• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.433-436
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• 2007

가스화기술은 화석연료에 의한 기존의 화력발전기술을 대체할 수 있는 차세대 발전기술로 여겨지고 있어 전 세계적으로 기술개발은 물론 상용 플랜트를 앞 다투어 도입 건설 중에 있다. 현재 국내에서도 2014년까지 실증플랜트 완공에 매진을 가하고 있는 실정이다. 가스화기술은 온실가스인 이산화탄소를 동시에 감축하면서 전력뿐만 아니라 수소, DME, 화학원료와 같은 2차 고급 에너지원을 생산할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 이 연구에서는 ASPEN plus를 이용하여 다양한 원료 공급에 따른 300 MW급 IGCC 플랜트에 대한 운전 특성을 알아보고자 하였다. 가스화기에 공급되는 원료는 석탄(역청탄), 중질유(납사, 벙커C유) 등으로 구분해 고려하였으며, 가스화 플랜트 해석모델에 대한 성능을 평가하기 위하여 해외에서 운전 중인 상용 IGCC 플랜트에 대한 운전자료와 상대오차로 비교 산출해 검증하였다. 그 다음으로 가스화(gasification)공정, 산가스 제거(acid gas removal)공정, 복합발전 공정(combined cycle)등과 같은 IGCC 플랜트를 구성하고 있는 각각의 단위공정에 대한 운전 특성에 대한 해석결과를 확인하였다. 해석 결과를 바탕으로 가스화기의 냉가스 효율(cold gas efficiency)과 탄소 전환율(carbon conversion), 산가스 제거공정에 대한 이산화탄소 포획 성능과 복합발전에 따른 플랜트 발전량 및 발전 효율(plant net efficiency)을 예측하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.3
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• pp.188-193
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• 2000

This paper presents an approach to obtain a reduced neuro-fuzzy model for a plant. The Neuro-Fuzzy Network are compose of the Radial Basis Function Networks with Gausis membership and learned by using temporal back propagation. The dependency in rough set theory is used to eliminate rules. Dependency between the condition membership value of each rule in a model and the output of the plant can allow us to see how much contribution the rule is to identify the plant. While the reduced model maintains the same performance as the original one, the selection algorithm can minimize its complexity and redundancy of the structure.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.167-167
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• 2022

최근 빅데이터에 관련된 연구에 있어 데이터의 품질관리에 대한 논의가 꾸준히 이뤄져 오고 있다. 특히 이미지 처리 및 분석에 활용되어온 딥러닝 기술의 경우, 분류 작업 및 패턴인식 등으로부터 데이터의 특징을 추출함으로써 비지도학습(Unsupervised Learning)을 가능하게 한다는 장점이 있음에도 불구하고 빅데이터를 다루는 과정에 있어 용량, 다양성, 속도 및 신뢰성 측면에서의 한계가 있었다. 본 연구에서는 CCTV 영상을 활용한 강수량 산정 모델 개발에 있어 예측 정확도 향상 및 성능 개선을 도모할 수 있는 데이터 전처리 방법을 제안하였다. 서울 근린 AWS 4개소 지역(김포장기, 하남덕풍, 강동, 성남) 및 중앙대학교 지점 내 CCTV를 설치한 후, 최대 9개월의 영상을 확보하여 강수량 산정을 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 배경분리, 조도조정, 영역설정, 데이터증진, 이상데이터 분류 등이 가능한 알고리즘을 개발함으로써 데이터셋 자체에 대한 전처리 작업을 수행한 후, 이에 대한 결과를 기존 관측자료와 비교·분석하였다. 본 연구에서 제안한 전처리 방법들을 적용한 결과, 강수량 산정 모델의 예측 정확도를 평가하는 지표로 선정한 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Error; RMSE)가 약 30% 감소함을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 CCTV 영상 데이터를 활용한 강수량 산정의 가능성을 확인할 수 있었으며 특히, 딥러닝 모델 개발시 필요한 적정 전처리 방법들에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.393-393
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• 2021

도시화는 도시 호우 유출 발생으로 인한 수질 악화를 초래했고 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 보다 정확한 설계를 위해 그린인프라(Green Infrastructure, GI)의 구조적 특성과 수문학적인 특성을 이용해 어떤 인자들이 설계에 필요한지 상관관계를 통해 분석하였다. GI의 종류 중 저류지와 저류연못의 총부유사량(Total Suspended Solids, TSS)와 총인 (Total Phosphorous, TP)의 유입수, 유출수, 비점오염원 농도, 수문학적인 특성 그리고 GI의 구조적 특성을 Ordinary Least Squares regression(OLS)과 Multi Linear Regression(MLR) 방법을 적용하였다. GI의 구조적인 특성은 한 BMP마다 달라지지 않으나 호우사상의 데이터 개수에 의한 편향이 있을 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 일정한 범위를 가지고 무작위로 데이터를 추출하는 방법과 이상치를 제외하는 방법을 사용하여 모델에 적용하였다. 이러한 OLS와 MLR 모델들의 정확도를 PBIAS(Percent Bias), NSE(Nash-Sutcliffe efficiency), RSR(RMSE-observations standard deviation ratio)을 통해 분석할 수 있다. 연구 결과 유입수의 비점오염원의 농도뿐만 아니라 수문학적 특성과 GI의 구조적 특성이 함께 들어갈 시 더 좋은 상관관계를 가지고 있음을 알 수 있다. 저류지가 저류연못보다 모델의 성능평가 면에서 좋은 값을 가지고 있지만 특성별 상관관계는 저류연못이 더 뚜렷한 결과를 보여준다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.15 no.3
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• pp.47-57
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• 2014

