Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.13
no.4
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pp.96-101
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1999
Load model is very important to improve accuracy of stability analysis and load flow study in power systems. A power system bus is composed by various loads, and loads have different power consumption due to voltage/frequency changing. Thus the effect of voltage/frequency changing must he considered to load mxleling. In this research, ANN was used to construct component load moddel for more accurate load mxleling. Typical residential load was selected, and characteristics exrerimented on voltage/frequency changing. Acquired data used to construct the component ANN model, and aggregation method of component load model was presented based on component load model and composition rate. Furthennore, it's transfomlation method to the mathematical load model to he used at the traditional power system analysis soft wares was also presented.sented.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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1992.10a
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pp.4-4
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1992
본 프로젝트는 수주 오더에 대한 납기 예측과 가공사 Delivery 체계의 전반적 향상을 목적으로 하며, 이에 따른 목표로는 로트 편성의 자동화, 월간, 주간 및 일간 단위의 생산 스케쥴 자동 작성, 원자재 소요량과 재공 및 재고 예측, 설비 부하 분석, 생산 사이클 타임 분석 및 단축이다. 상기의 목표 달성을 위한 가공사 Delivery Scheduling 시스템은 계획용 로트 편성 모델, 실행용 로트 편성 모델, 그리고 가공사 생산 스케쥴 작성을 위한 Simulation 모델로 구성된다. 계획용 로트 편성 모델은 현행의 로트 편성 기준에 따라 미가공 생산의뢰서 전체 물량을 대상으로 로트를 편성하여 이 로트를 염색기에 할당하는 모델이며, 실행용 로트 편성 모델에서는 일일 원사재고, 염색기 고장 등과 같은 실제 조업여건을 고려하여, 작업지시서 발행이 가능한 생산의뢰서 물량에 대하여만 로트 편성을 행한다. 가공사 생산 스케쥴 작성을 위한 Simulation 모델은 계획용 혹은 실행용 로트 편성 모델로부터 얻어지는 로트 편성 결과 또는 로트 번호가 부여된 최종 로트 편성 결과 (재공 로트 포함)를 입력으로 하여 이들 로트가 가공사 생산공정에서 처리되는 상세한 조업을 모의 생산하는 모델이다. 본 시스템은 영업부 및 기획부와 가공부의 사용 목적에 따라 크게 두가지로 사용될 수 있다. 영업부 및 기획부에서는 계획용 로트 편성 모델과 Simulation 모델을 사용하여 수주 오더에 대한 납기 예측 및 원사 수급 계획의 작성에 의사결정 지원을 받을 수 있으며, 가공부에서는 실행용 로트 편성 모델 및 Simulation 모델을 사용하여 상세 가공사 생산 스케쥴의 작성 및 긴급 오더의 처리 등에 관한 의사결정 지원을 받을 수 있다. 본 프로젝트를 통한 효과로는 정확한 생산 스케쥴의 자동 작성 및 스케쥴 작성시간 단축, 납기 예측 및 납기 준수율 향상, 실적관리 향상, 그리고 설비 가동율 분석, 현장관리 등을 위한 기타 유용한 정보제공 등이다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.19-22
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2000
어휘독립 음성인식이란 음향학적 모델 훈련에 사용하지 않은 어휘들을 인식하는 것이다. 단어모델을 이용한 어휘독립 음성인식 시스템은 발음표기로 변환된 인식대상어휘에 대하여 문맥 종속형 부단어(context dependent subword) 단위로 훈련된 모델을 연결하여 단어 모델을 만들고 이 단어 모델로 인식을 수행한다. 이러한 시스템의 경우 훈련과정에서 나타나지 않는 문맥 종속형 부단어가 인식대상어휘에서 나타나게 되고, 따라서 정확한 단어모델을 구성할 수 없다는 문제점이 있다 본 논문에서는 문맥 종속형 부단어 구분의 계층화를 통한 back-off 선택 방법을 이용하여 새롭게 나타난 문맥 종속형 부단어 대신 연결될 부단어 모델을 찾아내는 방법을 제안한다 제안된 선택 방법은 새롭게 나타난 문맥 종속형 부단어를 포함하는 상위의 부단어를 찾아내는 방법이다. 실험 결과 10단어 세트에서 $97.5\%$ 50단어 세트에서$90.16\%$ 100 단어 세트에서 $82.08\%$의 인식률을 얻었다.
본 논문에서는 프랜트 설계 단계에서 안정도 해석을 행함에 있어 부하모델의 차이가 안정도 해석 결과에 미치는 영향을 비교 평가하였다. 플랜트 부하의 대부분인 유도전동기 모델을 달리 적용함에 따라 안정도 해석 시 최대 허용 고장제거시간이 매우 다르게 나타난다는 것을 보여 주었다. 또한 유도전동기의 모델 표현을 달리함에 따라 고장제거 후 모선의 전압회복 특성과 전동기 속도 회복 특성이 매우 달라짐을 보여 주면서 산업플랜트 보호계전 시스템 설계를 위한 안정도 해석 시 유도전동기 모델 적용방법에 있어 유의하여 할 사항을 제시하였다.
