최대수요전력 예측과 제어의 목적은 공장 또는 빌딩등의 전력수용가의 입장에서 수시로 변동하는 부하의추이를 파악 예측하여 에너지 합리화 경제성 증대 산업기기의 보호 수용가의 비용절감과 더불어 크게는 국가적인 전력시스템안정화를 가져가기 위함에 있다. 최대수요전력 예측/제어를 위한 기존의 방법들은 수용가 특성이나 계절별 요일별 차이를 고려하지 않고 고정된 알고리즘에 의해 예측값이 결정되므로 환경변화에 적극적인 대응능력이 부족한 단점이있다. 이와같은 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 현재 많은 연구가 되고 있는 SOFM 신경망을 이용한 예측 방법과 예측치의 보정방법으로 퍼지제어길르 추가한 형태의 최대수요전력예측 제어기를 제안한다, 예측방법의 경우 유동적이며 적은 구간을 통하여 순시부하처럼 변동이 많은 데이터에 대하여 예측시간을 단축함과 동시에 오차를 줄여나갈수 있다. 또한 2단계의 학습을 통하여 SOFMd의 출력값이 패턴이 아닌 예측치가 될 수 있도록 변형하였으며 패턴자체의 변화에 대응하여 패턴오차를 이용하여재학습을 하도록 하여 불안정한 전력에 대하여 보완한다. 그리고 예측후반부에 퍼지제어기를 연결하여 예측의 신뢰성을 높이는 안정된 예측구조를 가지고 있다. 실험결과 시계열 예측방법인 지수평활법보다 제안된 예측/제어 방법이 우수함을 확인하였다.
This paper proposes a new method of sensor fusion of an ultrasonic sensor and a vision sensor at the sensor level. In general vision system, the vision system finds edges of objects. And in general ultrasonic system, the ultrasonic system finds absolute distance between robot and object. So, the method integrates data of two different types. The system makes perfect output for robot control in the end. But this paper does not propose only integrating a different kind of data but also fusion information which receives from different kind of sensors. This method has advantages which can simply embody algorithm and can control robot on real time.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.293-297
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1993
In this paper, a new design method for Assembly Line Control System(ALCS) is presented. This system consists of five independent modules having their own specific functions such as production management, facility management material management, quality management, and remote control. To implement the ALCS, we propose design of the common data management module(CDMM). This module has the roles of integrating the above five modules and of communicating the common data between them. Using this method, we realize an information management method in the view of CIM. In addition, we standardize the inter-communication of common data between machines having different interface protocols.
Case-based reasoning (CBR) methods are applied to various target problems on the supposition that previous cases are sufficiently similar to current target problems, and the results of previous similar cases support the same result consistently. However, these assumptions are not applicable for some target cases. There are some target cases that have no sufficiently similar cases, or if they have, the results of these previous cases are inconsistent. That is, the appropriateness of CBR is different for each target case, even though they are problems in the same domain. Thus, applying CBR to whole datasets in a domain is not reasonable. This paper presents a new hybrid datamining technique called two-step filtering CBR and Rule Induction (TSFCR), which dynamically selects either CBR or RI for each target case, taking into consideration similarities and consistencies of previous cases. We apply this method to three medical diagnosis datasets and one credit analysis dataset in order to demonstrate that TSFCR outperforms the genuine CBR and RI.
A theoretical procedure to estimate spectral displacement of a hysteretic oscillator with bilinear stiffness excited by band-limited excitation is presented. The stochastic method of ground-motion simulation is combined with the random vibration theory to compute linear and nonlinear structural response. The response is obtained by computing the root-mean-square oscillator response using dissipation energy balancing by integrating over all energy levels of system weighting with the stationary probability density of the energy. The results are presented in a convenient form, and the accuracy of the procedure is assessed by comparison with results obtained with the time-domain method using the recorded data. The model shows little or no bias at the structural period of engineering interest.
This paper presents a method that integrates the geometric path tracking and the obstacle avoidance for nonholonomic mobile robot. The mobile robot follows the path by moving through the turning radius given from the pure pursuit method which is the one of the geometric path tracking methods. And the obstacle generates the obstacle potential, from this potential, the virtual force is obtained. Therefore, the turning radius for avoiding the obstacle is calculated by proportional to the virtual force. By integrating the turning radius for avoiding the obstacle and the turning radius for following the path, the mobile robot follows the path and avoids the obstacle simultaneously. The effectiveness of the proposed method is verified through the real experiments for path tracking only, static obstacle avoidance, dynamic obstacle avoidance.
We propose a tram position estimation method for automatic train control system. The accurate train position should be continuously feedback to control system for safe and efficient operation of trains in railway. In this paper, we propose the sensor fusion method integrating a tachometer, a transponder, and a doppler sensor far estimation of train position. The external sensors(transponder, doppler sensor) are used to compensate for the error of internal sensor (tachometer). The Kalman filter is also applied to reduce the measurement error of the sensors. Simulation results are then presented to verify the usefulness of the proposed method.
If the displacement of the structure is obtained by integrating the signal from accelorometer and laser, the vibration mode can be examined. This conventional method, however, has the disadvantage of the necessity of multiple accelerometers and many data processing steps such as frequency response function(FRF). In order to get smooth mode shape, we should also use algorithms of cubic spline or others. In this paper, we propose a method which gets the mode shape by using the velocity signal directly obtained from the plane scanning. In this method, we just use coefficients and phases for specific frequency.
This paper suggests an efficient method for making the high resolution volexlized model from a polygonal surface object. A distinctive strength of the method is that a surface model, however complex one, can be transformed and formed an absolute voxelized solid model in a various resolution. It caused by producing a voxel by integrating the informations for the candidated voxels separately detected in each 3D-axial direction. This method reduces memory complexity by storing the information of voxels that is produced during the 2-phase volxelization(surface and inner voxelization) of a surface object in a binary file. For the computational efficiency, a parallel process using multi-threads is applied in the process of the inner voxelization, it also takes advantage of time complexity.
We propose a train position estimation method for automatic train control system. The accurate train position should be continuously feedback to control system for safe and efficient operation of trains in railway. In this paper, we propose the sensor fusion method integrating the tachometer, the transponder, and the doppler sensor for estimation of train position. The external sensors(transponder, doppler sensor) are used to compensate for the error of internal sensor(tachometer). The Kalman filter is also applied to reduce the measurement error of the sensors. Simulation results are then presented to verify the usefulness of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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