본 연구에서는 SVD (Singular Value Decomposition)를 이용하여 다중입력과 다중출력을 가지는 시스템에서의 입력을 알아내기 위해 역변환 필터를 구현하였다. SISO (Single-Input and Single-Output)시스템의 입력과 출력의 관계에 대한 행렬공식화 작업을 확장하여 MIMO (Multi-Input and Multi-Output)시스템에 적용하였다. 그리고 시간영역과 주파수영역에서 최소위상 (Minimum phase)시스템과 비최소위상 (Non-minimum phase)시스템에 대한 그 역벽환에 대해 알아보았으며 비최소 위상요소에 대한 효과적인 역변환을 위해 SVD를 도입하였다. 먼저 전체시스템 행렬의 특이값 (singular value)을 계산하고 시스템의 위상에 대해 알아본다. 전체시스템이 비최소 위상인 경우 하나 이상의 매우 작은 특이값을 가지며 이는 시스템의 최소 위상/비최소 위상에 대한 정보를 가짐을 알 수 있다. 이를 이용하여 전체시스템에 대한 근사적인 역변환 필터를 구할 수 있으며 보다 근사적인 역변환 필터를 얻기 위하여 특이벡터를 이용하여 근사적인 역변환 필터를 얻었다. 수치적 예는 이러한 역변환 필터 행렬의 이용에 대한 잠재성을 보여준다.
본 논문에서는, 적응 간섭 제거기(AIC : adaptive interference canceller)에 사용되는 적응 알고리즘 중 계산량이 적고, 하드웨어적 복잡성이 낮은 최소 평균 자승(LMS)알고리즘의 적응화 상수(constant step size)를 여러 개 사용하여 빠른 수렴 속도와 낮은 평균 자승 에러를 가지는 방법을 제안한다. 최소 평균 자승 알고리즘에서 적응화 상수는 수렴속도와 평균 자승 에러를 제거하는데, 적응화 상수가 증가할수록 수렴속도가 빨라지는 반면, 평균 자승 에러는 증가하게 된다. 이 논문에서는 수렴속도를 증가하는 동시에 평균 자승 에러를 줄이기 위해, 최소 평균 자승 알고리즘에서 세 개의 적응화 상수를 가지는 새로운 검출기를 제안한다. 이 구조에서, 매 반복횟수에 따른 각 그룹 출력 값들을 가지고, 선택(selection)부분에서 평균 자승 에러들을 비교하며, 가장 작은 평균 자승 에러를 나타내는 그룹의 에러 값과 필터 계수 값들이 선택되어져 여러 적응화 상수 최소 평균 자승 알고리즘(several step size LMS algorithm)부분에서 각 그룹의 필터 계수를 갱신하는데 필요한 정보로 이용된다.
원자력발전소의 열출력 계산 결과에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 주급수 유량이며, 측정방식상의 특성(Venturi Fouling)으로 인해 계산시 과다하게 반영될 소지가 있다 본 연구에서는 이 측정 오차를 최소화하기 위하여 뉴로-퍼지 논리를 이용하여 주급수 유량을 예측한 후 그 결과를 통해 열출력을 재평가하고자 하였다. 즉, 뉴로-퍼지로의 입력 변수(증기발생기 압력 및 수위. 터빈 충동실 압력)들은 모의훈련으로 출력을 상승시키면서 취득한 후 Wavelet Denoising 기법을 이용하여 노이즈를 제거시키고. 뉴로-퍼지 추론 계통의 파라메타들을 최적화시키기 위하여 유전적 알고리듬 및 최소자승법에 의한 Hybrid Learning Rule을 이용하여 학습시켰다. 시뮬레이션을 수행한 결과, 주급수 유량이 양호하게 예측되어, 이 결과를 토대로 열출력을 평가하는데 본 알고리듬의 적용이 성공적임을 입증하였다.
본 논문에서는 과변조 영역에서의 전압변조방식에 따른 리플 분석에 대하여 설명한다. 일반적으로 과변조 영역에서의 제어는 제어가능한 속도영역의 확장과 동특성 향상을 위해 이용된다. 전압 지령이 출력 가능한 전압 변조 영역 이상으로 상승되는 경우, 이를 출력 가능한 전압 범위내로 지령을 수정하게 되는 데, 이 때 출력해야할 전압 지령과 출력 가능한 전압 사이의 오차는 전류제어 수행에 리플로 발생한다. 본 논문은 이러한 과변조 영역에 대한 분석에 있어 데드타임이나 최소 PWM 출력이 고려된 전압 변조 방식에 대해 고찰한다. 이에 대한 전압 및 전류 리플 분석을 통해 과변조 영역에서의 적절한 전압 변조 방식에 대해 알아본다.
