• 한국에너지공학회:학술대회논문집
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• 한국에너지공학회 1995년도 추계학술발표회 초록집
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• pp.115-115
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• 1995

다중 효용관식 증발기는 보통의 증발기에서 응축하여 제거하는 증기를 다음 효용관의 가열원으로 재사용하는 것으로 그 자체로도 에너지 절감효과가 있는 것으로 알려져 있다[1,2,4]. 기계식증기 재압축 증발기는 보통 증발기에서 응축시켜 제거하는 발생 증기를 압축하여 고온의 증기로 만든 다음 가열원으로 재이용하는 장치로 이에 대한 효용은 문헌에 잘 나타나있다[3,4]. 여기서는 다중효용관과 증기 재압축기를 조합한 증발기 중에서 Forward feed 방식의 다중효응관에 증기 재압축기를 부착한 경우에 대하여 타당한 물질수지, 열수지, 전열 식, 상평형식을 소개하였다. 또한 압축기의 용량을 결정하기 위한 단열압축공정의 지배방정 식을 소개하였다. 원료의 조건, 효용관의 수 및 총전열온도차가 주어지면 상기의 지배방정식의 해를 구할 수 있는데. 본연구에서는 Gauss-Seidel의 연속치환법을 이용하였다. 이와 같이 지배방적식의 해를 구하면 효용관의 면적, 압축펌프의 용량, 각효용관 입출구의 조건 등이 계산된다. 다중효용관 기계식 증기 재압축 증발장치의 최적화를 위하여는 효용관의 전열면적당 가격과 압축펌프의 용량당 가격 그리고 펌프를 운전하는데 필요한 전력의 요금 등의 자료가 요구된다. 총전열온도차에 따른 운전비와 시설비의 합이 최소가 되는 점이 최적 총전열온도차가 되는데 이 점을 구할 때에는 수치적으로 안정한 이분법을 이용하였다. Borland C++를 이용하여 프로그램하였으며 윈도우즈 환경에서 수행되게 하였다. 사용자 쉽게 이용할 수 있게 하기 위하여 각종 필요한 데이터를 입력할 수 있는 Edit box가 화면에 나타나게 하였다. 또한 입력된 데이터를 저장하거나 불려올 수 있는 메뉴, 입력된 데이타를 이용하여 효용관의 면적과 압축기의 용량을 계산하거나 효용관의 수가 주어졌을 때 총전열온도차를 최적화하는 것을 선택할 수 있는 메뉴 그리고 계산 결과를 파일로 혹은 프린트로 출력할 것을 선택할 수 있는 메뉴가 있다. 사용자는 해당되는 데이타를 입력한후 마우스로 원하는 작업의 메뉴를 선택하면 된다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제13권2호
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• pp.38-45
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• 1988

This study was intended to develop the system automatically controlling travel direction of combine by means of sensing paddy rows. The control system was composed of three detecting levers having different length, micro-switch, microcomputer and electro-hydraulic control system. Sensor and control system developed was tested to estimate optimum design values and its actual performance as installed in combine. The computer simulation and performance test at simulated and actual field were conducted to test for possibility of practical use. The results of the study arc summarized. as follows: 1. The travel traces of combine hiving the conventional sensor with 2 levers and the new sensor detecting the slope of paddy rows were compared through computer simulation. Turning frequency of combine having new sensor was fewer than that of conventional sensor, but the rate of turning for the combine with new sensor was much greater than that of conventional sensor. 2. As sensor was established behind the tip of divider, the sensor itself well followed paddy rows but the tip of divider did not, resulting in divider being deviated from paddy rows. It was analyzed that the sensor should be attached closer to the tip of divider to have a better performance of the control system. 3. The greater the length of sensor lever for given location of sensor attachment and combine forward speed, the higher sensitivity of turning in control system. Moreover, increasing combine speed resulted in a worse performance of control system following paddy rows. Consequently, it was necessary that an optimum length of sensor attachment and for the range of combine operational speed. 4. Field test of combine installed with the sensor and electro-hydraulic system developed in this study showed that it may be operated smoothly and well behaved to paddy rows to 4th gear of combine speed which was 59cm/s. Consequently. it was concluded that the combine with the guidance control system developed in this study may be successfully used for paddy combining.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권10호
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• pp.309-316
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• 2020

