This paper presents a neural network model representing complex hydro-thermo-dynamic characteristics of a steam generator in nuclear power plants. The key modeling processes include training data gathering process, analysis of system dynamics and determining of the neural network structure, training process, and the final process for validation of the trained model. In this paper, we suggest a training data gathering method from an unstable steam generator so that the data sufficiently represent the dynamic characteristics of the plant over a wide operating range. In addition, we define the inputs and outputs of neural network model by analyzing the system dimension, relative degree, and inputs/outputs of the plant. Several types of neural networks are applied to the modeling and training process. The trained networks are verified by using a class of test data, and their performances are discussed.
The simultaneous saccharification and fermentation (SSF) process consists of concurrent enzymatic saccharification and fermentation. In the present cybernetic model, the saccharification process, which is based on the modified Michaelis-Menten kinetics and enzyme inhibition kinetics, was combined with the fermentation process, which is based on the Monod equation. The cybernetic modeling approach postulates that cells adapt to utilize the limited resources available to them in an optimal way. The cybernetic modeling was suitable for describing sequential growth on multiple substrates by Brettanomyces custersii, which is a glucose- and cellobiose-fermenting yeast. The proposed model was able to elucidate the SSF process in a systematic manner, and the performance was verified by previously published data.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.18-18
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This paper reviews some of the most prominent and promising areas of chemical process control both in relations to batch and continuous processes. These areas include the modeling, optimization, control and monitoring of chemical processes and entire plants. Most of these areas explicitly utilize a model of the process. For this purpose the types of models used are examined in some detail. These types of models are categorized in knowledge-driven and datadriven classes. In the areas of modeling and optimization, attention is paid to batch reactors using the Tendency Modeling approach. These Tendency models consist of data- and knowledge-driven components and are often called Gray or Hybrid models. In the case of continuous processes, emphasis is placed in the closed-loop identification of a state space model and their use in Model Predictive Control nonlinear processes, such as the Fluidized Catalytic Cracking process. The effective monitoring of multivariate process is examined through the use of statistical charts obtained by the use of Principal Component Analysis (PMC). Static and dynamic charts account for the cross and auto-correlation of the substantial number of variables measured on-line. Centralized and de-centralized chart also aim in isolating the source of process disturbances so that they can be eliminated. Even though significant progress has been made during the last decade, the challenges for the next ten years are substantial. Present progress is strongly influenced by the economical benefits industry is deriving from the use of these advanced techniques. Future progress will be further catalyzed from the harmonious collaboration of University and Industrial researchers.
The process modeling for the growth rate in pulsed laser deposition(PLD)-grown ZnO thin films is investigated using neural networks(NNets) and the process recipes is optimized via genetic algorithms(GAs). D-optimal design is carried out and the growth rate is characterized by NNets based on the back-propagation(BP) algorithm. GAs is then used to search the desired recipes for the desired growth rate. The statistical analysis is used to verify the fitness of the nonlinear process model. This process modeling and optimization algorithms can explain the characteristics of the desired responses varying with process conditions.
Purpose: In this study, we propose the precision guided munitions verification methodology using the statistical analysis method has been proposed. and it can be applied to the precision guided munitions quality assurance work. Methods: This modeling is based on Failure Mode and Effects Analysis, Statistical Process Control, Defense Quality Managerment System, Production Readiness Review, Manufacturing Readiness Assesment and so on. Results: The Process Control Modeling that has the following procedures ; searching the critical to quality, statistical analysis by process, verify process. Moreover, the effectiveness of the methodology is verified by applying to the precision guided munitions. Conclusion: To achieve a analysis methods of statistical process control and verify process for precision guided munitions.
This study shows that clothes are made just the same as the real thing in the virtual space through 3D digital technology. This study is significant to expand the area of fashion design in the virtual space. This study analyzes the practical use of the third dimension computer graphics in the aspect of fashion, and it is proposed the 3D fashion design simulation in the virtual space used on 3D studio max, poser, photoshop program according to fashion design process. The main design concept is "temporary bridge" from rainbow. "Temporary bridge" is a rainbow bridge which connects nature, man and technology, and also the past, present, and future. This study is supposed six fashion design in accordance with three sub-theme under main concept by changing rotor and texture used on 3D simulation. The conclusion are as follows : First fashion design process, which consists of design conceptualization, design definition, and computer design process, composed of body modeling, clothing modeling, texture mapping, rendering by lighting and camera establishing are compared. Second, fashion design process is applied to digital technology. Third, the method of body modeling is both that of direct modeling in 3D Studio Max and that of importing DXF file from poser. And the method of direct clothing modeling in 3D Studio Max are two methods, polygon modeling and nurbs modeling. Polygon modeling is more satisfied than nurbs modeling in the aspect of expression to clothing and round face. Forth, this study applies textures and colors transformed by photoshop on manufactured 3D Clothes. According to this result, fashion designers are able to confirm a customer or client in their design minds viewing 3D simulation by various textures. colors and angles. It is able to advance digital fashion show in the future.
