차량 운전 시 주변에 경고를 하는 수단인 Vehicle Horn은 경험에 의존하는 방식으로 설계되고 있다. 그러나 Vehicle horn의 성능 및 제작비용을 고려한 최적설계를 위해서는 정형화된 설계 process가 필요하다. 이러한 필요를 충족시키고자 본 논문에서는 Vehicle Horn의 초기 설계 process를 제안한다. 자기등가회로를 이용해 특성을 예측하여 Vehicle horn의 초기 형상을 결정한다. 그리고 초기 형상에 대한 FEA를 수행하여 자기등가회로를 검증하고 전자기 파라미터를 산정한다. 마지막으로 전자기 파라미터를 Vehicle horn의 전기-기계 시스템을 구현한 Dynamic Simulator에 적용하여 Vehicle horn의 거동을 예측한다.
영상에서 타원을 추출하는 것은 얼굴 인식, 홍채 인식과 같은 컴퓨터 비전분야에서 인식할 영역을 찾는 방법으로 상당히 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 C-means 기법이 초기의 클러스터 개수와 중심 값에 따라서 결과가 민감하다는 단점을 보완한 개선된 퍼지 C-means 기법을 타원 추출에 적용한다. 이것은 영상 분할(Segmentation)로부터 후보 초기 클러스터 개수 및 초기 클러스터 중심을 결정하는 방법으로서 본 논문에서는 이 기법으로 영상 클러스터링을 수행하여 타원 영역 추출에 필요한 타원 후보 영역의 최소 인접 사각형(Minimum Enclosed Rectangle)을 찾아낸다. 이렇게 찾아진 최소 인접 사각형에 대해서 면적에 맞는 초기 타원들을 영역 내에 설정한 뒤 적합도(fittness)검사를 기반으로 한 타원 검증을 실시하고 적합도가 높은 영역을 타원 영역으로 추출한다.
터보 부호는 반복적인 복호 알고리즘을 사용함으로써 가산성 백색 가우시안 잡음(AWGN) 채널 환경에서 Shannon 한계에 가까운 성능을 보이는 오류정정 방식으로 제안되었으나, 반복 연산량에 따른 복호 지연과 인터리버에 따른 지연에 의해 실시간 처리의 어려움이라는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 터보 부호의 성능을 저하시키지 않는 범위에서 적절한 초기 임계값 설정에 따라 불필요한 반복 복호 횟수를 줄일 수 있는 터보 복호기 구조를 제안한다. 적절한 초기 임계값 설정은 LLR(Log-Likelihood Ratio)값의 평균값과 분산, 복호기의 출력에 대한 BER에 근거하여 여러 번의 모의 실험을 통해서 최적의 값으로 결정된다. 제안한 방식은 초기 임계값을 적절히 선택하면 손실이 없는 범위 내에서 반복횟수를 감소시킴으로써 기존의 정해진 반복횟수로 인한 큰 복호 지연을 미연에 방지하고, 이에 따른 계산량 감소는 저전력의 효과도 가져온다. 성능 평가를 위해 BER = $10^{-6}$이내이고, 전송속도가 32kbps 이상인 IMT2000의 고속 데이터 전송 환경에서 모의 실험을 하였다. 실험 결과로 기존의 정해진 반복횟수를 갖는 터보 복호기에 비해 SNR 변동(0~3dB)에서 평균적으로 55~90% 정도의 감소된 반복횟수를 검증하였다.
본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.
본 연구는 한글 글자를 지각하는데 있어서 인식의 초기 단계에 사람들이 글자의 유형을 처리하는지 알아보기 위하여 시행되었다. 글자인식의 초기 단계에서 유형 분류를 한다는 것은 이미 인공시각 연구자들에 의해 시뮬레이션을 통해 검증된 바 있으나, 그것이 심리학적으로 실재성을 가지는지에 대한 검토는 없었으므로 본 연구를 실시하게 된 것이다. 먼저 예비실험을 통해 본 실험에서 쓸 자극제시시간을 구했으며, 실험은 한글 글자 중 낱자 수가 두 개인 유형 1, 2 의 글자를 자극으로 쓰는 경우와, 낱자 수가 세개인 유형 3, 4, 5 의 글자를 자극으로 쓰는 경우를 나누어서 실시하였다. 실험 1 과 실험 2 의 결과는 모두 가설을 강력히 지지하는 것으로 나왔다. 즉 자극제시시간을 역치하로 했을 경우 글자의 정답율과 유형의 정답율을 비교해 보았을 때 유형의 정답율이 유의하게 높았으며, 이는 아직 글자의 의미처리가 일어나기 전인 인식의 초기 단계에서 이미 글자의 유형에 대한 처리가 일어났음을 시사해 주는 것이다.
