Conventional AGC controller implemented by considering ACE and bias factors always contains error terms due to inaccuracy of bias factors. To improve this steady state AGC performance, PI controller can be introduced to the ACE processing and plant controller part. Even though more rigorous inspections are required, a simple application shows that it can be very useful for the improvements of AGC performances.
자동 음성 인식(automatic speech recognition, ASR)은 딥러닝 기반 접근 방식으로 혁신되었으며, 그중에서도 자기 지도 학습 방법이 특히 효과적일 수 있음이 입증되고 있다. 본 연구에서는 다국어 ASR 시스템인 OpenAI의 Whisper 모델의 한국어 성능을 향상시키는 것을 목표하여 다국어 음성인식 시스템에서의 비주류 언어의 성능 문제를 개선하고자 한다. Whisper는 대용량 웹 음성 데이터 코퍼스(약 68만 시간)에서 사전 학습되었으며 주요 언어에 대한 강력한 인식 성능을 입증했다. 그러나 훈련 중 주요 언어가 아닌 한국어와 같은 언어를 인식하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 우리는 약 1,000시간의 한국어 음성으로 구성된 추가 데이터 세트로 Whisper 모델을 파인튜닝하여 이 문제를 해결한다. 또한 동일한 데이터 세트를 사용하여 전체 훈련된 Transformer 모델을 베이스 라인으로 선정하여 성능을 비교한다. 실험 결과를 통해 Whisper 모델을 파인튜닝하면 문자 오류율(character error rate, CER) 측면에서 한국어 음성 인식 기능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있다. 특히 모델 크기가 증가함에 따라 성능이 향상되는 경향을 포착하였다. 그러나 Whisper 모델의 영어 성능은 파인튜닝 후 성능이 저하됨을 확인하여 강력한 다국어 모델을 개발하기 위한 추가 연구의 필요성을 확인할 수 있었다. 추가적으로 우리의 연구는 한국어 음성인식 애플리케이션에 파인튜닝된 Whisper 모델을 활용할 수 있는 가능성을 확인할 수 있다. 향후 연구는 실시간 추론을 위한 다국어 인식과 최적화에 초점을 맞춰 실용적 연구를 이어갈 수 있겠다.
일반적인 항공 촬영용 무인비행선은 GIS 데이터를 획득하기 위하여 기체 조종사와 영상 장치 조종사가 필요하며, 좋은 영상을 위해서는 이들의 호흡과 정확한 위치로의 이동이 중요하다. 본 논문에서는 이런 인력의 소요를 줄이고 정확한 위치/고도의 사전 계획된 비행경로를 자동비행하는 11m급 무인비행선의 고전제어 기반의 자동비행 제어법칙을 소개한다. 또한 이를 검증하기위해 실시한 비행시험의 각 단계별 절차와 유의사항, 외란에 의한 추종 오차를 줄이는 LOS 가이던스 알고리즘을 제시하고 비행시험 결과를 통한 게인 튜닝절차를 소개한다.
효과적인 자연어 처리를 위해 제안된 Transformer 구조의 등장 이후, 이를 활용한 대규모 언어 모델이자 사전학습 모델인 BERT, GPT, OPT 등이 공개되었고, 이들을 한국어에 보다 특화한 KoBERT, KoGPT 등의 사전학습 모델이 공개되었다. 자연어 처리 모델의 확보를 위한 학습 자원이 늘어나고 있지만, 사전학습 모델을 각종 응용작업에 적용하기 위해서는 데이터 준비, 코드 작성, 파인 튜닝 및 저장과 같은 복잡한 절차를 수행해야 하며, 이는 다수의 응용 사용자에게 여전히 도전적인 과정으로, 올바른 결과를 도출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 어려움을 완화시키고, 다양한 기계 학습 모델을 사용자 데이터에 보다 쉽게 적용할 수 있도록 AutoML으로 통칭되는 자동 하이퍼파라미터 탐색, 모델 구조 탐색 등의 기법이 고안되고 있다. 본 연구에서는 한국어 사전학습 모델과 한국어 텍스트 데이터를 사용한 자연어 처리 모델 산출 과정을 정형화 및 절차화하여, 궁극적으로 목표로 하는 예측 모델을 자동으로 산출하는 시스템의 설계를 소개한다.
데이터베이스 시스템의 응용분야가 데이터웨어하우징에서 전자상거래에 이르기까지 광범위해지면서 데이터베이스 시스템이 대형화되었다. 이로 인해 데이터베이스 시스템의 성능 향상을 위한 튜닝이 중요한 논점이 되었다. 데이터베이스 시스템의 튜닝은 워크로드 특성을 고려하여 수행할 필요가 있다. 그러나 복합적인 데이터베이스 환경에서 워크로드를 식별하기는 어려우므로 자동적인 식별 방법이 요구된다. 본 논문에서는 데이터베이스 워크로드를 자동적으로 식별하는 SVM 워크로드 분류기를 제안한다. TPC-C와 TPC-W 성능 평가에서 자원할당 파라미터 변경에 따른 워크로드 데이터를 수집하여 SVM을 통해 분류 한다. SVM의 커널별 커널 파라미터와 오류 허용 임계치 값인 C의 조정을 통하여 최적의 SVM 워크로드 분류기를 선택한다. 제안한 SVM 워크로드 분류기와 Decision Tree, Naive Bayes, Multilayer Perceptron, K-NN 분류기의 분류 성능을 비교한 결과, SVM 워크로드 분류기가 다른 기계 학습 분류기보다 9% 이상 향상된 분류 성능을 보였다.
