본 논문에서는 고조파 보상과 역율 보상을 실시하고, 사고 둥에 의한 전원 전압강하 시 전압 보상을 실시하여 전력 품질을 향상 시린 수 있는 성능함수이론에 근거한 알고리즘을 제안하였다. 고조파와 역율에 대해 각각 보상 작용하도록 직렬형 전력능동 필터에서는 고조파에 대한 보상 전압만을 발생, 제어하고, 병렬형 전력능동 필터에서는 역율에 대한 보상 전류만을 발생, 제어한다. 또한, 전압 강하에 대한 보상은 직렬형 전력능동필터에서 실시하며, 각 능동필터의 보상치는 성능함수이론을 근거로 하여 추출해낸다. 제안된 성능함수 알고리즘을 정의하고 알고리즘을 적용시키기 위한 직렬형 능동필터와 병렬형 능동필터가 통합된 3상3선식 시스템을 제안하고, 3kVA의 시스템을 제작하여 실험을 실시하였다. 제시된 실험 결과들은 알고리즘의 타당성과 유효성을 검증한다.
본 논문에서는 고차통계에 의한 적응알고리즘 가운데 오차의 평균절대값삼승(LMAT)을 최소화하는 알고리즘의 수렴특성에 대하여 분석하였다. 사용된 입력신호가 Gaussian 분포를 갖는다는 가정하에 알고리즘의 평균자승 추정오차와 필터계수의 평균 및 평균자승 특성에 대해 정량적인 분석을 수행하였으며, 이에 대한 관계식을 각각 유도하였다. 이론적으로 분석된 결과는 컴퓨터 모의실험에 의하여 그 타당성을 검증하였고, 이론치와 실험치가 거의 일치함을 확인하였다.
본 연구에서는 3상 하이브리드 순시 전압강하 보상기를 위한 새로운 보상 알고리즘을 제안하였다. 순시 전압강하 보상 알고리즘으로 본 연구에서 제안된 공간 벡터법은 종전의 순시전력이론에 비해 보상 기준치 연산과정을 간략화 할 수 있고 좌표 변환이 필요치 않다. 전력전자전용 시뮬레이터인 PSIM에 의해 제안된 이론의 타당성을 정상상태와 과도상태에서 입증하였다. 그 결과 3상교류 전원 모두에 순간적인 전압 강하가 발생되거나 임의의 상에 왜형 및 전압강하 또는 순간적인 전압 증가가있는 경우에도, 제안된 알고리즘에 의하여 전압 보상이 가능하였으며, 동시에 전원 전류의 고조파 성분 역시 보상 가능하였다.
피치 (pitch)는 주파수와 관련된 인간이 실제 느끼는 음의 높이로 라우드니스 (loudness), 음색 (timbre)과 함께 소리의 음질을 결정하는 중요한 요소로 알려져 있다. 이러한 피치는 음성 해석 및 분리를 위해 많은 연구가 이루어진 반면 소음 분석 및 음질 향상을 위한 방향으로의 연구는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 기저막 (basilar membrane)의 위치에 따른 주파수 분리 이론인 위치이론 (place theory)을 기본으로 한 기존의 가상 피치 (virtual pitch) 분석 알고리즘을 소음에 적용하기 위해서 수정하고, 절러가지 소음에 적용하였다. 본 연구에서의 알고리즘은 소음의 주파수 특성에 의존한 방법이기 때문에, 토널 (tonal) 성분이 존재하는 소음의 적용에는 적합한 결과를 나타냈지만, 그 이외의 소음에 대해서는 정확한 분석이 어렵다. 따라서 기본 주파수 (fundamental frequency)와 이와 관련된 고조파음(harmonics)이 음질에 중요한 영향을 미치는 소음의 음질 해석 린 음질 향상을 위해 본 연구의 알고리즘에 의한 피치 분석과 기존의 음질 인자를 적용하면 보다 효율적인 결과를 얻을 수 있을 것이다. 이런 소음의 예로는 엔진의 부밍 소음이나 기어 whine 소음 등이다.
동적 시스템의 동정은 시스템의 관측된 데이터를 가지고 동적 모델의 수학적 모델을 찾는 문제를 다루는 것이다. 기존의 고전적인 방법으로는 차분 방정식(ARX 또는 ARMAX) 또는 상태 공간 표현에 관한 계수들을 추정하기 위해서 회귀 기법 등을 사용하였다. 그러나 이러한 고전적인 방법들은 파라미터가 비선형이고, 실세계 문제에서 모델링 오차나 측정 잡음을 수반하게 되면 탐색의 어려움을 가지게 된다. 따라서 이러한 문제점을 극복하고자 퍼지 이론이나 신경망 이론 둥이 이용되었으나 본 논문에서는 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 최근 복잡한 최적화 문제를 해결하는 도구로 점점 관심을 받고 있는 유전 알고리즘을 동정 알고리즘으로 제안하고, 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 유전 알고리즘을 응용한 몇 가지 예를 제시하고자 한다.
