• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권6호
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• pp.2211-2220
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• 2015

This paper analyzes multiple active management (AM) techniques of active distribution network (ADN), and proposes an optimal coordination model of intermittent distributed generation (IDG) accommodation considering the timing characteristic of load and IDG. The objective of the model is to maximize the daily amount of IDG accommodation under the uncertainties of IDG and load. Various active management techniques such as IDG curtailment, on-load tap changer (OLTC) tap adjusting, voltage regulator (VR) tap adjusting, shunt capacitors compensation and so on are fully considered. Genetic algorithm and Primal-Dual Interior Point Method (PDIPM) is used for the model solving. Point estimate method is used to simulate the uncertainties. Different scenarios are selected for the IDG accommodation capability investigation under different active management schemes. Finally a modified IEEE 123 case is used to testify the proposed accommodation model, the results show that the active management can largely increase the IDG accommodation and penetration.

• 지구물리와물리탐사
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• 제13권4호
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• pp.330-335
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• 2010

시추공 주시 토모그래피에 의하여 도출된 속도 영상의 신뢰도 평가를 위하여 파선-속도격자의 결합도와 시스템 행렬의 역산 특성 분석에 대한 연구를 실시하였다. 분석 대상은 SIRT법에 의하여 도출된 속도 모델과 이를 도출한 초동 주시와 파선 정보이다. 파선-속도격자 결합도는 파선 밀도 즉 격자 당 투사 파선 수와 파선 선분들의 합으로 산출하였고, 도출된 속도모델의 분해능 및 불확실성에 대한 정보는 데이터 공간(초동주시)과 모델 공간(속도모델)을 관련짓는 시스템 행렬의 특이 값 분해로부터 도출하였다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제42권5호
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• pp.1063-1076
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• 2024

This research introduces an innovative approach to revolutionize inventory management strategies amid unpredictable demand and uncertainties. Introducing a Fuzzy Economic Order Quantity (EOQ) model, enriched with the centroid defuzzification method and supervised machine learning, the study offers a comprehensive solution for optimized decision-making. The model transcends traditional inventory paradigms by seamlessly integrating fuzzy logic and advanced machine learning, emphasizing adaptability in fast-paced business landscapes. The research unfolds against the backdrop of agile inventory management advocacy, with key contributions including the centroid defuzzification method for crisp interpretation and the integration of linear regression for cost prediction. The study employs a real-life bakery scenario to demonstrate the efficacy of both crisp and fuzzy models, underscoring the latter's superiority in handling uncertainties. Comparative analysis reveals nuanced impacts of uncertainty on inventory decisions, while linear regression establishes statistical relationships for cost predictions. The findings underscore the pivotal role of fuzzy logic in optimizing inventory management, paving the way for future enhancements, advanced machine learning integration, and real-world validation. This research not only contributes to adaptive inventory management evolution but also sets the stage for further exploration and refinement in dynamic business landscapes.

• 경제분석
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• 제26권1호
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• pp.84-132
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• 2020

중앙은행은 수익률곡선을 바탕으로 미래 수익률에 대한 시장의 기대를 추론한다. 통화 정책의 유효성 제고를 위하여, 시장이 예상하는 미래 수익률의 움직임을 정확히 파악할 필요가 있기 때문이다. 이에 따라 그동안 수익률곡선과 시장기대를 정확하게 추정하기 위한 다양한 모형들이 활용되었다. 이와 함께 채권시장의 발달로 채권시장과 거시경제간의 상호 연관성이 높아지면서 수익률 곡선에 영향을 미치는 거시변수가 무엇인지 파악하는 것이 매우 중요해졌다. 그러나 수익률 결정요인에 관한 다양한 이론이 있는 만큼 그동안의 선행연구에서는 수익률곡선 추정 모형에 포함되는 거시변수들이 서로 달랐다. 이는 수익률곡선을 추정하는 데 있어 어떤 변수를 포함한 모형이 바람직한가에 관한 문제, 즉 모형 불확실성이 존재한다는 것을 의미한다. 이러한 상황에서 본 연구는 수익률곡선과 미래 수익률에 대한 시장기대를 정교하게 추정하기 위해 동태적 Nelson-Siegel 모형에 베이지안 변수선택 방법을 적용하였다. 베이지안 변수선택은 모형에 포함되는 중요한 변수를 선험적으로 결정하는 데 따르는 문제들을 완화하고 모형 불확실성을 추정에 효율적으로 반영하는 포괄적인 방법이라는 점에서 바람직한 추정방법이 될 수 있다. 베이지안 변수선택 모형과 선행연구의 모형들을 비교한 결과 모형에 어떤 거시변수를 포함하느냐에 따라 도출되는 미래 수익률에 대한 시장기대가 상당히 다르게 나타났다. 이는 모형 불확실성이 추정결과에 큰 영향을 미치며 이를 추정에 반영하는 것이 타당하다는 것을 의미한다. 베이지안 변수선택 모형의 예측력이 선행연구의 다른 모형들보다 우월한 것으로 나타난 점도 이를 뒷받침한다. 따라서 모형 불확실성이 추정에 영향을 미치는 상황에서 수익률곡선과 시장기대 추정의 정확성 제고를 위해 베이지안 변수선택 모형을 활용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권7호
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• pp.1443-1451
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• 2020

