• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.11b
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• pp.32-34
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• 2002

본 논문에서는 직렬주업변압기가 없는 새로운 UPFC의 시뮬레이션모형을 개발하고 그 특성을 분석한 내용에 대해 기술하고 있다 송전계통에 적용 가능한 UPFC의 새로운 토폴로지를 제안하고 상세모델을 통하여 계통의 전력조류제어 및 과도상태시의 동특성을 시뮬레이션 한다. 전력시스템의 과도상태 및 제어에 대한 시간영역 시뮬레이션 프로그램인 EMTDC (Electro-Magnetic Transients in DC system)를 사용하여 계통의 전력조류제어인 유효전력과 무효전력의 제어를 수행하고 병렬측의 모선단 입력전압의 크기를 제어한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 UPFC 상세모델의 제어성능을 검증한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.5
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• pp.30-41
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• 1999

본 논문에서는 연속시간과 이산시간에서 파라미터 불확실성과 시간지연을 가지는 비선형시스템에 대한 퍼지 견실 H∞ 제어기 설계방법을 제시한다. 비선형시스템은 변형한 T-S(Takagi- Sugeno) 퍼지모델을 사용하여 나타내고, 퍼지제어는 PDC(parallel distributed compensation) 개념을 이용한다. 또한 Lyapunov 접근방법을 이용하여 불확실성, 외란과 시간지연을 가지는 변형한 T-S 퍼지모델의 H∞ 노옴 한계를 가지는 자승적 안정성을 언급하고, LMI(linear matrix inequality) 기법을 이용하여 퍼지 견실 H∞ 제어기의 존재 조건과 제어기 설계방법을 제시한다. 그러므로 제시한 기법은 구하여진 충분조건을 만족하는 해를 찾음과 동시에 제어기를 한번에 설계할 수 있다. 마지막으로 예제를 통하여 제시한 방법의 타당성을 확인한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.836-838
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• 2010

차량의 전자제어장치 및 마이크로컨트롤러의 향상으로 전자제어장비가 증가하였고, 그 장비들 간의 통신 방식이 필요하게 되었다. 통신 및 제어를 위해 중앙 제어 방식에서 분산 제어 방식으로 기술발전을 하고 있었다. 이런 제어 방식으로 CAN(Controller Area Network)통신이 개발되었다. CAN의 통신 모델 중 마스터-슬레이브 모델은 하나의 마스터 노드가 전체 시스템을 동기화하고 스케줄링하는 형태로 본 연구에 사용하였다. 본 논문에서는 CAN통신 기반으로 기울기 측정 시스템을 구현하여 하나의 마스터와 여러개의 슬레이브로 구성하였다. 슬레이브 모듈에서 측정한 데이터가 버스라인을 통해 마스터모듈로 전송 될 때 충돌로 손실이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 데이터 손실을 최소화와 여러개의 슬레이브 모듈에서 전송되어진 데이터가 에러가 나지 않도록 하기 위한 전송 프로토콜을 제안한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2009.06a
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• pp.287-287
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• 2009

