복합발전 공정의 모델링 및 모사는 공정의 운전 및 설계 조건에 따른 공정변수의 변화를 정량적으로 예측하기 위한 중요한 접근방법이다. 본 연구에서는 현재 사용되는 복합발전공정의 정상상태 모사기의 단점을 보완하여, 사용자의 편의성과 개발자의 핵심기술 모델링을 가능하게 하는 공정 모델링 시스템을 개발하였다. 복합발전 공정의 주요 장치들을 분석하여 수학적 모델을 개발하였으며 이를 종합하여 모델라이브러리로 구성하였다. 또한 모사의 목적과 입수 가능한 자료에 따라 사용되는 모델의 상세도가 다르다는 점을 고려하여 주요장치에 대해 다른 상세도의 모델을 개발하였다. 복합발전 상업공정을 개발된 모델링 시스템을 사용하여 모델링과 모사를 수행하였으며 모사의 결과를 데이터자료와 비교 검증하였다. 검증의 모사결과와 자료데이터는 1% 내의 오차를 보였으며 개발된 모델링 시스템이 실제 공정에 응용될 수 있음을 보여주었다.
The purpose of this paper was to evaluate performance of information system for one national university hospital in order to identify the factors influencing performance of information system. KPIs were collected for 181 users of information system (41 doctors, 104 nurses, and 11 medical supporting staffs, and 25 administrative staffs) from August 10 to 24, 2010. The results were as follows: Average performance score for input layer was 3.16; average performance score for process layer was 3.35; and average performance score for business layer was 3.57. Scores for input layer was lowest for nurses and scores for process and business layer were lowest for doctors. Results from the path analysis showed that system quality, demographic characteristics, and security significantly influenced management process but these factors except demographic characteristics influenced user satisfaction; and management process also significantly influenced user satisfaction.
최근 클라우드 컴퓨팅을 위한 많은 표준화 연구가 진행되어 왔으나 데이터 공유 및 교환을 위한 표준 연구는 거의 이루어지지 않았다. 무엇보다 해당 표준화 기구에서는 의미 상호운용성 향상을 위한 구체적인 표준화 항목 및 참조 모델을 제시하고 있지 않다. 이 논문에서는 현재까지의 표준화 문제점을 정의하고, 의미 상호운용성 제공을 위한 구체적인 표준화 항목 및 참조 모델을 제안한다. 이를 위해 먼저 클라우드 컴퓨팅을 위한 전반적인 표준화 동향을 분석하고, 특히 데이터의 의미적 상호운용성을 제공을 위한 표준 개발 현황을 기술한다. 또한 다양한 분야의 표준개발에 이용된 데이터 교환 및 관리 분야의 표준 개념을 기반으로 잠재적인 표준화 항목을 정의한다. 마지막으로, 표준화 항목 간의관계성과 전체적인 의미 상호운용성 과정을 보여주기 위해 참조 모델을 기술한다. 이 논문은 표준 개발을 위한 가이드라인으로서 이용될 수 있으며, 아울러 클라우드 컴퓨팅의 표준화를 촉진할 수 있다.
It is inevitable for local systems to have deviations which represent interactions and modeling errors originated from the decomposition process of a large scale system. This paper presents a decentralized control scheme for interconnected systems using local linear models and a neuro-coordinator. In the proposed method, the local system is composed of a linear model and unknown deviations caused by linearizing the subsystems around operating points or by estimating parameters of the subsystems. Because the local system has unmeasurable deviations we define a local reference model which consists of a local linear model and a neural network to estimate the deviations indirectly. The reference model is reformed into a linear model which has no deviations through a transformation of input variables and we obtain an optimum feedback control law which minimizes a local performance index. Finally, we derive a decentralized feedback control law which consists of local linear states and neural network outputs. In the decentralized control, the neuro-coordinator generates a corrective control signal to cancel the effect of deviations through backpropagation learning with the errors obtained from the differences of the local system outputs and reference model outputs. Also, the stability of local system is proved by the degree of learning of the neural network under an assumption on a neural network learning index. It is shown by computer simulations that the proposed control scheme can be applied successfully to the control of a biased two-link planar robot manipulator.
