Connectionist networks, also called neural networks, have been broadly applied to solve many different problems since McCulloch and Pitts had shown mathematically their information processing ability in 1943. In this thesis, we present a genetic neuro-control scheme for nonlinear systems. Our method is different from those using supervised learning algorithms, such as the backpropagation (BP) algorithm, that needs training information in each step. The contributions of this thesis are the new approach to constructing neural network architecture and its training.
International Journal of Reliability and Applications
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제10권1호
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pp.1-15
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2009
Even though the impact of manufacturing quality to reliability is not considered much as well as that of design area, a major cause of an early failure of the product is known as manufacturing problem. This research applies two different types of neural network algorithms, the Back propagation (BP) algorithm and Learning Vector Quantization (LVQ) algorithm, to identify and classify the nonrandom variation pattern on the control chart based on knowledge-based diagnosis of dimensional variation. The performance and efficiency of both algorithms are evaluated to choose the better pattern recognition system for auto body assembly process. To analyze hundred percent of the data obtained by Optical Coordinate Measurement Machine (OCMM), this research considers an application in which individual observations rather than subsample means are used. A case study for analysis of OCMM data in underbody assembly process is presented to demonstrate the proposed knowledge-based pattern recognition system.
'Dynamic Neural Unit'(DNU) based upon the topology of a reverberating circuit in a neuronal pool of the central nervous system. In this thesis, we present a genetic DNU-control scheme for unknown nonlinear systems. Our methodis different from those using supervised loaming algorithms, such as the backpropagation (BP) algorithm, that needs training information In each step. The contributions of this thesis are the new approach to constructing neural network architecture and its trainin.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제11A권4호
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pp.21-26
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2001
As competition is introduced in the electricity supply industry, congestion becomes a more important issue. Congestion in a transmission network occurs due to an operating condition that causes limit violations on the transmission capacities. Congestion leads to inefficient use of the system, or causes additional costs (Congestion cost). One way to reduce this inefficiency or congestion cost is to control the transmission flow through the installation of UPFC (Unified Power Flow Controller). This paper also deals with an optimal siting of the UPFC for reducing congestion cost by using shadow prices. A performance index for an optimal siting is defined as a combination of line flow sensitivities and shadow prices. The proposed algorithm is applied to the sample system with a condition, which is concerning the quadratic cost functions. Test results show that the siting of the UPFC is optimal to minimize the congestion cost by the proposed algorithm.
본 연구는 제4차 산업혁명기반 스마트팜 분야의 중소·중견기업 종사자를 대상으로 관련 교육 수요를 조사·분석하여 효과적인 교육전략을 제시하는 데 목적이 있다. 교육전략 도출을 위해 스마트팜 기술 분야 도출, 교육수요조사 실시, 교육수요조사 결과를 바탕으로 IPA 분석과 Borich 요구도 분석을 시행하였다. 연구결과, 교육수요조사에서는 생산시스템 분야와 지능형 농작업기에 대한 요구가 높게 나타났다. 세부적으로 Borich 요구도 분석에서 병충해 방지 및 진단기술(8.03), 네트워크 및 분석SW 연계기술(7.83), 지능형 농작업기-농업동력 기계시스템-전기에너지 하이브리드 기술(7.43)의 순으로 높게 나타났다. 반면, 스마트 식물 공장(4.09), 생육조절을 위한 조명기술(4.46), 구조물 건설기술(4.62)은 낮은 요구도를 보였다. 이를 기반으로 한 IPA 포트폴리오 분석 결과는 집중노력영역의 네트워크 및 분석SW연계기술, CAN기반 복합센터 활용 기술은 시급히 교육이 이루어져야 하는 분야로 나타났다. 그러나 스마트공장플랫폼개발, 생육조절조명기술, 구조물건설기술 등과 같이 이미 상용화된 기술에 대해서는 과잉영역으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 스마트팜 분야의 수요를 반영하여 중소·중견기업 산업현장 맞춤형 교육 프로그램을 전략적으로 제시하고, 교육프로그램 운영방안의 제안이 가능하다.
Data is the expression of the language or numerical values that show some characteristics. And information is extracted from data for the specific purposes. The knowledge is utilized as information to construct rules that recognize patterns and make decisions. Today, knowledge extraction and application of the knowledge are broadly accomplished to improve the comprehension and to elevate the performance of systems in several industrial fields. The knowledge extraction could be achieved by some steps that include the knowledge acquisition, expression, and implementation. Such extracted knowledge can be drawn by rules. Clustering (CU, input space partition (ISP), neuro-fuzzy (NF), neural network (NN), extension matrix (EM), etc. are employed for expression the knowledge by rules. In this paper, the various approaches of the knowledge extraction are examined by categories that separate the methods by the applied industrial fields. Also, the several test data and the experimental results are compared and analysed based upon the applied techniques that include CL, ISP, NF, NN, EM, and so on.
