Ku 대역 이상의 고주파수 대역을 사용하는 위성통신 시스템의 링크 성능 저하의 가장 큰 요인인 강우 감쇠를 효과적으로 보상할 수 있는 방법으로 적응형 전송 방식을 들 수 있다. 본 논문에서는 국내 Ka 대역 강우 환경에 적합하도록 개발된 동적 강우 감쇠 모델을 탑재하여 구현된 적응형 강우감쇠 보상 시뮬레이터을 제시한다. 본 논문에서 소개된 시뮬레이터에는 초 단위 강우 감쇠 실측 데이터에 대한 통계치를 바탕으로 추출된 강우 파라미터가 적용된 동적 강우 감쇠 Markov chain 모델이 탑재되어 있다. 또한, 여러 가지 전송 기법들을 구비하여 사용자의 요구 사항에 따른 다양한 시뮬레이션이 가능하도록 하였다. 본 논문에서 는 또한 적응형 전송기법을 이용하여 시뮬레이션한 결과를 고정형 전송기법의 결과와 비교함으로써, 적응형 전송 기법의 활용이 효과적으로 강우 감쇠를 보상할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 사용자의 요구에 따른 맞춤형 서비스 제공이 가능한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 제안하기 위한 선행 연구로서 상황 인식 미들웨어 기술을 분석하였다. 제안된 지능형 상황 인식 미들웨어 모델은 온톨로지를 기반으로 여러 종류의 context 정보들을 효과적으로 관리 하고, 분석 및 학습하여 사용자의 요구사항을 주어진 상황에 최적으로 만족시킬 수 있는 지능형 서비스 제공이 가능하여 사용자들의 삶의 질을 향상 시킬 것으로 기대된다. 또한 사용자의 요구 사항을 능동적으로 반영하고 사용자에게 유연한 서비스론 제공하기 위해서 다양하고 동적인 상황의 변화를 인식하고 이에 적응할 수 있는 퍼지 추론 기반 서비스 적응 위한 지능형 상황 인식 미들웨어 모델을 연구하고, 이에 대한 실험 결과를 제시한다. 우선적으로 지능형 상황 인식 미들웨어의 요구사항을 파악하였고 이를 통해 보다 높은 차원의 상황 인식을 위해 추론되는 과정을 보았다. 추론 방법은 퍼지 이론을 이용하였으며 서비스 과정을 통해 모델을 구축하는 모습을 보였다. 또한 제시한 퍼지 추론을 스마트 자키에 적용하여 온도의 변화에 따른 퍼지 값을 추론한 후 최적의 상태 값을 제시하여, 온도와 같은 상황의 변화에 따른 스마트 자키의 적응성을 보여주었다.
본 논문은 인터넷 상의 다수의 참여자가 분산가상환경에서 협업을 수행하는 경우 발생되는 전송 메시지트래픽을 조절하는 기법에 초점을 맞추고 있다. 가상환경에서 교환되는 정보의 양을 줄이는 방법을 상태 갱신메시지 필터링 기법이라고 부르며 이는 가상환경의 확장성을 향상시키는데 필수적인 처리과정이다. 대표적인 필터링 방법인 공간분할 기법은 전체 환경에서 작은 관심영역으로 분할하여 일관성이 유지되어야 하는 영역의 크기를 조절하는 방법을 사용하여 메시지 트래픽을 줄인다. 기존의 공간분할 기법은 시뮬레이션 이전에 관심영역에 대한 정보가 결정되어 사용되므로 동적 환경변화에 대한 적응성과 융통성이 부족하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 관심영역 관리방법을 시스템 수행중에 재구성함으로써 적응성을 높인 동적 관심 영역 모델을 제안하고자 한다. 환경변화요소를 반영하기 위하여 제안된 모델은 관심영역의 다중분할과 다중 일관성 유지 알고리즘의 사용하여 효율적인 시스템 자원 소비를 가능하게 하였다. 제안된 기법의 성능평가를 위하여 가상으로 아바타의 행위를 발생시키고 갱신 메시지 트래픽을 측정하여 기존 모델과 비교하였다. 결론적으로, 제안된 모델은 다수의 참여자의 수용이 요구되는 MMORPG나 가상커뮤니티 시스템의 관심 영역 관리 시스템에 활용될 수 있다.
미래의 PCS(Personal Communication Service) 네트워크 설계에서 하나의 중요한 문제는 위치 정보의 효율적인 관리이다. 이 논문에서, 우리는 n 위치 정보 데이터베이스들 중에 k개에 이동 단말의 위치를 저장하는 적응적 분산 동적 위치 관리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 무선 이동망 내의 위치 정보 데이터베이스들의 공간 지역성과 원격 이동 단말들로부터 로컬 이동 단말의 위치 질의 선호도에 따라 사본인자, k를 적응적으로 선택한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 분석적 모델과 시뮬레이션을 통하여 평가한다. 성능 평가 결과, 호 이동율에 관계없이 제안한 알고리즘의 성능이 Krishnamurthi의 알고리즘에 비해 성능이 우수함을 알 수 있었다.
