연속주조 프로세스는 고온의 액체 용강을 고체 금속으로 만드는 프로세스로서, 스트랜드 구동롤의 역할은 운전자가 설정한 주조 속도 제어 패턴에 따라 정확하게 주편을 인발하는 것이다. 기존의 스트랜드 구동롤의 제어는 주조 속도만을 제어하였으나 전동기 드라이버 세팅의 부정확성 및 변동, 연속적인 주조에 의한 구동롤의 마모 및 변형에 의한 롤 직경의 변경, 주조 중 주편 벌징량의 변동 등의 요인에 의해 주조 중 주편을 인발하는 데 소요되는 전체 인발력이 각 구동롤에 적절하게 분배되지 않아 주편 코너부에 수평 크랙을 발생시켜 주조 속도를 증가하는데 있어서 결정적인 장애요인이었다. 본 논문에서는 스트랜드 구동롤에 인가되는 인발력 분포와 주편 품질과의 상관 관계를 도출하고 주조 중에 연속적으로 인발력을 분배할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 인발력 분배 알고리즘은 각 구동롤 전동기의 절대적인 토크를 제어하는 것이 아니라, 상위제어기에서 결정한 인발력 분배 비율에 따라 각 구동롤 전동기의 토크분 전류를 상호 비교하여 속도 설정치를 조정함으로써 이루어진다. 그리고 인발력 분배 알고리즘의 동작 확인을 위해 광양제척소 1연주공장 4연주기에 적용하여 양호한 결과를 확인하였다.
본 논문은 DC Motor의 속도 제어를 위해서는 속도를 결정해주는 PWM 출력과 Motor의 속도를 측정할 수 있는 고속카운터가 필요하며 설정한 값과 실제 출력되는 값을 동일하게 만들어주는 제어부분을 구현하여야 하며 시스템을 구성하기 위한 주변 I/O도 구성되어야 한다. 기존 마이크로프로세서로 구현을 하게 되면 PWM 출력과 제어 알고리즘에 대한 연산 및 주변 I/O에 대한 구현이 용이하겠지만 DC Motor의 Encoder에서 나오는 신호를 카운터하기에는 부족한 측면이 많으며 마이크로프로세서의 연산처리 과정에 따라 제어 알고리즘 연산에 소비되는 시간도 FPGA로 구현한 시스템보단 상대적으로 여유가 없다. 본 논문에서는 FPGA만을 이용하여 PWM, HSC, PID, 주변 I/O등을 하나의 Chip에 System On Chip화함으로 실제 시스템에 적용할 때 제어시스템의 소형화와 제어대상을 고속의 정확성있는 제어시스템을 연구 하였다.
깊이에 따른 지반의 전단파 속도(또는 전단탄성계수) 분포는 일반적인 지반 해석 설계 또는 지진해석과 같은 다양한 지반공학분야에서 사용되는 중요한 물성치이다. 이러한 지반의 전단파속도 주상도는 탄성파 탐사를 통해 결정할 수 있으며, 이를 위한 다양한 탄성파 탐사 방법이 연구개발 되어 있다. 표면파 탐사법은 모든 실험이 지표면에서 이루어지는 탄성파 탐사법들 중의 하나로서 현장 실험, 파장(또는 주파수)에 따른 표면 계측파의 위상속도 곡선인 분산곡선의 결정, 역산을 통한 대상 지반의 전단파 속도 주상도의 결정으로 동일하게 구성되어 있다. 본 논문에서는 표면파 실험을 위한 자동화된 역산 방법을 개발하였으며, 제안된 방법을 가장 최근에 개발된 표면파 탐사법들 중 하나인 HWAW(Harmonic Wavelet Analysis of Waves) 방법에 적용하였다. 제안된 방법에서는 새로운 오차함수를 제안하고 이를 이용한 유전자 알고리즘을 역산에 사용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하고자 수치모의 실험과 현장 실험을 수행하였으며, 이를 통해 제안된 방법의 현장 적용성 및 타당성을 확인할 수 있었다.
위성의 실제 궤도를 실시간하에서 추정(real-time estimation)하기 위해 지구 비대칭 중력장, 지구 대기의 저항력,그리고, 태양과 달의 위성체에 대한 섭동의 영향을 받는 지구 근방의 위성을 동력학적 모델로 선택하였다. 위성 관측소에서 얻게될 가상의 위성 궤도 자료들은 실제 관측에서 나타날 수 있는 관측 잡음(measurement noise)뿐 아니라 추적소 고도 등의 불확실한 요소들을 포함한다. 또한 수치 모델에서 고려치 못한 섭적 난수에 의해 만들었다. 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter)의 특성을 알아 보기 위해 일차원에서의 자유낙하체에 대한 거리와 속도 추정의 모의 실험을 비교하였고, 뱃치추정 알고리즘, 순차 추정 알고리즘의 모의 실험이 거리변화율의 자료를 이용하여 확장 칼만 필터와 비교하였다. 그 결과, 확장 칼만 필터 알고리즘은 빠른 수렴 속도를 갖는 특성을 가지며, 실시간하에서 완전하지 못한 수치 모델로 실제 궤도를 결정하고 궤도 요소를 추정하는데 효과적임을 알 수 있다.
