International Journal of Control, Automation, and Systems
/
제1권2호
/
pp.194-202
/
2003
In this paper, we introduce a category of Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) models, analyze the underlying architectures and propose a comprehensive identification framework. The proposed Multi-FNNs dwell on a concept of fuzzy rule-based FNNs based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation, and exploit linear inference being treated as a generic inference mechanism. By this nature, this FNN model is geared toward capturing relationships between information granules known as fuzzy sets. The form of the information granules themselves (in particular their distribution and a type of membership function) becomes an important design feature of the FNN model contributing to its structural as well as parametric optimization. The identification environment uses clustering techniques (Hard C - Means, HCM) and exploits genetic optimization as a vehicle of global optimization. The global optimization is augmented by more refined gradient-based learning mechanisms such as standard back-propagation. The HCM algorithm, whose role is to carry out preprocessing of the process data for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The detailed parameters of the Multi-FNN (such as apexes of membership functions, learning rates and momentum coefficients) are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, two numeric data sets are experimented with. One is the numerical data coming from a description of a certain nonlinear function and the other is NOx emission process data from a gas turbine power plant.
The synthesis of carbon nanomaterials (CNMs) by a chemical vapor deposition method using three different plant oils as precursors is presented. Because there are four parameters involved in the synthesis of CNM (i.e., the precursor, reaction temperature of the furnace, catalysts, and the carrier gas), each having three variables, it was decided to use the Taguchi optimization method with the 'the larger the better' concept. The best parameter regarding the yield of carbon varied for each type of precursor oil. It was a temperature of $900^{\circ}C$ + Ni as a catalyst for neem oil; $700^{\circ}C$ + Co for karanja oil and $500^{\circ}C$ + Zn as a catalyst for castor oil. The morphology of the nanocarbon produced was also impacted by different parameters. Neem oil and castor oil produced carbon nanotube (CNT) at $900^{\circ}C$; at lower temperatures, sphere-like structures developed. In contrast, karanja oil produced CNTs at all the assessed temperatures. X-ray diffraction and Raman diffraction analyses confirmed that the nanocarbon (both carbon nano beads and CNTs) produced were graphitic in nature.
The concept of Ocean Thermal Energy Conversion (OTEC) is simple and various types of OTEC have been proposed and tried. However the location of OTEC is limited because OTEC requires $20^{\circ}C$ of temperature difference as a minimum, so most of OTEC plants were constructed and experimented in tropical oceans. To solve this we proposed the modified OTEC which uses condenser discharged thermal energy of existing fossil or nuclear power plants. We call this system CTEC (Condenser Thermal Energy Conversion) as this system directly uses $32^{\circ}C$ partially saturated steam in condenser instead of $20{\sim}25^{\circ}C$ surface sea water as heat source. Increased temperature difference can improve thermal efficiency of Rankine cycle, but CTEC should be located near existing plant condenser and the length of cold water pipe between CTEC and deep cold sea water also increase. So friction loss also increases. Calculated result shows the change of efficiency, pumping power, net power and other parameters of modeled 7.9 MW CTEC at given condition. The calculated efficiency of CTEC is little larger than that of typical OTEC as expected. By proper location and optimization, CTEC could be considered another competitive renewable energy system.
QFT(Quantitative Feedback Theory) is a very practical design technique that emphasizes the use of feedback for achieving the desired system performance tolerances in despite of plant uncertainty and disturbance. The fundamental concept of QFT is a loop shaping procedure that a suitable controller can be found by shaping a nominal loop transfer function. The loop shaping synthesis involves the identification of a structure and the specialization of parameter optimization of a desired system. This paper presents an improved loop shaping approach of QFT with model validation using GA(Genetic Algorithm). The method presented in this paper removes the problems of iterative operation, transformation error, and model validation in the conventional methods without consideration of frequency domain.
Thermodynamic and economic analyses of various types of gas turbine combined cycle power plants have been performed to establish criteria for optimization of power plants. The concept of efficiency, in terms of the difference in energy levels of electricity and heat, was introduced. The efficiency of power and heat generation by power plants with other purposes was estimated, and power generation costs were figured out for various types of combined heat and power plants(i.e., fired and unfired, condensing and non-condensing modes, single or double pressure HRSG).
