• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.432-436
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• 2007

본 연구의 목적은 3차원 풍력터빈 블레이드 최적형상설계를 위한 실용적이고 효율적인 설계 과정을 구현하는 것이다. 국내 연안의 해상풍력에 적용하기 위해서 통계적 모델을 이용하여 풍황 자료를 분석하였다. 설계에 관련된 많은 수의 설계변수를 효과적으로 관리하기 위해서 설계과정은 운용조건 최적화와 블레이드 형상설계의 2단계로 구성하였다. 실험계획법에 의해 추출된 각 운용조건점은 형상설계를 위한 입력값으로 제공된다. 형상설계 단계에서는 최소에너지손실 조건과 결합된 BEMT를 이용하여 각 블레이드 단면에서의 시위길이와 피치각 분포를 최적화하였다. 블레이드 단면 익형은 NREL S830을 이용하였고, 익형의 공력성능은 XFOIL을 이용하여 예측하였다. 설계된 블레이드 형상의 성능해석을 수행하고 그 결과를 바탕으로 반응면을 구성하였다. 좀 더 나은 성능을 가진 블레이드 형상을 찾기 위해서 초기설계공간에서 확률적 방법을 이용하여 타당성 있는 설계공간까지 운용조건 설계변수를 이동시키고 구배최적화 기법을 통해 각각의 제약함수를 만족하면서 연평균발생에너지를 최대로 하는 최적블레이드 형상을 구현하였다. 제시된 최적설계과정은 풍력터빈블레이드 개발에 실용적이고 신뢰성 있는 설계툴로서 사용이 가능하다.

• New & Renewable Energy
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• v.3 no.3
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• pp.63-71
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• 2007

본 연구의 목적은 3차원 풍력터빈 블레이드 최적형상설계를 위한 실용적이고 효율적인 설계과정을 구현하는 것이다. 국내 연안의 해상풍력에 적용하기 위해서 통계적 모델을 이용하여 풍황자료를 분석하였다. 설계에 관련된 많은 수의 설계변수를 효과적으로 관리하기 위해서 설계과정은 운용조건 최적화와 블레이드 형상설계의 2단계로 구성하였다. 실험계획법에 의해 추출된 각 운용조건 설계점은 형상설계를 위한 입력 값으로 제공된다. 형상설계 단계에서는 최소에너지손실 조건과 결합된 BEMT를 이용하여 각 블레이드 단면에서의 시위길이와 피치각 분포를 최적화하였다. 블레이드 단면 익형은 NREL S830을 이용하였고, 익형의 공력성능은 XFOIL을 이용하여 예측하였다. 설계된 블레이드 형상의 성능해석을 수행하고 그 결과를 바탕으로 반응면을 구성하였다. 좀 더 나은 성능을 가진 블레이드 형상을 찾기 위해서 초기설계공간에서 확률적 방법을 이용하여 타당성 있는 설계공간까지 운용조건 설계변수를 이동시키고 구배최적화 기법을 통해 각각의 제약함수를 만족하면서 연간에너지생산량을 최대로 하는 최적블레이드 형상을 구현하였다. 제시된 최적설계과정은 풍력터빈블레이드 개발에 실용적이고 신뢰성 있는 설계툴로서 사용이 가능하다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.5 no.2
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• pp.229-242
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• 1992

Bradley and Stewart(1991) considered a large class of experimental designs as multidimensional block designs(MBD's). The simplest MBD could be considered to be a row-column design(RCD). They presented the intrablock analysis of variance for a general row-column design. In this article, a generalized least squares solution for Bradley & Stewart's example is considered. In this case, the assumption is that row and column effects are random. This is an application of revised Paik(1990a,1990b)'s method. The Appendix is devoted to that revised method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.175-176
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• 2007

Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 전위의 예측 모델을 개발하였다. RBFN의 예측성능은 Genetic Algorithm (GA)를 이용하여 최적화 하였다. 체계적인 모델링을 위해 통계적인 실험계획법이 적용되었으며, 실험은 반구형 유도 결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수행이 되었다. $Cl_2$ 플라즈마에서의 데이터 측정에는 Langmuir probe가 이용되었다. 최적화된 GA-RBFN 모델을 일반 RBFN 모델과 비교하였으며, 15%정도 모델의 예측성능을 향상시켰다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1799-1800
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• 2007

Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 전자밀도를 모델링하였다. RBFN의 예측성능은 학습인자의 함수로 최적화하였다. 체계적인 모델링을 위해 통계적인 실험계획법이 적용되었으며, 실험은 반구형 유도 결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수행이 되었다. 전자밀도 측정에는 Langmuir probe가 이용되었다. 최적화된 GA-RBFN모델을 일반 RBFN모델과 비교하였으며, 11%정도 모델의 예측성능을 향상시켰다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1938-1939
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• 2007

Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 전자밀도를 모델링하였다. RBFN의 예측성능은 학습인자의 함수로 최적화하였다. 체계적인 모델링을 위해 통계적인 실험계획법이 적용되었으며, 실험은 반구형 유도결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수행이 되었다. 전자밀도측정에는 Langmuir probe가 이용되었다. 최적화된 RBFN모델을 통계적인 회귀 모델과 비교하였으며, 59%정도 모델의 예측성능을 향상시켰다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.8 no.2
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• pp.195-205
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• 2002

Crew scheduling is the problem of pairing crews with each of the vehicles in operation during a certain period of time. A typical procedure of crew schedule optimization consists of enumerating all possible pairings and then selecting the subset which can cover all the operating vehicles, with the goal of minimizing the number of pairings in the subset. The linear programming approach popularly adopted for optimal selection of pairings, however, is not applicable when the objective function cannot be expressed in a linear form. This paper proposes a method of integrating integer programming and heuristic search to solve difficult crew scheduling problems in which the objective function cannot be expressed in linear form and at the same time the number of crews available is limited. The role of heuristic search is to improve the incomplete solution generated by integer programming through iterative repair. Experimental results show that our method outperforms human experts in terms of both solution quality and execution time when applied to real world crew scheduling Problems which can hardly be solved by traditional methods.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2004.05a
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• pp.645-650
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• 2004

There have been lots of efforts to analyze the dynamic characteristics of mechanical systems. However, it is difficult to know the dynamic characteristics of mechanical systems composed of many parts with joints. Specially, in case of a bolted joint structure, no effective modeling method has been defined to acquire dynamic characteristics of the structure, using the finite element (FE) analysis. In this research, a linear dynamic model is developed for bolted joints and large interfaces using con frusta method and linear spring elements, respectively. The developed modeling method for bolted joints is verified based on the experimental result.

• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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• v.14 no.10
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• pp.990-998
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• 2004

There have been lots of efforts to analyze the dynamic characteristics of mechanical systems. However, it is difficult the know the dynamic characteristics of mechanical systems composed of many parts with joints. Specially, in case of a bolted Joint structure, no effective modeling method has been defined to acquire dynamic characteristics of the structure using the finite element (FE) analysis. In this research, a linear dynamic model is developed for bolted feints and large interfaces using con frusta method and linear spring elements, respectively. The developed modeling method for bolted joints is verified based on the experimental result.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.19 no.3
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• pp.535-544
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• 2006

We consider use of Bootstrap calibration in the problem of setting a confidence interval for a linear combination of variance components. Based on the the modified large sample(MLS) method by Graybill and Wang(1980), Bootstrap Calibration is applied to improve the coverage probability of the MLS confidence bound when the experiment is balanced and coefficients of a linear combination are positive. Performance of the proposed confidence bound in small sample is investigated by simulation studies.