This study proposed a simple estimation method for irrigation return flow from paddy fields using the water balance model. The merit of this method is applicability to other paddy fields irrigated from agricultural reservoirs due to the simplicity compared with the previous monitoring based estimation method. It was assumed that the unused amount of irrigation water was the return flow which included the quick and delayed return flows. The amount of irrigation supply from a reservoir was estimated from the reservoir water balance with the storage rate and runoff model. It was also assumed that the infiltration was the main source of the delayed return flow and that the other delayed return flow was neglected. In this study, the amount of reservoir inflow and water demand from paddy field are calculated on a daily basis, and irrigation supply was calculated on 10-day basis, taking into account the uncertainty of the model and the reliability of the data. The regression rate was calculated on a yearly basis, and yearly data was computed by accumulating daily and 10-day data, considering that the recirculating water circulation cycle was relatively long. The proposed method was applied to the paddy blocks of the Jamhong and Seosan agricultural reservoirs and the results were acceptable.
The semiconductor industry, which relies on global supply chains, has recently been facing longer lead time for material procurement due to supply chain uncertainties. Moreover, since increasing customer satisfaction and reducing inventory costs are in a trade-off relationship, it is challenging to determine the appropriate safety stock level under demand and lead time uncertainties. In this paper, we propose a framework for determining safety stock levels by utilizing the optimization method to determine the optimal safety stock level. Additionally, we employ a linear regression method to analyze customer satisfaction scores and inventory costs based on variations in lead time and demand. To verify the effectiveness of the proposed framework, we compared safety stock levels obtained by the regression equations with those of the conventional method. The numerical experiments demonstrated that the proposed method successfully reduces inventory costs while maintaining the same level of customer satisfaction when lead time increases.
본 논문은 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 3.2 Gb/s serial link receiver를 설계하였다. High-speed links의 performance를 제한하는 가장 큰 요소는 transmission channel bandwidth, timing uncertainty가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 multi-level signaling(4-PAM)을 이용하였다. 추가적으로 전송속도를 높이고 BER를 낮추기 위한 방법으로 current-mode amplifier, CML sampling latch를 사용하였다. 4-PAM receiver의 최대 데이터 전송속도는 3.2 Gb/s이다. BER은 $1.0{\times}10^{-12}$ 이하이며 chip size는 $0.5\;{\times}\;0.6\;mm^2$이고 1.8 V supply voltage에서 49mA current를 소모한다.
CER 유통가격은 시장의 거래가격을 모니터링 함으로써 파악할 수 있으나 CER 발행가격을 알기 위해서는 개별 청정개발체제(CDM) 사업에 대한 투자비용을 통해 직접 추정하는 방법밖에는 없다. CER 적정 발행가격을 추정하기 위해서는 실물옵션(Real Option)의 개념을 도입해야 한다. 배출권가격의 불확실성을 고려한 CDM 사업 투자의 최적 시점은 투자를 촉발하는 배출권가격의 수준으로 정의된다. 본 연구는 경제성을 고려한 CER 적정 발행가격의 수준을 분석하는 것과 발행가격을 추정하는 과정에서 도출된 가격, 물량 자료를 통해 CER 공급곡선을 추정하는 데 목적이 있다. 우선 분석모형에 배출권가격의 불확실성을 반영하여 적정 CER 가격 수준을 도출한다. CER의 적정 가격은 CDM 사업이 가능한 손익분기점 수준과, CDM 사업 투자를 1년 지연시켰을 때의 옵션가치를 고려할 경우의 손익분기점 수준으로 나누어 분석한다. 다음으로는 CDM 사업이 가능한 손익분기점을 만족하는 CER 발행가격을 가지고 공급곡선을 추정하고, 이 공급곡선 추정 식에 발행가격 수준을 대입하는 시뮬레이션 추정을 통해 공급의 가격탄력성을 계측한다.
본 연구는 기후변화 불확실성 하의 용수공급계획을 위해 로버스트 의사결정(Robust Decision Making, RDM) 기법을 국내의 유역에 시범 적용하고, 가중치와 평가기준 점수를 합산하는 일반적인 형태의 표준 의사결정(Standard Decision Making, SDM) 결과와 비교하였다. RDM은 기후변화 시나리오의 발생 유무에 관한 확률 정보에 의존하지 않고 어떤 시나리오 하에서도 위험 수준 이하의 변동이 발생하지 않는 대안을 유도할 수 있는 후회기준(Regret criterion)을 사용하여 대안의 순위를 결정한다. SDM과 RDM에 의해 산정된 순위를 비교하기 위하여 안동댐과 임하댐 유역에 용수공급계획 사례를 작성하여 각 기법을 적용하였다. 다양한 기후변화 시나리오를 작성하고, 댐 수위를 조정한 6개의 대안을 가상적으로 구축한 후, SDM 및 RDM 기법으로 대안의 순위를 산정하였다. 그 결과, SDM과 RDM 사이에는 동일한 시나리오와 대안을 사용했음에도 불구하고, 평균적으로 0.33~1.33순위 차를 나타내었다. 본 연구는 수자원 분야에서 기후변화 적응에 대한 연구가 미비한 가운데 기후변화 불확실성을 고려하여 적절한 의사결정 기법 연구를 시도하였다는 것에 그 의의가 있으며, 향후 다양한 상황 하에 RDM의 효과를 보다 면밀히 분석해야 할 것으로 사료된다.
