• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2012년도 춘계학술논문집 2부
• /
• pp.516-519
• /
• 2012

산업 현장에 필수적으로 사용하는 유틸리티 시스템(Utility System)의 하나인 에어를 생산하는 공기압 축기의 운전방식은 조작 패널부에 사용자가 설정한 셋팅값에 의해 내부의 밸브를 제어하여 로딩 및 언로딩 운전을 한다. 이로 인해 대용량(100HP, 200HP)의 공기압축기를 여러대 사용하는 수용가에서는 연속 다발적인 운전으로 인한 전력 사용량의 변동으로 역률 저하 및 연속가동으로 인한 설비 과부하 및 내부 기계 베어링 피로도 증가 및 파손 등 고장이 발생되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 인공 신경회로망(ANN:Artificial Neural Network)을 이용하여 최적의 에너지 운용 알고리즘을 제안하여 실계통의 문제점을 분석하여 개선하고자 한다.

• 콘크리트학회논문집
• /
• 제20권4호
• /
• pp.513-522
• /
• 2008

섬유복합재료의 우수한 인장 성능은 섬유가 매트릭스의 균열 면에서 가교작용을 함으로써 발현되기 때문에 섬유의 분포 특성이 복합재료의 성능에 결정적인 영향을 미치게 된다. 그러나 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 경우 PVA 섬유와 매트릭스 사이의 낮은 명암비와 PVA의 비전도성 특징으로 인하여 섬유의 위치 및 분포특성을 정량적으로 평가히는 방법은 연구가 미흡한 실정이다. 이 연구에서는 PVA 섬유를 보강 섬유로 사용하는 섬유복합재료의 섬유 분포 특성 등을 평가할 때 가장 중요한 과정인 섬유의 검출에 대하여 검출 성능을 향상 시킬 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 제안한 알고리즘은 형광 현미경을 사용하여 얻은 섬유 이미지를 유형별로 분류하고, 분류된 분류된 섬유 이미지의 특성에 따라 분수령 알고리즘 (watershed algorithm)과 형태학적 재구성 (morphological reconstruction)을 이용하여 보다 정확히 섬유를 검출하는 과정으로 구성된다. 이 과정에서 섬유 이미지를 총 5가지 유형으로 분류하였으며, 인공신경회로망(ANN)을 분류기로 활용하기 위하여 형상 특성을 나타내는 5가지 특징값 즉, $F_s$, $F_c$, $F_p$, $F_l$과 $F_{rl}$을 추출하였다. 추출된 특징값에 대한 데이터베이스를 구축하여 ANN을 학습하여 분류기를 구축함으로써 섬유의 유형을 자동으로 분류할 수 있도록 하였다. 또한 5가지 섬유 이미지 유형 중에서 잘못 검출된 섬유이미지를 분수령 알고리즘과 형태학적 재구성을 통하여 섬유를 정확히 검출할 수 있는 기법을 제안하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1995년도 하계학술대회 논문집 A
• /
• pp.101-103
• /
• 1995

This paper describes new tecknique to obtain optimum value in calculating space harmonics in the motor design. First, develops general procedure in calculating slot harmonics, MMF harmonics, and systhesis of them. And then, trains Artificial Neural Network by classical method. Once trained ANN, it also computing different input data more quickly.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 2005년도 추계학술대회논문집
• /
• pp.427-430
• /
• 2005

The quality of various noises generated in the refrigerator is one of the important factors in deciding quality of the product. The main focus of sound control design has been shifted from reduction of sound level to improvement of sound duality for customer's preference. Up to date the purpose of noise control is the minimization of noise level. However despite of gradual decrease of noise level, occasionally the perceptional quality of noise has not been improved. In this paper, the relation between subjective and objective evaluation of sound quality has established and sound quality index is developed using ANN for evaluation of refrigerator's noise of both the starting noise and the stable running noise of compressor. To verify the usefulness of the index, the results in this paper have been compared with those surveyed by Consumer Union in USA.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.80-90
• /
• 2001

AE 신호와 재료의 기계적 물성과의 관계를 정량적으로 제시할 수 있는 방법을 개발하였다. 재료의 여러 가지 기계적 성질들 중 피로균열 거동에 관련된 응력확대계수를 중심으로 AE 신호와 같은 다변량 데이터의 처리에 많이 사용되고 있는 주성분 회귀분석과 비선형적 문제 해결에 적합한 신경회로망 기법을 이용하였다. 이를 위하여 강교량 부재인 SWS490B 강에 대한 피로균열전파 실험을 수행하였으며 표준 CT 시편에 대한 피로균열진전 시 발생하는 AE 신호의 각 변수와 응력확대계수와의 관계를 고찰하였다. 통계분석 방법인 변수선택법을 적용한 결과 AE 카운트(RC), 에너지(EN), 신호지속시간(ED)의 각각에 대한 유의성이 높은 것으로 나타났으나 전반적으로 전체 AE 변수를 모두 이용할 경우 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났다. 부재의 반복하중 시 발생하는 피로균열진전을 정량적으로 도출할 수 있는 응력확대계수 추정모델을 개발하고 평가하였다. 미지 시료에 대하여 개발된 모델의 응력확대계수 예측 성능을 분석한 결과 주성분 회귀모델과 인공신경망 모델 모두 우수한 예측성능을 나타내었으나 전반적으로 인공신경망 모델이 주성분 회귀모델보다 다소 양호한 것으로 분석되었다.

