본 연구에서는 증류공정의 제품 생산단 온도 예측을 위한 머신러닝 기반 모델을 개발하였다. 증류공정의 제어는 제품 생산단의 온도를 통해 이루어지고 있어 제어를 위해 정확한 온도 예측이 필요하다. 증류공정에서 온도는 다양한 변수들과 복잡한 비선형의 관계를 형성하고 있으며 시계열 데이터의 특성이 있어 이를 예측하기 위해 순환신경망 기반 알고리즘을 이용하였다. 모델 개발 과정에서 적절한 예측 알고리즘을 선정하기 위해 세 가지 순환신경망 기반 알고리즘과 배치 사이즈 조절하여 제품 생산단 온도를 예측하기 위한 가장 적저한 모델을 선정하였다. LSTM128 모델이 제품 생산단 온도를 예측하기 위한 가장 적절한 모델로 선정되었다. 선정된 모델을 활용하여 실제 공정 운전데이터에 적용한 결과 RMSE 0.0791, R2 0.924의 성능을 보였다.
본 논문에서는 자연스러운 음성을 합성하기 위하여, 한국어 음운지속시간의 변화에 있어서 문절과 구내의 음절수와 음절의 위치에 의한 영향과 인접하는 음운의 영향에 대하여 통계적으로 분석하였고, 분석된 시간 특징을 제어 요소로 하는 회귀트리를 생성하여 음운 지속시간을 모델 화하였다. 또한, 제안된 음운 지속시간 모델에 의해 예측실험을 행하여, 측정치와 예측치간의 다중 상관계수가 0.74정도이고, 각 음운의 예측오차의 75%이상이 25ms이내로 제안된 모델의 타당성이 입증되었다.
적응 능동 잡음제거를 위한 새로운 방식을 기술했으며, 잡음원이 존재하는 환경에서 물리적인 잡음 제거를 하는데 목표를 두었다. 기존의 시스템 식별 방식과 달리 적응 예측기를 사용하였으며 신호를 검출하는데 쓰이는 마이크를 하나로 구성하였다. 잡음 신호 자체를 예측함으로써 적극적인 대처를 할 수 있으며 적응 알고리즘은 한번만 사용되고 적응 제어형 시스템 식별 방식에서 필요로 하는 피드백 항을 제거시킴으로써 시스템을 간략화시켰다. 컴퓨터 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방식이 주기성을 갖거나 혹은 대역 제한된 잡음에 대해서 매우 유용함을 보였다.
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.
STATCOM은 전력 계통에 병렬로 연결되어 역률 보상, 전압 보상 그리고 비선형 부하에 의해 야기되는 불필요한 고조파 전류를 보상하는 기능을 한다. 고조파 전류의 경우 대개 전원 주파수의 배수 형태로 발생하며, 이를 보상하기 위해 활용될 수 있는 다양한 제어기 중 하나로써 반복 제어기를 적용하였다. 공진 제어기의 무한한 합과 등가인 반복제어기의 경우, 모든 배수 고조파에 대한 제어가 가능하기 때문에 다양한 부하에 의한 예측 불가능한 고조파 전류를 보상해야 하는 STATCOM 제어에 적합하다. 본 논문에서는 반복제어기를 적용한 고조파 전류 제어기를 소개하고, 그 성능을 15kVA 축소 모델 실험으로 검증한다.
본 논문에서는 계통의 전력품질을 향상시키기 위해 사용되어지는 전류제어형 전압원 인버터를 구동하기 위한 PRT(Polarized RamTime) 전류제어알고리즘의 구현방법을 설명한다. PRT 전류제어알고리즘은 스위칭 시퀀스의 예측이 가능하고 히스테리시스 전류제어기법의 단점인 가변스위칭 주파수 문제를 해결할 수 있다. 본 연구에서는 전류제어형 전압원인버터용 PRT 전류제어알고리즘을 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 이용하여 구현하였고, 이의 유용성을 확인하기 위해 1KVA급 계통연계 전류제어형 전압원 인버터에 적용하여 실험 하였다.
