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
최근 들어 그 심각성을 더하고 있는 이상기후 현상으로 가용 수자원의 변동이 커지고 있으며, 이에 따라 수자원의 효율적인 운영이 요구되고 있다. 그러나 효율적인 운영을 위해서는 미래 유입량의 불확실성의 고려하고, 홍수 조절용량의 확보하면서도, 용수공급을 위한 저수량을 확보하고, 수력 발전을 해야 하는 복잡한 상황을 모두 고려하여야한다. 이러한 복잡한 시스템에서 하나의 최적화 기법으로는 모든 고려사항들을 만족시키는 최적해를 찾는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 그러므로 저수지 운영의 최적화를 위한 연구에서 한 가지 이상의 기법을 조합하는 기법을 사용하게 되었다. 이러한 기법은 각 기법의 장점을 취하고 각각의 한계를 극복하기 위해 주로 사용되었다. 본 연구에서는 저수지 운영 최적화를 모의하기 위하여 대청댐에서의 저수위, 유입량, 용수이용량 등을 고려하여 방류량의 예측을 동적 계획법(Dynamic Programming Model)으로부터 동적 신경망(Dynamic Neural Network Model)과 적응 퍼지 제어기법(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 개발하여 실제 방류량과 세 가지 최적화 방법에 의한 결과를 비교 검정하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 동적 신경망과 적응 퍼지 제어기법에 의한 최적화 모의가 동적 계획법에 비해 시스템의 구축이 쉽고 유연하다. 둘째, 퍼지추론의 Membership 함수의 구축에 따라 단시간에 많은 양의 강우가 발생하는 국지성 강우에 대해서도 최적 방류량을 예측할 수 있다. 셋째, 저수지 운영 과거자료의 부족과 불확실성을 해결하면, 보다 용이하고 양호한 예측결과를 얻을 수 있을 것이다.
본 논문에서는 WiMAX 의 신호세기(CINR: Carrier to Interference + Noise Ratio)의 변화와 예측 방법에 대해 연구한다. WiMAX 와 같은 무선 네트워크에서는 신호세기가 불규칙하게 변화하기 때문에 비디오 스트리밍시 에러나 지연이 발생할 수 있다. CINR 은 클라이언트 측의 가용 대역폭을 결정하는 중요한 요소이다. 하지만 기존의 RTCP(Real-time Transport Control Protocol)를 이용한 비트율 제어는 RTT(Round Trip time), PLR(Packet Loss Rate) 등의 정보를 사용하기 때문에 부정확하거나 지연이 발생될 수 있다. 이를 보완하기 위한 CINR 을 직접 비트율 제어에 사용하는 방법에 대해 연구하기에 앞서, 본 논문에서는 CINR 을 분석하고 미래의 값을 예측하는 방법에 대해 연구한다. 본 논문의 분석을 통해 CINR 의 예측을 비교적 정확하게 수행할 수 있다면 앞으로의 가용 대역폭을 비교적 정확하게 예측할 수 있고 효율적인 비디오 스트리밍 시스템을 제안할 수 있다.
The purpose of the work is to develop a simple solar irradiance prediction model using a deep learning method, the LSTM (long term short term memory). Other than existing prediction models, the proposed one uses only the cloudiness among the information forecasted from the national meterological forecast center. The future cloudiness is generally announced with four categories and for three-hour intervals. In this work, a daily irradiance pattern is used as an input vector to the LSTM together with that cloudiness information. The proposed model showed an error of 5% for learning and 30% for prediction. This level of error has lower influence on the load prediction in typical building cases.
본 논문에서는 가압기에 기포가 형성되기전 원자로 냉각재계통의 압력을 자동으로 제어할 수 있는 원자로 냉각재 압력 제어기를 개발하여 원전 시뮬레이터를 통해 설계된 제어기의 성능시험을 수행하였다. 그 결과 냉각재의 압력변동을 주는 환경 요인 발생시에도 설정치에 안정된 압력제어 특성을 보여주었다. 원전 기동시 압력제어에 본 논문에서 제안한 제어기를 적용할 경우 운전원의 운전부하를 줄여줄 것으로 예측된다.
