• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2013년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.118-119
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• 2013

마이크로그리드 독립 운전 모드시 분산전원 기반의 인버터 병렬 운전은 인버터가 전압원과 같이 정의됨에 따라 계통과의 연결없이 병렬 연결된 인버터가 전체 부하를 담당해야 하는 의무를 가진다. 이때 드룹 방식은 병렬형 인버터 각각에 적용됨으로써 전체 부하 분담성능을 향상시킨다. 하지만 각 분산전원과 PCC단을 연결하는 선로 임피던스가 불평형 이거나 서로 다른 R/X 비를 가지고 있을때 유도성 선로에 적용을 목적으로 하는 기존의 드룹 방식을 사용하면 유효전력 분담은 어느 정도의 효력을 보이지만 무효 전력 분담에 있어서 오차가 발생하게 된다. 이와 반대로 저항성 선로에 적용을 목적으로 하는 드룹 방식을 적용하면 무효 전력 분담은 잘 이루어지지만 유효 전력 분담은 서로 다른 선로 임피던스 전압 강하로 인해 오차가 발생하게 된다. 따라서 본 논문에서는 PSIM을 활용하여 고, 중, 저전압 마이크로그리드 뿐만 아니라 R성분이 매우 지배적인 초저전압 마이크로그리드에 각기 다른 드룹 방식을 적용할때의 영향을 분석하고 이에 제안된 선로 임피던스를 고려한 기준 전압 조정텀을 추가하여 유효, 무효 전력 분담 오차를 개선하였다.

• 센서학회지
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• 제25권1호
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• pp.71-78
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• 2016

PPG signal measured by pulse oximeter can measure pulse and the oxygen saturation of arterial blood. But the PPG signal is distorted by finger movement or other movement in the body. To detect pulse from the PPG signal with motion artifact, we use band pass filter(BPF), Independent component analysis(ICA) and nonlinear autocorrelation(NAC). BPF is used to remove DC component and high frequency noise in the PPG signal with motion artifacts. ICA is used to separate pulse signal and motion artifact. However, pulse signal separated by ICA have no choice but to accompany signal distortion because pulse signal and motion artifact are not completely independent. So, we use nonlinear autocorrelation to emphasize the pure pulse signal from the distorted signal.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제36권2호
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• pp.434-447
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• 2019

폴리에틸렌글라이콜(PEG)은 계면활성제, 세정제, 유화제 등으로 화장품에 많이 사용된다. 이들은 제조 과정 중, ethylene oxide의 이량체화에 의해 인간에 몸에 유해한 1,4-dioxane이 부산물로 생성될 수 있다. 화장품 성분에 대한 소비자들의 관심이 증가함에 따라, 퍼스널케어 시장에서 PEG 성분이 없는 보다 안전한 에멀젼 연구의 필요성이 증대되고 있다. PEG-free 계면활성제로 사용되는 polyglycerol ester (PGE)는 비이온성 계면활성제로서 식품, 화장품 등의 분야에서 많이 사용되며 글리세롤과 지방산을 에스테르화 하여 생산된다. 본 연구에서는 PEG 성분을 함유하지 않은 나노에멀젼 제형의 개발 및 안정화를 목표로 하였다. 최적화된 나노에멀젼 제형 개발을 위해 RSM (Response Surface Methodology)를 사용하였다. 독립변수 및 변수의 범위 결정을 위한 예비 실험의 결과로 계면활성제 함량(2~4%), 오일 함량(4~8%), 폴리올 함량(12~24%)을 독립변수로 설정하였다. 반응변수로는 제형의 입자 크기(particle size), 제타 전위(zeta potential), 현탁도(turbidity), 다분산지수(polydispersity index)를 측정하였다. 제조한 나노에멀젼을 FIB (Focused ion beam)로 측정한 결과, 구형의 입자들이 100~200 nm의 크기를 가지고 분포되어 있는 것을 확인하였다. 제조된 제형에 대해 30일 간 각 온도별($4^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $45^{\circ}C$) 안정성 평가를 진행하였고, 최적의 입자 크기, 현탁도, 다분산지수, 제타 전위를 고려한 최적의 처방은 계면활성제(2%), 오일(8%), 폴리올(24%)로 확인되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권6호
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• pp.61-67
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• 2004

