• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.7
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• pp.1527-1532
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• 2003

기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.22 no.4
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• pp.679-690
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• 2011

Two widely used approaches for improving the quality of the output of a process are statistical process control (SPC) and automatic process control (APC). In recent hybrid processes that combine aspects of the process and parts industries, process variations due to both the inherent wandering and special causes occur commonly, and thus simultaneous application of APC and SPC schemes is needed to effectively keep such processes close to target. The simultaneous implementation of APC and SPC schemes is called integrated process control (IPC). In the IPC procedure, the output variables are monitored during the process where adjustments are repeatedly done by its controller. For monitoring the APC-controlled process, control charts can be generally applied to the output variable. However, as an alternative, some authors suggested that monitoring the input variable may improve the chance of detection. In this paper, we evaluate the performance of several monitoring statistics, such as the output variable, the input variable, and the difference variable, for efficiently monitoring the APC-controlled process when we assume IMA(1,1) noise model with a minimum mean squared error adjustment policy.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.51 no.1
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• pp.41-52
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• 2009

새로 개발된 모형에 대한 민감도 분석은 입력변수의 선정 및 보정을 위한 필요한 지침을 제공하기 위해 수행되어야 할 필수적인 과정이다. 동적 농업비점오염 평가모델 (dynamic agricultural nonpoint source assessment tool, DANSAT)은 농업 최적관리기법(BMP)의 지표 및 지하수에 대한 영향을 평가하기 위해 개발된 3차원 모델이다. 본 연구의 목적은 서로 다른 토층 및 유역내 위치에서 입력변수의 변화에 따른 지표 및 지하관련 출력들의 반응을 토대로 DANSAT의 일반적인 민감도 분석을 수행하는 것이다. 선정된 입력변수들의 변화에 따른 세가지의 지표관련 출력 (유출량, 유사량, 유출수중 농약 부하량) 및 두가지의 지하관련 출력 (지하수로의 유입 유량 및 지하수로의 농약 유입량)의 반응이 고려되었다. 민감한 입력변수들은 하나의 격자만을 이용한 예비 민감도 분석을 통하여 선정되었는데, 대체로 토양 관련 인자들이 지표 및 지하에서 양적/질적으로 민감하게 작용하는 것으로 나타났다. 예비민감도 분석을 통해 선정된 토양입력변수들의 서로 다른 토층에서의 변화에 따른 모형 출력들의 반응을 고려한 수직적 민감도 분석결과, 지표관련 출력들의 경우 지표 부근의 상층 토양의 인자가, 지하관련 출력들의 경우 하부 토층의 인자가 각각 민감하게 작용하는 것으로 평가되었다. 유역내에서 입력변수들의 공간적 위치의 변화에 따른 반응을 고려하는 수평적 민감도 분석결과, 유역 경계의 주변보다 하천 주변에서의 입력변수 변화가 모형의 지표 및 지하관련 출력들에 민감한 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 BMP의 지표 및 지하의 수문/수질에 미치는 영향을 평가하기 위해 개발된 DANSAT 모형의 입력변수 선정 및 보정에 유용한 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2010.07a
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• pp.606-607
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• 2010

본 논문은 CVCF 인버터 출력전압을 정현파로 제어하는 기법을 제안한다. 왜곡이 없는 깨끗한 정현파 출력전압을 요구하는 AVR이나 UPS에 적용이 가능하다. 변동 부하나 비선형 부하에 대해서도 출력을 안정되게 제어할 수 있는 장점이 있다. Backstepping 제어 기법을 이용하여 인버터 출력전류를 가상 제어변수로 선정하고 콘덴서 양단전압이 지령값을 추종하도록 가상 제어변수를 조절하고 이를 위해 인버터 출력전압인 입력 제어변수를 조절한다. 출력 필터의 L값의 변동을 고려하여 Adaptive parameter 보상 알고리즘을 적용하여 정밀한 Parameter값을 요구하는 Backstepping 기법의 단점을 보완하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1995.05a
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• pp.967-972
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• 1995

