특수일 부하를 예측하기 위하여 BP 신경회로망 모형과 다중 회귀모형을 구성한다. 신경회로망 모형은 패턴 변환비를 이용하고, 다중회귀 모형은 평일 환산비를 이용하여 특수일 부하를 예측한다. 주간 피크 부하예측 모형에 패턴 변환비를 이용하여 짧고 긴 특수일 부하를 예측 한 결과 주간 평균 오차율이 1∼2[%]로 나와 본 기법의 적합성을 확인할 수 있다. 하지만, 패턴 변환비 방법으로는 하계의 특수일 부하 예측은 어려웠다. 따라서 기온-습도, 불쾌지수 등을 설명변수로 하는 다중 회귀 모형을 구성하고 평일 환산비를 이용하여 하계의 특수일 부하를 예측한다. 평일만의 예측 모형과 예측 결과를 비교해 보면 월 평균 오차율이 비슷하게 나와 이용한 방법의 적합성을 확인하였다. 그리고, 통계적 검정을 통해 구성한 예측 모형의 유효성을 입증할 수 있었다. 이로서 본 연구에서 제시한 특수일 부하를 예측하는 기법의 적합성을 확인함으로서 피크 부하 예측시 큰 난점 중의 하나가 해결되었다.
In this study we designed a lean $NO_x$ trap (LNT) model with $GT-POWER^{TM}$ program and then the LNT model was compared to the bench flow reactor test results. This model consists of 9 kinetic reactions to represent the main steps of NO oxidation, $NO_x$ adsorption, $NO_x$ release and then its reduction. The comparison was performed on the operating conditions at the space velocity of 50,000 1/hr and 80,000 1/hr with the temperature range of $200^{\circ}C{\sim}500^{\circ}C$ with the even spaced temperature step of $50^{\circ}C$. The experimental results show that the $NO_x$ conversion efficiency was enhanced by the temperature up to $350^{\circ}C$ and then decayed at higher temperatures. The LNT model predicts the similar trend of the $NO_x$ conversion efficiency to the experimental results below $350^{\circ}C$, but overestimates above $350^{\circ}C$. This overestimation comes from the higher reduction efficiency which was obtained by the different reduction gas composition such as $C_3H_6$ in the model to replace $CH_4$, $C_2H_4$ in the bench test.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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제5권3호
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pp.134-142
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2012
The competition to deliver ultra-low emitting vehicles at a reasonable cost is driving the automotive industry to invest significant manpower and test laboratory resources in the design optimization of increasingly complex exhaust after-treatment systems. Optimization can no longer be based on traditional approaches, which are intensive in hardware use and laboratory testing. The CFD is in high demand for the analysis and design in order to reduce developing cost and time consuming in experiments. This paper describes the development of a comprehensive practical model based on experiments for simulating the performance of automotive three-way catalytic converters, which are employed to reduce engine exhaust emissions. An experiment is conducted to measure species concentrations before and after catalytic converter for different loads on engine. The model simulates the emission system behavior by using an exhaust system heat conservation and catalyst chemical kinetic sub-model. CFD simulation is used to study the performance of automotive catalytic converter. The substrate is modeled as a porous media in FLUENT and the standard k-e model is used for turbulence. The flow pattern is changed from axial to radial by changing the substrate model inside the catalytic converter and the flow distribution and the conversion efficiency of CO, HC and NOx are achieved first, and the predictions are in good agreement with the experimental measurements. It is found that the conversion from axial to radial flow makes the catalytic converter more efficient. These studies help to understand better the performance of the catalytic converter in order to optimize the converter design.