우리는 응급실을 방문한 65세 이상 노인환자의 의료 데이터를 각각 피드 포워드 신경망과 합성곱 신경망에 학습하여 사망률을 예측하였다. 의료 데이터는 노인환자의 성별, 연령, 체온, 심박 수 등의 기초적인 정보뿐 아니라 과거 병력, 다양한 혈액 검사 및 배양 검사 결과 등 다양하고 복잡한 정보를 포함하여 총 99가지의 자질로 구성된다. 이 중 사망률 예측에 크게 기여하는 자질을 선택하기 위해 랜덤 포레스트를 이용하여 자질의 중요도를 계산하였고, 그 결과 중요도가 높은 상위 80개의 자질을 선택하였다. 선택된 자질을 각각 피드 포워드 신경망과 합성곱 신경망의 학습에 사용하여 두 신경망의 성능을 비교하였다. 합성곱 신경망 학습을 위해 의료 데이터를 고정된 크기의 이미지로 변환하였으며 합성곱 신경망이 피드 포워드 신경망을 이용한 것보다 성능이 좋았다. 합성곱 신경망의 사망률 예측 성능으로 테스트 데이터에 대해 F1 점수는 56.9, AUC는 92.1을 각각 얻었다.

• International Journal of Fluid Machinery and Systems
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• 제8권4호
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• pp.264-273
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• 2015

This presentation describes an experimental approach for the detection of cavitation in hydraulic machines by use of ultrasonic signal analysis. Instead of using the high frequency pulses (typically 1MHz) only for transit time measurement different other signal characteristics are extracted from the individual signals and its correlation function with reference signals in order to gain knowledge of the water conditions. As the pulse repetition rate is high (typically 100Hz), statistical parameters can be extracted of the signals. The idea is to find patterns in the parameters by a classifier that can distinguish between the different water states. This classification scheme has been applied to different cavitation sections: a sphere in a water flow in circular tube at the HSLU in Lucerne, a NACA profile in a cavitation tunnel and two Francis model test turbines all at LMH in Lausanne. From the signal raw data several statistical parameters in the time and frequency domain as well as from the correlation function with reference signals have been determined. As classifiers two methods were used: neural feed forward networks and decision trees. For both classification methods realizations with lowest complexity as possible are of special interest. It is shown that two to three signal characteristics, two from the signal itself and one from the correlation function are in many cases sufficient for the detection capability. The final goal is to combine these results with operating point, vibration, acoustic emission and dynamic pressure information such that a distinction between dangerous and not dangerous cavitation is possible.

• 한국물환경학회지
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• 제24권1호
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• pp.91-98
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• 2008

This work was performed to develop a model possible to predict the influent flow and influent components, which are one of main disturbances causing process problems at the operation of municipal wastewater treatment plant. In this study, artificial neural network (ANN) was used in order to develop a model that was able to predict the influent flow, $COD_{Mn}$, SS, TN 1 day-ahead, 2day-ahead and 3 day ahead. Multi-layer feed-forward back-propagation network was chosen as neural network type, and tanh-sigmoid function was used as activation function to transport signal at the neural network. And Levenberg-Marquart (LM) algorithm was used as learning algorithm to train neural network. Among 420 data sets except missing data, which were collected between 2005 and 2006 at field plant, 210 data sets were used for training, and other 210 data sets were used for validation. As result of it, ANN model for predicting the influent flow and components 1-3day ahead could be developed successfully. It is expected that this developed model can be practically used as follows: Detecting the fault related to effluent concentration that can be happened in the future by combining with other models to predict process performance in advance, and minimization of the process fault through the establishment of various control strategies based on the detection result.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권3호
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• pp.55-65
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• 2004

신경회로망을 이용하여 주어진 문제를 해결할 때, 문제의 복잡도에 맞는 구조를 찾는 것이 중요하다. 이것은 신경회로망의 복잡도가 학습능력과 일반화 성능에 크게 영향을 주기 때문이다. 그러므로, 문제에 적합한 신경회로망의 구조를 자기 구성적으로 찾는 알고리즘이 유용하다. 본 논문에서는 시그모이드 활성함수를 가지는 전방향 다층 신경회로망에 대하여 주어진 문제에 맞는 구조를 결정하는 알고리즘을 제안한다. 개발된 알고리즘은 구조증가 알고리즘과 연결소거 알고리즘을 이용하여, 주어진 학습 데이터에 대해 가능한 한 작은 구조를 가지며 일반화 성능이 좋은 최적에 가까운 신경회로망을 찾는다. 네 가지 함수 근사화 문제에 적용하여 알고리즘의 성능을 알아본다. 실험 결과에서, 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘 및 고정구조를 갖는 신경회로망과 비교하였을 때 최적 구조에 가까운 신경회로망을 구성하는 것을 확인한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권1호
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• pp.28-36
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• 2008