원자력발전소 증기발생기 전열관의 레이저 용접을 위하여 광섬유 전송 레이저 용접광학계를 설계하고 분석하고 실제 레이저 용접에 활용코자 하였다. 이를 위해서 ㎾급 고출력 Nd:YAG 레이저의 출력변수에 맞춘 광성유 선정 및 sleeve 면에서의 용접 power density와 초점깊이를 고려한 광학계통 설계를 수행하였다. 레이저 출력변수가 150 mm.mrad이며 800$\mu\textrm{m}$의 광섬유를 사용하는 경우, 3회에 걸친 coupling으로도 광섬유 출사부의 F# 를 2.48 정도로 하는 것이 가능하며 이때 +- 0.5mm 정도의 초점깊이를 얻을 수 있었다.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.39 no.10
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• pp.1086-1097
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• 1990

The design of multivariable control systems using the Inverse Nyquist Array method is described in this paper. The INA is a simple design technique, which permits a designer to achieve his objectives for a controller specification in a step-by-step fashion using Gershgorin band and Ostrowski circle. The application to a multivariable system of CANDU nuclear power plant with 5 inputs, 8 outputs, and 24 state variables is reviewed and the simulation shows satisfactory results.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.15 no.1
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• pp.70-77
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• 2001

This paper present a fuzzy mxlel of describing reacton features for ozon contactor in advanced water treatn-ent systems. Input and output variables are chosen by considenng the object of ozon processing and several parameters related to management of water quahty. Dissolved organic carbon concentration, $UV_{254}$ absorptIon and $KM_NO_4$ consumption are proposed as common variables in input and outp.lt variables. Furthermore own concentration, raw water's temperature and contact time are suggested as input variables, Membership hmctions for input variables have triangular type share and the grades in each lrembership function are determined by investigating process data gathered at pilot planl The decision parts of fuzzy model have linear combination form of input variables and coefficients included in such linear equations are computedd with process clata in the sense of least square error Also fuzzy trodel suggested in this paper is partitioned by 3 independent fuzzy rnxlels using the characteristics of having no interactions armng output variables. As a result, such fuzzy mxlel has rrerits in computation and comprehension. According to simulatIon results, fuzzy moIel's outputs give almost similar data to process output under same input conditions.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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• v.28B no.10
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• pp.771-782
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• 1991

In industrial multivariable plants, it is ofte the case that the plant outputs are measured in similar components not simultaneously but serially. In this paper, the problem of estimating the state vector of the plant based on the data obtained from such a measuring scheme is considered, and a special type of observer(referred to as a $'$multiple serial-sampling$'$ type observer) which renews its internal states whenever a new group of data is obtained is proposed. It is proved that such an observer can be constructed for almost every sampling period if the palnt is observable as a continuous-time multivariable system, and that the poles of the closed-loop system using the multiple serial-sampling type observer consist of the poles of the observer and those of the state feedback system. The behaviors of the observer and the closed-loop system are studied by simulation. The results of simulation indicate that a multiple serial-ampling type observer can estimate the state of the plant more accurately than the ordinary type observers and improve the closed-loop performance, especially, in the existence of measuring noise.ng noise.

• Journal of the KSME
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• v.22 no.5
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• pp.380-388
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• 1982

기관출력과 대기조건 각 변수와의 함수관계에서 이 함수가 서로 독립이고, 기관출력은 이들의 선형결합으로 표시됨을 실험으로 확인하였으며, 대기압력 변화 대신 흡기압력과 배기압력을 각각 변화시켜도 지장이 없음을 알았다. 이상과 같은 것으로부터 실험적 출력수정 방법의 타당성을 확인함과 동시에 통상의 대기상태의 변화에 있어서 수정 정밀도가 극히 높다는 것이 입증 되었 으므로 출력수정에 관한 충분한 자료가 되리라는 것을 믿는 바이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.3
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• pp.407-415
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• 2015

$Na{\ddot{i}}ve$ Bayes Classification is based on input variables that are a conditionally independent given output variable. The $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes assumption is unrealistic but simplifies the problem of high dimensional joint probability estimation into a series of univariate probability estimations. Thus $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes classier is often adopted in the analysis of massive data sets such as in spam e-mail filtering and recommendation systems. In this paper, we propose a variable selection method based on ${\chi}^2$ statistic on input and output variables. The proposed method retains the simplicity of $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes classier in terms of data processing and computation; however, it can select relevant variables. It is expected that our method can be useful in classification problems for ultra-high dimensional or big data such as the classification of diseases based on single nucleotide polymorphisms(SNPs).