• Title/Summary/Keyword: 선형추세

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Trend and Application o Artificial Intelligence-Based Control for Manufacturing Processes (생산공정을 위한 지능제어 이론의 응용과 추세)

  • 조형석;박영준;김영선
    • Journal of the KSME
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    • v.34 no.10
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    • pp.770-779
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    • 1994
  • 생산공정에서 사용되는 거의 모든 제어대상 플랜트나 시스템들은 비선형적이고 불확실한 특성을 내포하고 있다. 종래의 제어기법들은 이러한 시스템들을 수학적으로 단순화시켜, 그 단순화된 모델을 바탕으로 제어하는 것을 기본으로 하고 잇는데, 이러한 방법은 시스템의 여러 가지 정 보의 손실을 초래하여 제어기 전체의 성능을 저하시키는 원인이 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 지능 제어 기법을 생산현장 플랜트에 적용함으로써, 종래의 제어기법들에 비해 향상된 제어 성능을 기대할 수 있다. 이 글에서는 이러한 기법들에 대한 이론의 소개 및 용접, 조립, 레이저 경화 등과 같은 생산공정과 로봇 제어분야 등에 적용한 사례연구를 살펴보고, 이를 통 하여 지능 제어 기법의 유용성을 살펴보기로 한다.

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Design of Active Power Filter for Safe Operation of Electrical Equipments (전기설비 안전에 필요한 능동 전력 필터 설계)

  • Jeong, Jae-Kee
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2008.04b
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    • pp.176-178
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    • 2008
  • 최근 전력전자 기기와 같은 비선형 부하의 증가로 계통에서 고조파 발생 가능성은 점점 높아지는 추세이다 이러한 계통의 고조파는 부하 설비 중 누전차단기 오동작 및 과부하 등의 원인이 되므로 전기설비 안전 측면에서 중요하게 다루어질 필요가 있다. 고조파에 대한 해결책으로는 수동필터 및 능동전력필터를 들 수 있는데 본 연구에서는 기존의 3상 풀브리지 스위칭 회로를 이용한 능동필터에 비해 안정성 및 대용량 시스템 구성에 유리한 모듈형 능동 전력 필터를 제안하였다.

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A Technological trends & structure analysis of DCS installed on Power Plant (발전소에 적용된 DCS 기술동향 및 구조분석)

  • Kim, Eung-Seok;Lee, Kwang-Moon
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 1997.07b
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    • pp.651-653
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    • 1997
  • 전력사업에 있어 그 기본이 되는 발전소는 현재 복잡화되어 가고 있는 산업사회의 전력수요에 대한 대폭적인 증가 추세에 따라 발전소에서는 보다 효율적이며 합리적이고 경제적인 전력공급을 위해 전력생산에 대한 신뢰성 향상 및 안정성 확보는 물론, 효율성이 높은 운전이 요구되고 있다. 본 논문에서는 상호간섭이 많은 다변수 비선형 시스템인 발전소를 제어하기 위해 적용된 선진국들의 분산제어시스템(DCS, Distributed Control System)의 구조를 분석하고 향후 발전소용 DCS의 기술동향 및 선택을 위해 고려될 사항들을 알아보고자 한다.

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Driving Simulation of the IPMSM by Using Nonlinear Dataset (비선형 데이터세트를 이용한 IPMSM의 운전 시뮬레이션)

  • Kim, Won-Ho;Jang, Ik-Sang;Kim, Mi-Jung;Lee, Ki-Doek;Lee, Jae-Jun;Han, Jeong-Ho;Jeong, Tae-Chul;Chae, Ung-Chan;Lee, Ju
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.816-817
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    • 2011
  • 최근 화석 연료 사용으로 인한 대기 오염과 자원 고갈이 심각한 사회적 문제로 대두되면서 엔진 구동 시스템에서 전동기 구동 시스템으로의 차량의 패러다임 변화가 급격히 요구되고 있으며, 이런 추세는 고성능 군용 차량도 예외는 아니다. 그 안에 포함되는 핵심 부품인 견인용 전동기는 고토크, 고출력, 전 운전 범위의 고효율화 등의 운전 특성을 만족시키기 위해 IPMSM을 사용하는 것이 가장 적합하나, 마그네틱 토크뿐 아니라 릴럭턴스 토크까지 사용하며 파라미터의 비선형적 특성 등으로 인해 설계에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 IPMSM의 2D-인덕턴스, 3D-철손, 4D-전압의 비선형 데이터 세트를 이용한 운전시뮬레이션을 통해 제어시 필요한 전류-토크 테이블 및 정확도 높은 효율맵을 구성하였으며, 시작품을 통해 결과의 타당성을 검증한다.

