생물공정에서 암모니아 농도를 제거하기 위해 NN 제어기를 개발하였고 기존의 PID 제어기와 비교하였다. 특히, 생물반응기내 암모니아 농도를 온라인 모니터링하기 위해 암모니아-FIA 장치를 사용하였으며, 이 장치의 분석 오차, 분석 시료의 체류 시간 등의 제어 특성에 대한 영향 computer simulation을 통해 비교, 고찰하였다. 또한 computer simulation에 의해 생물공정에 적합한 인공 신경망 제어구조를 고찰하였고, 3-2-1 구조의 NN 제어기가 PID 제어기보다 우수함을 알수 있었다. 3-2-1 구조의 NN 제어기를 이용하여 모사 생물공정 및 yeast 발효공정에서 암모니아 농도를 제어하여 그 특성을 고찰하였다. 본 연구로부터 미생물의 비선형성장 특성을 가진 생물공정에서 기질의 농도를 제어하기 위해서는 3-2-1 구조의 인공 신경망 제어기가 적합함을 알 수 있었다.
In this study, we investigated the applicable plan of GIS on the environmental impact assessment of 60 Hz Powerline. So we assessed distance data based on calculations by use of 2D and 3D Geographical information systems(GIS) and distance data based on measurements on 1: 5000 maps accord with on site distance measurements to use input data for calculating magnetic field. One hundred eight of the on site measured addresses were selected from residences. The data were achieved by measuring the distance between residence and power line on maps with scales of 1: 5000. The digital map was obtained from National Geographic Information Institute with scales of 1: 5000, and we made 2D and 3D map. Correlation analyses were performed for statistical analyses. For the 3D GIS versus on site comparison of different exposure categories, 70 of 108 measurements were assigned to the correct category. Similarly for 2D GIS versus on site comparison, 71 of 108 were correctly categorized. When comparing map measurement with on site measurement, 62 of 108 were correctly categorized. When the correlation analysis was performed, best correlation was found between 3D GIS and on site measurements with r = 0.84947 (p<0.0001). The correlation between map and on site measurement yielded an r of 0.76517 (p<0.0001). Since the GIS measurements and map measurement were made from the center point in the building and the on site measurements had to be made from the closest wall on the building, this might introduce and additional error in urban areas. The difference between 2D and 3D calculations were resulted from the height of buildings.
The positions of vessels in JTIDS where each vessel broadcasts its position, can be found using the relative navigation method. Besides positioning, the relative navigation could be adopted for identification friend or foe, tracking targets, monitoring battle field and etc. In this paper, we have explained the fundamental operation and technical structure for the relative navigation and implemented the simulation platform to evaluate the basic function and performance of the system in arbitrary environment. Using platform, the availability of relative navigation within the group network and the characteristic of the algorithm for position prediction was verified. Based on the simulation result, it was verified that EKF based navigation algorithm could produce great initial error and need quite convergence time. To improve the performance, we proposed a new navigation algorithm which uses the minimum norm estimation algorithm until the EKF converges. The simulation results reveal the relative navigation can be effectively used in the formation flight and collision avoidance system.
대형 무선 센서 네트워크(WSNs)는 일반적으로 수백에서 수천 개의 센서 노드들로 구성되어 있다. 이러한 대형 WSNs는 비용 및 에너지를 고려한 에너지 효율성뿐만 아니라 네트워크의 유지 및 관리가 요구된다. 사용자는 효율적인 시스템을 통해서 사용자 수준의 센싱 서비스 품질을 제공받을 수 있어야 한다. 이 네트워크에서 사용자에게 제공되는 결과 데이터의 품질은 이벤트 검출에 관련된 센서들의 개수가 결정적인 역할을 한다. 그러므로 사용자 요구 품질에 적합한 QoS를 제공할 수 있는 네트워크 프로토콜은 일부 센서 노드들에서 에러가 발생하더라고 전체 시스템 성능에 영향을 주지 않으면서, 동시에 에너지 소비가 최소화되도록 설계되어야 한다. 본 논문에서 제안된 프로토콜은 LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) 프로토콜을 기반으로 하며, 지속적인 감시가 요구되는 대형 네트워크에 적합한 역할 기반의 자가 구성 프로토콜을 제안하였다.
