• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2006년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.342-344
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• 2006

전동기 구동시스템의 사양 결정과 설계를 위해서는 부하의 부하토크, 관성계수, 마찰계수 등의 정보에 의한 부하 모델링이 반드시 필요하다. 전동지게차 시스템의 모델링을 위해서는 차체의 중량과, 바퀴의 제원 등 제한적인 정보를 기초로 하여 번거로운 계산과정을 거쳐야 하지만 정확한 정보를 얻기에는 어려움이 따른다. RecurDyn은 기계시스템의 모델링과 시뮬레이션을 하는 3차원 해석이 가능한 Functionbay사에서 개발한 시뮬레이션 프로그램으로서 3D의 기계적인 형상을 작성하고, 물성을 입력하면 부하토크, 등가 관성계수, 마찰계수를 출력할 수 있어 전동기구동시스템의 시뮬레이션 프로그램인 Matlab/Simulink와 결합하여 시뮬레이션을 수행 할 경우 부하 모델링 없이 전체 구동시스템의 특성 시뮬레이션이 가능하다. 본 논문에서는 영구자석 동기전동기로 구동하는 전동지게차 시스템을 대상으로 RecurDyn 프로그램의 활용을 소개하고 Matlab/Simulink를 이용한 결함 시뮬레이션의 가능성을 보고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.127-131
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• 2001

생체 면역시스템은 바이러스나 병원균 등의 외부 침입자로부터 자신을 보호한다. 본 논문에서는 이러한 기능을 컴퓨터 면역시스템에 적용하기 위하여 생체 면역시스템의 기본 요소인 T세포를 모델링 하였다. 모델링한 T세포는 MHC 인식부와 항원 인식부를 가지고 있으며, 매칭을 통하여 컴퓨터내의 랜덤 파일로부터 자기 파일과 비자기 파일을 구분할 수 있다. 모델링한 T세포의 유효성을 보이기 위해서 컴퓨터 바이러스의 문제에 적용하여 자기-비자기 구분이 가능함을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.239-242
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• 2000

생체 면역 시스템은 외부의 물질로부터 생명체를 지켜주는 방어 시스템으로 자기와 구별되는 외부 물질을 인식하여 생명체를 지켜준다. 본 논문에서는 이러한 생체 면역 시스템의 자기와 비자기를 구분하는 특징을 컴퓨터에 적용해서 자기(Self) 파일과 구분되는 비자기(Nonself) 파일을 인식 가능하도록 생체 면역 시스템의 T세포를 모델링하였다. 모델링한 T세포는 자기를 인식하는 MHC인식부와 비자기를 인식하는 항원인식부로 구성되어 있으며, 자기-비자기 검사를 요하는 파일과의 매칭을 통해 자기-비자기를 구분한다. MHC인식부와 항원인식부로 구성된 T세포의 자기-비자기 인식률이 항원인식부만을 사용한 자기-비자기 인식률에 비해 높아짐을 입증하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2008년도 하계학술대회 논문집
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• pp.109-111
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• 2008

전동기 구동시스템의 모델링을 위해서는 부하의 부하토크, 관성계수, 마찰계수 등의 정보에 의한 부하 모델링이 반드시 필요하다. 하지만 기본적인 부하모델의 제정수와 단순화된 운동방정식만으로는 기계적 각 부분에서의 발생하는 현상에 대한 해석이 불가능 하다. 본 논문에서는 엘리베이터 도어 구동시스템을 대상으로 기계 해석 분야의 해석 프로그램인 RecurDyn과 전력전자 분야의 시뮬레이션 프로그램인 Simplorer의 Co-Simulation을 통한 부하 모델 및 구동 시스템의 해석 가능성과 해석 범위를 분석하고 실험을 통해 타당성을 검증하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 추계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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• pp.266-267
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• 2007

본 논문에서는 실제 사무용 빌딩에서 많이 사용하는 부하를 조사하여 종류와 시간대별 부하 패턴을 전기적으로 모델링하였고, 일반 저항 부하모델과 연료전지의 입력전류 패턴을 비교 분석하여 빌딩부하 모델의 타당성을 검증하였다.

