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Fault Diagnosis of Induction Motor based on PCA and Nonlinear Classifier (PCA와 비선형분류기에 기반을 둔 유도전동기의 고장진단)

  • Park, Sung-Moo;Lee, Dae-Jong;Chun, Myung-Geun
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.16 no.1
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    • pp.119-123
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    • 2006
  • In this paper, we propose fault diagnosis of induction motor based on PCA and MLP. To resolve the main drawback of MLP, we calculate the reduced features by PCA in advance. Finally, we develop the diagnosis system based on nonlinear classifier by MLP rather than linear classifier by conventional k-NN. By various experiments, we obtained better classification performance in comparison to the results produced by linear classifier by k-NN.

Touch User Interface of Relative Coordinate Style based on Drag and Diversion Operations (드래그 및 방향전환 동작 기반의 상대좌표형 터치 유저 인터페이스)

  • Paik, Jung-Hoon;Choi, Kyung-Soon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.15 no.1
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    • pp.89-98
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    • 2011
  • In this paper, a new touch user interface which is based on the hand operations of dragging and diversion is presented. With it, convenience and quickness for inputting of texts as well as searching and selecting of multi-layered menus are improved. The new interface also applies relative coordinate systems which display texts on the touch positions corresponding to the moving of touch location. It accommodates more text codes than those in conventional fixed coordinate systems which allocates texts to fixed location on touch screen. The suggested interface is implemented to IPTV remote control and set-top box to prove its practicality and effectiveness.

An Auto-tuing of PID Conrtroller using Genetic Algorithms (유전자 알고리즘을 사용한 PID제어기의 자동동조)

  • 이수흠;정순현
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.3 no.2
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    • pp.71-75
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    • 2002
  • We propose a new method to deal with the optimized auto-tuning for the PID controller which is used to the process-control in various fields. First of all, in this method, 1st order delay system with dead time which is modelled from the unit step response of the system is Pade-approximated, then initial values are determined by the Ziegler-Nichols method and deciding binary strings of parents generation using by the fitness values of genetic algorithms, we perform selection, crossover and mutation to generate the descendant generation. The advantage of this method is better than the Ziegler-Nickels method in characteristic of output, and has extent of applying without limit of K, L, T parameters.

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Inverse Estimation of Fatigue Life Parameter based on Bayesian Approach (베이지안 접근법을 이용한 피로수명 파라미터의 역 추정)

  • Heo, Chan-Young;An, Da-Wn;Choi, Joo-Ho;Jeon, Jeong-Il
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • 2010.04a
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    • pp.620-623
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    • 2010
  • 구조요소의 설계에서 유한요소해석은 매우 효과적인 방법이며 정확한 해석 기술을 요구한다. 그러나 제조 공정이나 환경에 따라 달라지는 재료 물성이나 불확실성을 내포하는 피로 물성을 확정적인 값으로 이용하는 등 입력 변수의 부정확한 정보로 인해 유한요소해석 결과를 신뢰하지 못하는 경우가 자주 발생한다. 실제 시험을 통해 설계의 결과를 예측하는 것은 경제적인 측면과 시간소요 면에서 한계가 따르기에 신뢰할 수 있는 유한요소해석 방법이 요구된다. 본 연구에서는 고주기의 피로 해석을 위해 유한요소해석을 이용하여 스프링의 응력-수명(S-N) 파라미터를 역 추정하고 수명을 예측해 보았다. 이를 위해 실제 산업현장에서 쓰이는 자동차 서스펜션 코일 스프링을 예제로 사용하였다. 시험 모델에 대해 불확실성을 고려한 베이지안 접근법을 이용하여 입력변수의 파라미터를 역 추정하였으며, 마코프체인몬테카를로(Markov Chain Monte Carlo) 기법을 이용하여 얻어진 피로 물성 파라미터의 샘플 데이터를 이용해서 유한요소해석을 실시하고 신뢰수준 내에서 새로운 구조요소의 피로수명을 예측하였다.

