본 논문에서는 강인 안정도 이론을 이용한 유도전동기의 전류 제어기 설계 기법을 제안한다. 제안한 전류 제어기의 설계 기법은 파라미터 변동에 패해 안정도 마진(Stability Margin)을 확보할 수 있도록 제어기의 이득을 선정하는 방식으로 Kharitonov의 강인 안정도 이론을 사용하고 있다. 또한 시뮬레이션을 통해 설계된 전류 제어기의 특성을 일반적인 설계기법을 적용한 전류 제어기의 특성과 비교하여 제안된 설계 기법의 우수성을 입증하였고 0.75kW 유도전동기 구동 시스템을 이용하여 우수한 전류 제어 특성을 확인하였다.
본 논문에서는 대표적인 비선형 동특성을 가지는 실제 헬리콥터의 회전 및 자세 운동을 근사화한 모형 헬리콥터의 시스템을 소개하고 이 시스템의 정지 자세 제어를 위하여 WAVENET 제어기와 PID 제어기를 설계하였으며, WAVENET의 신경망 연결 가중치(weight) 및 웨이브렛의 신축 및 이동변수와 PID 제어기의 최적 이득 계수를 GA를 사용하여 조정되도록 하였다. 그리고 과도 응답 특성이 우수한 WAVENET 제어기와 정상 상태 특성이 우수한 GA-PID 제어기를 Hybrid 형태로 구성한 Hybrid GA-PID WAVENET 제어기를 비선형 시스템인 모형 헬리콥터 시스템에 적용하여 제안한 제어기 설계 알고리즘의 유효성과 우수성을 입증하고자 한다.
본 논문에서는 3D Ray Tracing 편파특성 예측 시뮬레이터를 개발하고 초고속 옥내 무선환경에서의 원형편파 우수성을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 제안된 3D Ray Tracing 기법을 이용하여 시뮬레이션 한 결과 기수회의 반사파가 수신기에서 수신되지 않는 원형판파의 특성 때문에 다중경로 페이딩을 현저히 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 또한, 옥내 가시거리(LOS) 및 비가시거리(NLOS) 환경에서의 원형편파를 이용한 페이딩 경감효과는 수직 및 수평견파나 편파다이버시티보다 우수함을 알 수 있었고, DS-CDMA 시스템을 이용한 경우에 있어서도 원형편파가 보다 우수한 BER 성능을 나타냄을 확인하였다.
일반적으로 통신채널은 심볼간 간섭(ISI)과 가산성 백색잡음(AWGN) 이 존재하는 환경으로 모델링할 수 있다 이러한 채널환경에서 비터비(Viterbi) 알고리즘은 송신측에서 전송한 데이터를 검출하기 위한 최적의 방법이다 하지만 비터비 알고리듬은 채널의 길이에 지수적으로 증가하는 많은 연산량 때문에 적합한 방법이 되지 못한다 이러한 문제점을 해결하기 위한방법들의 일종으로서 적응 등화기를 이용한 채널 등화 기법들이 널리 사용되고 있으나 채널이 혼합 위상 특성을 가지는 경우에는 비효율적인 방법이다 본 논문에서는 혼합 위상 특성을 가지는 채널을 위한 효율적인 채널 등화기를 제안하였으며 기존의 채널 등화 기법들과 비교하여 제안한 방법의 우수성을 보였다.
본 논문에서는 양방향 충전기용 DC/DC 컨버터와 같이 입력전압과 출력전압이 가변하는 제어시스템에서 비시변 시비율 전달함수를 구현하여 제어특성을 개선하고자 한다. 기존제어기 설계에 의해 설계된 이득을 사용하여 제어를 행할 경우 입력전압의 변동에 따라 제어특성이 가변한다. 전압제어기의 각 이득을 시비율의 역수를 취하여 변화함으로서 전체 제어블록에서 시비율 항을 등가적으로 제거할 수 있는 방법이다. 따라서 본 논문에서 제안된 비시변 시비율 전담함수를 양방향 충전기용 DC/DC컨버터에 적용하여 PSIM을 이용한 시뮬레이션과 실험을 통해 타당성과 우수성을 검증하였다.
최근 computer vision 기술 발달이 가속화되고 있으나, 특정 산업의 경우 산업 적용의 어려움과 데이터적 특성으로 인하여 기술 발전의 속도를 따라가지 못하고 있다. 특히, CCTV 는 대부분 실외 환경에 운영되어 다양한 환경의 변화 및 데이터 고유 특성상 노이즈가 많기 때문에 데이터 산포가 커서 기술의 현장 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 CCTV 데이터의 특성을 고려하여 CCTV 운용 환경에 강건한 객체탐지(object detector) 학습을 위한 데이터 설계 방안을 제안한다. 제안 기법은 대용량의 CCTV 영상에서 객체탐지에 효과적인 샘플링을 유도하는 방안과 소수의 CCTV 레이블 데이터 외 MS COCO 등 다수 오픈 레이블 데이터를 혼합학습 하여 일반화 성능을 높이는 방안을 제안한다. 다수의 실험을 통해 제안 기법의 우수성을 입증하였으며, 특히 mAP 기준 13.39%의 성능 향상을 꾀할 수 있음을 선보였다.
