• Title/Summary/Keyword: 비선형 예측

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Performance Improvement Justification of a Concentrating Photovoltaic(CPV) System over a non-concentrating PV system (비집광형 PV시스템 대비 집광형 PV시스템의 성능 개선 효과 분석)

  • Naveed, Ahmed T;Kang, Eun-Chul;Lee, Eui-Joon
    • Journal of the Korean Solar Energy Society
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    • v.25 no.4
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    • pp.141-153
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    • 2005
  • PV 태양광 발전은 PV 재료가 고가이므로 일반 전력비용에 비해 상대적으로 비용이 높아진다. 저가형 광학 집광기술과 PV를 통합하게 되면, 비용뿐만 아니라 설치면적 등에서 유리하게 되나, 집광기의 단점이 함께 추가되게 된다. 집광기는 작은 수광각과 송신광선을 갖고 있어 PV 모듈에 필요한 태양광, 광학손실의 손실정도를 최소화하기 위한 신중한 시스템 디자인과 2축형 트레킹 장치가 필요하다. 고정식 비집광 시스템보다 더 많은 에너지를 얻기 위해서는 광학시스템의 손실율을 줄이고, 고효율의 PV 모듈을 이용한 PV셀의 상호연결이 필요하다. 본 논문에서는 우선, 비이미지 프레넬 렌즈 집광기를 사용한 PV 시스템에 대하여 간단하게 설명한 후, 출력전력값을 이론적으로 예측하고 PV 효율과 시스템 성능을 제시하였다. 프레넬 렌즈 선형 집광기 통합 PV 시스템과 비집광 PV 모듈의 출력전력값과 시스템 비용을 비교하면, PV 전력비용을 줄일 수 있는 집광기의 이용이 유용한 것을 알 수 있다. 따라서, 집광형 PV 시스템은 미래의 에너지 이용에 매우 유리한 시스템이라 할 수 있다.

A Survey of the Harmonics Level on a Typical Household Loads by Field Measurements (현장 측정에 의한 일반 가정집 부하의 고조파 수준 조사)

  • Kim, Kyung-Chul;Oh, Kyung-Hoon;Choi, Hyoung-Bumb;Hong, Sa-Guen
    • Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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    • v.22 no.5
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    • pp.95-102
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    • 2008
  • Typical household loads have nonlinear loads including a personal computer, video, refrigerator, microwave oven, TV, and audio set. These nonlinear loads generate harmonic currents and create distortions on the sinusoidal voltage of the power system. Harmonic field measurements have shown that the harmonic contents of a waveform varies with time. A cumulative probablistic approach is the most commonly used method to solve time varying harmonics. This paper provides in depth analysis on harmonics field measurement of the typical household loads for one year period and the survey is conducted with the objectives to identify the trends of harmonic distortion level present and indentify the future trends of metering in the presence of nonsinusoidal current and voltage waveforms in the system.

Parameter Extraction of a Lithium-ion Battery for EV/PHEV by the use of MATLABⓇ/SimulinkⓇ (MATLABⓇ/SimulinkⓇ 기반 EV/PHEV용 리튬 이온 배터리 모델 파라미터 추출)

  • Kim, Hong-Seok;Hong, Seung-Gun;Jeon, Joon-Young;Choe, Gyu-Yeong;Lee, Byoung-Kuk
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.351-353
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    • 2010
  • 본 논문에서는 쉽고 빠르게 정확한 리튬 이온 배터리 모델을 구현할 수 있는 방법을 제시하고 있으며, 구현된 모델을 MATLAB(R)/Simulink(R)환경에서 검증한다. 모델을 구현함에 있어서 절차를 간소화하기 위해 비선형 개방 전압은 배터리 충전 및 방전 전압의 평균으로 근사하고, 배터리 내부 비선형 파라미터는 방전 초기에 발생하는 과도응답을 측정한 이산 데이터를 곡선 접합하여 구한다. 구현된 모델을 이용하여 시뮬레이션을 하고 이를 실험 데이터와 비교해본 결과, 평균 절대오차는 기존 연구보다 0.1% 낮은 0.091%로 측정되었다. 측정된 오차의 수준은 본 논문에서 제안한 방법이 파라미터 추출에 필요한 시간을 단축하고 시뮬레이션 모델을 쉽게 구현 가능하게 함에도 불구하고 여전히 리튬 이온 배터리의 출력 특성을 정확하게 예측함을 보여준다.

