시뮬레이션 프레임워크는 시뮬레이션 응용 프로그램의 개발을 지원하는 기반 소프트웨어이다. 본 논문은 공학용 프로그래밍 언어로 광범위하게 사용되는 매트랩을 이용하여 개발된 이산사건시뮬레이션 프레임워크의 개발 과정을 기술하고 있다. 매트랩 객체지향프로그래밍을 토대로 새롭게 개발된 프레임워크는 매트랩 언어의 편리성과 이산사건시뮬레이션 형식론(DEVS: Discrete EVent System Specification Formalism)이 가지는 뛰어난 개발 방법론을 결합시킴으로써 무기체계 교전 시뮬레이션 프로그램 개발에서 요구되는 생산성, 유연성, 확장성을 제공한다. 더불어 매트랩의 병렬컴퓨팅 기술을 적용한 배치(Batch) 시뮬레이션 기능을 제공함으로써 몬테카를로 시뮬레이션 수행시 컴퓨터 환경에서 지원되는 CPU 코어의 수에 비례하여 응용 프로그램의 연산성능을 향상시킨다.
기존의 포트란-77로 작성된 EMTP(전자기 과도현상 해석 프로그램)는 폐쇄적인 구조로 되어 있을 뿐 아니라, 낮은 수준의 데이터 관리에서부터 실제적인 수치적 풀이에 이르기까지 그 기능을 만족하기 위하여 많은 양의 코드수를 사용하기 때문에, 수치적인 풀이의 프로그램화는 희석되어지고, 시각화는 거의 불가능하다. 그래서, 프로그램 모듈의 관리나 개발에 있어서 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 매트랩과 비주얼 C++을 사용하여 EMTP의 재개발을 위해 적합한 새로운 디자인 아이디어를 제안하고, 윈도우 환경에서 구동하는 새로운 EMTP 패키지의 개발을 제시한다. 이 패키지는 전기회로에서 과도현상의 해석을 위한 매트랩 계산 엔진과 그래픽 사용자 인터페이스 기능을 가진다.
이 논문은 매트랩/시뮬링크에서 도입한 TI 2000 DSP 라이브러리를 위한 임베디드 타켓을 사용하여 직류 모터 시스템에 대한 속도 제어기를 설계하고 구현하였다. 속도 제이기는 매트랩/시뮬링크 프로그램을 사용하여 쉽게 설계하고 구현할 수 있다. 모터 속도의 궤환은 속도 감지기로 엔코드와 펄스미터를 사용하여 eZdsp F2812 의 A/D 변환기를 통하여 처리하였다. 제어기의 실시간 프로그램은 시뮬링크를 사용하여 그렸고, P 제어기, PID 제어기 그리고 매개변수 추정 을 기반 적응제어기의 변환된 프로그램 코드는 Realsys eZdsp 2812 보드로 다운로드하였다. 그리고 실험을 통하여 구현된 제어기들의 속도응답을 확인하였다. 제어대상이 변경되었을 때에도 제어기를 쉽게 설계 및 구현하는 방법을 연구했다.
칼럼 타입의 전동조향장치(MDPS) 시스템은 차량 안전성과 연료 효율 향상을 보장하기에 승용차에 보편적으로 장착하고 있다. 시스템 해석과 제어기 개발을 위해서는 보통 Mechanical Simulation사에서 제작한 CarSim 프로그램과 매트랩 시뮬링크의 두 프로그램을 이용하여 제어 알고리즘과 차량 모델이 결합되어 하나의 시스템처럼 동시에 동작하도록 시뮬레이션을 수행한다. 매트랩 시뮬링크의 MDPS 제어 시스템과 완전 차량 모델의 동시시뮬레이션 기술개발에 대한 구체적이 방법이 소개된 적이 없기에 본 연구에서 상세히 소개하기로 한다. 본 연구에서는 사인 파형의 조향핸들입력을 이용한 시뮬레이션 결과가 보여 지고 실험결과와 잘 비교되었다. 이러한 동시시뮬레이션 기술은 차량의 핸들링 성능 평가나 CMDPS 평가 수행 및 로직 튜닝을 위해 효과적으로 사용될 수 있다.