레이다의 주요 성능 규격 중 하나인 거리 분해능은 동일한 속도 및 각도의 두 표적을 거리 상으로 분해할 수 있는 성능과 관련된 지표이다. 일반적으로 레이다 성능 규격에 정의된 분해능은 실제 두 표적 분해 관점이 아닌 송신 펄스 폭으로 정의된다. 송신 펄스 폭 수치는 설계 측면의 성능 규격일 뿐, 두 표적을 분해할 수 있는 최소 거리를 의미하는 것이 아니다. 본 논문에서는 송신 펄스폭과 레이다 알고리즘을 동시에 고려하여 동일한 속도 및 각도 정보를 가지는 두 신호가 거리 차이로 분해되어 개별 추적개시로 이어질 수 있는 최소 거리차이에 대해 분석한다. 분해능 이외의 다른 외부 간섭을 배제하기 위해 비콘(Beacon) 신호를 활용한 루프랩 (Roof-lab) 환경에서 지상시험을 수행하였고, 탐지 단계에서는 신호처리 알고리즘에 의해 개별 탐지 성능이 결정되고, 추적 형성 단계에서는 데이터 연관을 통한 중복성 검사 알고리즘에 의해 분해 성능이 결정되는 것을 확인하였다.
최근 컴퓨터 처리 속도의 향상과 영상 처리 기술의 발달로 인해 카메라에서 획득하는 정보를 기존의 GNSS(Global Navigation Satellite System), 추측 항법 기반의 측위 기술과 결합하여 안정적인 위치를 결정하기 위한 연구가 활발히 진행 중이다. 기존 연구에서는 단안 카메라를 이용한 연구가 주로 수행되었으나 이 경우 관심 객체의 절대좌표가 구축이 되어 있어야 한다는 한계점이 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 스테레오 영상으로부터 삼각측량법을 적용하여 카메라와 관심 객체간 거리를 추정하는 비전 기반 측위 보조 알고리즘을 개발하고 성능 분석을 수행하였다. 또한, 추정된 거리와 카메라 영상 획득 간격을 이용해 상대적인 속도를 계산하고 이를 기존에 개발된 GNSS/이동체 내부 센서 기반 측위 알고리즘과 결합하여 통합 측위 알고리즘을 구현하였다. 실제 주행 자료를 기반으로 통합측위 알고리즘에 대한 성능을 분석한 결과 기존에 개발된 GNSS/이동체 내부 센서 기반 측위 알고리즘에 비해 속도 정보를 항법해 보정에 활용하였을 때 약 4%의 미미한 위치 정확도 향상 효과를 확인하였다. 이는 영상으로부터 추정된 속도 정보의 정밀도가 낮고, 터널 등을 지날 때는 영상으로부터 적절한 정보를 추출할 수 없다는 한계가 있어 이를 보완한 추가 연구가 필요하다고 판단된다.
비젼 시스템을 바탕으로 한 무인 주행 시스템은 카메라로부터 입력된 영사에서 도로와 비 도로를 적절히 인식하여 그것을 바탕으로 주행을 위한 여러 장치들을 제어하는 시스템이라 할 수 있다. 한편 이와 같이 영상의 인식 결과가 핸들 제어나 속도 제어의 성능을 결정할 때 무엇보다 도로의 환경 변화에 강건한 비젼 시스템의 구현이 요구된다. 본 논문에서는 비젼 시스템과 핸들 제어 시스템 두 부분을 구현하였는데, 비젼 시스템에서는 입력 영상에 대해 학습이 가능한 Multilayer Perceptron(MLP)을 이용하여 도로와 비 도로를 적절한 신뢰도로 나눈 후 피라미드 알고리즘을 거쳐 최종 도로 영역을 추출해 낸다. 핸들 제어를 위해 도로 영역의 외곽선을 모델링한 후 차량의 주행 방향 벡터를 구한다. 그 값이 핸들 제어 시스템에서의 MLP의 입력이 되어 차량의 핸들 각도를 결정하게 된다. 끝으로 옥외 차량 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유용성을 확인한다.
