종래의 컨버터-인버터 전력변환 시스템에서 do-link를 제거하여 보다 효과적인 인버터를 만들기 위하여 매트릭스 컨버터에 관하여 연구를 하고자 한다. 따라서 매트릭스 컨버터는 에너지를 저장하는 능동소자를 갖지 않는 장점이 있으나 전원이 스위치를 통하여 직접 부하에 연결되므로 전원의 리플과 노이즈가 그대로 부하에 전달되는 결점을 갖는다. 매트릭스 컨버터는 전원을 부하에 대하여 정현적으로 스위칭해야 되며, 한편 이러한 노이즈를 제거 및 보상하는 특성과 함께 역율문제도 함께 해결해야 한다. 본 연구에서는 종래의 제시된 방법에 비하여 제어어시간을 단축시킨 제어함수를 제시한다. 제시된 제어함수는 전원에 포함된 리플과 노이즈를 스위칭하는 과정에서 자동으로 보상하며 역율 1이되게 스위칭한다. 시뮬레이션 결과와 실험결과를 함께 제시한다.
본 논문에서는 하이브리드 자동차용 보조전원 공급이 목적인 DC-DC Converter에 대하여 기술하였다. DC-DC Converter는 차량 내의 헤드램프, 오디오, 각종 ECU등 전기/전자 부하에 전력을 공급하며 또한 12V 보조 배터리를 충전하는데 사용된다. 고주파 동작 조건하에서 유기되는 전자파 노이즈와 스위칭 손실을 저감하기 위하여 컨버터 토폴로지로 위상천이 영전압 풀브리지 방식을 적용하였으며 제어기의 용이한 보상 및 안정된 시스템 응답 특성을 위하여 슬로프 보상이 포함된 전류 모드 제어방식을 사용하였다 정전압/정전류 충전 제어 방식은 전기부하에 안정적인 전원공급과 보조 배터리의 안정적인충전을 보장한다. 초기의 회로 파라메타 설정 및 하드웨어 디버깅을 위하여 시뮬레이션 툴로 PSIM 6.0을 사용하였으며. DC-DC Converter에서 스위칭 소자의 발열문제는 Thermo Tracer 장비를 사용하여 개선하였다.
무인 자율주행 차량에서의 경로 생성 기법은 차량이 자동적으로 안전하고 효율적인 경로를 생성하고 주행할 수 있도록 해 준다. 경로에는 크게 전역경로와 지역경로가 있다. 전역경로는 차량이 출발점으로부터 도착점까지 가기 위해 주행해야 하는 구간을, 지역경로는 전역경로에서 얻은 구간을 주행하기 위해서 차량이 실제로 주행해야 할 경로를 의미한다. 본 논문에서는 지역경로 생성을 위하여 효율성 높은 곡선 함수를 사용하는 기존연구에서 더 나아가 학습을 통해 경로를 생성하는 방법을 제안한다. 먼저 강화학습을 통해서 후보경로에 대한 예측 보상 값을 얻고 보상 값이 최고가 되는 경로를 찾는 작업을 한다. 또한 인공 신경망을 통해서는 생성된 경로에 최적화된 조향 명령을 주기 위해 조향 각을 학습하는 작업을 한다. 더 나아가 주행하는 경로에 장애물이 발견되더라도 이를 효율적으로 회피하는 최적의 경로를 학습 기법을 통해 만들어낸다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 우수성은 실제 주행 환경으로 모델링한 시뮬레이션 실험을 통해 검증되었다.
본 논문에서는 SR(Super Resolution) 복원 과정에 있어 사용되는 입력 후보 영상 중 적합한 입력 영상을 자동 선택하는 알고리즘을 제안함으로써 복원된 고해상도 영상의 질을 개선하고자 한다. SR 복원과정에서 이상적인 결과 영상을 얻기 위해서는 입력되는 모든 영상이 유기적으로 잘 정합 되어야 하지만, 실제로는 그렇지 못하다. 이런 이유로 입력 후보군 영상의 정합 적합성이 얼마나 높은가가 단순히 많은 입력 영상의 수보다 고품질의 고해상도 결과 영상을 얻는데 더욱 결정적이라 할 수 있다. 입력 영상의 적합성은 통계 특성 및 정합 특성을 이용하여 평가 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 SR 복원과정에 정합 적합성을 자동으로 평가하여 이에 따라 입력 영상을 결정하는 전처리 과정을 제안하고 구조화하였다. 또한 비디오 시퀀스의 모든 입력 영상은 SR 복원과정의 기준 영상이나 저해상도 입력 영상과 같이 사용될 수 있으므로 본 논문에서는 연속적인 비디오 시퀀스를 위한 SR 복원알고리즘을 제안한다. 적합성의 유무는 임계값(Threshold Value)에 의해 결정되며, 이 임계값은 기준 영상과의 움직임 추정에서 그 보상 값의 오류 값 중 최대치(MMCE, Maximum Motion Compensation Error)로 결정된다. 만약 저해상도 입력 영상의 보상 오류 값의 범위가 0과 MMCE사이(0 < MCE < MMCE )값이라면 그 범위 안의 입력 후보 영상은 SR 복원과정에 사용되며 범위 밖의 후보영상은 제외된다. 최적의 저해상도 기준(ORLR, Optimal Reference Low Resolution)영상은 선택된 저해상도 입력(SLRI, Selected LR Input)영상들과 각각의 저해상도 기준 입력(RLRI, Reference Low Resolution Input)영상들의 비교를 통해 결정된다. 본 논문에서는 이와 같은 과정에 의해 결정된 저해상도의 최적 기준영상과 선택영상을 'Hardie' 보간법을 사용하여 고해상도 영상을 만들어 내는 것으로 사용자의 조정이 없이도 SR 복원영상의 질적 향상을 가져올 것이라 기대된다.
