• Title/Summary/Keyword: 시스템 성능예측

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Prediction of GHP Performance Using Cycle Analysis (사이클 해석을 통한 GHP 성능 예측)

  • Cha, Woo Ho;Choi, Song;Chung, Baik Young;Kim, Byung Soon;Jeon, Si Moon
    • Transactions of the KSME C: Technology and Education
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    • v.3 no.1
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    • pp.15-21
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    • 2015
  • In this paper a prediction method of GHP performance is proposed for increasing design accuracy. Two compressors with different capacity and 2311cc gas engine are used for prediction and the target capacity of GHP is 25HP. For predicting GHP performance at first the operation points are randomly selected and then as compared with compressor performance date and heat exchanger characteristic, more accurate operating points are decided through recursive calculation. Lastly engine performance date is used for calculating gas consumption volume. Predicting heating mode performance of GHP, evaporator is separated to the two section of absorbing heat in outdoor air and in engine. From the experimental results, it was found that the simulation model is good for the predicting GHP efficiency and the difference of predicted and measured efficiency is less than 5%.

Neuro-Fuzzy Model based Electrical Load Forecasting System: Hourly, Daily, and Weekly Forecasting (뉴로-퍼지 모델 기반 전력 수요 예측 시스템: 시간, 일간, 주간 단위 예측)

  • 박영진;황보현
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2004.04a
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    • pp.283-287
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    • 2004
  • 본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시접에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

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Analytical Performance Models for Embedded Systems Using Multimedia Reference Prediction (멀티미디어 참조 예측을 고려한 임베디드 시스템의 성능 분석 모델)

  • 이춘희;문현주;유현배
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.302-305
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    • 2004
  • 최근 들어 개발 및 보급이 확산되고 있는 포터블 임베디드 시스템에서는 전력이 중요한 성능 지표로 작용한다. 특히 메모리 시스템의 전력 소모량은 전체 전력 중 매우 큰 비중을 차지하므로, 정확한 전력 분석에 기초하여 전력 소모를 줄일 수 있는 구조에 관한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 포터블 임베디드 시스템의 주요 처리 대상인 멀티미디어 응용 프로그램의 낮은 데이터 재사용성을 극복하기 위하여 참조 예측기를 포함하는 메모리 시스템의 전력 분석 모델을 제안한다.

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A Simulation Method for Predicting the Performance and the NOx Level of Gas Turbine System (가스터빈 시스템의 성능 및 NOx 배출 예측을 위한 모사방법)

  • Lee, Han-Goo;Kang, Seung-Jong;Lee, Chan
    • Journal of Energy Engineering
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    • v.3 no.1
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    • pp.28-35
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    • 1994
  • 가스터빈 사이클의 성능 및 NOx 배출물 생성량 예측을 위한 모사 프로그램을 개발하였다. 압축기 및 터빈은 등엔트로피 과정으로, 연소기는 Thermal NOx 생성을 수반하는 연소모형으로서 가정하였다. 또한 터빈 냉각을 위한 추출공기량과 냉각방식이 성능에 미치는 적절한 상관 관계식을 도입하여 평가하였다. 본 성능평가 모델을 이용하여 예측된 결과와 실험결과간의 비교를 통하여 모델의 타당성을 검증하였고, 증기 분사량, 터빈 냉각변수 및 압축비 변화에 따른 예측결과를 통하여 가스터빈 시스템 최적 운전 및 설계기준을 제시하였다.

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Simulation-driven Performance Estimation of Software Function Blocks for System Level Design (시스템 레벨 설계를 위한 소프트웨어 기능 블록의 시뮬레이션 기반 성능 예측 방법)

  • 권성남;오현옥;하순회
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10c
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    • pp.385-387
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    • 2002
  • 이 논문에서 우리는 각 기능 블록의 성능 분석 방법을 제안하고 어떻게 하드웨어와 소프트웨어의 합성을 위한 기능 블록의 성능을 기록한 데이터베이스를 구축하는지를 설명하겠다. 기능 블록의 성능을 예측하는 것은 초기 설계 단계에서 주어진 제약을 만족시키기 위해 어떤 기능 블록이 개선되어야 할지 결정하는 기준을 제시하기 때문에 내장형 시스템의 합성에 있어서 중요하다. 예측하는 도구로 측정에 시간이 많이 걸리지만 정확한 명령어 수준 시뮬레이터(ISS : instruction set simulator)를 사용하였다. 데이터베이스를 구축하는데 있어선 각 기능 블록을 요소(factor)라 부르는 다른 상태를 두어서 차별화 하였다. 제안한 예측 방법은 개발중인 통합설계 환경에 구현되었으며 H.263 인코더에 적용하여 0.03% 이내의 오차를 얻었다.

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A Comparative Study on the Performance of Air Quality Prediction Model Based on DNN and LSTM (DNN과 LSTM 기반의 대기질 예측 모델 성능 비교 연구)

  • Jo, Sung-Jae;Kim, Junsuk;Kim, Sung-Hee;Youn, Joosang
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2020.05a
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    • pp.577-579
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    • 2020
  • 최근 인공지능을 활용한 대기질 예측 모델 개발 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 시계열 데이터 기반 예측 시스템 개발에 장점을 가진 DNN, LSTM 알고리즘을 활용한 다양한 예측 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서는 LSTM을 활용한 모델과 Fully-Connected 기반의 DNN 모델을 활용한 대기질 예측 시스템을 개발하고 두 모델의 예측 정확도를 비교한다. 성능 평가 결과를 보면 LSTM 모델이 DNN 모델보다 모든 면에서 좋은 결과를 보여줬다. 그리고 이산화황(SO2), 이산화질소(NO2), 초미세먼지 (PM2.5)에 대해서는 그 차이가 두드러지게 나타났다.

