본 논문은 기존의 1차 예측 기법과 반복 제어기법을 이용하여 LC 필터와 정류 부하 등의 비선형 부하를 가지는 UPS 인버터의 출력전압 파형의 개선에 관한 연구이다. 기존의 1차 예측 기법은 정류부하에 대하여 우수한 특성을 가지므로 출력전류의 예측에 적합하나 정류 부하와 같은 비선형적인 부하의 정상 상태 오차를 보상하기에는 충분하지 못한 단점을 가진다. 따라서, 정상상태 오차를 최소화 할 수 있는 반복제어 기법을 적용하여 UPS 출력전압을 개선시키고자 한다. 제안된 제어기법에 대한 타당성을 시뮬레이션으로 검증하고, 이를 바탕으로 LC 필터를 가지는 3 kVA, 60 Hz UPS시스템을 제작하여 실험으로 검증한다
일반적으로 MR 감쇠기를 이용한 준능동 제어 시스템을 구축하기 위해서는 감쇠장치의 동적모델이 요구된다. 여기서, 동적모델링은 감쇠장치의 발생 감쇠력 및 거동 성향 등을 수치적으로 예측하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 MR 감쇠기의 동적거동을 실무적인 관점에서 합리적으로 모델링하기 위하여 다양한 동적모델 중 Power 모델 및 Bingham 모델을 적용해 MR 감쇠기의 동적거동특성을 예측 평가하였다. 이때 활용한 MR 감쇠기의 실험결과는 압착식 형태로 개발된 MR 감쇠기를 대상으로 동하중 실험을 수행하여 획득하였으며, 힘-변위 이력곡선으로부터 준능동 제어장치로의 타당성을 확인하였다. 또한, 각 동적모델의 예측성능을 평가하기 위하여 우선 실험결과를 이용해 각 동적모델 별 모델변수를 규명하였고, 이를 바탕으로 힘-속도 관계곡선 및 예측된 발생 감쇠력의 오차율을 산출하여 개발된 압착식 MR 감쇠기의 실험결과와 상호 비교 평가하였다. 최종적으로 본 연구에서 개발한 압착식 MR 감쇠기는 준능동 제어장치로 활용 가능함을 확인하였고, 평가된 두 가지 동적모델은 모두 우수한 예측성능을 보임으로써 본 연구에서 개발한 압착식 MR 감쇠기는 물론 MR유체를 이용한 다양한 형태의 감쇠장치의 거동특성을 수치적으로 예측하기 위하여 간단히 활용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
최근, 식물생산시설의 집중화, 첨단화, 대규모화의 추세속에서 최적생산을 위한 환경제어가 필요로 되고 있고, 이를 위해서는 시설내의 환경예측이 필수불가결하다. 그러나 현재까지 식물생산시설의 환경예측에 관련된 많은 모델들이 개발되어 있지만 각 모델들은 독자적 목적을 가진 경우가 많기 때문에 목적과 환경조건이 상이한 시스템에서는 수정 및 보완을 하지 않으면 적용 불가능하였다. 따라서 효율적인 환경설계를 위하여 시설내의 환경을 수치적으로 예측하고 평가할 수 있는 다목적 환경예측모델의 개발이 필요하다. (중략)
본 논문은 실제 사무용 빌딩의 전력 사용량 빅 데이터를 이용하여 효율적인 에너지 사용 및 빌딩 에너지 수요 반응 관리를 위해 전력 사용량 기준 클러스터링을 통한 분석결과를 제시하고 분석된 클러스터링 결과를 기반으로 전력 사용량 예측모델을 설계하였다. 예측모델을 통해 도출된 전력 사용량과 실제 빌딩의 실측 데이터 사이의 오차율을 계산하여 예측모델의 타당성을 보였으며 이를 토대로 에너지 예측 사용량 기반 효율적인 수요 반응 제어 알고리즘을 제시하였다.
천수방정식의 수치모형은 하천의 유량예측, 홍수범람해석, 해일 모의 등에 널리 사용되고 있고, 그 결과는 수자원 관리, 재난 대책 등 정책적인 의사결정에 있어 유용한 자료로 활용되고 있다. 이처럼 천수방정식의 수치모형은 연구목적뿐만 아니라 실생활에 있어서도 큰 영향을 미치고 있으며, 이에 보다 정확하고 효율적인 수치모형의 구축이 수리/수자원/방재분야에서 중요한 영역이 되고 있다. 본 연구는 정확하고 안정적인 수치모의를 위해 천수방정식의 수치모형에 MLP(Multi dimensional Limiting Process)기법을 적용한 후 다차원 모의 시 MLP의 수치 진동 제어 성능을 검증하고자 하였다. MLP기법은 다차원에서 수치진동을 억제할 수 있도록 개발된 기법으로, 기존 TVD 제어자(limiter)과 MLP의 차이점은 기존 제어자들이 흐름이 발생하는 셀 경계면에서 재구성된 값이 Maximum Principle을 만족시키도록 제어자를 유도하는데 반해, MLP는 셀 절점에서 Maximum Principle을 만족시키도록 제어자를 유도한다는데 있다. MLP기법은 압축성 유체를 표현하는 2, 3차원 오일러 방정식에 적용되어 기존의 제어자들에 비해 안정적이며 정확한 수치모의를 가능하게 하는 것이 검증되었다. 하지만 천수방정식에 적용된 예는 없으며, 이에 본 연구는 천수방정식에 MLP를 적용하고 천수방정식 수치모형 검증에 주로 사용되는 수치모의를 통해 MLP의 수치 진동 제어 성능을 검증하였다. 모의 결과, MLP는 2차원 천수방정식에 있어서도 기존의 제어자들과 비교하여 수치진동을 보다 잘 제어하는 것으로 판단된다. MLP의 사용으로 인해 불연속면 근처에서 정확도가 향상되었고 수치진동이 발생하지 않아 보다 안정적인 모의가 가능하였다.
