• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.7 no.2
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• pp.43-50
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• 1997

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. This makes it very dificult to apply conventional control methods to the combustion control of the refuse. So most of the refuse incineration plant are operated by operators. In this paper, an multi-variable fuzzy model predictive controller is proposed for the combustion control of the re:fuse. Adaptive network based fuzzy inference system is used for modeling of the refuse incineration plant and multi-variable fuzzy model predictive controller is designed based on the identified fuzzy model. And computer simulation was carried out to evaluate performance of the proposed controller.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1019-1022
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• 2010

네트워크 기술의 발전으로 이용할 수 있는 대역폭이 증가하고 있다. 그에 따라 증가한 대역폭을 효율적으로 사용하기 위한 전송 기술이 요구되고 있다. TCP Vegas는 RTT(Round Trip Time)를 이용해 혼잡을 미리 예측하여 윈도우 크기를 조절하는 혼잡 제어 알고리즘을 사용한다. UDT는 높은 대역폭과 큰 RTT 환경에서 대용량 데이터를 전송하기 위해 제공된 응용 기반의 전송 프로토콜이다. 본 논문에서는 UDT에 혼잡예측 알고리즘을 적용한 새로운 UDT의 혼잡제어 알고리즘을 제안한다. 혼잡예측을 통해 혼잡한 구간, 혼잡하지 않은 구간을 나누어 혼잡윈도우를 갱신한다. 혼잡하지 않은 구간에서 혼잡윈도우를 증가시키고 혼잡한 구간에서 혼잡윈도우를 감소시킴으로써 기존의 UDT보다 성능이 개선되었음을 확인 할 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.5
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• pp.562-567
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• 2006

Model Predictive Control(MPC) system uses the current input which minimizes the difference between the desired output and the estimated output in the receding horizon scheme. In many cases (for example, system with constraints or nonlinear system), however, it is not easy to find the optimal solution to the above problem. In this paper, we show that real number coding genetic algorithm can be used to solve the optimal problem for MPC effectively. Also, we show by simulation that the real coding algorithm is mote natural and advantageous than the digital coding one.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.13 no.3
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• pp.171-178
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• 2008

Pressure control of hydraulic pump using SRM with pressure predictor and direct torque control method is presented in this paper. Nowadays, high efficiency and high performance motor drive is much interested in hydraulic pump system. But the hydraulic pump system has an inherent defect that its dynamic behavior causes by interaction between the sensor and hydraulic load. It will make low performance of whole system, even unstable and oscillatory. Proposed system integrates pressure predictor and direct instantaneous torque control (DITC). The pressure predictor includes Smith predictor, which is easy to improve unstable or long oscillation in traditional negative feedback control and popular PID control architectures. And DITC method can reduce inherent torque ripple of SRM, and develop smooth torque to load, which can increase stability and improve the torque response of SR drive. So high dynamic performance and stabilization can achieved proposed hydraulic system. At last, the proposed hydraulic system is verified by simulation and experimental results.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.2
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• pp.47-54
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• 2024

The global decrease in traditional energy resources has prompted increasing energy demand, necessitating efforts to replace and optimize energy sources. This study focuses on enhancing energy efficiency in manufacturing plants, known for their high energy consumption. Through simulations and analyses, the study proposes a temperature-based control system for HVAC (Heating, Ventilating, and Air Conditioning) operations, utilizing machine learning algorithms to predict and optimize factory temperatures. The results indicate that this approach, particularly the prediction-based free cooling algorithm, can achieve over 10% energy savings compared to existing systems. This paper presents that implementing an efficient HVAC control system can significantly reduce overall factory energy consumption, with plans to apply it to real factories in the future.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1992.10a
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• pp.48-52
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• 1992

