• 제목/요약/키워드: 속도결함벡터

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SVM과 인공신경망을 이용한 속도 및 연료유량 변화에 따른 가스터빈 엔진의 결함 진단 연구 (Defect Diagnostics of Gas Turbine Engine with Mach Number and Fuel Flow Variations Using Hybrid SVM-ANN)

  • 최원준;이상명;노태성;최동환
    • 한국추진공학회:학술대회논문집
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    • 한국추진공학회 2006년도 제27회 추계학술대회논문집
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    • pp.289-292
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    • 2006
  • 본 논문에서는 항공기용 터보 축 엔진의 결함진단 알고리즘으로 지지 벡터 장치(Support Vector Machine) 과 인공신경망(Artificial Neural Network) 을 복합으로 이용하였다. 인공신경망 알고리즘의 특성상 데이터 수에 따라 정확성과 수렴속도 등에서 차이가 나므로 탈설계 영역에서의 효용성여부를 판단하기 위해서 연료유량과 마하수에 따른 탈설계 영역 진단 결과를 지상정지 상태와 비교하였다.

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SVM과 인공신경망을 이용한 고도 변화에 따른 가스터빈 엔진의 결함 진단 연구 (Defect Diagnostics of Gas Turbine Engine with Altitude Variation Using SVM and Artificial Neural Network)

  • 이상명;최원준;노태성;최동환
    • 한국추진공학회:학술대회논문집
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    • 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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    • pp.209-212
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    • 2006
  • 본 논문에서는 항공기용 터보 축 엔진의 결함 진단 알고리즘을 개발하지 위해 Support Vector Machine(SVM)과 인공신경망(ANN)을 이용하였다. SVM을 이용하여 결함 위치를 판별한 후 인공신경망이 선택적으로 학습하는 분할 학습 알고리즘(SLA)을 제안하였으며 이를 고도 변화에 따른 가스 터빈 엔진의 결함 진단에 적용하여 분류 속도 및 예측 정확률 개선 가능성을 확인하였다.

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회전익 채널내 후류장에 의한 비정상 유동특성에 관한 연구 (Unsteady Flow Fields in a Rotor Blade Passage by Wake Passing)

  • 김윤제;전용렬
    • 한국유체기계학회 논문집
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    • 제2권4호
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    • pp.16-23
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    • 1999
  • The characteristic of unsteady flowfields on gas turbine, particularly on a rotor blade surface has been numerically investigated. The unsteady flow in a rotor blade passage as a result of wake/blade interaction is modeled by the inviscid flow approach, and solved by Euler equations using a time accurate marching scheme. Unsteady flow in the blade passage is induced by periodically moving a wake model across the passage inlet. The wake model used in this study is the Gaussian wate model in which the wake flow is assumed to be parallel with uniform static pressure and uniform relative total enthalpy. Numerical results show that for the case of Ps/Pr=1.5, the velocity and pressure distribution on the blade surfaces have much more complex profiles than for the case of Ps/Pr=1.0.

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머신러닝 기반 금속외관 결함 검출 비교 분석 (Comparative analysis of Machine-Learning Based Models for Metal Surface Defect Detection)

  • 이세훈;강성환;신요섭;최오규;김시종;강재모
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권6호
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    • pp.834-841
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    • 2022
  • 최근 스마트팩토리와 인공지능 기술의 수요 증가로 인해 다양한 분야에서 인공지능 기술을 적용하는 연구가 진행되고 있다. 결함 검사 분야에서도 인공지능 알고리즘을 도입하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히, 금속 외관의 결함을 검출하는 연구는 다른 소재(목재, 플라스틱, 섬유 등)의 결함을 검출하는 연구에 비해 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법(서포터 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine), 소프트맥스 회귀(Softmax Regression), 결정 트리(Decesion Tree))과 차원 축소 알고리즘(주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis), 오토인코더(AutoEncoder))의 9가지 조합과 2가지 합성곱신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기법(자체 알고리즘, ResNet)의 금속 외관의 결함 분류 성능 및 속도를 비교하고 분석하는 연구를 수행하고자 한다. 두 종류의 학습 데이터셋((i) 공용 데이터셋(Public Dataset), (ii) 실측 데이터셋(Actual Dataset))에 대한 실험을 통해 각 데이터셋에 대한 성능 및 속도를 비교 분석하고, 가장 효율적인 알고리즘을 찾아낸다.

속도 향상을 위한 서포트 벡터 머신의 파라미터 탐색 방법론 (Parameter search methodology of support vector machines for improving performance)

  • 이성보;김재영;김철홍;김종면
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.329-337
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    • 2017
  • 본 논문에서는 서포트 벡터 머신의 중요한 파라미터인 C와 σ값을 빠르고 정확하게 찾는 탐색 방법론을 제안한다. 기존에 알려진 격자 탐색 방식은 모든 경우를 비교하기 때문에 탐색속도가 느리다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 탐색속도 향상을 위한 딥 서치 방식을 제안한다. 1단계에서는 C-σ 정확도지표를 4등분 한 뒤 각 영역의 중간 값을 탐색하여 가장 정확도 값이 높은 지점을 시작 지점으로 선택한다. 2단계에서는 선정된 시작지점을 다시 4등분한 뒤 정확도 값이 가장 큰 지점을 새로운 탐색지점으로 지정한다. 3단계에서는 탐색지점에 이웃한 8개의 지점들을 탐색하여 정확도 값이 가장 높은 곳을 새로운 시작 지점으로 선정한 뒤 해당 지점을 4등분하여 정확도 값을 계산한다. 마지막 단계에서는 이웃 지점의 값들보다 탐색지점의 정확도지표 값이 최댓값이 될 때까지 진행한다. 최댓값을 만족하지 않을시 2단계에서부터 반복하며 입력된 레벨 값만큼 반복을 진행한다. 베어링의 결함 및 정상 데이터를 사용하여 비교한 결과, 제안한 Deep search 알고리즘은 기존 알고리즘 보다 성능 및 탐색시간에서 우수성을 보였다.