The objective of this study is to design a robust power control system for a small pressurized water reactor (PWR) to achieve stable power operations under conditions of external disturbances and internal model uncertainties. For this purpose, the multiple-input multiple-output transfer function models of the reactor core at five power levels are derived from point reactor kinetics equations and the Mann's thermodynamic model. Using the transfer function models, five local reactor power controllers are designed using an H infinity (H_∞) mixed sensitivity method to minimize the core power disturbance under various uncertainties at the five power levels, respectively. Then a multimodel approach with triangular membership functions is employed to integrate the five local controllers into a multimodel robust control system that is applicable for the entire power range. The performance of the robust power system is assessed against 10% of full power (FP) step load increase transients with coolant inlet temperature disturbances at different power levels and large-scope, rapid ramp load change transient. The simulation results show that the robust control system could maintain satisfactory control performance and good robustness of the reactor under external disturbances and internal model uncertainties, demonstrating the effective of the robust power control design.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제16권2호
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• pp.97-109
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• 2020

On March 11, 2011, an earthquake followed by a tsunami caused an extended station blackout (SBO) at the Fukushima Dai-ichi NPP Units. The accident was initiated by a total loss of both onsite and offsite electrical power resulting in the loss of the ultimate heat sink for several days, and a consequent core melt in some units where proper mitigation strategies could not be implemented in a timely fashion. To enhance the plant's coping capability, the Diverse and Flexible Strategies (FLEX) were proposed to append the Emergency Operation Procedures (EOPs) by relying on portable equipment as an additional line of defense. To assess the success window of FLEX strategies, all sources of uncertainties need to be considered, using a physics-based model or system code. This necessitates conducting a large number of simulations to reflect all potential variations in initial, boundary, and design conditions as well as thermophysical properties, empirical models, and scenario uncertainties. Alternatively, data-driven models may provide a fast tool to predict the success window of FLEX strategies given the underlying uncertainties. This paper explores the applicability of Artificial Intelligence (AI) to identify the success window of FLEX strategy for extended SBO. The developed model can be trained and validated using data produced by the lumped parameter thermal-hydraulic code, MARS-KS, as best estimate system code loosely coupled with Dakota for uncertainty quantification. A Systems Engineering (SE) approach is used to plan and manage the process of using AI to predict the success window of FLEX strategies under extended SBO conditions.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권9호
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• pp.585-598
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• 2024

자연재해를 사전에 대비하고 효율적인 수자원 관리를 하기 위해서는 수문모형의 구조적 특성이 예측 성능에 미치는 영향을 파악하고 불확실성을 최소화하여 수문예측의 정확도를 향상시키는 것이 중요하다. 본 연구에서는 모형의 구조가 상이한 준분포형과 집중형 GR4J 모형을 순차 자료동화 기법과 연계 적용하여 하천 유량 모의성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 남강댐 유역에 대해 앙상블 칼만 필터(Ensemble Kalman Filter, EnKF)와 파티클 필터(Particle Filter, PF) 기법을 적용하였다. 모의결과, 두 수문모형의 Kling-Gupta efficiency (KGE) 지표는 파티클 필터 적용시 0.749(집중형), 0.831(준분포형)로, 집중형 모형 보다 준분포형 모형에서 0.082(11.0%) 향상되었다. 또한, 자료동화와 관련된 하이퍼-매개변수 중 기상강제력(강수, 잠재증발산) 불확실성이 모의성능에 미치는 영향을 분석하였다. 집중형 모형은 수문자료동화 기법에 따라, 준분포 형 모형은 각 하위유역에 따라 최적 성능을 얻기 위한 불확실성 조건이 상이하였다. 한편, 자료동화 성능에 보정 및 검정기간의 비율이 미치는 영향을 평가한 결과, 앙상블 칼만 필터는 보정기간이 짧아질수록 자료동화 성능은 감소하였으나, 파티클 필터는 상대적으로 영향을 적게 받았다. 또한, 자료동화의 최적성능을 얻기 위해서는 모형 구조에 따른 적절한 하이퍼-매개변수와 보정기간 선정이 중요함을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.215-218
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• 1998

In this paper, we design the $H_{\infty}$ controllers satisfying robust stability and performance for underwater vehicle. The underwater vehicle has computations delay time and input delay. In addition, there exist parameter uncertainties by the roll motion coefficient error, buoyance error, and gravity error. We design the $H_{\infty}$ controllers using model-matching method and check the performance of the proposed controller by nonlinear simulation which includes time delay model, sensor error model, and actuator model.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.339-344
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• 1993

An H$_{\infty}$ control system design for a magnetic levitation system is presented. In the control system design, we consider the influence of both disturbances and uncertainties in the model. The main disturbances stem from the position sensors.The uncertainties are divided into electromagnetic and mechanical ones: the former are due to the gain change in the current amplifier, the influence of leakage flux and modelling error in the magnetic circuit and the latter are due to the changes of the mass and the moments of inertia of the vehicle. Therefore, the designed controller is indispensable to guarantee the robustness of this system for both stability and performance. The controller design is based on the standard H$_{\infty}$ optimal control problem. As the novel features in this paper :(1) there are two poles on j.omega.-axis in the control model;(2) an integrator is included in the controller so that equivalently there are three poles on j.omega.-axis in the model. Finally, several experiments and simulations are carried out to verify the high performance and robustness of the designed control system.m.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.839-848
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• 2012

본 논문에서는 외란토크를 효과적으로 억제할 수 있는 AC 서보모터의 견실제어 방법을 제안한다. 제안된 제어기는 플랜트 모델에 기초한 피드포워드제어기와 안정화 피드백제어기로 구성된다. 피드포워드제어기는 공칭(nominal) 플랜트의 출력이 기준 속도명령을 정확히 추적하도록 설계되며 피드백제어기는 전체 폐루프시스템을 안정화시키는 역할을 한다. 피드백제어기는 임의로 선택될 수 있는 자유함수를 포함하는데 이 자유함수는 외란토크의 영향을 억제하고 제어기가 모델오차에 견실하게(robust) 동작되도록 선택될 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 제어방식이 기존의 제어방식들에 비해 우수한 제어성능을 가짐을 입증한다.