Energy is a major component of almost all economic, production, and service activities, and rapid population growth, urbanization and industrialization have led to ever growing demand for energy. Limited energy resources and increasingly evident environmental effects of fossil fuel consumption has led to a growing awareness about the importance of further use of renewable energy sources in the countries energy portfolio. Renewable hydrogen production is a convenient method for storage of unstable renewable energy sources such as wind and solar energy for use in other place or time. In this study, suitability of 25 cities located in Iran's western region for renewable hydrogen production are evaluated by multi-criteria decision making techniques including TOPSIS, VIKOR, ELECTRE, SAW, Fuzzy TOPSIS, and also hybrid ranking techniques. The choice of suitable location for the centralized renewable hydrogen production is associated with various technical, economic, social, geographic, and political criteria. This paper describes the criteria affecting the hydrogen production potential in the study region. Determined criteria are weighted with Shannon entropy method, and Angstrom model and wind power model are used to estimate respectively the solar and wind energy production potential in each city and each month. Assuming the use of proton exchange membrane electrolyzer for hydrogen production, the renewable hydrogen production potential of each city is then estimated based on the obtained wind and solar energy generation potentials. The rankings obtained with MCDMs show that Kermanshah is the best option for renewable hydrogen production, and evaluation of renewable hydrogen production capacities show that Gilangharb has the highest capacity among the studied cities.
지형 자료는 지구과학 여러 분야에서 중요한 기초 자료 중 하나이다. 최근 들어, 상세한 분해능을 가지는 DEM 자료가 활용가능하며 따라서 방대한 양의 자료를 효율적으로 다루는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 방대한 DEM 자료의 무손실 압축 및 효율적인 복원에 대해 알아보았다. 이를 위해 정수웨이블릿 변환과, 엔트로피 부호화의 개념을 이용하여, 웨이블릿 계수의 부호화 및 일부 영역의 지형복원 방법을 고안하였다. 또한, 정밀 중력 지형보정 과정에서 이러한 연구 결과의 활용성을 검토하였다. DEM의 압축률이 가장 좋은 웨이블릿은 CDF3.5이며, CDF3.1 또는 CDF3.5 웨이블릿을 사용하여 3단계 정도로 분해를 하는 것이 최적의 선택이다 (약 45.4%의 압축률). 또한 웨이블릿변환의 다중단계분석 특성을 활용하여 웨이블릿계수의 일부만을 추출하여 지형의 일부만을 복원할 수 있었다.
본 논문은 잡음에 강인한 초점 값을 이용한 피사체 중심의 자동초점 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 엔트로피를 이용하여 피사체가 존재하는 영역을 자동으로 추정함으로써, 배경에 의해 잘못된 자동초점 결과를 얻는 문제점을 개선하였다. 또한 이산 코사인 변환 계수를 분석하여 새로운 초점 값 계산 방법을 제안하였고, 실험결과를 통해 기존의 알고리듬에 비해 제안된 방법이 가우시안 잡음과 임펄스 잡음이 있는 경우에도 초점 값 특성이 강인함을 검증하였다. 제안하는 자동초점 알고리듬은 지능형 감시 시스템의 팬-틸트-줌 카메라 등에 적용 가능하다.
To improve the accuracy of a metamodel, additional sample points can be selected by using a specified criterion, which is often called sequential sampling approach. Sequential sampling approach requires small computational cost compared to one-stage optimal sampling. It is also capable of monitoring the process of metamodeling by means of identifying an important design region for approximation and further refining the fidelity in the region. However, the existing critertia such as mean squared error, entropy and maximin distance essentially depend on the distance between previous selected sample points. Therefore, although sufficient sample points are selected, these sequential sampling strategies cannot guarantee the accuracy of metamodel in the nearby optimum points. This is because criteria of the existing sequential sampling approaches are inefficient to approximate extremum and inflection points of original model. In this research, new sequential sampling approach using the sensitivity of metamodel is proposed to reflect the response. Various functions that can represent a variety of features of engineering problems are used to validate the sensitivity approach. In addition to both root mean squared error and maximum error, the error of metamodel at optimum points is tested to access the superiority of the proposed approach. That is, optimum solutions to minimization of metamodel obtained from the proposed approach are compared with those of true functions. For comparison, both mean squared error approach and maximin distance approach are also examined.
