• International Journal of Automotive Technology
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• 제4권2호
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• pp.87-94
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• 2003

Recent advancements of permanent magnet (PM) materials and solid-state devices have contributed to a substantial performance improvement of permanent magnet machines. Owing to the rare-earth PMs, these motors have higher efficiency, power factor, output power per mass and volume, and better dynamic performance than induction motors without sacrificing reliability. Not surprisingly, they are continuously receiving serious considerations for a variety of automotive and propulsion applications. An electric vehicle (EV) requires a high-effficient propulsion system having a wide operating range and a capability of generating a high peak torque for short durations. The improvement of torque-speed performance for these systems is consequently very important, and researches in various aspects are therefore being actively pursued. A great emphasis has been placed on the efficiency and optimal utilization of PM machines. This requires attention to many aspects related to the machine design and overall performance. In this respect, the prediction of iron losses is particularly indispensable and challenging, especially for drives with a deep field-weakening range. The objective of this paper is to present iron loss estimations of a PM motor over a wide speed range. As aforementioned, in EV applications core losses can be significant during high-speed operation and it is imperative to evaluate these losses accurately and take them into consideration during the motor design stage. In this investigation, the losses are predicted by using an analytical model and a 2D time-stepped finite element method (FEM). The results from different analytical approaches are compared with the FEM computations. The validity of each model is then evaluated by these comparisons.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권5호
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• pp.433-441
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• 2011

원심압축기 임펠러의 최적화연구를 수행하였다. 최적화를 위한 알고리즘은 ANN를 기본으로 하였으며, 초기의 ANN 학습은 DOE를 사용하여 ANN을 효과적으로 형성하였다. DOE에서는 설계변수가 목적함수에 미치는 주효과와 상호 교호작용에 대한 예측을 할 수 있었다. 최적화과정에서 ANN의 향상을 위하여 GA를 사용하여 각 세대에서의 설계변수에 따른 목적함수가 일정값 이하가 되는 경우에는 수치해석을 통하여 ANN을 세대별로 향상시켰다. 6세대 이 후에는 ANN에 의한 예측값과 CFD의 예측값과의 차이가 1% 미만에 도달하였다. 총 21세대를 거쳐서 압축비와 효율과의 pareto를 형성할 수 있었다. 본 연구에서는 최적화를 위한 계산시간을 기울기 기반의 최적화시간 정도로 단축하면서도 다목적함수의 최적화의 결과를 얻을 수 있었다.

• Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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• 제5권5호
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• pp.355-361
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• 2000

A recycling reactor system operated under sequential anoxic and oxic conditions for the treatment of swine wastewater has been developed, in which piggery slurry is fermentatively and aerobically treated and then part of the effluent is recycled to the pigsty. This system significantly removes offensive smells (at both the pigsty and the treatment plant), BOD and others, and may be cost effective for small-scale farms. The most dominant heterotrophic were, in order, Alcaligenes faecalis, Brevundimonas diminuta and Streptococcus sp., while lactic acid bacteria were dominantly observed in the anoxic tank. We propose a novel monitoring system for a recycling piggery slurry treatment system through the use of neural networks. In this study, we tried to model the treatment process for each tank in the system (influent, fermentation, aeration, first sedimentation and fourth sedimentation tanks) based upon the population densities of the heterotrophic and lactic acid bacteria. Principal component analysis(PCA) was first applied to identify a relationship between input and output. The input would be microbial densities and the treatment parameters, such as population densities of heterotrophic and lactic acid bacteria, suspended solids(SS), COD, NH$_4$(sup)+-N, ortho-phosphorus (o-P), and total-phosphorus (T-P). then multi-layer neural networks were employed to model the treatment process for each tank. PCA filtration of the input data as microbial densities was found to facilitate the modeling procedure for the system monitoring even with a relatively lower number of imput. Neural network independently trained for each treatment tank and their subsequent combined data analysis allowed a successful prediction of the treatment system for at least two days.

