FCM은 비구조적인 (unstructured) 문제영역에서 주어진 문제에 대한 효과적인 추론시 적용될 수 있는 매우 유용한 추론도구이다. 그러나, FCM에 사이클이 존재하면 추론효과가 크게 감소한다. 본 노문에서는 사이클이 있는 FCM을 이용한 의사결정의 질을 높일 수 있는 추론방법을 제시한다. 아울러 사이클이 제거된 FCM의 추론이 질을 저하시키는 문제중의 하나인 동기화 문제 (synchronization problem)를 설명하고, 이를 해결하기 위한 방안으로서 FCM 계층화 (levelization) 알고리즘을 제시한다.
This paper proposes a new algorithm for maintenance scheduling with considering load forecast uncertainty. The proposed algorithm is based on the equivalent load of effective load carrying capability(ELCC) of generators. The uncertainty of forecasted load is considered as a normal distribution probability density function. For maintenance scheduling, reserve levelization method and risk levelization method are used in this study. To test the algorithm, we applied the proposed method to IEEE reliability test system(IEEE RTS). As a result, we verified the validity of the proposed method.
This paper describes development of a package for generator maintenance scheduling program with user-friendly interactive mode. Generator maintenance scheduling is to select desirable maintenance periods of generators in the given interval satisfying reliability or economic criteria. Window-based system for user-friendly mode and Oracle-based database system for efficient data management are established in our package. Reserve rate levelization and LOLP minimization are performed in calculation mode, which is composed of DLL programs. Many graphs and charts are illustrated for the user-analysis. Operation is carried out by day-based unit, not by week. The case study has been conducted with the data of practical KEPCO power system in 1999 and successfully demonstrated its effectiveness.
본 논문에서는 FCM을 이용하여 의사결정의 질을 높일 수 있는 추론방법을 제시한다. 이를 위하여 FCM의 추론의 질을 저하시키는 문제중의 하나인 동기화 문제(synchronizatinon Problem)를 설명하고. 이를 해결하기 위한 방안으로서 FCM 계층화(levelization) 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안된 계층화된 FCM을 이용한 추론절차를 제시하고, 그 활용예를 설명한다.
FCM은 비구조적인 (unstructured) 문제영역에서 주어진 문제에 대한 효과적인 추론시 적용될 수 있는 매우 유용한 추론도구이다. 그러나, FCM에 사이클이 존재하면 추론효과가 크게 감소한다. 본 논문에서는 사이클이 있는 FCM을 이용하여 의사결정의 질을 높일 수 있는 추론방법을 제시한다. 이를 위하여 FCM내에 존재하는 사이클을 확인하고 해소하는 알고리즘을 제시한다. 아울러 사이클이 제거된 FCM의 추론의 질을 저하시키는 문제중의 하나인 동기화 문제 (levelization) 알고리즘을 제시한다.
화석연료의 무분별한 사용으로 인해 지구 온난화 및 환경오염 문제가 대두되고 있으며, 이에 따라 효율적인 에너지 활용을 위해 기존에 버려지는 폐열을 회수하는 기술에 대한 필요성이 커지고 있다. 산업폐열 발전 시장은 발전효율을 높일 수 있다는 장점으로 인해 연평균 5% 성장하고 있다. 고효율 폐열발전시스템 설계를 위해 열원별 조건에 따른 발전 기술별 경제성을 평가할 수 있는 프로그램 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 산업폐열 발전시스템에 최적화된 경제성분석 모듈 개발을 위해 균등화 전력원가를 산출하는 모듈을 개발하고 NETL의 경제성분석 사례를 바탕으로 시스템의 신뢰도를 검증하였다. 검증 결과, 오차율은 약 6~7%로 사업 타당성 평가를 위한 정확도를 만족하였으나, 신뢰성 향상을 위해 NETL에서 사용하는 균등화 방법론을 적용하여 알고리즘을 개선하였고 이에 따라 오차율은 1% 미만으로 신뢰도가 향상되었다.
This paper presents development of program for generator maintenance scheduling. The maintenance scheduling of generating units is a dynamic discrete combinatorial optimization problem with constraints to determine the optimal maintenance periods of each generating units for a given planning periods. The developed program is designed so as to provide the maintenance schedule satisfying the operating reserve margin levelization and the procurement of proper reliability. In order to verify the effectiveness of the developed program, the numerical study has been performed with the practical data in 2005.
Social networking services have changed the way people communicate. Rapid growth of information generated by social networking services requires effective search methods to give useful results. Over the last decade, social search methods have rapidly evolved. Traditional techniques become unqualified because they ignore social relation data. Existing social recommendation approaches consider social network structure, but social context has not been fully considered. Especially, the friend recommendation is an important feature of SNSs. People tend to trust the opinions of friends they know rather than the opinions of strangers. In this paper, we propose a levelized data processing method for social search in ubiquitous environment. We study previous researches about social search methods in ubiquitous environment. Our method is a new paradigm of levelelized data processing method which can utilize information in social networks, using location and friendship weight. Several experiments are performed and the results verify that the proposed method's performance is better than other existing method.
This paper presents a new performance-driven multi-levelizer which transforms a two-level description into a boolean network of the multilevel structure satisfied with user's costraints, such as chip area, the number of wires and literals, maximum delay, function level, fanin, fanout, etc.. The performance of circuits is estimated by reference to the informations in cell library through the cell mapping phase, and multi-levelization of circuits is constructed by the decomposition using the kernel and factoring concepts. Here, the saving cost of a common subexpression is defined to the sum of area and delay saved, when it is substituted. The experiments with MCNC benchmarks show the efficiency of the proposed method.
발전기의 보수계획은 전력계통의 공급신뢰도를 평가하는데 중요한 영향을 미치는 변수이다. 발전기는 반드시 검사와 보수를 해야 하기 때문에, 운전계획을 세울 때 한해의 발전기 정지계획을 고려하여 정해야 한다. 이러한 보수계획을 수립할 대에는 계절적 부하수요특징, 보수용량, 발전기 용량, 지난번 보수로부터의 경과시간 등의 여러 가지 요인들을 고려해야 한다. 본 논문에서는 발전기 보수계획 프로그램중 실용적인 방법으로 알려져 있는 LOLP(Loss of Load Probability) 평활화법을 이용하여 각 연도별 공급신뢰도를 최대로 하여 고려대상 기간 전체의 공급신뢰도를 향상시키는 보수계획 수립 알고리즘을 제안한다. 즉, 전력계통의 더 좋은 신뢰도를 얻기 위하여 전체 기간에 대한 신뢰도가 평활화되도록 보수시기를 변경하였다. 제안한 알고리즘을 실계통에 적용하여 그 유용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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