본 논문은 시간 응답을 과도응답과 정상상태 응답으로 분류하여 1차의 지연시간을 포함한 공정을 동정하는 새로운 모델링 방법을 제시했다. 먼저 공정의 입.출력 데이터를 분석하여 공정의 상태를 정상상태 응답과 과도상태 응답으로 분류한다. 그 다음 최소 자승법을 사용하여 정상상태 응답은 하나의 1차의 지연시간을 갖는 공정으로 추정하고, 과도상태 응답은 여러 개의 모델로 나누어 모델링 한다. 최적의 PID 동조법으로는 지연시간을 보상하는 Smith- Predictor 구조에 성능지수 ITAE값이 최소가 되도록 설계하였다. 시뮬레이션을 통하여 다양한 공정에 대하여 본 논문에서 제안한 방법을 적용하여, 모델축소 방법의 정확성 및 제어기 성능의 개선을 보였다.
퍼지제어룰은 일반적으로 시스템에 대한 전문오퍼레이터나 기술자가 갖고 있는 애매모호함을 포함하고 있는 제어지식을 시스템의 입 출력 분할에 의해 if-then이라는 언어적 룰로서 표현하는 것으로 전문오퍼레이터나 기술자의 제어지식 자체의 부정확과 룰의 불완전등으로 완전하게 표현한다는 것은 대단히 어렵다. 이러한 불완전한 룰의 정확도를 시스템 동작 후에도 연속적으로 높이기 위한 방법으로서 신경회로망에 의한 퍼지 추론과 학습을 제시한다. 이 방식은 시스템의 퍼지롤의 후건부를 층상신경회로망의 역전파(Back-propagation) 학습방법에 의한 정확도를 증진시키고, 전건부의 적합도를 연상기억방식에 의해 추론하는 방식으로서, 이 방식을 이용하여 한정된 구역 내에서 숙련된 기술과 지식이 필요한 차의 안전하고 신속한 정차를 위한 Auto-Parking Fuzzy Controller를 설계하고 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 입증하였다.
RFID/USN 은 유비쿼터스 사회의 중요한 기반 인프라로서 고려되고 있다. 또한 다양한 연구를 통해 실용적인 접목이 시도 되고 있다. 특히 물류 시스템에서 물류의 입출 재고와 상태 관리를 위한 연구가 진행 중에 있으며 이는 물품 보관 단위인 파렛트(Pallet) 에 RFID 태그를 부착하여 입/출고시의 물품을 식별하고, Zigbee 무선 통신기능을 가진 센서 모듈에 의해 물품의 환경 상태 정보를 파악하는 형태로 이루어진다. 본 논문은 RFID/ USN 기반의 창고 상태 관리 시스템에서 상태정보 습득 과정의 보안적용을 위한 시스템을 구성을 주된 목적으로 한다. 부가적으로 상태정보 습득에 사용되는 이동형 단말장치의 기능에 대해서 제안한다. 창고 내에 배치되는 RFID 와 센서노드간의 적용 관계 또한 정의한다. 결과적으로 본 논문은 의사판단의 주체인 현장 관리자에 적절한 제어 정보의 제공과 센서의 동작을 제어하기 위한 RFID tag 보안 접근, 그리고 센서 노드 자체의 생존성 이라는 세 가지 관점의 절충점을 찾기 위한 시도로서 설계하였다.
본 논문은 전력품질 향상을 목적으로 VSC의 새로운 제어 기법의 디자인에 대하여 기술하였다. 전압강하의 빠른 검출 기술은 동기 회전 d q-기준축에서 순시값의 검출을 통해서 구현되었다. 1차 디지털 필터는 노이즈에 대하여 둔감한 특성을 막을 수 있는 검출 알고리즘을 부가하였다. 필터의 전체 검출과 컷오프 주파수 사이에서 관계에 대하여 기술하였다. 에너지 저장 요소로서 사용되는 캐패시터 뱅크의 사이즈는 회로 해석으로서 입 출력 에너지의 관점에서 디자인 되었다. 마지막으로, 제안된 기법의 유효성은 모의실험을 통하여 증명되었다.
본 연구에서는 전파흡수체용 Ferrite-Rubber Composite에서 Ferrite의 함량과 Composite의 전파흡수특성과의 상관관계에 관하여 알아보았다. 이때 Ferrite는 스피넬 구조의 형성과 결정입의 비교적 큰 성장을 위하여 $1200^{\circ}C$에서 2시간 열처리하여 제조한 시료를 사용하였다. $1200^{\circ}C$에서 열처리된 Ferrite를 사용한 Composite는 Ferrite 함량이 52 wt.%에서 57 wt.%로 증가하면 정합주파수는 변화는 없으며, 반사감쇠량이 증대되며, 62 wt.%인 경우, 정합주파수의 이동현상이 발생됨을 알 수 있었다. 이로부터 전파흡수체용 Ferrite-Rubber Composite에서 Ferrite 함량을 제어하므로써 Composite의 전파흡수특성을 제어하는 것이 가능하다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 비상 디젤 엔진 발전기 제어 및 모니터링을 위해 제안된 디지털 기반의 입/출력 인터페이스 회로를 소매한다. 비상 발전기의 동작 상태를 모니터링 하고 제어하기 위해 제어 및 감시 회로는 5개의 아날로그 입력 채널과 2개의 픽업(Pick-up)코일 계측 회로, 브로컨 와이어(Broken Wire) 감지 기능을 가지는 10개의 디지털 입력 채널 및 7개의 릴레이 제어 신호 출력 채널이 요구된다. 본 연구에서는 아날로그 입력 단에 간단한 필터 회로와 포토커플러, 비교기 회로를 이용하여 입력 신호에 대한 신호처리를 수행하였으며, 중요한 릴레이 출력 신호들은 이중으로 단속될 수 있도록 설계하여 오동작을 철저히 방지하였다. 그리고 픽업코일 신호를 디지털 처리하는 회로를 적용하여 속도 신호 입력의 정확성을 향상 시켰다.
