이 논문에서는 광대역 신호에 대한 전력 증폭기의 메모리 효과를 보이고, 메모리 효과와 결합된 비선형성의 보상 방법을 제시하고 그 성능을 분석한다. 메모리 효과와 결합된 전력 증폭기의 모델링과 보상을 위해 볼테라 급수 모델, 위너 모델, 그리고 해머스타인 모델을 검토하였다. 보상 방법으로는 디지털 피드포워드 기술을 제안하였다. 이 방식은 아날로그 방식의 피드포워드 방식에 비해 안정성과 환경 적응성 등이 우수하고, 기존의 디지털 비선형 보상 방식들에 비해 구조가 간단하다. 애질런트사의 ADS를 이용한 모의실험을 통하여 성능을 살펴본 결과 주파수대역 재성장이 20 dB 이상 억압되었으며, 최소한 10 dB 정도의 백-오프 효과가 있음을 확인하였다. 보상 성능, 구현의 복잡도, 수렴 속도 등을 고려할 때 위너 모델이 제안하는 방식에 가장 적합하다는 결론을 내릴 수 있다.
본 논문에서는 잡음 환경에 강인한 음성 인식 성능을 위해 특징 보상 이득을 이용한 음성 향상 기법을 제안한다. 본 논문에서는 변분모델 생성 기법을 채용한 병렬 결합된 가우스 혼합 모델(Parallel Combined Gaussian Mixture Model, PCGMM) 기반의 특징 보상 기법으로부터 계산할 수 있는 특징 보상 이득을 이용하는 음성 향상 기술을 제안한다. 불일치 환경 음성 인식 시스템 적용 환경에서 본 논문에서 제안하는 기법이 실험 결과에서 기존의 전처리 기법 및 이전 연구에서 제안된 특징 보상 기반의 음성 향상 기법에 비해 다양한 잡음 및 SNR(Signal to Noise Ratio) 조건에서 월등한 인식 성능을 나타내는 것을 확인한다. 또한 잡음 모델 선택 기법을 적용함으로써 음성 인식 성능을 유사한 수준으로 유지하면서 계산량을 대폭적으로 감축할 수 있다.
사다리꼴 역기전력을 갖는 BLDC 모터 제어에 있어서, 전류 맥동의 문제가 가장 심각하다. BLDC 모터 제어의 많은 연구가 이 전류 맥동 문제를 개선하기 위하여 연구되어지고 있다. 맥동의 저감을 위하여 전류 전환 시간동안에 전류 전환시의 보상 PWM 듀티를 인가하는 방법으로 전류의 감쇠/상승 기울기를 같게 하여 맥동을 줄일 수 있는 방법이 연구되었다. 여기서 전류전환 시간을 측정하기 위해서는 전류 전환시작 시점의 상전류를 아는 것이 매우 중요하다. 상 전류를 측정하는 방법으로는 전류센서를 이용하는 방법이 보편적으로 사용되나 저항을 이용한 전류 검출 방법을 사용하면 스위치의 On/Off에 대하여 이산적인 전류를 측정하게 되는 문제점이 있을 수 있다. 다른 방법으로는 전기 모델을 이용하여 전류를 추정함으로서 전류 검출을 대신할 수 있다. 이러한 전류 추정기는 선형 방정식으로 모델을 구성할 수도 있고, 뉴럴네트웍으로 전류모델을 구성할 수도 있다. 선형방정식으로 구하여진 모델은 일반적으로 실제 시스템에 산재되어 있는 비선형 성분들을 모델 내에 포함시킬 수 없다. 본 연구에서는 뉴럴네트웍 모델을 이용하여 안정적이면서 매우 정확한 비선형 모델을 이용하여 비교적 간단한 방법으로 전류를 추정하고 이를 전류 맥동 저감 방법에 적용하여 전류 맥동 보상에 유용함을 보였다.
