E-Actuator is an essential part of an eVGT, it receives the command from the main ECU and controls the vane. An e-Actuator failure can cause an abrupt change in engine output and it may induce an accident. Therefore, it is required to detect anomalies in the e-Actuator in real time to prevent accidents. In this paper, an e-Actuator fault detection method using on-line parameter identification is proposed. To implement on-line fault detection algorithm, many constraints are considered. The test input and sampling rate are selected considering the constraints. And new recursive system identification algorithm is proposed which reduces the memory and MCU power dramatically. The relationship between the identified parameters and real elements such as gears, spring and motor are derived. The fault detection method using the relationship is proposed. The experiments with the real broken gears show the effectiveness of the proposed algorithm. It is expected that the real time fault detection is possible and it can improve the safety of eVGT system.
강변저류지 설계를 위해 주로 사용되고 있는 방법은 1차원 부정류 수치모형인 HEC-RAS의 Storage 기법이다. HEC - RAS의 Storage 기법을 이용할 경우 설계자는 유입부 설계제원과 저류용량 외에 두 개의 매개변수를 결정해 주어야 한다. 하나는 하천의 조도계수이며, 다른 하나는 횡월류 위어의 유량계수이다. 그 중 횡월류 위어 유량계수는 강변저류지 홍수조절효과에 직접적으로 영향을 주는 저류량과 관련되어 있다. 따라서 저류량을 결정하기 위한 유량계수는 기존 연구자들에 의해 다양한 산정식들이 제시되어 있다. 하지만 횡월류 유량계수가 동일한 흐름 조건에서도 산정식별로 차이를 보이고 있어서, 설계자가 어떤 유량계수를 선택하느냐가 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 홍수시 발생 가능한 유량계수의 범위를 결정한 후 설계 인자별로 유량계수의 변화에 따른 강변저류지 홍수조절효과를 분석하였다. 분석 결과 유량계수에 따라 크게는 최대홍수량 대비 약 5 ~ 6% 정도의 차이를 보였다. 이는 가장 작게 산정된 홍수조절효과의 범위가 약 15 ~ 20% 정도인 것과 비교하면 큰 차이를 보이는 것으로 확인하였다. 따라서 강변저류지 홍수조절효과 산정시 발생 가능한 다양한 유량계수를 적용하여 보수적으로 설계하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기능적 전기 자극에 필요한 전기 자극 파형(Wave Form)과 Therapy, Burst, Pulse 각 구간에 필요한 전기 자극 시간과 같은 매개변수를 그래프 형식으로 시뮬레이션하고, 환자에게 전달되는 전기 에너지를 계산할 수 있도록 하는 기능적 전기 자극 시뮬레이션 응용프로그램을 개발하였으며, 개발된 시뮬레이션 응용프로그램과 전기 자극 장비에서 출력되는 전기 자극을 오실로스코프를 통해 비교 검증하였다. 응용프로그램에서 시뮬레이션 한 프로그램의 콘텐츠를 활용하기 위하여 XML 스키마를 개발하였다. 그리고 각각의 설정 값들에 대해 표준화된 코드를 이용하고 OID를 이용하여 각각의 표준화 코드들을 식별 할 수 있도록 함으로써 의료전문가들 사이에서 기능적 전기 자극 프로그램에 대한 콘텐츠 공유의 도구로 활용할 수 있도록 하였다.