진동원을 가진 장비를 임의의 구조물에 설치할 경우 관심이 되는 문제는 구 조물의 임의의 위치에서의 진동 수준을 추정하는 일이다. 특히 정밀장비를 다루는 반도체 공장에서 크린룸이나, 정밀측정, 분석 실험실등 미진동을 제 어해야 하는 분야에서는 더욱 그 필요성이 대두되고 있다. 진동제어가 필요 한 공간에 대한 진동수준의 예측이 가능할 경우 진동윈이나 수진점(active and passive type)방진에서 최적화된 전달률(transmissibility)을 명확히 결정 할 수 있어 설계와 시행오차를 최소화 할 수 있다. 그러나 이러한 실제문제 를 다룰 경우 대부분 진동제어 구조물은 복잡하고 설치 운용되는 장비들은 대형, 복합장비가 사용되는 것이 일반적이고 수행기간도 여러가지 공정상 단 시간에 이루어져야 하는 현실적인 어려움이 있다. 진동제어가 필요한 구조물 에 대한 임의의 공간에서 진동수준을 신속하고 정확하게 예측하기 위해서는 최소한 두 가지 정보만이라도 명확히 해야 한다. 하나는 장비의 주파수별 정 확한 가진력의 산정이고 다른 하나는 장비가 설치되고 진동제어가 필요한 구조물에 대한 동적특성(dynamic property)이다. 가진력에 대한 정보는 일반 적으로 장비제작사가 제시하는 것이 원칙이나 그렇지 못할 경우 구조해석 기술자(structure engineer)가 해석적으로 추정하거나 또는 명확히 가진 특성 을 알지 못하는 복잡한 장비는 실험적으로 결정해야 한다. 구조물의 동적 특 성을 나타내는 모빌리티(mobility)를 구하는 방법은 해석적인 방법과 실험적 인 방법이 있으나 복합재료, 복잡한 구조형태나, 지지조건, 다양한 결합부의 동적 특성을 정의하여 해석적으로 정확히 해결하기에는 어려움이 있다. 이러 한 제한조건을 손쉽게 해결하는 방법은 실 구조물에 대한 동적실험(dynamic test)을 통하여 단기간에 동적특성을 결정하고 SDM(structure dynamic modification)이나 FRS(force response simulation)를 수행하여 임의의 좌표 공간에 대한 진동수준을 해석적으로 예측할 뿐만 아니라 구조물의 진동제어 를 위한 동적인자를 변경시킬 수 있는 정보를 제공하며 장비를 방진할 경우 신뢰성 있는 전달률을 결정할 수 있다. 실험적으로 철교, 교량이나 건물의 철골구조 및 2층 바닥 등 대,중형의 복잡한 구조물에 대항 동특성을 나타내 는 모빌리티를 결정할 경우 충격 가진 실험이 사용되는 실험장비 측면에서 나 실험을 수행하는 과정이 대체적으로 간편하다. 그러나 이 경우 대상 구조 물을 충분히 가진시킬수 있는 용량의 대형 충격기(large impact hammer)가 필요하게 된다. 이러한 동적실험은 약 길이 61m, 폭 16m의 4경간 교량에 대 하여 동적실험을 수행하여 가능성을 확인하였다. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.115-118
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• 2006

빙축열 시스템과 같은 열교환 시스템을 이용하여 심야의 전력 경부하 시 주간에 이용할 냉방부하를 축열하였다가 주간에 공급함으로써 전력의 평준화와 전력 설비의 효율적 운용을 기할 수 있어 전력의 안정적인 수급과 에너지의 효율을 극대화할 수 있다. 하지만 빙축열 시스템의 제어 운전을 전적으로 운전자의 경험에 의존하는 경우에 충분한 냉방 부하를 공급하기 위한 잉여축열에너지가 비경제적으로 많아져서 빙축열 시스템의 경제성이 저하되고 사용 효과가 낮아지는 문제점이 많이 발생되고 있다. 경제적인 활용 효과를 고려하여 빙축열 시스템을 효율적으로 운용하기 위해서는 냉방부하량이 기후 특성에 의해 결정되므로 기후를 정확하게 예측하고 이를 토대로 다음날의 시간별 냉방부하를 예측하여 적정한 축열량을 결정하여야 하는 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 신경망을 이용하여 기상 데이터를 토대로 다음날의 온도와 습도를 예측하고 예측된 온도와 습도 및 냉방부하 실적 자료를 기반으로 신경망을 이용하여 시간별 냉방부하를 예측하는 알고리즘을 제시하였다. 제안된 냉방 부하예측 알고리즘에 의해 구축된 한국전력공사 속초생활연수원의 부하예측모델을 이용하여 온도, 습도, 냉방부하를 예측한 결과 기존 방법에 의한 것보다 우수한 예측 성능을 보였다.

• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.18 no.3
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• pp.243-249
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• 2018

The study for curling control of plain concrete in underground parking lot was conducted in this study. The shrinkage reducing agent(SRA) was used to minimize the curling deformation of plain concrete in underground parking lot. For the quantitative curling control, the simplified prediction method applying the deflection theory of cantilever beam was proposed too, and the validity of prediction method was examined through the comparison between the experimental values and predictive values. In result, the curling of SRA 1.0% concrete was about 30% less than that of SRA 0.0% concrete, and the possibility of curling estimation by the simplified prediction method was confirmed through the comparison between the experimental values and predictive values.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.195-198
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• 2002

고농도오존이 발생되는 원인과 환경적 요인의 상호관계를 모델링하기 위해 신경회로 망과 같은 지능제어 기법들이 많이 적용되어 왔다 분석과 모델링을 위해 유전자 알고리즘과 같은 최적화 방법을 적용하기도 하지만, 고농도 오존이 발생되는 메커니즘이 매우 복잡하고, 비선형적이며, 패턴파악이 어렵기 때문에 고농도 오존의 예측 모델링에는 여전히 문제점이 있다 따라서 본 논문에서는 신뢰수준과 신뢰구간을 이용하여 초농도 오존을 예측할 수 있는 모델링 방법을 서술하였다 예측값의 신뢰수준의 평가는 예측에 대한 실측값을 구하여 신뢰구간내의 데이터의 개수를 파악함으로써 신뢰성을 평가할 수 있다. 또한 이 테스트는 우리가 가지고 있지 않은 데이터에 대한 유효성을 평가하는데 적용될 수 있다 그리고 본 논문에서는 GMDH(Group Method of data handling)의 전형적인 알고리즘에 바탕을 두고 있는 DPNN(Dynamic Polynomial Neural Network)를 이용하여 예측 모델을 구성하였다. DPNN은 데이터 해석이 용이하고 비선형적인 동적 시스템 예측에 유용하게 적용될 수 있는 장점을 가지고 있다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.22 no.1
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• pp.129-137
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• 2016

In the present study we verified performance of feed-forward control algorithm using short term prediction of ship motion information by taking advantage of developed numerical simulation model of FPSO motion. Up until now, various studies have been conducted about thrust control and allocation for dynamic positioning systems maintaining positions of ships or marine structures in diverse sea environmental conditions. In the existing studies, however, the dynamic positioning systems consist of only feedback control gains using a motion of vessel derived from environmental loads such as current, wind and wave. This study addresses dynamic positioning systems which have feedforward control gain derived from forecasted value of a motion of vessel occurred by current, wind and wave force. In this study, the future motion of vessel is forecasted via Brown's Exponential Smoothing after calculating the vessel motion via a selected mathematical model, and the control force for maintaining the position and heading angle of a vessel is decided by the feedback controller and the feedforward controller using PID theory and forecasted vessel motion respectively. For the allocation of thrusts, the Lagrange Multiplier Method is exploited. By constructing a simulation code for a dynamic positioning system of FPSO, the performance of feedforward control system which has feedback controller and feedforward controller was assessed. According to the result of this study, in case of using feedforward control system, it shows smaller maximum thrust power than using conventional feedback control system.