단위면적 당 메모리 집적도를 높이기 위해 플래시 기억소자의 크기를 줄일 때, 절연층 두께 감소에 의한 누설 전류의 발생, 단채널 효과 및 협폭 효과와 같은 문제 때문에 소자 크기의 축소가 한계에 도달하고 있다. 이러한 문제점들을 개선하기 위해 본 연구에서는 FinFET구조위에 Oxide-Nitride-Oxide (ONO) 층을 적층하여 2-비트 특성을 갖는 플래시 메모리 소자를 제안하였다. 소자의 작동전압을 크게 줄일 수 있으며 소자의 크기가 작아질 때 일어나는 단채널 효과의 문제점을 해결할 수 있는 FinFET 구조를 가진 기억소자에서 제어게이트를 제어게이트1과 제어게이트2로 나누어 독립적으로 쓰기 및 소거 동작하도록 하였다. 2-비트 동작을 위해 제어 게이트1의 게이트 절연막의 두께를 제어게이트2의 게이트 절연막의 두께보다 더 얇게 함으로써 두 제어게이트 사이의 coupling ratio를 다르게 하였다. 제어게이트1의 트랩층의 두께를 제어게이트2의 트랩층의 두께보다 크게 하여 제어게이트1의 트랩층에 더 많은 양의 전하가 포획될 수 있도록 하였다. 제안한 기억소자가 2-비트 동작하는 것을 확인 하기위하여 2차원 시뮬레이션툴인 MEDICI를 사용하여 제시한 FinFET 구조를 가진 기억소자의 전기적 특성을 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션을 통해 얻은 2-비트에 대한 각 상태에서 각 전하 포획 층에 포획된 전하량의 비교를 통해서 coupling ratio 차이와 전하 포획층의 두께 차이로 인해 포획되는 전하량이 달라졌다. 각 상태에서 제어게이트에 읽기 전압을 인가하여 전류-전압 특성 곡선을 얻었으며, 각 상태에서의 문턱전압들이 잘 구분됨을 확인함으로써 제안한 FinFET 구조를 가진 플래시 메모리 소자가 셀 당 2-비트 동작됨을 알 수 있었다.
다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP) 구조를 이용한 비선형 적합은 실제문제에 매우 다양하게 적용되고 있다. 이때 일반화된 MLP 구조의 적합을 위해서는 은닉노드의 개수 초기 가중값 그리고 학습 회수와 같은 구조인자들을 함께 고려해야 한다. 만약 구조인자들이 부적절하게 선택되었다면 일반화된 MLP 구조의 적합효율이 매우 저하될 수 있다. 그러므로 MLP 구조에 영향을 주는 인자들의 영향을 살펴보는 것은 중요한 문제다. 이 논문에서는 제어상자(controller box)를 통한 학습결과와 더불어 MLP 구조를 일반화할 때 영향을 줄 수 있는 구조인자(factor)들의 실증분석과 이들의 상대효과를 살펴본다.
본 논문에서는 브러쉬없는 직류전동기의 위치제어를 위한 직접적응 퍼지가변구조제어기를 설계한다. 가변구조제어는 시스템의 파라메터 변화나 외란에 둔감한 특성을 갖는 반면 떨림현상의 문제점을 가지고 있다. 떨림현상의 진폭은 시스템의 불확실정보를 최악의 상태로 가정한 후 결정되므로, 기존의 가변구조제어에서는 그 크기가 너무 크다. 또한 이런 불확실한 요소들의 최대값은 찾아내기도 어렵다. 본 논문에서는 불확실한 요소의 최대값을 최적으로 추정하기 위하여 퍼지 추론 기법을 사용한다. 아울러 소속함수의 원소들을 직접적응 기법에 의하여 자동 조정할 수 있는 기법을 추가한다. 이를 통하여 우수한 제어 성능을 얻을 수 있음을 확인한다.
일반적으로 가장 간단한 구조의 배터리 충전장치는 교류를 직류로 변환하기 위한 다이오드 정류기와 직류의 크기를 변환하기 위한 컨버터로 구성되어 있다. 하지만, 이러한 구조로 되어있는 충전장치의 경우 입력단 역률저하로 인하여 전력변환장치에 과도전류나 파형의 왜곡 현상 등을 초래하게 되고, 정류기와 컨버터로 구성되는 2단 전력변환구조이기 때문에 효율에도 좋지 않은 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 역률제어가 가능한 단일 컨버터 구조를 갖는 플러그인 하이브리드 전기자동차용 42V 배터리 충전장치를 연구하였다. 본 논문에서 연구한 배터리 충전장치는 PWM 방식의 AC-DC Buck 컨버터를 이용한 전력 변환장치와 입력단 역률제어 및 컨버터 출력을 제어하기위한 제어기로 구성되어있다. 본 논문에서 연구한 배터리 충전장치는 시뮬레이션을 통하여 역률제어 및 컨버터 출력을 확인하고 그 타당성을 검토하였다.
