온라인 문자 인식을 위해 시도된 여러 방법 중 은닉 마르코프 모델(HMM)이 우수한 성능을 보이고 있다. 영숫자 인식은 물론 한글 인식에 있어서도 HMM은 최근 널리 사용되고 있는데, HMM을 이용해서 모델링 할 때 해결해야 할 문제 중의 하나는 HMM의 구조를 어떻게 최적화 하느냐이다. 본 논문에서는 HMM을 이용한 온라인 한글 인식 시스템에서 HMM의 최적화를 통해 인식률을 향상시키고자 한다. 특히 HMM의 상태(state)수를 어떻게 정할 것인가에 초점을 맞춰, 실험을 통해 최적의 HMM 상태 수를 찾고자 한다.
최적의 사 균제도를 갖는 방적사를 제조하기 위해서는 슬라이버나 조사와 같은 섬유집합체가 어떤 일정 수준의 섬유응집력 및 드래프트 특성을 가져야 하는 것으로 알려져 있다. 드래프트 힘이 어느 정도 올라가면 정적마찰력을 극복한 가속된 섬유와 아직 가속되지 않은 섬유간의 상태가 계속해서 변화하게 되는데, 이와 같이 정적상태에서 동적상태로 전환됨에 따라 사 균제도에도 그에 상응하는 영향을 미치게 된다. (중략)
본 논문에서는 태양광 배터리 충전 시스템에서 충전 모드가 변환될 때 과도상태를 보상하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 정전류-정전압 충전 알고리즘을 기반으로 정전류 모드에서 정전압 모드로 변경될 때 과도상태를 보상하기 위한 최적의 제어기법을 추가함으로 기존 알고리즘보다 우수한 과도 특성을 갖는다. 본 논문은 3kW급 PSIM 시뮬레이션을 통해서 제안하는 충전제어 알고리즘의 우수한 제어특성을 검증하였다.
본 논문은 SUMT와 유전자알고리즘을 근거한 연속 및 이산최적설계 알고리즘에 의한 최적설계 프로그램을 개발하였다. 본 연구의 최적설계는 단동온실 구조물의 단면 연속 및 이산 최적설계가 각각 동시에 수행된다. 본 연구에서 목적함수는 구조물의 중량이고, 제약조건식은 한계상태설계기준에 대한 설계 제한식이다. 설계변수는 원형단면의 직경과 두께이다. 그리고 본 연구의 SUMT 및 유전자 알고리즘에 의한 연속 및 이산화 최적설계 프로그램의 적용을 위해 설계 예를 들었다.
본 논문은 등가정하중을 이용하여 제어시스템을 포함한 구조물의 설계를 위한 최적화 방법을 제안한다. 지난 연구는 구조물과 제어시스템 최적설계를 독립적으로 분리하여 수행하였고, 구조물과 제어시스템을 동시에 최적화하여도 제어시스템의 제어변수는 정상상태에서만 최적화하여 성능을 향상시켰다. 하지만 제어변수는 모든 시간영역에서 최적화해야 한다. 즉, 제어시스템의 해석은 과도상태에서 수행해야 한다. 본 연구에서는 새로운 등가정하중을 이용하여 제어변수를 포함하는 제어시스템 구조물의 최적설계를 위한 방법을 제시하였다. 등가정하중은 동적하중이 구조물에 작용할 때 발생하는 임의 시간에서의 변위장과 동일한 변위장을 만들어내는 정하중을 의미한다. 이렇게 계산된 등가정하중을 이용하여 설계영역에서 선형정적응답 최적설계를 진행한다. 몇 가지 예제를 통해 새로운 등가정하중을 적용한 동적응답 최적설계방법의 유용성을 확인하였다.
본 논문의 주 목적은 기존선형과 저항을 최소화하는 최적선형에 대한 에너지효율 성능을 평가하는 것이다. 설계 흘수와 설계 선속을 고려하여 대상선박의 선수부 형상을 검토하였다. 실제 운항 상태에서 대상선박의 저항성능을 평가하였다. 상용 전산유체역학(CFD) 코드와 수조 모형시험 자료는 유효마력 평가를 위해 사용되었다. 실제 운항 상태를 고려하여 최소저항을 가지는 최적선형을 제시하였다. 기존선형과 최적선형에 대하여 3가지 선속에서 유효마력을 추정하였다. 최적선형의 저항성능은 기존선형과 비교하여 볼 때 설계속도(12노트)에서 약 6 % 향상된 결과를 보여 주었다. 준추진효율 계수(ETAD, ${\eta}_D$)는 모형시험 자료를 활용하였다. 에너지 효율 성능은 년간 운항일수, 벙커C유 가격, 1일 연료사용량 그리고 연료소비계수를 바탕으로 작성되었다. 최적선형의 에너지 효율 성능은 기존선형과 비교하였을 때 12노트에서 연간 약 3천만원 절약된 결과를 보여 주었다.
