Refuse incineration plant operations involve many kinds of uncertain factors, such as the variable physical properties of refuse as fuel and the complexity of the burning phenomenon. That makes it very difficult to apply conventional control methods to the combustion control of the refuse. In this paper, an adaptive fuzzy model predictive controller is proposed for the combustion control of the refuse. And computer simulation was carried out to evaluate performance of the proposed controller.
채소는 다른 작물에 비해 생육기간이 매우 짧기 때문에 환경의 영향을 많이 받는다. 특히 환경이 제어되는 시설에서 양액재배를 할 경우에는 생육이 왕성하므로 노지에 비해 재배기간을 단축시킬 수 있으며, 근권부 양액제어나 지상부 환경제어를 통해 고품질 채소를 생산할 수 있는 장점이 있다. 따라서 빠른 생육을 제어하거나 예측할 수 없어 수확적기를 놓치면 외관적 품질이 현저히 떨어지고 질적 품질도 저하하여 소비자의 기호에 맞추기 힘들게 된다. (중략)
전력계통 및 전원계획분야는 양질의 전력에너지를 발생원으로부터 수용처까지 경제적으로 안정공급하기 위한 이론과 기술을 연구, 개발함을 목적으로 한다. 그리고 그내용으로서는 전기에너지시스템의 구성요소인 전력계통의 해석, 시뮬레이션, 설계, 제어, 운용, 예측, 계획등의 공학적 및 기술적 문제를 다루게 될 것이다.
본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 기상예보정보를 활용한 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분할에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy Clustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 정성적인 기상예보정보를 정량화 시키는 방법을 제안하였다. AMFIS를 이용하여 월 댐유입량 예측 시, 관측자료만으로 구성된 모형에 의한 예측결과와 관측자료에 기상예보정보를 더하여 구성된 모형에 의한 예측결과를 비교하였다. 그 결과 ANFIS는 기상예보정보를 활용하여 댐유입량을 예측했을 때가 관측자료만으로 예측했을 때보다 예측능력이 더욱 정확함을 보였다.
본 연구에서는 시계열자료를 예측하기 위해 적용한 n$\times$n$\times$1 신경망 구조에서 초기값의 시각적인 선택을 통한 개선된 학습과정을 제안한다. 적용된 Easton[1]의 제어상자는 시각적인 면과 실용적인 적용측면에서 다차원 구조를 논의하기에는 제한적이지만, 적은 개수의 은닉노드를 갖는 단순한 신경망구조에서는 초기 가중값들의 동적인 선택을 통하여 가능한 빨리 효과적인 학습이 이루어질 수 있게 할 수 있다. 신경망 학습의 오차 판단기준은 기존의 평균제곱오차(MSE)를 고려한다. 실증연구에는 모의생성된 ARMA(1,0) 자료와 담배생산량 자료를 이용한다.
원전 계측제어계통은 정상운전 시 자가 진단기능의 유지보수를 위해 일정 주기로 건전성을 확인하고 있으며, 계획예방정비 기간 동안 기능 및 성능점검을 실시하여 필요한 경우 유지보수를 하고 있다. 하지만 원전의 정보를 계측하고 제어하는 계측제어계통에서도 선제적으로 고장을 진단하고 대처하여 사고전파를 방지할 수 있는 기술개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 계측제어 장비의 환경조건과 자가 진단 데이터를 활용한 신뢰도 함수 추정 방안을 연구하였으며, 고장데이터의 획득을 위해 계측제어 장비의 부품에 대한 Feature 별 확률분포를 가정하여 가상 고장데이터를 생산하였다. 이러한 고장데이터를 바탕으로 생존분석에서 활용되는 대표적인 인공지능 모델(DeepSurve, DeepHit)을 이용하여 신뢰도 함수를 추정하였고, 그와 동시에 전통적인 준모수적 방법론인 Cox 회귀모델을 통해 신뢰도 함수를 추정하여 환경조건과 진단 데이터를 바탕으로 한 잔여 수명 계산을 통해 적용 가능성을 확인하였다.
