• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.392-395
• /
• 2017

본 연구에서는 일 증발접시 증발량 산정을 위한 딥러닝 (deep learning) 모형의 적용성을 평가하였다. 본 연구에서 적용된 딥러닝 모형은 deep belief network (DBN) 기반 deep neural network (DNN) (DBN-DNN) 모형이다. 모형 적용성 평가를 위하여 부산 관측소에서 측정된 기상자료를 활용하였으며, 증발량과의 상관성이 높은 기상변수들 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 조합을 고려하여 입력변수집합 (Set 1, Set 2, Set 3)별 모형을 구축하였다. DBN-DNN 모형의 성능은 통계학적 모형성능 평가지표 (coefficient of efficiency, CE; coefficient of determination, $r^2$; root mean square error, RMSE; mean absolute error, MAE)를 이용하여 평가되었으며, 기존의 두가지 형태의 ANN (artificial neural network), 즉 모형학습 시 SGD (stochastic gradient descent) 및 GD (gradient descent)를 각각 적용한 ANN-SGD 및 ANN-GD 모형과 비교하였다. 효과적인 모형학습을 위하여 각 모형의 초매개변수들은 GA (genetic algorithm)를 이용하여 최적화하였다. 그 결과, Set 1에 대하여 ANN-GD1 모형, Set 2에 대하여 DBN-DNN2 모형, Set 3에 대하여 DBN-DNN3 모형이 가장 우수한 모형 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 비록 비교 모형들 사이의 모형성능이 큰 차이를 보이지는 않았으나, 모든 입력집합에 대하여 DBN-DNN3, DBN-DNN2, ANN-SGD3 순으로 모형 효율성이 우수한 것으로 나타났다.

• Journal of the Microelectronics and Packaging Society
• /
• v.5 no.2
• /
• pp.27-36
• /
• 1998

통신시스템의 고발열 전자부품 냉각을 위해 3종류의 써모싸이폰을 각각의 용도에 따라 개 발하였으며 그 각각의 설계변수에 대한 냉각특성을 실험적으로 구하였다. TS-I에서는 증발부 내부 에 금속스크린 메쉬형심지를 삽입함으로써 시간에 따른 온도 변화를 작게 하여 냉각성능 안정성을 확보하였고, TS-II에서는 9W/cm2의 높은 냉각성능을 가진 루프형 써모사이폰을 개발하였으며 TS-III에서는 작동유체의 종류, 파이프개수 와이어 삽입여부등 써모사이폰의 주요 설계변수에 따 른 냉각특성을 구하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.10a
• /
• pp.223-224
• /
• 2007

초정밀 위치 제어 시스템에서 미지의 상태변수를 관측하는 경우, 파라미터의 불확실성은 관측기 설계에 많은 어려움을 주게 된다. 슬라이딩 모드 관측기는 불확실성과 외란이 존재하는 시스템의 상태변수를 관측가능하게 하며 강인한 성능을 보여준다. 본 논문에서는 불확실성이 존재하는 시스템의 관측기를 설계하고 최적제어를 통하여 정밀 스테이지의 위치를 제어하며, 시뮬레이션을 통해 개선된 성능을 입증한다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
• /
• 1993.11a
• /
• pp.37-41
• /
• 1993

ASPEN 코드를 이용하여 석탄가스화기에 영향을 주는 온도, 압력, 산화제 및 증기를 변수로 선택하여 각 변수의 변화에 따른 가스화기의 온도 및 생성가스의 조성 변화를 살펴보았다. 석탄가스화기는 combustion zone, char gasification zone 및 gas shift reaction zone의 3부분으로 나뉘어 각 영역의 특성에 맞게 모사 되었다. 온도와 산화제는 석탄가스화기에 커다란 영향을 주는 요소로 나타났고, 압력과 증기 또한 주요 변수인 것으로 나타났다. 본 연구의 궁극적 목적은 석탄가스화기의 운전 조건을 최적화하는데 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.511-516
• /
• 2013

The thickness and deflection of melting parts of the glass edge reach the biggest effect on the intensity and thermal insulation performance. During the sealing process using a hydrogen mixed gas torch, the thickness and the deflection effect of the edge part are affected by process parameters. In order to analyze the correlative relationship of the thickness prediction and the deflection of the edge part according to the process parameters, data was obtained by conducting sealing experiments. The main effects and interaction effects of process parameters for the thickness and the shape of the glass edge parts were analyzed through the design of experiment. A mathematical experiment equation that can predict the thickness and deflection of the edge part according to the process parameters was developed by conducting multiple regression equations.