ATM망에서 트래픽 흐름을 제어하고 망 자원 사용을 효율적으로 사용하기 위해서는 폭주(Congestion)발생에 의한 망 성능 저하를 막고 폭주현상에 대처할 수 있는 적응적인 제어가 필요하다. 본 논문에서는 모든 트래픽에 대해 고정된 형태의 제어를 하는 Buffered Leaky Bucket과 적응성과 예측 기능을 갖는 신경회로망(Neural Network)을 이용하여 버퍼의 효율성을 높이고 망의 서비스 품질(QoS)로 구별되는 셀 손실율과 버퍼 지연을 테스트 및 성능 비교를 하였다. 또한 입력 트래픽의 다중화를 위해 사용되는 DWRR과 DWEDF의 셀 스케쥴링 알고리즘이 균등 지연을 만족할 수 있도록 개선하였다. 셀 스케쥴러로부터 망의 폭주 정보는 신경회로망을 이용한 Leaky Bucket에서 예측된 트래픽 손실율을 제어하고 손실율 정도에 따라 토큰 발생율과 버퍼 한계값은 제어된다. 이러한 트래픽 손실율 예측은 다음 입력 트래픽에 대한 손실과 버퍼지연을 줄일 수 있도록 제어의 효율성을 높일 수 있으며 다른 제어방식에도 응용될 수 있다. ATM 트래픽에 대한 신경회로망 학습과 예측 테스트를 위해 확률 랜덤 변수에 의해 발생된 셀 발생과 예측을 모의 실험하였으며, 이때 다양한 트래픽의 QoS가 향상되었음을 알 수 있었다.
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.
본 논문에서는 쿼드콥터 드론이 동적인 외부 환경 아래서도 외란에서도 효과적으로 경로를 추종하고 비행 안전성을 유지할 수 있도록 모델 예측 제어(MPC) 기법을 제안한다. MATLAB/Simulink에서 수행된 시뮬레이션을 통해, 외란이 주어지는 비행 시나리오에서 PID와 MPC 두 제어기의 성능을 비교한다. 제안된 설계 방법으로 MPC 제어기가 압력 변화와 공기 밀도 변동과 같은 외란에 대하여 MPC와 PID 제어기의 성능을 비교했을 때에 쿼드콥터 드론의 입력받은 주행 경로와 실제 경로의 Mean Squared Error 수치가 외란을 주기 전에는 0.2의 성능 차이를 보였다. 그리고, 외란을 주었을 때에는 0.8을 차이를 보이며 MPC 제어기의 향상된 경로 추종 정확도를 보여준다.
소성 영역(Sintering zone)에서 클링커(Clinker)의 형상 형성은 시멘트 생산 공정에서 가장 중요한 생산 공정중의 하나이다. 소성공정의 진단 및 최적 제어의 핵심은 써모그래프(Thermo graph), 즉 적외선 카메라를 이용한 온도 분포의 측정이다. 여기에서 다룰 ''PIT Indicator'' 시스템은 분진이 많은 열악한 산업 현장의 연소 시스템에 적용할 수 있도록 특별히 설계한 공냉식의 2개 채널을 가진 광학 장비에 기초하고 있다. 비디오 영상과 써모그래프 이미지 그리고 다양한 연소 특성이 카메라를 통하여 얻어지고 자기 학습 기능을 가진 소프트웨어에서 기록되고 분석된다. 이때 얻은 데이터는 수학적 모델에서 온라인으로 Free Lime 함유율을 예측하는데 이용된다. 열분포의 써모그래프 표시와 공정상의 다양한 운전 특성을 분석하여 주는 ''PIT Indicator'' 소프트웨어를 통하여 다른 공정 제어 시스템과 연결이 가능하다. 이와 같은 하드웨어와 소프트웨어를 이용하여 최적화가 필요한 여러요소들의 최적화를 동시에 그리고 온라인으로 수행할 수가 있다. Free Lime 함유율의 연속적인 온라인 연산을 통해 생산 설비 및 공정에 맞는 최소한의 에너지를 Kiln 에 공급함으로써 근본적으로 1차 연료의 절감이 가능하고 NOx와 같은 유해 가스의 배출량도 제어할 수 있다. 또한 별도로 NOx에 대한 모델을 개발하여 NOx를 정확하게 예측하는 것도 가능하다.
본 논문에서는 쓰레기 소각로의 효율적인 연소 제어를 위해 쓰레기 소각 플랜트의 다변수 퍼지 모델을 구한다. 먼저 복잡하고 비선형 시스템인 소각로의 모델을 구하기 위해 다변수 퍼지 모델링을 수행한다. 얻어진 다변수 퍼지 모델은 주어지는 입력에 대해 소각로의 출력을 정확하게 예측한다. 그리고 얻어진 퍼지 모델은 시뮬레이터 구현에 사용되어 소각로의 출력예측에 의한 제어전략의 구축 및 운전자의 훈련 등에 사용되는 운전보조 시뮬레이션 시스템을 구현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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