본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PNN 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈 발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.
연안으로 입사해 들어오는 파랑은 월파형 파랑제어구조물에 의해 증폭, 월파되어 구조물 배후의 유수지에 위치 에너지로 저장될 수 있으며, 수두차의 형태로 저장된 위치에너지는 초저낙차 수차 터빈을 통해 전기에너지로 변환될 수 있다. 본 연구는 이와 같은 월파형 파력발전에 있어서 주어진 입사파 조건에 대해 최대 월파 유량을 획득하는 월파형 파랑제어구조물의 최적 형상을 도출하기 위한 실험적 연구이다. 월파형 파랑제어구조물의 형상 도출을 위한 수조 실험은 삼차원 조파 수조에서 이루어졌으며, 평면 파랑 집중 형상을 가진 삼차원 구조물의 형상은 5가지의 종류로 제작되었다. 파랑제어구조물은 신과 홍(2005)에서 제안한 월파형 파랑제어구조물의 이차원 단면 형상을 토대로 수로폭 및 수렴각을 가진 삼차원 형상으로 확장한 것이다. 본 삼차원 월파실험에서는 20개의 입사파 조건과 각각의 파에 대한 $0^{\circ},\;15^{\circ},\;30^{\circ}$의 상대 입사각을 부여하여 계측된 월파량을 분석하였다.
In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
발전용 가스터빈에 사용되는 이중 콘형 예혼합 연소기의 성능 개선 및 검증을 위하여 기존 노즐에서 연료 분사 특성을 개선한 노즐(분사구 직경 증가, 분사구 수 감소, 총 분사면적 유지)을 이용하여 고압 및 다중화염 조건에서 실험 연구를 수행하였으며 배기가스 특성을 기존 노즐과 비교하였다. 실험 결과로는 노즐의 연료 직경을 크게 한 경우 연소용 공기로 연료의 침투 거리가 증가하기 때문에 콘 내부에서 연료와 공기의 혼합특성이 개선되어 상압뿐만 아니라 압력 상승 시 NOx 배출 농도는 감소하며 다중 화염의 경우 화염간 연소영역의 중첩이 감소하게 되어 NOx 배출은 감소하지만 화염 안정성은 저하된다. 연료 분사구를 개선한 노즐의 발전 플랜트 실증 결과는 실험 결과와 같이 기존 노즐에 비하여 NOx 농도가 낮게 배출되었다.
풍력발전단지 위치 선정에 있어 풍속 분포 및 발전량을 평가하기 위해 해당 지역의 기상 타워에서 계측된 바람 자료를 이용한다. 그러나 기상 타워에서 계측된 바람 자료는 종종 정보가 누락되거나 원하는 높이에 맞지 않거나, 혹은 데이터 길이가 충분하지 않아 풍력터빈 제어 및 성능 시뮬레이션 수행에 어려움을 겪게 된다. 따라서 풍력터빈 혹은 발전단지에 대한 연간 발전량 및 이용률을 평가하는데 원하는 높이에서 장기간의 연속적인 바람 자료는 매우 중요하다. 또한, 한반도와 같이 계절에 따른 풍향과 풍속 변동이 뚜렷한 경우에는 계절별 특징이 고려된 풍속과 풍향을 동반한 바람 자료를 고려해야 한다. 본 연구에서는 통계적 방법인 은닉 마르코프 모델을 이용하여 풍속과 풍향의 변동을 고려한 인공 바람을 생성하기 위한 방법을 제시한다. 통계처리를 위한 바람 자료는 전라북도 고군산군도에 있는 말도의 기상청 방재기상관측(AWS) 장비에서 계측된 자료를 사용한다. 은닉 마르코프 모델에 의해 생성된 인공 바람은 통계 변수, 풍력에너지밀도, 계절별 평균 풍속, 주 풍향 등을 계측 자료와 비교를 통해 검증하기로 한다.
