• 항공우주기술
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• 제2권1호
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• pp.1-10
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• 2003

항공기용 가스터빈엔진에 대한 경제적인 시험 기법 개발을 위해 천이상태 성능 시험 결과로부터 정상상태 성능을 예측할 수 있는 방안을 모색했다. 천이상태 성능과 정상상태 성능이 서로 달라지는 현상의 원인을 동역학적 천이 효과, 열적 천이 효과, 공기역학적 천이 효과로 구분하고, 각각을 모델링해서 엔진의 천이상태 성능을 통해 정상상태 성능을 계산하는 보정 인자를 정량화했다. 먼저 천이상태 성능시험 시 나타나는 엔진 입ㆍ출구의 온도 변화가 엔진 성능에 미치는 영향을 보정했고, 그 후 도입된 보정 인자를 사용해 정상상태 성능을 예측했다. 이렇게 예측된 결과와 실제 정상상태 성능시험 결과를 비교한 결과, 연료 소모량의 차이 3.68% 이내로 정상상태 성능을 예측할 수 있었다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제6권4호
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• pp.413-418
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• 2020

초기 학습 데이터의 과적합으로 인한 전력망 상태예측 모델의 성능 감소를 방지하고 예측모델의 예측 정확도 유지를 통한 계속적인 현장활용을 위해서는 기계학습 모델의 예측 정확도를 지속적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 다양한 요인에 의해 끊임없이 변화하는 전력망 상태 데이터의 특성을 고려하여 예측모델의 정확성과 신뢰성을 높이고 현장 적용 가능한 수준의 품질을 유지하기 위한 기계학습 기반 전력망 상태예측 모델의 성능 유지관리 자동화 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크플로우 관리 기술의 적용을 통해 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리를 위한 일련의 태스크들을 워크플로우의 형태로 모델링하고 이를 자동화하여 업무를 효율화 하였다. 또한, 기존 기술에서는 시도되지 않았던 학습데이터의 통계적 특성 변화 정도와 예측의 일반화 수준을 모두 고려한 예측모델의 성능 평가를 통해 성능 결과의 신뢰성을 확보하고 이를 통해 예측 모델의 정확도를 일정 수준으로 유지관리하고 더욱 성능이 우수한 예측모델의 신규 개발이 가능하다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리 자동화 기법을 통해 예측모델의 성능 저하문제를 해결하여 분산자원 연계 등 외부 환경의 변화에 유연한 예측모델 관리를 통해 정확성과 신뢰성이 보장된 예측 모델의 지속적인 활용이 가능하다.

• 소성∙가공
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• 제13권7호
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• pp.570-579
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• 2004

정상상태 압연공정의 오일러리안 공정해석 모델에 관한 연구들을 종합 정리하였다 본 연구의 유한요소해석 모델은 집합조직의 발전에 따른 이방성과 미세기공의 성장에 따른 기계적 성질의 열성화를 평형방정식에 직접 결합하였다 따라서 집합조직의 발전 및 기공률의 변화를 예측하고 동시에 이방성과 기계적성질의 열성화를 해석에 반영할 수 있다. 더불어 오일러리안 해석에서 형상예측을 위하여 자유곡면 수정법과 유선추적법을 유한요소해석 모델에 결합하였다 본 연구의 공정해석 모델을 평판 압연, 클래드압연, 삼차원 사각단면봉의 압연 및 형상압연에 적용하여 집합 조기의 발전, R-값, 항복곡면, 결함성장 등의 기계적성질의 변화 예측과 클래드 압연시에 이중재 접촉면 형상, 배불림, 형상압연 시의 단면변화 등의 형상변화 예측을 보여주었다.

• 기계저널
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• 제33권10호
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• pp.861-870
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• 1993

여기서는 차량의 구동 성능을 예측하기 위하여 대우자동차에서 최근에 개발한 프로그램에 대하여 설명하고자 한다. 이 프로그램의 특징으로는 기능의 다양화 및 사용의 편리함을 들 수 있다. 이 프로그램은 수동 및 자동 변속기 장착 차량의 가속 성능과 연비를 예측할 수 있게 하였다. 정속 주행 시험과 같이 일정 속도의 주행 상태와, 가속 성능 시험에서와 같이 정해진 드로틀개도 변화에 따르는 주행 상태뿐 아니라, LA-4모두, Tokyo-10모드와 같이 시간에 따라 변화하는 속 도에 따른 주행 상태의 시뮬레이션도 가능하게 하였다. 주행 저항 계산방법으로는 풍동시험을 이용한 방법뿐 아니라 타행 (Coastdown) 시험을 이용하는 방법을 추가하였다. 예측 결과의 정 확도에 별로 영향을 주지않는 부분은 단순화시켜 모델링함으로써 입력 데이터 수를 작게 하였고 이로 인하여 사용자의 편리성을 높게 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.205-209
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• 2007