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Rainfall Frequency Analysis Considering Change of Trend Slope in Observed Rainfall Intensity (관측강우강도의 경향성 기울기 변화를 고려한 강우빈도 해석)

  • Jang, Sun-Woo;Seo, Lynn;Choi, Min-Ha;Kim, Tae-Woong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.26-30
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    • 2011
  • 최근 기후변화에 따라 강우의 패턴이 변화하고 있다. 강우일수는 줄어드는 반면, 강우강도는 증가하여, 홍수로 인한 많은 피해에 직면하고 있다. 이러한 기상이변은 홍수방어시스템을 위한 수공구조물에도 많은 영향을 미친다. 수공구조물을 설계할 때, 일반적으로 강우 기록들의 통계적 특성이 정상성을 가진다고 가정한다. 하지만 최근의 강우 자료를 분석하면, 시간에 따라 평균, 분산, 왜곡도와 같은 기본 통계량이 변화하는 것을 알 수 있다. 따라서, 수공구조물의 설계를 위한 확률 강우량은 이러한 기후변화에 따른 자료의 특성을 반영할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 강우 자료의 비정상성의 특성을 이용하여 확률강우량을 산정하는 것이다. 최근 비정상성 강우빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 이들 연구는 대부분 목표연도까지 경향성의 기울기가 증가, 또는 일정하다고 가정한다. 하지만, 현재는 경향성이 있지만, 목표연도에는 경향성이 없을 경우도 있고, 또는 경향성이 있어도 그 기울기가 적어지는 경향을 보일 수도 있다. 본 연구에서는 현시점과 목표연도의 시점에 대한 경향성 기울기의 변화를 고려하여 비정상성 강우빈도해석을 수행하였다. 대상지점 선정은 통계적 경향성 검정, Mann-Kendall test를 이용하여 1994년(현재시점)에 경향성이 있다고 판단되는 관측지점을 대상지점으로 선정하였다. 분석 방법은 24시간 임계지속시간의 연최대강우자료를 구축하였다. 자료를 현시점까지 선형회귀식을 이용하여 잔차 계열을 산정하고, Gumbel 분포를 이용하여 확률 잔차를 산정하였다. 확률강우량을 추정하기 위해 추세요소를 산정하였다. 기울기의 증가 혹은 감소 경향을 회귀모형을 이용하여 추세요소를 산정하였고, 잔차의 확률빈도와 추세요소의 합으로 비정상상 확률강우량을 산정하였다.

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Progressive Analysis of Private Education Expenses for Mathematics Subjects of Elementary School Students (초등학생의 수학 교과 사교육비에 대한 추이적 분석)

  • Kim, Somin;Lee, Jong-hak
    • Journal of the Korean School Mathematics Society
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    • v.24 no.3
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    • pp.243-259
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    • 2021
  • This study examines trends by school level, region, subject, and type centered on elementary schools when private education is perceived as a social problem due to the overheating of private education and its over-dependence. This study aims to provide a direction to ease the school mathematics education and meet the expectations of school mathematics education. As a result of this study, in mathematics subjects, the graph of private education expenses for mathematics subjects was not affected by the period and showed a somewhat consistent linear trend. In other words, we found that the private education cost of the mathematics subject was solid compared to other factors, and was not significantly affected by external variables, and was consistent. It is meaningful to examine the trends of private education costs in mathematics subjects with a comparison between the past and present and to grasp what factors and how they have changed and developed.

