본 논문에서는 KSR-III 김발엔진 구동장치의 공진현상을 감쇠시키기 위한 서보필터 설계 결과를 제시하였다. 자세제어를 위한 김발엔진 구동장치를 엔진 지지구조물에 부착시켰을 때 저주파 영역에서 구조물과 구동장치 유압 모드간의 공진 현상이 발생하였고 이러한 공진현상을 감쇠시키기 위하여 서보필터의 설계가 요구되었다. 서보필터의 설계 과정으로 김발엔진 구동장치의 동특성 시험을 기반으로 서보필터 형상을 먼저 결정하고 보완 라그랑지안 공진화 기법을 이용하여 필터 파라미터의 최적값을 계산하였으며 최종적으로 비행용으로 적합한 서보필터를 결정하였다.
초고속 인터넷망의 확산에 따른 인터넷 이용과 전자상거래의 급격한 성장과 함께 저 비용 고 효율적 특성의 전자우편 광고가 마케팅 수단으로 각광을 받고 있다. 반면 스팸메일의 빠른 속도의 증가로 인하여 메일서비스업체와 메일사용자에게 정신적 경제적 피해를 주고 있는 것이 현실이다 이 논문에서는 대학을 중심으로 효율적인 스팸메일 차단을 위해 참여자-사용자, 관리자 그리고 ISP들이 상호 협력하는 계층적 스팸메일 차단정책을 설계하고 그 정책을 기반으로 스팸메일에 효율적으로 대응하는 스팸메일 제어모델을 제안한다. 또한 제안모델에 대한 분석평가를 통하여 모델의 효율성을 보인다.
경량 인공지능 하드웨어는 다양한 문제의 해결을 위해 멀티모달 센서 데이터를 입력받아 특징 선택, 추출, 차원축소, 정규화 과정을 수행한 후 인공지능 엔진으로 예측 결과를 도출한다. 다양한 애플리케이션에서 높은 성능을 달성하기 위해서는 이러한 경량 인공지능 하드웨어의 초 매개변수와 전체적인 전처리 시스템의 구성을 데이터에 맞춰 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 경량 인공지능 하드웨어의 효율적인 제어 및 최적화를 위한 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 통합 프레임워크는 데이터 전처리 및 뉴로모픽 기반 경량 인공지능 엔진을 유연하게 재구성할 수 있으며, 최적의 모델을 생성할 수 있다. 기능검증을 위해 손글씨 이미지 데이터 세트와 관성 센서 데이터 기반의 낙상 검출 데이터 세트를 사용하였으며, 실험 결과 제안하는 통합 프레임워크가 각각의 데이터 세트에서 90% 이상의 정확도를 갖는 최적의 모델을 생성함을 확인하였다.
'목표모델'은 대규모 시스템의 관리에 인간의 개입을 최소화하기 위한 대안으로 제시된 '자율제어 시스템'의 지식 베이스이다. '자율제어 시스템'은'목표모델'을 기반으로 '자율제어'의 네 단계인 '모니터링-분석-계획-실행'을 수행하기 때문에 대상 시스템의 '목표모델' 달성 비율을 정량화할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 '목표모델'의 달성비율을 정량화하기 위한 '목표모델의 확률적 평가'를 나타낸다. 평가는 '목표 모델링 및 가중치 부여', '목표모델 모니터링', '목표모델 평가 및 분석' 총 3단계로 구성되어 있다. 연구를 통해 '자율제어 엔진'에 지식 베이스를 제공하고, 가중치를 적용한 '목표모델'을 평가함으로써 시스템의 신뢰성 향상이 가능하다. 사례연구로써 'Smart IoT Kit'에 '목표모델'을 만들어 적용하여 제안 연구에 유효성을 입증한다.