This paper describes the application method of bumper area defined in the ship domain theory and it is to identify risky sectors in VTS(Vessel Traffic Services) area. The final goal of this work is to develop early warning system providing the location information with high traffic risks in Mokpo VTS area and to prevent the human errors of VTS Officer(VTSO). The current goal of this paper is to find evaluation and detection method of risky sectors. The ratio between overlapped bumper area of each vessels and the summing area of a designated sector, Ratio to Evaluate Risk(RER) ${\gamma}$ is used as one of evaluation and detection parameter. The usability of overlapped bumper area is testified through three kinds of scenarios for various traffic situations. The marine traffic data used in the experiments is collected by AIS(Automatic Identification System) receiver and then compiled in the SQL(Structured Query Language) Server. Through the analysis of passing vessel's tracks within the boundary of Mokpo VTS area, the total of 11 sectors are identified as evaluation unit sector. As experiment results from risk evaluation for the 11 sectors, it is clearly known that the proposed method with RER ${\gamma}$ can provide the location information of high risky sectors which are need to keep traffic tracks of vessel movements and to maintain traffic monitoring by VTSO.
인적 오류를 줄이고, 해상교통관제를 효과적으로 지원하기 위해 다중선박의 충돌 위험도를 모니터링할 수 있는 시스템을 개발하였다. 다중선박 충돌위험도 추정 알고리즘은 선박들의 항행정보로서 AIS 정보를 이용할 수 있도록 고안되었다. 선박들의 현재와 미래의 경로를 고려하기 위하여, 퍼지알고리즘을 이용하여 충돌위험도가 계산되도록 구성하였다. 고안된 새로운 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 선박운항 시뮬레이터기반 재생시뮬레이션을 수행하였다. 이를 위해, 울산항만의 해상교통관제 (VTS) 센터로부터 AIS 정보를 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 수집된 데이터는 약 2시간 동안 실제로 울산항만에서 운행된 25척의 선박들의 항행데이터를 포함하고 있다. 본 논문에서는 새로 개발된 선박충돌 위험도 추정알고리즘의 특정과 재생시뮬레이션 결과들에 대해 소개한다.
Wong, Man-Sing;Lee, Kwon-Ho;Kim, Young-Joon;Nichol, Janet Elizabeth;Li, Zhangqing;Emerson, Nick
대한원격탐사학회지
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제23권3호
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pp.161-169
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2007
A study was conducted in the Hong Kong with the aim of deriving an algorithm for the retrieval of suspended sediment (SS) and sea surface salinity (SSS) concentrations from Aqua/MODIS level 1B reflectance data with 250m and 500m spatial resolutions. 'In-situ' measurements of SS and SSS were also compared with coincident MODIS spectral reflectance measurements over the ocean surface. This is the first study of SSS modeling in Southeast Asia using earth observation satellite images. Three analysis techniques such as multiple regression, linear regression, and principal component analysis (PCA) were performed on the MODIS data and the 'in-situ' measurement datasets of the SS and SSS. Correlation coefficients by each analysis method shows that the best correlation results are multiple regression from the 500m spatial resolution MODIS images, $R^2$= 0.82 for SS and $R^2$ = 0.81 for SSS. The Root Mean Square Error (RMSE) between satellite and 'in-situ' data are 0.92mg/L for SS and 1.63psu for SSS, respectively. These suggest that 500m spatial resolution MODIS data are suitable for water quality modeling in the study area. Furthermore, the application of these models to MODIS images of the Hong Kong and Pearl River Delta (PRO) Region are able to accurately reproduce the spatial distribution map of the high turbidity with realistic SS concentrations.
