많은 분야에서 널리 사용되고 있는 PID 제어기의 형태는 오차를 갖는 폐루프 시스템으로 구성되며, PID 제어기는 비례, 적분, 미분 제어기로 나누어진다. PID 제어기의 형태가 여러 가지로 제안되고 있지만 보다 중요한 것은 PID 제어기의 파라미터들을 어떻게 적절히 정하느냐 하는 파라미터 조정 문제이다. 실제로 산업 현장에 설치되어 있는 PID 제어기는 대부분 숙련된 기술자에 의해 수동 조작에 의한 시행 착오(trial and error) 법으로 동조되고 있다. 이 경우는 많은 노력과 시간이 소비되고, 외란(disturbance)이 첨가될 경우 적절히 동조된다는 보장도 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 신경회로망을 이용하여 PID 제어기의 파라미터를 동조하는 제어 방법을 제안하였다. 단일 뉴런으로 구성하여 구조가 간단하고, 학습에 의한 성능 개선이 가능하다. 오차 역전파(Error Back-Propagation) 알고리즘에 의하여 PID 파라미터가 되는 가중치를 자동 동조하는 방법이다. 제안한 방식의 유용성을 보이기 위해 DC 서보 모터와 비선형 시스템인 단일 관절 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션을 하였다.
본 연구에서는 한국표준과학연구원(KRISS)에 설치된 대구경 반사경용 광학측정타워를 이용한 광학측정 시 타워에 유입되는 진동과 그로 인해 발생하는 광학측정오차에 대한 분석을 수행하였다. 여러 환경조건에 대해 타워구조물, 간섭계, Null lens의 진동측정을 수행하였으며 동시에 직경 600 mm의 축대칭 비구면 반사경의 광학측정을 수행하여 진동과 광학측정오차간의 연관성을 분석하였다. 진동측정 결과 타워의 상단에 위치한 Null lens 및 간섭계가 외부 진동요인에 매우 취약하여 외부 진동유입 시 광학측정오차가 민감하게 증가됨을 확인할 수 있었다. 특히 간섭계와 Null lens의 각 방향 진동이 서로 다르게 발생하는 경우 광학측정오차가 크게 증가하는 것으로 나타났다. 진동에 의한 간섭계, Null lens, 반사경의 정렬오차를 줄이기 위해 타워 구조 시스템이 저주파 진동에 둔감하도록 구조개선이 필요할 것으로 판단되며 진동 모니터링을 통해 간섭계와 Null lens의 진동이 안정화된 시점에 광학측정을 수행하여야 형상 오차 측정값에 대한 신뢰도를 높일 수 있는 것이라 사료된다.
지구 관측용 소형 위성카메라의 경우, 중대형 위성에 비해 상대적으로 약한 구조 안정성으로 인해 열악한 발사환경 및 우주환경에서 광부품의 정렬오차가 발생하기 쉽다. 발생한 정렬오차는 위성카메라의 광학 성능 저하를 유발시킨다. 본 연구에서는 소형 위성 카메라의 정렬오차를 보상하기 위하여 3축 포커스 메커니즘을 제안하였다. 이 메커니즘은 3개의 압전 작동기로 구성되어 x-축, y-축 틸트 및 디스페이스(De-space) 보정을 수행할 수 있다. 포커스 메커니즘의 설계 요구조건은 슈미트-카세그레인(Schmidt-Cassegrain) 타입의 목표 광학계 설계에서 도출되었다. 부경 정렬오차 보상을 위하여 부 반사경의 뒤에 포커스 메커니즘을 부착하여 부경의 3축 운동을 제어하였다. 이 때 파면오차로 인한 광학 성능 저하를 최소화하기 위한 플렉셔를 Box-Behnken 실험계획법을 통하여 설계하였으며, ANSYS를 이용하여 파면오차 해석을 수행하였다. 제작된 포커스 메커니즘은 작동기의 수학적 모델링, PID 제어기 설계, 서보 제어실험을 통해 서보성능을 검증하였다.