본 논문에서는 IEEE 802.16e OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiplexing-FDMA) TDD(Time Division Duplexing) 시스템 단말 수신기의 입력 신호에 대하여 DC 오프셋 보상, 자동 주파수 조정, 자동 이득 조정을 수행하는 DFE(Digital Front End)의 동작 원리와 Fixed-point 설계 방법에 대하여 설명하고, DFE의 성능을 ITU-R M. 1225 Veh-A 60km/h 채널 환경에서 시뮬레이션 결과를 통해 분석한다. DFE의 Fixed-point 설계시, 시스템의 성능에 영향을 주지 않는 범위 내에서 연산을 통해 출력되는 bit의 크기를 줄임으로서때 H/W 동작의 복잡도를 줄이고, Acquisition time과 안정도 간의 Trade-off를 고려하여 Loop Filter를 설계함으로서 DFE 의 Fixed-point 설계를 최적화 한다.
본 논문에서는 3개의 선형 전류 레귤레이터 그리고 자동 기준 전압 조절과 출력 전압 조절 루프를 포함하는 LED 배면광 드라이버 IC를 제안한다. 제안한 LED 드라이버에서 출력전압은 이중 피드백 루프를 통해 제어된다. 첫 번째 루프는 출력전압을 감지하고 조절하며, 두 번째 루프는 선형 전류 레귤레이터의 전압 강하를 감지하고 기준전압을 조정한다. 이러한 피드백 루프와, 선형 전류 레귤레이터의 전압강하는 드라이버 효율이 최대가 될 수 있는 최소값으로 유지된다. 드라이버의 출력은 각 채널당 4개의 LED를 가지는 3개의 채널 LED 구조이다. 휘도는 펄스 폭 변조(PWM) dimming 신호에 의해 조절된다. 제안한 드라이버는 0.35um의 60-V 고전압 공정에서 설계되었고, 측정 결과 최대 85% 정도의 효율을 가진다.
본 논문에서는 기존의 PID 제어기와 퍼지 제어기의 특성을 공통으로 갖는 새로운 형태의 신경회로망 기반 자동 동조 뉴로-퍼지 PID제어기를 제안하였다. 제안된 제어기는 퍼지의 선형성을 이용하여 퍼지 PID 제어기의 퍼지 연산부를 간략화 시키고 일반 PID 제어기와 유사한 입출력 특성을 갖도록 하였으며 비선형 성분 보상을 위하여 제어기 출력에 가장 큰 영향을 미치는 출력측 스케일 계수를 단일 신경 회로망 구조로 변경하고 PID 제어기 구조를 유지하게 하였다. 또한 단일 신경 회로망 구조를 이용함으로써 신경회로망의 초기 연결강도와 계산량에 대한 문제점을 해결하고 오차의 부호 정보에 따라 학습계수를 변화시키는 가변 학습계수 역전파 알고리즘을 사용하여 오버 슈트가 작으면서도 빠른 수렴 속도를 갖도록 하였다. 제안된 제어기를 비선형성이 강한 시스템으로 알려진 자기 부양(magnetic levitation) 시스템에 실제 적용하여 본 논문에서 제안한 제어기의 우수한 성능을 확인하였다.
