• 한국분무공학회지
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• 제25권1호
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• pp.8-14
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• 2020

Recently, 1-D model-based engine development using virtual engine system is getting more attention than experimental-based engine development due to the advantages in time and cost. Injection rate profile is the one of the main parameters that determine the start and end of combustion. Therefore, it is essential to set up a sophisticated model to accurately predict the injection rate as starting point of virtual engine system. In this research, procedure of 1-D model setup based on AMESim is introduced to predict the dynamic behavior and injection rate of diesel injector. As a first step, detailed 3D cross-sectional drawing of the injector was achieved, which can be done with help of precision measurement system. Then an approximate AMESim model was provided based on the 3D drawing, which is composed of three part such as solenoid part, control chamber part and needle and nozzle orifice part. However, validation results in terms of total injection quantity showed some errors over the acceptable level. Therefore, experimental work including needle movement visualization, solenoid part analysis and flow characteristics of injector part was performed together to provide more accuracy of 1-D model. Finally, 1-D model with the accuracy of less than 10% of error compared with experimental result in terms of injection quantity and injection rate shape under normal temperature and single injection condition was established. Further work considering fuel temperature and multiple injection will be performed.

• 대한화장품학회지
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• 제44권1호
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• pp.23-29
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• 2018

본 연구에서는 생체재료인 콜라겐과 합성 단량체인 아크릴아마이드를 연속가교 하여, 하이드로젤 기반의 콜라겐 겔을 제조하였다. 아크릴아마이드의 함량 및 가교 정도에 따라, 1.5 kPa에서 3.0 kPa까지 다양한 강도(E)를 갖는 콜라겐 겔을 제조할 수 있었다. 또한, 콜라겐 겔에 다공성 기공을 도입하고 진피세포를 내부에 담지하여, 겔 강도에 따른 세포 성장 및 거동을 확인하였다. 상대적으로 강도가 높은 겔에서 세포의 성장은 느렸지만 GAG 합성 및 분비는 활성화되는 것을 확인하였다. 콜라겐 겔의 기계적 물성에 따라 세포의 성장 및 활성이 영향을 받는 것을 알 수 있었으며, 이는 향후 인공피부 제조 및 응용, 나아가 다양한 조직공학 분야의 기반 기술로 활용 가능하리라 기대된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제48권2호
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• pp.178-184
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• 2010

본 논문에서는 생체적합성 고분자들의 자기 조립 특성을 이용하여 마이크론 단위의 캡슐을 제조하여, 캡슐 내부에 단백질을 넣고 시간과 pH에 따른 방출 거동을 고찰하였다. 본 연구에서는 키토산과 헤파린 그리고 알지네이트를 사용하여 동공(hollow) 캡슐을 제조하였다. 멜라민과 포름알데히드를 일정 비율로 혼합하여, 표면에 전하를 가지는 마이크론 단위의 core를 제조한 후, 음전하를 가지는 헤파린 혹은 알지네이트를 core 위에 흡착시키고, 양전하를 띠는 키토산을 흡착시킨 후, core 위에 교대로 흡착시켜 Multilayer를 형성시켰다. 4 층을 쌓은 후에 HCl을 이용하여 pH 2로 조절하면, core는 제거되고 속이 비어 있는 캡슐을 제조할 수 있었다. 동공 캡슐은 투과전자현미경, 표면주사현미경 및 광학현미경으로 관찰하였다. 이러한 캡슐은 pH에 따라서 각기 다른 거동을 보이는데, 본 연구에서는 내부에 FITC-albumin을 넣어 UV분광기로 방출되는 상대적인 양을 관찰한 결과, 키토산-헤파린 캡슐과 키토산-알지네이트 캡슐은 각기 다른 pH에서 개폐됨을 알 수 있었다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제14권2호
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• pp.161-174
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• 2018

