부하 모델링이 전력계통의 해석과 제어에 미치는 영향력은 매우 크다. 정확한 부하모델링을 위해 최근에는 측정기반의 부하 모델링이 많이 연구되고 있다. 부하모델링 알고리즘은 먼저 모델의 구조를 정하고, 그 모델에 적합한 파라미터를 산정하는 작업으로 이루어진다. 파라미터 산정에는 최소자승법이 사용되었다. 이 최적화 과정에서 알고리즘을 통해 나온 계산값과 측정값의 차이가 최소가 되도록 파라미터를 산정하였다. 슬라이딩 윈도우(sliding window)의 개념을 도입해, 실시간으로 변화하는 부하의 동특성을 반영할 수 있는 온라인 부하모델링을 수행하였다. 실측 데이터의 취득을 위해 학교 부하에 PMU를 설치하였다. 본 논문에서는 사례 연구를 위해 실시간 시뮬레이터의 데이터를 이용하였고, 정적 ZIP 모델을 통해 알고리즘의 정확성을 검토하였다.
신경회로망 기술은 다양한 공학적 및 과학적 문제에 적용되어 왔으며 복잡한 동특성을 갖는 시스템의 모델링에 특히 효율적인 것으로 알려져 있다. 신경회로망 학습은 신경회로망의 가중치 및 바이러스로서 주어지는 파라미터 벡터의 요소를 주어진 목적함수를 최소화하는 최적의 값으로 추정하는 연산과정을 의미한다. 따라서 신경회로망 파라미터 학습은 전체시스템의 성능을 직접적으로 좌우하는 매우 중요한 단계라 할 수 있으며 일반적으로 파라미터의 수정규칙 알고리즘을 도출한다. 이러한 수정규칙은 주로 최적화 기법을 적용하며 경사함수(gradient function)를 포함한다. 최근에는 이러한 경사함수를 포함하지 않는 학습 알고리즘이 많이 개발되고 있으며 특히 칼만 필터링 이론을 접목한 미분 신경회로망의 학습 알고리즘이 최근에 발표되었다.
본 논문에서는 WBG(Wide Band Gap)특성을 갖는 GaN FET의 과도특성을 분석한다. 먼저, GaN(Gallium Nitride) FET의 공개된 정보를 바탕으로 스위칭 과도 특성과 관련된 파라미터들을 정량적으로 추출하고, GaN FET의 동특성을 반영하는 시뮬레이션 모델을 구성한다. 이 모델을 통하여 Si MOSFET과 비교하여 GaN FET의 성능을 예측한다.
차량의 시트 재질로 사용되는 폴리우레탄 폼의 모델링 및 동특성 예측은 승객의 승차감 향상을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 폴리우레탄 폼의 정특성 시험을 통해 비선형 강성과 점탄성 특성의 시간변수 파라미터를 구하였다. 다항식과 컨벌루션 적분법을 이용하여 폴리우레탄 폼의 비선형 특성과 점탄성 특성을 수학적으로 모델링하였다. 이와 같은 비선형 진동 모델에 대하여 수치적분 방법을 이용하여 시트 바닥 변위에 대한 진동 응답을 계산하였다. 폴리우레탄 폼의 비선형 특성과 점탄성 특성이 진동계에서 미치는 영향을 단순 1자유도계와 인체모델을 이용하여 분석하였다. 결과적으로 폴리우레탄 폼의 점탄성 특성이 승차감을 위한 설계파라미터로 고려되어야 하는 것으로 나타났다.
