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RTOS 기반 무선랜 장치가 연결된 영상기록저장장치의 Progressive Download 방식 영상전송 기술 개발
남의석(Eui-Seok Nahm) 대한전기학회 2017 전기학회논문지 Vol.66 No.12
Event Data Recorder(Car Black-Box) with WiFi dongle have been released, and the platform of the majority is the Linux platform. This is because the platform development is possible in little investment cost by reducing the source licensing costs by taking advantage of the open source. But utilizing Linux platform has the limitations of boot-up time and consuming processing power due to the limitation of battery capacity, to be cost-competitive to minimize the use of memory. In this paper, the real-time operating system(RTOS) is utilized to optimize these portions. MP4 encoder and Muxer are developed to be about ten seconds boot up and minimized memory. It has the advantages of operating at lower power consumption than the Linux utilizing WiFi dongle. Utilizing a WiFi dongle is to provide a progressive download feature on smart phones to lower product prices. But RTOS has the weakness in WiFi. Porting TCP /IP, Web and DHCP server and combination with the USB OTG Host interface by implementing the protocol stack are developed for WiFi. And also SPI NOR flash memory is utilized for faster boot time and cost reductions, low processing power to be consume. As the results, the developed proved the 10 seconds booting time, 24 frame rate/sec. and 10% lower power consumption.
Layer-wise Relevance Propagation을 이용한 하수처리 활성슬러지 공정 모델링에 관한 연구
남의석(Eui-Seok Nahm) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
본 연구에서는 하수처리시스템의 활성슬러지 공정을 뉴럴 네트워크을 사용하여 모델링 하고자 한다. 뉴럴 네트워크 모델링을 하기 위해서는 먼저 입력과 출력을 결정하여야 한다. 출력은 활성슬러지 공정의 성능을 나타내는 4개의 배출수 COD, TN, TP, SS로 정해져 있으나, 이에 영향을 미치는 입력 변수들은 하수처리장의 구조, 유입수의 수질 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 활성슬러지 공정 뉴럴 네트워크 모델의 성능을 좌우하는 핵심적인 것은 데이터를 이용하여 입력 변수를 최적으로 선정하는 것이다. 본 논문에서는 이를 위해 활성슬러지 공정의 유출수 수질에 영향을 미치는 유입수의 수질 항목을 결정하기 위해 XAI(eXplainable AI) 기법 중, LRP(Layer-wise Relevance Propagation)을 적용하고자 한다. 이를 통해 입력변수를 결정하고 뉴럴 네트워크 모델링하고, 성능을 기존 방식과 비교하여 제안된 방식의 우수성을 증명하고자 한다.
보정 기법을 이용한 하수처리 활성오니 공정의 입출력 데이터 유효성 검증 및 전력절감에 관한 연구
남의석(Eui-Seok Nahm) 대한전기학회 2020 전기학회논문지 Vol.69 No.1
There are two major issues for activated sludge process in sewage treatment plant. One is how to make sewage be more clean and the other is the energy saving in sewage treatment process. In order to solve these issues, many studies has developed the model of activated sludge process in sewage treatment plant. But, these models was not effective in real field as to inaccurate or non-verified process data which is used in the model. So, this paper is aimed to verify process data for the performance enhancement of model and real field applications. The major monitoring data of activated sludge process are chemical oxygen demand, phosphorus, nitrogen, suspended solid in effluent. These are transmitted to the national TMS(Telemetry Monitoring System) at every hour. If these exceed the environmental standard, the environmental charges imposed in regular. So, these water qualities are to be controlled below the environmental standards and are very accurate in operation of sewage treatment plant. NH₄, DO(Dissolved Oxygen), MLSS(Mixed Liquid Suspended Solid) are major process data in activated sludge process. But these process data are not verified in the field because of long-using without calibrations. Many operators of the activated sludge process has no confidence in these data as to these reasons and so many research model has not be applied to field. Almost researches are only to focus on the performance of modeling in activated sludge process. Model structures or decision of input-output of model, parameter tuning are the major research theme. All these are need to pre-process input-output data which are to be used in modeling. So, data verification is to be performed before modeling. So, we propose the real-time calibration that the process data NH₄, DO, MLSS is to be verified by compensation method. The validity of the method is proved by applying to the fuzzy model of activated sludge process which was developed in previous research. The result show that the performance of the fuzzy model was improved.
하수처리 활성오니공정 최적화를 위한 XAI(eXplainable AI) 기법 비교 분석
남의석(Eui-Seok Nahm) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.7
본 연구에서는 하수처리 활성오니공정의 유출수 수질에 영향을 미치는 유입수의 수질과 제어량을 구하기 위해 여러가지 XAI(eXplainable AI) 기법을 적용 비교하여 최적의 방안을 도출하고자 한다. 기존의 공정을 분석하여 그 원인을 파악방법은 주로 예측 중심의 접근 방법으로 원인에 기반한 제어보다는 단순 예측 결과에 기반하는 것으로, 이 경우 데이터 의존도가 높아 한계가 있다. 본 연구에서는 기존의 딥러닝을 활용한공정 예측에 설명가능한 AI를 적용함으로써 단순히 예측 결과에만 의존하는 것이 아니라 특정 성능(KPI: Key Performance Index)을 달성하지 못한 공정에 대한 원인 분석을 진행하여 공정을 최적으로 제어할 수 있는 기법을 제시하고자 한다.