일반적으로 3상 유도전동기 회로에서는 회전자계를 얻기 위하여 델타회로가 이용되고 권선의 리액턴스(xL) 성분에 의한 역률지연에 따라 컨덕턴스(xC)회로를 통하여 보상을 하는 회로를 채용하며 관련 회로는 중성선에 흐르는 전류나 전압을 통하여 제어를 한다. 이러한 제어 회로는 몇 가지 문제점이 있는데 델타회로에서는 중성선이 없어 제어가 불가능하고, 실제로 사고 시 현존하는 고속도 계전기의 동작시간인 3사이클 이전에 사고가 진행되는 경우 실제 동작이 불가능한 문제점이 제기된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선하기 위해 무효전력계통에서 유효전력을 측정하여 고장 및 사고를 사전에 예방하는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증한다.
This paper proposes the method of visual resolution enhancement to render a color image on a delta-structured display. The proposed method adopted a subpixel rendering method to reduce a color fringe error caused by delta- structured display and to improve visual resolution
용존산소는 하천의 중요한 수질관리 항목중의 하나로 1세기 전부터 언급되어 왔으며, 농도가 낮을 경우 물고기 폐사를 유발하기도 한다. 환경과학자 및 공학자들은 하천의 용존산소 파악을 위한 결정론적 모델을 제안하였으며, 용존산소가 공간적으로 변하지 않을 경우 적용 가능한 델타 방법(Delta Method), 근사 델타 방법(Approximate Delta Method), 극한값 방법(Extreme Value Method) 및 최적화 방법(Optimization Method)등을 소개하였다. 이 방법들은 주로 용존산소와 관련 있는 매개변수 즉, 재포기 계수, 1차 생산율 및 호흡률 등을 산정하여, 이로부터 일주기 또는 년주기 용존산소를 파악한다. 본 논문에서는 용존산소 파악을 위한 각 방법을 간단히 소개하며, 안성천 유역의 금석천 및 안성천 본류, 두 지점에 적용하여 각 방법의 한계와 장 단점을 파악하였다. 이를 기초로 비용/효과적인 용존산소 파악 방법을 제안하였다.
FCM 알고리즘은 입력 벡터와 각 클러스터의 유클리드 거리를 이용하여 구해진 소속도만를 비교하여 데이터를 분류하기 때문에 클러스터링 된 공간에서의 데이터들의 분포에 따라 바람직하지 못한 클러스터링 결과를 보일 수 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 대칭적 성질을 이용하는 대칭성 측도에 퍼지 이론을 적용하여 군집간의 거리에 따른 변화와 군집 중심의 위치, 그리고 군집 형태에 따라 영향을 덜 받는 개선된 FCM이 제안되었다. 본 논문에서는 효과적으로 패턴을 분류하기 위해 개선된 FCM 알고리즘을 적용한 개선된 하이브리드 네트워크를 제안한다. 제안된 하이브리드 네트워크는 개선된 FCM 알고리즘을 입력층과 중간층의 학습구조 적용하고 중간층과 출력층의 학습구조는 일반화된 델타학습법을 적용한다. 제안된 방법의 인식성능을 평가하기 위해 2차원 좌표평면 상의 데이터를 기존의 Max_Min 신경망을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크와 FCM 기반 RBF 네트워크, HCM 기반 네트워크와 제안된 방법 간의 학습 및 인식 성능을 비교 및 분석하였다.
다음은 이 논문에서는 임펄스 잡음과 함께 다중경로 특성을 가진 수중 통신 채널에 대해, 확률거리 최소화와 델타함수열을 이용한 블라인드 적응등화 알고리듬을 소개하고 임펄스 잡음에 대한 강인성을 입증하였다. 기존의 자승평균오차 기반의 CMA는 임펄스 잡음 환경에서 다중경로 채널을 보상하지 못하는 현상을 보였고 엔트로피에 기반을 둔 코렌트로피 등화알고리듬도 일반적 변조방식에서 성능이 만족스럽지 못한 것으로 나타났으나, 델타함수열을 이용한 확률분포 거리최소화 방법은 이러한 임펄스 잡음 문제와 다중경로 채널 블라인드 등화문제를 동시에 해결함을 보였고, 임펄스 잡음에 대해 탁월한 강인성을 가짐을 이론적 분석과 함께 시뮬레이션 실험을 통해 입증하였다.
변압기로써 결합된 직렬공진 부하를 가진 전압원-인버터(Voltage-Source Inverter)가 공진주파수로 작동되는 경우에 출력 전류를 제어하는 기법으로서, 개선된 전류조절형 델타변조(Current-Regulated Delta Modulator; CRDM)방식을 제안한다. 일반적인 CRDM은, 전류편차가 상당한 크기로 나타난다는 문제가 있으며, 특히 유도가열장치와 같이 부하가 변압기를 통하여 연결되는 경우에는 변압기의 자속포화 문제가 발생하므로 실제 사용에 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 자속포화 현상을 분석하고 이를 방지하기 위한 간단한 방법을 제안하며, 전류편차를 제거하기 위한 적분형 CRDM을 적용한다. 그리고 슬라이딩 모드 제어의 개념을 이용하여, 안정된 동작을 보장하는 적분기 이득의 상한치를 회로특성치로부터 구하는 방법을 제안하고, 제안된 기법의 효용성을 시뮬레이션과 실험으로써 확인한다.