시간/경제적 문제 혹은 수집 대상의 제한으로 충분한 수의 학습패턴을 모을 수 없는 경우에 인간의 두뇌를 모방한 교사학습 및 비교사학습 모델을 이용하여 새로운 학습패턴을 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 비교사학습은 독립성분분석을 사용하여 패턴의 특성을 분석 후 생성하며, 교사학습은 다층퍼셉트론 모델을 사용하여 생성된 패턴의 검증을 하는 단계로 적용되었다. 통계학적으로 이와 같은 형태의 패턴 생성을 분석하였으며, 필기체 숫자의 학습 패턴 수를 변동시키면서 패턴 생성의 효과를 시험패턴에 대한 오인식률로 확인한 결과 성능이 향상됨을 보였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.514-524
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• 2001

종전의 평균전력이론은 3상 불평형과 같은 전원전압 조건에 따라 능동전력필터의 보상기준전류가 결정적으로 영향을 받는 문제점이 있다. 이와 같은 불평형된 능동전력 필터의 보상전류는 결과적으로 불평형이 되는 원인이 된다. 본 연구에서는 불평형 전원 하에서도 유효전력과 기본파 무효전력의 동기 검출법에 입각하여 비선형 부하전류의 유효성분과 기본파 무효성분 그리고 왜형 성분을 각각 독립적으로 분해가 가능한 평균전력 이론을 제시하였다. 제안된 이론은 간단한 평균전력 이론을 기반으로 하고 잇기 때문에 우선 이해사기 쉽고 구현이 간단하다는 장점이 있다. 본 연구 에서는 고속의 DSP(digital signal processor)에 의하여 이와 같은 문제을 어느정 도 해결할 수있었다. 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위해서 TMS320C31-DSP기반의 전력분석 시스템을 제작하였다. b상 전압이 15% 불평형된 3상 3전 전원하에서 시뮬레이션 및 실험을 수행한 결과 종전의 방법에 비하여 제안된 알고리즘의 유용성을 입증할수 있었다.

• 공업화학
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• 제28권4호
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• pp.442-447
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• 2017

본 연구에서는 항산화성분을 다량 함유하고 있는 천연물로부터 유효성분을 추출하고, 이를 반응표면분석법을 이용하여 추출공정을 최적화하였다. 또한 감잎과 엉겅퀴로부터 추출된 유효성분의 플라보노이드 함량과 폴리페놀 함량을 측정함으로써 유효성분의 기능성을 평가하였다. 추출공정의 독립변수로는 추출시간, 추출온도, 용매의 비율을 설정하였고, 반응치는 수율, 폴리페놀 함량, 플라보노이드 함량을 확인하였다. 감잎의 경우 추출시간(3.1 h), 주정/초순수 부피비(63.4 vol%), 추출온도($54.6^{\circ}C$)에서 수율(27.7%), 폴리페놀 함량(33.2 mg GAE/g), 플라보노이드 함량(47.8 mg QE/mg dw)의 최적 결과를 얻었으며, 엉겅퀴의 경우에는 추출시간(2.9 h), 주정/초순수 부피비(40.7 vol%), 추출온도($68.4^{\circ}C$)에서 수율(27.0%), 폴리페놀 함량(17.9 mg GAE/g), 플라보노이드 함량(28.8 mg QE/mg dw)으로 예측되었으며, 종합만족도는 71.7%이다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제43권5호
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• pp.741-748
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• 2014

본 연구는 인진쑥의 광범위한 약리작용과 다양한 생리활성을 이용한 식품소재로서의 개발을 위하여 반응표면분석법에 의한 인진쑥 유효성분의 에탄올 추출특성을 모니터링 하여 최적의 추출조건을 예측하였다. 에탄올을 이용한 추출공정에서 중요변수로 추출온도($X_1$; 60, 70, 80, 90 및 $100^{\circ}C$), 추출시간($X_2$; 1, 2, 3, 4 및 5 hr) 및 에탄올 농도($X_3$; 0, 20, 40, 60 및 80%)를 각각 독립변수로 설정하였고 추출물의 품질특성 즉 가용성 고형분 함량($Y_1$), chlorogenic acid($Y_2$) 및 coumaric acid($Y_3$) 등을 종속변수로 하여 반응표면 회귀분석을 실시하였다. 고형분 함량에 대한 예측된 최적조건은 추출온도 $87.65^{\circ}C$, 추출시간 3.19시간, 에탄올 농도 42.40%이었고 chlorogenic acid는 추출온도 $84.30^{\circ}C$, 추출시간 3.14시간, 에탄올 농도 47.85%이었으며 coumaric acid는 추출온도 $83.45^{\circ}C$, 추출시간 3.40시간 및 에탄올 농도 45.39%로 나타났다. 각 변수에 대한 회귀식을 도출하여 인진쑥 추출물의 각 유효성분들에 대한 최적 추출조건을 superimposing 한 결과, 추출온도 $85{\sim}90^{\circ}C$, 추출시간 3~4시간 및 에탄올 농도 40~50%로 예측되었다. 이때 각 성분의 함량은 가용성 고형분 함량 1.09%, chlorogenic acid 25.66 mg%, coumaric acid 20.25 mg%이었다.

