단채널 MOSFET의 열잡음 모델링을 위한 정밀한 잡음 파라메터를 유도하고 추출했다. MOSFET의 잡음 파라메터를 계산하기 위한 Fukui모델을 단채널에서의 기생성분의 영향을 고려하여 수정하였고, 기존의 모델식과 비교하였다. 또한 소자 고유의 잡음원을 얻기 위해서 서브마이크론 MOSFET의 잡음 파라메터(최소잡음지수 $F_{min}$, 등가잡음 저항 $R_n$, 최적 소스어드미턴스 $Y_{opt}=G_{opt}+B_{opt}$)를 추출하는 방법을 제시하였다. 이러한 추출방법을 통하여 프로브패드의 영향과 외부기생소자 영향을 제거한 MOSFET 고유의 잡음 파라메터가 RF잡음측정으로부터 직접 얻어지게 된다.
본 논문은 SVM(support vector machine)을 이용한 음성인식기에 대해 효과적인 특징 파라메터를 제안한다. SVM은 특징 공간에서 비선형 경계를 찾아 분류하는 방법으로 적은 학습 데이터에서도 좋은 분류 성능을 나타낸다고 알려져 있으며 최적의 특징 파라메터를 선택하기 위해 본 논문에서는 SVM을 이용한 음성인식기를 사용하여 PCA(principal component analysis), ICA(independent component analysis) 알고리즘을 적용하여 MFCC(met frequency cepstrum coefficient)의 특징 공간을 변화시키면서 각각의 인식 성능을 비교 검토하였다. 실험 결과 ICA에 의한 특징 파라메터가 가장 우수한 성능을 나타내었으며 특징 공간에서 각 클래스의 분포도 또한 ICA가 가장 높은 선형 분별성을 나타내었다.
본 논문에서는, 퍼지 측도와 퍼지 적분을 이용한 상호 작용 시스템의 모델 및 이의 식별볍을 제시한다. 모델 식별은 다음과 같은 세 단계를 거쳐 이루어 지는데, 그 첫번째는 모델의 구조 식별이고 두번째는 식별된 구조를 갖는 모델의 파라메터 식별이다. 그리고 마지막으로는 식별된 구조와 파라메터를 갖는 모델의 최적성을 판단하여, 최적의 모델을 선정하게 된다. 본 논문에서는 최적 모델의 식별을 위하여 유전자 알고리즘 및 통계적 모델 선택 기준을 이용하여, 최적 모델들의 후보군으로부터 최적모델을 선정하는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시된 모델 및 이의 식별법의 타당성을 보이기 위하여, 주관적 평가 데이타 및 시계열 데이타에 적용하여 그 결과를 나타내었으며, 또한 기존의 다른 모델들로부터 얻어진 결과와 비교 검토하였다.
본 논문은 유전 알고리즘과 신경망을 이용하여 PID 제어기의 최적의 파라메터를 추출하는데 있다. 유전 알고리즘에 의한 제어는 off-line 동작으로서 외란이나 부하변동에 약한 면을 가지고 있다. 따라서 신경망을 제어기에 추가하여 on-line화하여 다음과 같이 개선하고자 한다. 첫째, 신경망의 순방향 동작에서 유전 알고리즘에 의해 적합한 PID 파라메터를 찾아 세대수의 증가에 따른 최적의 출력조건을 설정하고 둘째 신경망의 학습능력을 이용하여 역전파 학습에 의한 파라메터를 수정하여 외란이나 다양한 부하 변동에 대한 적응력을 시뮬레이션으로 나타낸다.
전력사용 시설물은 사고시 대지에 전류를 흘려 보내고, 시설물의 손상, 화재와 인체의 감전 충격을 방지하기 위해서 반드시 효과적인 접지를 하여야 한다. 본 논문에서는 Pattern Search법을 이용하여 접지시스템의 최적의 각종 파라메터를 구하고자 한다. Pattern Search법을 이용하여 구한 파라메터를 입력으로 하여 시뮬레이션한 결과 최적의 접지 시스템을 확인하였다.
