• 전자공학회논문지
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• 제51권9호
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• pp.173-181
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• 2014

본 논문은 입력/출력 비동기 순차 머신으로 모델링되는 시스템에 대한 모델 정합 제어 문제를 다룬다. 피드백 제어 기법을 이용하여 폐루프 시스템이 원하는 기준 모델의 상태 천이 특성을 가지도록 교정 제어기를 설계한다. 이전 연구에서는 제어기를 설계할 때 시스템의 상태를 관측하는 상태 관측기와 출력 피드백에 대한 burst 신호가 필요했으나 본 연구에서는 관측기와 출력 burst를 사용하지 않는 새로운 교정 제어기를 제안한다. 본 논문에서는 제어 대상 시스템의 '출력 등가 머신'을 정의하여 새로운 제어기의 존재 조건과 설계 과정을 기술한다. 또 사례 연구를 통해 모델 정합을 위한 교정 제어기의 동작 과정을 설명한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제14권4호
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• pp.839-866
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• 2005

본 연구는 우리나라 국가경제에서 중요한 역할을 맡고 있는 원자력부문의 연구개발투자가 국가경제에 미치는 효과를 분석하기 위해, 사례연구로서 한국원자력연구소의 연구개발투자 지출이 국가경제에 미치는 파급효과를 소비, 투자, 수출, 수입, 생산, 부가가치로 구분하여 분석하였다. 분석을 위해 2000년도 산업연관표에 기반을 둔 공급유도형 및 수요유도형 산업연관모형을 구축하였으며 각 모형으로부터 연쇄효과 승수를 도출하여 파급효과를 분석하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.371-378
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• 2011

본 연구는 지역축제가 지역경제 활성화에 큰 기여를 한다는 인식이 확산되고 있는 시점에, 산업연관모델을 이용하여 '2008 안동국제탈춤페스티벌'의 경제적 파급효과를 분석하였다. 지역축제의 총 경제성 분석을 위해 한국은행(2009)에서 직접조사를 통해 작성한 '지역산업연관표'를 사용하여 산업승수(생산유발계수, 수입유발계수, 부가가치유발계수)를 도출하였다. 산업연관모델을 이용하여 2008 안동국제탈춤페스티벌 개최로 안동지역에 미치는 총 경제적 파급효과를 분석한 결과, 축제기간중 방문객의 총 지출액인 237억 5천만원이 지역경제에 미치는 생산유발효과는 309억 6천만원으로 평가되었고, 수입유발효과는 158억원, 부가가치유발효과는 143억 1천만원으로 나타났다. 그리고 안동국제탈춤페스티벌은 보편적인 문화유산인 '탈'이라는 컨셉을 잘 살린 축제기획으로 평가되고 있으며, 이러한 지역축제의 경제적 파급효과 분석은 지역축제를 기획하는 지방자치단체에게 의미 있는 시사점을 줄 것이다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제4권1호
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• pp.45-53
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• 2015

This paper is proposed mathematical load modelling based on system identification approach of energy consumption of residential air conditioning. Due to air conditioning is one of the significant equipment which consumes high energy and cause the peak load of power system especially in the summer time. The demand response is one of the solutions to decrease the load consumption and cutting peak load to avoid the reservation of power supply from power plant. In order to operate this solution, mathematical modelling of air conditioning which explains the behaviour is essential tool. The four type of linear model is selected for explanation the behaviour of this system. In order to obtain model, the experimental setup are performed by collecting input and output data every minute of 9,385 BTU/h air-conditioning split type with $25^{\circ}C$ thermostat setting of one sample house. The input data are composed of solar radiation ($W/m^2$) and ambient temperature ($^{\circ}C$). The output data are power and energy consumption of air conditioning. Both data are divided into two groups follow as training data and validation data for getting the exact model. The model is also verified with the other similar type of air condition by feed solar radiation and ambient temperature input data and compare the output energy consumption data. The best model in term of accuracy and model order is output error model with 70.78% accuracy and $17^{th}$ order. The model order reduction technique is used to reduce order of model to seven order for less complexity, then Kalman filtering technique is applied for remove white Gaussian noise for improve accuracy of model to be 72.66%. The obtained model can be also used for electrical load forecasting and designs the optimal size of renewable energy such photovoltaic system for supply the air conditioning.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.271-284
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• 2003

We developing for Gate-Container Yard model to execute the Input & Output process of containers which are waiting in container yard effectively and fast. The optimal model is developed to manage and trace the containers in yard. We developed the put-away strategies which considered the storage time for volume of transportation and the distance between blocks and gates using the MICRO-CRAFT (Computerized Relative Allocation Facilities Technique).