최근 특징 선택에서 개미군집 최적화를 위한 선택적 평가 기법이 제안되었다. 이 기법은 불필요하거나 가능성이 적은 후보 해를 실제 평가 과정에서 제외함으로써 계산량을 줄인다. 실험을 통해 이 기법의 우수성을 보였으나, 하나의 데이터만을 사용하였으므로 통계적으로 충분한 신뢰성을 보여주지 못한다. 이 논문의 목적은 선택적 평가 기법의 수렴 특성을 분석하고 결론의 신뢰성을 높이는 것이다. 실험을 위해 UCI 데이터베이스에서 필기, 의료, 음성에 관련된 세가지 데이터를 선택하였다. 이들의 특징 집합 크기는 256부터 617까지 분포한다. 통계적으로 안정된 데이터를 얻기 위해, 이들 각각에 대해 프로그램을 독립적으로 12번 실행하였다. 긴 시간에 걸친 수렴을 관찰하기 위해, 각각의 프로그램 실행은 72시간 동안 이루어졌다. 실험 데이터의 분석을 바탕으로, 선택적 평가 기법의 우수성에 대한 이유와 이 기법의 적용 범위에 대해 기술한다.
열사이폰 열교환기는 잠열을 이용한 대량의 열수송 능력과 증기류의 열확산에 의한 온도 분포의 균일화, 경량, 간단한 구조, 빠른 열응답 특성 등의 우수성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 우수성을 보유하고 있는 열사이폰 열교환기에 대하여 기하학적 형태, 유체의 물성, 열유속 및 내부압력 등 열사이폰의 작동에 관련된 변수들에 관하여 열전달 성능을 실험적으로 연구하였다. 평관형 및 마이크로 그루브형 열사이폰에서 마이크로 그루브수의 변화와 작동유체는 증류수, 메탄올 및 에탄올의 종류 변화에 대한 실험적인 연구를 수행한 결과, 열전도계수와 증발 잠열값이 큰 증류수가 메탄올 및 에탄올보다 비등열전달계수가 높게 나타났다. 또한 마이크로 그루브형 열사이폰이 평관형 열사이폰보다 비등열전달계수가 높게 나타났으며 작동유체가 증류수인 경우 $2{\~}2.5$배 메탄올인 경우 $1.5{\~}2$배, 에탄올인 경우 $1.3{\~}1.5$배 높게 나타났다.
연구목적: 본 연구는 기존 오수받이의 문제점을 해결하기 위한 새로운 오수받이 개발 및 개발한 오수받이의 유지관리 능력의 우수성 검증을 목적으로 한다. 연구방법: 기존 오수받이 막힘 현상 및 유지관리 어려움 등의 문제점을 분석하고 시뮬레이션을 활용한 오수받이 트랩에서의 유체거동 특성을 분석하였다. 아울러, 배수트랩의 장기사용성 검증을 통해 새로이 개발한 오수받이의 내구성을 검증 하였다. 연구결과: 배수트랩 막힘 현상에 대한 시뮬레이션 결과 유속 0.6m/sec에서 소용돌이현상 및 막힘 현상이 발생하지 않았으며 6개월간에 걸친 장기간 사용테스트를 통해 배수트랩 개폐장치 등의 내구성에 이상이 없음을 검증하였다. 결론: 본 연구를 통해 기존 오수받이의 막힘 현상 및 유지관리의 어려움을 해결할 새로운 오수받이를 개발하였으며 시뮬레이션 및 내구성 검증을 통해 새로 개발한 오수받이의 유지관리 능력의 우수성을 입증하였다.
시계열 자료의 분석과 예측은 수문학분야에서 매우 중요하면, 최근 들어 특정한 수문시계열에서 카오스 특성이 발견되고 있다. 카오스 특성을 갖는 수문시계열의 예측에 있어, 기존의 거의 모든 연구는 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 Phoon 등은 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법을 제안하였다. 본 연구에서는 Phoon 등이 제안한 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 실제 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카오스 시계열의 특성을 파악하였다. 본 연구에서 사용한 비선형 예측 기법으로는 카오스이론이 적용된 부분근사화 기법을 이용하였다. 카오스 특성분석을 통해, Bear 강 일유출량 시계열 자료에서 카오스 특성이 나타남을 알 수 있었다. 표준접근법과 가역접근법을 이용하여 Bear 강의 일유출량 자료에 대하여 예측을 실시한 결과, 카오스 특성을 갖는 일유출량 시계열 자료의 단기 예측의 우수성을 알 수 있었으면, 가역접근법이 표준접근법에 비해 좋은 결과를 나타내었다. 특히, 가역접근법은 예측단계에서 예측시간(T)에 대하여 예측매개변수를 최적화시킴으로써 보다 정밀한 예측을 할 수 있었으며, 시스템에 대한 정보손실이 발생하였을 경우 예측에 대한 상태공간 매개변수를 다시 추정해야 하는 표준접근법에 비해 실제적 적용성이 매우 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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