• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.413-420
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• 2021

본 연구는 수집 파라미터 중 하나가 부족할 경우 다른 파라미터를 통해 부족한 파라미터를 예측하기 위한 기계학습 모델에 대한 연구로서, 실내 환경 데이터 수집 장치를 통해 시간에 따른 온도·습도·CO2농도·광량에 대한 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 Matlab내 기계학습 회귀분석 기능을 통해 시간·온도·습도·CO2·광량 데이터를 예측하는 회귀모델을 만들었다. 또한 각 파라미터별로 RMSE 값이 가장 적은 3가지 모델을 선정하였으며 이에 대한 검증을 진행했다. 검증을 위해 각 파라미터로 도출된 예측모델에 테스트 데이터를 적용하여 예측치를 구했으며, 실측치와 구해진 예측치 간의 상관계수와 오차 평균을 구한 후 이를 비교하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2012년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.413-414
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• 2012

본 논문에서는 C-rate, 온도, SOC (State-of-Charge, 잔존용량)를 고려하여 NiMH 배터리를 모델링하였고, 시뮬레이션 결과를 배터리 실험 결과와 비교하였다. 제안한 배터리 모델은 1차 테브난 등가회로를 기반으로 구성하였으며 Matlab/Simulink 환경에서 구현하였다. 모델을 구현하기 위한 실험으로는 정전류, 펄스전류 실험을 하여 가변온도와 다양한 C-rate에서 변하는 파라미터를 도출하였고, 도출한 파라미터는 룩업 테이블을 이용하여 배터리 모델에 적용하였다. 제안된 배터리 모델을 짧은 시간동안 불규칙하게 변하는 전류 패턴에 대한 시뮬레이션과 실험 파형을 통하여 배터리 모델의 성능을 검증하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제45회 하계 정기학술대회 초록집
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• pp.224.1-224.1
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• 2013

CIGS박막 태양전지의 온도에 의한 효율변화를 알아보기 위해 $25^{\circ}C$, $50^{\circ}C$, $100^{\circ}C$, $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$에서 각각 10시간을 노출시킨 후 전기적인 특성들을 측정하여 초기 값들과 비교해 보았다. 태양전지의 온도 스트레스에 의한 특성 및 파라미터들의 변화들을 확인하기 위해 Light I-V를 측정하여 비교 분석하였다. 실험에 사용한 소자의 초기 파라미터들은 $25^{\circ}C$에서 측정하였고, 개방전압 0.66V, 곡선인자 67.99%, 효율 10.49%이다. 각 온도별 노출에 대해 CIGS박막 태양전지의 효율은 $50^{\circ}C$, $100^{\circ}C$에서는 초기 값과 비슷하였고, $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$에서 초기 값 대비 22.8%, 57.5% 감소 특성을 보였다. 단락전류는 온도별 노출에 대해서 크게 변화하는 모습이 나타나지 않았고, 개방전압과 곡선인자는 효율과 마찬가지로 $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$에서 감소하는 모습이 나타났다. $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$에서 개방전압이 3.4%, 8.3%, 곡선인자는 19.9%, 53.7%정도 감소하였다. 이 실험을 통해 개방전압과 곡선인자가 일정 온도부터 온도의 영향을 받아 감소하고, 그 영향으로 효율이 감소하게 되는 것을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제29권1호
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• pp.74-80
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• 2005

A number of creep rupture data for type 316LN stainless steels were collected through literature survey or experimental data produced in KAERI. Using these data, polynomial equations for predicting creep life were obtained by Larson-Miller (L-M), Orr-Sherby-Dorn (O-S-D) and Manson-Haferd (M-H) parameters using time-temperature parametric (TTP) methods. Standard error of estimate (SEE) values for the each parameter was obtained with different temperatures through the statistical process of the creep data. The results of L-M, O-S-D and M-H methods showed good creep-life prediction, but M-H method showed better agreement than L-M and O-S-D methods. Especially, it was found that SEE values of M-H method at $700^{\circ}C$ were lower than that of L-M and O-S-D methods.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2014년도 제46회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.327.2-327.2
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• 2014

CIGS박막 태양전지의 온도에 의한 효율과 전기적 특성 변화를 알아보기 위해 $25^{\circ}C$, $50^{\circ}C$, $100^{\circ}C$, $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$에서 각각 100시간을 노출시킨 후 전기적인 특성들을 측정하여 초기 값들과 비교하였다. 태양전지의 온도 스트레스에 의한 특성 및 파라미터들의 변화들을 확인하기 위해 Light I-V와 Minority Carrier의 Lifetime을 측정하여 비교 분석하였다. 실험에 사용한 소자의 초기 파라미터들은 $25^{\circ}C$에서 측정하였고, 단락전류 11mA, 개방전압 0.64V, 곡선인자 60.49%, Lifetime 10.7s 효율 9.17%이다. 각 온도별 노출에 대해 CIGS박막 태양전지의 효율은 $50^{\circ}C$, $100^{\circ}C$에서는 초기 값과 비슷하였고, $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$에서 초기 값 대비 54%, 84% 감소 특성을 보였다. 단락전류는 $50^{\circ}C$, $100^{\circ}C$, $150^{\circ}C$에서는 크게 변화하는 모습이 나타나지 않았고 $200^{\circ}C$에서 63% 감소하였다. 개방전압, 곡선인자, Lifetime은 효율과 마찬가지로 $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$에서 감소하는 모습이 나타났다. $150^{\circ}C$, $200^{\circ}C$에서 개방전압이 9.3%, 18.7%, 곡선인자는 45.8%, 56.3%정도 감소하였다. Lifetime은 64.4%, 80.1%정도 감소하였다. 이 실험을 통해 개방전압과 곡선인자, Minority Carrier의 Lifetime이 일정 온도부터 온도의 영향을 받아 감소하고, 그 영향으로 효율이 감소하게 되는 것을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.35-40
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• 1999