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An Auto-tuning of PI Controller using Microprocessor (마이크로 프로세스를 이용한 PI 제어기 설계)

  • Jeong, Soon-Hyun;Kwon, Soon-Kul;Suh, Ki-Young;Lee, Soo-Heum;Kim, Young-Mun
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2002.06a
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    • pp.25-28
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    • 2002
  • 본 논문은 마이크로 프로세스로 처리되는 여러 제어장치들 중에서 PI제어기의 최적 자동동조에 관한 개선된 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 Relay 자동동조 법으로서 이를 마이크로 프로세스에 응용하여 제어대상에 최적의 PI계수를 입력하게된다. 이를 위해 먼저 Computer와 DSP사이에 통신이 가능하도록 RS-232를 설치하고, 컴퓨터의 제어신호에 따라 모터의 속도가 Relay와 PI제어기에 의해 목표값에 도달할 수 있도록 설계하였다. 내부적으로 사용된 Relay 동조방식은 Relay로 제어대상의 출력을 강제로 진등시켜서 출력의 진폭과 주기를 이용하여 PI 계수를 조정하고 제어기의 입력값으로 선택된다. Relay동조 법은 동조과정이 간단하여 동조 방식의 구현이 쉽다. 또 위상여유를 고려하여 제어기의 계수를 조정하기 때문에 시스템의 견실성을 향상시킬 수 있을 뿐 아니라, 비례 제어만으로 임계 진동을 하지 않는 시스템의 경우에도 사용할 수 있고, 원점에 극점이 있는 경우에도 적용할 수 있어서 기존의 제어방식이 가지는 제약성의 한계를 극복할 수 있어서 적용성이 우수하다.

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Assessment of water quality monitoring system in reservoir (저수지 수질측정망 평가)

  • Lee, Yo-Sang;Lee, Gwang-Man
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.185-185
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    • 2012
  • 수질관리에 있어서 무엇보다도 중요한 것이 신뢰성 있는 수질자료를 확보하는 것이다. 우리나라는 원수수질관리를 위해 1970년대 후반부터 수질측정망 단위의 정기적 수질측정이 이루어지기 시작하여 2008년에는 1,476개 지점으로 운영되고 있다. 수질모니터링은 조사지점, 수질항목, 측정 주기 등이 매우 중요한 요인이 되며, 이중에서 특히 조사지점은 가장 중요한 사항으로 판단된다. 그러나 지금까지 저수지에서 수질조사를 위한 관측지점은 대부분 정성적 판단에 따라 정해져 왔기 때문에 수질대표성에 문제가 되기도 하였다. 본 논문에서는 이와같은 수질측정망 구축시 문제점을 개선하기 위해 과학적인 통계기법을 적용한 수질측정망 구축방안을 제시하였다. 구축된 수질 측정망 구축시스템은 통계적 분석기법을 기반으로 만들었으며, 이용자의 사용 편의성을 고려하여 간단한 입력으로 측정망을 구축할 수 있는 체계로 구성하였다. 시스템에서는 시계열분석과 유사성 계산을 실시하여 덴드로그램으로 결과를 제시하며, 이용자가 최종 산점도 출력시스템에 원하는 군집의 개수를 입력하면 수질 특성 파악이 가능한 주성분 산점도가 출력되도록 하였고, 군집 내 관측지점의 중심점을 대표지점으로 선정하도록 되어있다. 본 논문에서는 기존에 운영되고 있는 저수지 수질측정지점을 대상으로 분석을 실시하였다. 그러나 기존 측정지점의 개수가 적어 통계분석 결과 적용에 한계가 있어 수질모델링을 통한 수질자료 증폭을 실시하였으며, 이를 바탕으로 다수의 측정지점을 대상으로 수질측정망 평가를 실시하였다. 본 논문에서는 용담댐, 밀양댐, 충주댐, 안동댐 및 남강댐을 대상으로 평가를 실시하였으며, 약간의 지점변동이 필요한 것으로 평가되었다.