이번 논문은 implantable cardiac 페이스메이커의 검출 단 로서 저전압, 저전력 단일-비트 삼차 델타-시그마 모듈레이터를 구현하였다. 1V이하의 전원 전압에서 효과적으로 동작하기 위하여 distributed feedforward구조와 벌크-드리븐 OTA를 활용하였다. 설계된 모듈레이터는 0.8V의 전원 전압에서 49dB의 dynamic range를 가지면서 816nW의 파워를 소모하였다. 파워 소모를 획기적으로 줄임으로서 페이스메이커뿐만 아니라 제한된 배터리에서 동작하는 implantable 의료 기기에서 다양한 활용이 가능할 것으로 생각된다. 본 모듈레이터의 칩 크기는 $1000{\mu}m{\times}500{\mu}m$로서 $0.18{\mu}m$ CMOS standard 공정으로 제작되었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권4호
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• pp.43-52
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• 2008

패치 안테나 주위에 mushroom 형태를 가지는 EBG 구조를 길이 방향, 폭 방향과 모든 방향으로 집적한 경우 구조 파라미터에 따른 패치 안테나의 방사 특성을 연구하였다. EBG 구조가 길이 방향을 따라 집적된 경우가 가장 방사 특성이 좋음을 볼 수 있었다. EBG 패치 edge에서 패치 안테나의 피드까지의 거리가 같은 경우가 패치 안테나의 중심까지의 거리가 같은 경우와 비교하여 E-평면 방사패턴이 대칭적이고 전방방사 크기가 커지고 후방방사 크기가 작아짐을 볼 수 있었다. 사용하는 EBG 구조의 주기 수가 4주기 이상이 되게 되면 방사특성 변화는 거의 발생하지 않음을 볼 수 있었다.

• Journal of Power Electronics
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• 제16권3호
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• pp.1110-1121
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• 2016

The mathematical model of a three phase PWM converter under the stationary αβ reference frame is deduced and constructed based on a Proportional-Resonant (PR) regulator, which can replace trigonometric function calculation, Park transformation, real-time detection of a Phase Locked Loop and feed-forward decoupling with the proposed accurate calculation of the inductance voltage vector. To avoid the parallel resonance of the LCL topology, the active damping method of the proportional capacitor-current feedback is employed. As to current vector error elimination, an optimized PR controller of the inner current loop is proposed with the zero-pole matching (ZPM) and cancellation method to configure the regulator. The impacts on system's characteristics and stability margin caused by the PR controller and control parameter variations in the inner-current loop are analyzed, and the correlations among active damping feedback coefficient, sampling and transport delay, and system robustness have been established. An equivalent model of the inner current loop is studied via the pole-zero locus along with the pole placement method and frequency response characteristics. Then, the parameter values of the control system are chosen according to their decisive roles and performance indicators. Finally, simulation and experimental results obtained while adopting the proposed method illustrated its feasibility and effectiveness, and the inner current loop achieved zero static error tracking with a good dynamic response and steady-state performance.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권3호
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• pp.241-246
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• 2001

소프트웨어공학에서 소프트웨어 측정분야는 30년 이상 수많은 연구가 있어 왔으나 아직까지 구체적인 소프트웨어 비용추정 모델이 없는 실정이다. 만약 소프트웨어 비용-개발노력을 측정하려면 소프트웨어 규모를 추정해야 한다. 많은 소프트웨어 척도가 개발되었지만 가장 일반적인 척도가 LOC(line of code)와 FPA(Function Point Analysis)이다. FPA는 소프트웨어 규모를 측정하는데 LOC를 사용할 때의 단점을 극복할 수 있는 기법이다. 본 논문은 FP와 기능 구성요소 형태들로 측정된 소프트웨어 규모로 소프트웨어 개발 노력을 추정하는 신경망 모델을 제안한다. 24개 소프트웨어 개발 프로젝트 사례연구를 통해 적합한 신경망 모델을 제시하였다. 또한, 희귀분석 모델과 신경망 모델을 비교하여 신경망 모델의 추정 정확성이 보다 좋음을 보였다.