PEN(1)(다항식전개 노달) 해법을 육방형 노심의 과도상태 해석과 Adjoint flux(수반 중성자속)해법에 응용하여 여러가지 Benchmark문제들(3)(4)(5)을 풀고 그 결과를 다른 수치기법 결과와 비교·분석하였다. 2차원 육방형 대형중수로 과도상태 Benchmark문제(5)를 다항식전개 노달해법에 의한 과도상태 해석·검증의 대상으로 삼았으며 그 기준 계산치로서 FX2-TH 코드의 계산결과를 사용하였다 대형중수로 노심의 과도상태 해석 결과, 기준해와 비교해 집합체 낙하시작 3초 후에 집합체가 낙하한 위치에서 Normalized Flux 오차가 0.5% 이내, 집합체가 낙하하지 않은 위치에서 Normalized Flux 오차가 1% 이내의 정확한 결과를 보였다. Adjoint flux 해의 검증을 위해서는 VENTURE 코드(2)의 계산 결과를 기준해로 하였으며, 계산능 검증을 위해 사용된 대부분 의 Benchmark 문제들에서 작은 오차를 보였으나 반사체가 포함된 IAEA 문제에서는 큰 오차를 보였다.
본 논문은 LCL 필터를 사용하는 계통연계형 인버터의 안정적인 전류제어를 위한 공진주파수와 샘플링주파수의 관계 분석을 통해 주파수 및 이산시간영역에서 전류제어 안정도를 해석, 시뮬레이션 및 실험을 통해 검증하였다. 능동댐핑을 포함하지 않는 계통전류 제어의 경우, 공진주파수가 샘플링주파수의 1/6이 되는 $f_{base}$보다 높은 영역에 위치하면 안정, 낮은 영역에 위치하면 불안정한 특성을 분석하였고, 공진주파수 변화에 따른 전류제어루프의 안정도 해석을 기반으로 7kW 계통연계형 인버터 Psim 시뮬레이션 및 실험을 통해 동일한 결과를 도출함으로써 주파수간의 관계 분석 및 안정도 해석의 타당성을 검증하였다.
자율주행 차량의 성능을 검증하기 위해서는 다양한 검증용 시나리오가 필요하기 때문에 최근에는 검증용 시나리오를 자동으로 생성하기 위한 연구들이 수행되고 있다. 실세계에서 발생되는 다양한 현상을 반영한 시나리오를 생성하기 위해서는 자율주행 차량의 주변 상황에 대한 측정이 필요하지만, 공간적인 문제로 한계가 발생한다. 이와 같은 데이터 수집의 어려움을 자율주행 차량에 탑재된 블랙박스의 영상을 통해서 생성하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 DRQN을 이용하여 자율주행 차량 사고영역을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 동영상에서 추출된 프레임을 분석해서 교통사고 원도우의 초기 위치를 설정한다. DRQN 학습 프레임워크로 차량의 특징을 도출한다. 마지막으로 특징을 기반으로 교통사고 원도우의 크기와 위치를 조정해서 교통사고 영역을 정확하게 찾는다.
정지궤도 기상위성자료의 시차오류(Parallax error)는 기상위성 산출물 중에서 구름과 관련된 산출물의 위치 오류를 발생시키기 때문에 강수의 유무와 강도를 옳게 분석하더라도 강수위치 선정에 오류를 발생시킬 수 있다. 본 연구에서는 시차오류를 보정하는 방법을 제시하고 보정방법을 검증 및 적용하는데 목적이 있다. 시차오류에 의한 구름위치 보정은 첫째, 원래의 위성친정각파 구름고도를 입력 자료로 보정된 위성천정각을 산출한다. 둘째, 보정된 위성천정각과 위성방위각을 이용하여 위성시차오류를 보정하여 구름의 원래 위치에 가깝게 옮겨준다. 시차오류는 위성천정각이 증가하고 구름고도가 증가 할수록 더 크게 나타나며, 동아시아지역($20{\sim}50^{\circ}N$)에서는 최대 약 25km의 구름위치오류가 발생 할 수 있다. Terra MODIS(Moderate-Resolution Imaging Spectrometer)의 센서천정각 $20^{\circ}$이내의 관측 자료와 검증한 결과 시차 보정된 구름위치가 원래 위치에 가깝게 개선된 것을 확인 할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 정지위성 시차오류 보정방법은 향후 아시아지역의 여러 정지궤도 기상위성의 영상 활용성 증대에도 기여할 것이다.
