신세계는 테러리스트에 의한 세계무역센터의 공격으로 인해 테러로부터의 안전과 보호를 강화하기 위해 초점이 맞추어져 있다. 본 연구는 해상테러 위험요소의 구조와 우선순위를 분석하고자 한다. 이를 위해 먼저 테러의 유형과 사례를 토대로 브레인스토밍법을 이용하여 해상테러 위험요소를 추출하였고, 퍼지구조모델법을 이용하여 위험요소를 그래프로 구조화 하였으며, 계층분석법을 이용하여 위험요소간의 우선순위를 분석하였다. 그 결과 외부영향이 가장 큰 것으로 나타났다.
Wang, Han;Li, Luyu;Song, Gangbing;Dabney, James B.;Harman, Thomas L.
Smart Structures and Systems
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제16권2호
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pp.329-345
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2015
As commonly known, sensor errors and faulty signals may potentially lead structures in vibration to catastrophic failures. This paper presents a new approach to deal with sensor errors/faults in vibration control of structures by using the Fault detection and isolation (FDI) technique. To demonstrate the effectiveness of the approach, a space truss structure with semi-active devices such as Magneto-Rheological (MR) damper is used as an example. To address the problem, a Linear Matrix Inequality (LMI) based fixed-order $H_{\infty}$ FDI filter is introduced and designed. Modeling errors are treated as uncertainties in the FDI filter design to verify the robustness of the proposed FDI filter. Furthermore, an innovative Fuzzy Fault Tolerant Controller (FFTC) has been developed for this space truss structure model to preserve the pre-specified performance in the presence of sensor errors or faults. Simulation results have demonstrated that the proposed FDI filter is capable of detecting and isolating sensor errors/faults and actuator faults e.g., accelerometers and MR dampers, and the proposed FFTC can maintain the structural vibration suppression in faulty conditions.
전 세계는 테러리스트에 의한 세계무역센터의 공격으로 인해 테러로부터의 안전과 보호를 강화하기 위해 초점이 맞추어져 있다. 본 연구는 해상테러 위험요소의 구조와 우선순위를 분석하고자 한다. 이를 위해 먼저 테러의 유형과 사례를 토대로 브레인스토밍법을 이용하여 해상테러 위험요소를 추출하였고, 퍼지구조모델법을 이용하여 위험요소를 그래프로 구조화 하였으며, 계층분석법을 이용하여 위험요소간의 우선순위를 분석하였다. 그 결과 외부영향이 가장 큰 위험요소인 것으로 나타났다.
Ship is being operated under a highly dynamic environments and many factors are related with ship's collision and those factors are interacting. So, the analysis on ship's collision causes are very important to prepare countermeasures which will ensure the safe navigation. This study analysed the ship's collision data over the past 10 years(1991-2000), which is compiled by Korea Marine Accidents Inquiry Agency. The analysis confirmed that ‘ship's collision' is occurred most frequently and the cause is closely related with human factor. The main purpose of this study is to propose risk control measures of ship's collision. For this, the structure of human factor is analysed by the questionnaire methodology. Marine experts were surveyed based on major elements that were extracted from the human factor affecting to ship's collision. FSM has been widely adopted in modeling a dynamic system which is composed of human factors. Then, the structure analysis on the causes of ship's collision are performed using FSM. This structure model could be used in understanding and verifying the procedure of real ship's collision. Furthermore it could be used as the model to prevent ship's collision and reduce marine accidents.
본 연구는 장기요양시설(입소시설)에서 근무하는 시설장 또는 관리자가 인식하고 있는 요양서비스 질 결정모형을 사회시스템의 구조화에 이용되고 있는 FSM을 이용하여 구조화하는데 목적이 있으며 주요 연구결과는 다음과 같다. 최상층의 서비스 질은 중간층의 직무몰입, 조직몰입, 경력, 요양기술, 노인에 대한 지식, 연수 및 교육과 연결되어 있는 것으로 나타났다. 둘째, 중간층(직무몰입, 조직몰입, 경력, 요양기술, 노인에 대한 지식, 연수 및 교육)은 하위층의 고용형태, 직무만족, 리더쉽, 이용자 관계, 직장 내 인간관계와 연결되어 있거나, 중간층에 위치한 요인 간에 연결되어 있는 구조로 나타났으며 구체적 결과는 다음과 같다. 직무몰입에는 직무만족과 이용자 관계, 조직몰입에는 리더쉽과 직장 내 인간관계, 경력에는 고용형태와 직무만족이 연결되어 있는 것으로 나타났다. 한편, 요양기술에는 직무만족, 경력, 노인에 대한 지식, 연수 및 교육, 노인에 대한 지식에는 직무몰입, 경력, 연수 및 교육, 연수 및 교육에는 직무몰입이 연결되어 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 다음과 같은 사실을 확인할 수 있었다. 첫째, 요양보호사의 업무전문성을 나타내는 요양기술 및 노인에 대한 지식은 경력을 바탕으로 해서 서비스 질에 연결되는 구조를 보였다. 둘째, 중간층의 직무몰입은 최상위층의 서비스 질에 연결되어 있으면서 같은 중간층에 위치한 요양기술, 노인에 대한 지식, 연수 및 교육 등 다양한 요인에 영향을 미치는 것으로 나타나 서비스 질을 결정하는 데 중요한 요인임을 알 수 있었다. 마지막으로 리더십과 관련하여 의미있는 결과를 확인할 수 있었다. 즉, 시설장의 리더십이 조직몰입에 연결되고 조직몰입이 서비스 질에 연결되는 구조를 통해 서비스 질 향상을 위해 시설장이 수행할 역할을 확인할 수 있었다.