최근 산업제어시스템은 정보기술과 운영기술을 융합하는 Industrial IoT의 도입과 함께 진화를 계속하고 있지만, 과거에는 경험하지 못한 다양한 사이버 공격 역시 증가하고 있다. 제어센터에서 전송되는 다양한 명령어 메시지를 통해 시스템을 구성하는 필드 디바이스들에 대한 모니터링 및 운영 제어가 행해지기에 명령어 메시지에 대한 무결성과 더불어 제어센터에 대한 인증은 필수 요구사항이 되고 있다. 기존의 대칭키 기반의 메시지인증코드 방식 또는 공개키 기반의 서명 방식은 제어센터 그리고 자원 제약적 필드 디바이스의 비대칭성에 따른 적용상의 제약들이 존재한다. 특히, 대칭키 방식에서는 필드 디바이스에 설치된 대칭키가 공격자에게 노출되면 시스템 전반적인 보안 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 명령어 메시지를 구성하는 구성 필드들이 취할 수 있는 데이터 값들이 제한적(낮은 엔트로피)이라는 점에 착안하여 암호해시함수로 구축된 이중 해시체인을 통한 메시지 인증기법을 제안한다. 한 쌍의 이중 해시체인은 오직 한 개의 명령어 메시지에 적용되기에 다중 사용을 위한 Merkle 트리에 기반을 둔 확장 기법 역시 제안한다. 메시지 인증을 위해 암호해시함수 이외의 암호 프리미티브는 사용이 안되기에 계산 복잡도는 매우 낮게 유지될 수 있음을 성능평가를 통해 확인한다.
The purpose of this study is to find analytic solution of determining the optimal capacity (lot-size) of multiproduct acyclic multistage production and inventory system to meet the finished product demand under the constraint of finite intermediate storage. Intermediate storage is a practical way to mitigate the material flow imbalance through the line of supply and demand chain. However, the cost of constructing and operating storage facilities is becoming substantial because of increasing land value, environmental and safety concern. Therefore, reasonable decision-making about the capacity of processes and storage units is an important subject for industries. The industrial solution for this subject is to use the classical economic lot sizing method, EOQ/EPQ(Economic Order Quantity/Economic Production Quantity) model, incorporated with practical experience. But EOQ/EPQ model is not suitable for the chemical plant design with highly interlinked processes and storage units because it is developed based on single product and single stage. This study overcomes the limitation of the classical lot sizing method. The superstructure of the plant consists of the network of serially and/or parallelly interlinked non-continuous processes and storage units. The processes transform a set of feedstock materials into another set of products with constant conversion factors. A novel production and inventory analysis method, PSW(Periodic Square Wave) model, is applied to describe the detail material flows among equipments. The objective function of this study is minimizing the total cost composed of setup and inventory holding cost. The advantage of PSW model comes from the fact that the model provides a set of simple analytic solutions in spite of realistic description of the material flows between processes and storage units. the resulting simple analytic solution can greatly enhance the proper and quick investment decision for the preliminary plant design problem confronted with economic situation.
사물인터넷 기술의 발전에 따라 사물 간 데이터 통신이 확장되고 있는 추세이다. 관련 기술을 차량에 접목하고자 하는 차량간 데이터 통신기술과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 이동식 단말의 데이터 통신을 위해서는 데이터 안정성과 신뢰성, 실시간성이 보장되어야 한다. 무선 네트워크의 대역폭과 통신 속도, 무선 포화도에서 유리한 5GHz Wi-Fi 대역을 차량간 데이터 통신 네트워크로 선정하였다. 5GHz Wi-Fi 네트워크를 차량용 네트워크에 설계 및 구현하기 위한 분석을 진행한다. 이동통신 단말장치의 특성을 고려하고 고속데이터 스위칭이 가능하도록 연속적 가변 통신 구조를 제안한다. AP접속 절차를 단순화해 무선 단말 간 접속시간 지연을 줄인다. TCP/IP기반 DHCP 서버 기능을 제한하고 동보전송 프로토콜 방식으로 구현함으로써, 단말장치간의 통신지연을 개선한다. 일반적인 상용 Wi-Fi 통신 방식과 대비하여, 접속 동작 및 반응속도가 5초 이상 향상되었다. 이 방식을 활용하여 차량 간 다양한 이벤트 데이터 통신에 확장 적용이 가능하다. 또한 무선 데이터 기반 지능형 도로망과 자율주행을 위한 체계로 확장이 가능하다.
본 연구는 실시간으로 생성되는 전자세금계산서(e-invoice) 데이터를 활용하여 자동차 부품산업 내의 공급망을 분석하였다. 완성차에게 부품을 공급하는 모듈단위 업체를 1차 업체라고 정의하였으며 총 8가지 모듈 단위 중에서 제동장치의 서브 모듈인 브레이크를 중심으로 2차/3차 공급망 분석을 실시하였다. 2차 브레이크 생산 업체는 3개 업체로, 이들 업체의 에고 네트워크 분석을 토대로 각 업체의 3차 하청업체들의 네트워크상에서의 역할-통합자와 할당자 그리고 허브- 규명되었다. 네트워크 수준 분석에서는 브레이크 업계 점유율 1위인 $A_2$의 네트워크는 다른 2개의 경쟁 업체보다 업체 수가 많고 권한이 집중되어 있는 것으로 나타났다. 또한 브레이크업계 사업유형별 거래 전 속도를 통해 거래적 위상관계를 분석하였는데 전체 업체의 37%가 위계적 거래였으며 사업유형 관점에서 도매업, 상품중개업 그리고 고무 제품 및 플라스틱 제품제조업의 거래 전속도 값이 1일 정도로 위계적 거래관계인 사실을 입증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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