3단계 자율주행 차량 이후, 4, 5단계의 자율주행 기술은 차량의 완벽한 주행뿐만 아니라 탑승객의 상태를 최적으로 유지하기 위해 노력하고 있다. 그러나 현재 자율주행 기술은 LiDAR, 전방 카메라 등 시각적 정보에 과하게 의존하기 때문에 지정된 도로 이외의 도로에서 완벽하게 자율주행을 실행하기 힘들다. 따라서 본 논문은 차량이 시각 정보 외의 데이터를 사용하여 도로의 상태를 분류하고, 도로 상태와 주행 상태에 따라 최적의 제동 강도를 계산하는 BSCS (Braking Strength Calculation System)를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 BSCS는 KNN 알고리즘을 기반으로 도로의 상태를 분류하는 RCDM (Road Condition Definition Module)과 RCDM의 결과와 현재 주행 상태를 통해 주행 중 최적의 제동 강도를 계산하는 BSCM (Braking Strength Calculation Module)로 구성된다. 본 논문의 실험 결과, KNN 알고리즘에 가장 적합한 K의 수를 찾을 수 있었고, 비지도 학습인 K-means 알고리즘보다 본 논문에서 제안한 RCDM이 더 정확한 것이 증명되었다. 해당 논문의 BSCS는 시각 정보뿐만 아니라 서스펜션에 가해지는 진동 데이터를 사용함으로써, 시각 정보가 제한되는 여러 환경에서 자율주행 차량의 제동을 더 원활하게 만들 수 있다.
최근들어, 도시철도 전력설비에는 온라인 상태진단이 가능한 센서를 설치하여 각 기기의 상태를 상시 감시하는 시스템이 도입되고 있다. 이러한 기술이 적용됨으로써 전력설비의 교체 주기를 판단하고, 사고를 미연에 방지 하는 등의 최적의 관리를 할 수 있게 되었다. 그러나 운영기관에 따라 다양한 방법의 진단설비가 설치되어 있어 유지보수가 어려워, 도시철도에 적합한 진단시스템의 개발이 요구되어 지고 있다. 도시철도 주요 전기설비로는 변압기, 단로기, 차단기, 정류기 등이 있다. 현재 이를 진단하기 위한 방법으로는 각 장치에 따라 부분방전시험, 유전정접시험, 절연유분석시험, 차단기동작시험 등이 있다. 본 연구에서는 현재 국내 외에서 제시되고 있는 전기설비의 온라인 상태진단 기술을 조사하고, 상용화된 온라인 상태진단 시스템을 분석하여 도시철도 전기설비에 적용 가능한 상태진단 항목과 상태진단 기법을 조사, 분석하였다.
본 논문에서는 초고층 전단벽-아웃리거 시스템에 대해, 기존의 근사해석법과 유전알고리즘을 이용하여, 물량최적설계 기반의 구성요소 단면 및 아웃리거 최적위치 결정에 관해 연구를 진행하였다. 아웃리거 시스템의 최적성은 아웃리거의 위치와 아웃리거 시스템을 구성하는 전단벽-아웃리거, 외곽기둥의 단면 성능의 복잡한 관계에 의해 역학적으로 결정된다. 하지만 기존의 아웃리거 시스템의 최적화 연구는 대부분 전단벽과 아웃리거, 외곽기둥의 단면은 고정된 상태에서, 아웃리거의 위치만 설계변수로 하여 아웃리거의 최적위치를 찾는 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 G.A.를 이용하여, 아웃리거 설치위치뿐만 아니라 전단벽과 아웃리거, 외곽기둥의 단면까지 설계변수로 하여 물량최적설계 조건을 만족시키는 아웃리거시스템의 최적설계 연구를 진행하였다. 또한 반복 계산의 시간을 줄이기 위해 기존의 근사해석법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 초고층 구조물의 초기 설계 시에 구성요소의 단면 및 아웃리거 설치 층의 선정에 적극 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 한국형 에너지관리시스템(K-EMS)의 발전계획 응용프로그램 기능중 하나인 최적 조류계산 기능에 관한 것이다 최적조류계산(OPF) 기능의 목적은 전력계통의 상태를 향상시킬 수 있는 전력계통 제어요소를 위한 권고사항을 정하는 것이다. 최적조류계산은 또한 계통 조류 방정식을 만족시키는 동시에 발전기 경제 급전 또는 송전 손실 최소화 등의 급전원의 목적에 맞는 제어 요소의 권고 사항을 정할 수 있다는 강점을 지나고 있다. 이에 본 논문에서는 KEMS에서 적용하려는 최적조류계산의 기능 및 적용방안에 대해서 설명 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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