본 논문은 비선형 스트럿-타이 모델에 의한 프리스트레스트 콘크리트 정착부의 거동해석 및 설계에 관한 연구이다. 프리스트레스트 콘크리트 구조물의 정착부는 긴장재의 인장력 도입으로 인해 비교적 작은 단면에 큰 집중하중으로 발생하는 매우 중요한 구조부위이며, 기존의설계가 비교적 다른 구조부위의설계에 비하여 경험적으로 이루어지고 있을 뿐 만 아니라 해석에도 많은 시간과 계산량이 소요되는 단점이 있다. 비선형 스트럿-타이 모델을 대상 정착부의 비선형 재료거동을 따르도록 비선형 해석을 실시하여 설계를 수행하고 구조물의 극한하중을 추정하는 방법이다. 본 논문에서는 긴장력이 정착부의 중앙에 도입되는 경우, 편심으로 도입되는 경우, 다중 정착구가 존재하는 경우에 대하여 선형과 비선형 스트럿-타이 모델을 구성하여 정착부의 역학적 거동을 고찰하였고 실험결과와 비교하였다. 비교로부터 비선형 모델을 사용한 경우 선형 모델을 사용한 경우보다 안정성을 유지하면서 경제적인 설계가 가능하고 추정극학강도도 실험결과에 더욱 근접함을 알았다.
작업부하 산정 모델을 개발하기 위해 인간-기계 시스템 환경에서 작업자의 작업성 취 및 생산성에 영향을 미치는 내적·외적 작업부하 요인들을 발견하여 이를 모델개발 에 고려하였다. 이들 작업부하 요인들이 작업자에 감지되는 정도에 대한 반응을 5점 척도를 도입하여 숫자가 아닌 자연어로 할 수 있게 하였으며 이렇게 작업자에 의해 주관적으로 판단된 작업스트레스 요인들은 각기 다른 가중치를 판단하기 위해 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 사용하여 작업자가 직접 느끼는 작업부하 스트레스 정도를 비교판단 하게 하였고 이렇게 개념화된 모델을 실제 산업현장에서 사용할 수 있도록 컴퓨터를 통한 시험적인 작업부하 분석시스템을 개발하였다. 본 연구에 대한 검증을 위하여 실제 산업체에 종사하는 작업자들을 대상으로 인간공학적 작업부하 모델을 적용하여 측정하고 이를 작업자의 생리학적인 변화와의 관계를 비교 분석하여 본 결과 본 논문에서 개발된 모델은 작업부하 스트레스를 비교적 정확하게 측정할 수 있어서 앞으로 산업현장에 적용될 수 있는 신뢰성 있는 연구로 판단된다.
Artificial intelligence clouds help to efficiently develop the autonomous things integrating artificial intelligence technologies and control technologies by sharing the learned models and providing the execution environments. The existing autonomous things development technologies only take into account for the accuracy of artificial intelligence models at the cost of the increment of the complexity of the models including the raise up of the number of the hidden layers and the kernels, and they consequently require a large amount of computation. Since resource-constrained computing environments, could not provide sufficient computing resources for the complex models, they make the autonomous things violate time criticality. In this paper, we propose a digital twin software development framework that selects artificial intelligence models optimized for the computing environments. The proposed framework uses a load estimation DNN model to select the optimal model for the specific computing environments by predicting the load of the artificial intelligence models with digital twin data so that the proposed framework develops the control software. The proposed load estimation DNN model shows up to 20% of error rate compared to the formula-based load estimation scheme by means of the representative CNN models based experiments.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.16
no.1
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pp.50-57
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2002
A substantial portion of power system load is made of large induction motors. Accordingly, static and dynamic simulation of induction motors are very important in the power flow and transient stability analysis. The purpose of this paper is to report the development of load modeling for induction motor using the steady-state equivalent circuit. A proposed simulation model of induction motor lets simulation under wide range varying voltages and frequencies be very easy and exact. This paper is presented through a case study, and its feasibility is demonstrated via simulation and experiments.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.5
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pp.601-607
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2013
This paper presents the development and validation of a wheel loader simulation model. The objective of doing so is to evaluate the performance of the wheel loader and improve its overall performance using Matlab/Simulink. The wheel loader simulation model consists of 4 parts: mechanical/hydraulic powertrain model and vehicle/working dynamic model. An integrated simulation model is required to evaluate and improve the performance of the wheel loader. It is expected that this model will be applied to fuel economizing, improving the pace of operation by using the hybrid system, and the intelligent wheel loader. The performance of the proposed simulation model has been validated by using Matlab/Simulink to compare the driving and the working experimental data.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.467-470
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2005
퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 모델의 전반부 및 후반부의 구조 동정과 파라미터 동정에 있어서 최적의 구조 및 파라미터를 찾기 위해 유전자 알고리즘을 이용한다. 초기 퍼지 모델을 설계하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 입력 변수의 수, 선택될 입력 변수, 멤버쉽함수의 수, 그리고 후반부 형태를 결정한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘에 의해 세대를 거듭하면서 전반부 파라미터를 자동 동조함으로써 최적의 퍼지 모델을 설계한다. 또한 구조 동정 및 파라미터 동정을 동시에 시행함으로서 정보 입자 기반 퍼지 모델의 유전자적 최적화를 도모한다. 마지막으로 제안된 퍼지 모델은 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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