• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.1A
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• pp.27-33
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• 2009

This paper proposes transmit power control techniques with fading channel prediction scheme based on recurrent neural network for high-speed mobile communication systems. The operation result of recurrent neural network which is derived interpretively solves complexity problems of neural network circuit, and channel gain of multiple transmit antenna is derived with maximum ratio combining(MRC) by using the operation result, and this channel gain control transmit power of each antenna. simulation results show that proposed method has a outstanding performance compared to method that is not to be controlled power based on channel prediction. Most of legacy studies are for robust receive technique of fading signals or channel prediction of fading signals limited low-speed mobility, but in open loop Power control, proposed channel prediction method decrease system complexity with removal of fading effect in transmitter.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.87-90
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• 2012

원자력발전소에 사용되는 모든 시스템은 IEEE에서 최고 수준의 안전도인 CLASS 1E로 분류된다. 그중에서 안전계통은 원자력발전소 안전에 관련한 모든 분야를 관리하는 계통이다. 산업이 발전함에 따라 안전계통 또한 그 규모와 복잡성이 높아지고 있고, 이에 적용되는 요구사항 또한 엄격해지고 있다. 따라서 발전소에 적용되는 안전 동작에 대한 기준을 결정하기 위해서 철저한 오류 예측분석이 수행 되어야 한다. 그 중에서도 NUREG-0492로 규정되어 있는 결함수목분석(Fault Tree Analysis)은 연역적 오류 예측 분석방법으로 원자력 발전소, 우주 산업 등에 관련된 분야는 본 방법을 통하여 오류 예측 분석이 이루어 져야한다. 본 논문에서 원전안전계통을 관리하는 구현 모델인 원전안전등급제어기기(Safety Programmable Logic Controller)에 대하여 결함수목분석을 통한 오류 예측 분석을 하였다. 또한, 위의 구조에 대하여 MSC(Message Sequence Chart)를 통한 모델링을 수행하여, 결함수목분석을 적용하는 과정에서 신뢰도 향상을 더하였다.

• 전기의세계
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• v.38 no.3
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• pp.43-50
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• 1989

오늘날 각국의 전력산업계에서는 발전단가를 경제적으로 유리하도록 낮추고 전력수요에 탄력적으로 대처하며 기존 발전설비를 효율적으로 활용하기 위하여 발전설비의 성능개선 및 발전소 운전 수명 연장 계획을 추진하고 있다. 최신 기술에 의한 제어게통 성능 개선은 이러한 목적을 제한된 예산과 짧은 기간내에 효과적으로 수행할 수 있는 사업으로 고려되고 있다. 근본적으로 고장-내력 기능을 가지고 있는 마이크로프로세서를 이용한 분산 디지탈 제어기술은 대용량의 공정계통을 실시각 성능분석과 예측제어를 가능케 할 뿐만 아니라 다중 제어계통으로 계통의 신뢰도 및 이용율을 높이고 발전소 운전 및 제어를 용이하게 계층적으로 구성시킬 수 있는 최신 제어 기술이다. 이로써, 사례에 밝혀진 바와 같은 제어 설계 개선 및 설비 대체로 발전소 운영의 경제성, 안전성, 신뢰성 및 편이성의 개선 효과를 달성시키고 있음을 알았다. 특히, 선진국의 원자력 발전소의 제어계통 성능개선 사례는 경제성은 물론 안전성 확보에도 큰 기여를 하고 있음이 밝혀졌다. 우리나라도 전력 수요에 경제적으로 대처하고 보다 양질의 전기를 생산하며 기존설비를 효과적으로 이용하기 위하여 현재 추진중에 있는 화력발전소 제어계통 성능 개선을 단계적으로 추진하고 있는 것은 고무적인 계획임에 틀림이 없다 하겠다. 또한, 원자력 발전소의 경우에도 안정성을 제고시키고, 발전소의 이용율을 증대시키기 위하여 추진중인 신기술을 적용한 성능 개선 사업의 단계적 추진은 당연한 추세라 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1280-1284
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• 2004

본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분야에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy flustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 기후인자들을 인력으로 하여 모형을 구성하였으며 각각 학습기간과 검정기간으로 나누어 학습기간에는 모형의 매개변수 최적화를, 검정기간에는 최적화된 모형의 매개변수를 검정하는 순으로 연구를 수행하였다. 예측 길과, ANFIS는 댐유입량 예측시 입력자료의 종류가 많아질수록 예측능력 더욱 정확한 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.287-293
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• 2010