본 논문에서는 효과적인 무손실 영상압축을 위한 방향성 기반 적응적 예측방법을 제안한다. 제안하는 예측방법은 작은 변화에 민감한 픽셀단위가 아닌 지원영역(support region) 단위로 방향성 및 부호화 픽셀이 속한 영역의 특성을 판단하여 강인한 예측이 이루어지도록 한다. 예측픽셀은 부호화 픽셀과 주변 픽셀에 대한 지원영역 사이의 유사도에 따라 적응적으로 선택함으로써 예측성능을 효과적으로 높인다. 기존의 MED, GAP 및 EDP와 같은 예측방법과 비교하여 제안한 방향성 기반 적응적 예측방법은 예측에러에 대한 엔트로피 측면에서 우수한 예측성능을 나타내고, 복잡도 측면에서도 가장 간단한 MED와 비교해 큰 차이가 없음을 다양한 실험을 통해 보인다.
유체의 상변화를 이용하는 냉난방장치 등의 열장치에 대한 열역학적인 성능평가는 열역학적 성질들에 대한 구체적인 수치값을 필요로 한다. 그러나 이러한 열역학적 성질들을 제공하는 증기표를 그대로는 사용할 수 없기 때문에 효과적인 모델링이 필요하다. 본 연구에서는 신경회로망의 함수근사 특성을 이용하여 냉방장치의 매질로 사용되는 냉매(R12)의 포화증기 영역을 모델링하였다. 냉매 R12의 포화증기 영역의 함수근사 해석을 위하여 1개의 노드를 가진 입력층에 대하여 7개의 노드를 가진 출력층을 기본으로 하여, 각각 10개와 20개의 노드를 가진 두 개의 은닉층을 가진 회로망을 구성하였다. 또한 입력이 온도와 압력 두 가지의 경우에 대하여 검토하였다. 제안된 신경회로망을 사용한 결과 엔탈피, 엔트로피의 백분율오차가 대부분 ${\pm}$0.005%, 비체적은 ${\pm}$0.02%, 압력과 온도는 특별한 몇 개를 제외하고는 ${\pm}$0.02% 범위 내로 수렴되었다. 이 결과로부터 냉매를 함수근사하는데 있어서 신경회로망이 아주 강력한 수단이 될 수 있음을 확인하였다.
직경이 0.102 m이고 높이가 2.5 m인 액체-입자 swirling(나선)흐름 유동층에서 유동 입자의 흐름 및 열전달 특성을 고찰하였다. 액체유속($U_L$), 유동 입자의 크기($d_p$) 그리고 연속상인 액체의 나선 유도흐름 액체량의 비($R_s$)가 유동층 내 유동입자의 체류량 유동층 내부 열원과 유동층간의 총괄 열전달 계수에 미치는 영향을 검토하였다. 액체-입자 나선흐름 유동층에서 입자 체류량은 입자의 크기와 나선유도흐름 액체량의 비가 증가함에 따라서 증가하였으나, 액체유속의 증가에 따라서는 감소하였다. 유동층 내부에서 나선 유도 흐름 액체량의 비가 0.1~0.3인 경우에 유동 입자의 국부체류량은 유동층 중심부에서 큰 값을 나타내었으나, $R_s$의 값이 0.5일 때는 반경 방향 입자 체류량은 거의 균일한 분포를 보이며, $R_s$의 값이 0.7일 때는 유동층 중심부의 입자 체류량이 상대적으로 감소하는 경향을 나타내었다. 유동층 내부열원과 유동층간의 열전달 특성은 열원 표면과 유동층간의 온도차 요동 자료의 위상공간 투영과 kolmogorov 엔트로피 해석으로 고찰할 수 있었으며, 나선 유도 흐름 액체량의 비($R_s$)가 0.1에서 0.5까지 증가할수록 온도차 요동 자료의 위상공간 투영은 점점 안정되고 규칙성이 증대되는 상태를 나타내고, kolmogorov 엔트로피 값은 감소하는 경향을 나타내었다. 열원 표면과 유동층간의 온도차 요동 자료의 kolmogorov 엔트로피 값은 액체의 유속이 증가함에 따라 최대값을 나타내었다. 열원과 유동층간의 총괄 열전달 계수는 액체유속, 층공극률, 나선 유도 흐름 액체량의 비가 증가함에 따라서 최대값을 나타내었으며, 유동 입자의 크기가 증가함에 따라 증가하였다. 내부 열원과 유동층간의 총괄 열전달 계수가 최대값을 나타낼 때의 액체의 유속 조건에서 온도차 요동자료의 kolmogorov 엔트로피의 값도 최대값을 나타내었다. 액체-입자 나선흐름 유동층에서 입자 체류량과 열전달 계수를 무차원군의 상관식으로 나타낼 수 있었다.
