. WGSR+Selexol 공정 운전 조건 변화 [Process Design Case(PDC), Equipment Design Case(EDC), Turndown Design Case(TDC)] 에 따른 플랜트 모델링 결과를 비교분석 하였다. 주요 분석 내용은 WGSR 설비에서의 CO 의 $CO_2$ 전환 효율, Selexol 설비에서 $CO_2$ 제거 효율, $H_2S$ 제거 효율이다. 모델링 결과 WGSR 설비에서의 CO 의 $CO_2$ 로의 전환율 99.1% 이상, Selexol 설비에서 $CO_2$ 제거율은 91.6% 이상, $H_2S$ 제거율 100%이었다. CCS 설비 설치에 따른 플랜트 성능 영향을 분석하기 위해서 CCS 설비의 Chiller, Compressor, Pump 소비동력을 계산하였다. 모델링 결과 Chiller 는 2.6~8.5 MWth, Compressor 는 3.0~9.6 MWe, Pump 는 1.4~3.0 MWe 범위 이었다. 플랜트 로드가 50%인 TDC 소모동력은 플랜트 로드가 100%인 PDC 소모동력의 절반 수준이었다. 합성가스를 WGS+Selexol 공정을 통해 수소가스로 전환시키면 가스터빈 연료가스의 Lower Heating Value (LHV) 값이 평균 11.5% 감소하였다.

• Environmental engineer
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• v.18 s.193
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• pp.28-32
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• 2002

하$\cdot$폐수처리시설의 설계에서 컴퓨터 모델링을 사용하는 목적은 처리공정을 최적화 하기 위함이다. 기존의 하$\cdot$폐수처리장을 생물학적 질소$\cdot$인 제거 (이하 BNR) 시설로 개조하거나 신설 BNR 공정을 설계하려면 계획 시설에 대한 타당성 조사를 수행해야 하는데, 여러가지 처리공법을 분석하여 처리공정을 선정하고 선정된 공정의 성능과 운영방법, 그리고 시설비용 및 운영비용을

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.81-82
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• 2008

제어대상 시스템에 시간지연과 외란이 동시에 존재하는 경우, 스미스 예측기와 외란 관측기를 함께 사용하면 시간지연과 외란으로 인한 시스템의 성능저하를 완화할 수 있다. 또한 유동적인 시간지연에 대비하여 시간지연을 갖는 2차 시스템 모델링 기법으로 설계된 PID 제어기를 이용하면 시간지연에 대해 강인한 제어 시스템을 얻을 수 있다. 한편, 이전에 사용된 2차 시스템 모델링 기법의 적용범위가 한정되어 있어 이 방법은 적분 공정을 포함하는 시스템의 제어 문제에는 적용되지 못하였다. 본 논문에서는 적분공정을 포함하는 시스템에 적용될 수 있는 새로운 2차 시스템 모델링 기법의 PID 제어기를 통해 외란과 시간지연에 강인한 제어기 설계 기법을 제안한다. 모의실험을 통해 이전의 방법과 그 성능을 비교한다.

• Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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• 2000.04a
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• pp.199-210
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• 2000

복합재료의 성형 공정 중 하나인 Filament Winding 공정에 열가소성 기지재료인 폴리프로필렌(Polypropylene)과 강화섬유인 유리섬유로 이루어진 Commingled Yarn 을 이용한 연구를 수행하였다. 함침 과정을 해석하기 위한 계산모델을 제시하였다. 그리고 위의 모델링을 해석하는 데 필요한 복합재료 내의 온도 분포를 수치해석을 통해 계산하였고 실험을 통해 이를 검증하였다. 온도계산 결과를 함침도 예측에 이용하였다. 모델링을 통해 Filament Winding 공정의 주요 공정 변수를 찾아내었고 제시한 모델을 검증하기 위해 직접 Filament Winding 실험 장치를 제작하여 제품을 생산하고 모델과 비교하였다. 제작된 시편으로부터 함침도를 계산하는 방법을 제시하였다. 그 결과 함침도에 관해서 실험 결과가 모델과 그 경향이 뚜렷이 일치함을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.177-178
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• 2007

