To analyze the applications of all types of mechanical systems, general purpose analysis programs have been developed and commercialized. However, it is customary to develop and use customized programs even though they sometimes require more work than a general purpose program. A customized program is simplified to adapt to a particular application from the beginning, is designed for small computers, and developed with hardware-in-the-loop in mind so it can be applied effectively. By adding design knowledge and bundling know-how to an analysis program, analysis time can be reduced. And because an analysis has to work in conjunction with other analysis programs, a proprietary program that the user can easily modify can be useful. In this thesis, a multi-body dynamics analysis system is presented using one of the most useful programming techniques, object-oriented concept. The object-oriented concept defines a problem from the physical world as an abstract object, an abstract model. The object becomes encapsulated with the data and method. Simulation is performed using the object's interface. It is then possible for the user and the developer to modify and upgrade the program without having particular knowledge of the analysis program. The method presented in this thesis has the following advantages. Since the mechanical components of the multi-body system converts independent modeling into a class, the modification, exchange, distribution, and reuse of elements are increased. It becomes easier to employ a new analysis method and interface with other S/W and H/W systems. To employ a new analysis method, there is no need to modify elements of the main solver and the Library. In addition, information can be communicated to each object through messaging. It makes the modeling of new elements easier using inheritance. When developing a S/W for the computer simulation of physical system, it is reasonable to use object-oriented modeling. Also, for multi-body dynamics analysis, it is possible to develop a solver that is user-oriented.
고분자전해질 연료전지 스택의 성능 및 주요 운전 변수를 예측하기 위해 부분최소자승법과 인공신경망의 두 가지 데이터 기반 모델링 기법을 제시한다. 30 kW급 고분자전해질 연료전지 스택 실험으로부터 확보한 데이터를 사용하여 부분최소자승 및 인공신경망 모델들을 구성한 후 각 모델의 예측 성능 및 계산 시간을 비교하였다. 모델의 복잡성을 줄이기 위해 부분최소자승법에 기초한 VIP(Variable Importance on PLS Projections) 선정기준을 모델링 절차에 포함하여, 초기 입력변수의 집합으로부터 모델링에 필요한 입력변수들을 선정하였다. 모델링 결과, 인공신경망이 스택의 평균 셀전압과 캐소드(cathode) 출구 온도를 예측하는데 있어서, 부분최소자승법 보다 우수한 성능을 보였다. 그러나 부분최소자승법 또한 입력변수와 출력변수 간에 선형적 상관관계만을 모델링 할 수 있음에도 불구하고 비교적 만족할 만한 예측 성능을 나타냈다. 모델의 정확도와 계산속도의 요구조건에 따라 두 모델링 기법은 고분자전해질 연료전지의 설계 및 운전 분야의 성능 예측, 온라인 및 오프라인 최적화, 제어 및 이상 진단을 위해 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
Kim, Jong-Hae;Hayakawa, Soichiro;Suzuki, Tatsuya;Hirana, Kazuaki;Matsui, Yoshimichi;Okuma, Shigeru;Tsuchida, Nuio
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.2747-2752
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2003
This paper has develops a new framework to understand the human’s driving maneuver based on the expression as HDS focusing on the driver’s stopping maneuver. The driving data has been collected by using the three-dimensional driving simulator based on CAVE, which provides three-dimensional visual information. In our modeling, the relationship between the measured information such as distance to the stop line, its first and second derivatives and the braking amount has been expressed by the PWPS model, which is a class of HDS. The key idea to solve the identification problem was to formulate the problem as the MILP with replacing the switching conditions by binary variables. From the obtained results, it is found that the driver appropriately switches the ‘control law’ according to the following scenario: At the beginning of the stopping behavior (just after finding the stopping point), the driver decelerate the vehicle based on the acceleration information, and then switch to the control law based on the distance to the stop line.
본 논문에서는 소형 무인기의 전기추진 시스템에 대한 모델링 및 전력 시뮬레이션에 관하여 기술하였다. 각 전력원 모델링 및 시뮬레이션을 위해 Matlab/Simulink를 사용하였고, 연료전지와 배터리를 주 전력원으로 사용하는 200 W급 전기추진 시스템에 대하여 4시간 30분의 비행 시험결과와 시뮬레이션 한 결과를 비교하였다. 그 결과, 시뮬레이션은 각 전력원의 성능 및 동특성을 적절히 모사하였고, 이를 통해 다른 급의 전기추진 시스템에 대한 전력특성변화를 예측하는 도구로 활용 가능함을 알 수 있었다.