본 논문은 Multi-agent 이론을 적용하여 저주파수 계전 알고리즘을 설계하는 방법을 제안하였다. 먼저 저주파수 계전에 필요한 사항을 알아보았다. 그 다음으로 현재 계통에 적용된 부하차단을 알아보고 이를 개선할 수 있는 Multi-agent 이론을 적용한 저주파수 계전 방법을 선택하여 그 방법의 적용 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 레티넥스(Retinex) 이론을 이용한 영상개선 알고리즘을 분석하고, 이를 최적화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 기존의 알고리즘이 가진 큰 단점인 수행속도를 보완하기 위해 그리고 작아진 필터 크기 때문에 충분한 면적의 조명정보를 분석하지 못하는 단점을 보완하기 위해 우리의 알고리즘에는 주변함수의 필터크기를 원래의 알고리즘과 비교하여 보다 작은 크기로 조절함으로써, 연산속도를 대폭 감소시킬 수 있었고 4번째 채널로 흑백영상을 선택하므로 써 충분한 면적의 조명정보를 분석하지 못하는 단점을 보완하였다.
이 연구는 도시철도 교통량 배정 알고리즘의 적합성 평가를 목적으로 수행되었다. 이 알고리즘의 정확도는 교통수요 예측뿐만 아니라 네트워크의 취약성 분석이나 철도 운영기관간 운임수입 정산 등의 응용분야에서도 중요한 요소이다. 그럼에도 불구하고 알고리즘의 적합성이나 발전방향에 대한 논의는 부족하였다. 이에 본 연구는 대표적 교통량 배정 알고리즘인 최적전략 알고리즘, 경로선택 알고리즘, Dial 알고리즘을 대상으로 수도권 도시철도 이용자의 통행행태 연구에 적합한 알고리즘의 특성에 대하여 논의하였다. 이를 위해 각 알고리즘의 이론적 가정을 검토하고, 수도권 도시철도 네트워크에 적용해 그 성능을 살펴보았다. 그 결과 Dial 알고리즘이 이론적 가정의 합리성과 분석단위에 따른 계산적 효율성 측면에서 도시철도 이용자의 통행행태 분석에 우수한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 구조물 유지관리에서의 정확한 미세먼지 농도 계측을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 검증한다. 기존 광산란법 미세먼지 측정기의 측정 오차를 보완하기 위해 초음파 다중 산란 알고리즘을 제안하였으며, 산란자의 배치와 산란 반경을 구현하기 위해 표준입자 및 실제 미세먼지의 SEM 촬영을 진행하였다, 초음파 다중 산란 이론식을 통해 초음파 신호의 주파수별 감쇠율과 산란 반경으로 미세먼지의 개수밀도를 나타내는 알고리즘을 도출하였고, 이론식과 수치해석을 통해 총 12가지의 미세먼지 형상에 대한 산란 반경을 도출하였다. 유한차분법을 기반으로 다중 산란 이론을 적용한 2-D 시간 이력 해석을 통하여 알고리즘을 검증하였으며, 신호 해석을 위한 신호 처리 기법을 나타내었다. 결과, 산란 반경에 해당하는 알고리즘의 오차는 개수밀도 단위 최소 19(1%), 최대 3455(52%)로 계산되었다. 산란반경 외에 실제 미세먼지 형상에 대한 부피를 반영하여야 하는 추후 연구가 필요함을 토의하였다.
본 논문에서 임펄스성 잡음의 유무를 검증하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘을 제안하는 이유는 기존의 Kolmogorov-Smirnov 검증의 단점으로 낮은 분류 성공률 및 높은 복잡도가 있기 때문이다. 이는 이론적으로 문제가 없으나 실제로 구현함에 있어 많은 문제를 야기한다. 먼저 기존의 검증 방법을 설명 후 제안하는 알고리즘을 설명한다. 이 알고리즘은 기존의 Kolmogorov-Smirnov 검증 방법의 이론적 배경으로부터 제안된다. 알고리즘의 효율성을 증명하기 위해 임펄스성 잡음의 샘플을 이용하여 실험 후, 검증 실패 확률을 조사한다. 검증 실패 확률에 기반한 실험 결과는 제안한 알고리즘의 효율성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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