3D 프린팅 기술은 다양한 산업분야에서 개념모델 및 기능성 시제품을 제작하는데 많이 응용되고 있지만, 3D 프린팅 소재 및 제작된 제품 신뢰성 등의 여러 가지 이유로 상용화 제품으로 적용되는 데 한계가 존재한다. 본 논문에서는 3D 프린팅 기술을 이용한 산업적 응용분야 중 하나로 발전소 저탄장에 사용되는 풀 코드 스위치 모듈의 부품들 중 잦은 돌발 상황으로 인해 파손이 자주 발생하는 허브 구동부와 레버 고정부 부품들에 대해 현장에서 작업자들이 단기 대체부품으로 적용이 가능하도록 하는 부품 최적 설계 및 FDM 방식 3D 프린팅 제조공정기술에 대한 연구결과를 제시하였다. 3D 프린팅 기술의 경우 소재 적용에 있어서 한계가 존재하므로, 본 논문에서는 구조 최적화 설계를 통해 구조 안정성을 확보하는 방안에 대해 연구를 수행하였다. 허브 구동부 부품에 대해 내부 구조 형상 및 구조 설계 변수 최적화를 수행하여 좌측구동모드에서는 안전계수가 153.67% 증가한 1.243을 확보할 수 있었으며, 우측구동모드에서는 404.96% 증가한 3.156을 확보할 수 있었다. 레버 고정부 부품의 경우, 반복적인 스위칭 구동에 의한 굽힘 모멘트로 인해 발생하는 파손을 최소화하기 위해 구조 최적화 설계를 수행하여 26% 증가한 구조 안전계수(7.52)를 확보할 수 있었다. 본 연구를 통해 3D 프린팅 기술을 단기 대체부품 제조공정에 적용함에 있어서 소재 최적화를 통한 설계보다는 3D 프린팅 공정의 적층특성을 활용한 구조적 최적화 설계기법 이 더욱 유연한 결과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.
In this paper we propose the Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) for optimal identification modeling of complex system. The proposed Multi-FNNs is based on a concept of FNNs and exploit linear inference being treated as generic inference mechanisms. In the networks learning, backpropagation(BP) algorithm of neural networks is used to updata the parameters of the network in order to control of nonlinear process with complexity and uncertainty of data, proposed model use a HCM(Hard C-Means)clustering algorithm which carry out the input-output dat a preprocessing function and Genetic Algorithm which carry out optimization of model The HCM clustering method is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The parameters of Multi-FNN model such as apexes of membership function, learning rates, and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. NOx emission process data of gas turbine power plant is simulated in order to confirm the efficiency and feasibility of the proposed approach in this paper.
Journal of Information Science Theory and Practice
/
제7권4호
/
pp.56-64
/
2019
Planting intercropping in rubber plantations is another alternative for generating more income for farmers. However, farmers still lack the knowledge of choosing plants. In addition, information for decision making comes from many sources and is knowledge accumulated by the expert. Therefore, this research aims to create a decision support system for growing rubber trees for individual farmers. It aims to get the highest income and the lowest cost by using semantic web technology so that farmers can access knowledge at all times and reduce the risk of growing crops, and also support the decision supporting system (DSS) to be more intelligent. The integrated intercropping ontology and rule are a part of the decision-making process for selecting plants that is suitable for individual rubber plots. A list of suitable plants is important for decision variables in the allocation of planting areas for each type of plant for multiple purposes. This article presents designing and developing the intercropping ontology for DSS which defines a class based on the principle of intercropping in rubber plantations. It is grouped according to the characteristics and condition of the area of the farmer as a concept of the rubber plantation. It consists of the age of rubber tree, spacing between rows of rubber trees, and water sources for use in agriculture and soil group, including slope, drainage, depth of soil, etc. The use of ontology for recommended plants suitable for individual farmers makes a contribution to the knowledge management field. Besides being useful in DSS by offering options with accuracy, it also reduces the complexity of the problem by reducing decision variables and condition variables in the multi-objective optimization model of DSS.
바이오에너지는 탄소중립을 추구하는 방안 중 하나로 간주되고 있다. 그러나 수확된 식물 바이오매스를 연소하면 필연적으로 대기 중 이산화탄소는 일정기간 동안 화석을 연소할 때보다 더 많아진다. 본 논문에서는 이 탄소부채의 총량과 상환기간을 예측하고 최소화하는 방법을 제안한다. 사례연구로는 현재 사용되고 있는 화석연료를 바이오매스로 일시에 전환할 경우에 대한 탄소순환 영향평가를 수행한다. 이를 통해 탄소중립 개념의 근본적인 취약성을 지적한다. 바이오에너지의 지속가능성을 위한 실행방안으로는 숲 면적 감소분에 비례하는 추가식림 및 숲 질량 증가분에 비례하는 추가수확 공식을 제안하였다. 최적화 결과, 탄소부채 상환기간은 약 70년, 대기 중 이산화탄소는 최대 50% 이상, 정상상태에서 3% 증가가 예상된다. 이는 이론적으로 예측한 최상의 결과이며 실제로는 이보다 나쁠 것으로 추정된다. 따라서 바이오매스는 진정으로 탄소 중립적이지 않으며, 화석연료의 대체에너지원으로서 부적합하다. 본 연구에서 제안된 방법은 이미 사용 중인 바이오에너지의 현재 및 미래 탄소부채 최소화를 통해 탄소중립으로의 접근에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
Kim, Yeonjoo;Kim, Siyeon;Hwang, Sungjoo;Hong, Seok Hwan
국제학술발표논문집
/
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
/
pp.1243-1244
/
2022
In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.