본 연구에서는 모델링오차나 외란 등의 불확실성에도 강인한 슬라이딩 모드 제어방법을 이용하여 새로운 연료분사 제어기를 설계하였다. 그리고 8253 타이머와 A/D 변환기, 인터페이스회로 등으로 MPI가솔린 엔진용 전자 제어장치를 실제 엔진에 적용시킴으로써 새로이 설계된 연료분사 제어시스템의 성능을 파악하였다.엔진의 운전상태를 여러가지 제어 모드로 분류할 수 있으나 엔진회전수가 2000rpm, 부하가 20N의 일정한 부하 조건에서 엔진회전수를 1500rpm에서 2000rpm으로 변화시켰을 때의 과도상태 응답을 파악하였다. 이와 같이 새로운 슬라이딩 모드 연료분사 제어시스템 을 개발하여 3원촉매 변환기의 변환효율을 극대화함으로써 배기가스의 유해물질을 최 소화하는 것을 본 연구의 목적으로 하였다.
본 연구에서는 차체구조계의 진동모드 변수와 차실음향계의 음향모드변수들이 어떻게 관련되어 차실소음을 결정하는 가를 밝혔다. 그 결과, 수치해석 결과의 효용 성을 높이고 실내소음 평가방법을 체계화 시킬 수 있었으며, 효과적인 소음저감을 위 한 유용한 자료를 얻을 수가 있었다. 한편, 이제까지의 차실소음의 응답해석에서 가 장 큰 오차의 발생요인은 차체의 구조진동 모드데이타인데, 본 연구에서는 유한요소해 석 대신 모드시험 결과를 이용함으써, 유한요소 모델리이 어려운 경우의 소음 해석의 신뢰도를 높일수가 있었다.
본 논문에서는 다치 논리를 이용한 연산기를 설계하였다. 다치 논리를 구현하기 위해서 전류모드 CMOS 회로를 이용하였으며 이진 전압모드 신호를 다치 전류모드 신호로 바꾸어 주는 인코더와 연산 결과인 다치 전류모드 신호를 이진 전압모드 신호로 바꾸어 주는 디코오더를 사용하여 기존의 이진 시스템에 적용할 수 있도록 하였으며, 승산기 설계시 부분곱 수를 줄이기 위하여 기존의 Booth 알고리즘을 확장한 4진 SD수 부분곱 발생 알고리즘을 사용하였다. 제안된 회로는 SPICE 시뮬레이션 및 FPGA Chip을 이용한 하드웨어 에뮬레이션으로 그 유효함을 확인하였다
구조물 이상 탐지를 위해 외력에 의한 광섬유의 모드변환을 이용한 새로운 광섬유 센서를 고안하고 제작하였다. 이러한 광섬유 센서는 민감도가 매우 좋으며, 크기가 작고, 전자파에 매우 둔감한 장점들이 있다. 이 센서는 적외선영역에서의 단일모드 광섬유와 635nm의 레이저 다이오드로 구성하였기 때문에 광섬유의 끝단에서의 횡모드는 가우시안 분포가 아닌 다른 형태의 횡모드 형태가 생긴다. 이 광섬유 중간을 구조물에 부착한 후, 구조물에 외력을 인가하면 광섬유 횡모드의 분포 변화가 생기고, 이를 감지함으로써 구조물 이상 유무를 판독할 수 있다. 본 논문에서는 광섬유 센서를 부착한 알루미늄 보를 변형시킴으로써 광섬유 센서의 횡모드 변화를 조사하였다. 이 실험결과 구조물의 이상상태를 감지할 적당한 신호를 얻을 수 있었으며, 구조물의 이상유무를 측정할 수 있는 광섬유 센서로의 가능성을 확인할 수 있었다.
