적응제어신호를 저역필터에 통과시켜 점근적 추종과 과도구간 성능을 동시에 보장하는 적응제어 기법과 비선형 시스템을 선형 시불변 형태로 변환하는 피드백 선형화 기법을 결합하여 적응제어 기법의 적용가능 범위를 확대하였다. Barbalat의 보조정리를 이용하여 추종오차가 0으로 수렴함을 증명하고 과도구간의 추종오차도 원하는 크기로 감소시킬 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 대전류 구간에서의 아크해석 결과를 이용하여 SLF 차단성능을 예측하기 위하여 과도회복전압 상승률에 따라 전류영점 후 수~수백 마이크로초 동안 $SF_6$ 아크현상 이력과 영점후전류를 계산하여 대전류 구간 마지막 시점에서의 10,000K 이하의 가느다란 잔류아크가 완전히 소호될지 아니면 아크가 다시 재발호될지 판단하였다.
This study proposes a control strategy of the common rail pressure with a fuel injection limitation algorithm to reduce particulate matter (PM) emissions under transient states. The proposed control strategy consists of two parts: injection quantity limitation and rail pressure adaptation. The injection limitation algorithm determines the maximum allowable fuel injection quantity to avoid rich combustion under transient states. The fuel injection quantity is limited by predicting the burned gas rate after combustion; however, the reduced injection quantity leads to deterioration of engine torque. The common rail pressure adaptation strategy is designed to compensate for the reduced engine torque. An increase of the rail pressure under transient states contributes to enhancement of the engine torque as well as reduction of PM emissions by promoting atomization of the injected fuel. The proposed control strategy is validated through engine experiments. The rail pressure adaptation reduced the PM emission by 5-10% and enhanced the engine torque up to 2.5%.
최근의 전력계통의 대형화와 고용량화로 인하여, 전력계통의 안정적으로 운용에 대한 기대가 절실히 요구되고 있다. 이처럼 계통은 안정적으로 운용하기 위하여 계퉁운용상에 발생하는 사고 및 과도상태를 신속, 정확하게 분석하고 판단함으로서 사고구간을 제거하고 피해구간을 최소화 할 수 있는 보호계전 협조와 실제 계통상에서 발생할 수 있는 다양한 사고를 분석하고 진단할 수 있는 향상된 보호계전 알고리즘 개발을 위한 연구가 필요하다. 따라서, 개발 혹은 개선된 보호계전 알고리즘의 평가를 위하여 다양한 사고 모의가 필요하며, 아울러 이를 기계장치 혹은 보호계전기 하드웨어를 시험할 수 있는 시뮬레이터 장치의 구성이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 전력계통 과도현상 모의 프로그램인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 다양한 계통 사고 모의하며, 결과 사고 데이터를 활용하여 보호계전 알고리즘을 평가하고자 한다. 한괸, 모의한 사고 데이터를 실시간으로 재현하기 위하여 고성능 DAC 인터페이스 장치를 활용하여 구현하고 다양한 사고 데이터를 데이터베이스 형식의 자료 구조로 구성하여, 대상 계전기 장치의 성능과 알고리즘을 검증하기 위한 시뮬레이터를 제안하고자 한다.
영구자석형 동기전동기를 구동하는 인버터에서는 기본적으로 정현파 운전 방식을 사용하지만 최근에는 구형파 운전 방식도 종종 사용되고 있다. 정현파 운전 방식은 구형파 운전 방식에 비해 토크 리플이 작고 기동 성능이 우수하며, 약자속 제어를 이용하여 정격 속도 이상의 고속 운전이 가능하다. 이에 비해 구형파 운전 방식은 제어 알고리즘이 간단하고 스위칭 손실이 적은 장점이 있지만, 토크 리플이 크고 정격 속도 이하의 영역에서만 운전이 가능하다는 단점이 있다. 최근에 인버터의 운전 중에 각각의 장점이 있는 이들 2가지 운전 방식을 서로 전환하는 방법으로 가전제품의 압축기와 같은 연속 부하에 적용하기 위한 연구가 진행되었다. 저속 구간에서는 스위칭 손실을 줄이기 위하여 구형파 운전 방식을 주로 사용하고, 고속 구간에서는 안정적인 제어 성능을 위하여 정현파 운전 방식을 사용한다. 또한, 이 2가지 운전 방식의 전환 구간에서의 발생되는 과도 상태를 짧게 줄이기 위하여 속도 및 전류 제어기의 제어 변수에 대한 초기화 방법이 제시되었다. 본 논문에서는 구형파 운전 구간의 속도 제어기에 비례 적분 전류 제어기를 추가하여 전류 리플을 감소시키고, 전환 구간에서의 속도 및 전류 제어기의 제어 변수에 대한 초기화 방법을 제시하였다.
