Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.5
no.1
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pp.69-75
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2001
Linear GPA(Gas Path Analysis) and non-linear GPA programs for performance diagnostics of a turboprop engine were developed, and a study for selection of optimal measurement variables was performed. Simultaneous faults in the compressor, the compressor turbine and the power turbine, which occur damage of the engine, were assumed. The non-linear GPA analysis was carried out with an iterative method, where the performance degradation rate of independent parameters was divided into same intervals. It was compared with the result by the Newton-Raphson method for observing the effect of an iterative method. According to the analysis result, it was found that performance of non-linear GPA can be influenced on the type of the iterative method. For showing effects of the number of measurement variables both the linear and non-linear GPAs were analyzed with 10, 8 and 6 measurement sets, respectively. RMS error between them were compared each other. It was realized that the more measurement parameters are used, and the more accurate result may be obtained. However much better result can be obtained with measurement parameters selected properly Moreover, RMS error by using non-linear GPA was less than that by using linear GPA.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.23
no.3
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pp.254-262
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2003
In this study, acoustic emission (AE) signals due to surface cracking and moisture movement in the flat-sawn boards of oak (Quercus Variablilis) during drying under the ambient conditions were analyzed and classified using the principal component analysis. The AE signals corresponding to surface cracking showed higher in peak amplitude and peak frequency, and shorter in rise time than those corresponding to moisture movement. To reduce the multicollinearity among AE features and to extract the significant AE parameters, correlation analysis was performed. Over 99% of the variance of AE parameters could be accounted for by the first to the fourth principal components. The classification feasibility and success rate were investigated in terms of two statistical classifiers having six independent variables (AE parameters) and six principal components. As a result, the statistical classifier having AE parameters showed the success rate of 70.0%. The statistical classifier having principal components showed the success rate of 87.5% which was considerably than that of the statistical classifier having AE parameters.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.303-306
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2004
기존의 퍼지 규칙에 기반을 둔 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성된 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 그러나, SOFPNN의 기본 뉴론인 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴론의 경우 입력변수가 많아질수록 규칙수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있으나 본 노문에서 제안한 퍼지 집합 기반 다항식 뉴론(FSPN)의 규칙수는 입력 변수들이 서로 독립적이므로 규칙의 증가가 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런보다는 적다는 장점을 가지고 있다. 이러한 특성을 기반으로 기존의 SOFPNN의 노드에 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런 대신에 퍼지 집합 기반 다항식 뉴런을 적용한 SOFPNN을 제안하여 기존의 SOFPNN과 성능을 비교하였다. 최적의 자기 구성 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴 네트워크를 구축하기 위하여 SOFPNN에서처럼 유전자 알고리즘을 이용하여 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하였다.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1998.05b
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pp.142-147
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1998
핵연료피복관의 부식성능은 합금원소의 조성에 매우 민감하지만 열처리변수에 따라서도 크게 좌우되므로 열처리변수가 Zr 신합금의 부식저항성과 미세조직에 미치는 영향을 조사하였다. Zr-Nb-Sn-Fe-Cr 조성을 갖는 합금을 제조하여 열처리면수($\Sigma$A)를 7.7x$10^{-l9}$~5.3x$10^{-17}$ hr로 제어한 후 400 $^{\circ}C$/10.3 MPa 분위기의 autoclave를 이용하여 부식시험을 실시 하였다. 열처리변수($\Sigma$A)가 증가함에 따라서 부식저항성은 감소하였으며 열처리변수의 값이 7.7x$10^{-l9}$와 8.8x$10^{-l9}$ hr일 때 부식저항성은 매우 우수하였다. 천이후 부식속도에 미치는 열처리변수의 영향은 무게증가량에 미치는 영향과 동일한 경향을 나타냈으며 $\Sigma$A가 1.0x$10^{-18}$ hr이하에서 매우 낮은 부식속도를 보였다. 석출물 크기의 증가는 부식저항성을 감소시키는 것으로 관찰되었다. 따라서 우수한 부식저항성을 갖는 Zr 신합금을 개발하기 위해서는 중간 열처리 온도를 적절히 조절하여 석출물의 크기를 0.05 $\mu$m이하로 제어하여야 한다.다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.11a
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pp.605-608
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2006
본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 뉴우턴법에 기반을 둔 빠른 분석성능을 가지는 고정점 알고리즘의 독립성분분석은 입력변수 간의 독립성을 빠르게 찾기 위함이고, 입력변수의 확률밀도함수의 계산을 위해 적응적 분할을 이용한 상호정보의 추정은 변수상호간 종속성을 좀 더 정확하게 정량화하기 위함이다. 제안된 기법을 인위적으로 제시된 각 500개의 샘플을 가지는 6개의 독립신호와 1개의 종속신호를 대상으로 실험한 결과 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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2002.11a
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pp.147-152
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2002
본 연구에서는 검증된 Bench급 석탄 가스화 공정에 대하여 개발된 동적모사 프로그램을 중잔유 가스화 공정 모델에 적용하여 가스화 성능에 크게 영향을 미치는 주요변수, 즉 시료 투입비, 산소 공급비, steam 공급비 및 압력조절밸브 열림궤도의 영향을 파악하고, 공정변수들의 동특성을 해석하였다. 가스화기의 부하변동에 따른 주요 공정 변수들의 변동경향 및 시상수에 대한 신뢰성 있는 모사결과를 얻을 수 있었으며, 개발된 모델을 사용하여 중잔유 가스화 공정설계를 위한 기초 자료를 마련하였다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1998.08a
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pp.238-241
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1998
성문파 신호로부터 음원변수들을 추출하는 방법과 그 전 단계에서 역 필터링 방법에 의해 구한 미분성문파 신호로부터 고주파 잡음을 제거하기 위해 음원구간에 따라 필터의 대역폭을 달리함으로서 음원변수 추출과정에서 저역통과 필터에 의해 발생할 수 있는 오차를 최소화하기 위한 선택적 저역통과 필터링 방법을 제안한다. 이 방법은 음원모델중 하나인 LF-model 펄스를 합성하여 필터링 함으로서 그 성능을 비교, 평가하였다.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1996.05d
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pp.163-169
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1996
원전의 수명을 결정하기 위해서는 발전소 안전성과 성능을 보증하는 기술적 측면뿐만 아니라 경제적인 측면도 고려하여야 한다. 본 논문에선 원전수명관리 경제성 평가를 수행하는 WECON 프로그램을 소개하고, 이 프로그램을 이용하여 입력 변수의 민감도를 분석하였으며, 이 결과 나타난 상위 6개의 입력변수에 대해 사례 연구를 실시하였다. 이 6가지 변수에 대한 사례연구에서 원전 수명관리의 경제적 이득은 여러가지 경우에 따라 변화 하는 것으로 나타났으며, 기기비용이 연장운전 년수에 비례하여 증가한다고 가정한 경우 무한정 연장운전이 경제적이 아니라 Optimum 연장운전 point가 있는 것으로 나타났다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.116-119
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2001
본 논문에서는 주요성분분석 기법을 도입하여 회귀분석을 위한 신경망의 성능 개선방안을 제안하였다. 이는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 타원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 신경망의 학습성능 의존성을 줄이기 위함이다. 제안된 기법의 신경망을 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 학습데이터를 그대로 이용하는 신경 망보다 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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