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Short-term Prediction of Travel Speed in Urban Areas Using an Ensemble Empirical Mode Decomposition (앙상블 경험적 모드 분해법을 이용한 도시부 단기 통행속도 예측)

  • Kim, Eui-Jin;Kim, Dong-Kyu
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.38 no.4
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    • pp.579-586
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    • 2018
  • Short-term prediction of travel speed has been widely studied using data-driven non-parametric techniques. There is, however, a lack of research on the prediction aimed at urban areas due to their complex dynamics stemming from traffic signals and intersections. The purpose of this study is to develop a hybrid approach combining ensemble empirical mode decomposition (EEMD) and artificial neural network (ANN) for predicting urban travel speed. The EEMD decomposes the time-series data of travel speed into intrinsic mode functions (IMFs) and residue. The decomposed IMFs represent local characteristics of time-scale components and they are predicted using an ANN, respectively. The IMFs can be predicted more accurately than their original travel speed since they mitigate the complexity of the original data such as non-linearity, non-stationarity, and oscillation. The predicted IMFs are summed up to represent the predicted travel speed. To evaluate the proposed method, the travel speed data from the dedicated short range communication (DSRC) in Daegu City are used. Performance evaluations are conducted targeting on the links that are particularly hard to predict. The results show the developed model has the mean absolute error rate of 10.41% in the normal condition and 25.35% in the break down for the 15-min-ahead prediction, respectively, and it outperforms the simple ANN model. The developed model contributes to the provision of the reliable traffic information in urban transportation management systems.

Environmental variable selection and synthetic sampling methods for improving the accuracy of algal alert level prediction model (변수 선택 및 샘플링 기법을 적용한 조류 경보 단계 예측 모델의 정확도 개선)

  • Jin Hwi Kim;Hankyu Lee;Seohyun Byeon;Jae-Ki Shin;Yongeun Park
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.517-517
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    • 2023
  • 현재 우리나라에서는 4대강 및 주요 호소 29지점을 대상으로 조류경보제가 시행되고 있으며 조류 경보 단계는 실시간 모니터링지점에서 측정되는 유해 조류의 셀농도를 기반으로 발령 단계가 결정된다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생, 해제 또는 미발생 총 4구간으로 구성되며, 친수 활동 구간의 경우 조류 대발생을 제외한 3구간으로 구성된다. 현재 시행되는 조류 경보제의 목적은 유해 조류 발생 시 사후 대응 방안 마련에 보다 초점이 맞춰져 있으며 특히, 모니터링 주기 확대 여부, 오염원 관리 방안 마련, 조류 제거 여부 등의 의사 결정 수단으로 사용되고 있다. 하지만 조류 경보 단계에 대한 사전 예측이 가능한 경우 유해 조류의 성장을 억제할 수 있으며 이를 통해 안전하고 깨끗한 수자원을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 조류 경보 단계의 사전적 예측을 위해 국가 실시간 측정망에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, 실시간 보 현황 자료를 활용하여 예측 모델을 구축하였다. 또한, 단계 예측의 정확도를 개선하기 위해 변수 선택 기법을 활용하여 조류 경보 단계에 영향을 미치는 환경변수를 선정하였으며 자료의 불균형으로 인해 모델 학습 과정에서 발생하는 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 샘플링 기법을 적용하여 모델의 성능을 평가하였다. 변수 선택 및 샘플링 기법을 고려하지 않은 원자료를 사용하여 예측 모델을 구축한 결과 관심 단계(Level-1) 및 경보 단계(Level-2)에 대해 각각 50%, 62.5%의 예측 정확도를 보인 반면 비선형 변수 선택 기법 및 Synthetic Minority Over-sampling Technique-Edited Nearrest Neighbor(SMOTE-ENN) 샘플링 기법을 적용하여 구축한 모델에서는 Level-1은 85.7%, Level-2는 75.0%의 예측 정확도를 보였다.

