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다중모드 주성분분석에 기반한 천연가스 액화플랜트의 성분 분리공정 감시 시스템 개발
편하형,이철진,이원보 한국가스학회 2019 한국가스학회지 Vol.23 No.4
The consumption of liquefied natural gas (LNG) has increased annually due to the strengthening of international environmental regulations. In order to produce stable and efficient LNG, it is essential to divide the global (overall) operating condition and construct a quick and accurate monitoring system for each operation condition. In this study, multi-mode monitoring system is proposed to the LNG plant fractionation process. First, global normal operation data is divided to local (subdivide) normal operation data using global principal component analysis (PCA) and k-means clustering method. And then, the data to be analyzed were matched with the local normal mode. Finally, it is determined the state of process abnormality through the local PCA. The proposed method is applied to 45 fault case and it proved to be more than 5~10% efficient compared to the global PCA and univariate monitoring. 세계 환경규제가 강화되면서 액화천연가스의 사용량이 지속해서 증가하고 있다. 안정적이고 효율적인 액화천연가스 생산을 위해서는 운전 조건을 세분화하여 감시하는 시스템 구축이 필수적이다. 본 연구에서는 천연가스 액화플랜트 성분 분리공정을 해석하여 구축한 동적 모델 데이터를 대상으로 다중 모드 감시시스템 개발 방법을 제안하였다. 먼저 전체 정상 데이터를 주성분분석과 k-평균 군집화 방법론을 사용하여 다중 정상 운전 모델로 구분하였다. 그 다음, 새로운 데이터 값을 k-최근접 알고리즘으로 구축된 다중 정상 모드와 매칭하였다. 마지막으로, 다중 모드 주성분분석 감시 기법을 통해 공정 데이터의 이상 여부를 판별하였다. 제시된 방법론은 45가지 이상경우에 적용하였고, 기본 주성분분석 방법론과 단변수 감시 방법론과의 비교를 통해 속도와 정확도 지표에서 평균 약 5~10% 이상 우수함을 입증하였다.
Principal component analysis를 통한 LNG plant fractionation 공정의 이상진단
편하형(Hahyung Pyun),김대연(Daeyoun Kim),김경진(Kyungjin Kim),한종훈(Chonghun Han) 대한설비공학회 2010 대한설비공학회 학술발표대회논문집 Vol.2010 No.11
The amount of the LNG consumption has increased annually and it is expected to be over 50% of total energy after 2030. Therefore, improvement and efficient operation of LNG plant becomes more and more important. Fractionation process is one of entire LNG plant. This part separate C1, C2, C3, C4 in order. Each column's specification and product composition are required very sensitive and high quality. So it is important to observe, detect , diagnosis the LNG plant. Principal component analysis method is applied to fractionation process in LNG plant
대학생 SNS 사용시간에 따른 대인관계, 신체상, 학업성취도
신민정,편하형,김현정,문지현 국제문화기술진흥원 2019 The Journal of the Convergence on Culture Technolo Vol.5 No.1
This study was a descriptive research study using structured questionnaires. It was identified as t-test and ANOVA to confirm SNS usage time, interpersonal relationship, body image, and academic achievement to 144 college students. Duncan's multiple test Respectively. Pearson's Correlation Coefficients were used to determine the correlation between interpersonal, body image, and academic achievement according to SNS use time. Of the 144 subjects, 55 (38.2%) were male and 89 (61.8%) were female, and 2.2 hours for female and 1.9 hours for male. (P <.014), but there was no significant correlation between body image and academic achievement, although there was a positive correlation between intimacy and high level among sub-factors. There was a positive correlation between interpersonal and body image (p <.003). 본 연구는 구조화된 설문지를 활용한 서술적 조사연구로, 대학생 144명에게 SNS 사용시간, 대인관계, 신체상, 학업성취도를 확인하고자 t-test와 ANOVA로 파악하였고, 사후 검정은 Duncan’s multiple test로 확인하였다. SNS 사용시간에 따른 대인관계, 신체상, 학업성취도 간의 상관관계는 Pearson’s Correlation Coefficients로 파악하였다. 대상자 144명 중 남자는 55명(38.2%), 여자는 89명(61.8%), SNS 사용 시간 여자 2.2시간, 남자1.9시간이었다. SNS 사용 시간과 대인관계 유의한 상관관계 양적 상관을 보였는데(p<.014) 특히 하위요인 중 친밀감과 높은 수준의 양적인 상관관계를 보였으나, 신체상 및 학업성취도 간에는 유의한 상관관계가 나타나지 않았다. 대인관계와 신체상 간의관계는 강한 양의 상관관계가 나타났다(p<.003).
김대연(Daeyoun Kim),편하형(Hahyung Pyun),김경진(Kyungjin Kim),하대근,한종훈(Chonghun Han) 대한설비공학회 2011 대한설비공학회 학술발표대회논문집 Vol.2011 No.7
환경에 대한 관심이 증가하면서 천연액화가스(LNG)가 급증하고 있다. LNG의 안정적 공급을 위해서는 빠르고 정확한 모니터링, 이상 감지, 진단 시스템의 구축이 필수적이다. LNG plant의 경우 sensor의 개수가 많고 각 sensor간의 상관관계가 높아서 principal component analysis 방법을 통하여 빠르고 정확하게 이상 감지, 진단을 수행 할 수 있다. 본 연구에서는 LNG plant에서 전처리 공정의 마지막인 fractionation을 dynamic model을 통하여 이상을 감지하고 진단하는 연구를 수행하였다. Sensor 정보, 장치의 specification, feed stream과 product stream의 component를 만족하는 모델을 구축하고 PCA modeling을 통하여 유량 변화, column의 온도 변화의 원인을 정확히 감지, 진단하는 성과를 이루었다.