본 연구는 스피터와 마이크폰쌍을 이용하여 변압기 소음 감소를 위한 적응 능동소음제어에 있어서 스피커-증폭기-마이크로폰 경로와 스피거-마이크로폰 쌍의 동특성에 대한 이론적인 내용과 시뮬레이션을 통하여 이를 확인하였다. 또한 음향경로 내에 존재하는 마이크로폰-스피커 쌍의 전달함수를 SLS(sequential least square)알고리즘으로 추정하였으며, 추정된 전달함수에 대한 identify는 z 평면에서 안정된 극점과 영점을 갖고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 데이터 수집 보드로부터 호스트 컴퓨터로 시리얼 통신 채널을 통하여 전송된 BLDC(Brushless DC)모터의 입력과 출력 정보를 이용하여 모터의 저항값을 추정함으로써 고장을 검출하는 고장검출 시스템을 제안하였다. 프레임 크기가 고정된 프로토콜을 설계하고, 주기적으로 통신이 이루어지도록 하여 시리얼 통신 채널에서 발생되는 대역폭 제한으로 인한 시간지연문제를 해결하였으며, 저항값을 추정하기 위하여 간략화된 BLDC모터 모델과 순환형 최소자승법 알고리즘을 사용하였다. 제안된 고장 검출 방법은 실험을 통하여 성능을 확인하였다.
공정제어에 있어서, 긴 시간지연은 시스템의 효과적인 제어성능을 기대하기 어렵기 때문에 공정의 모델을 이용한 스미스 예측기와 이를 이용한 PPI 제어기 등이 제안되었다. 그러나, 이들 제어기는 실 플랜트와 모델간에 존재하는 오차 때문에 실제 플랜트에서는 원하는 제어성능을 보장할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 모델 불일치에 의해 발생되는 오차를 보상할 수 있도록 새로운 제어변수 추정전략을 제시하였다. 또한, 이러한 추정전략은 다양한 사례를 통하여 유용한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 로봇의 동력학에 대한 정확한 지식을 요구하지 않는 로봇 머니퓰레이터를 위한 경계 추정기법을 가진 슬라이딩 모드 제어기를 제안한다. 경계 추정을 위해 로봇 동력학의 불확실한 비선형 요소들의 경계치를 제 1종의 Fredholm 적분식을 이용하여 표현하고, 슬라이딩 평면 함수값만을 이용한 적응 기법을 제안한다. 또한 로봇 동력학의 중요한 두가지 특성인 왜대칭성과 양정치성을 이용하여 로봇 시스템의 점근적 안정성을 증명한다.
고압 수은등의 전기적 특성을 예측하기 위한 컴퓨터 프로그램을 작성하였다. 즉 고압기체방전에서 성립되는 단위체적당 에너지 평형식과 입자의 밀도에 대한 연속방정식을 방전관의 반경과 시간에 대하여 풀어서 전류값을 예측하였다. 프로그램의 수행결과, 방전광에 입력된 에너지는 방사에너지로 가장 크게 손실되며, 전도손실은 시간에 무관하게 거의 일정한 것으로 나타났다. 또한 비교적 길이가 짧은 방전관의 특성을 예측하기 위하여 음극강하를 고려하여 산정한 길이를 추정하는 방법을 개발하였다.
본 연구에서는 직교 다항 회귀모델을 이용하여 수용설비의 소비전력을 추정하는 알고리즘을 제시한다. 제시하는 추정모델은 수학적인 방법인 외삽법과 상관법을 이용할 수 있고, 저차의 방정식을 고차의 방정식에 어떤 수정도 없이 그대로 저차의 계수를 사용할 수 있어 다중 회귀모델에 비해 계산시간 및 계산용량이 절약되며, 이것의 반대 상황도 성립하여 소비전력을 추정하는데 매우 유용한 방법이라 할 수 있다. 추정 모델을 2차, 3차 4차로 구성하고 추정한 결과 4차 모델이 양호한 결과를 나타내었으며, 상관법에 의해 수용설비의 소비전력을 추정한 결과 추정 오차율이 2[%] 이하로 양호하였다. 그리고 외삽법에 의해 1997년의 소비전력을 추정한 결과 4차 모델의 추정 오차율이 1[%]대를 나와 추정모델의 유효성과 타당성을 검증할 수 있었다.
본 논문은 드라이브의 간적벡터제어에서 ANN을 이용하여 유도전동기의 회전자 저항을 온라인 추정하기 위한 새로운 기법을 제시한다. 약전파 알고리즘은 신경회로망의 학습을 위해 사용된다. 신경회로망의 실제 상태값과 유도전동기의 요구값 사이의 오차는 신경회로망 모델의 하중값 조절을 위하여 역전파 하여 실제값이 요구값을 추정하도록 한다. 드라이브의 회전자 저항, 토크, 자속응답 성능등 이러한 추정기의 성능은 고유값으로부터 회전자 저항을 연구하게 된다. 회전자 저항은 유도전동기 드라이브의 벡터제어에서 제시된 ANN을 사용하여 추정한다.
본 연구에서는 통신산업에서 사용되는 비용추정 방법론을 조명하고, 새로운 방법론을 제시하고 있다. 통신산업에서 적정 비용산정작업은 매우 중요한 작업 중 하나이지만, 전통적인 산업과 달리 통신산업 특유성질로 인하여 비용산정이 매우 힘든 것이 사실이다. 본 연구에서는 기존의 비용추정방법과 다르게 Neural Network Model을 비용추정방법으로 사용함으로써 통신산업 비용추정기법으로 간단하고 이론적 측면에서 더 적합한 방법을 제시하였다.
박물관에서 조명에 의한 전시물의 손상이 일어나는 것을 최소화하기 위해서 적절한 조명 기준이 요구된다. 이러한 조명 기준의 작성을 위한 기초 자료를 얻기 위하여, 방사에너지의 파장의 함수로 전시물의 변색을 측정할 수 있는 장치를 구성하였다. 크세논 램프를 광원으로 사용하고, 빛은 여러 가지 차광 필터를 통과하여 시료에 입사한다. 여러 차광 필터 밑의 시료의 색을 측정함으로써 특정 파장 범위의 방사 에너지에 의한 사료의 변색을 추정하였다. 측정 결과, 식물 염료들은 단시간에 심한 변색을 보였으나, 전래 종이는 상대적으로 거의 변색이 되지 않았다. 측정 결과를 이용하여 다른 광원에 의한 변색을 예측할 수 잇으며, 이는 조명 기준 작성의 근거가 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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