본 논문에서는 하이브리드 에너지 저장장치의 계통연계 제어에 대하여 기술 하였다. 배터리는 큰 에너지 밀도를 가지지만 순간 전력밀도는 낮아 급격한 전류변동이 일어날 경우 수명이 저하된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 수퍼커패시터를 함께 사용하는 하이브리드 에너지 저장장치를 구성하였고 이에 대한 제어방법을 제안하였다. 배터리와 수퍼커패시터의 제어를 위해서는 예측형 전류제어기를 가지는 p-q 제어방법을 적용하였다. 제안된 제어기의 효용성을 검증하기 위해 실제 계통모델에 대한 PSIM과 RTDS를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
산업용 에너지 소비 예측은 에너지 수요와 공급에 동적이고 계절적인 변화가 있기 때문에 에너지 관리 및 제어 시스템에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문은 철강 산업의 에너지 소비 예측 모델을 제시하고 논의한다. 사용되는 데이터에는 후행 및 선도적인 전류 반응 전력, 후행 및 선도적인 전류 동력 계수, 이산화탄소(TCO2) 배출 및 부하 유형이 포함된다. 테스트 세트에서는 (a) 선형 회귀(LR), (b) 방사형 커널(SVM RBF), (c) Gradient Boosting Machine (GBM), (d) 무작위 포리스트(RF). 평균 제곱 오차(RMSE), 평균 절대 오차(MAE) 및 평균 절대 백분율 오차(ME)의 네 가지 통계 모델을 사용하여 예측하고 평가한다. 회귀 설계의 효율성 모든 예측 변수를 사용할 때 최상의 모델 RF는 테스트 세트에서 RMSE 값 7.33을 제공할 수 있다.
Lee, Eun Ju;Kim, Ji Yeon;Kim, Do Ram;Kim, Kyoung Soo;Kim, Mi Kyung;Kwon, Oran
Nutrition Research and Practice
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제7권4호
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pp.302-308
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2013
The emerging role of endothelial inflammation in diabetes has stimulated research interest in the effects of nutrition on related indices. In the current study we investigated whether the nutrient composition of dietary formula as reflected in glycemic index (GI) may be predictive of postprandial endothelial inflammation in non-diabetic subjects. A double-blinded, randomized, crossover study was conducted in non-diabetic subjects (n = 8/group). Each subject consumed three types of diabetes-specific dietary formulas (high-fiber formula [FF], high-monounsaturated fatty acid (MUFA) formula [MF] and control formula [CF]) standardized to 50 g of available carbohydrates with a 1-week interval between each. The mean glycemic index (GI) was calculated and 3-hour postprandial responses of insulin, soluble intercellular adhesion molecule-1 (sICAM-1), nitrotyrosine (NT) and free fatty acids (FFA) were measured. The MF showed the lowest mean GI and significantly low area under the curve (AUC) for insulin (P = 0.038), but significantly high AUCs for sICAM-1 (P<0.001) and FFA (P < 0.001) as compared to the CF and FF. The FF showed intermediate mean GI, but significantly low AUC for NT (P<0.001) as compared to the CF and MF. The mean GI was not positively correlated to any of the inflammatory markers evaluated, and in fact negatively correlated to changes in FFA (r = -0.473, P = 0.006). While the MF with the lowest GI showed the highest values in most of the inflammatory markers measured, the FF with intermediate GI had a modest beneficial effect on endothelial inflammation. These results suggest that nutrient composition of dietary formula as reflected in the GI may differently influence acute postprandial inflammation in non-diabetic subjects.
본 논문에서는 음 바이어스 온도 불안정성 (NBTI) 효과에 의해서 야기되는 파워 게이팅 구조의 성능 저하와 증가하는 기상시간을 보상하기위한 새로운 적응형 헤더기반의 파워 게이팅 구조를 제안한다. 제안된 구조는 두 개의 패스 (two-pass)를 가지는 파워 게이팅 구조에 기반을 둔 폭 변화 헤더(header)와 적응형 제어를 위한 새로운 NBTI 센싱 회로로 구성된다. 본 논문의 시뮬레이션 결과는 적응형 제어를 하지 않는 파워 게이팅의 시뮬레이션 결과와 비교되며, 그 결과는 파워 게이팅 구조에서 누설 전력과 돌입 전류(rush current)을 작게 유지하면서 회로 지연과 기상시간에 대한 NBTI 의존성이 단지 3% 와 4% 내로 줄어든다는 것을 보여준다. 본 논문에서는 45nm CMOS 공정과 NBTI 예측 모델이 제안된 회로를 구성하기 위해서 사용된다.