With the development of 3D-based CAD (Computer Aided Design), attempts at freeform building design have expanded to small and medium-sized buildings in Korea. However, a standardized system for continuous utilization of shape data and BIM conversion process implemented with 3D-based NURBS is still immature. Without accurate review and management throughout the Freeform building project, interference between members occurs and the cost of the project increases. This is very detrimental to the project. To solve this problem, we proposed a continuous utilization process of 3D shape information based on BIM parameters. Our process includes algorithms such as Auto Split, Panel Optimization, Excel extraction based on shape information, BIM modeling through Adaptive Component, and BIM model utilization method using ID Code. The optimal cutting reference point was calculated and the optimal material specification was derived using the Panel Optimization algorithm. With the Adaptive Component design methodology, a BIM model conforming to the standard cross-section details and specifications was uniformly established. The automatic BIM conversion algorithm of shape data through Excel extraction created a BIM model without omission of data based on the optimized panel cutting reference point and cutting line. Finally, we analyzed how to use the BIM model built for automatic conversion. As a result of the analysis, in addition to the BIM utilization plan in the general construction stage such as visualization, interference review, quantity calculation, and construction simulation, an individual management plan for the unit panel was derived through ID data input. This study suggested an improvement process by linking the existing research on atypical panel optimization and the study of parameter-based BIM information management method. And it showed that it can solve the problems of existing Freeform building project.
최근 딥러닝을 이용한 한글 생성 모델이 연구되고 있으나, 한글 폰트의 구조가 복잡하고 많은 폰트 데이터가 필요하여 상당한 시간과 자원을 필요로 할 뿐 아니라 스타일이 제대로 변환되지 않는 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 한글의 초성, 중성, 종성의 구성요소를 기반으로 최소 글자를 사용하는 한글 폰트 생성 모델인 CKFont 모델을 제안한다. CKFont 모델은 GAN을 사용하는 한글 자동 생성 모델로, 28개의 글자와 초/중/종성 구성요소를 이용하여 다양한 스타일의 모든 한글을 생성할 수 있다. 구성요소로부터 로컬 스타일 정보를 획득함으로써, 글로벌 정보 획득보다 정확하고 정보 손실을 줄일 수 있다. 실험 결과 스타일을 자연스럽게 변환되지 못하는 경우를 감소시키고 폰트의 품질이 향상되었다. 한글 폰트를 생성하는 다른 모델들과 비교하여, 본 연구에서 제안하는 CKFont는 최소 글자를 사용하는 모델로, 모델의 구조가 간결하여 폰트를 생성하는 시간과 자원이 절약되는 효율적인 모델이다. 구성요소를 이용하는 방법은 다른 언어 폰트의 변환은 물론 다양한 이미지 변환과 합성에도 사용될 수 있다.
본 연구에서는 우리나라의 미래 산지면적의 변화를 전망하기 위해 요인들의 인과관계에 기반한 System Dynamics 모델을 개발하여 2050년까지 산지전용 수요 변화를 전국 단위로 분석하였다. 모델을 개발하기 위한 산지전용 형태의 유형을 농업용지, 산업용지, 주거·상업용지, 공용·공공용지로 분류하여 시계열 자료로 구축하였다. 각 산지전용 유형에 영향을 주는 피드백 인자를 분석한 결과, 농업용지와 산업용지는 모두 GDP와 직접적인 음과 양의 관계를 가지는 것으로 나타났고, 공용·공공용지는 GDP와 직접적인 양의 관계가 성립하지만 생활용 목적이 대부분이기 때문에 인구수와도 직접적인 영향을 주고받는 것으로 나타났으며, 주거·상업용지의 경우에는 경기상황을 대표하는 GDP와 주택건축허가량에 직접 영향을 받는 것으로 분석되었다. 또한 각 유형에 영향을 주는 GDP, 주택건축허가량, 인구의 변수는 하위 단의 생산토지, 생산자산, 고용자수 등의 변수와 순환적 관계가 성립하고 이러한 변수에 의해 유발되는 유형별 전용면적은 생산토지에 다시 영향을 주는 피드백 관계를 나타내는 것으로 나타났다. 그리하여 본 연구에서는 한국은행, 통계청에서 제공하는 GDP와 인구자료와 기존 연구에서 도출된 주택건축허가량 시계열 자료를 이용하여 각 유형을 직접 추정하는 모델을 개발하였다. 그 결과 농업용지 전용수요는 지속해서 감소하고, 2050년까지의 산업용지 수요는 2020년 전용면적 대비 약 39% 정도 감소하는 것으로 나타났으며, 공용·공공용지의 경우 2050년까지 감소추세를 나타내며 인구가 감소하는 2029년 이후부터 수요의 감소율이 지속해서 증가하는 것으로 분석되었으며, 주거·상업용지의 수요는 가구수 감소와 더불어 2034년 정점 대비 약 1,634ha까지 줄어드는 것으로 예측되었다. 이렇듯 산지전용은 미래에도 지속해서 발생하기 때문에 산지의 보호와 국토의 균형적 발전을 위해서는 현재의 산지이용 체계를 개선하여 합리적인 이용을 유도할 수 있는 법률과 정책이 수반되어야 할 것으로 사료된다.