쌍안정 TN LCD를 매트릭스 어드레싱 구동을 할 때 패널 파라미터와 구동 파형을 최적화하는 방법을 제시하였다. 쌍안정 TN 액정 셀에서 데이터 전압이 광 수위칭 특성에 미치는 영향을 측정하였고 이를 이론적으로 모델링 하였다. 스위칭에 데이터 전압이 미치는 영향을 고려하기 위해 시간의 함수로써 weighting 함수를 도입하였다. Weighting 함수를 알아내면 최소의 데이터 펄스폭을 계산함으로써 멀티플렉싱 구동을 위한 최대의 구동 라인 수를 계산할 수 있다. 또한 패널 파라미터(예, d/p)를 변화 시키면서 테스트 셀을 구동하면 고속 동작을 위한 파라미터를 최적화할 수 있다. 이로부터 이론적 예측과 실험 결과가 잘 일치하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 향상된 중간 시점 합성 영상을 위한 깊이 영상 부호화 방식을 제안한다. 깊이 영상은 실제 영상과 다르게 날카로운 경계를 기준으로 완만한 변화를 가지는 픽셀 값을 가지는 특성이 있다. 따라서 깊이 영상의 부호화에서는 경계 영역을 효율적으로 부호화하는 것이 중요하다. 기존의 다시점 비디오 부호화기 (Multiview Video Coding)가 하나의 프레임 내에서 고정된 양자화 파라미터 값을 사용하는 것에 반해, 제안된 방식에서는 경계 영역을 효율적으로 부호화하기 위해 블록의 특성에 따라 적응적으로 양자화 파라미터를 할당한다. 2 차 미분 영상의 분포에 기반해 각 블록을 경계 블록, 평탄 블록, 일반 블록으로 구분하고 이에 따라 양자화 파라미터를 할당한다. 실험결과로서, 제안하는 방법의 성능이 다시점 비디오 부호화기 참조 소프트웨어 JMVC 8.3 에 비하여 BD-PSNR 이 평균 0.18dB 향상되고, BD-BR 은 평균 4.03% 감소되어 부호화 효율이 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 연마용 로봇의 외부에 대한 강건 제어를 위한 방법으로 로봇의 강인제어기법을 테스트하기 위한 방법으로 수평형 도립진자를 이용하여 제안한 기법을 선형화된 모델을 기반으로 제어하고자 한다. 수평형 도립진자를 이용한 복잡한 동특성 분석과 비선형 시스템의 수학적 모델링을 통해 수식화하였고, 선형화된 상태공간방정식을 이용하는 현대제어인 슬라이드 모드 제어를 도입하여 시스템 제어를 해보았다. 또한, 동역학의 파라미터를 설계하며 또한 알 수 없는 외란과 파라미터 변동을 추정하는 외란 관측기를 사용하여 더욱 제어 시스템에 강인성을 실험결과로 분석하였다.
본 논문에서는 간단한 외란 관측 기법을 이용한 영구자 석형 동기 전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor: PMSM)의 비선형 속도 제어 기법이 제안된다. 피드백 선형화 (feedback linearization) 기법을 이용함으로써 비선형 요소가 효과적으로 제거되고 출력 오차 동특성을 선형 제어 기법에 기반 하여 설정할 수 있다. 그리고 파라미터 변동에 의한 비선형 외란을 제거하기 위해 본 논문에서는 외란 관측 기법을 이용한다. 제안한 관측기를 이용한 비선형 속도 제어 알고리즘이 파라미터 변동에 대해 강인한 제어 특성을 가짐을 시뮬레이션으로 확인하였다.
최근 건설현장의 안전사고 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용한 안전관리에 관한 연구를 많이 수행하고 있다. 최근 딥러닝 기반 객체 인식 및 영역 분할 연구에서 앵커 박스 파라미터를 사용하고 있다. 일관적인 정확도를 확보하기 위하여 학습 과정에서 앵커 박스 파라미터의 최적화가 중요하다. 앵커 박스 관련 파라미터는 일반적으로 학습자의 휴리스틱 방법으로 모양과 크기를 고정하여 학습을 수행하고 있고, 파라미터는 단일로 구성된다. 하지만 파라미터는 객체 종류와 객체 크기에 따라 민감하고 수가 증가하면 단일 파라미터로 데이터의 모든 특성을 반영하는데 한계가 발생한다. 따라서 본 논문은 분할 학습을 통해 최적화된 다중 파라미터를 적용하는 방법을 제안하여 단일 파라미터로 모든 객체의 특성을 반영하기 어려운 문제를 해결하고자 한다. 통합 데이터를 객체 크기, 객체 수, 객체의 형상에 따라 효율적으로 분할하는 기준을 정립하였으며, 최종으로 통합 학습과 분할 학습 방법의 성능 비교를 통해 제안한 학습 방법의 효과를 검증하였다.
Taguchi robust design is widely used to quality improve methods. Especially, interest of dynamic characteristics parameter design is getting grow. In this paper, we have a comparative analyzed three Signal-to-Noise Ratios which are used in American Supplier Institute(ASI), MINITAB and Taguchi series published by Japanese Standard Institute with numerical examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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