일반적으로 IPMSM의 전압방정식은 d축과 q축이 90도의 위상차를 가지고 있기 때문에 d-q축 간의 상호 인덕턴스를 고려하지 않는다. 하지만 실제로는 d축의 인덕턴스는 q축 전류에 영향을 받으며, 반대로 q축의 인덕턴스도 d축 전류에 영향을 받는다. 따라서 비선형 모델링을 통해 실제 전동기의 형태에 더 가깝게 묘사 하였다. 또한 일반적인 수학식으로 계산하여 Ldq, Lqd를 구해 LPF 필터를 사용하였고 이산적인 최소자승법을 이용한 Gain값을 통해 과도상태에서 더 적합한 LPF와 최소자승법을 비교하는 논문이다.
최근 추천 시스템은 영화, 음악, 온라인 쇼핑 및 SNS 등 다양한 분야들에서 광범위하게 활용되고 있으며, 추천 시스템 분야에서 1세대 모델이라고 할수 있는 Apriori 모델을 통한 연관분석부터 최근 많은 주목을 받는 딥러닝 기반 모델들까지 많은 모델들이 제안되어왔다. 추천 시스템에서 기본 모델들은 협업 필터링(Collaborative filtering) 방법, 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering) 방법, 그리고 이 두 방법을 통합적으로 사용하는 하이브리드 필터링(Hybrid filtering) 방법으로 분류될 수 있다. 하지만 이러한 모델들은 최근 점점 빠르게 변화하는 사용자-아이템 간의 상호관계와 빅데이터의 발전과 같은 내외 변화 요인들에 적응하지 못하면서 점점 분야 내 방법론으로써의 지위를 잃어가고 있다. 반면, 추천 시스템 내에서 딥러닝 기반 모델들은 비선형 변환, 표현학습, 순차적 모델링, 그리고 유연성과 같은 장점들 때문에 그 비중이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 추천 모델들 중에서도 사용자-아이템 간의 상호작용에 대해 보다 정확하고, 유연성 있게 분석이 가능한 순차적 모델링에 적합한 순환 신경망, 합성곱 신경망, 그리고 생성적 적대 신경망 중심 기반 모델로 분류하여 비교 및 분석한다.
이 논문에서는 이산형 상태공간 모델에 대한 $H_2$, $H_{\infty}$, 및 혼합 $H_{\infty}$ FIR 필터를 선형행렬부등식(LMI)를 이용하여 제안한다. 제안되는 필터는 FIR 구조로서 $H_2$ 및 $H_{\infty}$ 관점에서의 성능기준을 만족함과 더불어 선형성 및 불편향성의 특성을 지니고, 초기 상태에 관한 정보를 필요로 하지 않는다. 그리고 FIR 구조로 인해 기존의 FIR 형태의 필터에 비해 불확실성에 대해 보다 견실하며 빠른 수렴성을 갖는다. 모의 실험을 통해 이러한 장점을 예시한다.
커패시터 필터를 갖는 3 상 다이오드 정류회로는 입력전압의 불평형에 매우 민감한 특성을 가지고 있다. 이러한 정류회로는 그 동작의 비선형성으로 인해 작은 전압의 불평형에도 입력전류에는 큰 불평형이 나타날 수 있으며 이로 인해 전원품질에 악영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 불평형 증폭특성을 이론적으로 규명하고 불평형 정도에 따른 정류회로의 동작모드에 따라 재반 입력전류의 특성에 대한 모델을 도출하였다. 본 논문의 결과는 각종 전력변환 장치의 입력부로서 널리 사용되는 커패시터 필터형 3상 다이오드 정류회로를 최적 설계하는 데에 중요한 해석적 기초를 제공하고 있다.
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.
선형판별함수를 이용하여 음소단위의 판별필터를 구성하였다. 음소판별필터를 이용한 음성인식 시스템은 발성구간의 검출에 유용하고, 음성의 구분과 식별을 동시에 시행할 수 있으며 모든 음소를 동일한 인식모델로 취급하는 것이 가능하였다. 이 때 전문가의 경험적 지식을 이용하지 않고 수리적인 반복학습방법으로 시스템을 구성한 것이 특징이다. 모든 음소판별필터는 독립적으로 동작하므로 하나의 음소구간에 대해 복수필터 출력이 발생될 수 있으며, 발성구간의 음소가 탈락하는 경우도 있다. 따라서 본 연구에서는 무게벡터와 패턴벡터와의 내적에 통합계수를 이용하여 최대값을 선택하는 방법으로 다수개의 경합출력을 하나로 통합하였으며, 동시에 시간적인 정보와 중간값필터를 이용하여 탈락과 오인식되는 음소를 보상하므로써 인식율을 향상시켰다. 인식실험결과 모음의 경우 학습용자료에서는 $96.5\%$, 평가용자료에서는 $87.6\%$의 인식율을 얻었고, 자음은 각각 $84.0\%,70.8\%$의 음소인식율을 얻었다.
