http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
서보환,심근섭,고현석 한국농식품정보과학회 2009 Agribusiness and Information Management Vol.1 No.2
얼마나 빠른 환경의 변화에 잘 적응하느냐에 따라서 개인과 조직의 성패는 좌우된다. 이러한 환경의 변화에 잘 적응하기 위해서는 정보의 활용이 필수적이다. 본 연구에서는 농장경영체의 정보 활용도 향상을 위한 구체적인 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 설문과 인터뷰조사, 선행사례 조사 등을 실시하고 농장경영에 필요한 의사결정 단계별 정보를 도출하고 이를 제공하기 위한 데이터베이스와 모델 베이스를 제안하였다. 또한 구축된 정보를 잘 활용하는 정보 접근 방법을 병목정보 해결의 시각에서 정형검색과 비정형검색방법을 제시하였다. 이러한 가치사슬적 접근 방법은, 아직 농업분야에서는 보편적인 내용은 아니지만 여타 첨단정보산업과 서비스업에서는 경영체별로 구체화하여 비교적 유용하게 활용하고 있는 방법이다. 본 연구를 바탕으로 품목별로 의사결정 단계별 데이터베이스와 모델베이스가 구축되어 농장경영체가 잘 활용함으로서 불확실성 요인과 변동요인에 잘 대응하여 농업 생산성 향상에 기여할 수 있도록 국가 차원에서 구체적인 시스템적 접근이 필요하다고 본다.
시그마-포인트 칼만 필터(SPKF)를 이용한 리튬 폴리머 배터리(LiPB)의 잔존 수명 추정
서보환,이동춘,이교범,김장목 대한전기학회 2011 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2011 No.4
본 논문은 시그마-포인트 칼만 필터 (SPKF)를 이용한 리튬 폴리머 (LiPB) 배터리의 건강상태 (SOH: State of Health) 추정 방법을 제안한다. 배터리 모델은 ‘테브난 등가회로’ 부분과 ‘수명’ 부분으로 분리하여 모델링하고, Ccapacity 값을 추정하여 SOH를 추정한다. 그리고 배터리 모델로 인한 오차 등은 시그마-포인트 칼만 필터(SPKF)를 이용하여 보상한다. 제안된 추정 알고리즘은 실험을 통해 그 타당성이 검증된다.
SPKF를 이용한 리튬 폴리머 배터리(LiPB)의 충전 상태(SOC) 관측
서보환(Bo-Hwan Seo),이동춘(Dong-Choon Lee),이교범(Kyo-Beum Lee),김장목(Jang-Mok Kim) 전력전자학회 2011 전력전자학술대회 논문집 Vol.2011 No.7
본 논문은 SPKF(Sigma-point Kalman Filter)를 이용한 리튬 폴리머 배터리(LiPB)의 충전 상태(SOC: State of Charge) 추정 방법을 제안한다. 배터리 모델은 단순화된 테브난 등가회로 모델과 Runtime 모델이 결합되어 있고, Runtime 모델의 양단 전압을 이용하여 SOC를 추정한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 그 타당성이 검증된다.