This paper proposes an object-oriented conceptual information model of mechanical assemblies, named open assembly model (OAM). The proposed assembly model primarily defines hierarchical relationships between parts and subassemblies. Together with the assembly hierarchy. the model also provides a way to represent tolerances, kinematic information, and parametric assembly constraints. Relational information such as mating conditions and degree of freedom between parts and subassemblies is captured via assembly features and relationships thereof. The information model is described using class diagrams of the Unified Modeling Language (UML), and instance diagrams are used to exemplify the proposed information model. The conceptual model presented in this paper is an integrated information model for assembly representation, which could supply necessary information for tolerance analysis and synthesis, kinematic simulation, and assembly simulation. Such a conceptual information model plays an important role for the exchange of information between modeling, analysis and planning systems. Hence, the proposed model could serve as a framework for developing data exchange standards of mechanical assemblies. The proposed model is demonstrated through a case study of a planetary gear assembly.
The hydrocarbon gas leak in the offshore plant can cause large accidents and lead to significant damages to human, property and environment. For prevention of fire or explosion accidents from gas leak, a SIS(Safety Instrumented System) should be installed. In the early stage of the offshore design, required SIL(Safety Integrated Level) is determined and reliability analysis is performed to verify the design in reliability aspects. This study collected data, information related to reliability analysis and created knowledge model of safety design for the offshore system with MBSE(Model-Based Systems Engineering) concept. Knowledge model could support safety engineer's design tasks as the guidance of reliability analysis procedure of safety design and make good conversation with other engineers in yard, class, company, etc.
기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.
우리는 이변량 경시적 자료의 조건부 결합 분포를 추정하기 위하여 회귀 모형과 코플라 모형을 연구하였다. 주변 분포의 추정을 위하여 시변 변환 모형을 고려하였고, 이변량 반응변수 각각에 대한 주변 분포를 가우시안 코플라를 이용하여 결합하여 조건부 결합 분포를 추정하였다. 우리가 제안한 모형은 조건부 평균 모형만으로 자료를 설명하기 어려운 경우에 적용될 수 있다. 시변 변환 모형과 가우시안 코플라 모형을 결합한 본 논문의 방법은 반복 측정된 이변량 경시적 자료에 대한 모형화가 용이하며 해석하기 쉬운 장점이 있다. 우리는 본 논문의 방법을 반복 측정된 이변량 콜레스테롤 자료를 분석하는데 적용하여 보았다.
Didit B Nugroho;Bernadus AA Wicaksono;Lennox Larwuy
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권2호
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pp.163-178
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2023
GARCH-X(1, 1) model specifies that conditional variance follows an AR(1) process and includes a past exogenous variable. This study proposes a new class from that model by allowing a more general (non-linear) variance function to follow an AR(1) process. The functions applied to the variance equation include exponential, Tukey's ladder, and Yeo-Johnson transformations. In the framework of normal and student-t distributions for return errors, the empirical analysis focuses on two stock indices data in developed countries (FTSE100 and SP500) over the daily period from January 2000 to December 2020. This study uses 10-minute realized volatility as the exogenous component. The parameters of considered models are estimated using the adaptive random walk metropolis method in the Monte Carlo Markov chain algorithm and implemented in the Matlab program. The 95% highest posterior density intervals show that the three transformations are significant for the GARCHX(1, 1) model. In general, based on the Akaike information criterion, the GARCH-X(1, 1) model that has return errors with student-t distribution and variance transformed by Tukey's ladder function provides the best data fit. In forecasting value-at-risk with the 95% confidence level, the Christoffersen's independence test suggest that non-linear models is the most suitable for modeling return data, especially model with the Tukey's ladder transformation.
학업성취도에 영향을 미치는 요인은 다양하며, 요인들이 미치는 영향 또한 복합적으로 일어난다. 학업성취도에 영향을 미치는 요인들은 끊임없이 변화하기 때문에 성장을 예측·분석하는 종단연구가 필요하다. 본 연구는 서울교육종단 연구의 2014년도(중학교 2학년)부터 2017년(고등학교 2학년)까지의 종단자료를 활용하여 수학 학업성취도의 종단적인 변화양상이 유사한 그룹으로 나누고 그룹별 수학수업 태도, 분위기, 만족도의 변화양상과 영향을 살펴보았다. 연구결과, 1그룹(1456명, 68.3%)과 2그룹(677명, 31.7%) 학생들의 수학 학업성취도는 수학수업 태도가 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 수학수업 분위기와 만족도는 직접적인 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 또한, 수학수업 태도가 수학 학업성취도에 미치는 영향력은 그룹에 따라서도 다르게 나타났으며, 수학 학업성취도가 높은 2그룹의 학생들은 1그룹의 학생들보다 수학수업 태도, 분위기, 만족도가 높은 것으로 나타났다. 그리고 수학수업 태도와 분위기, 만족도는 중학교 2학년부터 고등학교 2학년기간 동안 지속적으로 변화하는 것으로 나타났으며, 그 변화의 폭은 적은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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