• 대한화장품학회지
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• 제48권3호
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• pp.255-264
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• 2022

자생 희귀콩의 한 종류인 납떼기콩(Glycine max landrace)의 활성 성분을 확인하고 이의 친환경적인 추출 방법으로 초음파 추출 방법을 도입하였다. 납떼기콩 추출물에 대한 성분 분석을 통해 기존 일반콩에서는 발견되지 않은 에피카테킨 성분을 확인하였다. 초음파를 활용한 효과적인 추출을 위해 통계학적 분석 방법인 반응 표면 분석법을 이용하여 주요 추출 조건을 최적화를 수행하였다. Box-Behnken design 프로세스를 통해 추출온도, 추출용매/용질의 비율, 추출 시간을 핵심 독립 변수로 하는 15가지 실험이 수행되었다. 두 가지 종속변수인 에피카테킨 함량과 총 이소플라본 함량에 대한 2차 회귀식과 이의 결정 계수는 각각 R² = 0.9939 와 R² = 0.9844로 높게 확인되어 상호 관계가 높은 유의성을 보이는 것으로 확인되었다. 이 두 가지 종속 변수의 최대 기대치를 만족하는 추출 조건은 추출온도 40.4 ℃, 추출용매/용질의 비율 19.3 times 및 추출 시간 91 sec 로 예측되었다. 이에 대한 에피카테킨 함량과 총 이소플라본 함량의 기댓값과 실제 실험값이 유사한 결과로 확인되어 높은 신뢰성이 있는 최적화 모델임을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.22-28
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• 2021

화학공정, 기계공정, 발전소와 같은 다변량 공정은 여러 설비들이 복잡하게 연결되어 운영되기 때문에 특정 시스템에 고장이 발생하면 전체 공정에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 또한, 공정 데이터는 불안정한 환경에서 계측되므로, 데이터에 이상치가 포함될 가능성이 크다. 따라서 계측된 데이터의 이상치를 제거하고 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 여러 종류의 공정에서 고장탐지를 수행하기 위해 다이나믹 공정과 다변량 공정 모델에서 생성된 데이터를 이용하였다. 다이나믹 공정은 자기회귀 특성을 가지는 공정을 모델링한 것이고 다변량 공정은 특정 센서의 고장이 발생했을 때 상황을 묘사한 공정이다. 본 논문에서는 두 공정에서 생성된 데이터에 마할라노비스 거리를 이용하여 데이터에 포함된 이상치를 제거한 후, 독립성분분석을 적용하여 고장탐지를 수행하였다. 제안된 방법의 성능 비교를 위해 기존의 단일모델 ICA와 성능을 비교하였다. 실험결과, 제안된 방법이 기존의 ICA 보다 다이나믹 공정의 바이어스 데이터의 경우에 0.84%p, 드리프트 데이터의 경우 6.82%p 성능이 개선되었다. 다변량 공정의 경우 3.78%p 성능이 개선되었으므로, 제안된 방법이 우수한 고장탐지 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.253-262
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• 2000

본 논문에서는 적응적으로 추출된 입력 데이터의 특징을 은닉층 뉴런 개수와 중심값 설정에 이용하는 새로운 radial basis 함수 신경망을 제안하였다. 제안된 신경망에서는 입력데이터의 특징을 효과적으로 추출하기 위해 적응 학습알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하였다. 이렇게 하면 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 장점과 RBF신경망이 가지는 우수한 속성을 그대로 살릴 수 있다. 제안된 기법의 radial basis 함수 신경망을 200명의 암환자를 2부류(초기와 악성)로 분류하는 문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, k-평균 군집화 알고리즘을 이용한 radial basis 함수 신경망에 의한 결과와 비교할 때 학습시간과 시험 데이터의 분류에서 더욱 우수한 성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 신경망의 초기 연 결가중치에 대한 의존도와 평활요소의 설정여유도 측면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.