본 연구에서는 개방형 로켓엔진시스템의 제어시스템을 구성하기 위한 선행연구로서, 시동특성을 예측하기위해 Simulink 모델을 구성하였다. 구성품별 동특성 모델을 바탕으로 로켓엔진시스템의 예측 프로그램을 구성하였으며, 대상으로 하는 시스템의 천이 작동상태에서의 동특성 변화의 예측과 더불어 그 모델링의 타당성 검증을 위하여 실제 개방형 로켓엔진 상사모델의 수류실험을 통해 실험적으로 측정하여 비교하였다. 또한 Simulink모델이 제어시스템을 구성하기위해 적합한지를 판단하기위해 기 수행된 천이 동특성 예측 프로그램의 결과와 비교하였고 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.19-21
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• 2001

저전력 설계에 관한 프로세서 구조의 연구 중, CPU와 L1캐쉬 사이에 크기가 작은 LO 캐쉬를 사용하는 방법이 제시 된 바 있다. LO 캐쉬의 사용은 괄목할 만한 에너지 절약 효과를 거두었지만, 커다란 지연시간의 증가를 초래하였다. 따라서 LO 캐쉬는 필요에 따라서 선택적으로 사용이 되지 않으면 심각한 지연 시간의 증가로 인하여 실제 시스템에 적용하기 어려운 면을 가지고 있다. 선택적인 제어를 위한 방법으로서 몇몇 연구에서 예측기를 이용하는 방법을 제시하였으나, LO 캐쉬에 적합하지 않았다. 우리는 이 논문에서 새로운 가상적인 캐쉬 예측기를 제시하고 이에 대한 시뮬레이션 결과를 제시하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1987.10b
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• pp.223-227
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• 1987

This paper presents the extended interaction prediction method for large scale discrete-time systems with interconnected state and control. Feedback gain is obtained from decentralized calculation without solving Riccati equation. Hence, Computer storage and calculation time is reduced.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2012.11a
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• pp.27-28
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• 2012

본 논문에서는 수퍼커패시터 에너지 저장장치의 동작을 예측할 수 있는 시뮬레이터를 구현하고 실험하였으며, 수퍼커패시터 시뮬레이터의 동작 및 제어 방법에 대하여 서술한다. 수퍼커패시터는 수초에서 수분 내의 동작 시간을 가지고 있기에 수퍼커패시터의 충전 또는 방전 동작은 빠른 시간에 이루어지게 된다. 충 방전 수행에 따라 증감되는 수퍼커패시터의 전압을 예측하여 제어하는 수퍼커패시터 시뮬레이터를 제안한다. 수퍼커패시터 시뮬레이터 동작은 대기모드인 CV모드와 충 방전모드인 SC모드로 구분된다. CV모드에서는 충 방전모드가 수행되지 않기에 수퍼커패시터 시뮬레이터가 대기하고 있는 상태이고, SC모드에서는 충 방전 동작이 수행됨에 따라 수퍼커패시터의 전압이 변화되는데 증감되는 전압의 크기를 제어하는 알고리즘이 필요하다. 충 방전 시 발생하는 DC 전류를 측정하여 계산과정을 통해 수퍼커패시터에서 변화되는 전압을 예측하여 SC모드에서 충 방전이 안정적으로 동작함을 실험을 통해 확인하였다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.12 no.1
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• pp.69-77
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• 1998

The uninterruptible power supply (UPS) has become an integral part of modern computer and communication system to assure a continued and stable operation by providing an uninterruptible power to vital equipments. Various control methods have come to the fore in recent times with the advent of high frequency switching technologies. This paper describes the DSP control method for three phase UPS inverter which guarantees the sinusoidal output voltage under nonlinear load conditions. The proposed control scheme is verified by simulation and experiment.riment.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.4
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• pp.1265-1272
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• 2019

We analyze the robustness of the existing predictor feedback controller for discrete-time linear systems with constant input delays against the structured model uncertainty. By modeling the constant input delay with a first-order PdE (Partial difference Equation), we replace the input delay with the PdE states. By applying a backstepping transformation, we build a target system that enables to construct an explicit Lyapunov function. Constructing the explicit Lyapunov function that covers the entire state variables, we prove the existence of an allowable maximum size of the structured model uncertainty to maintain stability and establish the robustness of the predictor feedback controller. The numerical example demonstrates that the stability of closed-loop system is maintained in the presence of the structured model uncertainty, and verifies the robustness of the predictor feedback controller.