PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor)은 가공기, 로봇, 공장 자동화 등 현재까지도 산업 시스템 전반에 널리 쓰이고 있으며, 그에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 하지만 PMSM에 부하를 인가하거나 혹은 기계 몸체와의 결합 과정에서 기구부가 가지고 있는 고유진동 주파수에 의해 동력 전달 부분에 있어 기계계의 응답 특성은 불안정해지고, 떨림 현상이 발생된다. 본 논문에서는 PMSM을 이용한 회전 운동 시스템에서 출력되는 전류에 기구부가 가지고 있는 특정 영역의 고유진동 주파수를 제거한 전류를 적응 노치필터를 통해 내보낸다. 그 결과 기계부의 떨림 현상을 제거하고, 안정적인 제어 시스템을 제안한다. 이 제어알고리즘을 가상실험으로 필터 통과 전과 후의 결과를 비교 및 분석하도록 한다.
컴퓨터 상에서 모든 한글 음절을 구현하고자 하면 현대한글 11,172음절의 완성형 코드나 조합형 코드를 사용해야 하는데 조합형의 경우 글자의 미려도가 떨어지는 문제성이 발생되므로 자소 벌수를 늘려 그 문제점을 보완하려는 연구가 진행되어 왔다. 이는 메모리 및 코드처리상 비효율적인 요소가 많으므로 본 논문에서는 자소는 초 중 종성 각각 6벌씩만 제작한 후 자소의 어울림에 따라 자소의 이동과 변형으로 그 미려도를 추구할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
This paper considers an economic design problem of a tree-based network which is a kind of computer network. This problem can be modeling to be an objective function to minimize installation costs, on the constraints of spanning tree and maximum traffic capacity of sub tree. This problem is known to be NP-hard. To efficiently solve the problem, a tabu list coupled genetic algorithm approach is proposed. Two illustrative examples are used to explain and test the proposed approach. Experimental results show evidence that the proposed approach performs more efficiently for finding a good solution or near optimal solution in comparison with a genetic algorithm approach.
재현기간이 수백년 이상인 이상홍수의 초과확률을 추정하기 위해서는 재현기간 이상의 홍수자료를 이용해 내삽(interpolation)을 해야 하지만 현재 우리나라의 체계적(systematic) 관측자료 기간은 이에 훨씬 미치지 못한다. 따라서, 역사 자료(historical data)를 이용해 자료 길이를 확장하는 방법, 홍수자료에 비해 비교적긴 강우자료와 유출 모형에 의한 합성자료를 이용하는 방법 등이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 역사 자료와 체계적 관측자료를 효율적으로 결합할 수 있는 EMA(Expected Moment Algorithm) 기법을 연구하였다. EMA는 Cohn 등(1997)에 의해 제안된 방법으로 미국의 공식 분포인 LP3(Log-Pearson type 3) 분포를 대상으로 반복 계산을 통해 매개변수를 추정하는 기법으로서 본 연구에서는 LP3 분포 대신에 최근 국내 홍수빈도해석 시 많이 쓰이고 있는 GEV(Generalized Extreme Value) 분포를 대상으로 EMA 절차를 이론적으로 유도하였다.
본 논문에서는 센서 클러스터에서 액터를 재배치하기 위하여 센서신호 공통 중첩영역을 추출하는 기법을 분석한다. 기존의 액터 재배치 알고리즘은 CH (Cluster Head)와 동일하게 센서들과 연결을 설정하고자 하는 액터를 CH가 있는 위치로 이동시킨다. 이러한 액터의 이동방법은 액터와 CH를 단순하게 결합하여 액터를 재배치하는 것이며, 액터와 CH가 서로 중첩되거나 충돌하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 센서 클러스터에서 CH와 중첩 또는 충돌 없이 액터를 재배치하기 위해 센서신호 공통 중첩영역을 추출하는 기법을 제시한다.
많은 블로그 제공 사이트는 블로그 포스트 작성자에게 미리 정의된 범주 (category)에 따라 포스트의 주제에 대하여 범주를 선택할 수 있는 환경을 제공한다. 그러나 블로거들은 작성한 포스트의 범주를 매번 수동으로 선택해야 하는 불편함이 있다. 이러한 불편함의 해결을 위해 블로그 포스트를 자동으로 분류해주는 기능을 제공한다면 블로그의 활용성이 증가할 것이다. 기존의 블로그 문서 분류의 연구는 각 범주의 고유 정보를 반영하는 것에 한계가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 범주별 고유 정보를 반영한 어휘 가중치를 제안한다. 어휘 가중치의 분석을 위하여 범주별로 블로그 문서를 수집하고, 수집한 문서에서 어휘의 빈도와 문서의 빈도, 범주별 어휘빈도 등을 고려하여 새로운 지표인 CTF, CDF, IECDF를 개발하였다. 이러한 지표를 기반으로 기존의 Naive Bayes 알고리즘으로 학습하여, 블로그 포스트를 자동으로 분류하였다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 가중치 방법인 TF-CTF-CDF-IECDF를 사용한 분류가 가장 높은 성능을 보였다.