The present study investigates the soil-structure interaction (SSI) effects on the seismic performance of smart base-isolated structures. The adopted control algorithm for tuning the control force plays a key role in successful implementation of such structures; however, in most studied carried out in the literature, these algorithms are designed without considering the SSI effect. Considering the SSI effects, a linear quadratic regulator (LQR) controller is employed to seismic control of a smart base-isolated structure. A particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to tune the gain matrix of the controller in both cases without and with SSI effects. In order to conduct a parametric study, three types of soil, three well-known earthquakes and a vast range of period of the superstructure are considered for assessment the SSI effects on seismic control process of the smart-base isolated structure. The adopted controller is able to make a significant reduction in base displacement. However, any attempt to decrease the maximum base displacement results in slight increasing in superstructure accelerations. The maximum and RMS base displacements of the smart base-isolated structures in the case of considering SSI effects are more than the corresponding responses in the case of ignoring SSI effects. Overall, it is also observed that the maximum and RMS base displacements of the structure are increased by increasing the natural period of the superstructure. Furthermore, it can be concluded that the maximum and RMS superstructure accelerations are significant influenced by the frequency content of earthquake excitations and the natural frequency of the superstructure. The results show that the design of the controller is very influenced by the SSI effects. In addition, the simulation results demonstrate that the ignoring the SSI effect provides an unfavorable control system, which may lead to decline in the seismic performance of the smart-base isolated structure including the SSI effects.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.1-8
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• 2021

복잡하고 비선형적인 특징을 갖는 시계열 데이터를 예측하기 위해 딥러닝 기법이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 최근에 개발된 WaveNet을 개선하고 워크포워드 검증 기법을 적용하여 전력 소비량 데이터를 24시간 이전에 예측하고자 한다. 원래 WaveNet은 오디오 데이터 예측에 사용하고자 고안되었으며, 장기간의 데이터를 효과적으로 예측하기 위해 1차원 팽창인과 합성곱(1D dilated causal convolution)을 사용한다. 먼저, WaveNet이 부호화된 정수 값이 아니라 실수 값을 출력하여 전력 데이터를 예측하기 적합하도록 개선하였다. 다음으로 학습 과정에 적용된 하이퍼파라미터(입력 기간, 배치 크기, WaveNet 블록 개수, 팽창 비율, 학습률 변경)를 조정하여 적절한 성능을 나타내도록 하였다. 마지막으로 성능 평가를 통해 전통적인 홀드아웃 검증 기법보다 본 연구에서 사용한 워크포워드 검증 기법이 전력 소비량 데이터 예측에 우수함 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.233-242
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• 2023

본 논문에서는 다중 시그마포인트 세트(MSP)를 사용하는 분산점 칼만필터(UKF)인 UKF-MSP를 소개한다. 비선형 동적시스템을 표현하기 위해 널리 알려진 Bouc-Wen 모델을 사용하였고, 비선형성 고려가 가능한 칼만필터 중 UKF를 선정하였다. 그런데 UKF는 두 가지 인공오차와 시그마포인트의 분포를 결정하는 스케일링 파라미터의 값을 튜닝(Tuning)하는 과정을 통해 적절히 설정해야만 대상 동적시스템의 추정하고자 하는 상태(State)를 정확히 추정할 수가 있다. 본 논문에서는 후자의 스케일링 파라미터 설정 문제를 완화하고자 하였으며, MSP를 사용함으로써 기존 UKF에 비해 칼만필터 튜닝 과정에 덜 민감한 UKF-MSP를 제안하였다. 지진으로 인한 급격한 구조손상 시나리오에 대해 UKF-MSP의 안정성을 검증하였다. 제안된 방법은 튜닝과정을 완화함과 동시에 다른 칼만필터 파라미터인 인공오차에 대해서도 덜 민감한 거동을 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.297-299
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• 2021

치밀오일 미래 생산성 예측은 잔류오일 회수량 및 저류층 거동 분석을 위해 중요한 작업이다. 일반적으로 석유공학적 관점에서 감퇴곡선법을 이용하여 생산성 예측이 이루어지는데, 최근에는 데이터기반의 머신러닝 기법을 이용한 연구도 수행되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 순환신경망과 LSTM, GRU 알고리즘을 이용하여 미래 생산량 예측을 위한 효과적인 모델을 제안하고자 한다. 입력변수로는 치밀오일 생산 시 산출되는 오일, 가스, 물과 이와 더불어 다양한 군집분석을 통해 산출된 표준곡선이 주요 매개변수이고, 출력변수는 월별 오일 생산량이다. 기존의 경험적 모델인 감퇴곡선법과 순환신경망 모델들을 비교하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적 모델을 도출하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.999-1004
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• 2005

