산업기술의 정밀화, 자동화가 진행됨에 따라 로봇 산업이 발달하게 되고, 로봇에 주로 사용하는 DC 모터 제어의 성능이 더욱 중요해지고 있다. 로봇에 적용되는 소용량 DC 모터의 경우, 전기자 권선의 인덕턴스가 작고 조항이 상대적으로 크다. 저항이 상대적으로 큰 DC 모터의 경우 저항에 흐르는 전류에 의한 전압 강하 성분이 속도에 비례하는 역기전력(Back-EMF)에 비해 무시할 수 없고, PWM 전압에 의한 전류맥동이 커서 평균전류 샘플링이 어렵다. 본 논문에서는 DC 모터의 전기적 모델을 기반으로 속도 제어기의 출력 전압을 결정하는 방법을 제안하였다. 핸드 로봇에 제안된 방법을 적용하여 속도 제어기의 특성을 확인하였다.
AUTOSAR가 차량용 전장 소프트웨어의 표준으로 자리 잡음에 따라 이를 기반으로 하는 다양한 개발 도구와 개발 방법이 연구 되고 있다. 특히 UML로 대표되는 모델 기반의 개발 방법의 적용에 대한 연구 역시 많은 부분에서 진행되고 있다. 본 논문에서는 모델을 이용한 AUTOSAR 기반의 개발 방법을 AUTOSAR 소프트웨어 컴포넌트 개발에 적용하기 위하여 이 과정에서 필요한 모델 프로그래밍 지원 도구를 제안한다. 본 도구는 일반적으로 모델 기반의 개발 방법에서 컴포넌트 다이어그램에서는 컴포넌트, 상태머신 다이어그램에서는 상태 속에 숨겨져 있는 코드를 시각적으로 드러내고, 편집과정에서 지원하여 개발의 능률성을 높임과 동시에 좀 더 신뢰성 있는 코드에 작성을 가능하게 한다.
디지털미디어의 고급화와 대중화가 동시에 진행되는 시점에서 추진되어야 할 디지털콘텐츠의 진화모델은 미국 3D 디지털애니메이션 제작업체의 제작기술 및 공정기술의 진화모형과 온라인게임의 신속한 진화모형에서 그 개념을 도출할 수 있었다. 우선, 모바일콘텐츠의 공급모델을 통해서 제작기술의 진화가 디지털콘텐츠의 진화를 선도하지 못할 때 발생하는 문제점을 살펴보았고, 그에 따라 디지털콘텐츠의 진화모델은 콘텐츠 자체의 제작기술개발과 공정기술 개발이 동시에 병행되어야 함을 보여주었다. 이러한 진화의 속도를 극대화시키기 위해 진화되는 모든 제작시스템 및 진행시스템은 모듈화를 기반으로 추진되어야 하며, 이러한 모듈화는 지속적이고 고정적인 플랫폼의 통합을 통해 구체화되어야 한다고 분석되었다. 제작시스템의 모듈화는 제작기술의 모듈화를 가져오게 되고, 기술의 모듈화는 부분적인 진화의 속도를 배가시키고, 그에 따른 검증과정과 상품화과정의 속도까지도 병행발전시키게 된다.
디지털 IT 기술의 발달로 인하여 프린터와 스캐너의 성능이 향상되고 가격이 저렴해지면서 일반인들도 쉽게 접할 수 있게 되었다. 그러나 이에 따른 부작용으로 공문서 및 사문서 위조 등의 범죄들이 쉽게 이루어질 수 있다. 따라서 해당 문서가 어떤 프린터를 사용하여 출력 되었는가를 특정할 수 있다면 수사 범위를 줄이고 용의자를 판별하는데 도움이 된다. 본 논문에서는 프린터 장치 판별을 위하여 딥러닝 모델을 제안한다. 먼저 최근 인식 등에서 범용적으로 활용되는 지역 특징 기반의 컨볼루셔널 뉴널 네트워크를 이용한 프린터 장치 판별 모델을 제안하고, 전역 특징 기반의 처리 과정을 네트워크 모델에 도입함으로 인하여 수렴 속도 및 정확도를 향상한 기법을 제안한다. 제안한 모델의 성능은 8개의 프린터 장치를 활용하여 기존 프린터 판별을 위한 특징 기반 기술과 비교를 수행하였다. 그 결과 제안하는 지역 특징 기반의 모델과 전역 특징 기반의 모델이 각각 97.23% 및 99.98%의 높은 판별 정확도를 달성하였고, 기존 기술들에 비하여 높은 정확도를 갖는 우수성을 보였다.
더욱 사람같은 대화 모델을 실현하기 위해, 페르소나 메모리를 활용하여 응답을 생성하는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 다수의 기존 연구들에서는 메모리로부터 관련된 페르소나를 찾기 위해 별도의 검색 모델을 이용한다. 그러나 이는 전체 시스템에 속도 저하를 일으키고 시스템을 무겁게 만드는 문제가 있다. 또한, 기존 연구들은 페르소나를 잘 반영해 응답하는 능력에만 초점을 두는데, 그 전에 페르소나 참조의 필요성 여부를 판별하는 능력이 선행되어야 한다. 따라서, 우리의 제안 모델은 검색 모델을 활용하지 않고 생성 모델의 내부적인 연산을 통해 페르소나 메모리의 참조가 필요한지를 판별한다. 참조가 필요하다고 판단한 경우에는 관련된 페르소나를 반영하여 응답하며, 그렇지 않은 경우에는 대화 컨텍스트에 집중하여 응답을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안 모델이 장기적인 대화에서 효과적으로 동작함을 확인하였다.