Uncertainty of the model, system delay and drive dynamics can be considered as normal uncertainties, and the main source of uncertainty in the seismic control system is related to the nature of the simulated seismic error. In this case, optimizing the management strategy for one particular seismic record will not yield the best results for another. In this article, we propose a framework for online management of active structural management systems with seismic uncertainty. For this purpose, the concept of reinforcement learning is used for online optimization of active crowd management software. The controller consists of a differential controller, an unplanned gain ratio, the gain of which is enhanced using an online reinforcement learning algorithm. In addition, the proposed controller includes a dynamic status forecaster to solve the delay problem. To evaluate the performance of the proposed controllers, thousands of ground motion data sets were processed and grouped according to their spectrum using fuzzy clustering techniques with spatial hazard estimation. Finally, the controller is implemented in a laboratory scale configuration and its operation is simulated on a vibration table using cluster location and some actual seismic data. The test results show that the proposed controller effectively withstands strong seismic interference with delay. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Simulation results is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
제조현장에서 발생하는 대량의 데이터는 제조공정의 개선 등을 위해서 매우 중요한 역할을 수행한다. 국내 제조업은 제조환경의 변화에 대응하기 위하여 다각적인 노력을 하고 있으나 구조적, 기술적 취약성으로 인해 많은 어려움을 겪고 있다. 코팅제는 도료의 일종으로 제품에 피막층을 형성하여 제품을 보호하고 다양한 특성을 부여하는 고분자 산업에서 활발하게 연구되는 분야 중의 하나이다. 코팅제는 다양한 산업 분야에서 중요성이 더욱 커지고 있으나 실제 제조업체에서는 여전히 작업자의 경험에 의존하여 배합공정을 수행하는 실정이다. 본 논문에서는 HW-SW 통합 프레임워크를 활용한 제조공정 개선을 위한 실시간 모니터링 시스템과 데이터 분석검증 TA설계를 제안한다. 제안된 프레임워크를 통한 분석 결과는 보다 정량적인 작업 기준 데이터를 확보하고 작업 현장에 제공함으로써 코팅제 배합 공정을 개선시킬 수 있다. 특히 정확한 배합 기준이 되는 표준 데이터의 부재로 인한 품질 저하와 원가 손실을 감소시키고, 배합 공정에서 발생한 오차 데이터에 대하여 R과 실험 계획법을 이용한 분석을 통하여 표준 보정 관계식을 도출함으로써 차후 발생 가능한 오차에 대한 대응 방안을 제시한다.
평창강 수질자동측정망 실시간 자료를 이용하여 강우시와 무강우시로 구분하여 분석하였다. 강우시에 측정된 TOC 자료는 무강우시 측정된 자료에 비해 평균값, 최대값, 표준편차가 크게 나타났으며, 강우시의 DO 자료는 무강우시에 측정된 자료보다 낮아 유량이 수질변화에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 신경망 모형과 뉴로-퍼지 모형으로 수질예측 모형을 구성하고, 적용하였다. LMNN, MDNN, ANFIS 모형은 TOC 모의에서 DO 예측에서는 LMNN, MDNN 모형이 ANFIS 모형보다 좋은 결과를 보였으며, 정량적 자료에 정성적 자료인 시간을 학습한 MDNN 모형이 가장 작은 오차를 보였다. 하천의 실시간적 관리를 위해서는 유량과 수질의 측정이 동일한 지점에서 동시간적으로 이루어져야 보다 효과적이다. 그러나 수질자동측정망 지점과 T/M 수위관측소가 원거리에 위치한 경우들이 있으며, 평창강 수질자동측정망 지점이 그 중 하나이다. 연구에서는 평창강 수질자동측정망 지점의 유출예측을 위한 신경망 모형을 구성하여 수질예측 모형과 연계하였으며, 연계된 모형은 수질예측에 개선된 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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