http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
다중 모델을 이용한 비선형 시스템의 예측제어에 관한 연구
신승철,변증남,Shin, Seung-Chul,Bien, Zeung-Nam 대한전자공학회 2001 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.38 No.2
본 논문에서는 신경회로망 기반의 다중 모델을 이용한 예측제어 방법에 간하여 기술한다. 플랜트의 특정한 피라미터 값들에 대해 다중의 모델을 구성하고, 이들 중 현재 시간에서 최적의 예측 값을 제공하는 모델을 스위칭 기법으로 선택한다. 선택된 모델의 예측 값을 기반으로 비선형 프로그래밍 방법으로 현재 시간에서의 제어 입력 값을 구하여 예측제어를 수행한다. 제안한 방법을 시간지연 값이 변하거나 매개변수 값이 가변하는 시스템에 적용하여 그 유용성을 보이고, 부하가 변동하는 자기부상열차 시스템의 부상제어에 이용한 모의 실험 결과를 보인다. In the paper, we propose a predictive control scheme using multiple neural network-based prediction models. To construct the multiple models, we select several specific values of a parameter whose variation affects serious control performance in the plant. Among the multiple prediction models, we choose one that shows the best predictions for future outputs of the plant by a switching technique. Based on a nonlinear programming method, we calculate the current process input in the nonlinear predictive control system with multiple prediction models. The proposed control method is shown to be very effective when a parameter of the plant changes or the time delay, if it exists, varies. It is also shown that the proposed method is successfully applied for the control of suspension in a electro-magnetic levitation system.
니켈로 코팅된 염가금속을 이용한 4-염화페놀의 환원제거율 평가
신승철,김영훈,고석오,Shin Seung-Chul,Kim Young-Hun,Ko Seok-Oh 한국지하수토양환경학회 2006 지하수토양환경 Vol.11 No.3
본 연구에서는 지하수내의 클로로페놀 오염물을 제거하기 위하여 니켈로 코팅된 영가철을 이용한 기술의 적용 타당성을 검토하였다. 영가철을 니켈로 개질하여 4-클로로페놀을 분해하였으며 중간 생성불의 생성에 대하여 조사하였다. 또한, 초기 오염물의 농도, 이중금속의 주입량, 휴믹산의 영향 및 용액의 pH 변화에 따른 오염물의 제거 효과에 대한 영향을 분석하였다. 니켈로 개질된 영가철은 240분 이내에 4-클로로페놀의 95% 이상을 효과적으로 제거하였다. 유사 1차 반응계수에 의하여 평가된 오염물의 제거효과는 개질된 영가철의 주입량에 직접적으로 비례하는 결과를 보였다. 휴믹산의 경우 개질된 영가철의 표면에 대하여 4-클로로페놀과 경쟁관계를 보임에 따라 오염물의 제거효과를 감소하는 역할을 하였다. 영가철만을 단독으로 사용하는 경우와 다르게 개질된 영가철을 사용 시 용액의 pH 는 크게 변화하지 않아 개질된 금속의 내구연한이 증가될 수 있음을 보여주었다. 4-클로로페놀의 탈염소화 분해과정을 해석한 결과 페놀화합물이 생성되었다. Reductive dechlorination of chlorophenols by nickel coated iron was investigated to understand the feasibility of using Ni/Fe for the in situ remediation of contaminated groundwater. Zero valent iron (ZVI) was amended with Ni(II) ions to form bimetal (Ni/Fe). Dechlorination of 4-chlorophenol and formation of intermediates was studied using Ni/Fe. Effects of initial contaminant concentration, bimetal loading, presence of humic acid, and solution chemistry were also evaluated. Experimental results showed that Ni/Fe bimetal was so effective that more than 95% of 4-CP degradation was achieved within 240 minutes. Pseudo first-order rate constant for the dechlorination reaction was well correlated with bimetal loading. Humic acid competed for the reactive sites on the nickel coated iron with chlorophenols, lowering the dechlorination efficiency. No significant changes in solution pH were observed in the dechlorination of chlorophenols with Ni/Fe in the absence of buffer, indicating that reactivity of bimetal (Ni/Fe) could be prolonged. Phenol was found as a dechlorination intermediate of the conversion of 4-chlorophenol compound by Ni/Fe.
뇌 - 컴퓨터 - 인터페이스를 위한 EEG 기반의 피험자 반응시간 감지
신승철(Seung-Chul Shin),류창수(Chang-Soo Ryu),송윤선(Yoonseon Song),남승훈(Seung-Hoon Nam) 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.29 No.11·12
본 논문에서는 인지적 그정/부정 선택 과제에 수행 시 뇌파를 이용하여 피험자의 반응시간 RT(response time)를 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 실험 task에서 피험자는 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손 움직임의 조절, 손동작 등과 관련된 뇌활동을 한다. 이와 같은 피험자의 정신상태의 변화를 CT(cut time), ST(selection time), RP(repeated period) 등을 정의하여 모델링하고, 선택시간 ST를 감지하여 피험자의 반응시간 RT를 예측한다. ST를 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 α, β, r 파를 분리하고, 공간적인 관계를 고려하여 설정한 4쌍의 전극들로부터 3가지의 특징들을 추출한다. 추출한 특징들을 분석하여 각 피험자별로 나타나는 상세 규칙(specific rule)과 공통적인 특징들로 구성된 일반 규칙(meta rule)들을 설정한다. 8명의 피험자를 대상으로 설정한 규칙들을 적용하여 평균 83%의 ST 감지 성공률을 보이고, ST 감지 이후 약 0.73초에서 RT가 나타나는 것을 보인다. 설정한 규칙들의 타당성을 검증하기 위하여 8명 중 2명의 피험자에 대해서 재실험을 하고, 이들 데이터에 적용한 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 기존의 인지적인 정신상태 판별을 위한 방법들이나 왼손 / 오른손 동작구분 방법들과 결합하여 사용할 경우 BCI를 위한 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다. In this paper, we propose an EEG-based response time prediction method during a yes/no cognitive decision task. In the experimental task, a subject goes through responding of visual stimulus, understanding the given problem, controlling hand motions, and hitting a key. Considering the subject's varying brain activities, we model subjects' mental states with defining CT (cut time), ST (selection time), and RP(repeated period). Based on the assumption between ST and RT in the mental model, we predict subjects' response time by detection of selection time. To recognize the subjects' selection time ST, we extract 3 types of feature from the filtered brain waves at frequency bands of α, β, r waves in 4 electrode pairs combined by spatial relationships. From the extracted features, we construct specific rules for each subject and meta rules including common factors in all subjects. Applying the ST detection rules to 8 subject gives 83% success rates and also shows that the subjects will hit a key in 0.73 seconds after ST detected. To validate the detection rules and parameters, we test the rules for 2 subjects among 8 and discuss about the experimental results. We expect that the proposed detection method can be a basic technology for brain-computer-interface by combining with left-right hand movement or yes/no discrimination methods.