• 한국통신학회논문지
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• 제30권6C호
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• pp.490-496
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• 2005

본 논문에서는 퍼지 추론 시스템의 추론 정보를 이용하여 자율적으로 구조를 결정하는 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주어진 입출력 데이터를 이용하여 자율적으로 클러스터의 수를 추정하고 동시에 이들 파라미터를 최적화한다. 일반적인 클러스터링 기법에서 볼 수 있었던 비교사학습을 교사학습으로 확장하여 클러스터 추정에 입출력 인과 관계를 고려한 학습을 실시하게 하여 전체 모델의 성능을 개선하고자 하였다. 출력 정보가 입력공간에서 클러스터링 학습에 적용됨으로써 클러스터링에서의 각 클래스의 구분 작업이 더 원활하게 이루어 질 수 있다. 모의실험을 통하여 기존의 연구 결과와 비교하여 제안된 기법의 유용성을 보인다.

• 농촌계획
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• 제15권2호
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• pp.69-80
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• 2009

The purpose of this paper is to estimate the regional economic impact of reverse mortgage system based on farmer's net asset of house and farmland together. The regional economic impact was estimated by using inter-regional input-output model. Major findings are as follows: 1) The result of input-output analysis shows that 49,130 million won of production effect, 20,040 million won of value added effect, and 24,759 number of employment effect, 2) Since the result shows that the elderly spend most of the reverse mortgage money for their living expenses, it seems necessary to adopt net asset based reverse mortgage system to improve and stabilize farmers' living conditions and regional economy.

• 전기학회논문지
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• 제61권7호
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• pp.1007-1013
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• 2012

Modeling of photovoltaic power systems is significant to analytically predict its dynamics in practical applications. This paper presents a novel modeling algorithm of such system by using probability and statistic theories. We first establish a linear model basically composed of Fourier parameter sets for mapping the input/output variable of photovoltaic systems. The proposed model includes solar irradiation and ambient temperature of photovoltaic modules as an input vector and the inverter power output is estimated sequentially. We deal with these measurements as random variables and derive a parameter learning algorithm of the model in terms of statistics. Our learning algorithm requires computation of an expectation and joint expectation against solar irradiation and ambient temperature, which are analytically solved from the integral calculus. For testing the proposed modeling algorithm, we utilize realistic measurement data sets obtained from the Seokwang Solar power plant in Youngcheon, Korea. We demonstrate reliability and superiority of the proposed photovoltaic system model by observing error signals between a practical system output and its estimation.

• ETRI Journal
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• 제31권2호
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• pp.162-172
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• 2009

A linear-prediction-based blind equalization algorithm for single-input single-output (SISO) finite impulse response/infinite impulse response (FIR/IIR) channels is proposed. The new algorithm is based on second-order statistics, and it does not require channel order estimation. By oversampling the channel output, the SISO channel model is converted to a special single-input multiple-output (SIMO) model. Two forward linear predictors with consecutive prediction delays are applied to the subchannel outputs of the SIMO model. It is demonstrated that the partial parameters of the SIMO model can be estimated from the difference between the prediction errors when the length of the predictors is sufficiently large. The sufficient filter length for achieving the optimal prediction is also derived. Based on the estimated parameters, both batch and adaptive minimum-mean-square-error equalizers are developed. The performance of the proposed equalizers is evaluated by computer simulations and compared with existing algorithms.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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• pp.134-139
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• 1994

In this paper the comparison between the neural networks and traditional approaches as system identification method are considered. Two model structures of neural networks are the state space model and the input output model neural networks. The traditional methods are the AutoRegressive eXogeneous Input model and the Nonlinear AutoRegressive eXogeneous Input model. The examples considered do not represent any physical system, no a priori knowledge concerning their structure has been used in the identification process. Testing inputs for comparison are the sinusoidal, ramp and the noise ramp.