증강현실 기술은 자동차 네비게이션, 착용형 컴퓨터, 교육, 군사 등 많은 산업분야의 기술진화에 기인할 것으로 예측된다. 본 논문에서 는 이러한 증강현실 기술을 방송 서비스에 적용함으로서 방송의 일방향성 특성의 한계를 극복하여 관련 부가정보를 상호작용 형태 로 제공하는 인포테인먼트 서비스를 제공하며 시청자가 관심이 있는 시청점을 선택하여 시청할 수 있는 MPEG-4 LASeR 표준 기술 기반의 대화형 증감방송 서비스 시스템 개발에 관하여 설명하고자 한다. 또한 방송 서비스에 있어서 민감도가 높고 빠른 인식력을 가진 시각을 중심으로, 시청하는 시점을 선택제어가 가능한 시각추적 기반 실감 인터페이스를 추가적으로 개발함으로서 대화형 증감방 송 서비스 사용에 대한 소비자 편리성을 확보하였다. 그 결과 본 논 문에서 개발한 시스템은, 기존의 일방적인 화면시청에서 다양한 화 각시청이 가능하여 현장에 있는 것과 같은 증감방송 서비스가 가능해지고 단순 정보제공 중심에서 상호작용 형태의 역동적인 부가 정보 제공이 가능하여 대화형 증감방송 서비스의 초기 시스템 모 델이 될 것으로 예측된다.
본 논문에서는 유체 시뮬레이션(Fluid simulation)중 화염에서 표현되는 불똥 입자(Fire-flake particle)의 생성, 움직임과 삭제를 효율적으로 학습하고 표현할 수 있는 인공지능 기법에 대해 소개한다. 유체 시뮬레이션을 계산하기 위해서는 일반적으로 수치해석학과 같은 학문의 이해가 필요하며 불똥이나 거품과 같은 유체의 2차 효과(Secondary effect)는 기반유체(Underlying fluids)를 통해 추출되기 때문에 복잡하고 계산양이 많아진다. 이러한 문제를 완화하고자 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 분류 모델 학습을 통해 격자 내에서 표현되어야 하는 불똥 입자의 생성을 학습하고, 다항 회귀 모델 학습을 통해 불똥 입자의 움직임을 예측한다. 또한, 불똥 입자가 삭제되어야하는 상태를 네트워크 학습을 통해 얻어내며, 수명(Lifespan) 임계값 조절하여 다양한 장면에서 불똥을 제어할 수 있다. 결과적으로 화염의 움직임을 기반으로 불똥의 움직임을 복잡한 수학식이나 디자이너에게 의존하지 않고 인공지능 학습을 통해 쉽게 제어하고 예측하는 결과를 보여준다.
본 연구는 구조물의 정량적 강성설계 기법 개발, 즉 부재 단위의 강성 재설계를 통한 전역 자유도 변위의 정량적 조절 기법개발을 궁극적 목적으로 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 전역 자유도에 대한 부재의 변위기여도계수와 내력기여도계수를 유도하고, 이를 이용하여 특정 변위를 정량적으로 예측, 제어할 수 있도록 부재 강성과 특정 변위간의 상관식을 유도 제시하였다. 간단한 예제 구조물의 해석과 제안식 적용을 통한 변위 예측값 사이의 비교를 통하여 제안식을 검증하였다. 정정구조물의 경우 본 상관식은 정해로서, 이를 이용하여 폭정 변위를 원하는 목표치로 정확하게 제어할 수 있으며, 부정정구조물의 경우에도 부재 내력 재분배에 의한 오차가 발생하기는 함에도 불구하고 각 부재 강성과 특정 변위간의 상관성과 경향을 제시함으로써 매우 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서 제안하는 정량적 변위 제어 기법은 강성설계가 전체 설계 결과를 지배하게 되는 대 공간구조물 또는 초고층건물의 설계 시 유용할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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