본 연구는 조류의 고농도 배양을 통하여 축산폐수로부터 질소, 인등의 영양염류를 효과적으로 제거하여 환경오염을 감소시키는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 조류성장의 환경적 요소인 질소/인 농도비에 대한 질소와 인의 제거효율 분석 실험을 통하여 질적 질소/인 농도비를 결정하였다. 고농도 조류 배양을 위한 광도의 균일한 공급을 위하여 광섬유를 이용한 광생물반응기를 공정에 적용하였다. 제안된 광섬유를 이용한 광생물반응기는 광원으로부터 반응기 전체로 효과적인 광전달을 수행하는 것을 확인하였다. 조류 배양에서 조류의 성장과 질소, 인의 제거를 표현하기 위해서 구조적 속도식 모델을 제시하였다. 유전알고리즘을 이용한 자기구성퍼지 제어기를 구성하여 반연속식 폐수처리공정의 제어를 수행하였다. 구성된 퍼지 제어기는 폐수의 유입량 조절을 통하여 질소의 농도를 주어진 설정치로 유지되도록 운전하였다. 실험 결과에 의해 자기구성 퍼지 제어기는 원하는 질소의 농도를 잘 유지함은 물론 조류의 성장을 증진시킴을 알 수 있었다.
A fuzzy logic Run-by-Run(RbR) controller and an in -line wafer characteristics prediction scheme for the rapid thermal processing system have been developed for the study of process repeatability. The fuzzy logic RbR controller provides a framework for controlling a process which is subject to disturbances such as shifts and drifts as a normal part of its operation. The fuzzy logic RbR controller combines the advantages of both fuzzy logic and feedback control. It has two components : fuzzy logic diagnostic system and model modification system. At first, a neural network model is constructed with the I/O data collected during the designed experiments. The wafer state after each run is assessed by the fuzzy logic diagnostic system with featuring step. The model modification system updates the existing neural network process model in case of process shift or drift, and then select a new recipe based on the updated model using genetic algorithm. After this procedure, wafer characteristics are predicted from the in-line wafer characteristics prediction model with principal component analysis. The fuzzy logic RbR controller has been applied to the control of Titanium SALICIDE process. After completing all of the above, it follows that: 1) the fuzzy logic RbR controller can compensate the process draft, and 2) the in-line wafer characteristics prediction scheme can reduce the measurement cost and time.
The purpose of this study was to find the optimal arrangement of FPSO equipment in a module while considering the economic value and fire risk. We estimated the economic value using the pipe connections and pump installation cost in an HP (high pressure) gas compression module. The equipment risks were also analyzed using fire scenarios based on historical data. To consider the wind effect during a fire accident, fuzzy modeling was applied to improve the accuracy of the analysis. The objective functions consisted of the economic value and fire risk, and the constraints were the equipment maintenance and weight balance of the module. We generated a Pareto-optimal front group using a multi-objective GA (genetic algorithm) and suggested an equipment arrangement method that included the opinions of the designer.
A shared tuned mass damper (STMD) was proposed in previous research for reduction of dynamic responses of the adjacent buildings subjected to earthquake loads. A single STMD can provide similar control performance in comparison with two traditional TMDs. In previous research, a passive damper was used to connect the STMD with adjacent buildings. In this study, a smart magnetorheological (MR) damper was used instead of a passive damper to compose an adaptive smart STMD (ASTMD). Control performance of the ASTMD was investigated by numerical analyses. For this purpose, two 8-story buildings were used as example structures. Multi-input multi-output (MIMO) fuzzy logic controller (FLC) was used to control the command voltages sent to two MR dampers. The MIMO FLC was optimized by a multi-objective genetic algorithm. Numerical analyses showed that the ASTMD can effectively control dynamic responses of adjacent buildings subjected to earthquake excitations in comparison with a passive STMD.
This paper describes the application of Fuzzy Power System Stabilizer(FPSS) for improving dynamic stability of power system. The Real-coding Genetic Algorithm(RGA) was applied to optimize gains of the inputs and outputs of the FPSS. The effectiveness of the proposed FPSS was demonstrated by simulation studies for single-machine infinite system. To show the superiority of the proposed FPSS, its performances were compared with those of Conventional Power System Stabilizer(CPSS) The proposed FPSS showed better control performances than the CPSS in three-phase ground fault under a normal load which was system condition in tuning FPSS. To show the robustness of the proposed FPSS, it was applied to damp the low frequency oscillations caused by disturbances such as three-phase ground fault under heavy and light load conditions. The proposed FPSS showed better performance than CPSS in terms of the settling time and damping effect for power system operation condition.
