레이저 빔이갖고있는 spatial coherence 특성에 의해서 렌즈를 이용하여 집광시키면 집광부에서 고출력 밀도를 얻을 수 있다. 이와같이 집광된 레이저 빔을 재료의 표면에 조사하면 재료로 부터 미세량을 용융, 증발시키므로 일반적인 방법으로는 가공이 어려운 단단한 재료의 절단과 미세 구멍가공이 가능하게된다. 본 논문에서는 출력, 펄스 수, defoucsing, pulse on-time, 보조가스 압력등을 변화 시키면서 드릴링 실험을 수행하고, 각 실험 조건에서의 구멍 형상과 깊이를 측정함으로써 가공 변수들의 process sensitivity를 평가하였다.
본 논문에서는 전기설비들의 신속하고 효율적인 진단을 위해 차 영상을 통한 퍼지 추론 기반 열화 진단 시스템을 설계한다. 전기 기기의 열화 진단이 시작 되면 처음 정상 상태의 온도와 비교하여 이상 영역을 검출한다. 검출된 영역은 퍼지 추론 알고리즘을 사용하여 열화를 진단한다. 퍼지 추론 알고리즘에서, 퍼지 규칙은 If-then형식으로 정의되고, look-up 테이블로 규칙을 표현한다. 온도와 온도의 변화량을 입력 변수로 사용한다. 입력변수의 퍼지수를 표현하기 위해 삼각형 멤버쉽 함수를 사용하였으며, 출력변수에는 singleton 멤버쉽 함수를 사용하였다. 최종 출력은 퍼지 추론 방법의 무게 중심법을 사용하여 계산한다. 전기 설비로부터 취득한 실험 데이터는 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하 사용한다.
Bishop과 Nabnck에 의해 소개된 기존치 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크의 적용가능성에 대해 알아본다.
본 연구에서는 제지공정에서의 wet-end 와 dry section 부분을 통합한 모델을 구하고 이를 바탕으로 하여 지종교체 공정의 모델예측제어 방법을 제안하였다. 폐회로 공정 인식기법을 이용하여 state-space 모델을 구한 후 지종교체 제어를 모사한 결과와 실제 제지공장의 지종교체 운전데이터를 비교 분석하였다. 입력 변수로서 이전까지는 간과되어 왔던 4가지 변수(thick stock, filler flow, speed, steam pressure), 그리고 출력변수로서 3가지 변수(basis weight, ash content, moisture content)를 고려하였으며, output trajectory는 1차 전달함수 형식으로 하여 적용하였다. 모델예측제어 모사결과를 지종교체 운전데이터와 비교하여 본 결과 지종교체 시간이 짧아지고 보다 안정적으로 정상상태에 이르는 것을 확인할 수 있었다. 아울러 모델예측제어로 인하여 지종교체 이후 입력 변수들이 큰 진동이 없이 보다 신속하게 정상상태에 도달함을 확인하였다.
본 연구는 한국형 유압드릴에 적합한 고출력 드리프터 개발을 위해 해석모델 개발 및 설계변수 민감도 분석을 목표로 한다. 이러한 연구는 설계변수 민감도 분석을 통하여 각각의 설계인자들이 타격성능에 미치는 영향을 파악함으로써 타격성능 및 안정성 향상을 위한 최적화 작업에 기틀을 마련하는 연구이다. 본 연구를 진행하는 순서는 다음과 같다. 먼저 드리프터의 동역학 해석모델을 개발하고 해석결과와 실험결과를 비교하여 해석모델의 신뢰성을 확보한다. 그 후 한국형 유압드릴에 적합하도록 드리프터를 재설계하며, 마지막으로 재설계된 드리프터의 설계변수 민감도 분석을 실시하여 타격성능에 미치는 영향을 파악하고 상위민감도를 가진 변수들을 추출한다. 드리프터의 해석모델은 다물리 해석 소프트웨어인 SimulationX를 사용하여 모델링 하였으며, 설계변수 민감도 분석은 EasyDesign을 사용하여 진행하였다.
