본 논문에서는 유도전동기 회전자 자속 기준제어를 위하여 비선형 관측기인 확장된 루엔버거 관측기 원리를 적용한 새로운 회전자 자속관측기를 제안하였다. 확장된 루엔버거 관측기는 확장된 칼만 필터와 유사하게 동특성 오차의 선형화 기법을 따트고 있으나 통계학적 속성의 노이즈 공분산을 고려하지 않는 결정론적 관측기로서 비선형 상태관측기 설계시 요구되는 좌표변환 및 선형화 파정에서 비선형 편미분 방정식의 직접적인 해를 펼요로 하지 않아 구현이 비교적 용이하다. 제안된 회전자 자속관측기는 직교좌표의 고정자 전류, 회전자 자속, 속도 및 부하 토크로 구성된 6차 미분방정식으로부터 유도되었으며 축약된 형태의 이득행렬을 갖는다. 시뮬레이션 및 실험은 파라 미터중 회전자 저항 값이 변동된 상황을 가정하여 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 제안된 관측기를 이용한 자속 추정시 극점 재배치를 통하여 동특성 오차의 수렴성을 제어할 수 있으며, 부하 설험결과 제안된 관측기를 적용하는 경우에는 슬립적분형 간접벡터제어에 비해 보다 정확한 벡터제어가 가능함이 확인되었다.
우리나라의 계절 특성상 여름철 집중호우가 쏟아지는 현상이 빈번하게 발생하는데 이러한 돌발홍수가 예고 없이 일어나 상습적으로 침수 피해를 입는 지역이 증가하고 있다. 본 연구에서 2009년 ~ 2019년 동안 서울시 침수 피해 사건 중심의 인터넷 기사를 기반으로 실제 침수 사례를 조사해본 결과, 침수가 가장 많이 발생한 순으로 반포동(26건), 대치동(25건), 잠실동(21건)으로 집계되었다. 침수피해가 가장 많은 반포동을 연구지역으로 선정하고 그 중 잠수교의 수위를 예측하는 연구를 진행하였다. 기존 연구에서는 수치모형에 비해 신속한 결과를 도출할 수 있는 자료 기반 모형 중 LSTM 기법을 많이 사용하였다. 그러나 이는 선행 시간이 길어질수록 첨두수위에서 과소추정된 것으로 분석된 취약점이 존재하였다(정성호 외, 2018). 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 GANs(Generative Adversarial Networks)를 이용하였다. GANs는 생성자와 감별자가 나뉘어 생성자가 실제 자료인 첨두수위에서의 잠수교의 수위를 학습하고 실제와 근접한 가상데이터를 결과로 생성하여 감별자는 그 생성된 미래의 잠수교의 수위가 실제인지 가상인지 판별하도록 학습시키는 신경망 구조이다. 사용한 수문자료는 한강홍수통제소, 기상청, 국립해양조사원에서 제공하는 최근 15년간의 (2005년~2019년) 수위, 방류량, 강수량, 조위 자료를 수집하였고 t-test와 상관성분석을 통해 사용한 인자 간의 유의미성 판단과 상관성을 분석했다. 또한, 민감도 분석 결과 시퀀스길이(5), 반복횟수(1000), 은닉층(10), 학습률(0.005)로 최적값을 선정하였다. 또한 학습구간(2005년~2014년)과 검증구간(2015~2019년)으로 나누어 상대적으로 높은 수위가 관측되는 홍수기의 3, 6, 9시간 후의 수위를 예측하고 오차 지표를 이용해 평가하였다. LSTM 기법으로 예측된 수위와 GANs로 예측된 수위를 비교한 결과 GANs으로 예측된 첨두수위에서의 정확도가 5% 정도로 향상되었다. 향후에는 다양한 영향인자와 다른 기법과의 결합을 고려한다면 보다 정확하게 수위를 예측하여 하천 주변 사회기반시설의 침수 피해를 감소시킬 것으로 판단된다.