• 제어로봇시스템학회지
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• 제7권6호
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• pp.10-17
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• 2001

본 논문에서는 훈련용과 연구용 시뮬레이터들에서 차량조종 및 자동조종(autopilot) 시스템들을 시뮬레이션하기 위하여 공통적으로 사용되는 기술들을 소개한다. 여기서 언급하는 차량 조종 시스템들은 고정익기와 회전익기의 비행제어시스템은 물론 지상차량의 조종 시스템들을 모두 포함한다. 본 논문은 다양한 유형의 비행 및 지상차량 조종 시스템들에 대한 검토로 시작된다. 다음으로 차량조종 및 자동조종 시스템들의 시뮬레이션과 모델링, 조정 부하(control loading)라 통상 일컫는 조종감(control feel)의 시뮬레이션, 조종계통 모델링툴 시스템 통함 및 시스템 성능 비준 등의 주요 주제들이 이어진다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2018년도 전력전자학술대회
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• pp.350-351
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• 2018

본 논문은 가변속 양수발전 시스템의 모델링 및 양수발전용 전력변환장치 제어 구조를 분석하고 모델링하였다. 기존 양수발전 시스템은 동기 발전기를 사용하였지만 신재생 에너지원의 출력 변동 및 부하 변동에 따른 주파수의 변화에 빠른 대응을 위한 가변속 양수발전 시스템을 채용하여 계통 전력과 전압, 주파수 등을 보상한다. 양수 발전소의 터빈, 게이트, 조속기 등을 분석하여 모델링하였으며, Doubly fed induction generator를 위한 back-to-back 전력 변환 장치를 발전 및 양수 모드에 사용하기 위해 벡터제어, 속도제어, 유효-무효 전력 제어기 등을 모델링 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.538-538
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• 2017

우리나라의 현행 수질오염총량제도에서 비점오염원에 대한 배출량은 배출원별로 유량조건에 따라 배출계수를 적용하여 산정하고 있으나, 강우 및 유역특성에 따라 크게 좌우되는 비점오염 배출특성을 반영하는 것에는 어려움이 있다. 한편, 역산모델링은 결과를 바탕으로 원인 값을 추정하는 방식으로 유량 및 수질측정결과, 점오염원 배출량 등 실측결과를 바탕으로 비점오염 배출량을 추정할 수 있다. 본 연구에서는 역산 모델링 기법을 이용하여 경안천 유역에서 배출되는 총인의 비점오염 배출량을 추정하고, 부하지속곡선을 통해 비점배출기준을 산정하고자 한다. 경안천 유역의 수질 및 유량측정자료, 하수처리장 현황, 오염원 자료 등을 수집하여, 점오염원 배출량을 추정하고 역산 모델링을 수행하였으며, 비점배출총량을 산정하였다. 본 연구의 결과는 현행 수질오염 총량제도의 배출계수에 대한 재검토와 향후 유량조건에 따른 차별적인 비점오염원 관리 필요성에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.55-57
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• 2000

대규모의 전력을 사용하며 전력 수요가 일정하지 않고 변동하는 제철소의 전기아크로 (electric arc furnace) 부하는 전압 플릭커 (voltage flicker) 등 전력품질을 저하시키는 현상의 주 원인이 되고 있다. 따라서, 전력품질의 향상을 위한 전력계통의 계획과 운용에 있어서 이러한 부하들의 비선형적인 전압-전류 특성을 해석하고 모델링하는 것이 우선 되어야 한다. 특히 전기아크로 부하의 비선형적이고 랜덤 신호에 가까운 특성은 stochastic 접근법에 의해 주로 모델링되어 왔으나, 전기아크로 부하에 의한 전력계통에서의 영향을 평가를 위해서는 deterministic 접근법에 의한 모델링이 필요하며 전기아크로 부하가 가지는 chaos 특성을 Lorenz 시스템으로 표현한 부하모델이 개발되었다[1]. 개발된 모델에 의해 하나의 chaos 시스템으로 예측된 전기아크로 부하 패턴은 전 동작 범위에서 부하 특성을 정확하게 반영하는데 문제가 있다. 따라서, 전기아크로 부하 패턴을 표현할 수 있는 복수의 chaos 시스템을 이용하여 보다 나은 예측 특성을 가진 부하 모델의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 Lorenz 시스템과 전기아크로 부하의 고주파영역 특성을 보다 적절하게 반영할 수 있는 Logistic 시스템을 혼합한 형태의 chaos 모델을 개발하고, 전력 계통에서의 전력품질 저하현상을 정량화하는 지수를 통해 모델의 유용성과 정확성을 검증하고자 한다.

• 감성과학
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• 제1권2호
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• pp.93-103
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• 1998

효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.