LNG plant projects tend to be implemented in overseas owing to its characteristics, so their project management scheme is somewhat different from those of general projects. Value chain in a LNG plant project includes exploration/production of gases, physical liquefaction/chemical conversion processes, transportation and storage. Key factors in the chain include liquefaction process (including ultra-low temperature liquefaction) to convert natural gas into liquid materials or fuel, and Front End Engineering Design (FEED) package, as well as Engineering, Procurement and Construction (EPC) technology comprising control, operation and construction. Success of a complex LNG plant project implemented in overseas depends on decision-making process in project management. Accordingly, to develop a decision-making model in of plant construction, the study extracted none factors in project management by EPC stage and assessed importance of each factor. The result showed that items in both project management and project risk management are important. Especially, the study developed a decision-making model in the construction stage of a LNG plant project based on the project management factors and importance assessment. The developed decision-making model would lay groundwork in building a decision-making system in construction stage of project management.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.550-553
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• 2007

본 논문에서는 제품 정보를 교환 및 공유하기 위한 국제 표준인 ISO 15926에 근거한 해양 플랜트 기자재의 제품 정보의 온톨로지 모델링을 소개한다. 모델링 방법은 코어 데이터 모델과, 참조 데이터 라이브러리, 템플릿과 객체 정보 모델을 이용한다. 코어 데이터 모델은 보편적인 개념을 정의하고, 참조데이터 라이브러리는 코어 데이터 모델을 확장한 공통 용어 사전이다. 의미를 표현하는 가장 작은 조각으로 템플릿을 사용하고, 객체 정보 모델을 통하여 객체들 사이의 관계를 정의한다. 모델링은 OWL을 이용하여 제품 데이터의 온톨로지를 생성하여 이기종 소프트웨어 간의 제품 정보를 교환하고 공유하도록 한다.

• Journal of the KSME
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• v.56 no.1
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• pp.46-50
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• 2016

이 글에서는 해양플랜트 탑사이드(Topside)에 설치되는 알루미늄 헬리데크의 구조 건전성 평가 관련 이해를 돕기 위하여 알루미늄 헬리데크의 일반적인 특성 및 파손 평가 모델, 이론 및 Eurocode 9 코드체크 방법에 대하여 서술하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1986.10a
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• pp.95-96
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• 1986

시스템을 입력과 출력값 만으로 제어하고자 할 경우에는, 플랜트의 파라메타를 추정하면서 제어해 나가야 할 것이다. 이러한 경우에는, 귀환제어나 최적제어 형태로는 여러가지 문제점이 발견되어서, 최근에 적응제어가 많이 연구되고 있다. 이에는 Gain-Scheduling 방법, Self-tuning regulator 방법 및 model reference adaptive control 방법이 있다. Gain-Scheduling 방법은 미지의 파라메타가 plant에 있을지라도, 이를 즉시 예측할 수 있을 경우 보조변수 추정을 통하여 이득을 조절하여 시스템을 안정시키는 것이고, self tuning regulator는 보조변수를 직접 조정하여 시스템을 제어한다. 또 model reference adaptive control 방법은 기준모델을 정하여, 이에 따라 관측기 등을 통하여, 플랜트의 파라메타를 추정 제어해 나가는 것이다. 이때 기준 모델의 출력과 플랜트 출력사이의 오차를 어떻게 할 것인가? 추정되는 파라메타와 오차와의 대수관계 및 차수 등, 그 한계 해석이 최근의 MRAC 설계연구에 큰 과제가 되어 왔다. 이에 본 연구에서는 신호합성 및 해석에 뛰어난 기능이 있는 Walsh 함수를 이용하여, 간단한 Micro computer의 도움으로, 오차 함수를 합성하고, 미지의 파라메타를 추정하여, 시스템의 adaptive filter설계에의 가능성에 대하여 연구하고자 한다. 또 이를 실제 예를 들어 고찰하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.195-198
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• 2011

석유 및 천연가스 생산에 사용되는 고정식 해양플랜트에는 자켓 구조물이 가장 많이 사용되고 있다. 생산에 사용되는 자켓 구조물은 풍하중이나 파랑하중에 의해 인명의 피해 없이 변위 및 응력에 대해 안전해야 한다. 그러나 1940년대 후반부터 사용되어 온 자켓 구조물은 피로하중, 노후화로 인해 내구성에 문제가 생기고 있다. 본 논문에서는 자켓 구조물의 안전성을 검토하기 위해 모드형상을 이용하여 자켓 구조물의 손상 위치를 탐색하는 방법을 제시한다. 제시한 손상탐지기법의 효용성을 입증하기 위해 자켓 구조물의 유한요소모델에 임의의 손상을 모사하였다. 유한요소모델의 손상 전 모드형상과 손상 후 모드형상의 모달 변형에너지의 변화를 이용하여 손상 지수를 유도하고 유도한 손상지수를 사용하여 손상이 있는 부재와 손상이 없는 부재를 분류하였다. 연구 결과 손상지수가 '0'인 부재를 제외한 나머지 부재 모두 본 연구에서 제시한 손상탐지기법으로 손상 부재를 판별할 수 있었다.

• Nuclear industry
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• no.9_10 s.3
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• pp.49-50
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• 1981