The objective of this study is to detect the multi-fault of HVAC system using a new pattern classification technique. To classify the effect of single-fault in determining the pattern, supply air temperature, OA-damper, supply fan, and air flowrate were chosen as experimental parameters. The combination of supply temperature, flow rate, supply fan and OA-damper were chosen as multi-fault conditions. Three kinds of patterns were introduced in the analysis of multi-fault problem. To solve multi-fault problem, the new pattern classification technique using residual ratio analysis was introduced to detect the multi-fault as well as single-fault. The residual ratio could diagnose single-fault or multi-fault into several patterns.
석탄회 분말을 다중자연낙하법에 의한 공기분급에 의하여 미립 및 조립의 분말로 정제 및 분급한 후 각각의 분말을 사용하여 뮬라이트 및 제올라이트를 합성하였다 평균 입경이 $6.5mu$m인 미립 석탄회에$ A12$$O_3$를 첨가한 후 145$0^{\circ}C$ 이상의 온도에서 소성하여 뮬라이트 상의 소결체를 얻었다. 평균 입경 $56.3\mu$m인 조립 석탄회를 사용하여 3.5 M NaOH수용액과 $120^{\circ}C$에서 수열 반응시켜 phillipsite형 제올라이트를 합성하였다. 이와 같은 방법으로 모든 입도의 석탄회 분말을 무기재료의 합성에 이용할 수 있었다.
This paper introduces design method for air pump system using bond graph and genetic programming to maximize outflow subject to a constraint specifying maximum power consumption. The air pump system is a mixed domain system which includes electromagnetic, mechanical and pneumatic elements. Therefore an appropriate approach for a better system for synthesis is required. Bond graphs are domain independent, allow free composition, and are efficient for classification and analysis of models. Genetic programming is well recognized as a powerful tool for open-ended search. The combination of these two powerful methods, BG/GP, was tested for redesign of air pump system.
본 논문에서는 주거지 내의 재실자의 행동을 분류하기 위한 LSTM 모델을 개발하는 연구에 대해 다룬다. 다중센서의 구성은 실내 공기질을 측정하는 IAQ(Indoor air quality) 센서, 재실감지 및 위치를 추적하는 UWB 레이더, 재실자의 생체정보를 측정하기 위한 Piezo 센서로 구성되며 실제 주거환경과 유사한 실험환경을 구축하여 외출, 재실, 요리, 청소, 운동, 수면 등의 재실자 행동 데이터를 수집한다. 수집한 데이터를 이상치와 결측치를 전처리 후 LSTM 모델을 사용하여 재실자 행동 분류 모델의 정확도, 민감도, 특이도, 그리고 T1스코어를 계산 후 평가한다.
This paper introduces design method for air pump system using bond graph and genetic programming to maximize outflow subject to a constraint specifying maximum power consumption. The air pump system is a mixed domain system which includes electromagnetic, mechanical and pneumaticelements. Therefore an appropriate approach for a better system for synthesis is required. Bond graphs are domain independent, allow free composition, and are efficient for classification and analysis of models, Genetic programming is well recognized as a powerful tool for open-ended search. The combination of these two powerful methods for evolution of multi-domain system, BG/GP, was tested for redesign of air pump system.
대공 레이다에서 표적의 분류는 대 탄도탄 모드 수행의 가장 중요한 부분 중 하나이다. 대 탄도탄 모드에서는 항공기와 탄도탄을 분류하여 각 표적에 따른 대응 방법을 결정한다. 표적 분류의 속도와 정확도는 적의 공격에 대한 대응 능력과 직접적인 관련이 있으므로, 효율적이고 정확한 표적 분류 알고리즘이 필수적이다. 일반적으로, 레이다는 표적 분류를 위해 JEM(Jet Engine Modulation) 및 HRR(High Range Resolution), ISAR(Inverse Synthetic Array Radar) 영상 등을 사용하는데, 이러한 기법들은 표적 분류를 위한 별도의(광대역 등) 레이다 파형과 DB(Data Base) 및 분류 알고리즘을 요구한다. 본 논문은 별도의 파형 없이 실제 다기능 레이다에서 적용 가능한 표적 분류 기법을 제안한다. 특징 벡터로 추적 시 얻은 표적의 운동학적인 특징(kinematics features)을 이용하여 레이다 하드웨어 및 시간 관점에서 레이다 자원을 아끼고, 구현이 간단하여 빠르고 상대적으로 정확한 퍼지 논리(fuzzy logic)를 분류 알고리즘으로 사용하여 실제 환경에서의 적용성을 높였다. 항공기의 실측 데이터와 탄도탄의 모의 신호를 사용하여 제안한 분류 알고리즘의 성능과 적합성을 증명하였다.
With the operation of the KC-330 MRTT (Multi Role Tanker Transport), which had been fielded in 2019, the ROKAF (Republic of Korea Air Force) has given fighter pilots a new mission of air refueling. As a result, fighter pilots are more likely to be exposed to risks they have never faced before, and it is necessary to look at the risk factors associated with human factors in air refueling missions. Therefore, in this study, an analysis using the HFACS (Human Factors Analysis and Classification System) model was performed for fighter pilots with air refueling qualifications. This study tried to prevent hazard in advance by discriminating the risk factors according to the human factors related to the fighter pilot during the air refueling mission.
본 논문에서는 FMCW(frequency modulated continuous wave) 레이다 센서를 활용한 사람과 사물을 분류하는 시스템 설계 및 구현 결과를 제시한다. 해당 시스템은 다중 객체 탐지를 위한 레이다 센서 신호처리 과정과 객체를 사람 및 사물로 분류하는 딥러닝 과정을 수행한다. 딥러닝의 경우 높은 연산량과 많은 양의 메모리를 요구하기 때문에 경량화가 필수적이다. 따라서 CNN (convolution neural network) 연산을 이진화하여 동작하는 BNN (binary neural network) 구조를 적용하였으며, 실시간 동작을 위해 하드웨어 가속기를 설계하고 FPGA 보드 상에서 구현 및 검증하였다. 성능 평가 및 검증 결과 90.5%의 다중 객체 구분 정확도, CNN 대비 96.87% 감소된 메모리 구현이 가능하며, 총 수행 시간은 5ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
This study has been conducted on how to determine the multi-evaporator vapor compression cycle system is charged correctly by using sensor readings which are used to control system. In this paper, the characteristics of the multi-evaporator were presented and sensor values were classified using fuzzy clustering. finally classification logic and it's performance were discussed by applying commercial VRF system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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