This paper proposes a mathematical model for converting conveyor assembly line to cellular manufacturing in complex production environments. Complex production environments refer to the situations with multi-products, variant demand, different batch sizes and the worker abilities varying with work stations and products respectively. The model proposed in this paper aims to determine (1) how many cells should be formatted; (2) how many workers should be assigned in each cell; (3) and how many workers should be rested in shortened conveyor line when a conveyor assembly line should be converted, in order to optimize system performances which are defined as the total throughput time and total labor power. We refer the model to a new production system. Such model can be used as an evaluation tool in the cases of (i) when a company wants to change its production system (usually a belt conveyor line) to a new one (including cell manufacturing); (ii) when a company wants to evaluate the performance of its converted system. Simulation experiments based on the data collected from the previous documents are used to estimate the marginal impact that each factor change has had on the estimated performance improvement resulting from the conversion.
해양 분야에서는 현재 해양 생태계 모델이나 수질모델 그리고 해수 유동모델과 같은 다양한 모델들이 사용되어 지고 있으며 이러한 해양 모델들의 결과 값은 사용자가 한눈에 알아보기 어려운 수치 데이터의 나열로서 출력되어 지고 있다. 본 논문에서는 현재의 분석하기 어려운 모델링결과 데이터를 보다 효과적으로 분석하기 위해 GIS 의 기법을 적용하여 이 데이터를 보다 직관적이고 가시적인 형태로 변환하고 표현하는 기술을 개발, 적용하였다.
The behavior variation of concrete dam is investigated, based on a new method for analyzing the data model of concrete dam in service process for the limitation of wavelet transform for solving concrete dam service process model. The study takes into account the time and position of behavior change during the process of concrete dam service. There is no dependence on the effect quantity for overcoming the shortcomings of the traditional identification method. The panel data model is firstly proposed for analyzing the behavior change of composite concrete dam. The change-point theory is used to identify whether the behavior of concrete dams changes during service. The phase space reconstruction technique is used to reconstruct the phase plane of the trend effect component. The time dimension method is used to solve the construction of multi-transformation model of composite panel data. An existing 76.3-m-high dam is used to investigate some key issues on the behavior change. Emphasis is placed on conversion time and location for three time periods consistent with the practical analysis report for evaluating the validity of the analysis method of the behavior variation of concrete dams presented in this paper.
This paper studies a model to diagnose efficiency reduction of inverter using Multilayer Perceptron(MLP). In this study, two inverter data which started operation at different day was used. A Multilayer Perceptron model was made to predict photovoltaic power data of the latest inverter. As a result of the model's performance test, the Mean Absolute Percentage Error(MAPE) was 4.1034. The verified model was applied to one-year-old and two-year-old data after old inverter starting operation. The predictive power of one-year-old inverter was larger than the observed power by 724.9243 on average. And two-year-old inverter's predictive value was larger than the observed power by 836.4616 on average. The prediction error of two-year-old inverter rose 111.5572 on a year. This error is 0.4% of the total capacity. It was proved that the error is meaningful difference by t-test. The error is predicted value minus actual value. Which means that PV system actually generated less than prediction. Therefore, increasing error is decreasing conversion efficiency of inverter. Finally, conversion efficiency of the inverter decreased by 0.4% over a year using this model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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