댐붕괴 모델링에 관한 연구가 활성화된 시기는 미국 Baldwin Hills 댐(1964)과 Lower Van Norman(San Fernando) 댐(1971) 붕괴 사고 이후이며 1970년대 발생한 Buffalo Creek 댐(서부 버지니아, 1972), Teton 댐(아이다호, 1976), Laurel Run 댐/Sandy Run 댐(펜실바니아, 1977), Kelly Barnes 댐(조지아, 1977) 붕괴 사고로 인해 미국 댐 안전 관리 프로그램의 포괄적 재검토의 필요성이 제기되었다. 국내에서도 연천댐 붕괴(1996년)와 장현저수지와 동막저수지의 붕괴(2002년)로 하류에 위치한 가옥 및 농경지 침수로 인해 재산피해가 발생한 바 있으며, 2005년 비상대처계획 수립을 의무화하는 제도가 도입되었다. 오늘날 댐 붕괴와 붕괴로 인한 유출 수문곡선을 분석하는데 이용 가능한 수많은 도구들이 존재하고 있다. 가장 잘 알려져 있으며 가장 널리 이용되는 모형은 NWS Dam-Break Flood Forecasting Model(DAMBRK; Fread, 1977)이며 국내 댐 저수지 비상대처계획 수립을 위해 많이 이용되고 있다. DAMBRK 모형의 입력자료는 붕괴지속시간, 결괴부측면경사, 최종결괴부바닥표고, 댐붕괴시작수위 등이 요구되며, 이 중 결괴형성과정에 관련된 매개변수의 선정을 위해서는 댐붕괴 사례연구 자료가 활용되고 있다. 모형으로부터 도출된 붕괴유출수문곡선에 대한 적정성 평가는 과거 경험, 공학적 판단, 첨두유량 예측식에 의해 수행되고 있으며 가장 객관적인 기준이라 판단되는 첨두유출량 예측식은 사례연구 자료의 부족으로 인해 높은 불확실성을 안고 있다. 본 연구는 최근까지 개발된 댐결괴 첨두유출량 예측식을 기반으로 국내 건설된 댐의 대다수를 차지하는 필댐에 대해 댐높이, 댐형식별로 예측식의 적정성을 평가하였다.
Gen-2 Q-알고리즘에서는 질의 라운드 동안 사용할 슬롯-카운트 매개변수인 $Q_{fp}$에 대한 초기 값이 정의되어 있지 않다. 이 경우, 만일 초기 $Q_{fp}$ 값이 아주 큰 경우에는 초기 질의 라운드 동안 빈 슬롯이 많이 발생할 수 있고, 반면 초기 $Q_{fp}$ 값이 아주 적은 경우에는 충돌이 많이 발생할 수 있다. 이로 인하여 질의 라운드 동안 최적의 프레임 크기에 수렴하는 속도가 늦어질 수 있으므로 식별 속도 및 효율이 저하되는 문제점이 발생할 것으로 예상된다. 따라서 본 논문에서는 초기 슬롯 카운트의 값이 Gen-2 Q-알고리즘의 성능에 미치는 영향을 분석한다.
We have developed a design/analysis tool for use with Mat lab whick is named as "Parametric Robust Control and Identification(PROCI)". The tool is composed of three parts: Part i) consists of the identification of the continuous time transfer function by using either time domain input-output data or frequency response data, which might be experimentally obtained. Part ii) is the CDM synthesis of classical controller such as PID, Lead/Lag compensators. In part iii), the analysis of robustness of overall system can be dealt with. This tool allows us to analyze completely most of robustness issues with respect to the interval uncertaintyncertainty
최근 빅데이터 활용의 영향요인으로 개인정보 규제요인과 가명정보 결합이 핵심 정책수단으로 등장하고 있다. 본 연구는 개인정보 규제요인과 빅데이터 활용의 관계에서 제3의 변수로서 가명정보 결합의 매개효과 및 조절효과를 실증분석하였다. 분석결과, 첫째, 개인정보 규제요인 중 개인정보 정의, 개인정보 동의, 법령위반 처벌강도 요인이, 그리고 가명정보 결합요인 중 결합 비식별성, 결합 가명정보 표준화, 결합 책임성이 빅데이터의 활용에 정(+)의 유의한 관계를 보였다. 둘째, 가명정보 결합 요인 중 결합 비식별성, 결합 가명정보 표준화, 결합 책임성이 개인정보 규제요인과 빅데이터 활용과의 관계에서 정(+)의 매개효과를 보였다. 셋째, 개인정보 규제요인과 빅데이터 활용과의 관계에서 가명정보 결합기관 유형인 자유형, 중개형, 지정형의 순서에 따라 조절효과가 다를 것이라는 가설은 기각되었다. 이상의 분석결과를 기반으로 개인정보 보호와 빅데이터 활용이 조화를 이루는 '착한규제'의 정책대안을 제시하였다.
