적분연산행렬은 구간연속 직교함수들이 시스템 동정, 해석, 제어기 설계 등의 분야에 널리 이용될 수 있는 계기를 제공하였다. 특히 블럭펄스 함수는 연산이 간단하기 때문에 선형 시변계와 비선형계 등의 제어문제 둥에 널리 이용되어 오고 있다. 본 논문은 기존의 블럭펄스 함수 적분 연산행렬과 비교했을 때 적분오차를 줄이는 적분연산행렬을 소개하였으며, 이를 이용하여 고차 시스템의 응답에 가장 최적한 응답을 갖는 저차 시스템의 응답을 갖도록 최적응답 방법에 적용하여 대수적인 방법으로 저차 시스템의 파라메터를 구하는 알고리즘을 제시함으로서 유용성을 확인하였다.
본 논문에서는 비선형 생화학적인 공정의 모델링을 위해 퍼지시스템이 응용된 것을 보인다. SBR 반응조에서 질소제거를 위한 수처리 공정이 제시되었으며, 이 공정의 ORP값을 모델링하고 동정하기 위해 서로 다른 후반부 다항식을 가진 퍼지시스템이 소개되었다. 퍼지모델링 결과를 비교하고 분석하며 또한 제안된 방법에 의해 비선형 공정이 합리적이고 효율적으로 모델링 될 수 있음을 본 논문에서 보인다.
본 논문은 수력터빈시스템에서 동력학 시스템 모델의 매개변수를 얻기 위해 유전알고리즘과 모델 조정기법을 적용하고, 수력터빈시스템으로부터 취득한 실제 운전데이터를 사용하여 계수간을 얻었다. 완성된 모델과 실제시스템의 출력 데이터와 비교하여 유효성을 검증한다. 완성된 모델에 유전알고리즘을 이용하여 제어기의 최적 PID 이득값을 찾을 수 있도륵 하였으며, 디지털 조속기의 적용시에 발생할 수 있는 시행착오를 줄이도록 하는데 목적이 있다고 하겠다.
본 논문에서는 Type-1 퍼지 논리 시스템과 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 각각의 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현할 수 있으며 효율적으로 취급한다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 불확실성을 표현 할 수 없는 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 두 번째는 규칙 후반부만 Type-2 퍼지 집합으로 구성한 두가지의 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할에는 Min-Max 방법의 균등분할을 사용하고, 규칙 후반부 멤버쉽 함수의 중심 결정에는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 동정한다. 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈의 정도에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.
Type-2 퍼지 집합은 언어의 불확실성을 다루기 위하여 고안된 Type-1 퍼지집합의 확장이다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani FLS과 함께 가장 널리 사용되는 퍼지 로직 시스템 모델이다. 본 논문에서는 Type-2 퍼지 집합을 이용하여 전반부 멤버쉽 함수를 구성하고 후반부 다항식 함수를 상수와 1차식, 2차식으로 확장한 다항식 Type-2 TSK FLS 설계한다. 다항식 Type-2 TSK FLS의 파라미터를 동정하기 위해 Back-propagation 방법을 사용한다. 제안된 다항식 Type-2 TSK FLS을 노이즈 섞인 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 그 성능을 비교 분석한다.