강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 역동력학과 퍼지기법을 기반으로 하는 DC 모터 속도제어용 2자유도 제어기를 설계한다. 제안된 제어기는 DC 모터 시스템의 역동력학 모델, 전처리필터와 퍼지보상기로 구성된다. 모델은 쿨롱마찰을 내포하는 비선형 방정식으로 표시되며, 전처리필터는 역동력학 모델에 의해 유발될 수 있는 고주파 영향을 막아주며, 퍼지보상기는 모델의 불확실성, 외란 등으로 인한 오차를 보상한다. 퍼지보상기는 기준 입력 변화에 대한 추종성능과 외란에 대한 오차 제거성능을 동시에 개선하도록 설계된다. 모델과 보상기의 파라미터는 각각 실수코딩 유전알고리즘으로 추정되고 동조된다. 제안된 기법의 유효성은 실험을 통해 검증된다.
본 논문에서는 전압 sag 보상을 위한 배전용 정지형 보상기 (DSTATCOM) 제어기를 설계하고 PSCAD/EMTDC로 확인하였다. DSIATCOM의 전류성분을 dq분해 해석을 통하여 상태방정식을 유도하고 부하모델과 네트워크의 제약조건을 고려하여 결합 모델을 제시하였다. 1선 지락 사고시 PI 제어기보다 LQR 제어기의 응답 특성이 우수함을 검증하고 전압 Sag가 개선됨을 보였다.
훈련과정과 인식과정에서의 주변환경 잡음과 채널 특성 등의 불일치는 음성인식 성능을 급격히 저하시킨다. 이러한 불일치를 보상하기 위해서 켑스트럼 영역에서의 다양한 전처리 방법이 시도되고 있으며 최근에는 stereo 데이터와 잡음 음성의 Gaussian Mixture Model (GMM)을 이용해 보상벡터를 구하는 SPLICE 방법이 좋은 결과를 보이고 있다(1). 기존의 SPLICE가 전체 발성에 대해서 음향학적인 정보만으로 Gaussian 모델을 구하는 반면 본 논문에서는 발성에 해당하는 음소정보를 고려하여 전체 음향 공간을 각 음소에 대해 나누어서 모델링하고 각 음소에 대한 Gaussian 모델과 그 음소에 해당하는 음성데이터만을 이용하여 음소별 보상벡터가 훈련되도록 하였다. 이 경우 보상벡터는 잡음이 각 음소에 미치는 영향을 보다 자세히 나타내게 된다. Aurora 2 데이터베이스를 이용한 실험결과, 제안된 방법이 기존의 SPLICE방법에 비해 성능향상을 보였다.
전력용(電力用) 병렬(竝列) 콘덴서는 변전소(變電所)에서 설치되어 계통(系統)의 전압조정 및 역률개선에 사용되어 왔으며 콘덴서의 원-용(元-用) 범위를 송전전선(送電電線)의 직렬(直列)보상에까지 활용하게 되어 선로의 운용도(云誘導) reactance를 보상함으로서 등가적으로 선로의 길리을 단축시키게 되어 장거리, UHV 손전선(送電線) 및 배전선(配電線)에 채용(採用)되고 있다. 본(本) 연구는 각국에서 채용되고 있는 직렬(直列)콘덴서 보상방식을 우리나라의 모델 선로에 적용시켰을 경우에 대한 전압(電壓), 전류(電流) 전력(電力) 및 전력손실(電力損失) 등의 제특성에 대하여 고찰한 결과이다.
본 논문에서는 불평형 전원 사고시 풍력발전 시스템의 계통 저전압 보상기법을 제안한다. 계통규정이 강화됨에 따라 풍력발전 시스템은 영전압 및 불평형 사고 시에도 안정적인 운전을 유지할 수 있는 대책이 요구된다. 제안하는 계통 저전압 보상기법은 불평형 전원사고 시에도 안정적으로 운전을 유지하며 요구되는 유, 무효 출력제어가 가능하다. 본 논문은 2MW급 풍력발전 시스템의 시뮬레이션 모델을 통하여 제안하는 보상기법의 타당성 및 강인함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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