• 한국정보기술학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.55-64
• /
• 2020

태양광 시스템의 안정성과 신뢰성 향상을 위해서는 배터리의 잔존량 (State of Charge, SOC)을 정확하게 추정하여야 한다. 본 연구에서는 gradient descent, Levenberg-Marquardt 및 scaled conjugate gradient 학습방법을 사용한 인공 신경회로망 (Artificial Neural Networks, ANN)과 적응형 뉴로-퍼지 추론 시스템 (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS)을 사용한 SOC 추정방법을 제안한다. 입력으로는 충전 시작 전압 및 적류적산법을 통해 구한 충전 전류를 사용하여 추정된 SOC를 출력한다. 4개의 모델 (ANN-GD, ANN-LM, ANN-SCG, 및 ANFIS)을 사용하여 SOC 추정 방법을 구현하였고 실험을 통해 MATLAB을 사용하여 4개의 모델의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과로부터 ANFIS 모델을 사용한 배터리의 SOC 추정이 가장 정확도가 높았으며 빠른 속도로 수렴함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.548-553
• /
• 2014

제조공정을 통해 생산된 화살의 성능을 평가하기 위한 방법으로, 활과 화살을 오랫동안 사용해 온 사냥꾼이나 레저 스포츠 용품을 만드는 기술자, 그리고 전문가의 개인적인 경험 등이 사용된다. 또한, 반복슈팅실험을 통해 얻어진 화살의 탄착점 집적도는 생산된 화살의 성능을 평가하기 위한 중요한 지표이다. 탄착점 집적도와 초고속카메라를 통해 촬영된 비행중인 화살의 이미지를 이용하여, 화살의 성능에 대한 연구가 수행되고 있다. 하지만, 화살의 특성(길이, 무게, 스파인, 오버랩, 곧기)과 탄착점의 분포간의 상관관계에 대한 연구는 부족하다. 본 논문에서는 탄착점 분포를 수치적으로 출력할 수 있는 시스템을 개발하고, 생산된 화살이 가지는 특성과 탄착점 사이의 상관관계모델을 구현하는 것이 목적이다. 모델의 입력은 화살이 가지는 특성(스파인, 곧기)이 사용되고, 출력은 화살의 노크 각도를 120도씩 회전시키면서 3번 반복 슈팅하여 얻어지는 삼각형 모양 좌표의 MAD(mean absolute distance)를 이용하였다. 상관관계 모델을 구현하기 위해서 입출력 학습데이터를 수집하였고, 모델의 구현을 위해서는 인공신경회로망(Artificial neural network, ANN)을 사용하였다.

• 전기학회논문지P
• /
• 제54권4호
• /
• pp.185-191
• /
• 2005

In this paper, a new approach for the Synchronous Reluctance Motor control which ensures producing Maximum Torque per Ampere(MTPA) over the entire field weakening region is presented. In addition, This paper presents a speed sensorless control scheme of SynRM using artificial neural network. Also, by adjusting the base speed for the field weakening operation according to the flux level, the current and voltage limit, the smooth and precise transition into the field weakening operation can be achieved. The proposed scheme is verified validity through simulation.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 2004년도 춘계학술대회논문집
• /
• pp.991-996
• /
• 2004

The international competition in refrigerator markets has continuously required the research for sound quality of a refrigerator to improve the quality of a life. In this paper, A new method for evaluation of the sound quality of a refrigerator is developed based on human sensibility engineering by using ANN(Artificial neural network). Finally it is applied to evaluate the sound qualify of refrigerator on the production line.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제10권11호
• /
• pp.3130-3136
• /
• 2009

본 논문은 분산전원이 연계된 배전계통에 있어서 온 라인 리얼타임으로 조정이 가능한 최적 전압조정방안을 제시한다. 가능한 많은 수용가에게 적정한 전압을 공급하기 위하여 최적 송출전압이 결정되어져야 하는데, 여기서는 급변하는 배전계통의 급격한 부하변동과 분산전원의 불규칙적인 출력특성을 고려하기 위하여, 인공 신경회로망(ANN: Artificial Neural Network)을 이용한 최적 전압조정방안을 제시한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘을 이용하여 배전 모델계통에 적용한 결과, 제안한 방법이 다수의 분산전원이 연계된 배전계통의 전압조정에 실용적인 방책임을 확인하였다.