ES (Exponentially-weighted stepsize) 알고리즘을 이용한 기존의 음향반향 제거기는 동작구조가 간단하고 NLMS (Normalized Least-Mean Square) 알고리즘에 비해 빠른 수렴 속도를 가지지만, 특정 음향학적 조건에서 결정된 공간 임펄스 응답의 평균에너지 감쇠율을 이용해 적응 필터의 탭을 갱신하므로 외부잡음에 약한 문제점을 가진다. 본 논문에서는 행렬형 계수조절 파라미터 생성기를 추가하여 외부 잡음에 강인한 새로운 구조의 음향 반향 제거기를 제안한다. 두 개의 이동 평균기를 이용해 잔여 에러량의 에너지 값을 추정하고 이로부터 계수조절 파라미터를 결정하며, 이를 음향 반향 제거기에 행렬형으로 적용하여 외부잡음에 대하여 빠른 수렴 속도를 가지게 한다. 다양한 외부 잡음 조건에 대하여 성능을 측정한 결과, 제안된 행렬형 계수조절 파라미터 생성기에 의하여 외부 잡음에 대한 음향 반향 제거기의 강인함이 향상되는 것을 확인하였다.
일반적으로 기계계 또는 기계요소가 외력을 받아 진동할 때 공진이 문제시 되는 경우가 많다. 이러한 계의 공진 제어에는 주로 댐핑재료(damping material)의 사용이 일반화 되어왔다. 그러나 댐핑재료를 사용한 제어에 있어 서는 계의 특성이나 규모등에 따라 많은 제한요소가 따르는데 특히 구조물 의 규모가 커지거나 복잡해지면, 제어 위치선정에도 어려움이 따르며 그 효 과도 기대하기 어렵다. 다른 방법으로는 기계계의 동적 특성치에 변화를 주 는 것이나, 이를 허용하지 않는 계가 많다. 따라서 이러한 단점들을 보완하 기 위해서 고안된 것이 동흡진기(dynamic absorber)이다. 기존의 선형 동흡 진기[1]는 주공진 부근영역에서 가진되는 계에만 적용이 가능하기 때문에, 흡진기와 기계계의 크기비(ratio)의 결정이 제한적이다. 이런 제한을 극복하 여 비교적 넓은 범위의 가진 주파수에 대해서 최대의 응답을 최소화하기 위 해서는 비선형 동흡진기[5]의 해석이 요구되고 있다. 제어대상의 최적응답을 얻기 위해 흡진기의 크기를 변화시키는 과정을 tuning이라 하는데, 이 과정 을 통해 최적의 감쇠값을 결정할 수 있다. 비선형 흡진기의 장점은 tuning 과정시 비선형 파라미터 변화에 의해 제어가 가능한 영역을 확장할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 동흡진기의 tuning 과정시 흡진기의 크기비와 비선형 파라미터비에 따른 효과를 정규모우드를 활용하여 고찰한 후, 최적의 응답을 통해 비선형 동흡진기의 동적 거동을 연구하였다.
Ti:LiNbO$_3$ 세 도파로형 광도파로와 CPW 진행파 전극으로 구성된 고속 외부 광변조기를 설계, 제작하였다. 결합모드 이론을 이용하여 세 도파로 광결합기의 스위칭 현상을 해석하였으며, 유한차분법을 이용하여 결합길이를 계산하였다. SOR에 의해 위상속도 및 특성 임피던스 정합 조건이 만족되도록 CPW 진행파 전극의 파라미터를 설계하였다. 제작된 소자의 dc 스위칭 및 전극의 RF 특성을 측정하였다. 제작된 세 도파로 광변조기의 삽입손실과 스위칭 전압은 약 4 dB와 15.6 V였다. RF 특성을 얻기 위하여 회로분석기(Network Analyzer)를 이용하여 진행파 전극의 S 파라미터를 측정하였다. 측정 결과 진행파 전극의 특성임피던스 Z$_{c}$=39.2$\Omega$, M/W(Microwave) 유효굴절률 N$_{eff}$=2.48, 그리고 감쇠상수 a$_{m}$ =0.0665/(equation omitted)등의 파라미터를 추출하였다. 추출된 진행파 전극 파라미터를 이용하여 이론적인 주파수 응답 R($\omega$)을 계산하였으며, 광 검출기로 측정된 주파수 응답 R($\omega$)과 비교하였다. 주파수 응답측정 결과, 3 dB 변조대역폭은 13 GHz로 측정되었다.
