• 한국생물공학회:학술대회논문집
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• 한국생물공학회 2002년도 생물공학의 동향 (X)
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• pp.381-384
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• 2002

Response surface methodology (RSM) was successfully applied to optimize for the production of Ganoderma lucidum in batch fermentations using the whey (40,000 mg latose/L) as substrate. This study was performed according to the central composite design (CCD) with respect to pH and temperature, where the designed intervals were 3.3$22.9^{\circ}C$$37.1^{\circ}C$, respectively. A second-order factorial design of the experiments was used to build empirical models providing a quantitative interpretation of the relationships between the two variables. The optimum conditions to maximize the production of G. lucidum were pH 4.2 and $28.3^{\circ}C$. At optimum conditions, the mycelial dry weight (MDW) and residual soluble COD (SCOD) were simultaneously used to evaluate the biokinetic coefficients assocoated with substrate inhibition model by nonlinear least squares method with 95% confidence interval. The. maximum microbial growth rates (${\mu}m$), half saturation coefficient ($K_s$), and the inhibition substrate concentration ($K_{is}$) were determined to be 0.095 l/hr, 128,000 mg SCOD/L and 49,000 mg SCOD/L, respectively. And the microbial yield coefficient (Y), biomass decay rate coefficient ($K_d$), and the maintenance energy coefficient ($m_s$) were determined to be 0.37 mg MDW/mg SCOD, 0.001 1/hr, and 0.0015 1/hr, respectively.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.582-589
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 피드백 선형화 제어 시스템에 대한 강인 안정성 해석과 제어기 설계에 대해서 말하고 있다. 제어 대상인 비선형 시스템을 모델링 하는데 있어서 Takagi-Sugeno (TS) 퍼지 모델 기법을 이용하였고, 이때 발생할 수 있는 모델 불화실성과 외란에 대해 그것의 최대 최소 범위를 안다고 가정하였다. 모델링을 통해서 얻어진 폐구간 시스템에 대한 안정성 판별은 Diagonal Norm based Linear Differential Inclusions (DNLDI) 구조를 이용하여 $L_2$ 강인 안정성 해석을 하였다. 또한, 퍼지 피드백 선형화 제어 시스템을 안정화 시키는 최대 이득을 얻기 위하여 LMI 최적화 계산법을 기반으로한 수치 해석법을 제시하였다. 제안된 방법의 효과를 확인하기 위해서 강인 안정성 해석 및 제어 설계에 대한 간단한 모의실험을 하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권2호
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• pp.433-440
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• 2014

In this study, a method for the low-carbon active distribution system (ADS) planning is proposed. It takes into account the impacts of both network capacity and demand correlation to the renewable energy accommodation, and incorporates demand response (DR) as an available resource in the ADS planning. The problem is formulated as a mixed integer nonlinear programming model, whereby the optimal allocation of renewable energy sources and the design of DR contract (i.e. payment incentives and default penalties) are determined simultaneously, in order to achieve the minimization of total cost and $CO_2$ emissions subjected to the system constraints. The uncertainties that involved are also considered by using the scenario synthesis method with the improved Taguchi's orthogonal array testing for reducing information redundancy. A novel cuckoo search (CS) is applied for the planning optimization. The case study results confirm the effectiveness and superiority of the proposed method.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제48권2호
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• pp.533-544
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• 2016

This paper provides a reference to determine the seal performance of metallic O-rings for a reactor pressure vessel (RPV). A nonlinear elastic-plastic model of an O-ring was constructed by the finite element method to analyze its intrinsic properties. It is also validated by experiments on scaled samples. The effects of the compression ratio, the geometrical parameters of the O-ring, and the structure parameters of the groove on the flange are discussed in detail. The results showed that the numerical analysis of the O-ring agrees well with the experimental data, the compression ratio has an important role in the distribution and magnitude of contact stress, and a suitable gap between the sidewall and groove can improve the sealing capability of the O-ring. After the optimization of the sealing structure, some key parameters of the O-ring (i.e., compression ratio, cross-section diameter, wall thickness, sidewall gap) have been recommended for application in megakilowatt class nuclear power plants. Furthermore, air tightness and thermal cycling tests were performed to verify the rationality of the finite element method and to reliably evaluate the sealing performance of a RPV.