본 연구에서는 Whitmore와 Chandler의 모델을 기반으로 아산화질소를 사용하는 blow-down 방식의 하이브리드 로켓의 유량제어를 통한 추력제어 및 내탄도 해석에 대한 연구를 수행하였다. 유량제어가 포함된 아산화질소의 탱크 내 거동에 대한 예측을 수행하였으며, 해석결과와 실험결과의 일치도가 상당히 높음을 확인하였다. 또한, 추력제어 내탄도 해석의 검증을 위하여 500 N급 하이브리드 로켓을 이용한 지상연소시험을 수행하였으며, 연소실 압력 및 추력 모두 실험결과와 해석결과가 상당히 일치함을 확인하여 추력제어 성능을 예측할 수 있는 모델링 기법을 제시하였다.
지구온난화로 유발되는 기후변동성이 증가함에 따라서 정확한 수문인자의 예측은 전 세계적으로 주요 관심사항이 되고 있다. 최근에는 고성능 컴퓨터 자원의 증가로 수문기상학 연구에서 동일한 학습량에 비하여 정확도의 향상이 뚜렷한 기계학습 구조를 활용하여 위성영상 기반의 대기예측, 태풍위치 추적 및 강수량 예측 등의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에는 기계학습 중 시계열 분석에 널리 활용되고 있는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기법의 대표적인 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하여 수문인자를 예측하였다. LSTM 네트워크는 가중치 및 메모리 요소에 대한 추가정보를 셀 상태에 저장하고 시계열의 길이 조정하여 모형의 탄력적 활용이 가능하다. LSTM 네트워크를 이용한 다양한 수문인자 예측결과 RMSE의 개선을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 기계학습을 통한 수문인자 예측기술은 권역별 수계별 홍수 및 가뭄대응 계획을 능동적으로 수립하는데 활용될 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 LSTM의 입력영역을 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 학습과정의 불확실성을 정량적으로 제어하고자 한다.
인지라디오망에서 제한된 스펙트럼 자원을 효율적으로 이용하는 방법으로 PU (primary user)가 사용하지 않는 스펙트럼 홀의 크기를 예측하여 SU (secondary user)가 이용하는 방법이 있다. 본 논문은 SU의 서비스품질을 만족시키기 위하여, SU스펙트럼 홉핑호의 손실확률 (SHDP; spectrum hopping call dropped probability)을 최소화는 적응 호수락제어 기법을 제안한다. 이 방법은 호수락제어, 대역폭예측, 적응대역폭할당으로 구성된다. 예측기법은 스펙트럼홀의 크기뿐만 아니라, SU스펙트럼 홉핑호가 요구하는 대역폭크기를 함께 예측하며, 예약할 수 있는 자원의 크기가 부족할 때는 적응대역폭할당을 이용하여 SU스펙트럼 홉핑호의 손실확률을 최소화시킨다. 예측기법은 위너예측기법을 이용한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법의 성능을 기존방법과 비교하고, SHDP를 최소화 할 수 있음을 보인다.
현재 전기화재 예측시스템은 제어용 마이크로프로세서로서 PIC(Peripheral Interface Controller)를 사용하고 있다. PIC는 DSP(Digital Signal Processor)보다 연산속도가 느려 실시간 연산능력이 부족하다. 그래서 아크 발생 시 나타나는 기본 특성파형을 기준 reference로 하여 이 reference와의 비교를 통해 아크로 인한 전기화재를 예측하여 경보한다. 기존의 전기화재 예측시스템은 이러한 경보를 원격의 중앙 서버에서 감시하고 후속 조치를 취할 수 있으나, 그 예측 에러율이 높을 뿐만 아니라, mobile 환경에서 원격제어를 하지 못하는 실정이다. 본 논문에서 시간영역, 주파수영역의 아크검출과 적응알고리즘을 변환영역에서 수행하는 웨이블릿 기반의 적응알고리즘"을 적용하여 새로운 실시간 아크검출 알고리즘이 탑재된 전기화재 예측시스템을 DSP를 이용하여 개발하였다. 또한 아크의 전기적 신호 및 전력품질 대한 원격 모니터링이 실시간으로 가능할 뿐만 아니라, iphone 환경기반의 App 개발을 통해 원격에서 제어가 가능하도록 구축하고 그 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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