본 연구는 도시홍수 피해저감을 위한 비구조적 대책의 일환으로 배수펌프장의 효율적인 운영방안을 제시하고자 한다. 배수펌프장 내의 수위를 뉴로-퍼지모형을 통하여 예측하고 예측되는 내수위에 따라 유전자 알고리즘 기법을 적용하여 배수펌프장의 운영룰을 결정하고자 한다. 뉴로-퍼지모형 구축시 배수구역의 지형적 특성을 반영하기 위하여 공간적 매개변수를 고려한 GeoANFIS모형을 개발하였고 배수펌프장 내 최고수위를 저하시키면서 반복적인 정지와 운영이 발생하지 않도록 벌칙유형의 유전자 알고리즘을 적용하였다. 마포 배수구역 내 5개의 배수펌프장(마포, 합정, 상수, 봉인, 당인)에 대하여 개발 모형의 적용성을 검증하였다. 이러한 운영룰의 개발로 효과적으로 내배수 시설을 운영할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 퍼지 논리 기반의 유전자 알고리즘(GA)과 의미 벡터 확장 기술을 이용한 문서 클러스터링 시스템을 제안한다. GA에 관련된 여러 논문에서 이미 알려졌듯이 GA알고리즘의 성공 여부는 군체의 다양성과 수렴하는 능력에 따라 결정된다. 이러한 두 인자 사이의 영향력을 조절하기 위하여 우리는 퍼지 논리 기반의 연산자를 사용한다. 전통적인 문서 클러스터링 알고리즘에서 문서를 나타내기 위한 가장 일반적이고 직선적인 방법은 벡터 공간 모델이다. 그러나 이 방법은 다차원 특징 공간의 원인이 될 뿐만 아니라, 클러스터링의 정확성에 영향을 미칠 수 있는, 단어 간의 의미상 관계성을 무시한다. 본 논문에서는 LSA를 사용하여 문서를 관련되는 의미상의 벡터 개념으로 확장시킨다. 또한 이것은 벡터의 크기를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 클러스터링 알고리즘을 테스트하기 위하여 20개의 뉴스 그룹과 로이터 데이터를 사용했다. 제안된 방법은 문서를 표현하는 다양한 환경에서 일반적인 GA보다 더 나은 결과를 보여준다.
무선 센서 네트워크는 전쟁장 탐색, 침입자 추적 그리고 고속 도로 감시 등과 같은 많은 응용분야가 있다. 이러한 응용분야는 사용자의 관심 대상이 되는 지역에서 발생 하는 사건 모니터링 하기 위하여 센서 노드로부터 감지된 데이터를 수집한다. 이러한 응용분야에서 가장 중요한 목적은 데이터의 원활한 수집이다. 라우팅 프로토콜에 의존하는 데이터 전달 베이스 스테이션에게 전달되지 않을 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 우리는 센서 노드의 균등한 에너지 소비를 고려하여 데이터 전달 보장을 위한 유전자 알고리즘 기반의 라우팅 방법을 제안 한다. 제안하는 유전자 알고리즘은 전파 방해 지역, 데이터 전송에 필요한 에너지양 그리고 센서 노드의 평균 잔여 에너지를 고려한 효율적인 라우팅 경로를 탐색한다. 또한 유전자 알고리즘에서 사용하는 적합도는 함수는 퍼지 규칙이 적용되어 정리된다. 우리는 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법을 기존의 LEACH와 계층적 PEGASIS에 대하여 비교 한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 에너지의 효율적인 사용과 데이터 전송 성공률에 대한 효율성을 보여 준다.
A new interacting multiple model (IMM) method using genetic algorithm (GA)-based intelligent input estimation(IIE) is proposed to track a maneuvering target. In the proposed method, the acceleration level for each sub-model is determined by IIE-the estimation of the unknown acceleration input by a fuzzy system using the relation between maneuvering filter residual and non-maneuvering one. The GA is utilized to optimize a fuzzy system fur a sub-model within a fixed range of acceleration input. Then, multiple models are composed of these fuzzy systems, which are optimized for different ranges of acceleration input. In computer simulation for an incoming ballistic missile, the tracking performance of the proposed method is compared with those of the input estimation(IE) technique and the adaptive interacting multiple model (AIMM) method.
본 논문에서는 요구되는 성능을 만족시키는 최적 Fuzzy PI 제어의 정압제어로의 효율적인 적용 및 성능 향상을 위하여 유전자 알고리즘(GA: Genetic Algorithm)을 이용한 제어 설계 방법을 제시 한다. PID제어기는 이해가 쉽고 구조가 간단하여, 실제 구현이 용이하여 공정 산업분야에서 가장 널리 사용되고 있는 제어기 이다. 따라서 단일 입 출력 선형 시스템 에서는 우수한 성능을 보이나 동적 시스템, 고차 시스템 및 수학적 모델 선정이 어려운 시스템에서는 비효율 적이다. 반면, Fuzzy 제어기는 인간의 지식과 경험을 이용한 지적 제어방식으로 IF-THEN형식의 규칙으로부터 제어 입력을 결정하는 병렬형 제어기이다. 이는 과도상태에서 큰 오버슈트 없이 설정치에 도달하게 하는 속응성과 강인성이 좋은 제어기법으로 비선형성이 강하고 불확실하며 복잡한 시스템을 쉽게 제어 할 수 있다는 장점을 지닌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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