H.264/AVC 동영상 부호화 표준은 이전의 여러 동영상 부호화 표준에는 없던 새로운 부호화 도구들이 추가되었으며 이를 통하여 보다 높은 압축 효율을 보인다. 추가된 부호화 도구들로 인하여 H.264내의 매크로블록은 이전의 부호화 표준에서 보다 많은 정보를 포함한다. 하나의 매크로블록에 대해서 최대 16개까지의 서로 다른 움직임벡터를 가질 수 있으며 최대 4개의 서로 다른 참조프레임을 가질 수 있다. 또한 다양한 블록크기로의 움직임 추정하며 이는 매크로블록의 모드로서 정의된다. 따라서 H.264내의 매크로블록은 기존보다 많은 움직임벡터를 가질 뿐만 아니라 기존에는 없던 참조 프레임과 매크로블록모드의 정보를 새로이 포함하고 있다. 반면 현재의 H.264내의 시방향 에러은닉기법은 이전 부호화 표준에서 사용하던 방법과 유사한 방법으로 에러가 발생한 블록의 주변 매크로블록의 움직임 벡터만을 고려하여 에러를 은닉한다. 본 논문은 H.264 부호화 표준의 특성을 고려하여 매크로블록이 포함하고 있는 다양한 의기의 움직임벡터 및 참조 프레임 뿐 아니라 주변 매크로블록들의 모드를 이용하여 서로 다른 블록 크기로 에러를 은닉함으로써 매크로블록이 포함하고 있는 정보를 최대한 활용하고 이를 통한 효율적인 에러은닉 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 기존의 H.264에서의 시방향 에러은닉 기법과 비교하여 적은 연산량만을 가지면서도 최대 2.17dB까지의 향상된 화질을 나타낸다.
본 논문은 듀얼 확장 칼만 필터를 기반으로 2링크 매니퓰레이터의 정밀한 제어를 위한 미지 변수 추정법을 제안한다. 2링크 매니퓰레이터 시스템은 기구학 및 동역학 방정식에 비선형성을 가지며 내부 파라미터의 변화에 민감한 특성을 보인다. 이러한 시스템의 경우 내부 미지 파라미터의 추정이 매우 중요하다. 특히 거친 환경에서 작업을 수행함에 있어서 중량과 관성행렬의 변화는 시스템을 불안정하게 만드는 요소이다. 따라서 본 논문에서 제안한 방법을 기반으로 시스템의 상태 및 미지 변수를 동시에 추정하여 앞서 소개한 문제점들을 해결하고자 한다. 제안한 방법은 Mathwork에서 제공하는 Matlab 기반으로 시뮬레이션을 수행했고, 그 결과는 RLS 알고리즘과 비교하여 성능을 분석하였다. 제안된 방법은 상태 및 미지 변수 추정에 RLS 방법보다 뛰어난 추정 성능을 보임을 확인 하였다.
최근 풍력발전 시스템은 가장 빨리 발전하고 있는 신재생 에너지원중 하나로 각광을 받고 있으며, 풍력발전 시스템의 주된 관심사는 어떻게 광범위한 풍속의 변화에서도 효율적으로 시스템을 동작시키는 가에 있다. 일반적으로 풍속은 풍력발전시스템의 동특성에 큰 영향을 미치는 요소이다. 따라서 많은 풍력발전 제어 알고리즘은 성능향상을 위해 풍속의 측정을 요구하게 된다. 그러나 불행히도 풍속계와 같은 센서에 의한 실효 풍속의 정확한 측정은 어려운 실정이며 따라서 제어 시스템의 동작을 위해 풍속은 여러 가지 기법을 통해 추정되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 신경망 학습을 통해 현재 풍속을 추정한 후 추정된 풍속을 이용하여 최대 전력점을 추종(MPPT)하는 방법을 제안하고자 하며, 제안된 기법의 유용성 검증을 위해 실제 제작된 실험환경에서의 적용실험을 수행하였다.
본 논문에서는 가스터빈 엔진, 로켓 등과 같은 연소시스템에서 발생하는 고진폭-고주파 열음향학적 불안정을 능동적으로 제어하는데 필수적인 동역학적 모델링에 대한 연구 동향을 소개한다. 이를 위하여 1990년대 이후에 진행되었던 연구를 저차의 시스템 모델링 기법을 중심으로 조사하였으며, 특히 물리적 원리로부터 모델의 구조를 결정하고 시스템의 입출력 데이터를 기반으로 모델 파라미터를 추정하는 그레이박스 접근방법과 물리적 원리의 적용 없이 시스템 특성을 추정하는 블랙박스 기법을 소개한다. 또한 동 분야에 대한 향후 가능성에 대하여 간략히 기술한다.
매입형 영구자석 동기전동기와 인버터, 그리고 추진제어기로 구성된 추진시스템을 갖는 독립 구동형 전기자동차에 대하여 파라미터 변동특성을 반영하는 전동기 제어기법과 주행특성을 개선한 새로운 추진제어기 기법을 제시하였다. 기존의 방식과는 다르게 전동기의 등가파라미터인{{{{ { L}_{d } }} 와{{{{ { L}_{q } }} 의 변동을 전류의 크기뿐만 아니라 전류 위상각의 관점에서 고려하였으며, 해석적인 방법으로 전 영역에 대한 변동 곡선을 제시하였다. 그리고{{{{ { L}_{d } }}와 {{{{ { L}_{q } }}에 대한 변동을 신경회로망을 이용하여 추정기를 구성한 후 신경회로망 추정기를 갖는 매입형 영구자석 동기 전동기용 벡터제어 기법을 제시하였다. 또한, 추진제어기는 토크분배 기능과 토크약화제어 기능을 구비하도록 만들어졌으며, 선회 조종성과 슬립율이 안정 영역 내에서 운전 되도록 개선된 추진 제어기를 제시하였다. 제안된 제어기의 동특성을 실험과 모의 실험을 통하여 검증하였다.