• 대기
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• 제24권2호
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• pp.151-158
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• 2014

This study investigated a method for the discrimination of precipitation type using thickness of geopotential height at 1000~850 hPa and improved Matsuo's scheme over South Korea using 7 upper-level observations data during winter time from 2003 to 2008. With this research, it was suggested that thickness between snow and rain should range from 1281 to 1297 gpm at 1000~850 hPa. This threshold was suitable for determining precipitation type such as snow, sleet and rain and it was verified by investigation at 7 upper-level observation and 10 surface observation data for 3 years (2009~2011). In addition, precipitation types were separated properly by Matsuo's scheme and its improved one, which is a fuction of surface air temperature and relative humidity, when they lie in mixed sectors. Precipitation types in the mixed sector were subdivided into 5 sectors (rain, rain and snow, snow and rain, snow, and snow cover). We also present the decision table for monitoring and predicting precipitation types using model output of Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) and observation data.

• 전자공학회논문지
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• 제53권1호
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• pp.51-58
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• 2016

반도체 제조공정의 발달로 칩의 성능은 더욱 향상되었으나 회로가 미세해지고 복잡해져 동작 환경에 의한 회로의 노화가 가속화 될 수 있다. 회로의 노화는 성능 저하로 나타나며, 결과적으로 시스템 오류를 발생 시킬 수 있다. 고신뢰 시스템에서는, 노화로 인한 오류가 큰 재난으로 이어질 수 있으므로, 사고를 예방하기 위한 오류 발생 예측 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 회로의 정상동작 중에 성능 저하를 감지하여 오류를 예측 할 수 있는 모니터링 기법을 제시한다. 모니터링을 위한 별도의 회로를 추가하지 않고 경계 스캔 셀과 TAP 제어기를 재활용한 IEEE 1149.1 경계 스캔 기반의 온-라인 성능 저하 모니터링 방법을 제시한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 성능 저하 모니터링 기법을 검증한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.533-539
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• 2012

본 연구는 사람 팔의 움직임에 따른 신체 발생 신호인 근육의 근전도 데이터를 실시간으로 추출하여 신호 발생에 따른 외골격 로봇 팔의 동작을 통해 제어신호의 유효성을 평가하는데 그 목적이 있다. 지능형 알고리즘에 의해 인간의 인지와 판단의 결과가 팔의 근육을 통해서 제어 가능한 지를 실제 시스템을 구성하여 확인해 보는 것이다. 근육의 수축과 이완에 따른 근전도 센서 데이터는 외골격 로봇 팔을 구동하는 원신호로 사용되며 로봇 구동을 위한 힘을 전달하는 엑츄에이터가 인간의 팔의 동작을 모사한다. 이를 위해 아날로그 필터회로와 관련 회로를 설계하여 신호를 추출하였고 시스템의 동작을 위해 DSP컨트롤러를 통한 신호처리과정을 거친 후 지능 알고리즘을 통한 부하의 정확한 예측을 위한 퍼지 논리 알고리즘의 동작을 표현할 수 있는 외골격 로봇 팔을 제작하였다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.107-118
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• 1999

MCFC 발전 기술의 실용화를 위하여 $3,000cm^2$ 면적의 단위전지 20장으로 구성된 5 kW 급 MCFC 스택을 5,760 시간 동안 운전하여 그 운전특성을 파악하였다. 스택은 7.6 kW의 출력을 보여주어 설계치보다 높은 출력을 보여주었다. 아울러 스택 성능 및 스택내 운전온도 분포변화를 해석하기 위하여 열전달, 유동방정식 및 연료전지 반응특성을 고려한 수학적 모델을 완성하였다. 완성된 수학적 모델 전산 모사를 위하여 상용 CFD 코드를 이용한 프로그램을 개발하였고 개발된 스택 전산모사 코드는 실제 운전된 5 kW MCFC 스택 운전 자료와 이론적 계산결과와 비교하여 그 신뢰성을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1377-1383
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• 2012

