상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH3 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.
휘발성 유기물질(VOC)은 많은 경로를 통해 발생되는데, 독성이 있을뿐 아니라 발암물질을 포함하고 있으므로, 이들 물질 제거는 매우 중요하다. 본 연구에서는 휘발성 유기물질 처리를 위해 활성탄을 사용할 경우 처리와 설계를 위해 흡착능력의 연구가 반드시 필요하다. 그러므로, 본 연구에서는 사용할 화합물에 대한 가스 상태의 등온흡착선을 물리적 특성과 액화상태의 등온흡착선으로 부터 예측하였다. 이를 위해 이용된 방법이 quantitative structure-activity relationships(QSAR) 방법이다. 가스 상태의 등온흡착선을 분자연결제수($^2{\chi}$)와 헨리의 계수, 또는 용해도와 가스 상태의 평형농도에 의해서 예측 할 수 있었다. 연구결과, Freundlich 모델을 근거로한 가스 상태의 등온흡착선은 ${\log}\;a_g=0.238\;^2{\chi}+0.573\;{\log}\;H_a+4.330(r^2=0.94)$ 이었다. 결과적으로, 저흡착능력 범위에서 Freundlich 이론을 근거로한 이 방법은 시간소비적 실험을 통하지 않고도 가스 상태의 등온흡착선을 예측할 수 있다는 것을 제시하고 있다.
석유화학공정에서 fouling현상은 열교환기, 보일러, desalter 등 주요 전처리 시설 및 공정에 polymer, heavy paraffine, chemicals, heavy organics, asphaltene, resin, metallics, salts 등 불순물들이 침적 및 부식을 일으켜 각종 조업에 있어서 에너지의 다량소비 및 product yield의 감소 또는 공정의 중단으로 말미암아 생산성의 손실이 대단히 크다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 석유화학 공정에서 foulants의 분리되는 양을 계산하고, 제어할 수 있는 model의 개발을 위하여 fouling 현상에 대한 modeling을 연속열역학과 Peng-Robinson 상태 방정식, 고분자 용액 이론, 다성분계 열역학 이론 등을 이용하여 fouling 현상에 대한 메카니즘규명과 모델링을 하였다.
Purpose: Nursing students experience a high degree of perceived stress during skills training. The resulting academic sentiment is worthy of research. This study examined the learning motivation as a mediator in the association between perceived stress and positive deactivating academic emotions in nursing students undergoing skills training. Methods: A survey was conducted on 386 third-year undergraduate nursing students at a university in Changchun, China, in 2017. The survey included the items on perceived stress, learning motivation during nursing skill training, and general academic emotion. There were 381 valid responses (response rate=98.7%). Based on the results of partial correlation and stepwise multiple regression equations, the study examined the mediation model between perceived stress, learning motivation and positive-deactivating academic emotions using process 2.16 (a plug-in specifically used to test mediation or moderation effect in SPSS). Results: There was a significant negative correlation between students' perceived stress and learning motivation during nursing skills training and positive-deactivating academic emotions. Nervousness, loss of control, and interest in developing reputation had significant predictive effects on positive-deactivating academic emotions. The mediating model was well supported. Conclusion: Learning motivation during nursing skills training lessened the damage of perceived stress on positive-deactivating academic emotions. Improving students' motivation to learn could reduce their perceived stress and build more positive emotions. Positive emotions during learning played an important role in helping nursing students improve skills and enhance their nursing competence.
Liu, Yong-kuo;Zhou, Wen;Ayodeji, Abiodun;Zhou, Xin-qiu;Peng, Min-jun;Chao, Nan
Nuclear Engineering and Technology
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제53권1호
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pp.148-163
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2021
Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.
