• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제4권3호
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• pp.29-33
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• 2005

As the integrated devices become more and more sophistcated, the diameter of wafers increased up to 300 mm and strict level of cleaning is necessary to remove the particulates on the surface of wafer. Therefore we need a new type of wet-station which can reduce DI water and chemical in the cleaning process. Moreover, it is important to control the temperature and the concentration of chemical in the wet-station. In the conventional chemical supply system, it is difficult not only to fit the mixing rate of chemicals in cleaning process, but also to fit the quantity and temperature. Thus, we propose a new chemicals supply system, which overcomes above problems by the analysis of fluid and thermal transfer on chemical supply system.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제44권4호
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• pp.393-404
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• 2012

After the Fukushima nuclear accident in 2011, there has been increasing concern regarding severe accidents in nuclear facilities. Severe accident scenarios are difficult for operators to monitor and identify. Therefore, accurate prediction of a severe accident is important in order to manage it appropriately in the unfavorable conditions. In this study, artificial intelligence (AI) techniques, such as support vector classification (SVC), probabilistic neural network (PNN), group method of data handling (GMDH), and fuzzy neural network (FNN), were used to monitor the major transient scenarios of a severe accident caused by three different initiating events, the hot-leg loss of coolant accident (LOCA), the cold-leg LOCA, and the steam generator tube rupture in pressurized water reactors (PWRs). The SVC and PNN models were used for the event classification. The GMDH and FNN models were employed to accurately predict the important timing representing severe accident scenarios. In addition, in order to verify the proposed algorithm, data from a number of numerical simulations were required in order to train the AI techniques due to the shortage of real LOCA data. The data was acquired by performing simulations using the MAAP4 code. The prediction accuracy of the three types of initiating events was sufficiently high to predict severe accident scenarios. Therefore, the AI techniques can be applied successfully in the identification and monitoring of severe accident scenarios in real PWRs.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권1호
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• pp.37-43
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• 2003

Current Internet system of the entrance exam information to the university that is depending on searching key to solve the overloaded problem in the network and DB server or other tools to support HTML edit, haven't satisfied user's wants by supplying uniformed searching system. So this thesis will establish EEIS(Entrance Examination Information System) to prevent database overload phenomena when many users request a great amount of data at the same time and improve the decrease of speed and overload problem in DB server. EEIS playa role of bridge between outside client and DB server by placing VVS(Virtual View Server) between web server and DB server. By that method this system give users several usefulness in convenience and variety by supplying realtime data searching function to user. EEIS also give inner system manager more efficiency and speed in control the management system by solving those problem. This system is design and implementation to satisfy user's desire and give them more convenience and bring up the confidence of university that adopt this system at the end.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.289-292
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• 2005

본 논문에서는 클러스터링과 뉴로-퍼지 모델링을 동시에 실시하는 학습 기법을 제안하였다. 클러스터링을 이용하여 뉴로-퍼지 모델링을 실시하는 일반적인 경우, 클러스터링 학습을 실시한 후 학습된 파라미터를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파라미터로 설정하고 모델을 다시 학습하는 방법을 취한다. 즉 클러스터링에서 클러스터의 수를 구하고 파라미터를 최적화함으로써 초기 구조동정과 파라미터 동정을 실시하며 이를 다시 뉴로-퍼지 모델에서 세부적인 파라미터 동정을 실시하는 것이다. 또한 모델에서의 학습은 출력데이터의 오차를 이용한 오차미분기반 학습으로 전제부 소속함수 파라미터를 수정하는 방법을 이용한다. 이 경우 클러스터링의 영향과 모델의 영향이 각각 별개로 고려될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 전제부 소속함수로 부여하고 클러스터링의 학습에 뉴로-퍼지 모델을 이용하면서 또한 모델의 학습에 클러스터링을 직접 적용하는 클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링을 제안하였으며 이 경우 클러스터링의 학습과 모델의 학습이 동시에 이루어지며 뉴로-퍼지 모델에서 클러스터링의 효과를 직접적으로 확인할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제9권3호
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• pp.206-212
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• 2009

This paper presents an optimized integrated task planning and control approach for manipulating a nonholonomic robot by mobile manipulators. Then, we derive a kinematics model and a mobility of the mobile manipulator(M2) platform considering it as the combined system of the manipulator and the mobile robot. to improve task execution efficiency utilizing the redundancy, optimal trajectory of the mobile manipulator(M2) platform are maintained while it is moving to a new task point. A cost function for optimality can be defined as a combination of the square errors of the desired and actual configurations of the mobile robot and of the task robot. In the combination of the two square errors, a newly defined mobility of a mobile robot is utilized as a weighting index. With the aid of the gradient method, the cost function is minimized, so the path trajectory that the M2 platform generates is optimized. The simulation results of the 2 ink planar nonholonomic M2 platform are given to show the effectiveness of the proposed algorithm.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.60-65
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• 2008