• Geomechanics and Engineering
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• 제33권3호
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• pp.279-289
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• 2023

Brittleness index (BI) is an important property of rocks because it is a good index to predict rockburst. Due to its importance, several empirical and soft computing (SC) models have been proposed in the literature based on the punch penetration test (PPT) results. These models are very important as there is no clear-cut experimental means for measuring BI asides the PPT which is very costly and time consuming to perform. This study used a novel Multivariate Adaptive regression spline (MARS), M5P, and white-box ANN to predict the BI of rocks using the available data in the literature for an improved BI prediction. The rock density, uniaxial compressive strength (σ_c) and tensile strength (σ_t) were used as the input parameters into the models while the BI was the targeted output. The models were implemented in the MATLAB software. The results of the proposed models were compared with those from existing multilinear regression, linear and nonlinear particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA) based models using similar datasets. The coefficient of determination (R²), adjusted R² (Adj R²), root-mean squared error (RMSE) and mean absolute percentage error (MAPE) were the indices used for the comparison. The outcomes of the comparison revealed that the proposed ANN and MARS models performed better than the other models with R² and Adj R² values above 0.9 and least error values while the M5P gave similar performance to those of the existing models. Weight partitioning method was also used to examine the percentage contribution of model predictors to the predicted BI and tensile strength was found to have the highest influence on the predicted BI.

• Advances in nano research
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• 제16권4호
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• pp.341-352
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• 2024

This study investigates the heat and mass transfer characteristics of a MoS₂ nanoparticle suspension in ethylene glycol over a porous stretching sheet. MoS₂ nanoparticles are known for their exceptional thermal and chemical stability which makes it convenient for enhancing the energy and mass transport properties of base fluids. Ethylene glycol, a common coolant in various industrial applications is utilized as the suspending medium due to its superior heat transfer properties. The effects of variable thermal conductivity, variable mass diffusivity, thermal radiation and thermophoresis which are crucial parameters in affecting the transport phenomena of nanofluids are taken into consideration. The governing partial differential equations representing the conservation of momentum, energy, and concentration are reduced to a set of nonlinear ordinary differential equations using appropriate similarity transformations. R software and MATLAB-bvp5c are used to compute the solutions. The impact of key parameters, including the nanoparticle volume fraction, magnetic field, Prandtl number, and thermophoresis parameter on the flow, heat and mass transfer rates is systematically examined. The study reveals that the presence of MoS₂ nanoparticles curbs the friction between the fluid and the solid boundary. Moreover, the variable thermal conductivity controls the rate of heat transfer and variable mass diffusivity regulates the rate of mass transfer. The numerical and statistical results computed are mutually justified via tables. The results obtained from this investigation provide valuable insights into the design and optimization of systems involving nanofluid-based heat and mass transfer processes, such as solar collectors, chemical reactors, and heat exchangers. Furthermore, the findings contribute to a deeper understanding of stretching sheet systems, such as in manufacturing processes involving continuous casting or polymer film production. The incorporation of MoS₂-C₂H₆O₂ nanofluids can potentially optimize temperature distribution and fluid dynamics.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.579-584
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• 2017