Globally, cancer research has been considered one of the most important field of biomedical researches. Recently, in Korea, there are increasing concerns about cancer research and the development of national cancer control programme. For the efficient investment in cancer research at the national level, strategic approach is needed based on the nationwide information about current status of research. However even the basic data on cancer research have not been systematically collected, and are not available when necessary. The aim of this study is to assess current status of cancer research. For this purpose, this study applied two round Delphi method in which fifteen experts in cancer research fields participated. They rated each items on the initial list at the first round, and modified their responses at the second round. Panels responded that pathogenesis of cancer, research & development of cancer drug, and oncogene, etc. are the most urgent and important research Holds. They assessed national level of cancer research as being 49.6% of the world highest level. Coefficient of variation tended to be lowered with the iteration. Predictive stability was evaluated to be lower in items of urgency than in items of importance and research level. Although this study shares the same limitations in the selection of the experts with many other Delphi studies, it provides a primary data that would be required to plan the national strategy of the cancer research.
연구목적 : 자기신체상은 자아존중감과 체중조절행위와 밀접한 연관이 있고 특히 여자 청소년에서는 중요한 관련이 있다고 알려져있다. 이 연구는 체질량지수로 측정한 신체이미지와 식이장애와 연관된 비정상식이행동이 우울증과 자살사고에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 방 법 : 서울 한 지역의 고등학교 여학생 239명을 대상으로 체질량지수를 측정하고, 청소년을 위한 식이태도검사(Eating Attitude Test for Korean Adolescents), 자아존중감척도, 충동성척도, 벡 우울척도, 벡 자살사고 척도를 시행하였다. 결 과 : 연구대상에서 식이장애 위험군은 총 10%(24명)이었다. 대조군에 비해 우울증상을 강하게 경험하고 있었고 현재 체질량지수와 이상적 체질량지수의 차이가 클수록 우울감, 자살사고, 비정상적 식이행동의 정도가 커지고 자아존중감은 낮아졌다. 그중에서 체질량지수의 차이가 통계적으로 가장 의미있는 예측인자였다. 결 론 : 연구대상군이 전체적으로 정상체중 범위임에도 불구하고, 현재의 체형과 이상적 체형사이의 괴리가 클수록 우울과 자살사고가 컸다. 여자 청소년의 식이장애 발생과 우울, 자살사고의 예방을 위해 체중조절, 정상식이습관에 대한 교육적 접근이 필요하다는 것을 알 수 있었다.
로봇의 자율적 이동을 위해서는 현재지점에서부터 목표지점까지를 연결하는 최적 경로의 계획이 필수적이다. 그리고 이동 로봇의 최적 경로는 장애물과의 충돌 없이 목표물까지 최단 이동 거리로 이동 할 수 있도록 하는 경로를 뜻한다. 실제 많은 이동 로봇은 주위 장애물에 대한 정보 없이, 미지의 환경에서도 자율적 이동이 가능해야 한다. 이에, 본 논문에서는 미지 환경에 적합한 새로운 형태의 경로 계획 및 장애물 회피 방법을 제안한다. 이 경로 계획 방법은 매 순간 최적이라 예측되는 지역적 목표를 지정하여 추적하며, 이러한 추적의 연속들의 결과가 로봇의 1차적 이동 경로가 된다. 하지만 이 경로는 장애물과의 충돌이 배제된 경로이다. 이에, 본 논문에서는 Potential Field 방법을 모방한 새로운 방법의 장애물 회피 방법을 제안한다. 그리고 위의 본 논문에서 제안한 경로 계획과 장애물 회피 방법의 성능 및 정확성을 모의실험을 통해 검증한다.
