최근 급속도로 발전하고 있는 산업분야에서 요구되는 서보 시스템에서 빠른 응답특성, 고도의 정밀성 그리고 안전성에 대한 요구가 커지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 요구에 따라 5상 IPM(Five-phase IPM)의 DTC(Direct torque control)에 대해 고찰하였으며, Texas Instruments사에서 전동기 제어 전용으로 개발된 DSP칩인 TMS320F2812를 이용하여 디지털적으로 제어 알고리즘을 구성하였다. 5상 전동기는 현재 산업현장에서 일반적으로 널리 사용되고 있는 삼상 전동기에 비해 안정성이 높고, 상당 전압의 변화 없이 고정자 전류를 줄일 수 있고, 토크 맥동의 주파수를 높이고 결과적으로 토크의 크기를 감소시킬 수 있다는 여러 가지 장점을 가지고 있으며, 특히 안정성을 요구하는 항공기(Aerospace applications), 전기자동차 및 하이브리드 자동차(Electric or hybrid vehicles)등의 특수한 영역에서 요구가 계속 증가되고 있다. 따라서 본 논문에서는 5상 IPM의 DTC에 대한 특성을 실험을 통하여 확인하였다.
최근 정보 추출, 질의응답 시스템 등의 고정밀 자연어처리 어플리케이션이 부각됨에 따라 개체명 인식의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이러한 개체명 인식을 위한 학습에는 대용량의 어휘자료를 필요로 하기 때문에 충분한 학습 데이터, 즉 개체명 태그가 부착된 충분한 코퍼스가 제공되지 못하는 경우 자료희귀문제(data sparseness problem)로 인하여 목적한 효과를 내지 못하는 경우가 않다. 그러나 태그가 부착된 코퍼스를 생성하는 일은 시간과 인력이 많이 드는 힘든 작업이다. 최근 인터넷의 발전으로 웹 데이터는 그 양이 매우 많으며, 습득 또한 웹 검색 엔진을 사용해서 자동으로 모음으로써 다량의 말뭉치를 모으는 것이 매우 용이하다. 따라서 최근에는 웹을 무한한 언어자원으로 보고 웹에서 필요한 언어자원을 자동으로 뽑는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 이러한 연구의 첫 시도로 웹으로부터 다량의 원시(raw) 코퍼스를 얻어 개체명 태깅 학습을 위한 태그 부착 코퍼스를 자동으로 생성하고 이렇게 생성된 말뭉치를 개체면 태깅 학습에 적용하는 비교 실험을 통해 수집된 말뭉치의 유효성을 검증하고자 한다. 향후에는 자동으로 웹으로부터 개체 명 태깅 규칙과 패턴을 뽑아내어 실제 개체명 태거를 빨리 개발하여 유용하게 사용할 수 있다.
ISFET 요소센서는 pH-ISFET의 수소이온 감지막인 $Si_{3}N_{4}$ 막 위에 요소의 분해 효소인 urease를 항혈전성 및 생체적합성이 우수한 고분자물질인 폴리우레탄을 이용하여 고정화하였다. 제작된 센서는 $3{\sim}5$분의 빠른 응답 특성과 우수한 반복성을 보였으며, 약 $1{\sim}50$ mg/dl의 요소농도를 결정할 수 있었다. 또한 임상적용을 위한 연구로서 혈장속의 요소농도를 측정하여 현재 실용되고 있는 Urease-Indophenol 법의 결과와 비교하였다.
프레임 기반 슬롯 ALOHA 알고리즘을 기반으로 하는 RFID 시스템인 경우, 고정된 프레임을 갖기 때문에 식별 영역 내에 있는 태그의 수와 프레임 크기에 따라 태그 식별 성능이 크게 변화할 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 하나의 질의 라운드 동안 태그들이 응답하는 슬롯의 상태와 확률적 계산을 통하여 얻은 결과를 바탕으로 리더의 식별 영역 내에 남아있는 태그의 수를 추정하는 기법을 제안하고, 이에 대한 성능을 분석한다.
본 논문에서는 연료전지를 이용한 가정용 발전 시스템의 계통 연계를 위한 새로운 단상 인버터 시스템을 제안한다. 제안한 인버터는 계통연계 운전과 독립 운전이 모두 가능하고 두 운전사이의 모드전환이 자동으로 이루어지며 전환시 최소의 과도상태를 갖는다. 제안한 제어방식은 정상상태 오차가 거의 없고 양호한 과도상태 응답특성을 가진다. 또한 연산량과 센서수가 적고 구조가 간단하여 저가격의 고정소수점 DSP로도 구현이 가능한 특징이 있다. 제안한 계통연계형 인버터의 제어기에 관하여 기술하고 모의실험 및 실험에 의하여 그 타당성을 입증한다.
