본 논문은 저전력 레지스터 전송 단계 설계를 위한 최적 클럭 주기 선택 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 전력 소비를 최소화하기 위하여 시스템의 성능을 향상시킨 후에 공급 전압을 줄임으로써 처리율을 유지하는 방법을 사용한다. 본 논문은 구조의 변환 중에서 파이프라인을 이용한 저 전력을 선택한다. 또한 제안한 알고리듬은 자원 공유를 최대화하기 위해 클럭 주기 선택이 중요하다. 본 알고리듬은 최적 클럭 주기 선택 알고리듬을 수행한다. 실험결과에서는 상위 레벨 벤치마크 상에서 AR 필터와 HAL 필터는 동일한 결과를 얻을 수 있고, EL 필터인 경우 2파이프 단계에서는 10.5%, 3 파이프 단계에서는 무려33.4% 클럭 주기 감소를 얻을 수 있다.
본 논문은 분산전원이 연계된 배전계통에 있어서 온 라인 리얼타임으로 조정이 가능한 최적 전압조정방안을 제시한다. 가능한 많은 수용가에게 적정한 전압을 공급하기 위하여 최적 송출전압이 결정되어져야 하는데, 여기서는 급변하는 배전계통의 급격한 부하변동과 분산전원의 불규칙적인 출력특성을 고려하기 위하여, 인공 신경회로망(ANN: Artificial Neural Network)을 이용한 최적 전압조정방안을 제시한다. 본 논문에서 제시한 알고리즘을 이용하여 배전 모델계통에 적용한 결과, 제안한 방법이 다수의 분산전원이 연계된 배전계통의 전압조정에 실용적인 방책임을 확인하였다.
본 논문은 차실내 음향 특성 개선 연구로 수행중이며 정상 상태 음향 응답 특성 시험을 통하여 차실내에서 운전자가 듣게되는 음장 특성을 알게 되었고, 라우드 스피커에 대한 음향 특성 시험으로 이러한 차실내 음장의 비평탄성은 라우드 스피커 자체의 문제가 아니라 차실 공간등이 요인에 의한 것이라는 것을 추론할 수 있었다. 배플 상태 및 차량에 장착된 상태하의 라우드 스피커에 대한 임피던스 시험 결과로 임피던스의 장착 부위의 후면 공간이 임피던스 특성 변화를 가져오게 하는 것을 알 수 있었다. 임피던스 시험 결과를 이용하여 라우드 스피커에 대한 모델 매개 변수를 규명할 수 있었고, 이를 이용한 라우드 스피커의 모델 개선이 가능하게 되었다. 또한, 시간 지연 분광법을 이용하여 차실내에서 음향 전파 과정 분석을 할 수 있었고, 이로 인해 운전자가 시간에 따라 다른 음향 응답 특성으로 듣게 되는 것을 알게 되어 향후 음질 개선 연구 수행에 이용될 수 있다. 이러한 방법으로 음이 진행함에 따라 부딪치는 반사면의 흡음 또는 반사 특성을 파악할 수도 있어서 흡음재의 선정 및 라우드 스피커의 장착 위치 및 각도를 선정하는데 이용될 수도 있다. 향후의 연구 방향은 어떠한 음향 패턴이 운전자가 좋은 음향이라고 느끼게 되는지를 규명하는 것, 즉 주관적 평가와 객관적 시험 데이터 사이의 연관성을 확립하는 것과 라우드 스피커 모델링 기법과 차실 공간의 음향 특성을 이용한 차실내 최적 음향 조건을 규명하는 것이 될 것이다.
벤츠(현 다임-클라이슬러)자동차회사는 새로운 공장을 미국 앨라배마 주 Vance 지역에 건설하고 이곳 공장으로부터 스포츠-레저용의 4륜 구동 M-class 자동차를 생산하고 있다. 이 벤츠공장의 생산라인은 차체형성공정, 도장공정, 그리고 엔진조립 공정으로 나누어져 있고 이들 생산라인사이에는 한 라인에서의 고장(down)이 다른 라인에 파급되지 않도록 완충라인(Buffer)이 설치되어 있다. 본 연구의 목적은 일정한 비율의 고장률을 각 생산라인에 적용시켰을 때 주어진 생산목표(270대)를 달성할 수 있는지, 만약 달성할 수 없다면 가장 문제가 되는 생산라인은 어디인지, 또 생산라인 사이에 존재하는 완충라인이 어느 정도의 완충역할을 하는지, 최적의 생산능력을 유지하기 위한 완충라인의 크기는 어느 정도인지 등, 각종 생산라인의 운영지침(operation policy)들을 시뮬레이션 기법을 이용하여 탐색한 후 병목생산시설(bottleneck)을 찾아내는 것이다. 본 연구를 위한 시뮬레이션 도구로는 ARENA를 이용했고 20일 간의 시뮬레이션 결과를 종합하여 분석하였다. 또 신뢰구간 95% 범위에서 각 생산라인의 최대 생산능력도 측정하여 실제 생산대수와의 차이를 규명할 수 있는 근거를 제공하였다.
