Purpose: Recently, research has continued to predict the time of failure of the facility through measurement data obtained by attaching a sensor to the facility. However, depending on the facility, it may be difficult to attach a sensor. The purpose of this study is to propose a power generation maintenance plan system based on failure record data obtained from Continuous Ship Unloader, one of the facilities that is difficult to attach sensors. Methods: This study uses data collected from 2012 to 2022 from the 'CSU-1B' model among Continuous Ship Unloader operated by Korea Midland Power Co., LTD. By fitting fault record data to the Weibull distribution, appropriate maintenance cycles and ranges for each target facility subsystem are derived. In addition, maintenance group between subsystems is selected through Euclidean distance, a metric often used for time series data similarity. Through this, a system for establishing an maintenance plan for power generation facilities is proposed. Results: The results of this study are as follows. For the 17 subsystems of the Continuous Ship Unloader, proper maintenance cycles and ranges were determined, and a total of four maintenance groups were chosen. This resulted in the creation of an power generation maintenance plan system and the establishment of an maintenance plan. Conclusion: This study is a case study of power generation facilities. We proposed a maintenance plan system for Continuous Ship Unloader among power generation facilities.
대한교통학회 1998년도 Proceedings The 4th International Transport Symposium
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pp.160-167
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1998
Recent world-wide interest in activity-based travel behavior modeling has generated an entirely new perspective on how the profession views the travel demand process. This paper seeks to further promote the case of activity-based travel behavior models by providing some empirical evidence of relationship between travel time and activity duration decision for worker with transportation panel data. The travel time from home to work and from work to home, without activity involvement, is estimated by the Ordinary Least Squares (OLS) method. And, the travel time to and from the selected activity and the activity duration are modeled simultaneously by the Three Stage Least Squares (3SLS) method due to the endogenous relationship between travel time and activity duration. Two kinds of models, OLS and 3SLS, include selectivity bias corrections in a discrete/continuous framework, because of the inter-relationship between the choice of activity type/travel mode (discrete) and the travel time/activity duration (continuous). Estimation is undertaken using a sample of over 1300 household two-day trip diaries collected from the same travelers in the Seattle area in 1989. The behavioral consequences of these models provide interesting and provocative findings that should be of value to transportation policy formulation and analysis.
In the previous work, the authors studied the problem of robust discretization of linear time-invariant systems with polytopic uncertainties, where linear matrix inequality (LMI) conditions were developed to find an approximate discrete-time (DT) model of a continuous-time (CT) system with uncertainties in polytopic domain. The system matrices of obtained DT model preserved the polytopic structures of the original CT system. In this paper, we extend the previous approach to solve the problem of robust discretization of polytopic uncertain systems with aperiodic sampling. In contrast with the previous work, the sampling period is assumed to be unknown, time-varying, but contained within a known interval. The solution procedures are presented in terms of unidimensional optimizations subject to LMI constraints which are numerically tractable via LMI solvers. Finally, an example is given to show the validity of the proposed techniques.
This paper addresses a model for the transportation planning that determines the transportation cycle time and the vehicle size to minimize the cost in a distribution system. The vehicle routing to minimize the transportation distance of the vehicles is also determined. A distribution system is consisted of a distribution center and many retailers. Products are transported from distribution center to retailers according to transportation planning. A model is assumed that the time horizon is continuous and infinite, and the demand of retailers is constant and deterministic. Cost factors are the transportation cost and the inventory cost, which the transportation cost is proportional to the transportation distance of vehicle when products are transported from distribution center to retailers, and the inventory cost is proportional to inventory amounts of retailers. A transportation cycle time and a vehicle size are selected among respective finite alternatives. The problem is analyzed, and a illustrative example is shown.