In this paper, the generalized hydrodynamic force and response of a flexible body are calculated at different reference coordinate systems. We generalize the equation of motion for a flexible body by using the conservation of momentum (Mei et al., 2005). To obtain the equations in the generalized mode, two different reference coordinates are adopted. The first is the body-fixed coordinate system by a rigid body motion. The other is the inertial coordinate system which has been adopted for the analysis. Using the perturbation scheme in the weakly-nonlinear assumption, the equations of motion are expanded up to second-order quantities and several second-order forces are obtained. Numerical tests are conducted for the flexible barge model in head waves and the vertical bending is only considered in the hydroelastic responses. The results show that the linear response does not have the difference between the two formulations. On the other hand, second-order quantities have different values for which the rigid body motion is relatively large. However, the total summation of second-order quantities has not shown a large difference at each reference coordinate system.
원전 구조물의 내진해석에서 사용하는 시간이력 함수는 적절한 하중을 보장하기 위하여 설계응답스펙트럼에 부합할 뿐만 아니라 최소 PSD함수 이상의 PSD함수를 갖도록 함으로서 각각의 진동수에서 일정 크기 이상의 에너지를 갖고 있어야 한다. 도로교 구조물에서도 구조물의 대형화와 정교화로 인한 구조물의 공공 기능의 안전성이 더욱 강조되어, 설계 목적의 PSD함수의 규정이 필요하지만 적절한 절차가 개발이 되지 않아 현실적으로 적용하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 다수의 인공지진을 이용하여 표준 PSD함수를 계산하는 절차를 제시하고 현재의 도로교 내진설계 스펙트럼에 부합하는 표준 PSD 함수를 제안하였다.
본 연구는 인 컨택스트 러닝 (In-Context Learning)을 오디오-언어 작업에 적용하기 위한 멀티모달 (Multi-Modal) 딥러닝 모델을 다룬다. 해당 모델을 통해 학습 단계에서 오디오와 텍스트의 소통 가능한 형태의 표현 (Representation)을 학습하고 여러가지 오디오-텍스트 작업을 수행할 수 있는 멀티모달 딥러닝 모델을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 모델은 오디오 인코더와 언어 인코더가 연결된 구조를 가지고 있으며, 언어 모델은 6.7B, 30B 의 파라미터 수를 가진 자동회귀 (Autoregressive) 대형 언어 모델 (Large Language Model)을 사용한다 오디오 인코더는 자기지도학습 (Self-Supervised Learning)을 기반으로 사전학습 된 오디오 특징 추출 모델이다. 언어모델이 상대적으로 대용량이기 언어모델의 파라미터를 고정하고 오디오 인코더의 파라미터만 업데이트하는 프로즌 (Frozen) 방법으로 학습한다. 학습을 위한 과제는 음성인식 (Automatic Speech Recognition)과 요약 (Abstractive Summarization) 이다. 학습을 마친 후 질의응답 (Question Answering) 작업으로 테스트를 진행했다. 그 결과, 정답 문장을 생성하기 위해서는 추가적인 학습이 필요한 것으로 보였으나, 음성인식으로 사전학습 한 모델의 경우 정답과 유사한 키워드를 사용하는 문법적으로 올바른 문장을 생성함을 확인했다.
