다른 나라의 저궤도 위성에 대한 궤도 정보를 레이더 시스템을 이용하여 독자적으로 획득할 경우, 이에 필요한 궤도결정 알고리즘을 해석적 모델인 SGP4 모델과 실시간 처리방식인 확장 칼만필터를 이용하여 수치적 방법으로 개발하였다. 궤도결정 알고리즘의 상태벡터를 Kepler 6궤도 요소로 지정할 경우, 상태천이 행렬 계산시 궤도 경사각과 이심률에 대해 특이점 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 평균 궤도 요소를 평균 위치 및 속도 요소로 변환하여 상태벡터로 지정하였다. 필터 구성시 상태천이 행렬(State Transition Matrix)과 공분산 행렬(Covariance Matrix)은 SGP4모델과 수치적 방법인 finite difference방법을 이용하여 계산하였으며, 관측 자료는 방위 각, 고도각, 그리고 시선거리 형태로 각각 입력되며 각 관측 형태에 따라 일괄적으로 처리하도록 필터를 구성하였다. TOPEX/POSEIDON POE를 이용 시뮬레이션 생성한 관측간을 사용하여 개발한 궤도결정 알고리즘의 성능을 분석한 결과 개발한 알고리즘은 약 1km의 위치 오차를 가지며 7일 동안 약 3km의 위치 오차를 가지는 NORAD시스템과 동일한 성능을 가지기 위해 필요한 레이더 시스템의 최소 성능 요구조건은 방위각과 고도각은 0.1도 이내이고 시선거리는 50m이 내여야 한다.
함포의 사격통제장치 성능은 크게 하드웨어(H/W)적인 오차와 소프트웨어(S/W)적인 오차로 구분할 수 있으며, 이중 S/W 오차에 해당하는 표적의 위치, 속도, 가속도 등을 추정하는 추적필터 오차는 탄도계산장치의 성능에 중요한 영향을 미친다. 함포의 정확한 예상탄착점 형성과 사격시 명중률 향상을 위하여 정확한 미래위치의 표적 상태정보가 필요하다. 표적 추적필터 알고리즘은 Single Singer Model, Fixed Gain 필터 알고리즘, IMM, PBIMM등이 있다. 본 논문에서는 최근 국내 함정에 적용예정인 IMM 추적필터를 설계하였다. IMM 추적필터를 위해 CV모델, Song 모델, CTR모델을 사용하여 동역학 모델을 만들었으며, 추적성능을 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 해석해 보았다.
Sensor networks are used in various fields such as marine, defense, and smart home etc. Among the components of the sensor network, the sensor node collects sensor data, as one of the representative sensor network roles, and the sensor node makes a greate influence on the overall performance of the sensor network. Therefore, how to design the sensor node is an important issue in the sensor network field. However, the research on the sensor network architecture suitable for the sensor network installation environment has been made more important than the research on how to configure the sensor node. In this paper, we propose to identify elements to be considered for designing a sensor node that makes a large influence on the performance of the sensor network, and to easily implement the sensor node through the state transition model based on these elements.
개별적인 인식기를 하나의 단일 인식 시스템으로 구성하여 음성과 문자를 인식할 수 있는 공용인식시스템의 성능향상을 위해 온라인 필기에서 전역적인 정보를 추출할 수 있는 비트맵 파라미터 추출 방법을 제안하였다. 제안된 방식에서는 고속의 파라미터 추출을 위해 보간법을 이용한 재샘플링 과정 대신에 새로운 시간열을 구성하는 방식을 이용한다. 제안한 비트맵 파라미터를 본 연구실에서 개발한 음성/문자 공용인식 시스템에 적용하기 위하여 67개의 자소를 5상태 10천이 CHMM(Continuous Hidden Markov Model)모델로 구성한 다음 인식알고리즘으로서는 상태단위로 지속 시간 정보를 제어하는 OnePassDP법을 이용하였다. 실험결과, 제안한 방법을 이용한 경우, 자소인식률은 61.3%에서 85.3%로 24%의 인식률 향상을 가져왔으며, 글자인식률은 64.3%에서 82.2%로 17.9%의 인식률 향상을 가져와 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
연속분포 HMM을 사용한 실시간 로봇 암 제어 시스템에 대해 기술하고 있다. 본 시스템은 자연스러운 문장의 로봇 암 제어 명령 발성을 받아 핵심단어 인식의 framework을 통한 명령 인식 및 로봇 제어를 구현하고 있다. 로봇 몸체의 부분, 방향, 각도, 동작명령들에 대해 각기 우향 HMM, 이외의 비 핵심어들에 대해서는 이들을 한데 모아 ergodic형 상태천이를 모델링하는 garbage HMM을 형성했는데, 조사, 감탄사 등을 따로 모은 garbage 모델과, silence 및 배경 잡음에 대한 garbage 모델을 형성, 학습 및 인식에 포함시켜 연결단어 인식을 수행함으로써 핵심단어 인식의 효과를 얻었다. 이때 핵심단어들의 사용에 있어 간단한 문법적 제약을 가정하였다. 남성화자 35명을 대상으로 30개 문형에 대해 데이터 수집용 개념적 문장을 구성하여 음성 데이터를 수집하였다. 학습 화자에 대한 제어 명령 인식률은 95% 이상을 나타내고 있으며, 비 학습화자에 대한 인식율은 90% 이상이다. 또한 학습된 단어외의 비 핵심단어들의 사용에 대해서도 긍정적인 인식 성능을 보였다.
