• 생물환경조절학회지
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• 제28권2호
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• pp.95-103
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• 2019

온도와 상대습도는 작물 재배에 있어서 중요한 요소로써, 수량과 품질의 증대를 위해서는 적절히 제어 되어야 한다. 그리고 정확한 환경 제어를 위해서는 환경이 어떻게 변화할지 예측할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 현시점의 환경 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons, MLP)을 기반으로 미래 시점의 기온 및 상대습도를 예측하는 것이다. MLP 학습에 필요한 데이터는 어윈 망고(Mangifera indica cv. Irwin)을 재배하는 8연동 온실($1,032m^2$)에서 2016년 10월 1일부터 2018년 2월 28일까지 10분 간격으로 수집되었다. MLP는 온실내부 환경 데이터, 온실 외 기상 데이터, 온실 내 장치의 설정 및 작동 값을 사용하여 10~120분 후 기온 및 상대습도를 예측하기 위한 학습을 진행하였다. 사계절이 뚜렷한 우리나라의 계절에 따른 예측 정확도를 분석하기 위해서 테스트 데이터로 계절별로 3일간의 데이터를 사용했다. MLP는 기온의 경우 은닉층이 4개, 노드 수가 128개일 때($R^2=0.988$), 상대습도는 은닉층 4개, 노드 수 64개에서 가장 높은 정확도를 보였다($R^2=0.990$). MLP 특성상 예측 시점이 멀어질수록 정확도는 감소하였지만, 계절에 따른 환경 변화에 무관하게 기온과 상대습도를 적절히 예측하였다. 그러나 온실 내 환경 제어 요소 중 분무 관수처럼 특이적인 데이터의 경우, 학습 데이터 수가 적기 때문에 예측 정확도가 낮았다. 본 연구에서는 MLP의 최적화를 통해서 기온 및 상대습도를 적절히 예측하였지만 실험에 사용된 온실에만 국한되었다. 따라서 보다 일반화를 위해서 다양한 장소의 온실 데이터 이용과 이에 따른 신경망 구조의 변형이 필요하다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권5호
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• pp.773-787
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• 2020

In the injection molding process, the controlling stability of products quality is a very important factor in terms of productivity. Even when the optimum process conditions for the desired product quality are applied, uncontrollable external factors such as ambient temperature and humidity cause inevitable changes in the state of the melt resin, mold temperature. etc. Therefore, it is very difficult to maintain prodcut quality. In this study, a system that learns the correlation between process variables and product weight through artificial neural networks and predicts process conditions for the target weight was established. Then, when a disturbance occurs in the injection molding process and fluctuations in the weight of the product occur, the stability control of the product quality was performed by ANN predicting a new process condition for the change of weight. In order to artificially generate disturbance in the injection molding process, controllable factors were selected and changed among factors not learned in the ANN model. Initially, injection molding was performed with a polypropylene having a melt flow index of 10 g/10min, and then the resin was replaced with a polypropylene having a melt floiw index of 33 g/10min to apply disturbance. As a result, when the disturbance occurred, the deviation of the weight was -0.57 g, resulting in an error of -1.37%. Using the control method proposed in the study, through a total of 11 control processes, 41.57 g with an error of 0.00% in the range of 0.5% deviation of the target weight was measured, and the weight was stably maintained with 0.15±0.07% error afterwards.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.364-371
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• 2016

본 논문에서는 차량이 주차된 지형의 조건에 따라 적용되는 도어 개폐 보조력 예측 모델을 제시하였다. 경사도, 사용자의 힘 등의 조건에 따른 개폐력 설정을 위하여 작동 보조력에 대한 학습 모델을 구현하여 비교하였고, 예측 모델의 학습을 위하여 축소모형을 제작하여 실험을 통해 학습데이터를 얻을 수 있는 실험 모델을 구성하였다. 실제 보상력 데이터를 학습, 반영하여 적정 값을 도출할 수 있는 학습 알고리즘을 개발하고, 이를 적용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 학습 방법 중에서 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)과 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM) 알고리즘을 적용하여 비교 검증하였다. 실제 측정값과 비교 검증한 결과, 차량의 도어 개폐 보조력 예측을 위해서 서포트 벡터 머신의 상대적으로 높은 적용성을 확인할 수 있었으며, 이 예측 모델을 활용하여 경사, 사용자의 힘에 따라 도어 개폐 구동 모터가 보상해야 할 적정한 힘을 예측하여 시간에 따라 구동함으로써 사용자가 평지와 같은 힘으로 문을 제어할 수 있는 시스템 구성을 제시하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 1999년도 제17회 학술발표회 논문개요집
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• pp.44-44
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• 1999