본 연구의 목적은 일본 소비자를 대상으로 해외직판 쇼핑몰의 재구매 의도에 미치는 영향 요인을 식별하고, 이를 실증적으로 검정하는 것이다. 연구모델은 가격경쟁력, 제품다양성, 평판, 원산지이미지, 이용편리성, 배송서비스, 사후서비스 등 7개의 독립변수와 하나의 매개 변수(신뢰), 그리고 종속변수(재구매 의도)로 구성되었다. 연구결과, 재구매 의도는 소비자의 신뢰에 영향을 받으며, 소비자의 신뢰에 영향을 미치는 요인은 평판, 원산지 이미지, 이용 편리성, 배송 서비스, 사후 서비스였다. 반면, 가격 경쟁력과 제품 다양성은 신뢰에 유의한 영향을 미치지 않았다. 본 연구의 결과는 향후 해외직판 쇼핑몰 분야의 연구에 방향과 기반을 제공할 수 있을 것이다. 실무적으로는 해외직판 쇼핑몰을 출범시키거나 운영하는 과정에서 쇼핑몰의 시장 확대 및 진출 전략을 수립하는데 도움이 될 수 있을 것이다.
본 연구는 청년창업가를 대상으로 창업가의 역량이 네트워크활동을 매개하여 창업성과에 미치는 영향을 분석하였다. 청년창업가의 역량을 기회인식역량, 마케팅역량, 기술역량 및 창의역량으로 구성하였다. 전국에 거주하는 청년창업가로부터 표집한 354부의 설문지를 실증분석에 사용하였다. SPSS v28.0과 PROCESS macro v4.3으로 하나의 매개변수로 구성된 단일매개모형의 연구모형을 기반으로 분석하였다. 분석결과, 첫째, 청년창업가의 역량 중 기회인식역량, 마케팅역량, 기술역량 및 창의역량이 네트워크활동에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이중 마케팅 역량은 네트워크 활동에 가장 큰 영향을 미치는 반면 기술적 역량은 가장 적은 영향을 미친다는 것이 확인되었다. 둘째, 네트워크활동은 창업성과에 정(+)의 방향으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 청년창업가의 역량 중 기회인식역량, 마케팅역량, 기술역량 및 창의역량이 창업성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이중 창의역량은 가장 큰 영향을 미치는 반면 기술적 역량은 가장 덜 중요한 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 넷째, 네트워크활동은 청년창업가의 역량과 창업성과 간을 매개하는 것으로 나타났다. 네트워크 활동을 매개로 할 때, 독립 변수들의 간접 효과의 상대적인 영향력 크기는 마케팅 역량이 가장 크게 창업 성과에 영향을 미치고, 기술 역량은 가장 작게 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이 연구의 학문적 함의로는 다양한 변수의 의의와 관계를 규명하고 있고 창업과 관련된 이론적 프레임워크에 대한 검증을 제공하며 창업성공의 주요 동인을 식별하며, 청년창업가의 역량과 창업성과 간의 네트워크의 중요성을 제시하였다. 또한 이 연구의 실무적인 함의는 네트워킹을 위한 마케팅역량의 중요성을 제시하고 있고, 역량에 대한 차별성을 시사하고 있다. 창의역량의 전략적 역할을 강조하고 있고 창업지원을 위한 정책 입안자에게 귀중한 창업육성을 위한 맞춤형 정책에 대한 지침을 제시하고 있다.
본 논문에서는 CCD 카메라를 통해 전송되는 영상 시퀀스를 대상으로 움직이는 물체의 형태가 보행중인 사람, 혹은 자동차인지를 식별하고 이의 이동 방향을 판단하여, 이를 추적하는 무인 감시 시스템을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 고정 카메라 환경에서 유동적인 배경으로부터 안정된 움직임 추출을 위하여 배경과 이동 물체를 통계적 매개 변수로 모델링하고 배경만이 존재하는 초기 연속 영상 중 일부에 대하여 통계적으로 학습한다. 또한, 능동카메라 환경에서는 카메라 움직임에 의하여 배경에서도 움직임 에너지가 발생하므로 예측된 이동 궤적정보를 이용함으로써 연산량의 감소와 정확성을 기하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 고정카메라 및 능동카메라 환경에서 취득한 연속 영상에 적용한 결과 안정된 추적 결과를 얻었다. 제안한 알고리즘은 제한된 지역내의 무인 감시 시스템 도로 환경에서 교통흐름의 모니터링 시스템 및 나아가서 지능형 도로망을 위한 자가 주행 시스템에 적용이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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