• 대한안전경영과학회지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.239-248
• /
• 2014

Most systems used in industrial sites, actually have non-linearity and uncertainty. Therefore there are a lot of difficulties in evaluating conditions of these systems. Generally, the quantitative analysis and expression are found hard because the general public cannot easily make an accurate interpretation on the systems. Thus development of a system that utilizes an expertise from skilled analysts is required. In this research, a real-time sensor signal conditioning system and Fuzzy-expert system have been separately set up into an inference algorithm. So that it ensures a fast, accurate, objective and quantitative operational condition value provided to the manager. Therefore, FE_AFCDM is suggested in this literature, as an effective system for diagnosing the problems related to the air compressor. It can quantify the uncertain and absurd condition to operate the air compressor facilities safely and financially.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제38권4호
• /
• pp.579-586
• /
• 2018

단기 통행속도 예측을 위해 데이터 기반 비모수적 기법들을 활용한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 그럼에도 교통신호 및 교차로로 인한 복잡한 동적 특성을 가지는 도시부의 예측 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 본 연구는 도시부 통행 속도를 예측하기 위해 앙상블 경험적 모드 분해법(EEMD)과 인공신경망(ANN)을 이용한 하이브리드 접근법을 제안하는 것을 목적으로 한다. EEMD는 통행속도의 시계열 자료를 고유모드함수(IMF)와 오차항으로 분해한다. 분해된 IMF는 시간단위의 국지적 특성을 반영하며, ANN을 통해 개별적으로 예측된다. IMF는 원본데이터가 가진 비선형성, 비정상성, 진동 등의 복잡성을 완화하기 때문에, 원래의 통행속도에 비하여 더 정확하게 예측될 수 있다. 예측된 IMF들은 합산되어 예측 통행속도를 표현한다. 본 연구에서 제시된 방법을 검증하기 위하여 대구시의 DSRC로부터 구득된 통행속도 데이터가 활용된다. 성능평가는 도시부 링크 중 특히 예측이 어려운 지점에 대해 수행되었으며, 분석 결과 제시된 모형은 15분 후 예측에 대해 각각 평상시 10.41%, 와해상태시 25.35%의 오차율을 가지며, 단순 ANN 기법에 비하여 우수한 성능을 보이는 것으로 확인된다. 본 연구에서 개발된 모형은 도시교통관리체계의 신뢰성 있는 교통정보를 제공하는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.