저진공(1 kPa~ 100 kPa)은 대기압 측정, 비행고도, 기체의 온도 측정, 질량의 부력 보정, 레이저의 굴절률 측정등에 사용되는 영역으로 과학적 중요성을 갖고 있다. 또한 대기압 이상의 압력 측정과 고진공 측정의 경계적 역할도 수행하고 있어 압력 표준기의 국제 비교에 필수적으로 권장되는 역역이다. 이 영역에 주로 사용되는 압력 표준기는 수은 압력계(Mercury manometer)와 분동식 압력계(Deadweight piston gauge or Pressure)가 있다. 이들은 이동이 불편하거나 불가능하므로 표준기의 국제 비교에 사용되는 전달 표준기로는 보다 이동이 간편한 탄성 압력계인 CDG(Capacitance diaphragm Gauge)가 있다. 이 게이지는 반도체 산업의 공정 제어용으로도 많이 사용되고 있다. 그러나 게이지와 함께 사용되는 컨트롤러의 부피가 크고 무거우며 영점 이동이 커서 측정때 마다 재조정하여야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 같은 단점을 극복하기 위해 수정빔 진동형 진공 센서를 잔달 표준기로 사용하는 것에 대한 연구를 수행하였다. 수정빔 진동형 압력 센서는 수정빔으 공진주파수가 스트레인에 비례하는 것을 이용하여 제작된 센서로 주로 대기압 이상의 고압 측정에 많이 사용되고 있다. 먼저 수정빔의 압력과 주파수간의 관계를 측정하고 또한 내장된 수정 온도센서의 공진 주파수를 측정하여 온도 보상을 위한 자료로 사용하였다. 규격에 나와 있는 수정빔의 기하학적 형상으로부터 거동에 관한 이론 모델식을 구하고 압력교정 자료로부터 얻어진 데이터를 이 식과 비교 분석하여 적합한 특성식과 인자를 구하였으며 게이지의 불확도를 추정하였다.모델은 길이가 유한한 0-차원 실린더 모델로 가정하였고, 이에 대한 기하학적 성질 및 열역학적 성질은 유효계수를 고려하여 산출하였다. 진공용기 이중 벽 내부로 흐르는 질소가스의 유량과 온도의 계산은 진공용기 내벽과 외벽을 각각 독립적인 열전달 요소로 가정하여 구성한 모델을 이용하였다. 전체 해석에서 각 열전달 요소의 비열 값은 온도에 따라 변화하는 비열의 특성을 반영하였으며. 진공용기와 플라즈마 대향 부품의 방사율(emissivity)은 앞서 가정했던 각 온도 상승 곡선에 대해서 각각 0.1, 0.2, 1.3의 경우를 가정하여 계산하였다. 직선적으로 증가하는 온도 상승 곡선중 2$0^{\circ}C$/hr의 온도상승율을 갖는 경우가 다른 베이킹 시나리오 모델에 비해 효과적이라 생각되며 초대 필요 공급열량은 200kW 정도로 산출되었다. 실질적인 수치를 얻기 위해 보다 고차원 모델로의 해석이 필요하리라 생각된다. 끝으로 장기적인 관점에서 KSTAR 장치의 베이킹 계획도 살펴본다.습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실

• 한국펄프종이공학회:학술대회논문집
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• 한국펄프종이공학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.43-43
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• 2001