연료전지는 전기에너지와 열에너지를 동시에 사용 할 수 있기 때문에 에너지 효율이 높고 유해 배기물이 거의 없으므로 친환경적이다. 따라서 환경문제가 대두되고 있는 오늘날, 고효율 친환경의 연료 전지는 차세대 에너지원으로 각광받고 있다. 보일러와 계통선에서 열과 전기를 공급받는 기존방식에 비해 연료전지 코제너레이션 시스템의 경우 20%이상 에너지 절감율을 향상시킬 수 있다. 기존 10kW이하의 소용량 발전설비의 경우 대형 발전소와 같은 수준인 30%이상의 전기 효율을 기대할 수 없으나 고분자 전해질 연료전지를 적용할 경우 1kW급에서도 35%의 전기 효율을 기대할 수 있으며 열회수까지 고려할 경우 80%에 가까운 열효율을 달성할 수 있다.(4)연료전지 시스템은 연료전지 스택 이외에, 연료변환장치, 급기설비, 열 및 물관리 설비, 전력변환장치 그리고 제어 장치 등으로 구성된다. 연료전지 시스템 성능은 연료전지 스택의 성능에 가장 의존적인데 연료전지 스택의 성능은 같은 스택이라도 운전 및 제어 방법에 따라서 다양하게 변할 수 있다. 실제로 연료전지 스택 자체의 전기 변환 효율은 최대 40% 까지로 매우 높으나, 다양한 운전 조건에 따라 효율이 30~40% 수준에서 변화는 것이 현실이다. 때문에 시스템을 설계할 때에는 종합화된 시스템 측면에서의 운전까지 고려한 설계와 성능 해석이 필요하다. 그간 연료전지를 활용한 가정용 열병합 발전분야에서는 시스템 설계를 위한 시뮬레이션 기반 성능 해석에 관한 연구가 활발히 진행되어왔다. 하지만 연료전지 스택의 경우 간이화된 성능 모델식을 사용하여 이로 인한 성능 예측모델의 오차가 크게 발생하여 전체 시스템 최적화의 저해요인으로 작용하여왔다. 따라서 본 연구에서는 가정용 연료전지 열병합 발전 시스템을 자체적으로 설계 개발하였으며 이 중 연료전지 스택의 성능모델을 실험기반으로 구축하였다. 먼저 가정용 연료전지 열병합 발전 시스템의 설계는 크게 네 단계로 구분되며 이는 1) 시스템 개념 설계, 2) 연료전지 스택 설계, 3) 주변장치 설계, 4) 제어시스템 설계로 이뤄진다. 연료전지 스택의 성능 모델은 고분자연료전지의 성능에 가장 민감하게 영향을 미치는 온도 및 습도의 변화에 따른 다양한 스택 성능을 예측 가능하도록 개발하였으며 이는 간단한 이론 모델의 구조에 실험 데이터를 기반으로 모델 파라미터를 도출하는 기법으로 이뤄졌다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.9 no.2 s.42
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• pp.7-15
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• 2005

Numerical analysis model is proposed to predict the dynamic behavior of a single-degree-of-freedom structure that is equipped with hybrid base isolation system. Hybrid base isolation system is composed of friction pendulum systems (FPS) and a magnetorheological (MR) damper. A neuro-fuzzy model is used to represent dynamic behavior of the MR damper. Fuzzy model of the MR damper is trained by ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) using various displacement, velocity, and voltage combinations that are obtained from a series of performance tests. Modelling of the FPS is carried out with a nonlinear analytical equation that is derived in this study and neuro-fuzzy training. Fuzzy logic controller is employed to control the command voltage that is sent to MR damper. The dynamic responses of experimental structure subjected to various earthquake excitations are compared with numerically simulated results using neuro-fuzzy modeling method. Numerical simulation using neuro-fuzzy models of the MR damper and FPS predict response of the hybrid base isolation system very well.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.7
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• pp.22-27
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• 1998

본 논문에서는 ETRI에서 개발한 가변 어휘 음성 인식기의 어휘 독립 음향 모델링 방법을 기술하고, 이 모델의 어휘 종속, 어휘 독립 및 어휘적응 성능을 평가하기 위하여 다 양한 고립단어 및 연속음성 DB에 대하여 실험한 결과를 분석하였다. 평가를 위하여 사용한 음성 DB로는 고립단어 음성으로 POW(Phonetically Optimized Words) 3848, PBW(Phonetically Balanced Words) 445, PBW 452, 호텔예약 244 단어, 게임 제어용 단어 등이며, 연속음성으로 일반 문장 음성 및 연속 숫자음을 이용하였다. 성능 분석 결과 40개 음소 모델만으로도 비교적 높은 인식률을 보여 주었지만, 어휘독립의 경우는 어휘종속에 비 하여 성능이 크게 낮았고, 특히 대상 어휘가 숫자음, 알파벳, 연속음 등의 경우에는 POW 데이터나 PBW 데이터만 가지고는 우수한 가변 어휘 음성 인식기를 구현하기에 한계가 있 음을 알 수 있다. 또한, 훈련 데이터의 어휘와 평가데이터의 어휘가 비슷할 경우에는 변이음 모델을 사용하면 음소 모델만을 사용할 경우에 비하여 그 성능이 우수하였지만, 일반적인 어휘독립의 상황에서는 효과가 별로 없음을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1994.06c
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• pp.368-372
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• 1994

