본 논문에서는 레이더 플랫폼의 요동에 의해서 흐려진 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 위상 오차를 보상하기 위하여 GPS(Global Positioning System)/IMU(Inertial Measurement Unit) 데이터를 이용한 요동 보상 기법을 소개한다. 실제 비행 궤적의 경우 대기의 왜란(turbulence)에 의한 항공기의 pitch, roll 및 yaw 운동에 의해 레이더의 플랫폼은 속도 변화가 생기고, 또한, 이상적인 궤적에서 벗어나게 된다. 이로 인한 along-track 속도 오차와 펄스간 위상 오차로 인해 SAR 영상은 흐려지게 된다. 요동 보상을 수행할 경우, 이러한 오차를 줄여서 영상의 품질을 개선할 수 있다. 시뮬레이션 결과, 레이더 플랫폼에 요동이 있을 경우 이 논문에서 소개한 요동 보상기법은 흐려진 SAR 영상의 품질을 개선하는데 효율적임을 알 수 있다.
퍼지 제어기에 신경회로망을 병렬로 연결시키므로 제어성능 향상을 위해 필요했던 소속함수의 미세조정 과정이 학습으로 대신되게 하는 제어기 구조를 제안하였다. 신경회로망의 학습은 오차 역전파 알고리듬에 의해 수행되고 퍼지 제어기의 출력이 학습에 사용되는 오차량으로 사용된다. 따라서 본 제어기는 전문가의 경험과 지식을 제어기 설계에 이용할 수 있고, 별도의 학습과정 없이 제어과정 중에서 신경회로망 제어기가 학습되어 초기의 제어특성이 개선되어지는 특성이 있다. 그리고 본 구성에서 퍼지 제어기는 사용된 규칙에 의해 형성되는 위상평면상의 슬라이딩 면으로 필요한 제어특성과 신경회로망의 학습기준을 제시하는 한편 신경회로망이 학습되기전 제어 시스템의 제어특성이 안정되도록 하며, 신경회로망은 시스템의 상태궤적이 퍼지제어기에 의해 형성된 슬라이딩 면을 가능한한 근사하게 추종하도록 학습되어져 위상평면상 임의의 위치에 있는 시스템의 상태가 슬라이딩 면을 따라 안정점에 도달하도록 하게한다.
비정상 난류모델 (URANS)를 이용하여 가열된 이중제트의 유동혼합 특성에 대한 수치해석이 수행되었다. 압축성유동에서 난류확산이 크게 나타났고 비압축성 유동의 열확산이 압축성유동의 열확산 보다 크게 얻어졌다. 주파수와 위상궤적을 분석한 결과, 제트간격이 증가함에 따라 주기상태와 준주기상태가 관찰되었다. 제트간격이 클 경우 비정상유동구조가 제트유동 혼합의 특징을 결정하기 때문에 융합점과 결합점의 선형적 변화가 다르게 나타나는 것으로 관찰되었다.
뱀형 모듈라 로봇은 다양한 환경에 대해서 강인성을 가지고 있고, 모듈 일부의 고장에도 이동할 수 있는 장점을 가진다. 그러나 이동 제어 방법이 어렵고, 아직까지 효율적인 이동법의 개발이 미비한 편이다. 본 연구에서는 뱀형 로봇의 이동제어를 위하여 GA(Genetic Algorithm)기반의 위상제어 방식과 GP(Genetic Programing)를 사용한 임의의 관절궤적 생성 방식을 비교한다. KMC사의 뱀형 로봇을 대상으로 먼저 webots 시뮬레이터 상에서 모델링 및 시뮬레이션을 수행하여 위의 방법들을 비교하였다.
A prototype of a linear piezoelectric actuator is developed and its dynamic behaviors are investigated. The actuator consists of a driving tip with two stacked piezoelectric elements and a slider. Dynamic characteristics of slider over various vibration lici of the driving tip and changes of normal force acting on the vibratory tip are examined through experiments. The moving direction of slider can be controlled by changing a phase angle between input signals applied to piezoelectric elements. A change of phase difference between input signals also have a great influence on the vibration locus of driving tip. Changes of slider motion due to different vibration loci are examined by experiments.