본 연구의 목적은 앙상블 칼만필터 기법과 연속형 저류함수모형을 연계하여 개발한 추계학적 연속형 저류함수모형의 적용성을 평가하고자 하는데 있다. 대상유역은 안동댐과 임하댐을 포함하는 지보 수위관측소 상류유역을 선정하였으며 2006년과 2007년 홍수기에 대해 분석을 수행하였다. 확정론적 모형을 적용한 결과 장기간의 모의기간에 대해 유출해석이 가능한 것을 확인하였다. 앙상블 칼만필터 기법을 적용하기 위해 Monte Carlo 모의기법을 적용하여 모형입력자료와 매개변수들에 대해 앙상블 멤버를 생성하였다. 추계학적 모형과 확정론적 모형의 누적절대오차를 비교한 결과 안동댐과 임하댐의 2007년 사상에서 각각 17.5 %와 18.3 %의 정확도가 향상되고 지보수위관측소에서는 40 % 이상의 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 이상의 결과로부터 관측유량과의 오차가 큰 모의결과에 있어서는 추계학적 모형이 보다 향상된 결과를 도출하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 우리나라 주식시장에서 연속시간모형의 실증적 탐구와 확장을 위하여 정교하고 포괄적인 방법론을 도입하고자 하였다. 즉 확률변동성(Stochastic Volatility) 모형을 이용하여 우리나라 주식수익률 과정을 연속시간모형으로 설정하고 이런 정교한 연속모형의 추정을 위하여 효율적 적률법(EMM)을 도입하였다. 본 연구의 분석기간은 1995년 1월 3일부터 2002년 12월 30일까지이며 분석대상은 일별 KOSPI 지수 2150 관측치 이다. 연구모형 분석결과 우리나라 주가지수 수익률의 비정규성, leptokurtic한 분포 및 확률변동성 등이 추정되었으며 특히 EMM 모형의 추정결과 우리나라 주식시장의 주가지수 수익률과정은 단일요인(one factor) 확률변동성 모형보다는 2 요인(two factor) 확률변동성 모형을 도입하는 것이 더 바람직한 것으로 판명되었고 또한 확률변동성 모형을 설정할 때에는 우리나라의 개별 주식수익률뿐만 아니라 주가지수 수익률 등에도 존재되는 것으로 알려진 점프 특성 고려의 필요성이 증대되었다. 외환위기 이후 주식시장의 변동성 급등락 현상이 갈수록 심화되어 금융자산 위험관리의 필요가 절실히 요구되는 요즘시기에 기초자산의 수익률과정 및 확률변동성 특성을 심층적으로 분석하는 본 연구를 통하여 각종 금융기관 및 투자자들의 투자기회비용과 시행착오를 줄이는데 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
This paper presents a real-time, false-pick filter based on deep learning to reduce false alarms of an onsite Earthquake Early Warning (EEW) system. Most onsite EEW systems use P-wave to predict S-wave. Therefore, it is essential to properly distinguish P-waves from noises or other seismic phases to avoid false alarms. To reduce false-picks causing false alarms, this study made the EEWNet Part 1 'False-Pick Filter' model based on Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, it modified the Pick_FP (Lomax et al.) to generate input data such as the amplitude, velocity, and displacement of three components from 2 seconds ahead and 2 seconds after the P-wave arrival following one-second time steps. This model extracts log-mel power spectrum features from this input data, then classifies P-waves and others using these features. The dataset consisted of 3,189,583 samples: 81,394 samples from event data (727 events in the Korean Peninsula, 103 teleseismic events, and 1,734 events in Taiwan) and 3,108,189 samples from continuous data (recorded by seismic stations in South Korea for 27 months from 2018 to 2020). This model was trained with 1,826,357 samples through balancing, then tested on continuous data samples of the year 2019, filtering more than 99% of strong false-picks that could trigger false alarms. This model was developed as a module for USGS Earthworm and is written in C language to operate with minimal computing resources.
본 논문은 불확실성을 포함한 비선형 시스템에 대한 제어를 위해 강인 지능형 디지털 재설계의 전 역적 접근 방안에 대해 제안하고자 한다. 이산화를 통한 제어기 설계에 있어서 불확실성이 포함된 실시간 비선형 시스템에 대해 보다 효율적이고 안정적인 접근을 위해 T-S 퍼지 모델이 사용되었다. 그리고 전역적 접근을 위한 방안으로서 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 후, 오차가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화 하여 상태 접합을 이루고자 하였다. 또한 쌍선형과 역 쌍선형 기법을 사용함으로써 불확실성이 포함된 비선형 시스템을 보다. 더 정확하게 분석하였다. 샘플링 기간이 충분히 작다면, 불확실 비선형 시스템의 실시간 시스템으로의 전환이 충분한 이유를 가지게 된다. 전 역적 접근을 통한 디지털로 제어된 시스템은 선형 행렬 부등식 형태로 바꾸어 시스템의 안정성을 보장하고자 하였다. 마지막으로 T-S 퍼지 모델로 분석된 혼돈 Lorenz system에 적용함으로써 제안된 방법의 안정성과 효율성을 확인한다.
The dynamic characteristics of a continuous MMA/MA free-radical solution copolymerization reactor were studied. A mathematical model was developed and kinetic parameters which had been estimated in the previous work were used. With this model, bifurcation diagrams were constructed with various parameters as the bifurcation parameter to predict the region of stable operating conditions and to enhance the controller performance. It was shown that the steady-state multiplicity existed over wide ranges of residence time and jacket inlet temperature. Periodic solution branches were found to emanated from Hopf bifurcation points. Under certain conditions isola was also observed, which would result in poor performance of feedback controllers.
The process of producing 1,3-preprandiol by microorganism continuous cultivation would attain its equilibrium state. How to get the highest concentration of 1,3-propanediol at that time is the aim for producers. Based on this fact, an optimization model is introduced in this paper, existence of optimal solution is proved. By infinite-dimensional optimal theory, the optimal condition of model is given and the equivalence between optimal condition and the zero of optimality function is proved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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