Hydrogenated and annealed effect of CdTe:In

  • 강철기;;임재현;류영선;전회창;김남화;현재관;강태원;김현정
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 1999년도 제17회 학술발표회 논문개요집
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    • pp.96-96
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    • 1999
  • CdTe는 일반적으로 광전 소자나 Xtjs 및 λ선 감지 소자로서 많은 연구가 되어지고 있는 물질이다. 특히 적외선 감지 소자로 쓰이고 있는 HgCdTe 물질의 기판으로서도 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 여러 가지 목적으로 사용함에 있어서 CdTe 내에 가지고 있는 여러 가지 불순물에 의한 영향으로 각종 결함밴드들이 형성됨으로서 소자로서의 응용에 많은 지장을 주고 있다. 이러한 이유로 여러 가지 방법으로 불순물 및 결합에 의한 준위에 관한 연구들이 진행되고 있다. 본 실험에서는 MBE 법으로 성장된 In 도핑된 CdTe 박막의 광학적 성질을 관찰하기 위하여 수소화 및 열처리를 하여 PL 법을 이용하여 관찰하여 보앗다. 열처리는 Cd 분위기의 50$0^{\circ}C$에서 5시간 동안 수행하였으며 수소화는 rf plasma 장치를 이용하여 8$0^{\circ}C$에서 50mW/c2의 출력으로 1시간동안 수행하여 주었다. 열처리한 시료의 경우 PL 신호는 갓 성장한 시료와 비교하여 깊은 준위에 관련된 신호들만 변화가 있었을뿐 그리 큰 변화가 있지는 않았다. 그러나 수소화시킨 시료의 경우 전체적으로 피크의 크기가 5배정도 감소하는 것을 볼 수 있었는데 이것은 수소에 의하여 passivation된 효과로 볼 수 있다. 정량적인 passivation 효과를 보기 위하여 온도의존성 PL 측정을 하여 보았다. 측정에서 관측된 (D,h) emission lines의 FWHM을 비교하여 본 결과 FWHM 온도가 증가함에 따라 선형적으로 증가하는 것이 아니라 급격한 증가를 q이는 구간을 관착할 수 있었다. 이것은 CdTe내에 존재하는 전하를 띠고 있는 주게와 받게의 결합의 결과로 나타나는 현상으로 보여진다. 이러한 결과를 통하여 얕은 준위에 있는 주게 불순물의 농도를 계산해 보았고 Hall 측정을 얻은 결과와 비교하여 보았다.판단된다. 따라서 이 기술은 기존의 광소자 제작을 위한 IFVD 방법의 문제점을 해결할 뿐만 아니라 결정 재성장 없이 도일한 기판상에 국부적으로 상이한 bandgap 영역을 만들 수 있기 때문에 광소자 제작에 적극 이용될 수 있다.나지 않았으며 BST 박막에서는 약 1.2V의 C-V이력현상이 보였다.를 이용하였으며, 이온주입후 열처리 온도에 따른 활성화 정도의 관찰을 위하여 4-point probe와 Hall measurement를 이용하였다. 증착된 다결정 SiGe의 두게를 nanospec과 SEM으로 분석한 결과 Gem이 함량이 적을 때는 높은 온도에서의 증착이 더 빠른 증착속도를 나타내었지만, Ge의 함량이 30% 되었을 때는 온도에 관계없이 일정한 것으로 나타났다. XRD 분석을 한 결과 Peak의 위치가 순수한 Si과 순수한 Ge 사이에 존재하는 것으로 나타났으며, ge 함량이 많아짐에 따라 순수한 Ge쪽으로 옮겨가는 경향을 보였다. SEM, ASFM으로 증착한 다결정 SiGe의 morphology 관찰결과 Ge 함량이 높은 박막의 입계가 다결정 Si의 입계에 비해 훨씬 큰 것으로 나타났으며 근 값도 증가하는 것으로 나타났다. 포유동물 세포에 유전자 발현벡터로써 사용할 수 있음으로 post-genomics시대에 다양한 종류의 단백질 기능연구에 맡은 도움이 되리라 기대한다.다양한 기능을 가진 신소재 제조에 있다. 또한 경제적인 측면에서도 고부가 가치의 제품 개발에 따른 새로운 수요 창출과 수익률 향상, 기존의 기능성 안료를 나노(nano)화하여 나노 입자를 제조, 기존의 기능성 안료에 대한 비용 절감 효과등을 유도 할 수 있다. 역시 기술적인 측면에서도 특수소재 개발에 있어 최적의 나노 입자 제어기술 개발 및 나노입자를 기능성 소재로 사용하여 새로운 제품의 제조와 고압 기상 분사기술의 최적화에 의한 기능성 나노 입자 제조 기술을 확립하고 2차 오염 발생원인 유

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