본 논문에서는 여러 분야에서 널리 응용되고 있는 적응 뉴로-퍼지 시스템(ANFIS)에서의 효과적인 퍼지 규칙 생성방법을 제안한다. ANFIS의 성능 개선을 위해 구조동정을 수행함에 있어서 전제부 파라미터는 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘을 적용하였으며, 파라미터학습은 Jang에 의한 하이브리드 방법을 적용한다. 여기서 초기의 중심과 분산을 구하기 위해 FCM(Fuzzy c-means) 클러스터링 기법을 사용하였다. 이렇게 함으로서 적은 규칙 수를 가지면서도 효율적인 퍼지 규칙을 얻을 수 있도록 하였다. 이들 방법의 유용함을 보이고자 Box-Jenkins의 가스로 데이터에 적용하여 제안된 방법이 이전의 연구보다 좋은 결과를 보임을 보이고자 한다
Type-2 퍼지 집합은 언어의 불확실성을 다루기 위하여 고안된 Type-1 퍼지집합의 확장이다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani FLS과 함께 가장 널리 사용되는 퍼지 로직 시스템 모델이다. 본 논문에서는 Type-2 퍼지 집합을 이용하여 전반부 멤버쉽 함수를 구성하고 후반부 다항식 함수를 상수와 1차식, 2차식으로 확장한 다항식 Type-2 TSK FLS 설계한다. 다항식 Type-2 TSK FLS의 파라미터를 동정하기 위해 Back-propagation 방법을 사용한다. 제안된 다항식 Type-2 TSK FLS을 노이즈 섞인 비선형 시스템의 모델링에 적용하여 그 성능을 비교 분석한다.
널리 쓰이는 진화 알고리즘은 크게 두가지가 있다. 유전 알고리즘과 진화 기법이 그것이다. 이들 알고리즘은 실행 전에 사용자가 정해주어야 하는 변수들을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘을 일반화시키고 집단의 크기, 교차변이 연산자 적용 확률 그리고 돌연변이 연산자 적용 확률과 같은 변수들을 알고리즘이 수행되는 동안 스스로 정하는 일반화된 자기 형성 진화 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 타당성과 효용성은 시스템 동정화와 다개체 시스템 제어의 두가지 복잡한 제어 문제에 대한 적용을 통해 보여진다.
한국의 경기도 일대의 하천으로부터 광합성 박테리아 29균주를 분리하였다. 분리균주들은 Rhodopseudomonas blastica, Rhodocyclus gelationsus, Rhodocyclus tenuis, Rhodopseudomonas rutila로 동정되었다. 분리 동정된 광합성 박테리아들을 이용한 하수내 영양 염류 제거효율을 높이기 위한 고도처리 시스템을 연구하였다. 광합성 세균을 이용한 고도처리 시스템을 이용하여 합성폐수의 유기물 제거율 97∼99%, T-N 제거율 85∼97%, T-P 제거율 68∼99%을 얻을 수 있었다. 또한, 실폐수의 경우 유기물 제거율 96∼99%, T-N제거율 65∼95%, 및 T-P 제거율 63∼99%의 높은 폐수처리율을 얻을 수 있었다.
수혈 준비 시 비예기 항체 선별검사를 통한 항체의 유무와 그 종류를 아는 것은 매우 중요하다. DiaMed-ID시스템을 이용하여 대전지역 일개 대학병원에 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안 의뢰된 비예기 항체 선별검사 양성자 중에서 항체동정은 55명에서만 되었고 주로 여성에서 자주 동정되었다. Rh 36예(65.5%), Lewis 7예(12.7%), Kidd 4예(7.3%), Duffy 4예(7.3%), MNSs 3예(5.5%), Rh+Kidd 복합 1예(1.8%)가 동정되었는데, Rh 계열은 Anti-E 19예(34.5%), Anti-E/-c 4예(7.3%), Anti-C/-e 4예(7.3%), $Anti-E/-c/-Jk^b$ 1예(1.8%)가, Lewis 계열은 $Anti-Le^a$ 3예(5.5%), $Anti-Le^b$ 3예(5.5%), Kidd 계열은 $Anti-Jk^a$ 1예(1.8%), $Anti-Jk^b$ 3예(5.5%)가 동정되었다. Duffy와 MNSs 계열은 각각 $Anti-Fy^a$ 1예(1.8%), $Anti-Fy^b$ 3예(5.5%), Anti-M 2예(3.6%), Anti-S 1예(1.8%)가 동정되었다. 최근 대전의 비예기 항체 빈도와 분포가 반영된 이 연구는 효율적인 수혈준비에 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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