웹을 이용하는 사용자들은 통상적으로 짧은 시간 내에 포탈의 여러 페이지를 방문하는 현상이 있는데, 이 때 방문하는 각 페이지 상에 위치 정보를 필요로 하는 콘텐츠(위치 기반 광고 배너, 위치 기반 날씨 등)가 존재한다면 웹의 특성상 짧은 시간 내에 동일 IP에 대한 위치 정보 검색을 반복하게 된다. 본 논문에서는 이러한 웹 사용 패턴을 캐시를 통해 반영한 고성능 인터넷 위치 검색을 제안, 구현하고 그 성능을 검증한 것이다. 이는 초당 2-3천 건 이상의 대용량 위치 정보를 검색을 수행하데 특히 적합한 방법으로, 적은 비용으로 위치 검색 성능을 획기적으로 높일 수 있었다.
본 논문에서는 속도검출기가 없는 표면부착형 영구자석 동기 전동기의 속도제어 기법을 제안한다. 표면부착형 영구자석 동기 전동기는 그 형상에 있어서는 자기적 돌극성을 가지지 않지만 기본 주파수에 비하여 높은 주파수를 가지는 전압을 전동기의 추정된 회전사의 위치와 같은 축에 인가함으로써 자속의 포화에 의한 고주파 임피던스의 차이를 관측할 수 있다. 본 논문에서는 이 고주파 임피던스의 차이를 이용하여 전동기회전자의 위치를 추정하고, 추정된 회전자의 위치를 이용하여 속도 및 위치 검출기가 없이도 벡터제어를 수행한다. 또한, 이 고주파 임피던스의 특성은 부하조건에 따라 변하기 때문에 추정하는 회전자의 위치가 부하조건에 따라서 왜곡된다. 본 논문에서는 회전자의 위치를 추정한 후 부하조건에 따라 회전자의 위치를 보정하는 기법도 제안한다. 마지막으로 실험을 통하여 제안된 기법의 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 PRC(Pseudo Range Correction : 의사 거리 보정치) 선형보간 알고리즘의 성능을 분석 및 검증한 후 적용 함으로써 기지의 DGPS 기준국 위치정보를 이용하여 미지의 사용자 위치를 파악할 수 있다. 중파 DGPS 신호를 이용한 PRC 선형보간 알고리즘의 항법해 성능을 검증하기 위해 다채널 DGPS 수신기를 이용한 실시간 환경에서의 현장 실험결과를 활용했다. 현장실험용으로, 다중 DGPS 기준국의 보정 정보를 실시간으로 획득하기 위해 해양수산부에서 운영하고 있는 해상용 DGPS 기준국 및 내륙 DGPS 기준국 신호를 이용했다. 대전 근방에서는 무주, 영주, 어청도, 팔미도 등 모두 4 곳의 DGPS 기준국의 신호 수신이 가능하다. PRC 재생성 알고리즘의 위치해 성능 분석을 위해 개별적인 DGPS 위치해와 3중 커버리지 조합의 위치해를 구해 상호 비교했다. 동적 상태에서의 위치해 성능평가 기준으로 RTK-GPS 측위 결과를 이용했다. 단, 항공용 GNSS 보정정보는 RTCA(Radio Technical Commission for Aeronautics) 포맷에 따르고 해상용 GNSS 보정정보는 RTCM (Radio Technical Commission for Maritime Services) 포맷을 사용하였다. 다중 DGPS 신호를 사용하는 PRC 선형 보간을 통한 위치해 성능향상 알고리즘을 제안하고 다중 DGPS 기준국 정보를 이용한 위치해와 단독 DGPS 기준국 정보만을 이용한 위치해를 상호 비교하여 PRC 재생성 알고리즘이 우수성을 검증했다.