This paper deals with the robust controller design of robotic manipulator to track a desired trajectory in spite of the presence of unmodelled dynamics in cause of nonlinearity and parameter uncertainty. The approach followed in this paper is based on model reference adaptive control technique and convergence on hyperstability theory but it does away with assumption that process is characterized by a linear model remaining time invariant during adaptation process. A computer simulation has been performed to demonstrate the performance of the designed control system in task coordinates for stanford manipulator with payload and disturbances.
With the development of 3D-based CAD (Computer Aided Design), attempts at freeform building design have expanded to small and medium-sized buildings in Korea. However, a standardized system for continuous utilization of shape data and BIM conversion process implemented with 3D-based NURBS is still immature. Without accurate review and management throughout the Freeform building project, interference between members occurs and the cost of the project increases. This is very detrimental to the project. To solve this problem, we proposed a continuous utilization process of 3D shape information based on BIM parameters. Our process includes algorithms such as Auto Split, Panel Optimization, Excel extraction based on shape information, BIM modeling through Adaptive Component, and BIM model utilization method using ID Code. The optimal cutting reference point was calculated and the optimal material specification was derived using the Panel Optimization algorithm. With the Adaptive Component design methodology, a BIM model conforming to the standard cross-section details and specifications was uniformly established. The automatic BIM conversion algorithm of shape data through Excel extraction created a BIM model without omission of data based on the optimized panel cutting reference point and cutting line. Finally, we analyzed how to use the BIM model built for automatic conversion. As a result of the analysis, in addition to the BIM utilization plan in the general construction stage such as visualization, interference review, quantity calculation, and construction simulation, an individual management plan for the unit panel was derived through ID data input. This study suggested an improvement process by linking the existing research on atypical panel optimization and the study of parameter-based BIM information management method. And it showed that it can solve the problems of existing Freeform building project.
This paper presents a technique, which identifies both process noise covariance and sensor noise covariance by using innovation correlation test. A correlation test, which checks whether the square root Kalman filter is workingly optimal or not, is given. The system is stochastic autoregressive moving-average model with auxiliary white noise Input. The linear quadratic Gaussian control is used for minimizing stochastic cost function. This paper indentifies Q, R, and estimates parametric matrics $A(q^{-1}),B(q^{-1}),C(q^{-1})$ by means of extended recursive least squares and model reference control. And The proposed technique has been validated in simulation results on the fourth order system.
This paper deals with the application of Supply Chain Operations Reference (SCOR) model to make a Service Supply Chain(sSC) of a hospital treatment service. At first, we compare the service supply chain with the traditional supply chain. At second, we apply the SCOR model to a service supply chain of a hospital treatment service and make new process of the hospital service supply chain if we need it. Finally, we explain the applied results and propose the improvement points. The used level of SCOR model is from level 1 to level 3.
Gholamnezhad, Pezhman;Broumandnia, Ali;Seydi, Vahid
ETRI Journal
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제44권5호
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pp.805-815
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2022
The model-based evolutionary algorithms are divided into three groups: estimation of distribution algorithms, inverse modeling, and surrogate modeling. Existing inverse modeling is mainly applied to solve multi-objective optimization problems and is not suitable for many-objective optimization problems. Some inversed-model techniques, such as the inversed-model of multi-objective evolutionary algorithm, constructed from the Pareto front (PF) to the Pareto solution on nondominated solutions using a random grouping method and Gaussian process, were introduced. However, some of the most efficient inverse models might be eliminated during this procedure. Also, there are challenges, such as the presence of many local PFs and developing poor solutions when the population has no evident regularity. This paper proposes inverse modeling using random forest regression and uniform reference points that map all nondominated solutions from the objective space to the decision space to solve many-objective optimization problems. The proposed algorithm is evaluated using the benchmark test suite for evolutionary algorithms. The results show an improvement in diversity and convergence performance (quality indicators).
The aim of the study is to investigate the method to estimate a storage life of propelling charge on the decrease of muzzle velocity by stochastic gamma process model. It is required to establish criterion for state failure to estimate the storage life and it is defined in this paper as a muzzle velocity difference between reference value and maximum allowable standard deviation multiplied by 6. The relationship between storage time and muzzle velocity is investigated by nonlinear regression analysis. The stochastic gamma process model is used to estimated the state distribution and the life distribution for storage time for 155mm propelling charge KM4A2 because the regression analysis is a deterministic method and it can't describe the distribution of life for storage time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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