이 논문에서는 광대역 CDMA방식이 이동통신 시스템의 성능을 떨어뜨리는 다경로 페이딩현상의 영향을 근본적으로 줄일 수 있다는 것을 보였다. 광대역 CDMA 시스템은 높은 chip rate(약 10Mbps 이상)를 갖는 PN코드를 사용하여 신호를 대역확산하고, 수신단에서 신호를 복조할 때에 이와 똑같은 코드로 자기상관관계를 얻어 수신신호를 역확산한다. 이것은 수신단에서 확산코드를 동기화할 때 처음으로 도달하는 신호에 비해 한 칩 간격이상의 지연시간을 가지고 수신되는 다경로 신호는 상관관계가 없으므로 제거할 수 있어서 다경로파에 의한 페이딩현상의 영향을 원천적으로 줄일 수 있다는 것이다. 여기서 사용되는 광대역 페이딩 채널은 UHF대역에서 실측데이타와 비슷하게 모델한 채널모델을 참고하여 적절한 선형필터라고 가정하고, 신호의 송·수신을 컴퓨터 모의실험으로 행하였다. 그리고 성능확인을 위하여 협대역 시스템과 광대역 시스템에서의 수신신호에 대한 눈패턴을 도식적으로 비교·검토하었다.
유체-구조물-지반 상호작용을 고려한 액체저장탱크의 유한요소 모형을 제시하고, 비선형 지진응답 해석기법을 정식화한다. 탱크 구조물은 기하 및 재료 비선형 거동을 고려할 수 있는 쉘 요소로 모델링한다. 유체의 거동은 acoustic 요소로 구현하고, interface 요소를 사용하여 구조물과 결합한다. 지반-구조물 상호작용을 고려하기 위해 지반의 근역과 원역을 각각 solid 요소와 perfectly matched discrete layer로 모델링한다. 예제 20만 kl급 액체저장탱크의 지진취약도 해석에 적용하여, 유연한 지반에 구조물이 놓인 경우 부지에서의 암반노두운동의 증폭 및 필터링으로 인해 지진취약도의 중앙값과 대수 표준편차가 감소하는 것을 관찰할 수 있다.
영상에 포함된 잡음은 영상의 화질 및 압축효율을 저하시킨다. 이러한 잡음을 영상의 에지 성분을 보존하면서 제거하기 위해 다양한 비정적(nonstationary) 영상 모델에 근거한 잡음제거 알고리듬이 제안되었다. 하지만, 기존의 비정적 영상 모델에서는 연산량의 부담을 덜기 위해 각 화소들 사이에 상관관계(correlation)가 없다고 가정하여 영상의 미세한 정보들이 필터링에 의하여 훼손된다. 본 논문에서는 영상의 비정적 상관관계를 고려하면서도 계산적으로 효율적인 적응적 잡음제거 알고리듬을 제안한다. 이를 위해 영상신호는 비정적 평균을 가지며, 각기 다른 형태의 정적(stationary) 상관관계를 가지는 부분 영상으로 분리된다고 가정된다. 제안된 영상 모델에서 유도되는 공분산(covariance) 행렬의 특수한 구조를 이용하여 계산적으로 효율적인 FFT에 기반한 적응적 선형최소자승오차 필터를 유도한다. 제안된 영상 모델의 정당성과 알고리듬의 효율성을 실험적으로 확인한다.
Vehicle dynamics control (VDC) system requires more information on driving conditions compared with ABS and/or TCS. In order to develop the VDC system, tire slip angles, vehicle side-slip angle, and vehicle lateral velocity as well as road friction coefficient are needed. Since there are not any cheap and reliable sensors, recent researches on parameter estimation have given rise to a number of parameter estimation techniques. This paper presents new vehicle model to estimate vehicle's yaw rate. This model is improved from the conventional 2 degrees of freedom vehicle model, so-called bicycle model, taking nonlinear effects into account. These nonlinear effects are: (i) tyre nonlinearity; (ii) lateral load transfer during cornering; (iii) variable gear ratio with respect to vehicle velocity. Estimation results are validated with the experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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