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Development of AI-Surrogate model for climate stress test (기후 스트레스 테스트를 위한 AI-Surrogate 모형 개발)

  • Tae Hyeong Kim;Boo Sik Kang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.99-99
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    • 2023
  • 기후변화는 물 관리의 가장 큰 리스크 요인이므로 물 관리 계획을 수립하는 과정에서 기후변화의 영향을 고려하는 것이 필수적이다. 기후변화에 대한 수자원 예측 관련 연구가 이루어지고 있으나, 대부분의 연구에는 수문학적 모델링이나 시뮬레이션이 동반되는데, 이 과정에는 시간과 비용이 많이 들어가며, 지역이나 연구목적에 따른 정밀한 매개변수의 보정은 전문지식이 필요하기 때문에 현업에서 연구결과를 의사결정에 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 수문학적 모델링의 입력 및 출력 결과를 딥러닝의 학습자료로 하여 수문모델을 사용하지 않아도 효율적으로 결과를 도출할 수 있는 딥러닝 기반 Surrogate 모형에 대한 연구가 이루어지고 있으나 수자원 분야에 접목된 사례는 부재한 실정이다. 따라서 이 연구를 통해 국내 유역을 대상으로 Surrogate 모형을 구축한 뒤, 그 성능을 평가하고자 한다. 이를 위한 Surrogate 모형 구축 과정은 다음과 같다. 충주댐 유역을 대상으로 과거 20년간의 강우 및 기온 자료를 수집한 뒤, 이 자료를 바탕으로 기후변화의 영향을 고려한 3,162개의 시나리오를 생성한다. 그 후 장기유출모형 IHACRES에 생성된 시나리오를 입력자료로 하여 유입량 결과를 도출하고, 이 결과를 Python코드 기반의 딥러닝 학습자료로 하여 최적 예측 결과를 도출해내는 Surrogate 모형을 생성한 뒤 기존 장기유출모형과의 성능을 비교하고자 한다. 이와 같은 Surrogate 모형은 추가적인 데이터와 매개변수의 보정 과정이 없어도 장기유출모형과 같은 결과를 짧은 시간내에 상당히 정확하게 모사할 수 있어 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.

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Application and assessment of Dynamic Water resources Assessment Tool (DWAT) to predict ensemble streamflow (앙상블 하천유량 예측을 위한 동적수자원평가시스템의 적용 및 평가)

  • Jeonghyeon Choi;Deokhwan Kim;Cheolhee Jang;Hyeonjun Kim;Hyeongseob Shin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.346-346
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    • 2023
  • 한국은 기상·수문정보의 예측이 기상 및 기후 측면에서 주도적으로 이루어지고 있다. 그러나 단기 및 중기 수자원 평가 및 분석을 위해 필요한 시공간적 규모, 정확도, 평가체계를 고려한 기상 기후 예측정보의 활용 방안이 마련될 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 수자원 평가 및 분석을 위한 방안을 마련하고자 국내 경안천 유역을 대상으로 하천유량을 예측하고 평가하였다. 이를 위해, 우리는 세계기상기구(World Meteorological Organization, WMO)에서 회원국을 대상으로 배포 중인 수자원 평가 도구인 동적수자원평가시스템(Dynamic Water resources Assessment Tool, DWAT)을 경안천 유역에 대하여 구축하고, 과거 관측 기상 및 유량 자료를 이용하여 매개변수를 보정하였다. 앙상블 하천유량 예측을 위해서 전지구적인 기후 패턴과 국내 기상 특성 간의 상관성 분석 후 이를 예측인자로 활용하여 다중회귀모형과 인공신경망 모형으로부터 생성된 1,000개의 앙상블 강우 및 기온 예측정보를 DWAT의 입력자료로 이용하였다. 2022년에 대한 앙상블예측정보를 DWAT의 입력자료로 사용하여 앙상블 하천유량이 예측되었다. 예측된 일-단위 하천유량은 실제 관측유량과 차이를 보이나 이는 예측된 앙상블 강우 및 기온정보의 오차에 기인하는 것으로 보인다. 이러한 결과는 수문 모형 결과의 오차는 강제 자료의 오차에 큰 영향을 받는 한계를 다시 한번 확인시켜준다. 따라서 단기·중기 수자원 평가 및 분석을 월-단위 하천유량으로 변환하여 월별 통계치를 분석하는 방향을 고려할 필요가 있다.