Effects of RAM and LCC in Manufacturing System Performance (RAM 및 LCC의 제조시스템의 능력에 대한 영향)

  • 황흥석;박태원
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.44-47
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    • 2000
  • 제조설비의 운영은 적절한 생산제품의 품질(신뢰도 생산단가 등)을 유지하는 조건으로 유지되어야 한다. 본 연구에서는 제조설비의 적정운영조건을 구하기 위하여 제조설비의 RAM 및 순기비용(LCC)이 제조설비의 성능에의 영향을 분석하고 최적대안을 구하였다. 이를 위하여 우선 설비의 RAM 및 LCC산정모델을 개발하고 이를 이용하여 제조설비의 성능에 미치는 영향을 분석하기 위한 수리모델을 제시하였다. 이를 위한 전산프로그램을 개발하고 이를 이용하여 제조시스템의 성능 분석 사례를 들어 보였다. 또한 다양한 환경에서 제조시스템의 성능을 예측하기 위하여 시스템의 복잡성이 큰 문제를 분석하는데 적절한 GMDH방법을 사용하여 추정하였다. 이를 이용한 성능예측의 실 예를 들어 본 연구의 과정을 보였다.

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Algorithms for Rain-Attenuation Compensation in Satellite Communication System (위성통신 시스템에서 강우 감쇠 보상을 위한 알고리즘)

  • 임광재;권태곤;유문희
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.25 no.11A
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    • pp.1642-1651
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    • 2000
  • 위성통신시스템에서의 10GHz이상의 Ku 또는 Ka 대역은 수십 dB의 크기를 갖는 강우에 의한 감쇠 현상이 심각하여 이러한 감쇠는 위성 링크의 심각한 성능 정하를 가져온다. 본 논문은 위성통신 링크 상에서의 강우 감쇠 보상을 위한 알고리즘을 제시하고, Ku 대역의 강우 감쇠 데이터를 사용한 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 비교 분석하였다. 예측 기법 측면에서, 적응형 알고리즘을 적용한 기법과 신호 레벨 변화량에 근거한 예측 기법은 거의 동일한 예측 오차를 보였고, 따라서, 급속한 신호레벨 변화에 적응성을 요하지 않은 강우 감쇠 예측의 경우, 알고리즘 측면에서 비교적 간단한 예측 기법으로도 충분한 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한, 제시된 전송 방식 결정 알고리즘은 기존의 임계값 기반 알고리즘에 비해 품질 저하율이 0.6%에서 0.01% 이하로 감소하였고, 거의 동일한 전송 효율을 가지면서 약 5배의 적은 전송 방식 전환을 요구한다.

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The Study on Cooling Load Forecast of Ice-Storage System using Neural Network (신경망을 이용한 빙축열 시스템의 냉방부하예측에 관한 연구)

  • Koh Taek-Beom
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.115-118
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    • 2006
  • 빙축열 시스템과 같은 열교환 시스템을 이용하여 심야의 전력 경부하 시 주간에 이용할 냉방부하를 축열하였다가 주간에 공급함으로써 전력의 평준화와 전력 설비의 효율적 운용을 기할 수 있어 전력의 안정적인 수급과 에너지의 효율을 극대화할 수 있다. 하지만 빙축열 시스템의 제어 운전을 전적으로 운전자의 경험에 의존하는 경우에 충분한 냉방 부하를 공급하기 위한 잉여축열에너지가 비경제적으로 많아져서 빙축열 시스템의 경제성이 저하되고 사용 효과가 낮아지는 문제점이 많이 발생되고 있다. 경제적인 활용 효과를 고려하여 빙축열 시스템을 효율적으로 운용하기 위해서는 냉방부하량이 기후 특성에 의해 결정되므로 기후를 정확하게 예측하고 이를 토대로 다음날의 시간별 냉방부하를 예측하여 적정한 축열량을 결정하여야 하는 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 신경망을 이용하여 기상 데이터를 토대로 다음날의 온도와 습도를 예측하고 예측된 온도와 습도 및 냉방부하 실적 자료를 기반으로 신경망을 이용하여 시간별 냉방부하를 예측하는 알고리즘을 제시하였다. 제안된 냉방 부하예측 알고리즘에 의해 구축된 한국전력공사 속초생활연수원의 부하예측모델을 이용하여 온도, 습도, 냉방부하를 예측한 결과 기존 방법에 의한 것보다 우수한 예측 성능을 보였다.

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Prediction and Verification of Hover Performance through Multi-Copter Propulsion System Test Results (멀티콥터의 추진 시스템 실험 결과를 통한 제자리 비행 성능 예측 및 검증)

  • Park, Seungho;Go, Yeong-Ju;Ryi, Jaeha;Choi, Jong-Soo
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.46 no.7
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    • pp.527-534
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    • 2018
  • The endurance of the multi-copter is one of the important variables that determine the mission performance. Therefore, accurate endurance should be defined as essential for performing effective missions. In this paper, we present the results of the study on the flight performance of the aircraft, especially the hovering of the drone(multi-copter). Unlike conventional aircraft, which consider aerodynamic performance by the fuselage, the multi-copter is mostly determined by the propulsion system. Therefore, the research method classifies the various parts constituting the drone system into functions, analyzes the performance of the unit parts and obtains the experimental data by sorting out the specifications and functions at the component level and mathematical formulation, The results of this study are as follows. In addition, the 5kg class quad copter was used to predict and verify the voltage change with endurance through analysis of in situ flight. By predicting endurance under various conditions, it can help design/build the right Multi-copter for mission.