Analysis of Spatial-temporal Variability of NOAA/AVHRR NDVI in Korea (NOAA/AVHRR 정규식생지수의 시공간 변화도 분석)

  • Kim, Gwangseob;Kim, Jong Pil
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.30 no.3B
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    • pp.295-303
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    • 2010
  • The variability of vegetation is strongly related to the variability of hydrometeorological factors such as precipitation, temperature, runoff and so on. Analysis of the variability of vegetation will aid to understand the regional impact of climate change. Thus we analyzed the spatial-temporal variability of NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)/AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) NDVI(Normalized Difference Vegetation Index). In the results from Mann-Kendall test, there is no significant linear trend of annual NDVI from 1982 to 2006 in the most area except the downward trend on the significance level 90% in the Guem-river basin area. In addition, using EOF(Empirical Orthogonal Function) analysis, the variability of NDVI in the region of higher latitude and altitude is higher than that in the other region since the spatial variability of NDVI follows the latitudinal gradient. Also we could get higher NDVI in June, July, August and September. We had the highest NDVI in Han-river basin area and the lowest in Je-Ju island.

Detrending Crop Yield Data for Improving MODIS NDVI and Meteorological Data Based Rice Yield Estimation Model (벼 수량 자료의 추세분석을 통한 MODIS NDVI 및 기상자료 기반의 벼 수량 추정 모형 개선)

  • Na, Sang-il;Hong, Suk-young;Ahn, Ho-yong;Park, Chan-won;So, Kyu-ho;Lee, Kyung-do
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.37 no.2
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    • pp.199-209
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    • 2021
  • By removing the increasing trend that long-term time series average of rice yield due to technological advancement of rice variety and cultivation management, we tried to improve the rice yield estimation model which developed earlier using MODIS NDVI and meteorological data. A multiple linear regression analysis was carried out by using the NDVI derived from MYD13Q1 and weather data from 2002 to 2019. The model was improved by analyzing the increasing trend of rime-series rice yield and removing it. After detrending, the accuracy of the model was evaluated through the correlation analysis between the estimated rice yield and the yield statistics using the improved model. It was found that the rice yield predicted by the improved model from which the trend was removed showed good agreement with the annual change of yield statistics. Compared with the model before the trend removal, the correlation coefficient and the coefficient of determination were also higher. It was indicated that the trend removal method effectively corrects the rice yield estimation model.

A Study on Optimal Neural Network Structure of Nonlinear System using Genetic Algorithm (유전 알고리즘을 이용한 비선형 시스템의 최적 신경 회로망 구조에 관한 연구)

  • Kim, Hong-Bok;Kim, Jeong-Keun;Kim, Min-Jung;Hwang, Seung-Wook
    • Journal of Navigation and Port Research
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    • v.28 no.3
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    • pp.221-225
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    • 2004
  • This paper deals with a nonlinear system modelling using neural network and genetic algorithm Application q{ neural network to control and identification is actively studied because of their approximating ability of nonlinear function. It is important to design the neural network with optimal structure for minimum error and fast response time. Genetic algorithm is getting more popular nowadays because of their simplicity and robustness. in this paper, we optimize a neural network structure using genetic algorithm The genetic algorithm uses binary coding for neural network structure and searches for an optimal neural network structure of minimum error and fast response time. Through an extensive simulation, the optimal neural network structure is shown to be effective for identification of nonlinear system.

Realistic Estimate Method of Reinforced Concrete Column's Ultimate Strength Using the Nonlinear Finite Element Analysis Program (비선형 유한요소해석 프로그램을 이용한 철근콘크리트 기둥부재의 합리적인 극한강도 평가 방안)

  • Cheon, Ju-Hyoun;Kim, Ki-Ho;Seong, Dae-Jeong;Park, Jae-Guen
    • Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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    • v.12 no.4
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    • pp.133-140
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    • 2008
  • The design method of the reinforced concrete structures is converting from the current limit state design method to the reliability based design method and active studies have been done in the US, Europe, and Japan etc. Performance based design method is considering lots of uncertainty of current design provision rationally and make sure that structure have a reliable reliability and safety. The main area of these studies is to secure the non-linear analysis technology with high reliability. The data for reinforced concrete columns tested by many researchers are used to verify the applicability of the nonlinear finite element analysis program (RCAHEST, Reinforced Concrete Analysis in Higher Evaluation System Technology). A comparison is made between analysis and test, calculated safety factor based on reliability theories to applies to analysis result.