본 연구에서는 전류 영점 직전까지의 대전류 구간에서의 열가스 해석을 수행하여, 그 결과와 과도 회복 전압에 따른 아크 후 전류를 계산하여, 아크 후 전류의 0으로의 수렴 여부를 이용하여 열적 파괴 영역에서의 차단성능을 평가한다 아크 후 전류는 유동해석을 통해 구하여진 극간의 온도분포로부터 계산된 아크 저항과 과도인가회복 전압을 이용하여 계산된다.
본 논문에서는 HDR(high dynamic range)영상을 LDR(low dynamic range)영상장치에 표현하기 위해 히스토그램 변형기법과 구간별 히스토그램 평활화를 이용한 인지기반의 톤 맵핑(tone mapping)기법을 제안한다. 인간의 시각특성을 이용한 톤 맵핑 알고리듬은 상당히 효과적이지만 고정된 형태의 맵핑 함수를 사용하기 때문에 모든 영상에서 동일한 효과를 얻지 못한다. 그리고 히스토그램 변형 기법을 적용한 인지기반 톤 맵핑 알고리듬의 경우 인지기반 톤 맵핑 함수를 이용해서 원 영상의 히스토그램을 제한하고 보상과정을 통해서 적극적인 톤 맵핑 함수를 얻을 수 있다. 그렇기 때문에 contrast 의 향상과 원 영상의 디테일 보존을 함께 얻을 수 있다. 하지만 전역 히스토그램 평활화의 사용으로 영상이 지나치게 밝아지거나 지나치게 어두워지는 경우가 발생할 수 있다. 제안하는 방법은 구간별 히스토그램 평활화를 적용하여 톤 맵핑 함수를 얻는다. 이는 과도한 평활화를 방지하고 원 영상의 디테일 보존의 성능이 더 좋다. 시뮬레이션 및 실험을 통해 성능을 비교하고 기존 방법에 비해 제안한 방법이 우수함을 입증한다.
본 논문에서는 PID제어기의 적분항이 정상상태오차를 없애는 장점은 그대로 유지하되 과도응답에서 오차가 누적되어 응답을 나쁘게 하는 구조적인 단점은 개선하는 PID 제어 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 변형된 적분 파라미터를 가진 PID제어 방식으로 오차가 커지는 구간에서는 오차를 누적하고 오차가 작아지는 구간에서는 누적을 하지 않음으로써 기존의 일반적인 PID 제어기에 대해 오버슈트(overshoot)를 감소시키고, 정착시간(settling time)을 빠르게 하여 성능을 개선한다.
기존의 딥러닝 모델을 활용한 얼굴 탐지 시스템은 영상을 처리할 때 이미지의 양이 과도하여 추론 속도가 영상 재생 속도보다 느려지게 되고, 이로 인해 지연 현상이 발생한다. 본 논문은 이미지 크기 조정 및 광학 흐름을 활용하여 얼굴 탐지에 필요한 추론량을 줄이는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 세 단계의 처리 과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 프레임의 크기를 줄여 프레임 처리 속도를 효과적으로 향상시킨다. 두 번째 단계에서는 비탐지 구간이 아닌 프레임만을 배치 처리하여 딥러닝 모델로 추론하여 처리 시간을 단축시킨다. 세 번째 단계에서는 광학 흐름 알고리즘을 이용하여 비탐지 구간에서 얼굴 추적을 함으로써 정확도는 유지하면서 탐지 시간을 단축한다. 본 논문에서 제안하는 이미지 크기 조정 및 광학 흐름 알고리즘 기반 얼굴 탐지 시스템은 처리 시간을 수십 배 이상 단축하여 영상에서의 얼굴 탐지에 있어서 우수한 성능을 입증하였다.
본 논문은 고속 Scanning 전자석 전원공급 장치를 제작하여 한국 원자력 의학원에 납품하였고, 전원 장치성능을 확인하였다. 한국 원자력 의학원에서 요구 사양은 전류 기울기가 440 kA/s와 출력 전압 / 전류는 ${\pm}530V$ / ${\pm}80A$이며, 과도상태 이후의 전류 정밀도는 ${\pm}100ppm$ 이하를 만족하는 전원장치 이다. 전류가 고속으로 증가하기 때문에 출력 케이블과 전자석 자체의 표피효과로 인해 구간별 성능에 미진한 부분이 확인되어 추가 연구개발이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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