최근 넓은 동적 영역 이미지 기술은 컴퓨터 그래픽 분야에서 화제다. 본 논문에서는 가중 최소자승(가중회귀분석) 최적화 체계에 기반하여 넓은 동적 영역 이미지를 처리하는 톤매핑 알고리듬을 제안한다. 제안하는 방법은 시각적 후광 현상을 피하는 동시에 기존의 디스플레이에서 더 지각적인 넓은 동적 영역 이미지들을 보여주기 위해 가중 최소자승 필터링과 iCAM06모델을 결합한다. 제안된 알고리듬은 먼저 넓은 동적 영역 이미지를 base layer와 detail layer로 나눈다. Base layer는 큰 규모의 변화량을 가지고 있으며 가중 최소자승 필터링을 사용하여 얻어지고 iCAM06 모델을 포함한다. 다음으로, 인간의 시각 체계에 따라 base layer는 적응적으로 압축된다. 압축 시에는 base layer만 대비를 줄이고 detail layer을 보존한다. 본 논문에서는 객관적 화질 평가와 주관적 화질 평가를 통하여 제안하는 알고리듬을 적용한 이미지가 기존의 알고리듬을 적용한 이미지들에 비해 원본 넓은 동적 영역 이미지에 더 유사하다는 것을 보여준다.
가스 발생기의 유량을 조절하기 위한 압력제어 법칙을 제안하였다. 고체 연료의 연소속도 모델과 가스발생기의 연소가스 보존방정식을 이용하여 내부 압력에 관한 동적 모델링을 하였고, 모델의 타당성을 검증하기 위하여 내탄도 해석 및 시험결과와 비교하였다. 비교 결과 모델은 연소압력을 매우 정확히 모의할 수 있는 모델임이 밝혀졌고, 같은 모델을 이용하여 고전 제어기법을 적용하여 제어 가능성과 문제점을 시뮬레이션을 통해 식별하였다. 고전 제어기가 보여준 시변 시스템에서의 성능저하를 극복하기 위하여 비선형 적응형 제어 기법을 제안하였으며, 수치 시뮬레이션 결과 우수한 추종 성능을 보였다.
본 연구에서는 2개의 질량을 갖는 1/4 차량모델을 이용하여 차량-궤도-교량간의 동적상호작용 현상을 표현하기 위해 비선형 헤르츠 접촉스프링(Nonlinear Hertzian Contact Spring)과 비선형 접촉감쇠장치(Nonlinear Contact Damper)를 도입하였다. 또한, 차량에 작용하는 하중은 차량의 중량외에 임의시간단계의 차륜재하위치인 레일답면(즉, 주행로상의 접촉면)에서의 변위가 제한조건식(Constraint Equation)으로 가해졌다. 이 변위제한조건식은 Penalty방법(Penalty Method)에 의해 구현되었으며, 해의 안정화(Stabilization)를 위한 기법과 제한조건오차보정반력(Reaction from Constraint Violation)을 도입하였다. 또한, 차량의 피칭운동을 표현하고, 다양한 차량/열차를 모형화하기 위해서 1/4 차량모델의 차체 및 대차프레임 간을 강체연결 및 핀이 있는 강체연결조건으로 모형화하였다. 시간적분방법으로는 Newmark계열의 시간적분법이 사용되었으며, 해의 정확성 확보를 위해 국지적 오차평가에 근거한 적응적시간간격기법(Adaptive Time-Stepping Scheme)을 도입하였다. 이러한 적응적시간간격기법을 도입하여 동적해석에서 시간간격의 크기를 자동적으로 결정함으로써 동적해석에서의 해의 정확성을 확보하고 시간적분에 소요되는 계산비용을 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 영상안에서의 노이즈를 제거하기 위한 방법과 영상을 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 영상을 필터링하기 위한 방법으로 해상도의 손상 없이 영상의 신호대잡음비(SNR)를 개선시킬 수 있는 국부 형태 적응 필터링을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 템플릿 형태가 고정되어 있는 기존의 필터링 방법 대신에 다중 템플릿들을 정의하였다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할 때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나. $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 영상 압축에 있어서는 두 가지 모델이 제안되었다. 첫 번째로, 향상된 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 무손실에 가까운 압축을 제안하였으며, 두 번째로, 완전 복원이 가능한 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 통합된 유/무손실 압축을 제안하였다. 모의 실험에서, 제안된 알고리즘에 의해 재구성된 영상들은 부동 소수점 기반 웨이블렛 변환과 JPEG에 의해 재구성된 영상들에 비해 높은 신호대잡음비를 보였다.
For precise tracking control of a servo system with nonlinear friction, a robust friction compensation scheme is presented in this paper. The nonlinear friction is difficult to identify the friction parameters exactly through experiments. Friction parameters can be also varied according to contact conditions such as the variation of temperature and lubrication. Thus, in order to overcome these problems and obtain the desired position tracking performance, a robust adaptive back-stepping control scheme with a dual friction observer is developed. In addition, to estimate lumped friction uncertainty due to modeling errors, a DEKF recurrent neural network and adaptive reconstructed error estimator are also developed. The feasibility of the proposed control scheme is verified through the experiment fur a ball-screw system.
본 논문은 미지이거나 변화하는 산업용 로봇 매니퓰레이터의 추종문제를 다룬다. 제시된 방법은 간접적응 제어기 구조를 근거로 퍼지추론에 의한 스위칭 구조를 통해 다중모델 적응제어기를 설계하고자 한다. 매니퓰레이터 한 개의 식별기를 이용한 다중 식별기들은 미지 관성 파라미터와 부하무게의 초기 추정치를 제외하고는 동일하다. 관절 액츄에이터에 가해진 토크입력은 매순간 로봇 동적시스템의 가장 근접한 식별기 모델에 의해 결정된다. 제시된 방법을 이용하여 용접라인 및 부품조립 자동화 설비 등의 적용 예로서 산업용 로봇 매니퓰레이터의 추종성능이 개선됨을 컴퓨터 모의 실험을 통해 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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