• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권4호
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• pp.375-385
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• 2002

IETF에서는 높은 대역폭과 낮은 지연시간을 요구하는 음성 및 영상 스트림을 포함한 새로운 종류의 응용 서비스의 QoS를 지원하기 위한 Intserv와 RSVP를 정의하고 있다. 그러나, 현재의 Intserv 모델에서는 각 노드가 각 flow의 상태를 유지해야 하므로, 망의 규모가 커질수록 노드의 구조가 복잡해지고 패킷의 처리 속도도 저하되는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 stateful 망 구조의 확장성 문제를 극복하기 위해, core 노드에서 각 flow 상태를 유지하지 않고 edge 노드에서만 각 flow 상태를 유지하도록 제안된 SCORE(Scalable Core) 네트워크 구조를 Intserv 의 각 서비스 QoS를 만족시킬 수 있도록 확장하였으며, 이를 위한 수락제어, 대역폭 할당 방식 및 노드 구조를 제안하였다. 또한, 각 flow에 대한 대역폭 할당. 패킷 지연 및 지연시간의 변이를 성능 변수로 하여, 제안 방식에 대한 성능 실험을 ns-2 시뮬레이터를 이용하여 수행하였으며, 이를 통해 제안 방식이 Intserv에서 제시한 각 서비스의 서비스 품질 요구 사항을 충분히 만족시키면서 Intserv 모델의 단점인 확장성을 문제를 해결할 수 있는 좋은 방안임을 확인하였다.

• KIEAE Journal
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• 제17권5호
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• pp.69-76
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• 2017

Purpose: This study aimed at developing an Artificial Neural Network (ANN) model for predicting the amount of cooling energy consumption of the variable refrigerant flow (VRF) cooling system by the different set-points of the control variables, such as supply air temperature of air handling unit (AHU), condenser fluid temperature, condenser fluid pressure, and refrigerant evaporation temperature. Applying the predicted results for the different set-points, the control algorithm, which embedded the ANN model, will determine the most energy efficient control strategy. Method: The ANN model was developed and tested its prediction accuracy by using matrix laboratory (MATLAB) and its neural network toolbox. The field data sets were collected for the model training and performance evaluation. For completing the prediction model, three major steps were conducted - i) initial model development including input variable selection, ii) model optimization, and iii) performance evaluation. Result: Eight meaningful input variables were selected in the initial model development such as outdoor temperature, outdoor humidity, indoor temperature, cooling load of the previous cycle, supply air temperature of AHU, condenser fluid temperature, condenser fluid pressure, and refrigerant evaporation temperature. The initial model was optimized to have 2 hidden layers with 15 hidden neurons each, 0.3 learning rate, and 0.3 momentum. The optimized model proved its prediction accuracy with stable prediction results.

• 대한교통학회지
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• 제20권5호
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• pp.113-130
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• 2002