An algorithm for a hybrid controller consists of a sliding mode control part and a fuzzy logic part which ar purposely for nonlinear systems. The sliding mode part of the solution is based on "eigenvalue/vector"-type controller is used as the backstepping approach for tracking errors. The fuzzy logic part is a Mamdani fuzzy model. This is designed by applying sliding mode control (SMC) method to the dynamic model. The main objective is to keep the update dynamics in a stable region by used SMC. After that the plant behavior is presented to train procedure of adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS). ANFIS architecture is determined and the relevant formulation for the approach is given. Using the error (e) and rate of error (de), occur due to the difference between the desired output value (yd) and the actual output value (y) of the system. A dynamic adaptation law is proposed and proved the particularly chosen form of the adaptation strategy. Subsequently VSC creates a sliding mode in the plant behavior while the parameters of the controller are also in a sliding mode (stable trainer). This study considers the ANFIS structure with first order Sugeno model containing nine rules. Bell shaped membership functions with product inference rule are used at the fuzzification level. Finally the Mamdani fuzzy logic which is depends on adaptive neuro-fuzzy inference systems structure designed. At the transferable stage from ANFIS to Mamdani fuzzy model is adjusted for the membership function of the input value (e, de) and the actual output value (y) of the system could be changed to trapezoidal and triangular functions through tuning the parameters of the membership functions and rules base. These help adjust the contributions of both fuzzy control and variable structure control to the entire control value. The application example, control of a mass-damper system is considered. The simulation has been done using MATLAB. Three cases of the controller will be considered: for backstepping sliding-mode controller, for hybrid controller, and for adaptive backstepping sliding-mode controller. A numerical example is simulated to verify the performances of the proposed control strategy, and the simulation results show that the controller designed is more effective than the adaptive backstepping sliding mode controller.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권12호
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• pp.491-498
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• 2019

디지털 트윈은 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터상에 동일하게 가상화시키는 기술로써, IoT을 통해 센서 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 물리적인 사물과 가상 사물을 양방향으로 연결을 할 수 있게 한다. 디지털 트윈 기술은 가상 모델의 시뮬레이션을 통해 동작을 조정하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 위험성을 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 물리적인 사물의 동작을 가상화하여 가상 모델을 관찰하고 다양한 시나리오를 적용하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 인더스트리 4.0에서 공장자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 로봇의 동작을 인지하기 위한 모델링 기반의 연구에 비해 센서 데이터 기반으로 동작을 예측하는 연구는 미비한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 센서 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 조인트 위치 기반으로 로봇의 동작 명령어를 9가지로 분류하고 전류와 관성 센서값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. 이때, 학습에 사용되는 데이터는 협력 로봇이 동작 명령어의 입력 파라미터에 마진을 가지고 작동할 때 수집되는 센서값이다. 이를 통해, 동일한 경로를 따라 이동하는 9가지 동작뿐만 아니라 각 동작과 비슷한 경로를 따라 이동하는 동작에 대해서도 예측하는 모델을 구축하였다. SVM을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 97%로 평가되었다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제36권2호
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• pp.645-655
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• 2019

본 연구에서는 강도를 조절한 마이크로겔을 사용하여 다양한 점탄성을 갖는 콜로이드 마이크로겔을 제조하였다. 하이드로겔의 화학적 가교제의 함량이 증가할수록 팽윤비는 $2.0{\times}10^4%$에서 $6.0{\times}10^3%$까지 감소하였고, 강도는 22.2 kPa에서 99.7 kPa까지 증가하였다. 이를 $100{\mu}m$ 크기로 분쇄하여 마이크로겔을 제작하였고 이온성 가교결합을 유도하는 분산액과 혼합하여 콜로이드 마이크로겔을 제작하였다. 그 결과, 가교제의 가교도와 분산액에 따라 $10^{-1}rad/s$의 진동수에서 1.679 kPa.s에서 86.485 kPa.s까지 점도를 세밀하게 조절할 수 있었다. 본 연구에서는 콜로이드 마이크로겔의 물성을 제어하기 위해 하이드로겔의 가교도를 조절 또는 분산액의 종류와 함량을 조절하여 다양한 유변학적 거동을 갖는 콜로이드 마이크로겔을 제조하였다. 물성을 제어할 수 있는 콜로이드 마이크로겔을 사용하여 향후 콜로이드 현탁액 및 유화를 제조하는 화장품, 제약, 페인트 및 식품 산업에서 목적에 따라 적합한 물성을 갖는 콜로이드 마이크로겔을 제조할 수 있다.