기후변화 규제에 대응하기 위해 자동차 산업에서는 엔진의 배기가스는 줄이고, 출력은 향상시키는 과급기를 필요로한다. 전동식 과급기에 필요한 압축기는 초고속의 모터회전이 필요하고, 압축기 전기모터의 속도, 회전자의 위치 추정을 위해서는 센서가 필요하다. 하지만 센서의 사용은 비용의 증가, 신뢰도저하 등과 같은 문제점들이 있고, 이러한 문제점들을 해결하기 위해 여러 센서리스 방식들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 PSIM 시뮬레이터를 이용하여 전류모델 기반의 센서리스 방식으로 동기전동기(SPMSM)를 구동하는 0.8초 내로 90000rpm의 속도까지 도달하도록 시뮬레이션을 구현하였다.
이 논문에서는 규칙 기반 시스템의 문제에 대한 뛰어난 표현력과 빠른 추론 등의 장점을 BDI 에이전트 구조에 적절히 반영할 수 있는 규칙 기반 BDI 에이전트 구조를 제안한다. 제안하는 구조에서는 에이전트의 능력과 계획을 이해하기 쉬운 if-then 규칙으로 기술하고, 에이전트 상태를 믿음,목적,의도 집합으로 표현하여 이를 기반으로 어떤 규칙을 실행할 것인가를 결정한다. 절차적 지식에 해당되는 규칙계획의 실행을 독립적인 규칙 엔진이 담당하기 때문에 진행 중인 작업의 컨텍스트를 유지할 수 있고, 컨텍스트가 다른 여러 작업을 동시에 처리할 수 있다. 또한, STRIPS 연산자로 자연스럽게 변환 가능한 규칙을 이용하여 계획생성이 가능하고, 생성된 계획을 규칙으로 추가하여 점진적으로 에이전트 능력을 향상시킬 수 있다. 제안하는 에이전트 구조는 규칙 기반의 BDI 모델을 따르기 때문에 동적인 환경에서 반응성과 목표 지향성을 충족할 뿐만 아니라 에이전트의 지식 표현과 구축 및 제어 구조가 간단한 에이전트 구축이 가능하다.
본 논문에서는 연비손실 없이 높은 $NO_X$ 저감성능을 보이는 승용 디젤 엔진의 SCR 시스템을 위한 요소수의 분사전략을 제시하였다. 배출되는 $NO_X$량 대비 요소수가 화학량론적 1:1인 피드포워드 분사 전략과 함께 모델기반의 촉매 내 $NH_3$ 흡장률 추정 기법을 통하여 피드백 분사 제어전략을 함께 사용함으로써 과도상태에서 $NO_X$ 저감성능과 $NH_3$ 슬립 성능을 모두 만족시키고자 하였다. 제안된 분사전략을 적용하여 디젤산화촉매기와, 미립자필터가 장착된 2.2L 디젤 엔진을 갖춘 실제 차량에서의 실험을 통하여 제어기의 높은 $NO_X$ 저감률과 낮은 $NH_3$ 슬립 성능을 검증하였다.
This paper presents a feedforward control algorithm for the EGR and VGT systems of passenger car diesel engines. The air-to-fuel ratio and boost pressure are selected as control indicators and the positions of EGR valve and VGT vane are used as control inputs of the EGR and VGT controller. In order to compensate the non-linearity and coupled dynamics of the EGR and VGT systems, we have proposed a non-linear model-based feedforward control algorithm which is obtained from static model inversion approach. It is observed that the average modeling errors of the feedforward algorithm is about 2% using stationary engine experiment data of 225 operating conditions. Using a feedback controller including proportional-integral, the modeling error is compensated. Furthermore, it is validated that the proposed feedforward algorithm generates physically acceptable trajectories of the actuator and successfully tracks the desired values through engine experiments.
본 논문에서는 가스터빈 엔진, 로켓 등과 같은 연소시스템에서 발생하는 열음향학적 불안정을 능동적으로 제어하는데 필수적인 동역학적 모델링에 대한 연구 동향을 소개한다. 이를 위하여 1990년대 이후에 진행되었던 관련 연구를 저차의 시스템 모델링 기법을 중심으로 조사하였다. 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. 마지막으로 동 분야에 대한 향후 연구 가능성에 대하여 토의한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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