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Prediction of Unsteady Turbulent Flow over a Square Cylinder using Two-Equation Turbulence Models (2-방정식 난류모델을 이용한 정사각주 주위 비정상 난류 유동의 예측)

  • Lee Sangsan
    • 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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    • 1995.10a
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    • pp.31-36
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    • 1995
  • 비유선형의 물체 주위의 유동은 정체유동, 경계층 박리 및 주기적 와열 생성 등의 복잡한 유동현상이 공존한다. 본 연구에서는 비교적 단순한 형상인 정사각주 주위의 비정상 난류 유동을 2-방정식 와점성 난류모델인 표준 $k-{\varepsilon}$ 모델과 RNG $k-{\varepsilon}$ 모델을 이용하여 예측할 수 있는지를 검증하였다. 정교하게 수행된 최근의 실험과 대와류모사(LES)의 결과를 검증을 위한 비교의 자료로 삼았다. 적절한 난류모델의 선정과 더불어 시간 정확도, 공간 정확도 및 대류항 처리법 등이 해석결과에 미치는 영향도 살펴보았다. 기존의 표준 $k-{\varepsilon}$모델은 정체점 부근에서 난류 운동에너지를 과도하게 생성하는 근본적인 문제점 때문에 실험 및 LES의 결과를 제대로 예측할 수 없었다. 난류운동에너지의 초과 예측에 따른 운동량의 과도한 혼합으로 인해, 항력계수 및 양력계수의 비정상성 뿐 아니라 평균 항력계수도 부정확하게 예측하였다. RNG $k-{\varepsilon}$ 모델을 사용한 경우에는 정체점 주위 유동현상의 예측이 상당히 향상되어 항력계수 및 양력계수의 평균치, 진폭 및 비정상성의 주기 등을 정확하게 예측하는 것이 가능하였다. 그러나 이 경우에도 예측의 정확도가 시간 증분과 격자의 크기 및 대류항 처리법등에 영향을 받으며, 특별히 대류항 처리법에 상당히 민감하게 변하는 것을 알 수 있었다. 향상된 유동예측은 RNG $k-{\varepsilon}$ 모델의 난류에너지 소산율 방정식의 개선된 항이 과도하게 생성된 난류에너지를 정체점 부근에서 제거하기 때문에 가능하다는 것을 알 수 있었다.의 20세 이하 골절 및 탈구가$30.3\%까지 감소하게되어 년도가 증가함에 따라 청장년 층에 비하여 소아골절 및 탈구가 전체적으로 감소하는 경향을 보였다. 스키골절의 부위별 발생빈도는 1990년 이전까지 하지골절 및 탈구가 많았으나 이후 점차 상지의 골절 탈구가 증가하였다 하지에서 가장 많은 골절은 경골 골절이었으며, 경골골절은 회전력에 의한 나선형골절이 $76.5\%로 가장 많았고 년도에 따른 변화는 보이지 않았다. 스키손상의 발생빈도는 초기에 비하여 점차 감소하는 경향을 보였으며, 손상의 특성도 부위별, 연령별로 다양한 변화를 나타내었다.해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나 경쟁혈류가 관찰되었다. 결론: 동맥 도관만을 이용한 Off pump CABG를 시행하여 감염의 위험성을 증가시키지 않으면서 영구적인 신경학적 합병증을 일으키지 않았고 좋은 혈관 개존율을 보여주었다. 따라서 동맥 도관을 이용한 Off pump CABG는 관상동맥의 협착의 정도에 따라 효율적으로 시행