• Proceedings of the KWS Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.28-28
• /
• 2009

최근 전세계적으로 유가 상승 및 배기가스 배출 저감과 관련된 각종 환경규제에 대응하기 위하여 선진 자동차회사들은 $CO_2$ 배출 저감 기술과 기존 내연기관 차량의 연비향상을 위해 엔진성능 개선, 구동시스템의 최적화, 차량 경량화, 공기저항 감소 등에 초점을 맞춰 차량의 연비향상과 배기가스 규제에 대응하고 있다. 특히, 자동차 중량의 30%를 차지하는 차체의 경량화는 엔진효율을 높여 자동차의 성능향상을 극대화시키고, 그로 인해 연비향상을 도모할 수 있으므로 환경오염 방지와 연료절감에 가장 적합하고 효과적인 방법이다. 이에 기존의 강재에 비해 비중이 낮으면서 유사한 강도와 내식성이 뛰어난 알루미늄 합금의 차체 적용에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 자동차 Door에 알루미늄 합금(Al 5052)의 적용 가능성을 판단하기 위해 반응표면분석법(Response surface methodology)을 이용하여 저입열 Pulse MIG 용접 공정변수를 최적화하였다. 첫째, 저입열 Pulse MIG 용접에서 용접 공정 변수(용접전압, 용접속도, Gap)의 변화가 비드 형상에 미치는 영향에 대해 평가하였다. 요인분석법을 이용하여 용접 공정 변수와 비드 형상 변수와의 주효과와 교호작용효과를 분석하였고, 이를 통해 비드 형상 변수에 영향을 크게 미치는 용접 공정변수를 선별하여 다중회귀분석을 통해 용접 공정 변수 변화에 따른 비드형상 예측 회귀모델을 제안하였다. 둘째, 자동차 Door 생산 현장에서 박판 알루미늄 합금 겹치기 용접 이음부의 0~1 mm 갭 발생에 대해 강건한 용접조건을 제시하기 위해 반응표면법(Response surface methodology)을 이용하여 저입열 Pulse MIG 용접 공정 변수를 최적화하였고, 그 적용 가능성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.281-284
• /
• 2006

An intelligent performance diagnostic program using the Neural Network was proposed for PW206C turboshaft engine. It was selected as a power plant for the tilt rotor type Smart UAV (Unmanned Aerial Vehicle) which has been developed by KARI (Korea Aerospace Research Institute). The measurement parameters of Smart UAV propulsion system are gas generator rotational speed, power turbine rotational speed, exhaust gas temperature and torque. But two measurement such as compressor exit pressure and compressor turbine exit temperature were added because they were difficult each component diagnostics using the default measurement parameter. The performance parameters for the estimate of component performance degradation degree are flow capacities and efficiencies for compressor, compressor turbine and power turbine. Database for network learning and test was constructed using a gas turbine performance simulation program. From application results for diagnostics of the PW206C turboshaft engine using the learned networks, it was confirmed that the proposed diagnostics could detect well the single fault types such as compressor fouling and compressor turbine erosion.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.517-520
• /
• 2017

In this paper, we represented the structural design parameter effect on the sealing gap behavior of solid rocket motor case and nozzle connection under penetrated pressure through the sealing path between insulation rubber and the ablative FRP bonded on the inside convergent wall of nozzle. It is important to keep the good sealing capacity during all the combustion time of SRM. To achieve the crucial role of sealing system of SRM, designers must consider design factors for stable sealing clearance gap as the nearly unchanged initial design state as possible for sufficient compression rate of O-ring under sealing gap pressure.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.161-161
• /
• 2017

본 연구는 효율적인 매개변수 추정 방법인 Isolated-Speciation Particle Swarm Optimization(ISPSO)와 불확실도 분석 기법인 GLUE를 결합한 ISPSO-GLUE의 개념을 도입하였다. 임의 매개변수 추출을 방식인 GLUE 기법과 ISPSO-GLUE와의 효율성 비교를 위해 분포형 강우-유출모형인 TOPMODEL에 적용하였으며, 추정된 매개변수에 대한 모의 유량치를 이용하여 성능을 비교하였다. 연구대상지는 Texas의 $1000{\times}2000km^2$ 크기 내외의 두 유역을 택하였으며, 2002-2007년을 보정기간으로 하고, 2008-2013년을 검증기간으로 설정하였다. 불확실도 분석에 10개의 TOPMODEL 매개변수를 이용하고, 우도함수로는 Nash-Sutcliffe(NS) Coefficient이용하여 0.6이상 기준으로 행동모형을 구분하였다. 분석 결과 모수 추정성능면에서, 누적 최대 NS 값과 행동 모형의 개수는 전반적으로 ISPSO-GLUE에서 큰 값을 보였으나, 불확실도 구간에 속하는 관측치는 GLUE에서 더 높은 경향을 보였다. 이는 ISPSO-GLUE의 편향된 모수 추정으로 불확실도 구간이 작아지며, 포함되는 관측치가 GLUE에 비하여 적게 되는 것으로 확인되었다. ISPSO-GLUE의 개선을 통하여 TOPMODEL에 대한 적용성을 증진시키고, 값비싼 수문모형에 대한 매개변수 추정에 더 큰 효과를 가져올 것으로 기대된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.35 no.3
• /
• pp.335-346
• /
• 2022

Profile control chart aims to detect a change in the functional relationship of multivariate characteristics in the statistical process control. In monitoring two variables, a linear profile is of interest composed of the intercept and slope of one variable (response variable) against the other (explanatory variable). The previous studies on monitoring of the linear profile mostly assume that the explanatory variables are the same for all profiles. However, there are also cases where they vary depending on profiles. This paper intends to extend the monitoring method to where explanatory variables are different for each profile. We compare the new method's performance through simulation and apply it to monitoring a network intrusion using NSL-KDD data.