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신경회로망을 이용한 상수처리설비의 약품주입 성능개선에 관한 연구
류승기,최도혁,홍규장,문학룡,한태환,유정웅 한국조명전기설비학회 1998 조명·전기설비학회논문지 Vol.12 No.3
일반적으로 수처리시설은 상수처리장, 하수처리장 등을 포함하며, 이중에서 상수처리공정은 취수, 응집, 침전, 여파, 살균소독처리 과정으로 구성되어 있다. 그리고, 응집.침선 처리공정은 상수처리시스템에서 가장 핵심부분 으로, 탁도의 처리에 가장 크게 영향을 주게 되며, 이에 따른 응집제의 주입공정을 개선하기 위한 노력이 필요하다. 응집제 주입공정은 응집 반응과정에 관여하는 여러 외부요소들과 탁도와의 관계가 명확히 규정되어 있지 않고, 외부환경조건에 따라 다양하게 변하는 원수로부터 적절한 응집제의 양을 간단하게 결정할 수 없는 상황이다. 따라서, 전반적인 원수처리 공정의 자동화를 위해서는 응집제 주입공정 자동화와 수처과시설의 유지관리기 능을 갖춘 운용지원시스템을 관리자에게 제공하는 것이 요구되었다. 본 논문에서는 수처리시설의 설비유지관리와 응집제 주입공정을 자동화하는 운용지원시스템의 프로토타입올 구현하고자 한다. 응집제 주업공정의 자동화를 위해서 실제 수처리공정에서 1년간 수행된 웅집제 투입양과 원수 의 수질을 결정하는 여러 요소들과의 데이터를 이용하여 신경회로망을 학습시카고, 이를 이용하여 응집제 주업량을 결정하도록 하였다. 이렇게 구축된 웅집제 주입공정 자동화는 운영지원 시스템내 에서 운영되며, 운영지원 시스템은 상수처리설비의 유지분수뜰 위한 설비관리와 상태감시를 하는 환경을 구축하였다. In genral, the water process facilities include the purification plant, the waste water plant and the process of this purification plant is consisted of the intake, coagulation, settling, filtration, disinfection. The coagulation is very important in filtration processing plant and is very related to process of turbidity. The coagulation to the turbidity is, however, not yet to be clarified and the amount of coagulant can not be easily calculated. Moreover the coagulant dosing amount has to be decided adaptively according to the qualities of the raw water. So, the automation of chemicals dosing process and the supervisory system were needed to improve the performance of facilities. In this paper, a neural network is employed to model the coagulation to the turbidity of the treated water and the historical jar-test data are used to train the neural network. And also, an automation system to support the coagulant dosing process using the neural network was implemented and was shown by the field test. This automation system for the operator support system was constructed the environment to supervise the state an management of facilities for the maintenance.
교량구조물의 구조적 변형을 측정하는 무선통신기반 변위센서모듈 개발
류승기,문학룡 한국ITS학회 2010 한국ITS학회논문지 Vol.9 No.5
도시의 많은 교량 구조물은 내구연한 및 노후 상태에 따라 외형적 변형이 발생하고, 지진과 태풍 등은 노후 시설물의 변형을 더욱 악화시키고 있다. 불규칙하고 미세한 점진적 외형 변형은 육안으로 확인하기 어렵고, 시설물의 성능을 저하시키게 된다. 따라서 최근에 교량 구조물의 이상 거동을 실시간의 무선 방식으로 검지하는 기술이 연구되고 있다. 본 연구는 자이로스코프를 이용하여 구조물의 미소한 물리적 변화량을 실시간으로 측정하는 변위측정모듈을 개발하였다. 개발된 계측 모듈의 성능은 시뮬레이션 실험을 통해 검증하였다. Lots of bridge structure generated the change of outward formation according to durability capability and decrepitude by long use. Especially, in case of the typhoon, snowing and earthquake is going to make rapidly more worse formation about the old structural facilitys. Also, outward formation by irregular and micro-distortion in bridge structure could not easily checked by normal diagnostics method. As a result, performance-capability of structure facility is getting to make a decline in standard of structure performance. Recently, real-time monitoring technology by wireless environment go into the study of irregular movement for structure facility. This paper presents the development of sensor to displacement checking about bridge structure. Sensing method of developed sensor put bring into the gyroscope technology using the acceleration speed and angular acceleration speed. This paper also will simulated to verified the monitoring capability of developed sensor against random vibration, frequency and distortion in simulated equipment.
신경회로망을 이용한 분산계층 구조용 도로 유지관리설비의 고장정보처리에 관한 연구
류승기,문학룡,홍규장,최도혁,한태환,유정웅 한국조명전기설비학회 1999 조명·전기설비학회논문지 Vol.13 No.1
본 논문에서는 도로 교통 정보설비의 유지관리를 위해 지능형으로 수행하는 원격감시제어 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 국도 3호선에 설치되는 도로교통 설비에 대하여 유지관리를 수행하도록 시스템적으로 구축되어 있으며, 전송된 고장 정보는 중앙감시센터의 고장 정보 분석 알고리즘에 의해서 정보의 특성을 파악하도록 하였다. 분석 알고리즘은 신경회로망을 이용하여 다중으로 발생하는 고장정보에 대해서 지식 기반의 고장현상을 추론하도록 제안하였다. 고장 정보 분석 알고리즘의 유용성을 확인하기 위해 현장으로 실시간으로 전송되는 바이너리 신호의 패턴을 5가지 형태로 분류하여 성능을 분석하였으며, 이를 중앙감시센터에서의 유지관리용 운영환경 하에서 구현되도록 하였다. This paper proposed a design of intelligent supervisory control systems for maintenance of highway traffic information equiprrent and processing algorithm of equiprrent fault data. The fault data of highway traffic equipment are transmitted from rerrnte supervisory controller to central supervisory system by real time, the transmitted fault data are anaIyzed the characteristic using evaluation algorithm of fault data in central supervisory system. The evaluation algorithm includes a neural network and fault knowlOOge-base for processing the multi-generated fault data. For validating the evaluation algorithm of intelligent supervisory control systems, the rrethod of analysis used to the five pattern of binary signal by transmitted real time and the opTclting user-interface constructed in central supervisory system.