목적: 본 논문에서는 신경망을 이용한 자기공명영상의 분류에 있어 결정론적 이완 방법(deterministic relaxation)과 응집 군집화(agglomerative clustering) 방법에 의한 개선된 영상 분류방법을 제시한다. 제안된 방법은 신경망을 이용한 영상의 분류시 지역적 최소치로의 수렴문제와 입력 패턴의 증대로 인하여 수렴 속가 늦어지는 문제를 해결한다. 대상 및 방법: 신경망을 이용한 영상의 분류는 지역적 계산과 병렬 계산이 가능한 특성을 갖고 있어 기존의 통계적 방법을 대신하는 방법으로 주목을 받고 있다. 그러나 일반적으로 신경망에 의한 분류알고리즘이 지닌 문제점의 하나는 에너지함수가 항상 전역적 최소치로 수렴하지 않고 지역적 최소치로도 수렴할 수 있다는 점이고, 또 다른 문제점은 반복수렴을 수행하는 에너지함수의 수렴속도가 너무 늦다는 점이다. 따라서 지역적 최소치로의 수렴을 방지하고 전역적 최소치로의 수렴속도를 가속화시키기 위하여 본 논문에서는 결정적 이완 알고리즘의 하나인 MFA(Mean Field Annealing) 방법을 적용하여 지역적 최소치로의 수렴문제를 해결하는 방법을 제시한다. MFA는 모의 애닐링의 통계적 성질을 변수의 평균값에 적용하는 결정론적인 수정 법칙들로 대신하고, 이러한 평균값을 최소화함으로서 수렴속도를 개선한 방법이다 아울러 신경망이 갖고 있는 문제점인 과다한 클래스 패턴의 생성에 따른 처리속도 지연의 문제점을 해결하기 위하여 응집 군집화 알고리즘을 이용하여 영상을 구성하는 군집을 결정하여 신경망에 입력되는 값을 초기화하여 영상패턴이 증가되는 것을 제한하였다. 결과: 본 논문에서 제시된 응집 군집화 방법 및 결정론적 이완 방법은 신경망에 의한 자기공명영상의 분류 시 발생할 수 있는 지역적 최적 치로의 수렴 문제를 해결하여 전역적 최적화로 신속히 수렴함을 알 수 있었다. 결론: 본 논문에서는 클러스터의 분석과 결정론적 이완 방법에 의하여 신경망에 의한 자기공명영상의 분류결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였으며 실험결과를 통하여 그러한 사실을 확인할 수 있었다.
선박이 접안할 때 발생하는 접안에너지에 가장 영향력이 큰 요소는 접안속도이며, 과도한 경우 사고로 이어질 수 있다. 접안속도의 결정에 영향을 미치는 요소는 다양하지만 기존 연구에서는 일반적으로 선박 크기에 제한하여 분석하였다. 따라서 본 연구에서는 다양한 선박 접안속도의 영향요소를 반영하여 분석하고 그에 따른 중요도를 도출하고자 한다. 분석에 활용한 데이터는 국내 한 탱커부두의 선박 접안속도를 실측한 것을 바탕으로 하였다. 수집된 데이터를 활용하여 머신러닝 분류 알고리즘인 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest), 로지스틱회귀(Logistic Regression), 퍼셉트론(Perceptron)을 비교분석하였다. 알고리즘 평가 방법으로는 혼동 행렬에 따른 모델성능 평가지표를 사용하였다. 분석 결과, 가장 성능이 좋은 알고리즘으로는 퍼셉트론이 채택되었으며 그에 따른 접안속도 영향요인의 중요도는 선박 크기(DWT), 부두 위치(Jetty No.), 재화상태(State) 순으로 나타났다. 이에 따라 선박 접안 시, 선박의 크기를 비롯하여 부두 위치, 재화 상태 등 다양한 요인을 고려하여 접안속도를 설계하여야 한다.
종래의 Cam 구동방식 Pirn Winder에서는 낮은 권취속도와 만권시 권취 Bobbin이 Cradle에서 이탈될 때 권취 Yarn의 대량손실, Pirn 형성시 사층의 붕괴에 따른 과다권취등 기술적 난제가 대두되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 구미선진국에서는 Micom 제어 Pirn Winder가 개발되었다. 국내에서는 이 기계를 전량 수입에 의존하고 있어 수입 대체가 시급하지만 선진국의 기술보호주의 때문에 기술도입도 어려운 실정이다. 본 논문에서는 Micom제어 Pirn Winder에서 기본적으로 사층이 무너지지않기 위한 권취량, Traverse속도, 사속(Yarn Speed), 스핀들의 각속도 등을 결정함으로써 기구 학적 제어를 할 수 있는 알고리즘을 제시하고 컴퓨터 모사실험을 통하여 타당성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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