확률적 모델을 이용한 HMM 으로 한국어 연속 음성 인식시스템을 구성하였다. 학습 모델로서는 양자화 DCK가 없는 연속출력 확률밀도를 사용한 연속출력 확률분포 HMM과 과도 구간 및 정상 구간의 시간구조를 충분히 BYGUS할 수 없는 것을 계속시간 확률 파라메터를 추가하여 보완한 이산 지속시간 제어 연속출력 확률분포 HMM을 이용하였다. 인식 알고리즘은 시계열 패턴의 시간축상에서의 비선형 신축을 고려한 에 매칭으로서, 음절의 경계를 자동으로 검출하는 O에을 이용하였다. 실험에서 사용된 연속음성데이타는 4연 숫자음과 연속음성 10문장으로 하였다. 인식 실험 결과 4연 숫자음에서 CHMM은 80.7%, DDCHMM은 92.9%의 인식률을 얻었고, 신문 사설에서 발췌한 연속 음성문장의 경우 CHMM 54.2%, DDCHMM에서는 68.9%을 얻어, 시간장 제어를 고려한 DDCHMM이 CHMM보다 SHB은 인식률을 얻었다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.12 no.1
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• pp.1-7
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• 2006

본 논문에서는 다양체 (manifold) 구조와 스칼라 변위함수 (scalar displacement function)에 기반한 새로운 변위곡면 (displaced surface)의 표현 기법을 제안한다. 변위곡면은 제어메쉬 (control mesh)의 각 정점에서 변위된 국소적 패치들 (displaced local patches)을 블렌딩 (blending)함으로써 생성된다. 제안된 변위곡면은 점 군 (point cloud)의 형태로 주어진 기하학적 모델을 근사하기 위해서 사용된다. 점 군의 데이터로터 제어메쉬가 생성되고, 점 군의 점들이 제어메쉬의 국소적 패치들 (local patches)에 사영 (projection)되어 각 패치들로 부터의 스칼라 변위함수가 구해지고, 이러한 변위함수들을 최적화 하여 높은 정밀도를 갖는 최종적인 곡면을 생성된다. 점 군의 형태로 주어진 다양한 모델에 대한 실험 결과를 통해서 제안된 근사기법의 효율성과 정밀도가 입증된다. 본 논문에서 제안된 표현기법은 다 단계 (multi-level) 변위함수를 통해 다중해상도 표현 (multi-resolution representations)과 골격기반 형상변형 (skeleton-driven deformation)등과 같은 다양한 응용들에 효율적으로 사용된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.358-360
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• 2004

환자의 의료 및 질환정보는 개인의 프라이버시에 관련되므로 민감하게 취급되어야 하는 정보이다. 이러한 의료 및 질환정보의 유출은 환자의 사회적인 고립뿐 아니라 환자의 생명도 위협하게 되므로 철저한 보안이 필요하다. 따라서, 의료진, 환자, 일반인 등의 사용자 식별을 통한 진료 기록의 접근 통제 및 사용 권한에 따른 정보의 암호화 수준과 해당 정보에 대한 역할 기반의 접근 제어(Role-Based Access Control)를 제공해야 한다. 또한, 환자 자신으로 하여금 자신의 의료 및 질환정보에 대한 다른 사람의 접근권한을 줄 수 있으며, 그 외의 대부분의 접근 권한들은 Role-Permission Broker를 통해서 제어될 수 있다. 본 논문은 RBAC 모델을 현재의 의료 및 질환 정보 관리에 적용시켜 각 정보 개체들과 사용자간의 효율적인 역할 분담과 정보 보호를 추구한다. 이러한 방식은 현재의 의료 및 질환정보 관리 체계를 개선할 것으로 기대한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.7 no.4
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• pp.129-134
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• 2018

Recently, the artificial neural network (ANN) model is a promising technique in the prediction, numerical control, robot control and pattern recognition. We predicted the outside temperature of greenhouse using ANN and utilized the model in greenhouse control. The performance of ANN model was evaluated and compared with multiple regression model(MRM) and support vector machine (SVM) model. The 10-fold cross validation was used as the evaluation method. In order to improve the prediction performance, the data reduction was performed by correlation analysis and new factor were extracted from measured data to improve the reliability of training data. The backpropagation algorithm was used for constructing ANN, multiple regression model was constructed by M5 method. And SVM model was constructed by epsilon-SVM method. As the result showed that the RMSE (Root Mean Squared Error) value of ANN, MRM and SVM were 0.9256, 1.8503 and 7.5521 respectively. In addition, by applying the prediction model to greenhouse heating load calculation, it can increase the income by reducing the energy cost in the greenhouse. The heating load of the experimented greenhouse was 3326.4kcal/h and the fuel consumption was estimated to be 453.8L as the total heating time is $10000^{\circ}C/h$. Therefore, data mining technology of ANN can be applied to various agricultural fields such as precise greenhouse control, cultivation techniques, and harvest prediction, thereby contributing to the development of smart agriculture.