• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.807-810
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• 2000

입체음향 시스템에서 모노음에 방향감을 제어하기 위한 방법으로 FIR 필터 형태의 머리전달함수( HRTF : Head-Related Transfer Function)를 사용한다. 그러나 이때 사용되는 FIR형태의 머리전달함수는 높은 차수를 가지고 있어 실시간 음상정위 처리가 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 FIR 형태의 머리전달함수를 ARMA 시스템 인지기법을 이용하여 저차의 IIR필터 형태로 모델링하여 실시간 데이터 처리가 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 ARMA 시스템 인지기법을 이용하게 되면 주어진 고차의 FIR형태의 머리전달함수를 다양한 안정성을 갖는 IIR모델들을 얻을 수 있으며, 이들 중 적절한 스펙트럼오차를 갖는 저차의 IIR모델을 선택 할 수 있다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 2011.05a
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• pp.458-464
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• 2011

A new method identifies coupled fluid-structure system with a reduced set of state variables is presented. Assuming that the structural model is known a priori either from an analysis or a test and using linear transformations between structural and aeroelastic states, it is possible to deduce aerodynamic information from sampled time histories of the aeroelastic system. More specifically given a finite set of structural modes the method extracts generalized aerodynamic force matrix corresponding to these mode shapes. Once the aerodynamic forces are known, an aeroelastic reduced-order model can be constructed in discrete-time, state-space format by coupling the structural model and the aerodynamic system. The resulting reduced-order model is suitable for constant Mach, varying density analysis.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2011.04a
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• pp.339-344
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• 2011

In the past much effort has been made to utilize advanced computational fluid dynamic (CFD) programs for aeroelastic simulations and analysis. However, it is limited in the field of unsteady aeroelasticity due to enormous size of computer memory and unreasonably long CPU time. Recently, AAEMS(Aerodynamics is Aeroelasticity minus Structure) was developed for linear time-invariant, coupled fluid-structure systems. In this paper, to demonstrate further the efficiency and accuracy of the new model reduction method, we successfully examine AGARD 445.6 wing modeled by FLUENT CFD, FSIPRO3D and NASTRAN FEM(Finite Element Method) programs. Using the ROM(Reduced Order Modeling) one can predict flutter boundary as a function of the dynamic pressure.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.203-206
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• 2000

입체음향 시스템에서 모노음에 방향감을 제어하기 위한 방법으로 FIR 필터 형태의 머리전달함수( HRTF : Head-Related Transfer Function)를 사용한다. 그러나 이때 사용되는 FIR형태의 머리전달함수는 높은 차수를 가지고 있어 실시간 음상정위 처리가 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 FIR 형태의 머리전달함수를 ARMA 시스템 인지기법을 이용하여 저차의 IIR필터 형태로 모델링하여 실시간 데이터 처리가 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 ARMA 시스템 인지기법을 이용하게 되면 주어진 고차의 FIR형태의 머리전달함수를 다양한 안정성을 갖는 IIR모델들을 얻을 수 있으며, 이들 중 적절한 스펙트럼오차를 갖는 저차의 IIR모델을 선택 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.809-813
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• 2010

For the purpose of developing a modeling technique for reduced-order dynamics of thermoacoustic instability, we constructed an electrically heated Rijke tube and measured the pressure oscillation inside the tube. Analysing the measured pressure data showed that the instability generated three major oscillation modes, among which the first mode frequency quite well matches the result from a rough acoustic analysis. As a continuing research, a data-based modeling technique for the thermoacoustic instability will be developed in the near future.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.4 no.4
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• pp.53-61
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• 2000

능동 제어기를 설계하기 위해서는 제어대상 구조물의 수학모델의 구해야한다. 그러나, 무한차원의 구조물에 대하여 정확한 모델을 구하는 것은 불가능하므로 유한차원인 저차원화된 모델을 사용하여 제어기를 설계한다. 그러나, 실제 구조물과 저차원화된 모델사이의 오차에 의하여 제어기의 성능이 저하가 되면 제어기와 구조물의 상호작용, 지진과 같은 오란 등의 불확실성, 지진시 구조물의 동적 특성 변화로 인하여 제어기의 성능이 더욱 저하가 된다. 이러한 저하 요인은 제어기 설계시 요구되는 구조물의 수학모델에 대한 불확실한 요소로 작용하기 때문에 제어성능의 저하를 일으키며 응답의 불안정을 유발하기로 한다. 본 연구에서는 질량형 능동제어기(AMD)가 설치된 3층 건물 모형의 모델 오차에 관한 불확실성을 반영한 강인제어기법을 적용하여 제어성능과 안정성을 실험을 통하여 분석하였다. 강인제어 기법인 $\mu$ 합성법에 요구되는 여러 가지 가중함수인 주파수필터는 건물과 AMD의 특성, 모델 오차, 제어율과 AMD 성능의 , 측정잡음 및 지진외란의 특성 등을 고려하여 정량적으로 선택되었다. $\mu$합성법에 의하여 제어기를 설계하였으며 강인성을 비교하기 위하여 불확실성이 고려되지 않는 LQG 기법에 의한 제어기를 선택하였다. $\mu$합성법은 규정된 불확성에 대하여 제어의 강인성을 가지므로 동적특성이 바뀐 건물모형에 관한 강인성을 LQG 기법에 의한 제어성능과 비교하였다. 그 결과 동적특성이 변화된 건물에 대하여 $\mu$합성법만이 제어의 효율성이 유지되는 강인성을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2010.05a
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• pp.279-287
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• 2010

This paper surveys the recent research activities regarding dynamical modeling of high amplitude - high frequency thermo-acoustic instabilities occurring in gas-turbine engines, rockets, and etc, which are fundamental to actively control of such phenomena. For this, we introduces the reduced-order system modeling approaches, conducted after 1990s. Particularly, we deal with the grey-box approach, which determines the structure of the model based on physical rules and uses system's input-output data for estimating parameters of the model, and the black-box approach, which uses model structure without physics-based interpretation. At the end of the paper, we briefly discuss future directions and feasibilities of the research in this field.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.40 no.10
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• pp.840-845
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• 2012

An ARX(Auto-Regressive eXogenous) modeling technique for vortex dynamics in the BFS(Backward Facing Step) flow field is proposed in this paper. In order for the modeling of the dynamics, the spatial and temporal modes are extracted through POD(Proper Orthogonal Decomposition) analysis. Determining the orders of the inputs and outputs for an ARX structure is carried out by the spectrum analysis and temporal mode analysis, respectively. The order of input delay terms is also determined by the flow velocity. Finally the coefficients of the ARX model are designed by using an artificial neural network.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.15 no.6
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• pp.78-90
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• 2011

This paper surveys the recent research activities regarding dynamical modeling of thermo-acoustic instabilities which are fundamental to actively control such phenomena in gas-turbine engines, rockets, and etc. For this, we introduce reduced-order modeling approaches, mainly conducted after 1990s. Particularly, we survey grey-box approaches, which determine the structure of the model based on physical rules and use system's input-output data for estimating parameters of the model. We also introduce black-box approaches using model structures without physics-based interpretation. Finally, we briefly discuss future directions and feasibilities of the research in this field.