4륜 장착 자동차의 토크 전달은 2륜 구동, 4륜 구동 모드를 간단히 전환하는 방식(part time 4WD)과 항시 사륜 구동 모드에서 전후륜의 토크 전달비를 제어하는 방식(AWD, all wheel drive)이 있다. 경제의 발달에 따라서 취미 인구의 확대로 국내에만 180만 명의 R/C car 사용자가 있다. 이 중 2WD-4WD의 전환을 differential lock mechanism으로 구현한 수입산 모델의 가격이 1,000,000원을 호가하지만 가변 제어 방식이 아닌, 정차 후 2-4륜 구동 전환 방식을 적용하고 있으며 상대적으로 내구성이 떨어진다. DC motor의 출력이 늘어나고 배터리의 성능이 좋아진 현재 소형 RC car의 최고 속도는 80 km/h 정도로 빨라졌다. 그러나 마찰 계수가 낮은 노면(실내의 대부분 평활 처리된 복도)에서는 2륜 구동 모드의 활용도가 매우 낮다. 미끄러운 노면에서 후륜 구동 모드로는 oversteer가 발생하여 차량이 스핀하기 쉽고 전륜 구동 모드로는 understeer가 발생하여 제대로 된 코너링이 어렵다. 상시 4륜 구동 모드는 에너지 소모가 크고 전후륜이 tight coupling되어 있는 문제 때문에 일반적인 노면에서 부드러운 코너링이 잘 이루어지지 않는 문제가 있다. 본 연구에서 제안하는 방식은 그림 1와 같이 center shaft의 중간에 영구 자석으로 만들어진 토크 전달용 판이 있고 그 사이에 자계를 차폐할 수 있는 강자성체 셔터를 서보 기구에 연결하여 서보 회전각에 따라서 구동 쪽의 토크가 피구동축으로 전달되는 양을 연속 가변제어할 수 있다. 토크 전달용 판의 차폐 면적에 따른 토크 전달양을 전/후륜 바퀴의 Static torque를 통해 측정하였으며(그림 2), 공중 상태에서 즉 공기저항만을 고려한 상태에서의 RPM 회전수 차이 측정(그림3)을 통해 구동 쪽의 회전수가 피구동축으로 전달되는 양을 측정하여 연속가변 토크 제어 전달 기구의 성능을 확인하였다. 이 기구는 현재 1차적으로는 remote controller의 ch 3(ON/OFF제어 방식)에 연결하여 특정한 양의 토크를 전륜 쪽으로 보낼 수 있도록 구현이 가능하며, ch 2(PID제어 방식)에 연결하여 연속 가변 조절이 가능하도록 구현이 가능하다. 부가적으로 Arduino board를 내장하여 전후륜의 휠센서에서 입력되는 신호를 감지하여 자동적으로 전후륜에 배분되는 토크를 제어할 수 있도록 설계 중에 있다.
본 논문에서는 편종의 조율 방안을 모색하기 위하여 유물 편종과 현대 편종의 음향 스펙트럼을 비교분석하였다. 유물 편종은 세종대왕기념관에서 소장하고 있는 편종을, 현대 편종은 국립국악원에서 연주되는 편종을 사용하였다. 음향 스펙트럼과 TV 홀로그래피를 이용한 모드분석을 통해 현대 편종의 모드진동수와 모드형상을 파악하였다. 유물 편종의 경우는 음향 스펙트럼 분석만 하였다. 각각의 음고에 해당하는 현대 종과 유물 종의 기명진동수는 9.8 센트부터 203 센트까지 차이를 나타냈다. 유물 편종의 조율 상태가 양호하지 못한 점, 현대 국악에서 기준 황종음고를 서양의 C4로 정하는 경향 등을 그 차이의 원인으로 해석할 수 있다. 편종의 음색을 결정하는 고차 모드진동수의 기명진동수에 대한 상대적인 비율을 조사한 결과, (3,0)a와 (3,0)b모드를 제외한 모든 고차 모드진동수에서 유의미한 차이를 나타냈다. 이 차이는 통계적으로 유의미할 뿐만 아니라 최소가지진동수 이상이었다 이것은 유물 편종과 현대 편종 사이에 음색의 차이가 있음을 시사한다. 조율방안을 모색하기 위해서는 보다 많은 유물 편종에 대한 추가적인 음향 분석, 주물 분석 및 구조에 대한 연구가 필요하다.