원료의 저급화와 공정의 폐쇄화가 급속히 진행되고 있는 현재의 국내 제지산업 현황을 고려할 때 고품질의 제품을 저렴하게 생산하기 위해서는 화학첨가제의 효과적 활용기술 확립과 이를 통한 초지공정 wet end의 성공적 제어기술이 요청된다. 특히 환경보전과 환 경관련 규제에 부응하기 위하여 초지공정의 무방류화가 점차 가속화되고 있는 현 시점에 서 wet end의 효율적 관리를 위해서는 그 동안 개방형 wet end에서 적용되던 개념의 공 정관리의 한계를 극복할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 공정의 폐쇄화에 따른 습부화학적 문제를 해결하기 위해서는 백수의 재활용에 따른 지료 화학적 특성을 평가하고 고분자전해질의 거동을 분석해야 한다. 보류향상제 혹은 탈수촉 진제로서 첨가된 고분자전해질은 그 기능을 수행하기 위해서는 섬유에 흡착이 이루어져 야 하므로 백수로 제조된 지료 내에서 고분자전해질의 흡착 특성을 파악하는 것은 습부에 서 일어나는 현상들에 대한 이해 및 효율적인 공정제어를 위한 첫 단계라 할 수 있다. 본 연구에서는 실험실적으로 제조된 백수를 이용하여 조성된 지료 내에서 양이온성 구 아 검의 흡착현상을 분석하였다. 본 연구에서는 폐쇄화의 기준으로 폐쇄화 정도(Level of C Closure ; LC)에 따라 실험을 수행하였다. 여기에서 LC란 총 사용된 물의 양에 대한 지료조성 시 사용되는 백수의 양을 백분율로 나타낸 것이다. 양이온성 구아 검의 흡착을 평가하기 위해 PhenoVsulfuric acid spectrophotometric method를 이용하여 펄프 슬 러리 상등액에 존재하는 미흡착된 양이온성 구아 검의 함량을 측정하였고. 양이온성 구아 검 이 섬유상에 흡착하였을 때 나타나는 섬유의 S-potential 변화와 펄프 상등액의 양이 온 요구량 변화를 평가하였으며 이들의 상관관계를 분석하였다.축력으로 변형시키는데 비해 도침은 단순히 압축 압력만을 종이에 가하는 것이 다르다고 볼 수 있는데, 라 이너지와 백상지가 같은 조건하에서 왜 이러한 큰 차이를 보이는 이유를 아직 알수 없다.해 동일한 공정 데이터들올 이용하여 보편적으로 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.금 빛 용사 둥과 같은 표면처리를 할 경우임의 소재 표면에 도금 및 용 사에 용이한 재료를 오버레이용접시킨 후 표면처리를 함으로써 보다 고품질의 표면층을 얻기위한 시도가 이루어지고 있다. 따라서 국내, 외의 오버레이 용접기술의 적용현황 및 대표적인 적용사례, 오버레이 용접기술 및 용접재료의 개발현황 둥을 중심으로 살펴봄으로서 아직 국내에서는 널리 알려지지 않은 본 기 술의 활용을 넓이고자 한다. within minimum time from beginning of the shutdown.및 12.36%, $101{\sim}200$일의 경우 12.78% 및 12.44%, 201일 이상의 경우 13.17% 및 11.30%로 201일 이상의 유기의 경우에만 대조구와 삭제 구간에 유의적인(p<0.05) 차이를 나타내었다.는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수

• 대한기계학회논문집A
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• 제39권11호
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• pp.1123-1129
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• 2015

자동차부품 세척장비는 엔진과 변속기 블록 등의 가공과정에서 잔류하는 기름때를 제거하며, 잦은 수류방향 전환과 고압수의 분사를 위해 한 쌍의 2 방향 밸브를 사용한다. 그러나 정교한 밸브제어장치 없이 2 방향 밸브를 사용하는 경우 급격한 수류방향 전환에 따른 맥동현상이 발생하여 사용에 어려움이 따른다. 대안으로 하나의 3 방향 절환밸브를 사용하는 방법은 정교한 제어장치 없이도 정확한 수류방향 절환이 원활히 이루어져 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 그러나 복잡한 유로 및 바텀플러그 형상으로 인해 유속변화가 심하게 발생하여 공동현상이 나타날 수 있다. 본 연구에서는 3 방향 절환밸브 내의 유동특성을 해석적으로 평가하였으며, 바텀플러그 하부에서 나타나는 공동현상을 공동화지표와 POC(Percent of cavitation)를 도입하여 정량화하였다. 공동현상의 저감을 위해 바텀플러그 형상을 매개변수화하고, 해석의 수렴성 개선과 해석시간을 단축시킬 수 있는 단순 유한요소모델을 이용하여 유동해석을 통한 형상최적설계를 실시하였다. 완전요인배치법을 통한 실험계획법과 인공신경망 기반 반응표면모델을 적용하여 공동현상이 발생하지 않는 POC 가 30% 미만인 바텀플러그의 형상을 제시하였다. 얻어진 최적해는 POC 27%에 대하여 바텀플러그의 허리길이와 꼬리길이가 각각 6.42mm 및 6.96mm 이다.