대형 5축 문형공작기계는 Gantry가 bed를 따라 절삭, 급송 이송하면서 가공을 수행 한다. 가공을 수행하는 중에 발생하는 오차(Zig-Zag)원인으로써 1) 양쪽 X축 이송모터의 위치오차 제어차이 2) 양쪽 Column의 무게차이에 의해 발생하는 마찰력에 대한 오차 3) spindle 회전력에 따른 오차 3가지의 원인이 있다. 3가지 오차원인을 분석하여 문형공작기계성능을 향상시키기 위해 연구를 진행 하였다. 연구결과로는 첫 번째로 양쪽 Column이 동일한 무게를 갖는 Gantry 구조에서 한쪽 축의 무게를 변경함으로써 마찰력이 미치는 영향을 확인하였다. 두 번째로 우리는 스핀들 회전이 미치는 영향을 해석 및 실험하였다. 그리고 우리는 스핀들 회전이 Gantry이송에 미치는 영향을 확인하였다.
본 논문에서는 근거리 효과를 이용하여 음원의 위치를 추정하는 탐지 기법을 해양환경에 적용할 경우에 발생할 수 있는 위치추정 오차에 관하여 분석하였다. 삼각 (triangulation) 알고리듬과 파면곡률 (wavefront curvature) 알고리듬 등을 이용하는 근거리 탐지 기법은 음파가 2차원 평면 (방위, 거리)에서 전달된다고 가정한다. 그러나 해양환경은 2차원 평면이 아닌 3차원 공간 (방위, 거리, 수심)이므로 음파전달에 따른 오차가 발생할 수 있다. 3차원 공간을 가정한 경우에도 해양에서의 다중경로 음파전달을 고려하지 않았다면 역시 오차가 발생하게 될것이다. 근거리 탐지 기법의 위치추정 오차를 분석하기 위하여 다중경로 음파전달모델과 파면곡률을 이용한 초점 빔형성 (focused beamforming)기법을 이용하여 시뮬레이션하였다. 분석결과 수중음속구조, 해저면 수심, 해저면 경사와 음원의 거리 등에 따라 위치추정 오차가 달라짐을 볼 수 있었다.
본 연구에서는 공용 중인 현수교에서 측량된 데이터를 이용하여 현수교의 형상오차 원인을 추정하는 방법을 제시하였다. 주케이블의 여러 점에서 측량된 데이터와 설계시의 형상과의 차이를 형상오차로 정의하고, 현수교의 형상오차 원인으로 보강형 자중의 변동과 지반의 크리프로 인한 앵커리지 기초의 변형으로 가정하였다. 보강형 자중의 변동 및 앵커리지 기초의 변형에 대한 현수교 구조계의 영향행렬을 이용하여 주케이블의 형상오차를 유발한 자중의 변동량 및 기초의 변형량을 추정하였다. 공용 중인 광안대교를 대상으로 본 기법의 타당성을 검토한 후 실제 측량 데이터를 이용하여 동 교량의 형상오차 원인 분석에 적용하였다.
WIM(Weigh-In-Motion) 시스템은 고속으로 이동 중인 차량의 무게를 측정하는 시스템이다. 기존의 WIM 시스템에서는 등속을 기준으로 차량의 무게를 측정하며 오차율이 10% 범위에 있다. 하지만 운전자의 가 감속 조작과 같은 비정상 주행패턴을 고려하고 있지 않으므로 실제 오차율은 더욱 크다. 이러한 오차를 최소화하기 위해서 비정상적인 주행패턴을 찾고 이를 적용한 개선된 WIM 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 WIM 시스템의 오차율에 영향을 미치는 비정상 주행패턴을 분석하고 오차율을 최소화하는 개선된 WIM 시스템을 설계한다. 개선된 WIM 시스템은 기존의 시스템에 루프센서를 추가한 다단 루프 구조를 가진다. 또한 내부적으로 정의된 측정 함수를 개선하여 비정상 주행패턴별로 측정된 무게를 보정한다. 실험 분석 결과 개선된 WIM 시스템은 기존의 최대 평균 오차율 22.98% 에서 8% 미만으로 오차율이 감소한 사실을 알 수 있다.
