본 논문에서는 직류모선에서 교류모선으로 회생되는 전력을 제어할 수 있는 3상 전압원 인버터 시스템을 구현하였다. 전체 시스템은 선간접압 및 선전류용 센서, d-q 변환방식을 사용한 실제전력 연산기. PI제어기법을 적용한 복소전력 제어기, 수정 q도통방식을 구현하기 위한 게이팅신호 생성기, 주파수를 추종하기 위한 DPLL과 전력회로로 구성된다. 제어보드는 32비트 DSP인 TMS32C32, EFLD 2개, ACD 6개와 DAC로 구성하였다. 제안한 시스템의 성능을 검증하기 위해 교류 220V에서 5kVA 전력용량인 축소모델을 설계, 제작하였다. 실험결과, 회생 유효전력은 명령값으로 잘 제어되며 회생 무효전력은 운전동안 내내 거의 0의 값을 유지함을 확인하였다.
Recently, autonomous navigation technology, obstacle recognition, and obstacle collision avoidance technology are actively being developed for an unmanned surface vehicle (USV). The path to move from the current location to the destination should be planned, in order for an USV to autonomously operate safely to its destination. The dynamic window approach (DWA) is a well-known navigation scheme as a local path planning. The DWA algorithm derives the linear velocity and angular velocity by evaluating the destination direction, velocity, and distance from the obstacle. However, because DWA algorithm does not consider tracking the path, when using only the DWA algorithm, the ship may navigate away from the path line after avoiding obstacles. In this paper, we propose an improved DWA algorithm that can follow path line. And we implemented the simulation and compared the existing DWA algorithm with the improved DWA algorithm proposed in this paper. As a result, it is confirmed that the proposed DWA algorithm follows the path line better.
기지국(Base Station)에서 인기있는 콘텐츠(비디오)를 캐싱하는 것은 전송 대기 시간을 줄일 수 있는 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 콘텐츠 제공자(CP)가 캐싱 절차에 참여하도록 동기를 부여하기 위해 무선 네트워크에서의 사전 인센티브 캐시 메커니즘을 제안한다. 하나 이상의 Infrastructure Provider(InP)와 많은 CP로 구성되어 있는 시스템에서, InP는 InP의 기지국에서 캐시하는 파일 수를 결정하기 위해 CP가 경쟁하는 동안 수익을 극대화할 수 있도록 CP에 청구되는 가격을 정의하는 것을 목표로 한다. 또한 InP와 CP는 Stackelberg 게임이론 내에서 각각 선도자와 추종자로 정의된다. Backward Induction을 기반으로, 각 CP가 각 기지국에서 임대한 캐시 공간의 양을 정확하게 측정한 후, 최적화 문제를 해결함으로써 InP가 각 CP를 임대하는 가격을 계산한다. 이것은 비 균일 가격 체계를 고려한 점에서 기존 연구와 차이가 있다. 수치 결과는 제안 된 방법을 통해 InP의 이익이 균일 가격 책정보다 높다는 것을 보여준다.
본 연구는 Houle(1961)의 교육참여동기 세 가지 유형(학습지향성, 활동지향성, 목표지향성)을 중심으로 창업교육동기 잠재프로파일의 정량적, 질적 유형 및 특징을 분석하고 창업의도와 창업유형의 차이를 살펴보는데 목적이 있다. 이를 위해 대학생 614명을 중심으로 잠재프로파일 분석(Latent Profile Analysis: LPA)을 실시하였으며, 창업교육동기 프로파일 1(표류자), 프로파일 2(정체형), 프로파일 3(소심가), 프로파일 4(추종자), 프로파일 5(선도자)를 도출하였다. 프로파일에 따른 창업의도는 5개 프로파일 중 프로파일 5, 프로파일 4, 프로파일 3의 순으로 높게 나타났다. 또한 프로파일 5와 프로파일 4 그룹의 창업 선호도가 높으며, 프로파일의 창업유형은 개인창업과 공동창업이 유의한 것으로 나타났다. 잠재프로파일 분석방법을 통해 대학생 창업연구에 새로운 방법론적 패러다임을 제시하고, 도출된 5개 프로파일에 따른 창업의도 및 창업유형 분석을 통해 창업교육의 실무적인 시사점을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 고정된 역간 거리를 정해진 운전 시분내에 주행에너지를 최소화하며 주행하는 열차의 특성을 파악하고 수학적으로 모델링한다. 도시철도차량 자동주행에 일반적으로 사용되는 PID제어기 대신 목표값에 추종하면서도 자동 주행 중 소비에너지가 최소화되도록 최적제어기를 사용하여 철도 차량를 모델링하였으며 실제 동일한 운행조건하에서 설계한다. 실제 선로 조건을 적용하여 별도의 차상장치나 선로주변시설 없이도 자동운전 중 주행에너지를 최소하여 주행에너지를 절감하고자 한다. 따라서 8호선 실 노선 구간별 운전시분 내에서 실측 데이터 분석을 위해 직선구간/구배구간/곡선구간 등 구간을 선정하고 그 구간에서 열차의 운행패턴에 따라 에너지를 절감하는 열차운행을 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 선박운동제어를 위한 제어시스템 설계문제에 대해 고찰한다. 특히 강인한 추종성능을 가진 2자유도 서보계 설계법을 이용하여 선박의 위치 및 자세제어를 위한 제어기를 설계하고, 실험 등의 실제적인 제어시스템 구축시 센서로부터 모든 정보를 획득할 수 없으므로 이에 필요한 상태를 추정하기 위한 관측기 설계 문제에 대해 고려하고 있다. 그래서 본 논문에서는 실제 상태정보와 추정된 상태정보와의 오차를 최소화하도록 $H_{\infty}$ 오차 바운드를 설정하는 기법으로 관측기의 이득을 구한다. 특히 $H_{\infty}$ 오차 바운드를 만족하는 관측기가 존재하기 위한 조건을 LMI형식으로 변환하여 표현함으로써 관측기 이득 계산을 효율적으로 수행하여 최적의 이득을 구할 수 있음을 보이고 시뮬레이션을 통해 그 유용성을 확인한다.