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Analysis of flow rate and pollutant load during rainfall in Yongdam Dam watershed using HSPF (HSPF를 이용한 용담댐 유역의 강우 시 유량 및 오염물질 부하 유출 특성 분석)

  • Kang, Yooeun;Kim, Jaeyoung;Seo, Dongil
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.342-342
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    • 2022
  • 본 연구에서는 금강 최상류 용담댐에 유입되는 오염부하를 효과적으로 관리하기 위하여 용담댐 상류 유역에 수문-수질 모델을 적용하고 보정한 결과를 보고하고자 한다. 유역의 유출유량과 오염물질 부하를 산정하기 위해 미국환경부의 Hydrological Simulation Program-Fortran(HSPF)을 적용하였고 강우에 의한 용담댐 유역의 유입유량과 오염물질 부하 특성을 분석하였다. 용담댐은 금강수계 최상류에 있는 다목적댐으로 국내에서 5번째로 규모가 큰 댐으로서 도수터널을 이용한 유역변경을 통해 전라북도 지역의 용수를 공급하고 있다. 용담댐 유역을 환경부의 소유역 구분에 따라 51개의 소유역으로 세분화한 후 티센망을 고려하여 12개의 그룹으로 범주화하였고, 강우 관측지점 12곳의 2017-2021년 강우 자료를 각 소유역에 입력하였다. 강우를 제외한 여타 기상 자료는 자료의 한계로 인해 장수기상청과 전주기상청의 동일 기간의 것을 사용하였다. 수질 모의 항목은 총부유물질(TSS), 총인(TP)과 총질소(TN)이며, 유량과 수질 항목의 보정은 측정망의 2017~2021년 실측자료에 대하여 시행하였다. 보정 결과는 R2, RMSE, MAE로 평가하였다. 본 연구의 결과는 용담댐 내부의 수질을 예측할 수 있는 3차원 수리-수질 모델의 입력자료로 활용될 예정이며, 추후 기후변화 영향을 고려한 상류 유역의 수질관리 계획 수립에 기여할 것으로 기대된다.

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Performance Comparison of Statistics-Based Machine Learning Model for Classification of Technical Documents (기술문서 분류를 위한 통계기반 기계학습 모델 성능비교 및 한계 연구)

  • Kim, Jin-gu;Yu, Heonchang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.393-396
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    • 2022
  • 본 연구는 국방과학기술 분야의 특허 및 논문 실적을 이용하여 통계기반 기계학습 모델 4 종을 학습하고, 실제 분석 대상기관의 데이터 입력결과를 분석하여 실용성에 대한 한계점 분석을 목적으로 한다. 기존 연구에서는 특허분류코드를 기준으로 분류하여 특수 목적으로 활용하거나 세부 연구 범위 내 연구 주제탐색 및 특징연구 등 미시적인 관점에서의 상세연구 활용 목적인 반면, 본 연구는 거시적인 관점에서 연구의 전체적인 흐름과 경향성 파악을 목적으로 한다. 이에 ICT 기술 138 종의 특허 및 논문 30,965 건과 국방과학기술 192 종의 특허 및 논문 23,406 건을 학습데이터로 각 모델을 학습하였다. 비교한 통계기반 학습모델은 Support Vector Machines, Decision Tree, Naive Bayes, XGBoost 모델이다. 학습데이터에 대한 학습검증 단계에서는 최대 99.4%의 성능을 보였다. 다만, 실제 분석대상기관의 특허 및 논문 12,824 건으로 입력분석한 결과, 모델별 편향성 문제, 데이터 전처리 이슈, 다중클래스 및 다중레이블 문제를 확인, 도출한 문제에 대한 해결방안을 제시하고 추가 연구의 방향성을 제시한다.