AC 전동기는 전기각 주파수에 비례하는 간섭항을 가지고 있어 d-q축의 전류응답이 서로 간섭을 일으키게 된다. 이런 간섭현상은 특히 고속운전에서 크게 나타나며, 이로 인해서 토오크 응답이 영향을 받게 되어 고성능을 요하는 적용 범위에서는 문제가 될 수 있다. 이를 해결하기 위해서 지금까지 몇 가지 방법이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 방법들에 대해서 비간섭 제어 성능을 비교하고 파라미터 변화에 따른 영향을 분석한다. 분석된 결과는 실험을 통해서 얻어진 결과와 일치함이 보여진다.
본 논문에서는 전문가의 지식이 없는 상황에서 자동적으로 최적의 퍼지 제어기를 설계하는 방법에 대해 연구한다. 먼저 퍼지 제어기의 규칙 설정을 위해 기존의 PID 제어기의 입출력 데이터를 클러스터링한다. 군집된 데이터들로부터 클러스터의 수를 파악하고 이를 바탕으로 퍼지 제어를 위한 규칙의 수를 결정한다. 둘째로 퍼지 제어기의 여러 파라미터들은 유전자 알고리즘을 적용하여 최적화한다. GA를 이용한 최적화 과정에서는 성능평가 기준으로 기준입력에 대한 시스템 응답간의 오차와 오버슈트의 크기를 사용하여 응답이 빠르고 안정적인 제어기를 설계하도록 진화방향을 설정한다. 이렇게 만들어진 퍼지 제어기의 성능을 기존의 PID 제어기와 비교 평가한다
PMSM 드라이브의 벡터제어를 위한 속도제어기는 일반적으로 PI 알고리즘을 사용한다.[1]PI 알고리즘에서는 플랜트의 동적 특성을 동정하기 위하여 연속적인 측정이 가능한 플랜트 파라미터의 자동동조 또는 적응 알고리즘을 추가하여 사용하기도 한다. 그러나 PI 제어기는 플랜트의 변동이 발생하여 연속적으로 적응추종을 해야할 경우, 계산이 매우 복잡하고 응답특성이 저하된다.(중략)
본 논문은 이중여자 풍력발전기를 안정적으로 계통에 투입하는 알고리즘을 제안하였다. 발전기가 계통과 연계되는 순간 발전기의 내부 파라미터 값의 변동이 발생하며, 이는 계통 투입 전 발전기 파라미터에 근거한 RSC(Rotor Side Converter)측 전류제어기 이득 값에 영향을 준다. 이러한 영향으로 인하여 계통 투입 시 전류제어가 불안정하게 되거나, 전류제어 응답성이 낮게 된다. 따라서 계통투입 전 발전기 파라미터를 이용한 전류제어기 이득 값은 투입 후 바뀌어야 한다. 특히 회전자 전류제어기 성능은 순간 저전압 발생등 예상하지 않은 외란에 대하여 빠른 응답성을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 계통투입 전 후의 RSC측 전류제어기의 이득 값을 달리하여 안정적인 계통 투입이 가능하도록 하는 알고리즘을 시뮬레이션과 실험으로 증명하였다.