Purpose The traditional topic modeling technique makes it difficult to distinguish the semantic of topics because the key words assigned to each topic would be also assigned to other topics. This problem could become severe when the number of online reviews are small. In this paper, the extended model of topic modeling technique that can be used for analyzing a small amount of online reviews is proposed. Design/methodology/approach The extended model of being proposed in this paper is a form that combines the traditional topic modeling technique and the Word2Vec technique. The extended model only allocates main words to the extracted topics, but also generates discriminatory words between topics. In particular, Word2vec technique is applied in the process of extracting related words semantically for each discriminatory word. In the extended model, main words and discriminatory words with similar words semantically are used in the process of semantic classification and naming of extracted topics, so that the semantic classification and naming of topics can be more clearly performed. For case study, online reviews related with Udo in Tripadvisor web site were analyzed by applying the traditional topic modeling and the proposed extension model. In the process of semantic classification and naming of the extracted topics, the traditional topic modeling technique and the extended model were compared. Findings Since the extended model is a concept that utilizes additional information in the existing topic modeling information, it can be confirmed that it is more effective than the existing topic modeling in semantic division between topics and the process of assigning topic names.
Recent interests in intelligent LP modeling aim to support MS/OR-naive users to be able to apply LP models to practical problems without the expert knowledges required. For more generalized LP modeling, a GPS(General Problem Solver)-based approach is suggested in this paper. It identifies modeling process as a means-ends analysis process. In view of this approach, a) we first divide the knowledges into domain specific assertive knowledges(state) and procedural knowledges about LP modeling(operator and macro) for model-domain independence, b) and then generate LP model according to the difference resolution techniques.
본 논문은 비즈니스 프로세스와 업무 로직을 분리하여 비즈니스 프로세스를 손쉽게 모델링하고 이를 바탕으로 협업을 가능하게 하는 B2Bi 협업 워크플로우 모델링 시스템을 설계 및 구현하였다. 협업 워크플로우 모델링 시스템은 비즈니스 프로세스 모델링 도구, 실행 엔진, 모니터링 도구 3개의 컴포넌트로 구성되어있다. 첫째, 비즈니스 프로세스 모델링 도구는 애플리케이션의 비즈니스 로직을 신속, 정확하게 반영하는 프로세스 맵을 구축하는데 사용된다. 둘째, 실행 엔진은 비즈니스 프로세스 인스턴스를 위한 실시간 실행 환경을 제공한다. 셋째, 모니터링 도구는 현재 진행되고 있는 비즈니스 프로세스에 대한 실시간 모니터링 기능을 제공한다. 또한 기존 시스템인 레거시 시스템과의 연동을 위해 XML 및 J2EE 기반으로 유연성, 확장성을 지원할 수 있도록 하였으며 새로운 기업 전략과 운용에 필요한 해결책을 제시한다.
In the process of mechanical assembly design, assembly modeling systems have been used mainly for the design verification before manufacturing by enabling to check the interference and/ or the dynamic and kinematic performance. However, the conventional assembly modeling systems have a shortcoming that they can not be used in the initial design stage but can be used only after the design is fully completed. In other words conventional assembly modeling systems provide bottom-up modeling which means that the detailed modeling of components must precede the definition of relationships between them. To resolve this problem, an assembly modeling system is proposed to provide a top-down modeling environment in which components and assembly can be modeled simultaneously. To this end, an assembly data structure suitable for top-down assembly modeling has been established. Feature positioning Module(FPM) using geometric constraints has been also developed. The Sekective Solving Method proposed for FPM is based on the priority between the constraint equations and enables the designer's intent expressed by geometric constraints to be maintained throughout the whole modeling process. Finally, the feature based modeling technique using two-level features has been developed. Two-level features include an abstract model and a detailed model in a merged form in non-manifold data frame.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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