최근 IP 코어를 기반으로 하는 시스템 온 칩은 칩 설계 방식의 새로운 방향을 제시하면서 시스템 온 칩의 테스트가 중요한 문제로 대두되고 있다. 시스템 온 칩을 테스트하는 문제가 전체 코어 기반 설계에 병목 현상으로 작용하지 않게 하기 위해서는 효과적인 테스트 구조와 테스트 방법에 대한 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 IEEE 1149.1 경계 주사 구조에 기반을 둔 시스템 온 칩 테스트 구조와 테스트 제어 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 테스트 제어 접근 구조는 IEEE P1500에서 제안하는 내장된 코어 테스트표준에 상응하면서도 TAPed core와 Wrapped core 모두에 대해서 테스트 제어가 가능하다. 또한 제안하는 테스트 구조는 시스템 온 칩의 입·출력에 존재하는 TCK, TMS, TDI, TDO에 의해서 완전 제어 가능하므로 상위 수준의 테스트 구조와 계층적 구조를 유지할 수 있다.
근래에는 정확성과 신뢰성이 강한 센서리스 속도추정방법으로 전동기를 구동하기 위한 노력이 전개되고 있으며, 본 논문은 외란에 대한 강인성이 뛰어난 신경회로망을 이용하여 직류전동기의 센서리스 속도제어를 실현한 연구 결과이다. 〔68〕 신경회로망은 사람의 뇌가 경험을 통해 학습하듯이 주어진 입력에 대해 학습을 통하여 최적의 출력을 발생한다. 학습은 직류전동기의 수식모델을 통해 얻어진 전압$.$전류 및 회전자 속도를 입$.$출력 데이터로 사용하여 역전파 학습 알고리즘〔8〕을 통해 행하여지며, 학습 완료 후 얻은 최적의 연결강도를 이용하여 속도를 추정한다. 신경회로망에 의한 방식은 복잡한 알고리즘을 사용하지 않고도 정확한 속도 추정이 가능하며, 직류전동기의 문제점인 회전자 권선의 열에 의한 전동기의 성능 악화 및 속도 제어의 어려움을 해소하여 운전 조건에 따른 외란 등에도 강인한 제어 특성을 가질 뿐만 아니라 전 속도 영역에서 속도 응답 특성이 우수한 결과를 얻을 수 있었다.
AGM 연축전지(Absorbent Glass Mat Lead-Acid Battery)의 수명 특성을 결정짓는 양극 활물질(Active Material)의 주요 구성 결정인 4BS(Tetrabasic lead Sulfate)의 입자 크기를 제어하기 위해 4BS Nano Seed(NS)를 적용 중에 있다. 4BS NS 적용 시, 나노 입자 특성상 분산 안정성이 저하되어 제 기능을 다하지 못한다. 이를 개선하기 위해 기존 첨가제인 광명단(Red Lead)에 나노 입자의 4BS seed가 포함된 Incorporated Nano Seed(INS)를 함량별로 첨가하여 양극판 분석과 제품 성능을 평가하였다. INS 함량이 증가할수록 4BS 입자 크기는 작아지면서 균일해지는 특성을 확인할 수 있었으며, 반응 비표면적 증가에 따른 고율 방전 특성도 향상되는 것을 알 수 있었다. 극판 제조 공정에서의 개별 극판에 대한 입도 분포의 편차를 확인하기 위해, AGM 연축전지 200 대 대한 내부 저항 및 전압 검사를 진행하였으며 제품 제조 공정 품질 편차가 감소하는 것을 확인하였다.
플라즈마 디스플레이(Plasma Display Panel)의 도전성 전극 성형에 필요한 잉크젯용 은 나노 졸을 합성하고자, 액상 환원법에 의해 고농도의 은 나노 졸의 입자크기 및 입도분포와 분산성을 제어하였다 이를 위하여 생성된 입자에 분산성을 부여하는 고분자 전해질의 착체형성 비율과 함께 은 나노 졸의 고농도화를 진행하였다. 합성된 졸은 XRD, 입도분포측정기, TEM을 사용하여 상분석 및 입자의 크기와 형상을 관찰하였다 그 결과 분산성이 우수하고, 약 10nm의 입자크기를 갖는 은 나노 졸인 것을 확인할 수 있었으며, 10-40wt% 범위의 고농도 은 나노 졸을 합성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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