본 논문에서는 무정전 전원장치와 같이 일정전압 일정주파수(constant voltage and constant frequency; CVCF) 운전에 사용되는 단상 PWM 인버터의 정밀 전압제어 기법을 다루었으며 정상상태에서 전압 오차를 최소화하기 위해 phase-locked loop(PLL) 기법을 이용한 새로운 전압 제어 방법을 제안하였다. 제안된 제어기법에서는 출력 커패시터 전압과 전류를 이용하여 PLL 보상기를 구성하였으며 주제어기에 PLL 보상기를 추가하여 출력 전압의 정상상태 성능을 개선하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 시뮬레이션과 실험을 수행하였으며, 그 결과 기존의 방법에 비해 정상상태 전압제어 성능과 Total Harmonic Distortion(THD)이 현저히 개선됨을 입증할 수 있었다.
다중경로 전파에 의한 수신 신호의 심벌간 간섭을 제거하기 위해, 두 오차 추정 함수를 사용하는 병렬 등화(parallel equalization) 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘에서는 다치레벨 이차원 신호를 등가 이진 신호로 간주하고, 등화 초기에 효과적인 시그모이드 함수와 정상상태 성능이 우수한 임계 함수를 사용하여 각각 오차를 추정한다. 이때 두 오차 추정의 상대적 정확도에 따라 두 오차를 가중 처리하여 두 필터를 서로 다르게 갱신하도록 하였다. 결과적으로 결합된 두 필터의 출력이 최적한 값이 되도록 하였으며, 두 동작 모드를 완만하게 결합하는 효과로 등화 초기의 빠른 수렴과 정상상태에서의 낮은 오차 레벨을 동시에 달성하였다. 제안 알고리즘의 유용성을 모의실험을 통해 기존 방식과 비교, 검증하였다.
기존의 다중 모듈러스 기반 자기복원 등화 유형은 등화 초기에 적용되지 못하고 정상상태 성능 개선에 활용되었다. 본 논문에서는 다중 모듈러스를 원하는 응답으로 하는 유형의 자기복원 등화에서, 오차를 증강하여 오차의 역동성을 확장함으로써 초기 수렴 성능을 개선하고, 그 특성을 분석하였다. 제안 방법에서 오차 증강은 등화기 출력에 대한 심볼 판정에 비례하여 이루어진다. 아울러 제안 방법은 오차 역동성의 확장으로 인한 초기 수렴 기능을 갖기 때문에, 초기 수렴속도와 정상상태 오차 레벨에서 우수한 성능을 보인다. 특히 제안 방법은 등화의 전 과정을 하나의 알고리즘으로 진행하므로 기존의 다른 동작 모드로의 전환이나 선택 방법, 또는 다른 알고리즘과의 동시 동작 등이 불필요하다. 다중경로 전파와 부가 잡음이 있는 채널 조건하에서 이루어진 고차 신호점에 대한 자기복원 등화의 성능 분석 시뮬레이션을 통해 제안 방법의 유용성을 검증하였다.
기준입력은 정상상태 오차에 영향을 주는 요인 중의 하나다. 본 논문은 표준입력에 의해 야기피는 정상상태 오차를 제거할 수 있는 새로운 디지날 제각기 설계 방법을 제시한다. 먼저 연준입력 함수 형태에 따라, 기준입력 항이 제거된 새로운 제어 시스템 식이 유도되고. 최려제어를 이용하여 유도된 시스템의 출력을 최소로 하는 제어법칙이 구해진다. 강태공간 방법에 의해. 제시된 제어 알고리즘은 불안정 시스템을 포함해서 시불변 선형 시스템에 적용될 구 있다.
터보프롭 엔진(PT6A-62)의 정상상태 및 동적 성능모사를 위한 프로그램을 개발하였다. 특히 이 프로그램은 Flat-rated 성능특성과 압축기서지 및 압축기터빈 입구제한온도 초과 방지를 위한 한도제어 알고리즘을 포함하였다. 해석오차를 최소화 하기 위해 조합 오차 값을 이용한 구성품 성능 데이터의 보간 방법과 온도의 함수로서 계산된 정압비열가 비열비가 사용되었다. 개발된 정상상태 성능해석 프로그램은 고도, 비행속도, 블리드유량, 흡입구온도 및 압력, 제한출력등의 여러 조건을 고려 할 수 있으며, 천이상태 성능해석 프로그램은 일반모드와 압축기 서지 방지 모드, 터빈 제한온도 초과방지 모드로 선택하여 해석을 수행할 수 있도록 구성하였다.
