• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권4호
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• pp.420-426
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• 2022

Developing a machine learning model and putting it into production goes through a number of steps. Automated Machine Learning(AutoML) appeared to increase productivity and efficiency by automating inefficient tasks that occur while repeating this process whenever machine learning is applied. The high degree of automation of AutoML models allows non-experts to use machine learning models and techniques without the need to become machine learning experts. Automating the process of applying machine learning end-to-end with AutoML models has the added benefit of creating simpler solutions, generating these solutions faster, and often generating models that outperform hand-designed models. In this paper, the AutoML data is collected and AutoML's Color Petri net model is created and analyzed based on it.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권2호
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• pp.209-218
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• 2021

ORV의 열교환 효율 향상 및 운전 최적화를 위한, first principle 기반 모델링 연구들이 수행되어왔지만, ORV의 열 전달 계수는 시간, 위치에 따라 불규칙한 시스템으로, 복잡한 모델링 과정을 거친다. 본 연구는 복잡한 시스템에 대한 데이터 기반 모델링의 실효성을 확인하고자, LNG 재기화 공정의 실제 운전데이터를 이용해, ORV의 해수 유량, 해수온도, LNG 유량 변화에 따른 토출 NG 온도 및 토출 해수 온도의 동적 변화 예측이 가능한, FNN, LSTM 및 AutoML 기반 모델링을 진행하였다. 예측 정확도는 MSE 기준 LSTM > AutoML > FNN 순으로 좋은 성능을 보였다. 기계학습 모델의 자동설계 방법인 AutoML의 성능은 개발된 FNN보다 뛰어났으며, 모델 개발 전체소요시간은 복잡한 모델인 LSTM 대비 1/15로 크게 차이를 보여 AutoML의 활용 가능성을 보였다. LSTM과 AutoML을 이용한 토출 NG 및 토출 해수 온도의 예측은 0.5 K 미만의 오차를 보였다. 예측모델을 활용해, 겨울철 ORV를 이용해 처리 가능한 LNG 기화량의 실시간 최적화를 수행하여, 기존 대비 최대 23.5%의 LNG를 추가 처리 가능함을 확인하였고, 개발된 동적 예측모델 기반의 ORV 최적 운전 가이드라인을 제시하였다.

• International Journal of Reliability and Applications
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• 제12권2호
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• pp.95-102
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• 2011

This paper uses the auto regression model to modeling failure number of a bus fleet. The fitted model can be used to predict the failure number in the future. A numerical example is presented to illustrate the modeling process and the appropriateness of the fitted model. At last, some possible applications of the model are discussed.

• 한국CDE학회논문집
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• 제2권1호
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• pp.1-10
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• 1997

Finding the optimum route of ship's pipes is complicated and time-consuming process. Experience of designers is the main tool in this process. To reduce design man-hours and human errors a design expert system shell and a geometric modeler is used to automate the design process. In this paper, a framework of the intelligent CAD system for pipe auto-routing is suggested, which consists of general-purpose expert system shell and a geometric modeler. The design expert system and the geometric modeling kernel have been integrated. The CADDS5 of Computervision is used as the overall CAD environment. The Nexpert Object of Neuron Data is used as the expert system shell. The CADDS5 ISSM is used as the interface that creates and modifies geometric models of pipes. Existing algorithms for the routing problem have been analyzed. Most of them are to solve the 2-D circuit routing problems. Ship piping system, specially within the engine room, is a complicated, large scale 3-D routing problem. Methods of expert system have been used to find the route of ship pipes on the main deck.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.1008-1011
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• 1996

Most control systems of power plants are using classical PID controllers for their process control. In order to get the desired control performances, the correct tuning of PID controllers is very important. Sometimes, it is necessary to retune PID controllers after the change of system operating condition and system design change, etc. Commercial auto-tuning controllers such as relay feedback controller can be used for this purpose. However, using these controllers to the safety-critical systems of nuclear power plants may be cause of unsafe operation, because they are using test signals for tuning. A new system identification auto-tuning method without using test signal has been developed in this paper. This method uses process input/output signals for system identification of unknown control process. From the model information of control process which was obtained from system identification approach, the optimal PID parameters can be calculated. The method can be used in the safety-critical systems because it is not using test signals during system modeling process.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권4호
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• pp.269-276
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• 2009