This paper presents a new classification method for high impedance faults in power systems. Results of phase plane trajectory with Clarke modal transformation using postfault current and voltage are utilized to classify types of arcing faults. The performance of the proposed method is tested on a typical 154 kV korean transmission system under various fault conditions using EMTP. As can be seen from results, phase plane trajectory of postfault current should be combined with that of o component from Clarke modal transformation to give reliability of clear fault classification. Thus the proposed method can classify arcing faults including LIFs and HIFs accurately in power systems.
현재 코골이를 방지하는 위한 기구로는 양압 산소호흡기, 스프레이, 전기자극기, 수술, 구강내 보조기구가 있으나 개인용으로 사용하기에는 가격이 너무 고가이어서 일반적인 코골이 환자에게 적용하기에는 무리가 있으며 사용자에 따라 부작용의 위험이 있다. 본 논문에서는 정확하고 안정적인 코골이 신호인식을 위해 시계열 분석방법을 통해서 선형적인 성질보다 비선형적인 성질이 강한 코골이 신호의 카오틱 신호 유무를 해석하였다. 본 논문에서 사용한 시계열 데이터는 30대 성인남자로부터 수면시간 6시간중중 발생하는 코골이 음성신호를 마이크를 통해 샘플링 주파수 22kHz, 모노 형태로 수집한 것이다. 위상공간의 궤적 분석, 매입차원에 의한 상관적분 분석, 파워 스펙트럼과 자기상관함수 분석 등의 정량 및 정성적 분석방법을 통해서 수집한 코골이 신호의 분석결과 신호가 부분적으로 주기적 성질을 가지는 카오스 신호임을 확인하였다.
가변제어구조로 동작하는 슬라이딩모드제어(SMC)는 플렌트의 파라미터 변동과 부하왜형에 관계없이 스위칭 제어 알고리즘에 의해 위상 평면에서 미리 예측된 궤적 또는 기준모델을 따라 구동응답을 주어진 슬라이딩 면을 따라 강제로 추종시키는 것이다. 여기서 슬라이딩 평면을 찾아내는 방법의 하나로 SVM(Suppot Vector Machine) 을 사용한다. 그런데 SVM을 사용하여 슬라이딩 평면을 찾아내는 과정에서, 초기치의 변동이 있을 경우, SVM 모델을 재구성해야 해야 한다. 이에 본 논문에서는 SVM 모델을 재구성할 필요 없이, 기존 초기치에 의한 SVM 모델에서, 원하는 초기치의 SVM모델로 변경할 수 있는 방법을 제안한다.
증기발생기 슬러지 세정을 위한 고압분사 실험의 분류궤적에 대한 가시화 및 속도분포를 측정함으로써 최적의 노즐형상을 찾기 위하여 플랜져방식의 고압펌프(사용압력 : 200 kg/$\textrm{cm}^2$, 15HP, 11kW. 토출유량 Q : 301/min)를 이용하였다. 가시화를 통하여 정성적인 분포를 비교분석할 수 있었고, 분류의 속도분포등을 통하여 노즐 형상비에 따른 유동의 차이를 2차원 PDPA 광학 계측장비를 사용하여 분석하였다. 고압 분사시 형상비에 관계없이 모든 경우에 있어서 중심축을 따라 모든 궤적들은 거의 유사함을 보였으나, 분류 중심에서 벗어난 외곽영역에서는 많은 차이가 있음을 알 수 있었다 이는 형상 비에 따른 주변 공기와의 마찰 및 분류 유입현상 때문이라 여겨진다.
집중에 관한 뇌파 해석은 인간의 인지 이해에 기본적인 요소이다. 본 연구에서는 시각자극에 대한 뇌의 집중, 비집중 상태의 차이특성을 비선형 분석하였다. 적은 샘플 데이터와 시간에 따른 변화특성을 해석하기 위하여 반복 정량 분석 법을 사용하였으며, 자극에 동기된 유발 전위의 반복궤적, 색상 반복 궤적을 도식화하였으며, 비선형 특징 파라미터들의 평균특징과 시변 특성을 추출하였다. 집중-비집중 도식과 파라미터 쌍은 위상공간 변환의 차원과 시간 지연을 결정하기 위한 정보를 제공하였으며, 집중 시의 뇌가 비집중 시의 뇌보다 복잡하다는 특징을 보였으며, 자극에 동기된 유발전위는 평균적 의미에서 동일 반응을 보이나 국부적으로는 환경과 상태에 따라 변화하였다. 본 실험을 통하여 시각자극에 대한 집중과 비집중 시 뇌의 비선형 현상을 해석하기 위한 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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