본 논문은 화력발전소 적용을 위한 경보처리 기반 고장진단 전문가 시스템(APDX(Alarm Processing and Diagnosis Expert System)개발에 관하여 논의한다. 본 연구에서 제시된 경보처리 알고리즘은 근본적으로는 경보 인과관계 트리를 사용하고 있으나 최종 원인 경보선택에 있어서는 경보 발생시간과 경보 우선순위 Meta-Rul를 활용한다. 경보처리 모듈에서 처리된 원인경보를 근거로 하여 본 원인경보와 관련된 고장부위를 진단하게 된다. 진단모듈에서는 경보에 관련된 센서들과 고장들 사이의 관계를 정상적으로 모델링하고 센서들의 트랜드를 정성적 해석기로 분석하여 증가, 정상, 감소의 세가지 상태에 대한 신뢰도를 출력한다. 또한 각 경보로부터 고장이 예상되는 고장타입을 센서 천이도로 모델링하여 진단에 활용된다. 최종적으로 추론모듈에서 퍼지(Fuzzy) 추론 알고리즘을 이용하여 모델된 고장 타입과 계산된 고장과의 매칭과정을 통하여 진단을 수행하게 되며, 계산 창 (Window)를 변경하면서 고장을 재 확인하게 된다.
고체 추진 로켓 내부 연소실의 비정상 유동을 수치적으로 해석하였다. 완전 보존식을 이용하여 2 차원 축-대칭 연소실 안의 연소 불안정을 해석하기 위한 수치 기법을 구성하였는데 비정상 유동을 해석하기 위한 수정된 $\kappa$-$\varepsilon$ 난류 모델이 사용되었다. 이산화한 지배 방정식은 연관된 경계 조건을 포함하여 dual time-stepping 방법으로 시적분 하였다. 정상 상태의 계산을 기반으로 연소실 내의 천이 압력파의 비정상 상태를 수치적으로 모사하기 위하여 압력 펄스 및 압력 변동을 연소실 상단에 부과하였다. 로켓 모터 연소실 내의 다양한 정상 상태 및 비정상 상태의 특성을 계산 및 해석하였다.
본 논문에서는 현재 KAIST 인공위성연구센터(SaTReC)에서 개발 진행 중인 과학기술위성3호(STSAT-3) 위성체의 위성 상태정보 전송을 위한 S-대역 송신기 비행모델 개발 및 시험에 관하여 서술하고 있다. STSAT-3의 통신시스템은 크게 상태정보, 명령 송수신을 위한 통신채널과 임무데이터 전송을 위한 통신채널로 구성되며 상태 정보 및 명령 송수신을 위하여 S-대역을 사용하며 임무데이터 전송용으로 X-대역 주파수를 사용하고 있다. S-대역 송신기(S-band Transmitter, STX)는 기능적으로 변조기, 주파수 합성기, 파워 앰프 및 전력공급기 로 구성되어 제작되었다. 전송데이터 변조 방법으로는 주파수 천이방식(Frequency Shift Keying, FSK)을 사용 하며 위성본체와의 데이터 통신은 표준방식인 RS-422통신 방식을 사용하였다. STSAT-3의 STX는 기능적 모듈화에 근거하여 설계 및 제작 되었으며 1.5W(31.7dBm) 송신 출력에 $1{\times}10^{-5}$ 비트오율(BER) 성능을 만족한다. STX 비행모델은 성능시험, 환경시험(진동시험, 열진공시험)을 성공적으로 마치고 위성체 조립단계에 납품되었다.
본 논문에서는 부가 잡음에 오염된 음성신호에 이득 적응을 가지는 음성인식을 시간 영역에서 다루었다. 잡음은 유색잡음이라고 가정한다. 전화망에서 마찰음 (fricative), 운음 (glides), 유음 (liquds), 그리고 천이영역(transition region)과 같은 음성 신호의 뚜렷한 비정상상태를 극복하기 위해서 NAR-HMM (nonstationary autoregressive HMM)7을 제안하였다. 비정상상태 AR 처리는 M개의 알고 있는 기저 함수 (basis function)의 선형 결합으로 이루어진 다항 함수 (polynomial function)로 나타낼 수 있다. 오염된 신호만을 이용할 수 있을 때, 잡음의 추정 (estimation)문제는 필연적으로 발생한다. 다중 Kalman 필터를 사용함으로써, 잡음모델의 추정과 음성의 이득곡선 (gain contour)을 수행하였다. 제안한방법의 잡음 추정은 오염된 신호로부터 효과적으로 잡음을 제거하여 깨끗한 음성신호를 얻을 수 있었다. 또한 잡음 추정을 하는 일반적인 ARHMM보다 제안한 NAR-HMM이 약 2-3%의 인식성능을 향상시켰다.
석탄화력발전소의 보일러계통은 구성기기 사이에 수많은 상호관계를 갖는 대규모, 비선형 계통이다. 이러한 복잡한 계통의 해석에서 동특성 모의는 대규모 상호관계를 지속적으로 추적하는 강력한 방법으로 인식되고 있다. 보일러계통은 공기/가스 시스템과 물/증기 시스템으로 구성된다. 보일러의 오염물질 배출에 관한 최근 환경규제의 강화와 보일러의 물성치에 대한 설게 검증 요건 때문에 상업용 프로그램이 보일러 계통의 해석에 사용된다. 이 논문에서는 모의 도구로써 EPRI(미국전기연구소)에서 개발한 MMS를 사용하여 모델개발을 논의하였다. MMS에서 사용하여 개발된 모델은 한국표준석탄화력발전소의 보일러 연소계통에 대한 설계 및 현장데이터를 시험하였다. 개발된 모델은 정상상태 및 천이상태 조건에서 ${\pm}$5% 이내로 연소계통이 잘 응답하는 것으로 결과에서 보여준다. 이 논문에서 연소계통의 해석에 대한 개발된 모델은 일반적일고, 어떤 형식의 석탄호력발전소에도 적용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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