DNA칩의 유전자 발현 데이터의 통합적 분석을 위하여 매트랩을 기반으로 한 통합분석 프로그램을 구축하였다. 이 프로그램은 유전자 발현 분석을 위해 일반적으로 많이 쓰는 방법인 Hierarchical clustering(HC), K-means, Self-organizing map(SOM), Principal component analysis(PCA)를 지원하며, 이외에 Fuzzy c-means방법과 최근에 발표된 Singular value decomposition(SVD) 분석 방법도 지원하고 있다. 통합분석프로그램의 성능을 알아보기 위하여 효모의 포자형성(sporulation)과 정의 유전자발현 데이터를 사용하였으며, 각 분석 방법에 따른 분석 결과를 제시하였으며, 이 프로그램이 유전자 발현데이타의 통합적인 분석을 위해 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하였다.
본 연구의 목적은 전기 자동차 BDU(Battery Disconnected Unit)의 방열 설계를 위해 전기 및 열 등가회로를 설계하여 온도 특성을 파악하는 것이다. 이 온도 특성을 분석하기 위해서 해석 프로그램으로 매트랩(matlab)의 시뮬링크(simulink) 프로그램을 사용하였으며, 각 소자에서의 발열과 최대 온도 그리고 평균 온도의 해석 값을 통해 실험결과 데이터와 접목 시킨다면, 배터리 팩(battery pack)의 핵심 부품인 BDU의 최적 방열 설계를 이룰 수 있을 것으로 판단된다.
Bishop과 Nabney에 의해 소개된 기존의 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발 및 적용을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크를의 적용가능성에 대해 알아본다.
본 논문에서는 고속 비행체의 공기유동 데이터 측정 시스템에 직접 적용이 가능하며 고 신뢰도를 갖는 유동 데이터 처리 알고리즘 개발에 대해 기술하였다. 과거 공기유동 데이터 획득시스템과는 다르게 전산유동해석(CFD)을 통해 미리 획득한 데이터를 적용한 알고리즘으로 전압력 측정이 필요 없이 충분 한 센서 여유(redundancy) 및 오류 검출기능을 지니고 있다. 개발된 알고리즘에 대한 검증은 상용 프로그램인 매트랩 및 시뮬링크를 사용하여 진행하였다.
본 논문은 초고속 비행체의 특정 위치에 정압력을 측정하여 속도, 받음각 등 유동 데이터를 효과적으로 획득할 수 있는 유동 데이터 획득 및 처리 알고리즘에 대해 제시하였다. 기존의 공기 유동데이터 획득시스템과는 다르게 센서 여유(redundancy) 및 오류 검출 기능을 지니고 있으며 전산유동해석(CFD)을 통해 미리 획득한 데이터를 적용한 알고리즘을 적용하였다. 상용 프로그램인 매트랩 및 시뮬링크를 사용하여 알고리즘에 대해 검증하였다.
제어 입력 선택 문제에 있어서 확률적 전략을 활용하는 RPO(randomized policy optimizer) 기법은 최근에 개발된 강화학습 기법으로써, 많은 적용 사례를 통해서 그 가능성이 입증되고 있다 본 논문에서는, 수정된 RPO 알고리즘을 제안하는데, 이 수정된 알고리즘의 크리틱 네트워크 부분은 RLS(recursive least square) 기법을 통하여 갱신된다. 수정된 RPO 기법의 효율성을 확인하기 위해 Kimura에 의해서 연구된 로봇에 적용하여 매우 우수한 성능을 관찰하였다. 또한, 매트랩 애니메이션 프로그램의 개발을 통해서, 로봇의 이동이 시간에 따라 가속되는 학습 알고리즘의 효과를 시각적으로 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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