상호 인지란 상호 작업 이해, 참여자 관계 설정 등 결합이라는 구현 기술을 말한다. 인지의 구현 방법에는 파일 공유, 윈도우 복사, 윈도우 오버레이, 또는 윈도우 공유 등이 있는 데 본 연구에서는 윈도우 오버레이 기능에 세션 제어, 발언권 제어 등을 추가한 윈도우 공유 방법을 기술한다. 본 논문에서는 오류 상호 인지 및 제어 기능이 있는 멀티미디어 공동 작업 환경에서의 소프트웨어 구조에 대하여 기술한다. 그 구조로는 분산 복제형 구조(CARV)이다. 분산 복제형 구조는 중앙 집중형 구조(CACV)와 복제형 구조(RARV) 두개의 장점을 취합한 형태이지만 복제형 구조처럼 완전한 대칭적인 구조를 가지고 있지는 않다.
다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP) 구조는 그의 비선형 적합능력으로 인하여 매우 다양한 실제 문제에 적용되고 있다. 그러나 일반화된 MLP 구조의 적합능력은 은닉노드의 개수. 초기 가중 값 그리고 학습 회수 또는 학습 오차와 같은 구조인자(factor)들에 크게 영향을 받는다. 만약 이들 구조인자가 부적절하게 선택되면 일반화된 MLP 구조의 적합능력이 매우 왜곡될 수 있다. 따라서 MLP구조에 영향을 주는 인자들의 결합 영향을 살펴보는 것은 중요한 문제이다. 이 논문에서는 제어상자(controller box)를 통한 학습결과와 더불어 MLP구조를 일반화할 때 영향을 줄 수 있는 신경망의 일반적인 구조인자 들을 실증적으로 살펴보고 이들의 상대효과를 비교한다.
지진력을 받는 건물의 응답을 능동적으로 제어하기 위해서는 건물의 응답을 측정하고, 이것을 바탕으로 제어력을 산정하여야 한다. 제어력의 산정 방법에는 여러 제어 알고리듬이 적용이 될 수 있는데, 2차 성능지수를 이용하는 LQ제어는 해석의 용이함과 제어의 효율성으로 인하여 널리 쓰이고 있다. 그러나, LQ제어에는 실시간으로 계측이 된 건물의 지반과의 상대 변위 및 속도를 필요로 하나 이러한 상태 변수를 계측하기가 매우 어려워 건물의 제어를 위한 적용에 한계가 있다. 따라서, 계측이 용이한 건물의 절대 가속도를 바탕으로 관측이 용이한 건물의 절대 가속도를 바탕으로 관측기를 이용하여 상태 변수를 추정하여 제어력을 산정하는 LQC 제어 알고리듬이 지진력을 받는 건물에 대한 실용적인 알고리듬이 될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 LQC 알고리듬의 성능을 검증하기 위하여 능동제어추진기가 설치된 축소 1층 모형에 대한 해석 및 실험을 수행하였으며, 그 결과 LQC 알고리듬의 제어 효율을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 지진하중을 받는 대공간 구조물의 지진응답을 저감시키기 위하여 준능등 동조질량제어장치(STMD)를 이용한 제어기법의 가능성을 검토하여 보았다. 이를 위하여 대공간구조물의 기본적인 동적특성을 가지고 있으며 동시에 가장 간단한 구조이기도 한 아치 구조물에 일반적인 TMD 및 STMD를 설치하여 지진응답 제어성능을 평가하였다. STMD의 감쇠력을 조절하기 위해서 널리 사용되고 있는 준능동 제어알고리즘인 그라운드혹(groundhook) 제어기법을 이용하였다. STMD 및 수동 TMD의 성능검토를 위하여 조화지반가속도와 El Centro (1940) 및 Northridge (1994) 지진하중을 사용하였다. 해석결과 수동 TMD에 의해서 아치구조물의 지진응답을 효과적으로 저감시킬 수 있었으며 STMD를 사용하면 수통 TMD 보다 더욱 우수한 응답저감효과를 얻을 수 있는 것을 확인하였다.
