• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.411-412
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• 2008

본 논문에서는 차세대원자로인 APR1400(Advanced Power Reactor 1400)의 출력제어방법으로 모델예측제어 알고리즘을 적용하고, 일일부하추종 운전을 하였을 때 최적의 제어기 구현을 위해 제어 로직의 주요 변수인 예측구간, 제어구간, 모델 차수의 변화에 따른 제어 성능을 평가하였다. 성능 평가는 원자로 출력제어 성능 검증시 사용하는 방법으로 제어대상인 차세대 원자로(APR1400)를 3차원 노심해석 전산코드인 MASTER(Multipurpose Analyzer for Static and Transient Effects of Reactor)로 시뮬레이션하여 제어 성능을 평가하였다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.12 no.1
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• pp.69-77
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• 1998

The uninterruptible power supply (UPS) has become an integral part of modern computer and communication system to assure a continued and stable operation by providing an uninterruptible power to vital equipments. Various control methods have come to the fore in recent times with the advent of high frequency switching technologies. This paper describes the DSP control method for three phase UPS inverter which guarantees the sinusoidal output voltage under nonlinear load conditions. The proposed control scheme is verified by simulation and experiment.riment.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.324-325
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• 2019

본 논문에서는 3-Level Neutral-Point-Clamped (NPC) 인버터의 중성점 리플 전압 예측 기법을 제안한다. 산업용 계통 연계형 인버터의 경우, 계통 규정을 만족하기 위하여 전압 강하와 같은 계통 사고 발생 시 계통에 협조할 수 있도록 무효전류 보상이 요구된다. NPC 인버터는 두 개의 커패시터가 직렬로 이루어진 구조로 무효전류 출력 시 상단과 하단의 커패시터 전압에 3차 중성점 리플 전류로 인해 중성점 리플 전압이 발생한다. 따라서 중성점 리플 전압을 고려하여 출력 전류에 보상하지 않으면 무효전류의 품질에 악영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 하나의 DC 전압센서를 통하여 중성점 전류를 예측하고, 중성점 리플 전압을 보상하는 알고리즘을 제안한다. Hardware In the Loop (HIL) Simulation을 통하여 본 논문에서 제안한 알고리즘의 타당성을 검증한다.

• Plant Journal
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• v.11 no.4
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• pp.38-46
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• 2015

중유를 연소하는 D 발전소 탈황설비는 운전시간의 경과에 따라 흡수탑 중간층에 석고가 쌓이고 가스분사 파이프 내에 경질석고 스케일이 부착됨으로써 발전설비 및 탈황설비의 정상적인 운전이 어렵게 된다. 흡수탑 내부에 발생된 스케일을 제거하지 않을 경우에는 탈황효율의 저하에 따른 SO2 배출농도의 증가로 발전가능 최대출력의 하향조정이 발생되고 나아가 발전정지를 초래한다. 스케일 제거를 위한 탈황설비 세정은 발전가능 최대출력의 하향조정이 발생하는 시점으로 결정할 수 있다. 본 연구에서는 탈황설비의 운전 자료를 분석하여 발전가능 최대출력의 하향조정이 발생되기 6주 전은 탈황설비 출구 SO2 농도값이 130ppm을 초과하고 동시에 흡수탑 차압은 380mmH2O을 초과하며, 직전 흡수탑 세정 이후 44주가 경과된 시점이 됨을 확인하였다. 그리고 흡수탑의 세정시기는 세정준비기간 6주와 발전가능 최대출력 하향이 발생되기 6주 전까지의 운전경과일수 44주를 더하여 직전 세정시점으로부터 50주가 경과된 시점임을 예측하였다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.20 no.5
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• pp.526-534
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• 2014

In this study, single-input transfer function model is applied to forecast monthly mean sea surface temperature(SST) in 2010 at Yeosu in Korean coastal waters. As input series, monthly mean air temperature series for ten years(2000-2009) at Yeosu in Korea is used, and Monthly mean SST at Yeosu station in Korean coastal waters is used as output series(the same period of input). To build transfer function model, first, input time series is prewhitened, and then cross-correlation functions between prewhitened input and output series are determined. The cross-correlation functions have just two significant values at time lag at 0 and 1. The lag between input and output series, the order of denominator and the order of numerator of transfer function, (b, r, s) are identified as (0, 1, 0). The selected transfer function model shows that there does not exist the lag between monthly mean air temperature and monthly mean SST, and that transfer function has a first-order autoregressive component for monthly mean SST, and that noise model was identified as $ARIMA(1,0,1)(2,0,0)_{12}$. The forecasted values by the selected transfer function model are generally $0.3-1.3^{\circ}C$ higher than actual SST in 2010 and have 6.4 % mean absolute percentage error(MAPE). The error is 2 % lower than MAPE by ARIMA model. This implies that transfer function model could be more available than ARIMA model in terms of forecasting performance of SST.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.436-438
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• 2017