소, 중형 산업용 항공기나 초등 훈련기용으로 많이 이용되고 있는 터보프롭 엔진의 정상상태 성능해석 프로그램을 개발하고 성능진단을 위해 선형 GPA 기법을 적용하였다. 정상상태 성능해석 프로그램의 검증을 위해 상용 정상상태 해석 프로그램인 TURBOMARCH 해석결과와 비교하였다. 지상정지조건에서의 성능 및 비행마하수에 따른 출력 둥을 비교한 결과 각 구성품의 입,출구 온도 및 압력, 출력 등에서는 약 3%이하의 오차율을 보였으며, 마하수 변화에 따른 출력 비교에서도 최대오차율 2.4 % 이내로 프로그램의 신뢰성을 확인하였다. 선형 GPA 기법의 계측변수의 선정에 따른 정확성을 알기 위해 종속변수의 선정을 다르게 하여 오차율을 알아보았다. 성능저하 원인으로는 압축기에만 오염이 발생하였을 경우, 압축기와 압축기 터빈에 각각 오염과 부식이 발생하였을 경우, 압축기 터빈과 동력터빈에 동시에 부식이 발생하였을 경우, 압축기, 압축기 터빈, 동력터빈이 모두 오염과 부식이 발생하였을 경우를 가정하였다. 해석결과 계측기 변수가 많을수록 RMS 오차가 적었으며 같은 수의 계측기 변수라 하더라도 어떠한 변수를 계측하는가에 따라 오차율이 달라짐을 알 수 있었다. 비교적 오차율이 적으면서 경제성이 있는 경우는 8개의 측정변수를 이용한 경우로 최적의 계측기 수 및 계측기 변수 선정이 중요함을 알 수 있었다.
이 논문에서는 블라인드 등화에서 등화기 출력 신호를 조사하여 신호 상태에 적합한 오차 신호를 동적으로 발생시키는 방식의 적응 알고리즘을 제안한다. 제안 방식에서는 단일 모듈러스와 다중 모듈러스를 사용하여 각각 등화 초기와 정상상태에서 효과적인 오차 신호를 추정하고, 두 추정 오차로부터 새로운 오차 신호를 생성한다. 이때 두 오차 신호를 가중 결합하여 새로운 오차 신호를 발생시키고 이를 이용하여 등화기를 갱신하는 1-등화기 구조와, 두 오차 신호의 가중치에 따라 두 등화기를 각각 갱신하는 2-등화기 구조를 구현하고 성능을 비교하였다. 제안 방식에서는 초기 수렴 이전과 이후에서 각각 적합한 오차 신호를 생성함에 따라 등화기 갱신이 효과적으로 이루어짐을 모의실험을 통하여 확인하였다.
본 논문에서는 결정 지향 오차 신호의 크기 값을 이용하여 두개의 블라인드 등화 알고리즘이 자동으로 전환되는 이중 모드 블라인드 등화 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 등화초기에는 주로 큰 고정 스텝 크기를 가지는 MSAGF-SMMA를 통하여 보다 빠른 수렴 속도를 얻도록 하고, 어느 정도 등화가 이루어진 시점부터는 주로 가변 스텝 크기를 가지는 MSAGF-SMMA가 동작하도록 함으로써 정상상태에서 보다 작은 잔류 오차를 얻도록 하였다. 가변 스텝 크기는 고정 스텝 크기에 결정 지향 오차 신호의 크기 값을 곱하여 구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘에 대한 성능을 분석하였다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 알고리즘이 MMA, SMMA, 그리고 MSAGF-SMMA에 비해 정상상태에서의 잔류 심볼간 간섭과 잔류 오차 등에서 크게 향상된 성능을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 입력 신호인 정현파의 위상을 PGZC(positive going zero corssing)에 대해 한주기당 2회씩 추적하도록 하는 디지털 위상도기 회로(DPLL)을 제시한다. 제시된 루루프는 한 주기당 2번의 표본화를 갖도록 함으로써 한 주기당 하나의 표본을 취하는 기존의 DPLLqhek 정상 상태에서의 위상오차 변동범위가 전체적으로 1/2로 감소되었고, 연속 표본들간의 오차와 양자화 준위의 선택에 따라서 루우프의 천이 응답이 좋아짐을 알 수 있었다. 그 해석적 결과를 실제적으로 요구되는 조건류에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 행함으로써 검증하였다.
본 논문에서는 환자의 음성을 정상, 양성종양, 악성종양으로 분류하는 실험을 켑스트럼 파라미터를 통한 음원분리와 신경회로망을 이용하여 수행하고 그 결과를 보고한다. 기존의 장애음성 데이터베이스에는 정상음성과 양성종양의 경우만 수록되어 있었고 외국의 환자들을 대상으로 한 경우만 있었기 때문에 국내의 환자들에게 직접 적용할 경우 어떠한 결과가 나올지 예측하기가 어려웠다. 최근 부산대학교 이비인후과팀에서 수집한 국내의 정상, 양성, 악성종양의 경우에 대한 데이터베이스를 분석하고 신경회로망에 의해 분류함으로써 사람의 음성신호만에 의한 후두질환이 식별이 가능하였다. 본 실험에서는 식별 파라미터로 음성신호의 선형예측오차신호에 관한 켑스트럼으로부터 음원비인 HNRR을 구하여 Jitter, Shimmer와 함께 사용하였다. 신경회로망은 입, 출력 층과 한 개의 은닉층을 갖는 다층신경망을 이용하였으며, 식별은 두단계로 나누어 정상과 비정상을 분류한 후 다시 비정상을 양성과 악성으로 분류하였다[1].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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