본 연구에서는 Moving Cell theory에 기반한 DNL(Dynamic Network Loading) 모형을 개발하고 이를 이용해 혼잡이 존재하는 교통망에서 교통류가 갖는 동적 특성을 분석하였다. 제시된 모형에서는 동일 시간대에 링크에 진입하는 교통량을 하나의 Cell로 형성하고 Cell following rule에 따라 링크에서 진행시킨다. 기존의 DNL 모형들은 링크에서 발생하는 물리적인 패기행렬을 묘사하기 위해 연속성을 갖는 단일 링크를 주행구간과 대기행렬 구간으로 분리하여 링크에서 발생하는 동적 상태(state)를 주행과 대기로 간단히 묘사하는 방법을 사용하고 있다. 하지만, 이러한 기법은 교통류의 다양한 동적 특성을 묘사하는데 한계점을 가지고 있었다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 오염물질 확산분석 등에 주로 이용되었던 Lagrangian method과 차량 추종모형을 결합한 Moving Cell theory를 개발하였다. Moving Cell theory하에서 차량군(platoon)은 Cell로 표현되며, 각 Cell들은 추종이론에 따라 진행하게 된다. 이러한 Moving Cell 기반의 시뮬레이선 모형은 이미 Cremer et al.(1999)에 의해 제시된 바 있으나 그 분석 대상이 고속도로 본선구간이었기 때문에 합류나 분류문제를 풀 수 있는 모형을 제시하지 못하였고, Cell이 포함 가능한 차량대수를 인위적으로 설정하는 등 기초적인 수준을 크게 벗어나지 못하였다. 본 연구에서는 위의 연구들이 갖는 한계점을 극복할 수 있는 새로운 형태의 Moving Cell theory를 개발함으로서, 교통류의 연속적인 동적 특성 변화를 Cell의 이동과 상태 변화를 통해 재현하였다. 개발된 모형은 합류와 분류가 존재하는 간단한 가상교통망에서 실행되었고, 기존 DNL 모형에 비해 향상된 동적 교통류 묘사능력을 얻을 수 있었다.on constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.여도 취소소송의 대상으로 삼도록 하는 보다 명확하고 일관성 있는 논의전개를 제안하였다.수 있었다.로 첨가하여 48시간 배양한 후 암항원 유전자 발현성을 측정한 결과 세포주에 따라 다소 차이는 있으나 대개 0.2 uM농도에서도 유전자 발현이 유도되었으며 1, 5 uM농도에서 매우 강하게 유도되었다. ADC 처리가 페암세포주의 MHC와 B7 발현을 증가시키는가를 알아보기 위해 1 uM 농도의 ADC를 72시간 처치한 후 FACS 분석을 실시한 결과 4개의 페암세포주에서 MHC 및 B7분자의 발현은 유도되지 않았다. 또 ADC농도가 세포성장에 미치는 영향을 알아보기 위하여 ADC를 0.2, 1, 5 uM농도로 96시간 처치 후 세포수를 측정하여 상대성장지수를 알아본 결과 ADC 처치 농도가 증가함에 따라 세포의 성장은 매우 감소하였다. 결론: 폐암세포주에서 ADC처치는 MAGE, GAGE 및 NY-ESO-1과 같은 세포독성 T 림프구 반응을 유도할 수 있는 암항원의 발현을 증가시킬 수 있으며, ADC의 세포독성과 항원 발현 유발시간을 분석할 때 1 uM 농도에서 48시간 처치한 후 ADC가 없는 배지에서 수일간 배양하는 것이 가장 효과적이라고 생각된다. 그러나, ADC를 처치하여도 MHC 및 B7의 발현의 변화는 없었으므로 ADC를 처치한 폐암세포를 암백신으로 사용하기 위해서는 MHC나 B7 및 cytokine의 발현을 증가시키는 추가적인 처치가 필요하다고 생각된다.ded.한 질소제거를 N-balance로부터 구해보면, R3 반응조의 경우가 가장 높은 제거율(40.9%)을 보였다. 이상의 결과들을 볼 때, Bncillus 균주는 호기적 탈질을 일으킬 수 있는 가능성이 있고, Bncillus 균주를 이용한 B3 공정은 탈질에 이용되는 탄소량이 거의 없고, 적은

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.802-810
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• 1998

The purpose of this study is to find the analytic solution of determining the optimal capacity of processes and storages to meet the product demand. Recent trend to reduce product delivery time and to provide high quality product to customer requires the increasing capacity of storage facilities. However, the cost of constructing and operating storage facilities is becoming substantial because of increasing land value, environmental and safety concern. Therefore, reasonable decision making about the capacity of processes and storages is important subject for industries. The industrial solution for this subject is to use the classical economic lot sizing method, EOQ(Economic Order Quantity) model, trimmed with practical experience but the unrealistic assumption of EOQ model is not suitable for the chemical plant design with highly interlinked processes and storages. This study, a first systematic attempt for this subject, clearly overcomes the limitation of classical lot sizing method. The superstructure of the plant consists of the network of serially and/or parallelly interlinked processes and storages. A novel production and inventory analysis method, PSW(Periodic Square Wave) model, is applied. The objective function of optimization is minimizing the total cost composed of setup and inventory holding cost. The advantage of PSW model comes from the fact that the model provide a set of simple analytic solution in spite of realistic description of material flow between process and storage. The resulting simple analytic solution can greatly enhance the proper and quick investment decision for the preliminary plant design confronting diverse economic situation.

• 전기학회논문지
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• 제66권2호
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• pp.305-314
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• 2017

Most of the existing researches on systemwide optimization of generator maintenance scheduling do not consider the equivalent operating hours(EOHs) mainly due to the difficulties of calculating the EOHs of the CCGTs in the large scale system. In order to estimate the EOHs not only the operating hours but also the number of start-up/shutdown during the planning period should be estimated, which requires the mathematical model to incorporate the economic dispatch model and unit commitment model. The model is inherently modelled as a large scale mixed-integer nonlinear programming problem and the computation time increases exponentially and intractable as the system size grows. To make the problem tractable, this paper proposes an EOH calculation based on demand grouping by K-means clustering algorithm. Network congestion is also considered in order to improve the accuracy of EOH calculation. This proposed method is applied to the actual Korean electricity market and compared to other existing methods.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.599-617
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• 2006