PID 오토 튜닝 컨트롤러는 퍼지 논리를 통해 설계되었다. 이러한 오류 및 오류 파생 의견으로 일반적인 값은 발견적 표현으로 변경, 그들은 퍼지 및 defuzzification 과정을 통해 PID 이득을 결정했다. 퍼지 절차 및 PID 제어기 설계는 개별적으로 간주하고, 그것들을 혼합하고, 분석 하였다. 퍼지 논리에 의해 획득 자동 조정 PID 컨트롤러는 3 차 플랜트 제어 이하의 능력을 보여 주었다. 또한 설계된 자동 동조 방식으로 추적 문제를 참조하는 데 적용한다.
일반적으로 반도체 생산 라인으로부터 생산되는 제품의 수율은 반도체의 가격에 직접적인 영향을 미치는 인자로 고수율의 제품 생산을 위해서는 반도체 생산라인 내부의 공기를 청정하게 할 필요가 있으며 이를 위해 고성능의 필터들이 사용되고 있다. 이러한 필터의 재료는 초극세 섬유로 작업자의 부주의한 조작에 의해 필터 표면에 핀홀(pinhole)둥이 발생하기 쉽다. 이러한 핀홀은 육안으로 관측이 힘들뿐만 아니라 필터의 여과 성능에도 악영향을 미치는 요소로 필터 생산업체에서는 이의 검출 및 보수에 많은 인력이 투입되고 있다. 본 연구에서는 필터 표면에 발생된 핀홀을 검출할 수 있는 자동 테스트 장치를 제안함과 동시에 제안된 테스트 장치의 효율적 운영을 가능케 하는 최적 운전 파라미터를 퍼지 모델링 기법을 이용하여 튜닝하고자 한다.
화력발전소 보일러의 급수량은 유출되는 증기량에 맞추어 자동 조절된다. 유출 증기량이 변하는 상황에서도 이에 상응하는 급수량은 실시간으로 조절되어야 한다. 증기량과 급수량에 차이가 있으면 보일러의 보유 수량과 드럼의 수위가 변하게 되므로, '드림수위를 일정하게 유지하는 것'이 급수량제어의 목표라고 할 수 있다. 본 논문은 실제 운용되고 있는 설비를 대상으로 고찰한 내용이며, 급수펌프 구동력으로는 중기터빈을 사용한다. 증기터빈과 급수펌프는 같은 축으로 연결되어있으며, 급수량 조절은 급수펌프의 회전속도를 제어함으로써 이루어진다. 터빈에 사응되는 증기는, 고압과 저압 2종류이며, 저압 증기가 부족한 경우에 고압증기를 사용하는 구성으로 되어있다. 증기 밸브의 유량 특성에는 비선형성을 많이 포함하고 있었다. 이 외에도 급수펌프가 갖는 비선형성을 분석하였으며, 이 특성들을 모두 종합한 '증기터빈 속도제어기 튜닝 곡선'을 제시하였다
Based on the results in the first-part paper, PSS tuning methods including the determination of PSS gain and compensation of phasor lagging are investigated in this second part. In the phase compensation, PSS should compensate phase lagging, resulted from power system-generator-excitation system loop, to provide damping torque in equal phase with the generator speed. Also, PSS gain should be determined to provide maximum damping torque as much as possible without the other modes unstable. In this paper, gain tuning method using the root-locus and the phase compensation of PSS at the one machine with infinite bus system are presented. The differences between PSS tuning at the tuning condition and at the least-stable condition are also discussed.
This paper is the result of a research on hybrid tuning technology developed to improve the actual fuel efficiency and reduce emissions of in-use light-duty diesel trucks. In this study, a hybrid powertrain was constructed by inserting an electric motor between the diesel engine and manual transmission of an internal combustion engine vehicle and installing a battery. To verify the safety, a test was conducted based on the Korean tuning regulations. In particular, since there has been no case of tuning an internal combustion engine vehicle into a hybrid vehicle in Korea, it was necessary to carry out all procedures to receive tuning approval. The approval process consists of a technical review, safety verification test, and application for tuning approval. As a result, the test vehicle was approved for tuning because both the technical review and vehicle test results were suitable. Therefore, this study confirmed the safety of diesel hybrid tuning technology, and laid the foundation for the research and development of technologies to tune into an eco-friendly vehicle as well as the activation of related industries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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