This article reviews the papers published in the Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering during 2008. It is intended to understand the status of current research in the areas of heating, cooling, ventilation, sanitation, and indoor environments of buildings and plant facilities. Conclusions are as follows. (1) Research trends in thermal and fluid engineering have been surveyed in the categories of general fluid flow, fluid machinery and piping, new and renewable energy, and fire. Well-developed CFD technologies were widely applied in developing facilities and their systems. New research topics include fire, fuel cell, and solar energy. Research was mainly focused on flow distribution and optimization in the fields of fluid machinery and piping. Topics related to the development of fans and compressors had been popular, but were no longer investigated widely. Research papers on micro heat exchangers using nanofluids and micro pumps were also not presented during this period. There were some studies on thermal reliability and performance in the fields of new and renewable energy. Numerical simulations of smoke ventilation and the spread of fire were the main topics in the field of fire. (2) Research works on heat transfer presented in 2008 have been reviewed in the categories of heat transfer characteristics, industrial heat exchangers, and ground heat exchangers. Research on heat transfer characteristics included thermal transport in cryogenic vessels, dish solar collectors, radiative thermal reflectors, variable conductance heat pipes, and flow condensation and evaporation of refrigerants. In the area of industrial heat exchangers, examined are research on micro-channel plate heat exchangers, liquid cooled cold plates, fin-tube heat exchangers, and frost behavior of heat exchanger fins. Measurements on ground thermal conductivity and on the thermal diffusion characteristics of ground heat exchangers were reported. (3) In the field of refrigeration, many studies were presented on simultaneous heating and cooling heat pump systems. Switching between various operation modes and optimizing the refrigerant charge were considered in this research. Studies of heat pump systems using unutilized energy sources such as sewage water and river water were reported. Evaporative cooling was studied both theoretically and experimentally as a potential alternative to the conventional methods. (4) Research papers on building facilities have been reviewed and divided into studies on heat and cold sources, air conditioning and air cleaning, ventilation, automatic control of heat sources with piping systems, and sound reduction in hydraulic turbine dynamo rooms. In particular, considered were efficient and effective uses of energy resulting in reduced environmental pollution and operating costs. (5) In the field of building environments, many studies focused on health and comfort. Ventilation. system performance was considered to be important in improving indoor air conditions. Due to high oil prices, various tests were planned to examine building energy consumption and to cut life cycle costs.
본 연구에서는 스마트 열 그리드의 운영 특성 분석을 위한 기초적인 방법론과 해당 방법론에 근거한 열 그리드 연계운전 분석 시뮬레이션 프로그램에 대해 소개하고자 하며, 특히 기존의 광역 열에너지네트워크에 해당하는 집단에너지 시스템 인근에 소규모 열 그리드가 신규로 연계되어 운전될 경우에 대한 각 시스템별 운영특성 및 주요 운전 변수에 대한 상호 영향에 대해 면밀히 살펴볼 수 있는 시뮬레이션 방법론에 대해 고찰해보고자 한다. 본 연구에서 열 그리드 간 연계운전에 따른 기존의 규모가 큰 열 그리드에 대한 영향은 해당 그리드의 연간 시각별 운영 실적 데이터를 바탕으로 한 경험적 상관관계식을 도출하여 간략히 모델링하고자 하였으며, 신규 그리드에 설치, 운영되는 열원 설비들에 대한 운전 특성은 실제 제품의 운전부하별 운전효율 자료에 대한 DB를 구축, 사용함으로서 시뮬레이션 분석 결과의 신뢰도를 제고하고자 하였다. 또한 본 시뮬레이션 프로그램에서는 해당 수요처의 에너지부하 예측에 있어 건물 유형별로 연간, 시각별로 실측한 데이터를 기반으로 수립된 단위 에너지부하 모델을 이용, 예측함으로써 운전시뮬레이션을 통한 최적화 분석 결과의 신뢰성을 확보하고자 하였다. 본 연구에서 기 제안된 방법론 및 이에 근거한 시뮬레이션 분석 결과로부터 그리드 상호간 열 거래에 기반한 복수의 열 그리드 운전 특성 분석 방법의 효용성을 확인할 수 있었으며, 향후 수요자 및 열 에너지 공급자간 다양한 정보의 공유를 근간으로 하는 IT 기반 스마트 열 그리드 최적화 분석으로의 확장을 위한 기초 자료를 확보할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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