본 논문에서는 이동 구간 입자 군집 최적화 (Receding horizon particle swarm optimization; RHPSO) 알고리즘 기반 다개체 로봇 편대 제어 알고리즘의 통계적 성능 분석 결과를 제시한다. 다개체 로봇의 편대 제어 문제는 로봇 간 충돌 회피를 고려할 경우, 구속 조건이 있는 비선형 최적화 문제로 정의될 수 있다. 일반적으로 구속 조건이 있는 비선형 최적화 문제는 최적해를 찾는데 많은 시간이 걸리는 문제점이 있다. 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘은 로봇 편대 제어의 최적화 문제에 대한 준최적해를 빠르게 찾기 위해 제안된 알고리즘이다. 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘은 알고리즘에 사용되는 후보해의 개수와 세대 수가 증가함에 따라 계산 복잡도가 증가한다. 따라서 최소의 후보해와 세대 수만으로 실시간 제어에 사용될 수 있는 준최적해를 찾는 것이 중요하다. 본 논문에서는 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘의 후보해의 수와 세대 수에 따른 제어 오차를 비교하였다. 다양한 조건의 시뮬레이션 실험을 통해서 통계적으로 결과를 분석하고, 허용 가능한 편대 오차 범위 내에서 이동 구간 입자 군집 최적화 알고리즘의 최소 후보해의 수와 세대 수를 도출한다.
It has been noted that a genetic alteration of cells influenced by unhealthy lifestyle In addition to a series of other carcinogens increases various neoplasmic diseases. Therefore the importance of lifestyle that minimizes such impact on health should be emphasized. Since stomach cancer, the most common neoplasmic disease in Korea, is re-lated to the Korean lifestyle and as there's a possibility of its recurrence, people with stomach cancer need to lead a healthy lifestyle. The purpose of this study is to provide a basis for nursing intervention strategies to promote health promoting behaviors that are constructive to a healthy lifestyle. A multivariate model was constructed based on the fender's health promotion model and Booker's health belief model by including influential factors such as hope. The sample was composed of 164 patients with stomach cancer who visited outpatient clinics of a university hospital in Seoul. The following instruments were used in the study after some adaptation : Wallston and others' multidimensional health locus of control scale Laffrey's health conception scale, Lawston and others' health self- rating scale, Walker and others' health promotion lifestyle profile and Rogenberg's self esteem scale. In addition Moon's health belief scale was used with some modification. For self efficacy, the present author constructed a self-efficacy scale based on previous research. The above mentioned instruments were tested in a pilot study with 24 patients with stomach cancer. The reliabilities of instruments were tested with Cronbach's alpha(0.574∼0.949). Data were analyzed using a SAS program (or Pearson correlation coefficients, descriptive correlational statistics and stepwise multiple regression. The results are as follows : 1. The scores on the health promoting behavior scale ranged from 55 to 145 with a mean of 107.91 (S. D : 16.50). The mean scores(range 1-4) on the different dimensions were nutrition 3.14, exercise 2.48, stress management 2.69, health responsibility 2.65, interpersonal relationship 2.878E self actualization 2.85. 2. There were significant correlations among all the predictive variables & the health promoting behavior (r=.20-.55, p〈.01) 3. Stepwise multiple regression analysis showed that : 1) Hope was the main predictor and accounted for 29.8% of the total variance. 2) Self efficacy, perceived barriers & self esteem accounted for an additional 14.6% of the total variance. 3) Hope, self efficacy, perceived barriers & self esteem altogether accounted for 44.3% of the total variance. In conclusion, hope, self efficacy, perceived barriers & self esteem were identified as important variables that contributed to promote health promoting behavior.
Objective: The experiment aimed to determine the standardized ileal digestibility (SID) of crude protein (CP) and amino acids (AA) in 10 brown rice samples fed to pigs, and to construct predictive models for SID of CP and AA based on the physical characteristics and chemical composition of brown rice. Methods: Twenty-two cannulated pigs (initial body weight: 42.0±1.2 kg) were assigned to a replicated 11×3 incomplete Latin square design, including an N-free diet and 10 brown rice diets. Each period included 5 d adaptation and 2 d ileal digesta collection. Chromic oxide was added at 0.3% to all the diets as an indigestible marker for calculating the ileal CP and AA digestibility. Results: The coefficients of variation of all detected indices for physical characteristics and chemical composition, except for bulk weight, dry matter (DM) and gross energy, in 10 brown rice samples were greater than 10%. The SID of CP, lysine (Lys), methionine, threonine (Thr), and tryptophan (Trp) in brown rice was 77.2% (62.6% to 85.5%), 87.5% (80.3% to 94.3%), 89.2% (78.9% to 98.9%), 55.4% (46.1% to 67.6%) and 92.5% (86.3% to 96.3%), respectively. The best prediction equations for the SID of CP, Lys, Thr, and Trp were as following, SIDCP = -664.181+8.484×DM (R2 = 0.40), SIDLys = 53.126+6.031×ether extract (EE)+0.893×thousand-kernel volume (R2 = 0.66), SIDThr = 39.916+7.843×EE (R2 = 0.41), and SIDTrp = -361.588+4.891×DM+0.387×total starch (R2 = 0.85). Conclusion: Overall, a great variation exists among 10 sources of brown rice, and the thousand-grain volume, DM, EE, and total starch can be used as the key predictors for SID of CP and AA.