In this paper, we propose data format for smell, taste, touch with speech and vision which can be transmitted and implement a floral scent detection and recognition system. We provide representation method of data of smell, taste, and touch. Also, proposed floral scent recognition system consists of three module such as floral scent acquisition module using Metal Oxide Semiconductor (MOS) sensor array, entropy-based floral scent detection module, and floral scent recognition module using correlation coefficients. The proposed system calculates correlation coefficients of the individual sensor between feature vector(16 sensors) from floral scent input point until the stable region and 12 types of reference models. Then, this system selects the floral scent with the maximum similarity to the calculated average of individual correlation coefficients. To evaluate the floral scent recognition system using correlation coefficients, we implemented an individual floral scent recognition system using K-NN with PCA and LDA that are generally used in conventional electronic noses. In the experimental results, the proposed system performs approximately 95.7% average recognition rate.
영상분할은 컴퓨터비전 시스템에서 영상정보추출의 중요한 과정 중의 하나이다. 이중에서 퍼지 클러스터링 방법은 영상분할에 광범위하게 사용되고 있다. 대부분의 퍼지 클러스터링 방법으로는 FCM 알고리즘이 사용된다. 그러나 FCM 알고리즘은 클러스터의 중심과 데이터간의 거리에 의존하기 때문에 클러스터 크기가 다를 경우에는 데이터가 오분류될 수 있다. 본 논문에서는 클러스트 크기에 상관없이 데이터를 분류할 수 있는 평균내부거리를 이용한 퍼지 클러스터링 알고리즘을 제안하였다. 평균내부거리는 각 데이터로부터 해당 클러스터 중심까지의 거리를 평균한 값으로 클러스터의 크기와 밀도에 비례한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 분류 엔트로피와 적합도 함수에 의해서 좋은 결과를 보여주고 있음을 증명하였다.
본 논문은 임의의 영역 안에 존재하는 텍스처를 검색하기 위한 wavelet과 Gabor기반 텍스처 표현 기법을 제안하고 이들의 검색성능을 평가한다. 지금까지 Gator 평면에서의 평균과 표준편차 특징 기술자가 직사각형안의 텍스처를 표현하기에 가장 적합한 것으로 알려져 있다. 하지만 임의의 영역 안의 물체를 표현하는 기술이 실제 검색이나 여러 다른 텍스처 표현 응용 예에 더욱 필요한 실정이다. 본 연구에서는 wavelet과 Gabor 필터에 기반한 특징 추출법을 제안하고 이들을 실제 텍스처 데이터 베이스에 적용해 본 결과, wavelet기반 특징 기술자가 Gator기반 기술자에 비하여 더욱 효과적임을 발견하였다. 특히 wavelet평면에서 표준편차와 엔트로피 특징을 사용함으로써 가장 좋은 검색 성능을 냄을 알 수 있었다. 또한, 본 논문에서는 다양한 실제 텍스처 영상을 가지고 wavelet과 Gator에 기반한 다양한 특징벡터에 따른 검객 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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