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상수 처리 약품주입율 자동 연산을 위한 지능형 분산 제어 시스템
홍종준(Jong-Joon Hong),이봉국(Bong-Kuk Lee) 한국정보과학회 1997 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.24 No.2Ⅳ
상수 처리 시스템의 약품 주입 공정은 응집체 주입의 경우 원수의 수질을 일정한 주기마다 Jar 테스트와 운전자 경험에 의존하여 응집체 주입율을 계산한다. 이러한 기존 방식은 Jar 테스트라는 수동 조작의 비효율성과 운전자가 바뀌면 이전의 제어 경험 등을 활용할 수 없게 된다. 또한 과거의 운전실적 데이터를 토대로 한 수학적 모델식을 구하는 방법이 있으나 약품 주입 공정과 같은 비선형 공정에 적합하지 않다. 본 논문에서는 정수처리 과정 중 응집, 침전을 위한 응집제 주입율을 효율적으로 계산하기 위한 알고리즘과 이를 실현할 수 있는 분산 제어 시스템의 지능형 구조를 제안하다. 제안된 알고리즘은 역전파 신경 회로망 구조를 적용하고, 지능형 DCS(Distributed Control System)을 위하여 기존의 DCS와 호환할 수 있는 ACS(Advanced Control System)을 구성한다. 또한 제안된 알고리즘을 효과적으로 운영하기 위한 통합 운영 소프트웨어를 소개하고 이에 대한 전반적인 구조와 기능에 대해 설명한다.
몬테카를로 기반의 가축 질병 확산 네트워크 시뮬레이션 모델 개발 연구
이승헌(Seung-Hun Lee),석희웅(Hee-Woong Seok),김락우(Rack-Woo Kim),문준섭(Jun-Seop Mun),김찬민(Chan-Min Kim),정득영(Deuk-Young Jeong),김태곤(Taegon Kim),이봉국(Bong-Kuk Lee),은지숙(Ji-Sook Eun) 한국디지털콘텐츠학회 2022 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.10
In this study, a group analysis of livestock disease-inducing individuals and standard information utilization technology were developed. To this end, the network theory has been investigated for epidemiological investigations on farms with outbreaks of livestock diseases by livestock species, analysis of infection cases, and estimated virus inflow sources or transmission routes for each country. Changes are also presented. The results of this study are expected to be used as a core textbook for epidemic prevention in the future by deriving the risk level of the collected data by conducting epidemiological investigation and analysis of farm quarantine matters and transmission routes in case of livestock disease, and reflecting this in the livestock disease behavior procedure.
김진환(Jin-Hwan Kim),허욱열(Uk-Youl Huh),이봉국(Bong-Kuk Lee) 대한전자공학회 1992 대한전자공학회 학술대회 Vol.1992 No.10
Fuzzy Theory has shown good control performace for non-linear system that is difficult to be controlled by the conventional controller. Backpropagation neural network can interpolate output without the priori knowledge of its dynamics. In this paper, we proposes a Fuzzy-Neural Controller. The Fuzzy Control by deterministic Rule may not be sensitive for uncertain conditions and has a disadvantage of setting the rule by repeatedly experience. To solve such problems, we construct Self organizing Fuzzy-Neural Controller which can reorganize the fuzzy rule according to the state of System. Experimental results show that proposed Fuzzy-Neural Controller has better performance than conventional controller(PID) has especially rising time and overshoot characteristics.