본 연구는 LCD 패널에서 시청모드별 사용자의 피로도 차이에 대한 연구이다 LCD 사용에 따른 사용자 피로도에 미치는 영향이 보고되고 있는 것을 감안하여 감성 공학적 방법을 이용하여 시청모드에 따른 사용자 피로도 차이를 분석하였다. 실험은 34명의 대학생을 두 그룹으로 나누어서 같은 동영상 조건에서 각각 영화모드와 표준모드를 60분간 시청하게 하였다. 시청 시의 피로도를 알아보기 위해 생리신호 반응(GSR, PPG, SKT), 눈 움직임(동공의 확대 축소속도, 눈 깜박임률) 및 주관적 피로도(긴장도, 쾌적도, 피로도)를 측정하였다. 그 결과 주관적인 평가와 생리 반응에서 영화모드가 표준모드보다 더 피로감을 유발시키는 것을 확인 할 수 있었다. 눈 움직임 반응에서는 통계적으로 유의한 결과를 얻지 못하였다.
신상욱 등은 JCCI 2003에서 새로운 인증-암호화 모드 NAE를 제안하였다. NAE는 CFB 모드와 CTR 모드를 결합시킨 변형된 형태로, 하나의 기반이 되는 블록 암호 키를 가지고 최소한으로 블록 암호를 호출하여 기밀성과 무결성을 모두 제공한다. 이 모드는 CBC 암호화 모드와 CBC-MAC이 결합된 CCM 인증-암호화 모드보다 효율적이며, 기제안된 다른 인증-암호화 기법들과 유사한 성능을 가진다. 그러나 본 논문에서는 단순 암호문 조작으로 유효한 암호문-태그 쌍을 생성할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 지진시 구조물의 진동을 줄이기 위한 방법으로 모드에너지 기반 신경망 제어 방법을 제안하였다. 모드에너지 기반 신경망 제어 방법은 신경망의 학습 과정에서 구조물의 모드 에너지를 이용하여 목적함수를 구성하며, 이 목적함수를 최소로 하는 학습을 진행한다. 제안된 제어 알고리즘의 적용성을 검증하기 위해서 능동질량감쇠기(AMD, Active Mass Damper)가 설치된 3층 구조물을 예제 모델로 선택하였으며, El Centrol지진을 이용하여 모드에너지기반 신경망제어 알고리즘을 학습시켰다. 모드에너지 기반 신경망 제어 알고리즘의 제어 성능은 학습 후 임의의 지진에 대한 하중으로 California지진을 사용하여 검증하였다. 해석 결과에서 California지진에 대한 제어 전 후의 결과와 기존의 방법인 MLP(Muli-layer Perceptron)의 결과와 비교하였다. 또한 제안된 제어 방법을 적용할 때, 지진시 구조물의 비선형 거동은 제어후 거의 보이지 않는 것을 확인 할 수 있었다.
HEVC의 화면 내 예측에서는 35가지의 화면 내 예측 모드 중 최적의 모드를 결정하기 위한 다양한 과정이 있다. 이러한 과정 속에서 특히나 많은 비중을 차지하는 부분이 바로 RQT 과정이다. RQT 과정을 거치기 전에 35가지의 모드 중, RMD 과정을 거쳐 RQT 과정을 거칠 RD 후보 모드 군을 결정한다. RQT 과정은 각 모드 별로 RD-cost를 구하여 최적 모드가 결정되기 때문에, 많은 복잡성이 요구 된다. 본 논문에서는 최소한의 화질 열화와 함께 인코더의 빠른 부호화를 위하여 RQT 과정을 거치게 될 RD 후보들의 수를 PU 주변의 화면 내 예측 모드 정보를 이용하여 현재 PU의 방향성을 어느 정도 예측 하여 보다 빠르고 효율적인 화면 내 예측 방법을 제안한다. 실험 결과에서 ${\Delta}BD$-PSNR은 최대 0.059dB 정도의 손실만을 유지하면서, 인코더 복잡성은 최대 7.63%까지 빨라짐을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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