이 논문에서는 탈(脫)추격형 기술혁신의 사례로 1990~2007년에 포스코가 용융환원법을 개발한 과정과 그 특정에 대해 분석하였다. 포스코는 차세대 혁신철강기술의 일환으로 용융환원법에 주목했으며, 푀스트와의 협력을 바탕으로 코렉스 공법을 상용화하는 데 성공하였다. 더 나아가 포스코는 분광석을 원료로 사용할 수 있는 파이넥스 공법을 개발하는 작업을 전개했으며, 그것은 모델 플랜트, 파일럿 플랜트, 데모 플랜트, 상용화 설비의 단계를 거쳤다. 포스코는 파이넥스 공법과 관련된 모든 영역의 기술을 개발 혹은 확보하는 데 성공함으로써 기존의 빠른 추종자를 넘어 기술혁신 선도자로 부상하고 있다. 포스코의 용융환원법 개발과정은 적절한 기술선택, 점진적 규모 확대, 나선형 기술개발방식, 상호보완적 기술협력, 과감한 연구개발투자, 중량급 프로젝트 매니저의 존재, 초기 단계의 정부 지원 등과 같은 특성을 보였다. 이러한 포스코의 용융환원법 사례는 기술패러다임 전환기에 이루어진 경로실현형 기술혁신(path-revealing innovation) 에 해당한다.
매우 큰 정안정성($C_{L{\alpha}}$)을 갖는 틸트덕트 운동모델에 대해 선형 파라미터를 갖는 Sigma-Pi 신경망(SPNN) 제어법칙을 적용하였다. 기존의 비례적분미분(PID) 제어기는 매우 큰 정안정성을 갖는 운동모델이 갖는 강한 기수숙임 문제를 해결하기 어려웠고 이로인해 제어성능을 높일 수 없었다. 이와 달리 외부루프와 내부루프에 모두 적용된 SPNN 제어기는 동역학역변환 및 모델오차를 줄일 수 있는 의사적응제어 명령을 이용해서 과도한 안정성을 개선할 수 있었다. 이를 검증하기 위해서 경로점 추종 시뮬레이션을 이용해서 PID제어 성능과 SPNN제어 성능을 비교하였다.
부산수산대학교 해양탐사선 탐양호(GT : 653.0tons)의 조종성능을 파악하기 위하여 Z 시험을 행한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 타각 $10^{\circ}$, 20$^{\circ}$, 30$^{\circ}$의 Z시험에서 방향성 지수 K'는 각각 0.9464, 0.8651, 0.8349이고, 방향성은 타각 $10^{\circ}$일 때가 추종성은 타각 20$^{\circ}$일 때가 좋으며, 대체적으로 대타각을 사용 할 때보다도 소타각을 사용 할 때의 조종성이 더 양호함을 알 수 있다. 2. Over shoot angle은 타각 $10^{\circ}$, 20$^{\circ}$, 30$^{\circ}$일 때 우현전타했을 때는 각각 14.3$^{\circ}$, 32.3$^{\circ}$, 52.1$^{\circ}$이고, 좌현전타했을 때는 14.5$^{\circ}$, 33.5$^{\circ}$, 53.3$^{\circ}$이며, 우현전타 할 때가 좌현전타 할 때보다도 조종성이 더 양호한 경향을 나타냈다. 3. 타각 $10^{\circ}$Z 시험에서 - 조작간 항주거리는 배 길이의 8.8배가되어 조종성표준거리인 5~11배 이내가 되므로 대체적으로 조종성능이 양호하다고 볼 수 있다.
다수 무인기를 이용한 시스템은 정찰, 네트워킹, 항공 촬영 등 다양한 목적으로 활용되고 있다. 이러한 시스템에서 다수 무인기로 구성된 대형을 형성하고 유지하는 것은 필수적이다. 본 논문에서는 다수 무인기의 대형을 형성하기 위한 자율화된 분산형 제어를 수행하는 알고리즘을 제안하였다. 제어명령은 근접 무인기 또는 임무 영역으로부터 서로 밀어내는 방향으로 작용하는 2차 시스템 형태의 힘을 고려하였다. 제어명령은 외부의 개입 없이 계측과 통신으로부터 획득되는 상대위치/속도를 통해 계산된다. 이는 개별 무인기들이 기준거리를 추종하도록 하며 임무영역 안에 겹치지 않고 최대한 조밀하게 배치되도록 한다. 기준거리 결정에는 채우기 문제를 풀기 위한 최적화 기법과 유사한 방식을 적용하였다. 임무영역은 형성하고자 하는 대형의 외곽선으로 정의되며 임무에 따라 유동적으로 설정될 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 수치 시뮬레이션을 수행하였다. 복잡성과 확장성을 고려한 영역에서 약 26.94초에 대형이 형성되며 약 71.91%의 채우기 밀도를 가지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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