고속 철도 차량 댐퍼의 오일 씰은 열차 운행동안 외부 환경으로부터 유해한 오염을 막고, 댐퍼 내부에서 오일 누출을 방지하고자 사용되는 니트릴 부타디엔 고무 재질 부품이다. 오일 씰의 주요 고장원인인 누유는 본 댐퍼의 피로 파손을 일으킨다. 뿐만 아니라 본 오일 씰의 누적 손상은 궤도 불규칙과 캔트 등으로 열차 주행동안 반복적인 댐퍼의 상하 운동으로부터 로드와 본 부품 사이에 접촉력으로 인하여 발생한다. 따라서 본 오일 씰의 설계는 취약점에서 최대 주변형률을 최소화하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 댐퍼의 내구성을 향상하기 위하여 다중 섬 유전자 알고리즘을 이용하여 오일 씰 단면형상에 대한 최적설계를 수행하였다. 오일 씰의 최적단면은 절차 자동화 / 최적설계 프로그램을 이용하여 본 연구의 최적설계와 비선형 유한요소해석의 통합절차에 따라 얻어진 것이다. 또한, 비선형 유한요소해석의 입력 자료로서, 본 고무의 비선형 물성 값은 말로우식으로 표현하였다. 취약지점인 오일 누유지점에서 최적단면의 오일 씰은 초기 형상과 비교할 때, 이 지점에서 최대 주변형률이 약 24% 감소함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권3호
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• pp.18-31
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• 2002

본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.52-64
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• 1995

로보트 매니퓰레이터는 고도의 비선형 시변 시스템으로써 정밀한 제어가 매우 어려운 제어 대상으로 인식되어 왔으며 따라서 수많은 제어이론의 적용대상이 되어왔다. 로보트 매니퓰레이터의 제어에는 두가지 형태가 있는데 한가지는 궤적계획이고, 또한가지는 궤적 추종이다. 본 논문에서는 궤적 추종을 목적으로 하고, 이를 위해 퍼지논리와 신경회로망을 결합한 지능형 제어를 제안한다. 제안된 제어시스템은 사고 및 추론과 같은 인간의 인식처리에 해당하는 불확실한 것들의 구체화를 가능케하는 퍼지논리와 학습 및 병렬처리능력이 있는 신경회로망을 융합하여 구성된 퍼지-신경망 제어시스템이다. 그러나 이러한 장점을 갖는 퍼지-신경망 제어기도 정확한 제어 규칙의 발생은 어려은데 이는 신경회로망의 지역적 최소치에 빠지는 특성에 기인한다고 볼 수 있다. 그리고 일반적으로 시스템의 비선형 정도는 탐색에 의해서만 알수 있는 성질의 것이므로 본 논문에서는 최적의 탐색알고리듬으로 널리 인정되고 있는 유전알고리듬을 사용하여 전역적이 규칙공간을 탐색한 후 이를 바탕으로 퍼지-신경망 제어기를 완성한다. 제안된 제어시스템의 효율성은 2자유도의 로보트 매니퓰레이터를 사용하여 컴퓨터의 모의실험을 통해 입증된다.

• 청정기술
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• 제28권3호
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• pp.249-257
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• 2022

Grand canonical Monte Carlo 전산모사 방법에 의하여 77.16 K에서 국부분자배향 모델을 가지는 나노 기공 탄소 흡착제에 대한 질소의 평형 흡착량을 계산하였다. 국부분자배향 모델은 일정한 공간을 가지는 규칙적인 격자에 동일한 크기를 배열하였다. 국부분자배향 영역의 연속적인 평면의 직교(out-of-plane)의 제거에 의해 미세기공을 도입하였고, 기본구조단위의 기울임을 통해 기울어진 기공을 도입하였다. 이런 기공 구조는 틈새형 기공 구조보다 나노기공을 가지는 탄소계 흡착제의 흡착 연구에 보다 현실적인 모델이 된다. 또한 이들 기공 구조에 대해 기공도, 표면적 그리고 제한된 비선형 최적화 기법을 활용하여 기공크기분포에 구하였다. 또한 참고 자료로써 틈새형 기공에서의 등온 평형흡착량도 계산하였다. 틈새형 기공에서는 질소분자의 5배 이상의 기공에서 hysteresis 루프가 관찰되었고, 모세관 응축과 응축의 역과정인 증발이 한 압력에서 한 번에 일어났다. 국부분자배향 기공모델에서는 질소분자의 크기의 6배 큰 기공에서 기저 슬립면, armchair 슬립면 그리고 상호연결된 채널에서 각각 세 가지 연속적인 응축이 관찰되었다. 탈착 과정의 hysteresis 루프에서는 단일 또는 두 압력에서 응축의 반대인 증발이 관찰되었다.