본 연구에서는 횡가속도 센서 계측 신호 기반의 기준 차량 요레이트 모델을 활용하여 횡경사 유무에 관계 없이 견실한 성능을 보장하는 제동기반 요 모멘트 제어시스템을 개발하였다. 2자유도 single track 모델과 횡가속도 센서 계측 신호를 융합하여 새로운 기준 요레이트 모델을 설계하였고 이를 기반으로 요 모멘트 제어기를 설계하였다. 또한 외란 관측기를 적용하여 요레이트 동역학에 존재하는 차량 파라미터 오차를 보상하고 제어기의 성능을 개선하였다. 다자유도 차량동역학 해석 SW인 CARSIM을 이용하여 평지 및 횡경사 노면을 반영한 다양한 검증 시나리오 조건에서 제안된 제어기를 검증하였다. 그 결과 기준 차량모델에 횡가속도 계측 신호를 반영하고 외란 관측기를 통해 모델 파라미터 오차를 보상하는 것을 특징으로 하는 새롭게 제안된 횡안정성 제어기가 도로 횡경사에 관계없이 다양한 주행상황에서 차량의 횡안정성을 견실하게 유지할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 생체역학 모델에 기반한 상지훈련을 통해서 강직성 사지마비(spastic quadriplegia) 아동의 균형능력과 상지기능의 변화를 알아보고자 하였다. 매 회기마다 앉은 자세 및 선 자세에서 기능적 팔 뻗기 검사를 실시하였고, 초기와 마지막 회기에 아동 균형척도(Pediatric Berg Balance Scale)와 3차원 동작분석 시스템(CMS-70P, Zebris Medizintechnik Gmbh, Germany)을 사용하여 움직임을 측정하였다. 1주간 기초선 측정 후, 4주간 매 40분씩 12회기 동안 생체역학적 모델에 기반한 상지훈련을 실시한 결과, 기능적 팔 뻗기 검사에서 모든 측정값이 기초선 평균의 +2SD(standard deviation)를 벗어났다. 동작 분석 시스템 상에서 수행 시간, 최고 속도, 최고 속도 도달 시간, 움직임 단위 수가 향상되었고, 아동 균형 척도 검사결과가 향상되었다. 따라서, 생체역학 모델에 기반한 상지훈련은 상지기능 향상뿐만 아니라 균형 향상에도 긍정적 도움이 될 것으로 사료되며, 연구 결과의 일반화를 위해서 대상자와 과제를 다양화한 추후 연구가 필요할 것이다.
채팅 모델은 인간과 컴퓨터가 신변잡기 대화를 나눌 수 있게 해주는 시스템으로 빠른 속도로 발전하는 인공지능 음성언어 비서 시스템에 필수적으로 사용되는 기술이다. 본 논문에서는 검색기반 채팅 모델에서 발생하는 검색 효율 문제와 정확하지 못한 답변을 출력하는 문제를 해결하기 위해 색인어 정규화와 응답 필터링이 적용된 검색기반 채팅 모델을 제안한다. 색인어 정규화를 통해 99.3%의 색인 커버리지를 확보하였으며 필터링 모델을 통해 기존 검색 모델에서보다 향상된 사용자 만족도를 얻었다.
채팅 모델은 인간과 컴퓨터가 신변잡기 대화를 나눌 수 있게 해주는 시스템으로 빠른 속도로 발전하는 인공지능 음성언어 비서 시스템에 필수적으로 사용되는 기술이다. 본 논문에서는 검색기반 채팅 모델에서 발생하는 검색 효율 문제와 정확하지 못한 답변을 출력하는 문제를 해결하기 위해 색인어 정규화와 응답 필터링이 적용된 검색기반 채팅 모델을 제안한다. 색인어 정규화를 통해 99.3%의 색인 커버리지를 확보하였으며 필터링 모델을 통해 기존 검색 모델에서보다 향상된 사용자 만족도를 얻었다.
기후변화 규제에 대응하기 위해 자동차 산업에서는 엔진의 배기가스는 줄이고, 출력은 향상시키는 과급기를 필요로한다. 전동식 과급기에 필요한 압축기는 초고속의 모터회전이 필요하고, 압축기 전기모터의 속도, 회전자의 위치 추정을 위해서는 센서가 필요하다. 하지만 센서의 사용은 비용의 증가, 신뢰도저하 등과 같은 문제점들이 있고, 이러한 문제점들을 해결하기 위해 여러 센서리스 방식들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 PSIM 시뮬레이터를 이용하여 전류모델 기반의 센서리스 방식으로 동기전동기(SPMSM)를 구동하는 0.8초 내로 90000rpm의 속도까지 도달하도록 시뮬레이션을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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