부스트-인버터 시스템에서 6-스텝 시 토크 리플을 줄이기 위한 방법을 제시한다. 모델 기반의 전압 방정식을 통해 필요한 직류단 전압의 크기 및 위상을 구하고 전류 전향 보상을 통해 전압을 합성한다. 이를 통해 직류단 캐패시턴스를 수 ${\mu}F$까지 낮출 수 있어 캐패시터의 부피 및 비용을 절감할 수 있다. 이러한 최적 해 운전 시 생기는 입력 파워 리플의 문제점을 해결하기 위한 일정 파워 공급 방법을 제시하며 이를 통해 운전영역에 따른 적절한 운전 방법의 선택을 제시한다.
본 논문은 2차 평활요소를 사용한 최적 연속계 유한정정 서보시스템의 새로운 설계법을 제시한다. 직렬 적분 보상기와 지역 귀환보상기를 상태귀환 루프에 도입하여 연속유한정정제어기를 만든다. 평활요소의 감쇄비와 고유 각주파 수의 결정법을 서술한다. 입출력 특성이 어떻게 개선되는지를 수치예제를 통하여 보인다. 특히 임의의 시간에 인가되는 외란 및 가변 입력에 대한 CDBC를 설계하는 방법을 제시한다.
SOCMAC 신경망에 의하여 Mackey-Glass의 비선형 시계열 예측을 시도하였다 다차원 연속 입력 변수를 가지는 문제는 요구되는 기억용량의 규모가 너무 커서 CMAC에서는 일반적으로 취급이 곤난한 대상이었으나 SOCMAC에서는 이것이 가능함을 보였다. 또한 학습과정에서 수용영역(receptive field)을 가변으로 하는 개선된 방법을 제시하였다. 예측오차는 TDNN(time-delayed neural network)이나 BP(back-propagation) 수준이었다.
In this paper, a new phase detector which can detect phase difference of variable input frequency and represent as a DC voltage is designed. The proposed phase detector has detection range from $-180^{\circ}$ to $180^{\circ}$. It is implemented by digital electronic circuit. It operates from 125 kHz to 4 MHz frequency of input signal and it's maximum phase error is $360/256^{\circ}$.
서버용 전원장치는 경부하 조건에서의 효율이 점점 강조되고 있다. 이를 만족하기 위해 LLC 공진형 컨버터는 많이 사용되고 서버용 전원장치에서 요구되는 홀드-업 시간을 만족하기 위하여 넓은 입력 전압 범위에서 동작 가능하게 설계되어 있다. 이는 컨버터의 1차측 도통 손실과 턴-오프 스위칭 손실을 증가시켜 정상상태의 효율을 감소시킨다. 본 논문에서는 변압기의 보조 권선을 포함한 제어 회로를 통해 변압기의 인덕턴스를 변경하는 방식을 하프브리지 LLC 공진형 컨버터에 적용함으로써 정상 상태에서는 높은 자화인덕턴스를 적용하고 홀드-업 시간에서 낮은 자화인덕턴스를 적용하여 각각의 상태에서 요구되는 고효율과 최대 전압이득을 모두 만족 한다. 실험을 통해 제안된 방식의 유용성을 검증한다.
본 논문에서는 반사대역 내부에 분리된 다수의 통과대역을 갖는 영역이 분리된 첩 광섬유 격자를 이용하여 각 채널을 독립적으로 제어할 수 있는 광 툭과 필터를 제안하였다. 영역이 분리된 첩 광섬유 격자는 원하는 영역을 설정할 수 있는 슬릿을 사용하여 제작되었다. 분리된 대역은 압전소자에 광섬유 신장기를 부착하여 조절하였고, 조절된 반사 대역은 채널을 독립적으로 선택하는데 사용되었다. 광대역 광원과 파장가변 레이저를 사용하여 투과 스펙트럼의 파장이동에 따른 입력 채널의 선택을 보였다.
딥러닝 모델은 자동으로 자질을 추출하고 추상화 하기 위해 깊은 은닉층을 가지며, 이전 연구들은 이러한 은닉층을 깊게 쌓는 것이 성능 향상에 기여한다는 것을 증명해왔다. 하지만 데이터나 태스크에 따라 높은 성능을 내는 깊이가 다르고, 모델 깊이 설정에 대한 명확한 근거가 부족하다. 본 논문은 데이터 셋에 따라 적합한 깊이가 다르다고 가정하고, 이를 확인하기 위해 모델 내부에 분류기를 추가하여 모델 내부의 학습 경향을 확인하였다. 그 결과 태스크나 입력의 특성에 따라 필요로 하는 깊이에 차이가 있음을 발견하였고, 이를 근거로 가변적으로 깊이를 선택하여 모델의 출력을 조절하여 그 결과 성능이 향상됨을 확인하였다.
논문에서는 템플릿과 입력/출력사이에 퍼지논리를 결합한 CNN의 구조를 갖는 FCNN에 미리 정의된 가중구조적 요소의 조합으로 최소/최대 연산을 수행하기 위하여 수학적 형태학의 분해특성을 적용하였다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 영상에 퍼지 estimator를 적용함으로써 잡음을 제거함과 동시에 에지 검출이 가능함을 컴퓨터 모의 실험을 통해 확인하였다. 형태학의 erosion 연산을 적용한 FCNN과 CNN, 메디안필터를 이용한 에지 검출 결과를 비교분석 하였으며, 양자화 퍼지 함수를 이용한 FCNN에 고정 템플릿과 가변적 템플릿을 적용한 결과 FCNN의 성능이 향상됨을 컴퓨터 모의실험을 통하여 확인하였다.
태스크의 실행시간은 다양한 입력 데이터에 따라 가변적일 수 있다. 최악의 실행시간을 만족하도록 높은 성능의 프로세서를 사용하면 하드웨어 비용이 증가하고 에너지 소비가 늘어나게 된다. 따라서 적절히 낮은 성능의 프로세서를 적용하기 위해서는, 스케줄링에서는 프로세서의 용량을 최대한 활용하되 가끔씩 일부 태스크가 마감시한을 초과하더라도 다른 태스크에는 영향을 미치지 않도록 제한하는 것이 필요하다. 본 논문에서 제시하는 SBP (Shared Bandwidth Partitioning)는 프로세서의 공유 대역폭을 확보하여 태스크들이 나누어 사용할 수 있도록 하였다. 실행시간이 길어지는 태스크는 이 공유대역폭의 일부를 분할하여 사용하도록 한다. 시뮬레이션으로 평가한 결과, SBP는 기존의 알고리즘들에 비해서 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 스케줄링 결과의 질에 해당하는 마감시한 초과 비율이 낮아지고 시스템의 오버헤드에 해당하는 문맥교환 횟수도 감소하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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