본 논문에서는 PID제어기를 이용해 외란이 존재하는 2차시스템 특성을 갖는 전동기를 제어하는 경우 외란제거와 최적제어가 동시에 될 수 있는 PIB파라메터를 면역알고리즘을 통해 구하였다. 외란제거를 위해 $H{\infty}-norm$을 응용하여 제어시스템의 외란제거 조건들을 제시하고 이 조건들을 만족하는 전동기 제어용 PID제어기를 설계하였다. 설계된 PID제어기의 최적 파라메터를 구하기 위해 면역 알고리즘을 적용하였고 최적 파라메터를 평가하기 위하여 ITSE(Integral of time weighted squared error)성능지수를 이용하여 만족할 만한 결과를 얻었다.
AVR parameter tuning for voltage control of power system generators has generally been done with the open-circuit model of the synchronous generator. When the generator is connected on-line and operating at rated load conditions, the AVR operates in an entirely different environment from the open-circuit conditions. This paper describes a new method for AVR parameter tuning using optimization technique with on-line linearized system model. As this method considers not only the on-line models but also the off-line open-circuit models, AVR parameters tuned by this method can give the sufficiently stable performance at the open-circuit commissioning phase and give the desired performance at the operating conditions. Also this method estimates the optimum parameters for desired performance indices that are chosen for satisfying requirements in some practical applications, the performance of the AVR can satisfy the various requirements.
곡선부가 많은 국내 기존선의 속도향상을 위한 틸팅차량의 개발은 기존선의 전철화에 따른 고속화를 위해 그 필요성이 부각되고 있다. 일반 고속차량과 다른 주행 메카니즘을 가지고 있는 틸팅차량의 주요 기술을 확보하기 위한 틸팅대차와 틸팅시스템의 개발과 연구는 한국철도의 기술력 향상에 큰 역할을 할 것이다. 180km/h급 한국형 틸팅차량의 틸팅 메카니즘 기구동역학 해석을 통하여 틸팅 대차를 형성하는 주요 파라메터들의 변화에 따른 틸팅 메카니즘의 특성과 영향력을 검토한다. 이를 통하여 최적의 틸팅운동을 수행할 수 있는 주요 파라메터의 값을 제시함으로서 틸팅차량이 요구하는 최적의 틸팅 메카니즘을 구현하고자 한다. 이 연구를 통해서 얻어지는 결과들은 팅팅 대차용 엑츄에이터의 성능 설계와 해석의 기반 자료로 사용되어진다.
진화프로그래밍과 슬라이딩 모드 관측기를 이용하여 SRM의 위치 속도를 추정하고 이를 속도제어에 적용하는것을 소개하고자 한다. 회전자 정보각의 검출은 일반적으로 엔코더나 레졸버를 사용하나, 이러한 기계적인 외부 위치 센서는 가격이 비싸므로 SRM 시스템의 설치 비용과 전체 드라이버 시스템의 크기가 증가하는 요인이된다. 따라서 산업현장에 적용하는 한계의 원인이 된다. 본 연구에서는 위치 및 속도센서를 제거한 슬라이딩 모드 관측기를 사용하여 SRM 드라이브에 적용되었다. 그러나 SRM의 제어에 있어 슬라이딩 모드 관측기의 파라메터들이 매우 민감하여 작은 변화에 대해서도 위치와 속도 추정결과에 많은 영향을 미친다. 제어이득을 일정하게 유지하고, 슬라이딩 모드 관축기의 파라케터들을 크게 변화시킬 경우, 관축기의 파라메터들은 관측기의 떨림 폭을 결정하므로, 위치와 속도의 추정값의 변화가 크게 발생하여 관측기의 떨림 현상이 나타난다. 본 연구에서는 이러한 슬라이딩모드 관측기의 파라메터들과 제어기의 이득들을 방향성 벡터를 갖는 진화 프로그래밍을 사용하여 최적의 파라메터들을 선정하고, 이를 제어시스템으로 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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