진동원을 가진 장비를 임의의 구조물에 설치할 경우 관심이 되는 문제는 구 조물의 임의의 위치에서의 진동 수준을 추정하는 일이다. 특히 정밀장비를 다루는 반도체 공장에서 크린룸이나, 정밀측정, 분석 실험실등 미진동을 제 어해야 하는 분야에서는 더욱 그 필요성이 대두되고 있다. 진동제어가 필요 한 공간에 대한 진동수준의 예측이 가능할 경우 진동윈이나 수진점(active and passive type)방진에서 최적화된 전달률(transmissibility)을 명확히 결정 할 수 있어 설계와 시행오차를 최소화 할 수 있다. 그러나 이러한 실제문제 를 다룰 경우 대부분 진동제어 구조물은 복잡하고 설치 운용되는 장비들은 대형, 복합장비가 사용되는 것이 일반적이고 수행기간도 여러가지 공정상 단 시간에 이루어져야 하는 현실적인 어려움이 있다. 진동제어가 필요한 구조물 에 대한 임의의 공간에서 진동수준을 신속하고 정확하게 예측하기 위해서는 최소한 두 가지 정보만이라도 명확히 해야 한다. 하나는 장비의 주파수별 정 확한 가진력의 산정이고 다른 하나는 장비가 설치되고 진동제어가 필요한 구조물에 대한 동적특성(dynamic property)이다. 가진력에 대한 정보는 일반 적으로 장비제작사가 제시하는 것이 원칙이나 그렇지 못할 경우 구조해석 기술자(structure engineer)가 해석적으로 추정하거나 또는 명확히 가진 특성 을 알지 못하는 복잡한 장비는 실험적으로 결정해야 한다. 구조물의 동적 특 성을 나타내는 모빌리티(mobility)를 구하는 방법은 해석적인 방법과 실험적 인 방법이 있으나 복합재료, 복잡한 구조형태나, 지지조건, 다양한 결합부의 동적 특성을 정의하여 해석적으로 정확히 해결하기에는 어려움이 있다. 이러 한 제한조건을 손쉽게 해결하는 방법은 실 구조물에 대한 동적실험(dynamic test)을 통하여 단기간에 동적특성을 결정하고 SDM(structure dynamic modification)이나 FRS(force response simulation)를 수행하여 임의의 좌표 공간에 대한 진동수준을 해석적으로 예측할 뿐만 아니라 구조물의 진동제어 를 위한 동적인자를 변경시킬 수 있는 정보를 제공하며 장비를 방진할 경우 신뢰성 있는 전달률을 결정할 수 있다. 실험적으로 철교, 교량이나 건물의 철골구조 및 2층 바닥 등 대,중형의 복잡한 구조물에 대항 동특성을 나타내 는 모빌리티를 결정할 경우 충격 가진 실험이 사용되는 실험장비 측면에서 나 실험을 수행하는 과정이 대체적으로 간편하다. 그러나 이 경우 대상 구조 물을 충분히 가진시킬수 있는 용량의 대형 충격기(large impact hammer)가 필요하게 된다. 이러한 동적실험은 약 길이 61m, 폭 16m의 4경간 교량에 대 하여 동적실험을 수행하여 가능성을 확인하였다. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다.
대형구조물의 진동감소를 위한 슬라이딩 모드 퍼지 제어기(Sliding Mode Fuzzy Control SMFC)에 대하여 연구하였다 본 제어기에 사용된 퍼지 추론기의 규칙은 비선형 제어기법의 하나인 슬라이딩 모드 제어기를 기반으로 하여 구성되었다 그결과 제어기의 퍼지성은 제어시스템을 시스템 계수의 불확실성과 구조물에 작용되는 외부하중의 불확실성에 대하여 강인한 성질은 갖게 하였으며 제어 규칙의 비선형성으로 인하여 제어기는 선형제어기에 비하여 보다 효율적인 되었다 복잡한 수학 해석에 기반한 종래의 제어기법에 비하여 퍼지 이론에 기반한 본 제어기법은 제어기의 설계절차가 매우 편리하다는 장점을 갖게 된다. 제안된 제어기법의 검증을 위하여 미국 토목학회 산하 구조제어위원회(ASCE Committee on Structural Control)에서 주도한 벤치마크 문제에 대하여 적용시켜 보았다 본 연구의 제어결과를 다른 연구자들에 의하여 발표된 {{{{ ETA _mixed _2$\infty$ }}, optimal polynomial control neural networks control 슬라이딩 모드 제어의 벤치마크 결과와 비교하였으며 그 결과 제안된 제어기법이 구조물의 진동을 매우 효율적으로 감소시키며 제어기의 설계절차가 쉽고 편리함을 확일 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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