본 논문에서는 얼굴영상에서 눈과 아이라인을 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 논문은 눈동자의 위치를 추출하는 것이 대부분이나, 본 논문에서는 눈의 위치뿐만 아니라 아이라인까지 추출함으로써 얼굴 응용분야에 다양하게 적용될 수 있다. 입력영상은 스마트폰 카메라로 정면을 찍은 얼굴 사진을 실험 자료로 하였으며, 기본적으로 영상은 1명의 얼굴로 제한하며, 배경은 어느 곳에서나 찍을 수 있고, 조명의 상태는 일정하지 않으며, 인종에 관한 제약은 없다. 제안하는 방법은 입력영상에서 Harr 분류기를 이용하여 얼굴후보영역 추출하고 얼굴 후보영역에서 눈의 위치 후보영역을 설정하였다. 눈의 후보영역에서 팽창연산을 이용하여 값이 큰 부분을 추출하고, 이 영상을 지역적인 이진화를 하여 눈과 눈썹을 분리하는 방법을 제안하였다. 그 후 Hsu가 제안한 EyemapC를 이용한 영상을 이진화하여 눈이 있는 부분과 눈이 없는 부분을 분리한 후, 그 눈의 윤곽선을 추출하고 최적타원 추정을 이용하여 아이라인을 검출하였다.
사출성형에서 사출압력은 제품의 특성을 결정하는 주요인자이므로 성형품의 품질 향상을 위해 사출압력은 최소화 되어야 한다. 또한 휨 변형과 웰드라인은 사출성형에서의 대표적인 불량요인으로 사출성형품의 품질 향상을 위해 방지되어야 한다. 본 논문에서는 사출성형품의 품질 향상을 위해 설계 절차를 2 단계로 나눈다. 첫 번째 설계에서는 공정조건을 제어하여 사출압력과 휨 변형을 최소화 하기 위해 직교배열표를 이용한 전산실험을 수행하고 이를 이용하여 근사모델을 생성한 후 최적설계를 수행한다. 두 번째 설계에서는 유동경로 개선을 통한 웰드라인의 발생을 방지하기 위해 해석모델의 두께를 변경하고 웰드라인 발생 유무를 평가한다. 이러한 설계절차를 통해 사출압력과 휨 변형을 최소화하면서 웰드라인을 방지하여 본 논문에서 제안한 설계방법의 유효성을 보이고자 한다.
본 연구에서는 자동차의 차체조립공정설계를 위하여 FACTOR/AIM 및 자체 개발한 생산시스템 성능평가를 위한 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 비교 연구하였다. 이를 위하여 먼저 자체에서 개발한 시스템성능 산정 방법으로 초기 해를 구하고 세부 생산라인의 고장 Data와 조립라인의 구성, 운반장비 등의 다양한 여건을 고려하기 위하여 FACTOR/AIM을 사용하였다. Data의 분석을 위하여 Expert Fit를 사용하였으며 초기 시스템 모델링 및 Data로부터 목표 생산시스템을 만족하는 시스템을 단계별로 찾아가는 과정을 사용하여 최적 해를 구하였다. 본 연구에서 분석한 K회사의 경우 목표 생산량 70대/시간을 만족하기 위하여 4 차의 개선을 통하여 71.57대/시간의 생산라인을 구하였다. 본 연구에서 생산조립라인의 공정설계를 위한 시뮬레이션 과정을 실 예를 들어 제시하였으며 다른 제품의 생산공정분석에도 활용 가능하리라 생각된다.
일반적인 이동 로봇의 주된 관심은 경로 생성과 생성된 경로 추종에 있다. 그러나 일부 고속의 이동성이 필요로 하는 로봇의 경우 동역학적 제한 조건이 존재하며, 이러한 제한 조건내에서 원하는 움직임에 대한 제어가 요구된다. 본 논문에서 환경 지도를 가지고 있지 않은 상태, 즉 미지의 환경에서 이동 로봇의 경로 추종에 있어서 빠른 이동시에 발생할 수 있는 이동 로봇의 미끄러짐이나 전복 현상을 막기 위해 이동 로봇의 동역학적 제한 조건을 퍼지 논리를 이용하여 기준 속도를 변화시켜 안전하고 빠른 경로 추종 성능을 얻고자 하였다. 특히, 라인 추종 이동 로봇을 모델링하여 실시간으로 변화하는 목표점에 대한 추종 제어기를 설계하고 퍼지 최적 속도 제한 제어기를 통해 연속적으로 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇이 변화하는 라인에 대해서 지능적으로 로봇의 속도를 제한하여 안정적인 추종 성능을 발휘함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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