우리나라는 하천법 및 소하천정비법에 의거하여 하천기본계획 수립 또는 하천의 지정 및 변경고시 시 하천구역을 지정하고 있다. 하천구역은 일반적으로 제방부지 및 제방하심측 토지경계를 기준으로 지정하나, 제방이 존재하지 않는 무제부 구간의 경우 명확한 제방경계가 없는관계로 하천법 제 10조 3항에서 5항까지 별도의 기준을 통해 하천구역 지정을 권장하고 있는 실정이다. 하천구역 설정 시 기준으로 삼는 횡단측점 자료의 경우 그 특성상 하천의 종단방향으로 불연속적인 특징을 갖고 있어 평면상 정확한 경계의 파악이 어려우며, 도로·철도 등 선형시설경계를 하천구역으로 설정 시 편입용지의 보상기준이 모호하여 다량의 민원이 발생하고 있다. 본 연구에서는 하천정비 시 기본계획이 수립되어 각 횡단측점별 결정된 계획홍수위를 기반으로 인접 지형의 홍수위 영향범위를 자동으로 추출하여 하천구역을 정밀하게 결정할 수 있는 방법론을 정립하고자 한다. 첫째로, 하천중심선의 각 측점의 위치정보와 하천의 지형을 위상정보체계로 구성하여 DB를 구축하였다. 둘째로, 측선과 측선사이 절점에 계획홍수위를 선형보간하여 부여하고 이를 지형도의 최단거리에 위치한 지형의 격자표고와 비교해 침수여부를 판단한다. 셋째, 최단거리 지형격자가 침수로 판단될 시 인접한 8개 지형격자의 지형표고와 홍수위를 비교하여 반복적으로 위 과정 수행을 통해 계획홍수위 기반 침수범위를 추출한다. 마지막으로, 이를 수치지형도에 중첩시켜 최종 정밀 하천구역을 결정할 수 있다. 이를 이용하여 산정된 정밀한 하천구역 경계설정을 통해 하천 내사유지 편입을 최소화함과 동시에 명확한 하천구역 구획기준을 정립하여 토지소유주와 담당부처 간 논의 시 기반자료로 활용될 수 있고, 하천구역의 신속하고 정확한 구역설정을 통해 하천인근의 토지이용 고도화 및 효율적인 이용이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 linear amplification with nonlinear components(LINC) 시스템의 두 신호 경로에 발생하는 크기와 위상 오차를 자동으로 검출하여 보상하는 알고리즘을 제안하였다. LINC 시스템은 첨두 대 평균 전력비가 큰 non-constant envelop 신호를 constant envelop 신호로 바꿔주어 고효율 전력 증폭기를 사용할 수 있는 장점이 있다. 그러나 LINC 시스템은 두 전력 증폭기의 경호에서 발생하는 매우 작은 경로 오차에 민감하게 성능이 열화된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 4개의 테스트 신호를 이용하여 두 경로의 크기와 위상 오차를 검출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 오차 검출 기법은 닫힌 해(closed form solution)를 가지며, 반복 계산이 필요하지 않아, 빠르고 효율적으로 오차를 검출할 수 있다. 본 논문에서는 제안된 기법을 적용하여 오차 검출과 검출된 결과를 반영하여 신호의 왜곡을 보상하는 digital-IF 형태를 갖는 LINC 시스템을 구현하였다. 구현된 LINC 시스템은 7 MHz 채널 대역을 갖고 16-QAM으로 변조된 IEEE 802.16 WiMAx 기저 대역 신호를 이용하여 성능을 분석하였으며, 제안된 기법을 이용하여 EVM이 -37.37 dB까지 개선되었으며, 이로서 LINC 시스템 구현시 제안된 오차 검출 및 보상 기법의 적용 타당성을 확인하였다.
본 논문에서는 OFDM 통신 시스템에서 발생하는 높은 PAPR(Peak to Average Power Ratio) 문제를 해결하기 위해 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘을 이용한 전치왜곡 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기본적으로, HPA(High Power Amplifier)치 비선형 왜곡 특성을 추정하고, HPA에 그와 반대되는 특성으로 신호를 변환하여 입력함으로써 비선형 왜곡에 대한 보상이 이루어진다. 뿐만 아니라, NLMS 알고리즘을 통하여 전치 왜곡기의 특성이 자동적으로 갱신되므로 HPA의 비선형 왜곡 특성의 변화에도 그에 맞는 정확한 보상이 이루어질 수 있다. 성능분석 결과, 제안된 NLMS 전치 왜곡기는 IBO(Input Back Off)가 $0\;\cal{dB}$일 경우, 기존의 적응성이 없는 수식적인 전치 왜곡기보다 약 $0.5\;\cal{dB}$의 SNR 손실을 보인다. 하지만 IBO가 $3\;\cal{dB}$ 이상에서 이들의 성능의 거의 같아지며, 제안된 전치 왜곡기는 HPA의 특성 변화에 적응성을 가지므로 실제 시스템에서 기존의 수식적인 전치 왜곡기보다 매우 효과적이라 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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