친환경적이고 수명이 길며 높은 효율을 가지고 있는 LED(Light Emitting Diode) 조명은 각광 받고 있다. LED는 응용 분야별로 필요한 용량에 따라 다양하게 정하지 않고 용량을 한가지로 표준화하여 직, 병렬로 연결하여 모듈 형태로 사용하고 큰 용량이 필요한 경우, 여러 개의 모듈로 이용하는 특징을 갖는다. 따라서 LED 구동하기 위한 컨버터는 LED 모듈을 최소 하나에서 여러 대를 구동할 수 있는 PFC 및 DC/DC 컨버터를 요구한다. 기존 단일 출력 컨버터로 LED 모듈을 구성하면 LED 시스템의 높은 효율, 높은 전력 밀도, 대용량화 및 활용도가 떨어지며 효과적으로 유지 보수가 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 다중 출력 LED 컨버터는 각 출력이 정전류 특성을 유지하고 LED 보호 기능을 가지려면 독립적인 컨버터가 채널마다 필요하게 된다. 이에 본 논문은 다중 출력으로 복수의 LED 모듈을 문제없이 구동할 수 있는 LLC 공진 컨버터에 관한 연구이며 이를 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
일반화된 완전최소자승법 (generalized total least squares method, GTLS)의 ARMA 시스템 식별에의 적용과 GTLS의 적응알고리듬에 대하여 논한다. 일반화된 완전최소자승법은 일별과 출력을 알고 있는 시스템식별 (system identification)문제에서, 출력이 잡음에 의하여 오염된 경우, 편이되지 않은 해를 구하기 위하여 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 먼저 GTLS를 ARMA 시스템 식별에 적용하기 위한 formulation을 하고, 일반화된 완전최소자승법의 일반 해의 성질과 역행렬 정리 (matrix inverse lemma)를 이용하여 적응 GTLS 방법을 제안한다. 다음 제안된 방법을 통하여 시스템식별에 적용하여 그 성능을 평가한다. 또한 GTLS 알고리듬과 제안한 적응 GTLS 알고리듬의 성능을 수학적으로 해석하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이를 검증한다.
적응 정합장처리에서 어레이의 센서 수보다 부족한 신호단편 수로 표본 공분산행렬을 구성할 경우 행렬 계수의 부족으로 행렬의 역변환에 문제가 발생된다. 이를 해결하기 위해 표본 공분산행렬의 대각성분에 일정한 값을 더하거나 고유분해와 같은 기법을 사용하나, 그 결과로 프로세서 출력에서는 바이어스가 발생된다. 본 논문은 고정음원에서 신호단편의 수에 따른 적응 프로세서 출력의 바이어스와 음원 위치 추정 결과를 고찰하기 위해 표본 공분산행렬의 대각성분에 일정한 값을 첨가하는 방법으로 최소분산 기법을 사용하여 수치실험과 실측 자료를 분석하였다. 그 결과 센서 수보다 많은 신호단편을 사용하는 것이 바이어스가 적으며, 음원 위치 추정에서도 좋은 성능을 보였다.
발전소 온배수의 원활한 배수를 위한 설계 낙차와 함께 남서해안의 조위변화에 따른 낙차의 이용가능성을 인지하고 소수력 발전 방식과 조력발전 방식의 특정을 동시에 활용하는 해양소수력 발전소를 삼천포 화력발전소 배수로에 최초로 건설하여 운전함으로써 청정 재생에너지 개발 및 $CO_2$ 저감효과 창출에 이바지하고 있다. 본 연구에서는 삼천포 해양소수력 발전소의 운전실적 자료를 토대로 조위 및 방류량의 변화에 따른 해양소수력의 효율 특성을 분석하고자 한다. 해양소수력 발전소의 효율은 방류량과 유효 낙차의 영향을 직접적으로 받기 때문에 관측한 수위 및 방류량, 해양소수력발전소 운전실적 자료를 토대로 효율분석을 실시하였다. 우선, 소수력 가동 이후 배수로에서의 수위 상승이 명확히 나타났으며, 배수로내 위어에서의 흐름구조가 완전월류 상태에서 불완전월류로 바뀌면서 배수로 전체의 수면 불안정성이 크게 증가하였으나, 배수로의 범람이나 순환수 계통에의 큰 영향을 초래할 만한 수준은 아니었다. 성능시험 결과, 최대출력, 평균출력, 최소출력 모든 부분에서 설계 보증치 이내의 값을 보였으며, 효율 또한 설계 보중치를 상회하는 결과를 보였다. CWP 유량 분석결과, 소수력 발전소에서의 유량이 과소 측정되고 있음을 확인하였으며, 최대낙차에서 최대효율을 보이고, 저낙차일 때는 보증치보다 효율이 낮게 나타나는 결과를 보였다. 또한 조위조건을 고려한 유량을 이용하여 산정한 효율 곡선이 보증치와 가장 일치하였으며, 전체 시스템 효율은 비교적 양호한 상태임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 잡음과 시간지연이 존재하며 시스템 파라미터가 변하는 비선형 비최소위상 시스템에 적응하는 신경회로망이 결합된 PID구조를 갖는 일반화 최소분산 자기동조제어기를 제안한다. PID구조를 갖는 자기동조는 PID제어기처럼 구조가 간단하고 계통을 정밀하게 제어하는 자기동조 제어기의 특성을 그대로 유지할 수 있다. 일반화 최소분산 자기동조 제어기 파라미터는 비선형 시스템을 선형시스템으로 간주하고 순환최소자승법으로 추정하며 설계계수의 값은 확률근사법인 Robbins-Monro 알고리듬을 이용하여 자동조정하였다. 역전파 학습 알고리듬을 사용하는 신경회로망 제어기는 비선형 부분의 제어를 보상하기 위해 필터된 기준입력과 필터된 플랜트 출력이 같도록 제어값을 출력한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 시스템의 파라미터가 변하는 비최소위상 시스템에 잘 적응함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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