최적의 유한요소분할은 모든요소의 해석오차가 허용수준이내에 들고 균일하도록 함을 의미한다. 이러한 유한요소분할은 구조해석을 효율적으로 수행하기 위하여 필요하다. 최적요소분할을 위해서는 오차추정과 그 결과를 고려하여 요소분할을 수행할 수 있는 순응형 요소생성기법이 요구된다. 이러한 과정의 유한요소해석은 초기의 해석결과의 정보로 부터 해석오차를 추정하고 순응형 유한요소를 생성하여 다음단계의 유한요소해석을 효율적으로 수행 가능하게 한다. 본 연구에서는 유한요소해석 오차추정과 이를 다음 단계의 유한요소해석에 적응하는 다단계 유한요소해석기법 개발을 위한 기초연구를 수행하였다. 본 연구의 순응형 유한요소분할에는 삼각형요소를 사용하였고 해석 후 오차추정에는 응력투영법을 사용하였다. 또한 오차추정, 요소분할과 유한요소해석을 효율적으로 수행하는 다단계기법의 알고리즘을 제안하였다.
제주도는 용수의 대부분을 지하수에 의존하므로 지하수위의 예측 및 관리는 매우 중요한 사항이다. 제주도의 지층은 화산활동에 의한 현무암이 겹겹이 쌓여있는 형태를 나타내며 육지의 지층구조와 매우 다른 복잡한 형태를 나타낸다. 이에 따라 제주도 지하수위의 예측은 매우 난해하며, 최근에는 딥러닝 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측하는 연구사례가 증가하고 있다. 기존의 연구들은 인공지능 모델들이 지하수위를 적절히 예측한다고 보고하고 있으나 예측의 적절성에 대한 판단기준을 제시하지 못하였으므로 이에 대한 명확한 제시가 필요하다. 본 연구의 목표는 인공지능을 활용한 지하수위 예측오차가 허용 가능한지 판단할 수 있는 기준을 제시함에 있다. 이를 위해 전 세계의 과거 20년 동안 관련 연구결과들을 수집 및 분석하였으며, 분석 결과 인공지능 모델의 지하수위 예측오차는 지하수위 변동성이 큰 지역일수록 증가하는 것을 확인하였다. 이것은 지하수위의 변동형태가 크고 복잡할수록 인공지능 모델의 지하수위 예측성능은 낮아진다는 것을 의미한다. 이 관계를 명확하게 나타내기 위해 지하수위 최대변동폭과 평균제곱근오차 및 최대오차와의 관계를 선형회귀식으로 도출하여 허용가능한 예측오차 기준을 제시하였다. 그리고 기존 연구들에서 제시한 Nash-Sutcliffe 효율성지수와 결정계수를 분석하여 선형회귀식에 의한 기준을 보완할 수 있는 추가적인 기준을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절성 판단기준은 향후 지속적으로 증가하는 인공지능 예측연구에 유용하게 사용될 수 있다.
이 글에서는 막 구조물의 설계에서 자주 제기되는 형상결정 문제에 대한 접근방법을 제시하고자 하였다. 형상결정 문제는 막 구조물이 휨 강성이 전혀 없거나, 빈약한 재료를 사용하는데 기인하여 제기되고, 막 구조물의 설계에서 불안정영역의 발생을 피하기 위해서는 형상의 기준면에서 곡률과 비틀림의 변화를 최소화해야 하며 이러한 변화를 최소화하기 위해서는 형상이 적용하중의 막력에 의한 평형면에 근접하는 것이 바람직하다. 또한, 초기에 막 구조물에 도입된 초기장력에 오차가 발새하면 막면은 스스로 등장력의 형태로 이동하게 되므로, 초기에 막장력의 분포가 등장력의 상태가 되도록 그 형상을 결정하는 것이 바람직하다. 따라서, 이러한 조건을 만족하는 형상탐색문제는 이러한 종류의 구조물의 설계에서는 매우 중요한 문제가 된다. 그러나 국내에서는 막과 케이블 구조물의 형상해석과 응력-변형해석에 범용적으로 사용될 수 있는 프로그램의 개발이 미약하고 이러한 구조방식에 대한 국내의 인식에 크게 부족한 실정이다. 따라서 이 글이 막과 케이블 구조물의 설계에서 형상탐색해석이 반드시 필요한 이 구조물의 구조적 특성을 이해하는데 조금이라도 도움이 될 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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