본 논문에서는 강인 디지털 제어기를 통한 스마트 스페이스의 안정도에 대해 논의하고자 한다. 제안된 제어기 설계 방법은 지능형 디지털 재 설계 기법을 적용하는 것이다. 좀 더 구체적으로, 불확실성 및 비선형성이 포함된 아날로그 시스템을 Takagi-Sugeno 퍼지 모델을 사용하여 나타낸다. 그리고 전역적 지능형 디지털 재 설계를 위하여 해당 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 한 후, 에러가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화하여 상태 정합을 이루고자 하였다. 전역적 접근을 통해 정리된 식은 선형 행렬 부등식으로 나타나게 된다. 마지막으로, 설계된 제어기를 HVAC (Heating, ventilating, and air conditioning) 시스템에 적용함으로써 효율성을 입증하고자 한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.69-77
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• 2006

이 논문에서는 배전계통의 정전복구 알고리즘에 대해 연구하였다. 배전계통에서 정전이 발생하였을 경우, 그 피해를 최소화하기 위해 가능한 빠른 시간 내에 정전복구가 완료되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 광범위한 영역에 걸친 정전구간을 신속하게 복구하기 위한 2가지 방법을 연구하였다. 하나의 방안은 개별정전복구방안이며, 다른 하나는 종합정전복구방안이다. 이 방안은 복구지수를 이용하여 정전구간을 복구하는 것을 도와준다. 또한 연계점 교환법을 이용하여 과부하구간을 해소함으로써 정전복구에 일조하게 된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 춘계학술대회 논문집 전기기기 및 에너지변환시스템부문
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• pp.191-193
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• 2005

This paper presents Hybrid PI controller of IPMSM drive using fuzzy adaptive mechanism(FAM) control. To increase the robustness, fixed gam PI controller, Hybrid PI controller proposes a new method based self tuning PI controller. Hybrid PI controller is developed to minimize overshoot and settling time following sudden parameter changes such as speed, load torque, inertia, rotor resistance and self inductance. The results on a speed controller of IPMSM are presented to show the effectiveness of the proposed gain tuner. And this controller is better than the fixed gains one in terms of robustness, even under great variations of operating conditions and load disturbance.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제52권8호
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• pp.471-480
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• 2003

The design of a measurement system to perform Harmonic State Estimation (HSE) is a very complex problem. Among the reasons for its complexity are the system size, conflicting requirements of estimator accuracy, reliability in the presence of transducer noise and data communication failures, adaptability to change in the network topology and cost minimization. In particular, the number of harmonic instruments available is always limited. Therefore, a systematic procedure is needed to design the optimal placement of measurement points. This paper presents a new HSE algorithm which is based on an optimal placement of measurement points using Genetic Algorithms (GAs) which is widely used in areas such as: optimization of the objective function, learning of neural networks, tuning of fuzzy membership functions, machine learning, system identification and control. This HSE has been applied to the Simulation Test Power System for the validation of the new HSE algorithm. The study results have indicated an economical and effective method for optimal placement of measurement points using Genetic Algorithms (GAs) in the Harmonic State Estimation (HSE).

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2381-2383
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• 1998

직류직권모터는 전동지게차와 같은 물류용 전동차에서 사용되는데, 우수한 기동 토오크를 가지는 반면에 파라미터의 열적, 변화가 심하고 마찰과 부하의 비선형성이 존재해 기존의 제어기로는 만족할 만한 성능을 내지 못한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 퍼지제어기를 사용한다. 퍼지제어기는 변수의 애매성에 바탕을 두고 제어하기 때문에 이러한 비선형성에 대해 강인하나, 소속함수의 결정과 퍼지규칙의 선정이 어려우며, 체계적인 방법이 존재하지 않는다. 이러한 퍼지제 어의 결점을 해결하기 위해 소속함수는 유전 알고리즘을 통해 자기동조 시키며 퍼지규칙은 오차와 오차변화율의 위상평면을 이용하여 결정한다. 실용성을 검증하기 위해 TI사의 DSP TMS320F240을 이용해 실시스템에 적용했으며, 이를 통해 부하의 변동 및 기준 속도의 변화에도 잘 대처함을 알 수가 있었다.