본 연구에서는 현재 일반적인 스마트 팩토리에서 데이터 전송에 사용하는 중앙 집중형 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙의 센터까지 전송, 처리할 때 발셍하는 전송 지연 등의 문제 해결을 위하여 필요한 곳에 연산과 저장 장치를 도입하는 분산 컴퓨팅 패러다임 (Distributed Computing Paradigm)인 온-디바이스 (On-Device) 기반 에지 컴퓨팅 (Edge Computing) 기술과 빅데이터 분석 기술 및 활용 방법의 연구를 통하여 설비 고장 등을 예지하여 가동율을 높일 수 있는 산업현장의 설비관리에 활용되는 솔루션을 제안한다. 그러나 에지 컴퓨팅 기반의 기술이 실제 적용되더라도 네트워크 에지에서 장치의 증가는 많은 양의 데이터가 데이터 센터로 전달되어 네트워크 대역이 한계치에 이르게 되어 네트워크 기술의 향상에도 데이터 센터는 수많은 응용에서 중요한 요건이 되는 수용 가능한 전송 속도와 응답 시간을 보장하지 못하게 된다. 이와 같은 요구조건을 수용할 수 있는 일체형 하드웨어 기술과 공장관리 및 제어 기술을 적용한 설비보존 및 스마트 팩토리 산업 분야에 적용할 수 있는 연구를 통하여 생산성 증대를 지원할 수 있는 지능적 설비관리를 지원하도록 하여 추후 빅데이터에 적합한 딥러닝을 적용할 수 있는 인공지능 기반 설비 예지 보전 분석 도구로 발전할 수 있는 기반을 제공한다.
현재 국내 외 제조 산업은 기업 시스템의 노후화 등의 많은 문제들이 발생하고 있다. 현재의 자동차 부품공장에서의 불량품에 대한 처리방법은 제품의 생산이 완료된 후 테스트 단계를 거쳐 양품과 불량품을 분류하고 불량품이 발생하면 생산을 중단하고 생산라인의 상태를 점검하는 방식이다. 본 연구에서는 자동차 부품공장의 생산라인에서 불량품 생산을 줄이고 생산라인 가동시간의 지연을 줄이기 위한 생산성 향상을 위한 모니터링 솔루션에 대해 제안한다. 생산성 향상을 위한 모니터링 솔루션은 제품 조립의 각 단계마다 테스트를 통해 데이터를 수집하고, 수집한 데이터에서 불량이 예상되면 알람기능을 이용해서 경고를 하도록 설계하였다. 경고 메시지를 통해 불량이 예상되는 곳에 대해 조기에 조치하여 불량품이 나올 확률을 최소한으로 하고 제품의 생산지연 시간을 줄이는 것을 목표로 한다.
서부 경남 지역 중 딸기재배로 유명한 지역 40개 농가를 대상으로 한 조사에 따르면 국산품종 중에서 "설향"이 65.0%으로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 현재의 농업은 4차 산업혁명으로 스마트팜(Smart Farm)의 기술이 더욱 발전하고 있는 실정이다. 그러나 각 생육단계가 어떤 상황일 때 딸기의 생산량이 최적에 달하는지 대한 기준이 없으며, 이러한 판단기준은 아직까지 스마트팜에 경험이 있는 농업인의 의사에 달려있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딸기의 생육상황에 대한 생산량 예측을 통해 선진화된 스마트팜 시스템을 구축하고자 한다. 실험 장소는 경상남도 사천시의 딸기 농가에서 수행하였으며, 총 3곳을 대상으로 데이터 수집을 진행하였다. 실험 대상의 모든 온실 내에서 재배하는 딸기의 품종은 '설향'이다. 작물 데이터의 수집 항목은 작물의 엽수, 꽃수, 과실수, 초장, 잎의 길이, 엽록소 함량이며, 환경 데이터의 수집 항목은 온도, 습도, 조도이다. 기존의 농가 단위의 스마트팜의 문제점 보완 및 개선을 통하여 고품질의 작물 생장 상태를 유지하기 위해 K-fold 교차검증, Lasso 회귀분석, MAPE 검증을 통해 예측모델을 도출하였으며, MAPE 검증 결과 값으로 0.511(꽃 예측)과 0.488(과일 예측)의 값이 나타났다. 본 연구는 스마트팜 데이터 구축을 위해서는 AI를 통해 성장상태별 수확량을 예측하였으며, 이를 농가 및 농업 관련 기업에 활용해 농업 서비스가 편리할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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