지구 또는 우주 원격탐사 및 관측에서 진일보한 임무 수행을 위해 위성 편대 비행의 필요성이 점차 부상하고 있다. 편대 비행은 단일 위성으로는 실현하기가 어렵거나 불가능한 과학적인 임무를 수행할 수 있다. 다양한 위성 편대 비행 기술에서 중요한 기술 중에 하나는 편대 위성간의 정밀기선결정 기술이며, 정밀도 검증 기술도 함께 동반되어야 한다. 이 논문에서는 Gravity Recovery and Climate Experiment(GRACE) 위성의 실제 Global Positioning System(GPS) 데이터를 사용하여 GRACE A와 B 두 위성의정밀기선결정을 수행하였다. 그리고 K/Ka-Band Ranging system(KBR) 바이어스 거리측정값으로 일괄처리 및 순차처리 방법을 통해 정밀도를 검증하였다. 제안된 순차처리 방법은 KBR 바이어스를 추정하는 대신에 기산점 차분으로 이를 제거하여 정밀도를 검증하기 때문에 검증자(KBR baised range)가 피검증자(GPS-baseline)와 독립적이고 실시간 정밀도 검증에 적용이 가능하다. 그 결과 일괄처리 검증방법과 유사한 1.5 ~ 3.0 mm의 순차처리 정밀도 검증 결과를 얻었다.
SMART 계측제어계통 측정신호의 신뢰성을 높이기 위한 실시간 신호검증알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬은 선행고장검출행렬, 아날로그 신호용 다중성 기법, 접촉신호용 논리표 알고리듬, 주파수 신호용 다중성 기법 그리고 아날로그 센서 경증을 위한 통계적 모듈의 5개 모듈로 구성되어 있다. 선행고장검출행렬은 측정 신호 중에서 고장의 가능성이 있는 신호를 추출하여 선정된 신호만을 적절한 알고리듬으로 검증하도록 함으로써 전체적인 수행시간을 감소시킨다. 아날로그 신호검증 모듈은 아날로그 측정신호에 대한 물리적/해석적 다중성에 입각하여 고장신호의 크기, 위치를 검출하며, 접촉신호 검증 모듈은 접촉신호들간의 논리값을 비교하여 발생 불가능한 논리값을 가지는 신호를 고장신호로 검출한다. 주파수신호는 아날로그 신호와 유사한 기법을 구현하였으며, 통계적 모듈은 아날로그 센서 자체의 물리적 건전성을 검사하는 모듈이다. 현재 SMART의 설계가 확정되어 있지 않으므로 개발된 신호검증알고리듬을 시험하기 위해서 여러 주요 공정변수가 표현되는 상용 원자로의 냉각재계통을 대상으로 검증 알고리듬을 구현하였으며, 운전모사기로 모사된 신호를 이용하여 개발된 신호검증알고리듬을 시험하였다. 시험결과 각 모듈별로 적절히 고장을 검출함을 보였다.
본 논문은 지상에서 단안 영상센서를 이용하여 항공기의 상대 위치를 측정하는 방법에 대하여 기술하는데, 알고 있는 항공기의 날개전폭과 카메라의 광학 파라미터를 이용하여 상대 거리 및 상대 위치를 측정하는 방법을 제시하였다. 또한 항공기 영상을 추출하기 위하여 차영상 기법을 이용하는 방법을 제시하였다. 이러한 기술은 ILS를 대신할 영상기반 자동착륙 시스템으로 이용될 수 있다. 상대 위치 및 거리 측정 성능을 검증하기 위하여 경비행기와 GPS를 이용하여 성능을 검증하였으며 1.85m의 평균제곱근 오차가 발생함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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