비디오 코딩에서 GOP의 첫 번째 프레임은 많은 비트를 발생시키는 인트라 모드로 압축되고 다음 프레임의 인터 모드 압축에 사용되기 때문에 첫 프레임을 위한 초기 QP 값은 첫 프레임뿐만 아니라 이후 프레임에도 영향을 주게 된다. 일반적으로 초기 QP 값은 bpp 값에 따라 4가지 값 중에 하나로 설정된다. 이렇게 설정하는 것은 간단한 반면 부정확한 문제가 있다. 정확한 초기 QP 값 예측을 위해서는 bpp 뿐만 아니라 영상의 복잡도와 전송률도 함께 고려하여야 한다. 본 논문에서는 GOP의 인코딩 특성을 분석하여 전체 GOP의 PSNR 값을 최대로 하는 초기 QP 값을 찾기 위한 트래픽 모델과 실시간 영상 압축에서 모델 파라미터를 실시간으로 구하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 모델이 초기 QP 계산에 필요한 트래픽 특성을 잘 반영하고 있으며 또한 실시간으로 모델 파라미터를 구하는 방법도 효과적으로 작동함을 보여준다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.463-471
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• 2010

하수 처리장은 화학적, 물리적, 생물학적 처리가 복합적으로 연계된 공정으로 구성 되는데, 각각의 단위공정과 전체시스템의 처리 성능 및 운영 상태의 정도를 파악 하려면 처리공정의 수학적 모델을 빠르게 연산 할 수 있는 컴퓨터 시뮬레이터를 이용하면 편리하다. 주어진 물리적 환경에서 처리공정의 오염물질, 화학물질, 생물학적 매체의 질량 수지를 계산하는 컴퓨터 시뮬레이터는 데이터의 입출력 과정과 수학모델의 연산과정을 효율적으로 수행하는 응용 소프트웨어로써 처리조 내부에서 일어나는 반응의 상태를 정량적으로 추산하는 도구이다. 이러한 시뮬레이션 소프트웨어는 처리시설의 성능 및 효율을 예측하여 운용자에게 최적 관리를 위한 의사결정의 타당성을 제공하게 되는데, 시뮬레이션 소프트웨어를 처리시설에 적합하도록 시나리오를 설정하고 데이터 수집 시스템에 연결하면 실시간으로 처리시설의 분석이 가능한 자동화 운영 시스템의 역할을 수행한다. 본 논문에서는 통합전산망에서 수집되는 데이터를 시뮬레이션 소프트웨어에서 운용, 실제 운영 상태와 시뮬레이션 결과를 실시간 비교, 분석하여 최적의 운전인자를 도출할 수 있는 시나리오 운영 소프트웨어 "WEC-Sim"의 설계 및 구현에 대하여 논한다.

• 플랜트 저널
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• 제8권4호
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• pp.34-39
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• 2012

석탄화력발전소에서 저품위탄 연소시 통풍저항 변화로 인해 승압송풍기의 운전점에 영향을 주는 것을 분석하여 현재운전점 대비 실속시점을 예측하였다. 연료의 발열량이 낮을수록 통풍저항 증가 속도가 빨라지며, 통풍저항과 승압송풍기의 운전점과는 강한 상관관계가 있음을 확인하였다. 발열량이 낮을수록 통풍저항이 빨리 상승하며 이는 곧 승압송풍기의 운전점이 설계탄 대비해서 실속 한계운전점에 빨리 도달하게 된다. 이를 근거로 현재운전점 대비 한계운전점까지의 운전여유분과 발열량별 통풍저항 증가 속도를 계산하여 실속시점을 예측할 수 있어 송풍기 실속으로 인한 발전출력의 감소나 운전정지에 대비한 정비계획 수립 등 안정운전에 많은 도움이 될 것으로 예상한다.