최근 들어 본격적으로 스마트사회가 시작되고 유비쿼터스 시대로 진입하는 등 정보통신기술의 급격한 변화에 따른 새로운 패러다임의 도래는 빅데이터를 활용한 유비쿼터스 행정공간정보화측면에서 주목할 만한 전환점이 되고 있다. 따라서 본 연구는 미래예측방법으로 많이 활용되고 있는 시나리오 플래닝 방법론을 적용하여 부산에코텔타시티의 수질오염과 이에 따른 재난방재차원의 유비쿼터스 행정공간정보화에 대한 바람직한 미래상을 도출하였다. 곧 더욱 진화될 스마트사회와 유비쿼터스 시대에 합당한 스마트생태도시를 구현하는 도시재난방재정보화의 상대적 미래우위전략을 찾고자, 빅데이터 행정공간정보화 방재시스템을 제안하였으며, 부산에코델타시티를 위한 성공적인 빅데이터 수질오염 및 재난방재정보화 전략을 도출하였다. 결국 빅데이터와 빅데이터 시스템 활용이 더욱 심화될 2030년 무렵에 우리나라의 도시재난방재정보화 수준이 지금보다 수준 높은 위상을 확립하기 위해서는 앞으로 부산에코델타시티와 같은 스마트생태도시에서 유기적으로 기능하는 선진적인 빅데이터 행정공간정보화 ICT수질오염방재시스템 마련이 중요하다.
본 논문에서는 배터리 관리 시스템 (BMS)에서 2차 전지 배터리를 통해 흐르는 전류의 정밀한 측정을 위한 cascaded-of-integrator feedforward (CIFF) 구조의 단일 비트 2차 델타-시그마 모듈레이터를 제안하였다. 제안된 모듈레이터는 2개의 스위치드 커패시터 적분기, 단일 비트 비교기, 비중첩 클록 발생기 및 바이어스와 같은 주변 회로로 구현하였다. 제안된 구조는 낮은 공통 모드 입력 전압을 가지는 low-side 전류 측정 방법에 적용되도록 설계되었다. Low-side 전류 측정 방법을 사용하면 회로 설계에 부담이 줄어들게 되는 장점을 가진다. 그리고 ±30mV 입력 전압을 15비트 해상도를 가지는 ADC로 분해하기 때문에 추가적인 programmable gain amplifier (PGA)를 구현할 필요가 없어 수 mW의 전력소모를 줄일 수 있다. 제안된 단일 비트 2차 CIFF 델타-시그마 모듈레이터는 350nm CMOS 공정으로 구현하였으며 5kHz 대역폭에 대해 400의 oversampling ratio (OSR)로 95.46dB의 signal-to-noise-and-distortion ratio (SNDR), 96.01dB의 spurious-free dynamic range (SFDR) 및 15.56비트의 effective-number-of-bits (ENOB)을 달성하였다. 델타 시그마 모듈레이터의 면적 및 전력 소비는 각각 670×490㎛2 및 414㎼이다.
본 논문에서는 강인한 감정 음성 인식 시스템을 개발하기 위하여 감정의 영향을 적게 받는 음성 파라메터에 대한 연구를 수행하였다. 이러한 목적을 위하여 다양한 감정이 포함된 데이터를 사용하여 감정이 음성 인식 시스템과 음성 파라메터에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 멜 켑스트럼, 델타 멜 켑스트럼, RASTA 멜 켑스트럼, 루트 켑스트럼, PLP 계수와 성도 길이 정규화 방법에서 주파수 와핑된 멜 켑스트럼 계수를 사용하였다. 또한 신호 편의 제거 방법으로 CMS 방법과 SBR 방법이 사용되었다. 실험결과에서 성도정규화 방법을 사용한 RASTA 멜 켑스트럼, 델타 멜 켑스트럼 및 CMS 방법을 사용한 경우가 HMM 기반의 화자독립 단독음 인식 실험 결과에서 가장 우수한 결과를 나타내었다.
본 논문은 구조적 매칭 접근 방법이 회전과 변이에 얼마나 효과적인가를 보여준다. 이는 지문에서 보여주는 특징적 요소들 (코아, 델타 그리고 분기점) 사이의 거리와 각도들을 이용한다. 실제로 이 접근 방법은 회전과 변이가 허용된 한 입력 지문에 대해서 짧은 시간 내에 간단한 연산만으로도 높은 매칭 성공률을 보여준다. 또한 현 자동화된 지문인식 시스템에서처럼 한 입력지문에 대해서 데이터베이스에서 최종 유력한 지문 10개를 검색하는 것을 목적으로 한다. 표본은 600명의 서로 다른 사람으로부터 채취된 지문을 4가지로 (궁상문, 우제상문, 좌제상문, 와상문) 분류한 각각에 대해서 약 98%의 매칭 성공률을 가진다. 실험은 150MHz, 586 퍼스널 컴퓨터에서 실행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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