본 연구에서는 생화학 물질을 정량적으로 분석하기 위하여 소산장(Evanescent field) 흡수를 이용한 박막 광도파로형 칼륨이온센서를 제작하였다. 도파로는 Pyrex glass($26{\times}19{\times}1mm$, $n_{1}=1.485$ at 514nm, Ar laer ; Coherent 사 M532) 기판위에 RF sputtering법으로 Coming-7059 glass($n_{2}=1.588$, at 514nm, Ar laer ; Coherent사 M532) 2 종류의 박막 광도파로를 형성하였으며, 그 두께는 프리즘 결합법으로 측정한 결과 각각 $T_{1}=1.04{\mu}m$ 와 $T_{2}=1.41{\mu}m$ 였다. 칼륨이온 선택성의 이온감지막은 변색성 이온감응물질인 ETH 5294와 중성이온감응물질인 valinomycin을 poly(vinyl chloride-co-vinyl acetate-co-vinyl alcohol) ( 91 : 3 : 6 ) 공중합체 막내에 포괄법으로 고정화한 후 도파로 위에 스핀코팅법으로 제조하였다. 그리고, 센서의 특성을 평가하기 위해 감지막의 작용길이, 도파로의 두께 및 변색성 이온감응물질의 조성비 변화에 따른 감도 의존성을 조사하였다. 본 센서는 약 $1{\times}10^{-6}M\;{\sim}1.0\;M$의 넓은 측정범위를 가지며, 90%의 응답시간은 약 1분 이내의 빠른 응답특성을 나타내었다. 또한 분광분석법에 의한 투과광도법 및 광섬유를 이용한 optode형 센서를 제작하여 본 센서와 그 특성을 비교한 결과, 본 센서의 우수성을 알 수 있었다. 따라서 본 센서는 생화학 및 의용, 환경감시 분야 등에 응용 가능할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 어류 생태계 유지를 위해 필요한 생태학적 추천유량을 산정하고, 어류의 서식처 환경인 여울과 웅덩이의 형성조건을 검토함으로써 '작용'인 '흐름'과 '응답'인 '하상구조'와의 상관 관계를 규명하고자 하였다. 본 연구의 대상하천인 금호강에서는 하상변동이 활발한 자연 상태를 벗어나 하상의 이동성 상당히 둔화된 상태이며, 저수로내 여울과 웅덩이도 대표어종이 서식할 수 있는 자갈하상 구조에 변화가 일어나고 있는 것으로 분석되었다. 이것은 금호강 상류에 영천댐 건설의 영향이 어느 정도 미치고 있음을 유황분석 결과를 통해 간접적으로 파악할 수 있었다. 댐과 같은 수공구조물의 건설로 인하여 하도가 고정화된 상태에서 장기간에 걸치게 되면 여울과 웅덩이와 같은 하상구조가 축소되거나 소멸되어 금호강에서의 대표어종 서식처 환경에 영향을 미칠 것으로 추정된다. 금번 연구결과, 금호강에서 어류의 생식에 필요한 생태학적 추천유량 $8.2m^3/sec$가 필요하였으며, 어류의 서식처 환경인 여울과 웅덩이를 지속적으로 유지되기 위해서는 $250m^3/sec$ 이상의 유량이 연간 한번 이상 흘러야 하고, 2.5년 내지 3년 마다 약 $500m^3/sec$ 정도의 유량이 흐를 필요가 있다고 분석되었다. 본 연구 대상지점에서 흐름과 하상구조를 하천생태계와 연계해서 볼 때, 생태추천유량은 어디까지나 대표어종이 서식할 수 있는 최소조건에 불과하다. 대표어종이 장기간에 걸쳐 서식할 수 있는 하상구조가 존재하기 위해서는 대표어종이 선호하는 여울과 웅덩이가 필요하다. 결국 대표어종이 서식하기 위한 필요충분조건은 생태추천유량 확보와 아울러 대표어종이 선호하는 하상구조를 유지하기 위해서는 하도의 이동성을 유발할 유황변화가 필요하다는 것이 입증되었다.대상으로 연중 발생하는 큰 호우사상에 대해 임의의 강우관측소를 결측지점으로 가정하고 주변의 강우관측소로부터 각각의 방법을 이용해 가중치들을 산정하여 결측지점의 강우량 값을 보정하고자 하였다. 또한 각각의 방법을 이용하여 얻어진 결과에 대해 실측값과 보정값의 오차정도를 평균절대오차법(Mean Absolute Error)과 제곱평균제곱근오차법(Root Mean Squared Error)에 의해 산정하여 보정 방법간의 효율성을 검토하고자 하였다.9년, 그리고 2010년${\sim}$2019년까지 총 4구간으로 나누어 결과를 도출하였으며 예상한 바와 같이 후반기 20년 동안에 세 가지 지표가 취약해 지는 것을 확인할 수 있었고, 특히 2000년부터 2009년까지 10년 동안에는 더욱 취약해짐을 확인할 수 있었다.를 보임에 따라 그 정책적 효과는 때로 역기능적인 결과로 초래하였다. 그럼에도 불구하고 이 연구결과를 통하여 최소한 주식시장(株式市場)에서 위탁증거금제도는 그 제도적 의의가 여전히 있다는 사실이 확인되었다. 또한 우리나라 주식시장에서 통상 과열투기 행위가 빈번히 일어나 주식시장을 교란시킴으로써 건전한 투자풍토조성에 저해된다는 저간의 우려가 매우 커왔으나 표본 기간동안에 대하여 실증분석을 한 결과 주식시장 전체적으로 볼 때 주가변동율(株價變動率), 특히 초과주가변동율(超過株價變動率)에 미치는 영향이 그다지 심각한 정도는 아니었으며 오히려 우리나라의 주식시장은 미국시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며, 남 여 대학생간에는 유의한 차이(p<0.05)가 인정되었다. 응답자의 체형은 ${\ulco
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[게시일 2004년 10월 1일]
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