PID 제어기를 이용한 피드백 제어가 공정 제어에 도입된 이래로 PID 제어 알고리즘 및 적정 파라미터 계산에 대한 연구가 계속 진행되어 왔다. 일반적으로 PID 제어기 파라미터는 제어대상 프로세스의 1차 시간지연 모델로 근사화 하여 계산하는 방법과 임계이득 및 임계주파수를 구하여 계산하는 방법이 있다. 본 논문에서는 먼저 발전플랜트의 변수들 사이의 인과관계를 표현하는 신호 흐름도와 현장에서 취득한 데이터를 이용한 보일러 온도제어 계통의 모델링 및 제어기의 구성에 관하여 기술하고자 한다. 이러한 현장 운전 데이터에 의해 산출된 프로세스 모델을 이용하여 임계이득 및 임계주파수에 의한 PI 제어기의 적정 파라미터를 구하고, PI 제어기에 현장 데이터를 입력하여 컴퓨터 시뮬레이션 함으로써 프로세스 모델 및 PI 제어기의 성능을 검증하고자 한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제31권2호
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• pp.160-165
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• 2007

To predict long-term creep life from short-term creep life data, various parametric methods such as Larson-Mille. (L-M), Orr-Sherby-Dorn (O-S-D), Manson-Haferd (M-H) parameters, and a Minimum Commitment Method (MCM) were suggested. A number of the creep data were collected through literature surveys and experimental data produced in KAERI. The polynomial equations for type 316LN SS were obtained by the time-temperature parameters (TTP) and the MCM. Standard error (SE) and standard error of mean (SEM) values were obtained and compared with the each method for various temperatures. The TTP methods showed good creep-life prediction, but the MCM was much superior to the TTP ones at $700^{\circ}C$ and $750^{\circ}C$. It was found that the MCM were lower in the SE values when compared to the TTP methods.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권11호
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• pp.22-33
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• 1999

본 논문에서는 시스템의 차수가 고차이고 잡음과 시간지연이 있으며 파라미터가 변하는 비최소위상 시스템에 적응할 수 있는 다변수 일반화 자기동조 제어기의 설계 하중다항식 계수들을 온-라인으로 조정하는 방법을 제안한다. 다변수 일반화 최소분산 자기동조 제어기의 파라미터는 순환최소자승법으로 추정하고 설계 하중다항식 계수들의 값은 확률근사법인 Robbins-Monro알고리듬을 이용하여 자동 조절하였다. 제안한 다변수 자기동조 방법은 극제한방법보다 간단하고 효과적이다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 시스템의 파라미터가 변하고 시스템의 영점이 단위원 밖에 있는 고차 다변수 시스템에 잘 적응함을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.387-392
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• 2008

본 논문에서는 에너지 절약을 위한 방법으로 여름철 냉방의 적정 온도 및 풍향을 제어하기 위한 가상의 시뮬레이션을 목적으로 열 영상과 퍼지 추론 규칙을 적용한 온도 및 풍향 제어 기법을 제안한다. 온도 제어를 위한 가상 시뮬레이션에서 열 영상을 분석하기 위해서 영상을 $300{\times}400$의 크기를 가지는 색상 분포 영상으로 변환한다. 색상 분포 영상은 Red, Magenta, Yellow, Green, Sky, Blue의 온도 값을 가지는 R, G, B 값이며 각 색상은 $ 24.0^{\circ}C$에서 $27.0^{\circ}C$의 분포의 온도 값을 가진다. 색상 분포 영상은 아래 계층부터 레벨1에서 레벨10의 높이 계층으로 분류한다. 분류한 각 계층은 고유의 색상 분포도를 가지며 색상이 가지는 온도 수치에 따라서 계층별로 온도를 구성한다. 풍향 제어를 위한 각 계층의 높이는 레벨1에서 레벨3까지는 하위층이며, 레벨 4부터 레벨 7은 중간층, 레벨 8부터 레벨 10은 상위층으로 분류한다. 각 계층의 온도와 높이 레벨 값은 온도 조절과 풍향의 우선 순위, 강도 조절, 지속 시간을 구하기 위한 파라미터이다. 실내 공간의 전체적인 온도의 균형과 풍향을 제어하는 과정으로 풍향의 방향, 지속시간을 적용하고 풍향의 강도를 구하기 위해서 색상 분포영상의 각 구간의 온도 및 높이의 특징을 적용하여 퍼지 소속 함수를 설계한 후, 소속 함수의 소속도를 구하고 퍼지 추론 규칙을 적용하여 풍향의 강도를 구한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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• pp.449-450
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• 2020

본 논문에서는 부스트 컨버터와 벅-부스트 컨버터의 동작 특성을 고려하여 Fault Tree Analysis(FTA)를 작성하고 같은 용량으로 설계하여 동작 온도에 따른 고장률의 차이를 비교 및 분석한다. 승압용 컨버터로 사용되는 부스트 컨버터와 벅-부스트 컨버터의 파라미터 설정에 따른 인덕터의 고장률과 커패시터의 고장률을 계산한다. 또한 두 컨버터의 설계 파라미터에 의해 달라지는 커패시터 고장률과 정격전압 차이에 의해 달라지는 다이오드의 고장률을 구한다. 각 소자의 부품 고장률은 MIL-HDBK-217F를 이용하여 구한다. 작성한 FTA에 부품 고장률을 적용하여 고장률과 평균고장시간을 예측한다.