시스템을 입력과 출력값 만으로 제어하고자 할 경우에는, 플랜트의 파라메타를 추정하면서 제어해 나가야 할 것이다. 이러한 경우에는, 귀환제어나 최적제어 형태로는 여러가지 문제점이 발견되어서, 최근에 적응제어가 많이 연구되고 있다. 이에는 Gain-Scheduling 방법, Self-tuning regulator 방법 및 model reference adaptive control 방법이 있다. Gain-Scheduling 방법은 미지의 파라메타가 plant에 있을지라도, 이를 즉시 예측할 수 있을 경우 보조변수 추정을 통하여 이득을 조절하여 시스템을 안정시키는 것이고, self tuning regulator는 보조변수를 직접 조정하여 시스템을 제어한다. 또 model reference adaptive control 방법은 기준모델을 정하여, 이에 따라 관측기 등을 통하여, 플랜트의 파라메타를 추정 제어해 나가는 것이다. 이때 기준 모델의 출력과 플랜트 출력사이의 오차를 어떻게 할 것인가? 추정되는 파라메타와 오차와의 대수관계 및 차수 등, 그 한계 해석이 최근의 MRAC 설계연구에 큰 과제가 되어 왔다. 이에 본 연구에서는 신호합성 및 해석에 뛰어난 기능이 있는 Walsh 함수를 이용하여, 간단한 Micro computer의 도움으로, 오차 함수를 합성하고, 미지의 파라메타를 추정하여, 시스템의 adaptive filter설계에의 가능성에 대하여 연구하고자 한다. 또 이를 실제 예를 들어 고찰하였다.
본 논문에서는 실시간 동영상 부호화를 위한 효과적인 비트율 제어 방법을 제안하고 하드웨어로 구현한다. 제안하는 비트율 제어는 각 기본유닛 마다 R-D 파라미터 갱신에 의해 많은 연산 처리를 필요로 하는 이차원 R-D 모델을 사용하지 않고, 프레임의 평균 복잡도 가중치를 이용한 Qstep 결정 모델을 사용함으로써 연산량을 감소시킨다. 또한 적은 연산량과 빠른 MAD 예측을 위해 부호화된 기본유닛을 기반으로 영상의 공간적 및 시간적 상관관계를 이용하여 MAD를 예측한다. 제안하는 비트율 제어는 프레임 레벨 MAD 예측과 매크로블록 레벨 MAD 예측, GOP 비트 할당, 프레임 비트 할당, 가상버퍼, Qstep 결정 모델, 비트율 제어 파라미터 갱신, QP 결정 모듈을 포함하며 총 8개의 모듈로 구성된다. 비트율 제어 하드웨어는 Verilog-HDL을 이용하여 설계하였으며, Synopsys사의 Design Compiler를 이용하여 UMC 공정 $0.18{\mu}m$ 셀 라이브러리로 합성한 결과, 최대 동작 주파수는 108 MHz이고, 게이트 수는 19.1k이다. 실험 결과로부터 제안한 구조는 기존 구조 보다 게이트 수가 85% 감소하였고, 매크로블럭 당 QP를 결정하는데 평균 220 사이클 수가 소요되어 기존 구조보다 64% 단축됨을 확인하였다.
인체 하지 근골격 시스템의 수학적 모델에 대해 최적제어 기법을 이용하여 최대 높이뛰기 운동을 재현하였다. 근육의 비선형 동적특성에 의해 순동역학 접근방법을 사용하였으며 최적제어는 최적화 프로그램인 마이크로 유전알고리즘과 VF02 비선형 최적화 프로그램을 적용하였다. 최대 높이뛰기 운동을 위한 근골격 모델에서 유전알고리즘만으로는 최적해를 얻을 수가 없었다. 유전알고리즘의 해를 비선형 최적화 프로그램의 초기 예측값으로 하여 도약시간에 따른 최적의 운동 신경자극도를 결정하였다. 이러한 접근방법은 초기의 인위적 예측값 없이 최대높이뛰기 운동에 대한 전역해를 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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