플라즈마 공정은 집적회로 제작을 위한 미세 박막의 증착과 패턴닝에 핵심적으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 플라즈마공정감시와 제어에 응용될 수 있는 모델을 제안한다. 본 모델은 광방사분광기 (Optical emission spectroscopy-OES)정보와 역전파 신경망을 이용해서 개발하였다. 제안된 기법은 Oxide 식각공정에서 수집한 데이터에 적용하였으며, 체계적인 모델링을 위해 공정데이터는 통계적 실험계획법을 적용하여 수집되었다. Raw OES 정보대신, Actinometric OES 정보를 이용하였으며, 신경망의 예측성능은 유전자 알고리즘을 이용해서 증진시켰다. OES의 차수를 줄이기 위해 주인자 분석 (Principal Component Analysis-PCA)을 세 종류의 분산(100, 99, 98%)에 대해서 적용하였다. 최적화한 모델의 예측에러는 323 $\AA/min$이었다. 이전에 PCA를 적용하고 은닉층 뉴런의 함수로 최적화한 모델의 예측에러는 570 $\AA/min$이었으며, 개발된 모델은 이에 비해 43% 증진된 예측 성능을 보이고 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.5 no.4
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• pp.41-55
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• 1995

In this paper, an optimal idenfication method using fuzzy-neural networks is proposed for modeling of nonlinear complex systems. The proposed fuzzy-neural modeling implements system structure and parameter identification using the intelligent schemes together wlth optimization theory, linguistic fuzzy implication rules, and neural networks(NNs) from input and output data of processes. Inference type for this fuzzy-neural modeling is presented as simplified inference. To obtain optimal model, the learning rates and momentum coefficients of fuzzy-neural networks(FNNs) are tuned automatically using improved modified complex method and modified learning algorithm. For the purpose of its application to nonlinear processes, data for route choice of traffic problems and those for activateti sluge process of sewage treatment system are used for the purpose of evaluating the performance of the proposed fuzzy-neural network modeling. The results show that the proposed method can produce the intelligence model with higher accuracy than other works achieved previously.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.56 no.3
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• pp.421-429
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• 2018

We performed process and CFD simulations of a 100 kW fuel cell system. By process simulation, we derived the input flow rate of each unit process and the recycle diesel flow rate. Through CFD simulation considering the recycle diesel flow, more efficient operational condition was found. Using 6 desulfurize reactors, a TSA process for a 100 kW fuel cell system was successfully constructed. Heat interference between reactors was found to be negligible. These results will contribute to increasing the efficiency of fuel cell system and the developed desulfurizing module design will contribute to the clean petrochemical technology as well as fuel cell systems.

• Proceedings of the Korean Fiber Society Conference
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• 1998.04a
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• pp.190-196
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• 1998

섬유공정은 대부분 섬유물이 연속적으로 이동하는 가운데 기계적인 처리 또는 건식/습식가공이 행하여진다. 이러한 공정에서는 원료의 공급속도 (feeding speed)와 생산되는 섬유제품의 방출속도(delivery speed)사이에 정확한 속도비를 유지하는 것이 필요하다. 공급속도와 방출속도와의 차이는 공정처리를 받고 있는 섬유물에 이동방향으로 긴장, 느슨함 또는 중첩을 일으킨다.(중략)

• ICROS
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• v.2 no.1
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• pp.48-58
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• 1996

본 논문에서는 화학공정 제어분야에서 수행된 인공신경망을 이용한 연구에 대하여 정리하였다. 본 논문의 구성은 먼저 인공신경망의 일반적인 특성에 대하여 개괄적으로 알아보았고, 인공신경망을 모델링과 제어에 사용한 연구들을 체계적으로 정리하였다. 또한 마지마긍로 화학공정에 적용된 사례를 소개하고, 화학공정에 인공신경망을 사용하는 경우에 댜하여 문제점과 특성을 논의하였다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.18 no.4
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• pp.67-79
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• 2009

Because a product in the car industry has a short life cycle in recent years, the process planning and the manufacturing lines have to be changed frequently. Most of time, repositioning an existing facility and modifying used control information are faster than making completely new process planning. However, control information and control code such as PLC code are difficult to understand. Hence, industries prefer writing a new control code instead of using the existing complex one. It shows the lack of information reusability in the existing process planning. As a result, to reduce this redundancy and lack of reusability, we propose a SOS-Net modeling method. SOS-Net is a standard methodology used to describe control information. It is based on the Device Structure which consists of sensor information derived from device hardware information. Thus, SOS-Net can describe a real control state for automated manufacturing systems. The SOS-Net model is easy to understand and can be converted into PLC Code easily. It also enables to modify control information, thus increases the reusability of the new process planning. Proposed model in this paper plays an intermediary role between the process planning and PLC code generation. It can reduce the process planning and implementation time as well as cost.