쿼드로터를 활용한 운송 임무에서 임의의 유상하중을 장착하게 되면 질량, 관성모멘트, 무게중심의 위치와 같은 모델 파라미터가 변화하게 된다. 더욱이 유상하중이 기체에 장착되는 위치가 기체의 무게중심과 일치하지 않는 경우 무게중심의 변화는 야기되며 이는 제어 성능에 악영향을 미치게 된다. 이에 본 논문에서는 유상하중에 따른 모델의 불확실성을 보상하기 위하여, 선형 제차 조정기(Linear Quadratic Regulator, LQR) 기반의 모델 참조 적응 제어기법(Model Reference Adaptive Control, MRAC)을 제안한다. 먼저 고정된 유상하중을 고려한 쿼드로터의 동역학 모델을 유도하고, 선형 제차 조정기를 이용하여 기준제어기를 선정한다. 참조 모델은 과도응답을 향상하기 위해 폐루프 참조 모델을 사용하였으며, 선형 제차 조정기를 통하여 선정하였다. 또한, 안정성 분석을 통하여 모델 파라미터를 추정하기 위한 적응 제어기법을 설계하였다. 제안하는 제어기의 성능을 확인하기 위하여 모델 파라미터의 불확실성이 존재하는 상황에서 선형 재차 조정기와 성능을 비교하였다. 그리고 외란이 있는 상황에서 기존의 모델 참조 적응 제어기법과도 제안한 제어기의 결과를 비교하여 과도응답과 강건성에 대해서도 분석하였다.
본 논문에서는 쉽고 빠르게 정확한 리튬 이온 배터리 모델을 구현할 수 있는 방법을 제시하고 있으며, 구현된 모델을 MATLAB(R)/Simulink(R)환경에서 검증한다. 모델을 구현함에 있어서 절차를 간소화하기 위해 비선형 개방 전압은 배터리 충전 및 방전 전압의 평균으로 근사하고, 배터리 내부 비선형 파라미터는 방전 초기에 발생하는 과도응답을 측정한 이산 데이터를 곡선 접합하여 구한다. 구현된 모델을 이용하여 시뮬레이션을 하고 이를 실험 데이터와 비교해본 결과, 평균 절대오차는 기존 연구보다 0.1% 낮은 0.091%로 측정되었다. 측정된 오차의 수준은 본 논문에서 제안한 방법이 파라미터 추출에 필요한 시간을 단축하고 시뮬레이션 모델을 쉽게 구현 가능하게 함에도 불구하고 여전히 리튬 이온 배터리의 출력 특성을 정확하게 예측함을 보여준다.
본 연구는 인 컨택스트 러닝 (In-Context Learning)을 오디오-언어 작업에 적용하기 위한 멀티모달 (Multi-Modal) 딥러닝 모델을 다룬다. 해당 모델을 통해 학습 단계에서 오디오와 텍스트의 소통 가능한 형태의 표현 (Representation)을 학습하고 여러가지 오디오-텍스트 작업을 수행할 수 있는 멀티모달 딥러닝 모델을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 모델은 오디오 인코더와 언어 인코더가 연결된 구조를 가지고 있으며, 언어 모델은 6.7B, 30B 의 파라미터 수를 가진 자동회귀 (Autoregressive) 대형 언어 모델 (Large Language Model)을 사용한다 오디오 인코더는 자기지도학습 (Self-Supervised Learning)을 기반으로 사전학습 된 오디오 특징 추출 모델이다. 언어모델이 상대적으로 대용량이기 언어모델의 파라미터를 고정하고 오디오 인코더의 파라미터만 업데이트하는 프로즌 (Frozen) 방법으로 학습한다. 학습을 위한 과제는 음성인식 (Automatic Speech Recognition)과 요약 (Abstractive Summarization) 이다. 학습을 마친 후 질의응답 (Question Answering) 작업으로 테스트를 진행했다. 그 결과, 정답 문장을 생성하기 위해서는 추가적인 학습이 필요한 것으로 보였으나, 음성인식으로 사전학습 한 모델의 경우 정답과 유사한 키워드를 사용하는 문법적으로 올바른 문장을 생성함을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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