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Threshold heterogeneous autoregressive modeling for realized volatility (임계 HAR 모형을 이용한 실현 변동성 분석)

  • Sein Moon;Minsu Park;Changryong Baek
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.36 no.4
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    • pp.295-307
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    • 2023
  • The heterogeneous autoregressive (HAR) model is a simple linear model that is commonly used to explain long memory in the realized volatility. However, as realized volatility has more complicated features such as conditional heteroscedasticity, leverage effect, and volatility clustering, it is necessary to extend the simple HAR model. Therefore, to better incorporate the stylized facts, we propose a threshold HAR model with GARCH errors, namely the THAR-GARCH model. That is, the THAR-GARCH model is a nonlinear model whose coefficients vary according to a threshold value, and the conditional heteroscedasticity is explained through the GARCH errors. Model parameters are estimated using an iterative weighted least squares estimation method. Our simulation study supports the consistency of the iterative estimation method. In addition, we show that the proposed THAR-GARCH model has better forecasting power by applying to the realized volatility of major 21 stock indices around the world.

Crack Growth Life Prediction of Hollow Shaft with Circumferential Through Type Crack by Torsion (원주방향 관통형 균열을 가지는 중공축의 비틀림에 의한 균열성장수명 예측)

  • Yeonhi Kim;Jungsun Park
    • Journal of Aerospace System Engineering
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    • v.17 no.2
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    • pp.1-8
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    • 2023
  • Power transmission shafts in rotary wing aircraft use a hollow shaft to reduce weight. We can apply linear elastic fracture mechanics to predict crack propagation behavior. This paper predicted crack growth life of a hollow shaft with a circumferential through-type crack by finite element analysis. A 2D finite element model was created by applying a torsion and forming elements considering cracks. We defined the initial crack length and performed the finite element analysis by increasing the crack length to derive stress intensity factor at crack tips. We defined the length just prior to the stress intensity factor exceeding the fracture toughness as the crack limit length. We calculated the crack limit length using a handbook and numerically integrated the crack growth rate equation to derive growth life of each crack. The growth life of each crack was compared to verify the proposed finite element analysis method.

Text-to-speech with linear spectrogram prediction for quality and speed improvement (음질 및 속도 향상을 위한 선형 스펙트로그램 활용 Text-to-speech)

  • Yoon, Hyebin
    • Phonetics and Speech Sciences
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    • v.13 no.3
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    • pp.71-78
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    • 2021
  • Most neural-network-based speech synthesis models utilize neural vocoders to convert mel-scaled spectrograms into high-quality, human-like voices. However, neural vocoders combined with mel-scaled spectrogram prediction models demand considerable computer memory and time during the training phase and are subject to slow inference speeds in an environment where GPU is not used. This problem does not arise in linear spectrogram prediction models, as they do not use neural vocoders, but these models suffer from low voice quality. As a solution, this paper proposes a Tacotron 2 and Transformer-based linear spectrogram prediction model that produces high-quality speech and does not use neural vocoders. Experiments suggest that this model can serve as the foundation of a high-quality text-to-speech model with fast inference speed.

Tracking of Moving Object using Fuzzy Prediction (퍼지 예측을 이용한 이동물체 추적)

  • Lim, Yong-Ho;Baek, Joong-Hwan;Hwang, Soo-Chan
    • Journal of Advanced Navigation Technology
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    • v.5 no.1
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    • pp.26-36
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    • 2001
  • One of the most important problems in time-varying image sequences is the automatic target tracking. This paper proposes a position prediction and tracking technique of moving object using fuzzy prediction. First, the object is segmented from background of the image using accumulative difference image technique. Then centroid of the segmented object is extracted by using the centroid method, and we propose to apply variable size searching window to the object in order to increase the tracking performance. Also, non-linear prediction is required for efficient object tracking. Therefore, in this paper, fuzzy prediction method is proposed for predicting the location of the moving object at next frame. An experimental result shows that the proposed fuzzy prediction system tracks the moving object in stable under various conditions.

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