본 논문에서는 매입형 영구자석 동기전동기를 위치센서 없이 기동하기 위해 회전자의 초기 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 자기 인덕턴스의 포화현상에 따른 고정자 전류를 해석하고 최소자승법을 통해 회전자의 초기 위치를 추정한다. 전 구간에서 회전자의 초기 위치와 극성을 정확하게 알아낼 수 있어 돌극성 때문에 나타나는 릴럭턴스 토크를 효과적으로 사용할 수 있다. 또한, 전동기 정수에 영향을 받지 않으므로 다양한 전동기 구동 시스템에 적용할 수 있으며, 추가적인 하드웨어가 필요하지 않아 경제적이다. 제안하는 방법의 유효성과 우수성은 시뮬레이션을 통해 검증한다.
본 논문에서는 위치 센서 없이 영구자석 선형 전동기의 초기 자극 위치를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 선형 전동기의 고주파 특성을 이용하여 초기 자극 위치를 추정한다. 정지 좌표계 상에서 고주파 전압을 주입하였을 때 유도되는 전류 데이터를 추출하여 분석한 결과, 전류 파형과 기준 신호와의 위상 차이가 자극의 위치에 따라 180도의 주기를 가지고 달라짐을 확인하였다. 이러한 위상 차이와 자극의 위치 사이의 관계를 이용하여 초기 위치를 추정할 수 있다. 제안하는 방법은 이동자의 움직임을 필요로 하지 않으므로 선형 전동기의 수직 방향 움직임을 필요로 하는 분야에서 위 센서 없는 제어에 효과적으로 사용될 수 있다. 실험을 통해 알고리즘의 타당성 및 효과를 검증하였다.
터널 시공 중 계측한 변위 등으로 터널의 안정성을 재평가하기 위해 심플렉스 이론을 기초로 직접법 역해석 소프트웨어를 개발하고 그 정확성을 12 가지 조건에서 검증하였다. 이 소프트웨어는 FLAC을 부프로그램(subroutine)으로 하고 그것에 내장된 전산언어를 이용한 것이다. 변위 수 3-240개로 구성된 여러 가지 변위조합에 대한 역해석 검증결과 터널 주변의 계측위치와 입력변위의 개수에 관계없이 암반의 탄성계수와 초기응력 비를 구할 수 있었고 반복계산을 위한 출발값의 탄성계수와 초기응력 비에 관계없이 정해에 안정적으로 수렴되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 근사 계단 제어 변조(Nearest Level Control Modulation)로 동작하는 모듈형 멀티레벨 컨버터(Modular Multi level Converter)에서 충전 회로나 반송파(Carrier)없이 초기 충전(Pre-charging)하는 새로운 방식을 제안하였다. 이의 성능을 검증하기 위해 PSCAD/EMTDC 소프트웨어를 통해 암(Arm)당 12개의 서브모듈(Sub-Module)로 구성된 3상 10kVA 모듈형 멀티레벨 컨버터를 구현 및 시뮬레이션을 수행하였다.
본 연구는 2개의 세부 과제로 나누어서 수행되었다. CSDP-초기공정 및 일정계\ulcorner 정보처리 시 스템 개발'17' 세부과제에서는 초기단계의 공정/일정계\ulcorner지원 시스템 개발을 위한 요구사항을 분석하고 개발 개념을 정립하였고, CSDP-탑재일정계\ulcorner지원시스템 개발'6' 세부 과제에서는 탑 재일정계\ulcorner 지원 시스템 개발을 위한 요구 사항을 분석하고 이를 토대로 탑재일정계\ulcorner 지원 시 험용 시스템을 개발하여 그 개념을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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