본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.
본 논문에서는, 최적 시스템을 위해서 FNN과 PNN에 기반을 둔 Multi-FPNN(다중 퍼지 다항식 뉴럴네트워크) 모델을 제안한다. 여기서 FNN 구조는 각각의 분리된 입력변수에 의해 분할된 퍼지 입력공간을 사용해서 설게되고, 간략 퍼지추론 방법과 오류 역전파 알고리즘을 이용한다. FNN은 더 좋은 출력성능을 얻기 위해 PNN과 결합한다. GMDH 방법에 기초한 PNN 구조의 각 노드는 1차 및 2차 고계 다항식의 두 형태를 사용하고, 그 노드의 입력의 입력은 2, 3, 4의 세 종류의 다변수 입력을 사용한다. 그리고 다중 FPNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위햐 HCM 크러스터링방법과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM 클러스터링 방법은 입출력 공간분할에 의해 다중 FPNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 충분한 군형을 ?기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수(목적함수)를 사용한다. 데이터 개수, 비선형의 정도(입.출력 데이터 분포)에 위존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택 및 조절을 통하여 최적의 다중 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 본 연구는 두 개의 대표적 수치예의 도움으로 설명되고, 그 모델의 근사화 및 일만화 능력에 관련된 합성 성능 지수가 평가되고, 도한 토의된다.
지금까지 IMO를 비롯한 해운산업분야에서는 해상의 인명 재산, 해양환경보호에 항상 큰 관심을 가지고 해양사고예방을 위한 많은 노력들이 견주되어 왔다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 크고 작은 해양사고가 지속적으로 발생하고 있는 것이 오늘날의 현실이다. 한편, 선박충돌사고는 수많은 원인이 서로 복잡하게 상호작용을 하고 있어서 사고예방대책마련에 어려움이 많다 따라서, 선박충돌사고의 정량적인 분석을 위해서는 이들 상호작용요소간의 관계를 시스템적으로 파악하고 분석하는 것이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 먼저, 지난 10년(1991-2000)간 국내에서 발생한 선박충돌사고에 대한 위험성을 분석하였고, 또한 사고발생에 가장 큰 영향을 미치는 위해요소(Hazard)인 인적요소(Human Factor)에 대해서 전문가집단의 의견을 수렴하여 FSM기법을 이용하여 인적 위해요소를 계층화한 후 각 요소 상호간의 관련성을 분석하였다. 그 결과로써 인적요소에 의한 선박충돌사고의 발생과정과 각 계층에 속한 요소가 사고에 미치는 영향력을 규명하고, 각 요소간 상호관계를 파악하여 사고예방대책마련을 위한 우선순위를 결정할 수 있는 선박충돌사고의 인적요소 구조그래프를 제시하였다.
본 논문에서는 기동표적의 위치오차에서 구해지는 가속도를 보상하는 지능형 추적 알고리즘을 소개한다. 관측치와 예상위치와의 차이값은 가속도와 순수잡음으로 분리된다. 이때, 최적의 가속도를 얻기 위하여 퍼지 c-means 클러스터링 기법과 예상명중위치기법이 이용되었다. 분리된 가속도와 잡음에 대한 퍼지 이론의 멤버쉽 함수를 결정되고, 이에 따라 기동표적의 기동특성이 인식되어진다. 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘 내에서 추정된 오차값을 보상하는데 이용된다. 표적의 추정값을 계산하는 일련의 과정중 필터링 과정은 기동표적의 비선형성을 선형성으로 인식하게 된다. 이것은 필터가 위치오차에서 가속도를 추출하여 남겨진 잡음만을 인식하기 때문이다. 필터링 과정 이후 추출된 가속도를 보상하여 표적의 추정값을 구해낸다. 제안된 기법은 퍼지 시스템의 멤버쉽 함수에서 파라미터를 조절하여 적응성과 강인성을 향상 시켰다. 제안된 시스템의 효율성을 극대화하기 위하여 제안된 기법을 다중모델 구조로 형성한다. 또한 제안된 기법은 온라인 시스템으로서의 수행이 가능하다. 마지막으로 제안된 알고리즘의 효율성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 추가하였다.
Kececioglu, O. Fatih;Acikgoz, Hakan;Yildiz, Ceyhun;Gani, Ahmet;Sekkeli, Mustafa
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제12권1호
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pp.207-216
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2017
Wind energy conversion systems (WECS) which consist of wind turbines with permanent magnet synchronous generator (PMSG) and full-power converters have become widespread in the field of renewable power systems. Generally, conventional diode bridge rectifiers have used to obtain a constant DC bus voltage from output of PMSG based wind generator. In recent years, together advanced power electronics technology, Pulse Width Modulation (PWM) rectifiers have used in WECS. PWM rectifiers are used in many applications thanks to their characteristics such as high power factor and low harmonic distortion. In general, L, LC and LCL-type filter configurations are used in these rectifiers. These filter configurations are not exactly compensate current and voltage harmonics. This study proposes a hybrid passive filter configuration for PWM rectifiers instead of existing filters. The performance of hybrid passive filter was tested via MATLAB/Simulink environment under various operational conditions and was compared with LCL filter structure. In addition, neuro-fuzzy controller (NFC) was preferred to increase the performance of PWM rectifier in DC bus voltage control against disturbances because of its robust and nonlinear structure. The study demonstrates that the hybrid passive filter configuration proposed in this study successfully compensates current and voltage harmonics, and improves total harmonic distortion and true power factor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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