태양광과 풍력을 중심으로 한 변동성 재생발전(VRE)은 탄소중립 달성의 주요수단이지만 높은 변동성과 불확실성으로 인해 전력공급의 안정성을 훼손시킨다. 에너지저장장치(ESS)는 수요이전을 통해 재생발전의 출력제한을 경감시킬 뿐만아니라 보조서비스 제공을 통해 안정적인 전력시스템 운영에 기여할 수 있다. 본 연구는 VRE로 인한 문제점이 점점 본격화되는 상황에서 ESS자원을 수요이전 기능과 예비력 제공기능 간에 어떻게 분배하는 것이 전력공급 효율성 최대화에 기여할 수 있는지 분석한다. 분석모형으로 재생발전의 변동성과 불확실성을 현실적으로 모의할 수 있는 확률적 전력시스템 최적화 모형을 적용하였다. 분석시점은 2023년과 2036년으로 설정하여 재생발전 보급수준별 ESS 최적자원분배 전략과 편익을 분석하였다. 분석결과는 크게 다음의 3가지로 요약가능하다. 첫째, ESS는 수요이전과 예비력 제공 모두에 탁월한 기능을 제공하며, 예비력 가격이 높게 설정될수록 수요이전 기능은 제한하고 예비력 제공에 집중함을 확인할 수 있었다. 둘째, 재생발전 출력제한은 필요예비력에 대한 대체재 역할을 하며, 예비력 가격 수준이 높아질수록 출력제한은 증가하고 필요예비력은 감소하는 것이 비용 합리적이다. 셋째, 기회비용이 반영된 합리적인 예비력 가격이 적용될 경우 ESS는 가까운 미래에 경제성을 확보할 수 있으며, ESS의 경제성은 재생발전 비중이 높을수록 더 커짐을 확인할 수 있었다. 본 연구는 전력공급 자원이 효율적으로 분배될 수 있는 가격기능이 바로 설때 비용 효율적인 전력부문 저탄소 전환이 가능함을 시사한다.
건설산업은 타산업과 달리 프로젝트의 특성에 따라 관리되어야 하는 자재의 종류와 이를 조달하기 위한 물류관리 프로세스가 정형화되어 있지 않아 프로세스가 유동적이라는 특징을 가지고 있다. 또한, 물류관리 상에서 발생되는 정보의 수집 형태가 문서기록에 의한 수작업에 의해 진행되는 경우가 많아 정보의 누락 및 정보흐름의 단절이 발생하고 있으며 이로 인해 적시 적소에 자재가 공급되지 못한 문제가 발생되고 있다. 이러한 문제는 물류관리의 자동화 필요성을 대두시키고 있으며, 특히, 최근 급속도로 발전하고 있는 유비쿼터스 기술의 적용 및 지능형 장비의 개발에 관한 연구는 이러한 건설물류관리의 자동화 및 효율화를 위한 방안으로 제시되고 있다. 그러나 이와 같이 지능화된 건설물류관리 환경 상에서는 다수의 자재 및 운반 장비간에 물류정보인식에 있어 혼란이 야기될 수도 있으며, 이로 인해 건설물류관리 프로세스의 흐름을 저해하는 요인이 될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 차세대 지능형 건설물류관리 환경 하에 발생될 수 있는 다양한 물류정보 인식 오류 상황을 유형화하여 이를 해결할 수 있는 물류정보 인식 메커니즘을 제안하였다.
에너지 시스템의 다양한 수요와 공급 대응 문제를 해결하기 위해 에너지 저장시스템이 새로운 해결책으로 주목 받고 있다. 특히 재생에너지의 공급 비중이 커져가면서 에너지 공급과 수요의 불확실성을 고려하는 것이 에너지 시스템의 운영에 가장 어려운 문제가 되었다. 본 논문에서는 에너지 저장 시스템이 필요한 용량을 산정하는데, 수요와 공급의 불확실성을 몬테 카를로 시뮬레이션 기법으로 반영하고 이에 연관된 이슈들을 다루었다. 본 연구에서 제기된 이슈들은 에너지 시스템이 가지고 있는 불확실성속에서도 향후 에너지 저장 시스템의 안정적 운영에 활용되어 후속 연구들의 기반이 될 수 있을 것이다.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제1권2호
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pp.94-98
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1999
Optical scanning systems use glavanometers to point the laser beam to the desired position on the workpiece. The angular speed of a galvanometer is typically controlled using Proportional+Integral+Derivative(PID) control algorithms. However, natural variations in the dynamics of different galvanometers due to manufacturing, aging, and environmental factors(i.e., process uncertainty) impose a hard limit on the bandwidth of the galvanometer control system. In general, the control bandwidth translates directly into efficiency of the system response. Since the optical scanning system must have rapid response, the higher control bandwidth is required. Auto-tuning PID algorithms have been accepted in this area since they could overcome some of the problems related to process uncertainty. However, when the galvanometer is attached to a larger mechanical system, the combined dynamics often exhibit resonances. It is well understood that PId algorithms may not have the capacity to increase the control bandwidth in the face of such resonances. This paper compares the achieable performance and robustness of a galvanometer control system using a PID controller tuned by the Ziegler-Nichols method and a controller designed by the Quantitative Feedback Theory(QFT) method. The results clearly indicate that-in contrast to PID designs-QFT can deliver a single, fixed controller which will supply high bandwidth design even when the dynamics is uncertain and includes mechanical resonances.
200 N급 기체메탄/액체산소 소형로켓엔진의 성능시험평가 수행되었다. 산화제 공급압이 증가함에 따라 연소압과 추력이 증가하였으며, 이에 따라 비추력과 특성속도 및 그 효율이 증가하였다. 특성속도는 약 90%의 성능효율로 측정되었다. 시험조건의 연소실 종횡비 변화는 추력성능에 영향을 미치지 않았다. 또한, 시험결과의 신뢰도 확보를 위하여 불확도평가를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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