생산 현장에서 기기의 운영과 관리는 제품의 품질 및 기업의 수익성과 직결된다. 그러나 정상적인 작동을 하고 있는 시스템에서 고장의 시점과 고장의 종류를 예측하기 곤란하며 따라서 잔여 가동 시간이 얼마인지도 예측하기 힘들다. 본 논문에서는 산업용 기계, 공정과 의료기기 등 신뢰성이 요구되는 Brushless DC 모터의 상태 변화의 추이를 관찰하여 진단의 특징점으로 사용한다. 본 논문에서 제안한 상태천이 모텔은 고장의 시점과 고장의 종류를 예측할 수 있으며 유지보수의사결정에 도움을 줄 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.667-669
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• 2022

최근 고도화 되고 있는 인공지능 기술은 복잡한 데이터 속에서 내재된 인사이트를 발견하여 상태 변화를 진단하고 예측하는데 활용되고 있다. 이러한 첨단 기술을 활용하여, 원자력 발전소에서 공정상태가 비정상 또는 비상 상태로 악화되기 전에 운전원이 인지할 수 있다면 공정상태를 정상으로 회복하는데 도움을 줄 수 있다. 이 논문에서는 공정상태 판단을 위한 딥러닝 모델을 활용하는 지능형 조기 경고 개념을 제안한다. 공정상태의 변화 추세를 예측하는 목적으로 사용하는 지능형 조기 경고는 기존 경보 보다 단순화된 상태 천이 메커니즘을 사용하여 운전원의 부담이 증가하지 않도록 한다. 또한, 사고 시나리오 데이터로 딥러닝 모델로 학습하고 지능형 조기 경고 화면을 구현하여 운전원을 지원하기 위한 구현방향을 제시한다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.190-197
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• 2007

외환위기 이후 우리나라 금융기관은 상대적으로 위험성이 높은 기업대출보다, 높은 수익성을 가지는 가계 대출에 관심을 기울이게 되었다. 가계대출이 증가함에 따라 개인신용평가의 중요성이 부각되고, 이에 많은 신용평가시스템이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 신용평가시스템은 대출 신청 당시의 데이터 및 과거의 데이터를 가지고 개인의 신용을 평가하기 때문에, 미래 상황에 대한 예측은 고려하지 못한다. 시스템 다이나믹스는 시간의 흐름에 따른 각 요인의 변화를 살펴봄으로써 미래 상황에 대한 예측이 가능한 분석 방법이다. 이에 본 연구에서는 시스템 다이나믹스 방법론을 활용하여 개인 신용 상태에 대한 미래의 동태적인 변화를 예측하여, 그 결과를 반영한 신용평가모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여, 먼저 신용평점 영향을 주는 변수들을 선정하고, 이 변수들 간의 인과관계를 밝혀낸 후, 인과관계를 토대로 분석 모델을 구축한 뒤, 컴퓨터 시뮬레이션을 실행함으로써, 대출 희망자의 미래의 신용상태 변화 모양을 예측해 본다. 이러한 시뮬레이션 결과를 신용평가에 반영하게 되면, 금융기관의 신용 대출의 위험을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.80-95
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• 2019

최근 들어 센서 및 통신기술의 발달로 국내외 연구자들은 장비나 시스템의 상태정보를 수집하여 진단 및 예측 기법을 통한 유지보수를 결정하는 방법론에 대해 연구를 활발히 진행하고 있다. 본 연구에서는 이러한 연구 문헌 고찰을 통해 현시점의 차량부품 상태를 바탕으로 미래 시점까지의 차량부품 상태변화 추이를 예측하여 유지보수 의사결정을 수행하는 시스템 프레임워크를 제시하였다. 또한, 유지보수 활동에 따른 전과 후의 차량부품 상태변화 추적을 통해서 상태 진단 및 예측 데이터 조정이 가능하도록 구성하였다. 향후 본 연구 결과의 적용을 통해 대중버스를 이용하는 시민들의 안전과 차량의 상태기반 유지보수 체계 활성화에 조금이나마 기여할 수 있기를 기대한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.272-277
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• 1998

MLP형 예측신경망, Jordan 형과 Elman 형 회귀예측신경망을 사용하여 예측차수오 kdmsslr층이 유니트수의 변화에 따른 인식결과를 CHMM과 비교하였다. 음성데이타는 100음절데이터와 ETRI 의 샘돌이 숫자음을 사용하였다. 숫자음에서 신경망의 인식률은 98.5%로 5상태 CHMM의 85.6%보다는 향상된 인식성능을 보였으며 6상태 이상의 CHMM보다는 다소 인식률이 낮게 나타났다.

• 전기기술인
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• 제265권9호
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• pp.22-29
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• 2004

최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측 보전(또는 예지보전) 기술을 중심으로 하는 사고 예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경년적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다. 이글에서는 변압기, 차단기, 단로기, 전력용 콘덴서, 피뢰기 등 수배전설비 진단 및 보수점검에 대해서 설명하고자 한다.