본 연구는 영상데이터와 환경데이터를 활용하여 배추의 생육을 예측할 수 있는 모형을 개발하기 위하여 수행되었다. 강원도 평창군에 소재한 시험포에 '청명가을' 배추를 7월 11일, 7월 19일, 7월 27일 3차례 정식하여 9월 12일까지 생육, 영상, 환경데이터를 수집하였다. 배추 생육예측 모형에 활용할 핵심인자를 선발하기 위하여 수집한 생육데이터와 기상데이터를 활용해 요소간 상관분석을 수행한 결과 생체중과 GDD, 생체중과 누적일사량의 상관계수가 0.88로 높은 상관계수를 보였으며, 생체중과 초장, 생체중과 피복면적이 각각0.78, 0.79로 유의미한 상관 관계를 보였다. 높은 상관관계를 보인 요소들 중에서 선행문헌을 참고하여 모형개발에 활용할 핵심요소로 영상에서는 피복면적을 환경데이터에서는 생육도일(GDD)을 선정하였다. GDD, 피복면적, 생육데이터를 조합하여 배추의 생체중, 엽수, 엽면적 예측 모형을 개발하였다. 단 요인 모형으로 2차함수, 시그모이드, 로지스틱 모형을 제작하였으며 평가 결과 시그모이드 형태의 예측 모형이 가장 설명력이 좋았다. GDD와 피복면적을 조합한 다요인 생육예측 모형을 개발한 결과 생체중, 엽수, 엽면적의 결정계수가 0.9, 0.95, 0.89으로 단요인 예측모형보다 예측정확도가 개선된것을 확인할 수 있었다. 개발한 모형을 검증하기 위하여 검증시험포의 조사결과로 검증한 결과 관측 값과 예측 값의 결정계수는 0.91이며 RMSE가 134.2g으로 높은 예측 정확도를 보였다. 기존의 생육 관측의 경우 기상데이터로만 예측을 하거나 영상데이터로만 예측하는 경우가 많았는데 이는 현장의 상태를 반영하지 못하거나 배추가 결구 되는 특성을 반영하지 못해 예측 정확도가 낮았다. 두 예측방법을 혼합해 각 관측방법의 약점을 보완해 줌으로써 대한민국에서 수행되고 있는 기간채소 작황예측의 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 패러포일 투하 시스템을 설계하고 분석하는데 있다. 패러포일 시스템의 6-자유도(6-DOF) 모델을 새우고, 비선형 모델 예측 제어와 PID 제어 방법이 펄럭 편 요각을 제어하기 위해 각각 적용되었다. 펄럭 편 요각의 오버슈트 시간 및 세팅 시간의 결과를 비교하면서 PID제어 방법을 사용하는 것으로부터 펄럭 편 요각이 좀 더 안정화 되는 것을 확인하였다. 그런 다음 MATLAB에 의해 수행된 궤적 추종 효과의 시뮬레이션 결과에 의해 궤적 추종 제어기가 설계되었다. 패러포일 궤적의 측 방향 오차가 그것의 측 방향 편차 제어 방법에 의해 제거 될 수 있었다. 참고로 측 방향 편차는 현재 경로계획의 보간법에 의해 얻어졌다. 그리고 설계된 궤적을 사용하면서, 풍 외란을 추가하는 것으로부터 궤적 추종 시스템이 시뮬레이션 되었다. 시뮬레이션 결과는 풍외란이 PID로 제어되는 펄럭 편 요각 변화에 의해 제거됨으로써 설계된 궤적에 아주 만족하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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