혼잡한 교통네트워크에서 조사된 통행량으로부터 확률적 사용자 평형을 이루는 통행분포와 통행배정을 동시에 구하기 위한 네트워크 모델과 유전알고리즘을 제안하였다. 확률적 사용자 평형을 이루는 모델은 선형제약을 가진 비선형 목적함수를 최소화하는 문제로 정식화하였다. 네트워크 모델에서는 해의 탐색공간을 줄이고 조사된 통행량을 만족시키기 위해서 흐름보존제약을 활용하였다. 목적함수는 흐름보존, 통행발생량, 통행유입량, 조사통행량 등의 제약을 만족하는 링크통행량과, 경로통행배정을 통하여 구한, 확률적 사용자 평형을 이루는 경로통행량을 만족하는 링크통행량의 차이를 최소화하는 것으로 정식화하였다. 제안된 유전알고리즘에서 유전자는 통행분포, 링크통행량, 여행비용계수 등을 나타내는 벡터로 정의하였다. 각 유전자는 목적함수의 값으로 구한 적합도에 따라 평가되며, 병행단체교차와 돌연변이에 의하여 진화한다.

• 한국가시화정보학회지
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• 제20권3호
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• pp.94-101
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• 2022

The evaluation of the drag and lift as the aerodynamic performance of airfoils is essential. In addition, the analysis of the velocity and pressure fields is needed to support the physical mechanism of the force coefficients of the airfoil. Thus, the present study aims at establishing two different deep learning models to predict force coefficients and flow fields of the airfoil. One is the convolutional neural network (CNN) model to predict drag and lift coefficients of airfoil. Another is the Encoder-Decoder (ED) model to predict pressure distribution and velocity vector field. The images of airfoil section are applied as the input data of both models. Thus, the computational fluid dynamics (CFD) is adopted to form the dataset to training and test of both CNN models. The models are established by the convergence performance for the various hyperparameters. The prediction capability of the established CNN model and ED model is evaluated for the various NACA sections by comparing the true results obtained by the CFD, resulting in the high accurate prediction. It is noted that the predicted results near the leading edge, where the velocity has sharp gradient, reveal relatively lower accuracies. Therefore, the more and high resolved dataset are required to improve the highly nonlinear flow fields.

• 대한전기학회논문지
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• 제35권8호
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• pp.309-315
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• 1986

We proposed a preliminary Data Flow Machine Model(DNL1) operating on the basis of Node Label. In this model, all the PMs(Processing Modules) were synchronized with the content of LC(Level Counter) and were not implemented dy the processing cability on conditional nodes. This paper presents an architecture of a concurrent multiprocessor system which was developed from DNL1 with two additional types of memories, CF(Control Flag) and ETF (Enabled Token Flag). The CF memory holds the control condition flag ('1' or '0') to be referenced to when a node is fired and the ETF represents the firability of a certain node. Firable nodes are fetched to the PU(Processing Unit) and processed. This Data Flow system can be extended hierarchically by a network of simple modules. The principle working elements of the machine are a set of PMs, each of which performs the execution of the data flow procedures held in a local memory, NTM(Node Token Memory) within the PM.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1417-1422
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• 1991

본 논문은 end-to-end 통신 프로토콜(communication protocol)에 대한 모델을 분석하고, 개발하며, 컴퓨터를 기반으로 하는 store-and-forword 방식의 통신망에서 적당한 재 전송 횟수와 타임아웃에 대한 연구이다. 시스템 로드(load)가 확률적으로 변화함에 따라 능동적으로 적용되지 않는 매개변수를 적당한 값으로 선정하는 방법을 제시하여 안정한 흐름 제어를 개발시킨다. 이 방법에 대해서 수학적 해석과 시뮬레이션을 통하여 어떤 통신망에서 주기 시간, 재 전송 횟수등의 변수를 적당한 값으로 선택하여 처리율과 성능을 향상시킨다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권4호
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• pp.1494-1503
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• 2018

This paper proposes a novel probabilistic load flow model for power systems integrated with large-scale wind power, which considers the multi-time scale dispatching features. The ramp limitations of the units and the steady-state security constraints of the network have been comprehensively considered for the entire duration of the study period; thus, the coupling of the system operation states at different time sections has been taken into account. For each time section, the automatic generation control (AGC) strategy is considered, and all variations associated with the wind power and loads are compensated by all AGC units. Cumulants and the Gram-Charlier expansion are used to solve the proposed model. The effectiveness of the proposed method is validated using the modified IEEE RTS 24-bus system and the modified IEEE 118-bus system.