본 연구의 목적은 통신 데이터를 통해 구축한 유동인구 데이터를 활용하여 서울시 도심도보관광코스 내 유동인구 특성을 파악하고 효과적으로 시각화하여 공간적인 맥락을 분석하는 것이다. 도로에 따른 유동인구 추정을 위해 유동인구 데이터 정제 기법을 개발하여 도보관광코스 별 유동인구 데이터를 구축하였다. 도보관광코스 분석에 적합한 형태로 정제하기 도로 주변 유동인구 값을 고려한 유동인구 추정하여 도보관광코스 내 유동인구를 할당하였다. 정제된 데이터를 바탕으로 서울도보관광 18개 코스 각각의 유동인구 특성과 공간 특성을 도출하였다. 도보관광코스 내 유동인구의 공간 밀도와 집중 구간을 분석하기 위해 커널 밀도분석과 Getis-Ord $G^*_i$ 통계를 적용하였으며 3D 시각화를 통해 서울도보관광 18개 코스별 유동인구 특성을 성, 연령, 시간, 요일에 따라 정량적으로 파악하였다. 그 결과 청계천 제1코스, 경희궁-서대문코스, 인사동-운현궁 코스 순으로 유동인구 규모가 크게 나타났으며 주중에는 인사동-운현궁, 주말에는 성북동 코스의 유동인구가 많았다. 남성 유동인구 비율이 가장 높은 코스는 청계천 제1코스, 여성 유동인구 비율이 가장 높은 코스는 몽촌토성 코스였다. 주말 유동인구 비율이 가장 높은 도보관광코스는 성북동 코스임을 확인할 수 있었다.
이동로봇의 위치추정오차를 검출하는 방법으로 칼만필터의 잔류오차를 최소적응알고리즘으로 검사하여 시스템의 이상유무를 확인할 수 있음을 알아보았다. 이동로봇의 이상유무판별에 칼만필터를 적용하기 위한 모델로는 위치이동에 기여하는모터부분의 모델만을 사용하였고, 칼만필터의 잔류오차에 나타나는 바이어스성분의 검출로 이상유무를 판별할 수 있음을 확인하였다. 이동로봇의 동특성모델을 이용하여 이동로봇의 위치추정에 나타나는 오차를 판별할 수 있는 제안된 방법은 다른 부가적인 외부장치가 없이 사용될 수 있는 장점이 있다 . 칼만필터는 모터의 구동전류를 추정하고, 이 잔류오차에 적응자기동조필터를 적용하여 백색잡음의 성질을 지닌 잔류오차를 판별하게 된다. 이동로봇의 모델에 가능한 상황을 가정하여 구성한 시뮬레이션의 결과들은 제안된 방법이 위치추정 오차의 판별에 사용될 수 있음을 보여주고 있다.
이 논문에서는 하드웨어와 소프트웨어의 통합 설계에 의한 H.263 동영상 코덱을 구현한다. 동영상의 부호화와 복호화를 실시간으로 수행하기 위해 동작 속도 및 응용성을 동시에 고려하여 H.263 코덱의 각 부분 중 어느 부분이 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현된는 것이 바람직한지 결정하였다. 하드웨어로 구현하는 부분은 움직임 추정부 및 보상부와 메모리 제어부이고, 나머지 부분은 RISC (reduced instruction set computer) 프로세서를 사용하여 소프트웨어로 처리한다. 이 논문에서는 하드웨어 및 소프트웨어 모듈의 효과적인 구현 방법을 소개한다. 특히 하드웨어로 구현되는 움직임 추정부를 위해서 주변 움직임 변위의 상관성 및 계층적 탐색을 이용한 다수의 움직임 후보를 가지고 알고리즘을 사용하였으며, 이 알고리즘에 기반한 소면적 구조를 제안한다. 소프트웨어로 처리되는 DCT (discrete cosine transform) 부분의 최적화를 위해서 움직임 추정부에서 얻어진 SAD (sum of absolute difference) 값에 근거하여 DCT 이후 양자화된 계수들의 통계적 특성을 분류하는 기법을 사용한다. 제안된 방법을 실제 RISC 프로세서와 gate array를 이용하여 구\ulcorner하고, 그 성능이 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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