자본주의의 꽃인 주식시장은 파생시장에 의해 영향을 받고 있으며, 파생시장은 지수옵션 상품에 의해 영향을 받고 있다. 최근 들어 시스템 트레이딩에 대한 관심이 점점 더해가고 있으며 투자자에게 컴퓨터 시스템과 매매 전략에 대한 이해를 요구하고 있다. 지수옵션 시장은 만기일을 기준으로 마치 파도와 같이 순간순간 살아 움직이고 있다. 옵션에 대한 효과적인 관점은 투자자에게 확률 높은 매력적인 전략을 제공하며 옵션의 움직임을 전체적으로 해석할 수 있게 한다, 그리고 궁극적으로 옵션가의 예측을 가능하게 한다. 행사가와 방향성에 의한 개별 옵션은 함수로 해석될 수 있다. 다양한 입력값에 의해 가격이라는 하나의 출력값이 결정되는 구조이다. 입력값에는 지수, 시간, 거래량 의 세가지 카테고리로 이루어진다. 이중 거래량은 예측이 가능한데, 개별 옵션이 아닌 앙상불의 경우 출력값으로 처리될 수 있다. 하지만 앙상불 옵션에서 개별 옵션가는 경직성을 가지게 되어 예상가의 차이에 의한 압력이 발생하게 된다. 이 압력은 이후의 지수변화에 핵심적인 에너지로 작용할 수 있다. 압력의 측정은 다양한 방법이 있을 수 있는데, 본 논문에서는 뉴로-퍼지 시스템을 이용한 예측값과의 차이를 측정하여 계산하였다. 일단 학습된 뉴로-퍼지 시스템은 가격을 예측하게 되며, 실제 가격과의 괴리는 압력으로 해석할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.10
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• pp.2562-2570
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• 2014

One of the important hints for inferring the function of unknown proteins is the knowledge about protein subcellular localization. Recently, there are considerable researches on the prediction of subcellular localization of proteins which simultaneously exist at multiple subcellular localization. In this paper, label power-set classification is improved for the accurate prediction of multiple subcellular localization. The predicted multi-labels from the label power-set classifier are combined with their prediction probability to give the final result. To find the accurate probability estimates of multi-classes, this paper employs pair-wise comparison and error-correcting output codes frameworks. Prediction experiments on protein subcellular localization show significant performance improvement.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.3
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• pp.243-248
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• 2014

Recently, solar energy is expanding to combination of computing in real time by tracking the position of the sun to estimate the angle of inclination and make up freshly correcting a part of the solar radiation. Solar power is need that reliably linked technology to power generation system renewable energy in order to efficient power production that is difficult to output predict based on the position of the sun rise. In this paper, we analysis of prediction model for solar power generation to estimate the predictive value of solar power generation in the development of real-time weather data. Photovoltaic power generation input the correction factor such as temperature, module characteristics by the solar generator module and the location of the local angle of inclination to analyze the predictive power generation algorithm for the prediction calculation to predict the final generation. In addition, the proposed model in real-time national weather service forecast for medium-term and real-time observations used as input data to perform the short-term prediction models.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.9
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• pp.771-780
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• 2004

The purpose of this study is to test a development of system for flood runoff forecasting using neural network model. As the forecasting models for flood runoff the neural network model was tested with the observed flood data at Gongju and Buyeo stations. The neural network model consists of input layer, hidden layer, and output layer. For the flood events tested rainfall and runoff data were the input to the input layer and the flood runoff data were used in the output layer. To make a choice the forecasting model which would make up of runoff forecasting system properly, real-time runoff of river when flood periods were forecasted by using neural network model and state-space model. A comparison of the results obtained by the two forecasting models indicated the superiority and reliability of the neural network model over the state-space model. The neural network model was modified to work in the Web and developed to be the basic model of the forecasting system for the flood runoff. The neural network model developed to be used in the Web was loaded into the server and was applied to the main stream of Geum river. For the main stage gauging stations mentioned above the applicability of the selected forecasting model, the Neural Network Model, was verified in the Web.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1998.05a
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• pp.463-468
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• 1998

수직 관다발형 비등관에서의 밀도파 진동 및 유동 폭주형 이상유동 불안정성을 해석하기 위하여 선형화 기법 및 D-partition 방법론에 근거한 해석 코드(ALFS)를 개발하고 기존 실험자료 분석을 통해 코드의 예측 성능을 평가하였다. 그 결과 이상유동이 평형상태에 있는 것으로 가정하는 가장 단순한 모델인 HEM은 전반적으로 유동 불안정성 발생 시점의 열출력을 실험치보다 약 20% 정도 낮게 예측하였으며, 이상 유동의 속도 및 온도의 비평형 상태를 고려하는DEM과 DNEM에 의한 예측 결과는 7∼15%의 평균 오차 범위에서 실험 자료를 예측하는 것으로 나타났다.