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Ahtesham Bakht,Alam Nawaz,Moonyong Lee(이문용),Hyunsoo Lee(이현수) 한국지능시스템학회 2022 한국지능시스템학회논문지 Vol.32 No.3
본 연구는 산업폐수 처리프로세스 에서의 딥러닝 기법을 응용한 예측 프레임웍을 다룬다. 산업폐수 처리 및 분석은 프로세스 자체 및 데이터가 가지는 비선형성 및 처리시간 때문에 어렵다는 특징을 지닌다. 기존의 수학적 모델링 기반의 방법들은 이러한 데이터의 다상관성 때문에 그 예측이 어렵다는 한계를 나타내었다. 이를 극복하기 하기 위하여, 본 연구는 측정이 어려운 NO2 집중도를 예측하는 하이브리드 멀티스트림 딥러닝 프레임웍을 제안한다. 입력값으로서, 상대적으로 측정이 쉬운 산성도, 온도, 산소포화도, 용량등을 활용한다. 입력값은 심층신경망을 통과하며, 추가적으로 NO2집중도는 순환신경망을 통하여 특성값을 추출하고, 이를 심층신경망을 통해 학습한다. 제안된 프레임웍은 RMSE와 R² 관점에서 기존의 딥러닝 기반 방법론들보다 좋은 예측정확도를 나타낸다. This paper discusses a prediction framework of deep learning techniques for modeling nutrient discharge from wastewater treatment plants. Control of Biological Wastewater Treatment (BWWT) is difficult because of the time-consuming, non-linearity nature of the process. Traditional modeling methods are incapable of capturing long-term multivariate dependencies of data for forecasting. To address such concerns, this study proposes a hybrid multi-stream deep learning architecture to estimate a hard-to-measure nitrite (NO2) concentration. As input data, comparatively easily measurable elements such as pH, temperature, dissolved oxygen (DO), suspended solids, and volumes are used. The features are trained a deep learning structure and NO2 Concentration is trained using a recurrent neural network. The proposed hybrid multi-stream architecture performed much better than other existing unimodal deep learning architecture in terms of root mean square error (RMSE) and R².
윤태욱(Taewook Yoon),김래형(Raehyug Kim),이문용(Moonyong Lee),이규현(Gyuhyun Lee) 한국자동차공학회 2012 한국자동차공학회 지부 학술대회 논문집 Vol.2012 No.11
This study indicated that development of car body part in using Mg AZ31. Although Mg alloy (AZ31) which consist of HCP structure is hard to form in room temperature, it can be formed in warm temperature more than 200℃. The reason why it can improve forming ability in warm temperature is that non basal slip is activated. Car body part is made up warm press forming die with system of improved non basal slip. Before development of warm press forming system, warm forming die is designed and made up FLD TEST with FLC curve, warm forming analysis with the decrease rate of the thickness. Throughout a various process parameters such as blank temperature in 250℃, forming speed 10mm/sec and BHF 1ton so on, the optimized process condition and the design specification result in. Throughout the result of this study, the development technology of car body part is considered.
Design of Advanced Multi-loop PI Controller for Multi-delay Processes
Truong Nguyen Luan Vu(트롱부),Moonyong Lee(이문용) 제어로봇시스템학회 2010 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.16 No.1
An analytical method for robust design of the multi-loop proportional-integral (PI) controller is proposed for various types of multi-delay processes. On the basis of the direct synthesis and generalized IMC-PID approach, the analytical tuning rules of the multi-loop PI controller are firstly derived for achieving the desired closed-loop response, and the structured singular value synthesis is then utilized for the tradeoffs between the robust stability and performance by adjusting only one design parameter (i.e., the closed-loop time constant). To verify the superiority of the proposed method, the simulation studies have been conducted on a wide variety of multivariable processes. The multi-loop PI controller designed by the proposed method shows a fast, well-balanced and robust response with the minimum integral absolute error (IAE) in compared with other renowned methods.
조원영(WonYoung Jo),정병훈(ByungHun Jung),이문용(MoonYong Lee),조윤현(YunHyun Cho) 대한전기학회 2007 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2007 No.10
본 연구는 유한 길이를 갖는 솔레노이드 내에 원통형 도체가 존재하는 경우, 코일에 펄스 전압을 인가했을 때 정적, 동적 특성을 고찰하였다. 또한 솔레노이드 내에 자속을 한 부분으로 집중시켜주는 B-field shaper를 삽입하여 같은 방법으로 펄스 전류 인가시의 정적, 동적 특성을 고찰하였다. 원통형 도체의 재질로는 Al, Cu, Fe 계열을 사용하였으며, 인가 전압은 고압용 콘덴서를 충전하여 수백 micro sec 단위의 짧은 시간에 통전하였다. 본 논문에서는 유한 길이 솔레노이드는 설계 기본 방법을 제시하였고, 설계된 시작품에 대한 동적 특성 해석은 유한요소법을 이용하여 검증하였다. 해석 결과로는 현상에 따른 솔레노이드 내의 원통 도체에 작용하는 자기력 분포, 인덕턴스 등 설계 변수에 대한 자기력 특성 값을 제시하였다.