세기조절방사선치료(IMRT)뿐만 아니라 3차원 입체조형치료(3D-CRT)와 같이 광자선을 이용한 방사선 치료 기술은 방사선을 받아야 하는 표적의 면적을 충분히 증가시키면서, 동시에 정상 조직은 방사선으로부터 보호하기 위하여 정확한 선량 계산을 필요로 한다. Jaw 콜리메이터와 다엽 콜리메이터가 그러한 목적을 위해서 사용되어 왔다. 우리 기관에서 사용하는 피나클 치료계획시스템은 모델기반의 광자선량 알고리듬을 사용하기 때문에 Jaw 콜리메이터 투과계수(JTF)와 다엽 콜리메이터 투과계수(MLCTF)와 같은 모델변수들의 집합이 측정된 데이터로부터 결정된다. 그러나, 이러한 자동모델화과정에 의해서 얻어진 모델변수들이 직접 측정하여 얻은 것들과 다를 수 있는데, 이는 선량분포에 영향을 줄 수 있다. 그래서, 이 연구에서 우리는 피나클 치료계획시스템에서 자동모델화과정에 의해 얻은 JTF와 MLCTF를 평가하였다. 먼저 우리는 이 연구에서 Jaw 콜리메이터 투과계수(JTF)와 다엽 콜리메이터 투과계수(MLCTF)를 직접 측정하여 얻었는데, 이것은 물팬톰 내 기준깊이에서 조사면이 $0{\times}0\;cm^2$일 때의 선량과 $10{\times}10\;cm^2$일 때의 선량의 비로 얻었다. 또한, JTF와 MLCTF는 치료계획시스템내 자동모델화 과정에 의해서도 얻어서, 이 값들이 3차원 입체조형치료시에 선량에 어떠한 영향을 끼치는지 팬톰 연구와 환자 연구를 통해서 평가하였다. 직접 측정한 경우 JTF는 6 MV의 경우에 0.001966, 10 MV의 경우에는 0.002971이었고, MLCTF는 6 MV의 경우에 0.01657, 10 MV의 경우에 0.01925이었다. 한편, 자동모델화 과정에 의해 얻은 경우, JTF는 6 MV의 경우에 0.001983, 10 MV의 경우에는 0.010431이었고, MLCTF는 6 MV의 경우에 0.00188, 10 MV의 경우에 0.00453이었다. JTF와 MLCTF의 경우에 직접 측정한 것은 자동모델화 과정에 의해 얻은 값과 큰 차이를 보였으나, 6 MV와 10 MV의 선질을 고려하면, 보다 합리적이었고, 이러한 값의 차이는 낮은 선량의 영역에서 선량에 영향을 미쳤다. JTF와 MLCTF의 잘못된 값은 선량의 오차를 다소 발생시킬 수도 있기 때문에, JTF와 MLCTF를 자동모델화과정에 의해서 얻은 값과 직접 측정하여 얻은 값을 비교하는 것은 빔커미셔닝 단계에서 도움이 될 것이다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제22권1호
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• pp.99-108
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• 2010

본 연구는 구조상세설계와 모델링 단계에서 활용 가능한 철골 접합부 모델링 자동화 모듈의 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 접합부의 구조해석 결과를 3D 모델링의 입력 변수와 표준접합상세지침을 고려하여 라이브러리 D/B로 구축하였다. 구축된 라이브러리 D/B를 접합부 3D 모델링 단계에서 활용하기 위하여 상용 S/W에서 제공하는 OpenAPI 함수를 이용하여 접합부 자동 생성 모듈을 개발하였다. 개발된 모듈을 검증하기 위해 6층 규모의 철골 오피스 구조물을 대상으로 접합부 모델링을 수행하였으며, 접합부 모델링 과정에 대해 기존 프로세스와 연구 프로세스의 비교를 통해 적용성과 효율성을 검증하였다.

• 한국소성가공학회:학술대회논문집
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• 한국소성가공학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.174-177
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• 2001

The automated computer-aided drafting technique is attempted for drawing process pictures of axisymmetric solid forgings which are mainly used in automobile industry. For this study basic concepts to draw the shape of an element are described and applied to the 2-dimensional and 3-dimensional modeling of forged parts. 2-dimensional display of process pictures is developed by using AutoLISP language in AutoCAD software of a drafting technique and 3-dimensional view of process pictures is based on the UG/open API and UG/open GRIP languages of Unigraphics software. Testing the developed program to forging of bolts and ballstuds, it was shown to give good results to be applicable in forging industry.

• 대한기계학회논문집A
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• 제29권2호
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• pp.350-359
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• 2005

Finite element method is a very effective method to simulate the forming processes with good prediction of the deformation behaviour. For the finite element modeling of sheet mental forming the accurate die model is required. Among finite element method, the static-implicit finite element method is applied effectively to analyze real-size auto-body panel stamping processes, which include the forming stage. This study is about analyzing the stamping process problems by using AutoForm commercial software which used static-implicit method. According to this study, the results of simulation will give engineers good information to access the die design of optimization.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권5호
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• pp.451-458
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• 2014

본 연구는 초고층 건축물의 기본계획을 바탕으로 철근콘크리트 코어 벽체의 두께를 최적화하여 실시설계에 적용하는 과정에서, StrAuto를 통한 수많은 케이스의 반복해석을 통하여 최적 케이스를 찾아내어, 설계 방향과 한계에 대한 가이드라인을 설정하기 위한 프로세스를 구축하기 위한 실용화 연구이다. 코어 벽체의 두께와 강도를 변경하면서 StrAuto를 통해 반복해석을 수행하고 해석결과를 시각적으로 표현하여 설계자가 어떤 방향으로 설계를 진행할지를 결정하는데 중요한 참고자료로 활용하도록 프로세스를 정립하였다. 본 논문은 기본적인 구조설계가 완료된 상태에서 설계자가 원하는 방향에 대한 수많은 케이스를 빠르게 검토하여 올바른 실시 설계 방향을 설정하는 프로세스를 구축했다는 점에서 큰 의의를 찾을 수 있다.