사용자는 햅틱 장비를 통해 촉감을 느낄 수 있다. 하지만 일반적인 햅틱 장비들은 바닥에 고정된 형태이고, 또한 장치의 크기가 제한되어 있으므로, 제한된 작업공간을 가진다. 이로 인해 사용자들은 햅틱 장비의 작업공간보다 작은 물체 혹은 작업공간에 맞게 축소된 물체만을 느낄 수 있다. 이러한 햅틱 장비의 한계를 극복하고자, 햅틱 장비와 이동형 로봇을 결합한 이동형 햅틱 디스플레이를 제안한다. 이동형 햅틱 디스플레이를 위한 시스템 구성을 소개하고, 이동형 로봇의 움직임을 조종하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이러한 이동형 햅틱 디스플레이를 사용하면 사용자는 햅틱 장비의 작업공간보다 큰 물체를 느낄 수 있으며, 가상 환경을 자유롭게 이동하면서 햅틱 피드백을 받을 수 있다.
비 구조적인 주면 환경에서 평면 팔레트(planar pallet)를 포크리프트(forklift)로 적재하거나 하역하기 위한 물류용 재료운송 로보트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 음향(acoustic)센서와 시각(visual) 센싱데이타를 사용하여 팔레트에 지정된 2개의 스롯(slot)의 위치를 결정하고 포크리프트를 팔레트의 스롯에 인게즈(engage) 한다. 본 연구에서는 재료운송 시스템의 복잡성을 줄이기 위해서 폴라로이드(Poraloid) 음향센서의 3차원 거리 데이터와 CCD 카메라에서 얻은 2차원 시각 네이타를 통합하는 방법을 개발한다. 2개의 다른 소스로부터 얻은 데이타는 서로의 미비점을 보안하며 재료운송 로보트 시스템을제어하기 위한 효율적인 알고리즘을 제공한다. 카메라는 far-away vision 개념에 의한 음향센서의 선형 스캔닝(scanning) 대역을 우선 결정한다. 선형 스캔닝에 의하여 얻어지는 거리 데이타(range Map)는 least mean square방법을 사용하여 팔레트의 위치와 자세(position and orientation)를 결정한다(near vision). 팔레트에 대한 위치와 자세가 결정되면 다시 시각센서를 이용하여(close vision) 에지(edge)탐지와 Hough transfrom 기술을 적용하여 팔레트에 대한 포크리프트의 인게이지먼트 위치를 구한다. 개발된 시스템은 하드웨어와 소프트웨어로 구현하고 평가하며 실험적인 결과도 제시한다.
MLP는 뛰어난 학습능력으로 인하여 많은 분야에 성공적으로 적용되고 있다. 그러나, 학습 방법으로서 최급경사법에 근거한 오차역전파 알고리즘을 적용하기 때문에 학습시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 또한 입력차원의 크기가 크거나 클래스간 학습데이터의 유사성이 클 경우 최적의 파라미터를 구하는데는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 LDA와 local MLP을 이용한 새로운 얼굴인식시스템을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 LDA 기법에 의해 차원이 축소된 얼굴의 특징벡터를 계산한다. 다음 단계로서 전체 학습영상을 사용하기 보다는 그룹별로 분할된 얼굴영상에 대해 MLP를 수행하므로서 그룹별로 최적인 파라미터를 결정한다. 마지막 단계로 그룹별로 수행된 local MLP를 결합함으로써 전체 얼굴인식 시스템을 구성한다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 ORL 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과 기존 방법인 PCA나 LDA에 비해 향상된 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
스마트 홈서비스가 이루어질 앞으로의 가정에서는 거주자의 편리를 추구하는 다수의 가전기기와 다양한 장치를 통해 여러 형태의 서비스가 제공된다. 그 환경의 중심에서 사용자는 무엇보다 손쉽고 편리하게 이들을 시용할 수 있어야 한다. 기존에는 사용자가 쉽게 휴대할 수 있는 소형 컴퓨터, PDA, 휴대폰을 이용해 스마트 홈서비스를 제어하는 연구가 이루어지고 있다. 하지만 이들을 사용하는 것은 복잡하면서 전문적인 지식이 필요할 수 있으며 항상 결에 두어야 한다는 불편함이 있을 수 있다. 이에 본 논문에서는 관성센서를 이용한 동작인식 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 자이로 센서와 가속도 센서를 사용하며 3축의 자이로(각속도) 및 가속도를 측정할 수 있는 센서 모듈과 측정된 데이터를 이용해서 동작 패턴을 분류해 주는 알고리즘으로 구성된다. 차후에 홈 네트워크 시스템과의 결합을 통해 미리 지정된 간단한 손동작만으로 여러 가전기기를 제어할 수 있을 것이며 특히 노약자나 장애인들이 기존의 리모트 컨트롤 등의 복잡한 제어 장치를 대신해서 간편하고 손쉽게 사용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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