매입형 영구자석 동기전동기(IPMSM : Interior Permanent Magnet Synchronous Motor, 이하 IPMSM)의 회전자 자석의 크기 및 위치와 고정자 슬롯의 크기는 출력 토크 및 토크 리플률 특성에 영향을 준다. 본 논문은 반응표면분석법(RSM : Response Surface Methodology, 이하 RSM)을 이용한 IPMSM의 토크와 토크 리플률(ripplerate) 향상을 위한 최적설계 방법에 대해 다룬다. 토크 출력과 토크 리플률에 영향을 주는 설계변수에 대하여 Plackett-Burmann(PB, 이하 PB)의 민감도 분석을 통해 토크 출력 및 토크 리플 두 가지 목적함수에 영향이 큰 설계변수를 도출하였다. 도출된 목적함수로부터 2차 설계변수를 선정하였으며 중심합성계획법(CCD : Central Composite Design, 이하 CCD)에 따른 실험계획표 정의 및 해석결과를 통해 RSM의 2차 회귀모형 함수를 추정하였다. 2차 회귀모형함수는 분산분석표(ANOVA table)를 활용한 검증 기준을 통해 신뢰성을 가짐을 확인하였다. 실험계획표에 따른 해석은 유한요소법(FEM : Finite Element Method, 이하 FEM) 해석 소프트웨어인 JMAG을 통하여 실험 결과를 확인하였다. 최적화된 최종 설계변수를 적용한 IPMSM의 최적설계 결과는 토크와 토크 리플률을 모두 고려할 경우, 토크 출력은 11.5 % 증가하였으며 토크 리플률은 9.1 % 감소하였다.
본 논문에서는 시변 시간지연을 가지는 특이시스템에 대한 관측기 기반 Η∞ 출력궤환 제어기 설계방법을 단 하나의 선형행렬부등식 조건을 이용하여 제시한다. 제어기가 존재할 충분조건과 제어기 설계방법을 모든 변수의 견지에서 완벽한 하나의 선형행렬부등식으로 표현하여 볼록최적화가 가능하도록 한다. 제어기의 설계과정은 제안한 하나의 충분조건으로부터 직접 구해진다. 구한 충분조건은 하나의 선형행렬부등식으로 표현되어지므로, 슈어 여수정리와 변수치환 및 특이치 분해의 기법에 의하여 궤환이득과 추정이득을 포함하는 모든 해로부터 관측기 기반 Η∞ 출력궤환 제어기를 동시에 구할 수 있다. 또한 제안한 알고리듬을 이용하여 파라미터 불확실성과 시간지연을 가지는 특이시스템에 대한 관측기 기반 견실 Η∞ 출력제환 제어기 설계도 가능함을 보인다. 마지막으로, 제안한 알고리듬의 타당성을 수치예제를 통하여 확인한다.
원자력발전소 증기발생기 전열관의 레이저 보수용접 기술개발을 위해 Inconel tube의 sleeve 레이저 용접실험을 수행하였다. Nd:YAG 레이저로부터 발진된 레이저 빔은 광섬유를 통하여 전송되어 자체 개발한 weld head tool을 이용하여 tube 내부에서 용접이 이뤄지도록 하였다. 레이저의 출력 및 펄스폭, 반복율, buffer 가스속도, 용접속도 등의 용접 변수를 변화시키면서 용접단면의 형상을 측정하였다. 용접변수에 따른 결과를 고찰하였고 이에 따른 적절한 용접범위를 제시하였다.
최대 주기를 갖는 n차 선형 쉬프트 레지스트(m-LFSR)를 비선형 논리로 결합 하여 키 출력 수열을 발생시키는 이진 난수 발생기의 출력 수열과 입력 m-LFSR출력 수열과 의 입.출력 상관관계를 이용한 통계적 검정법을 제안한다. 제안된 검정법은 비선형 함수의 출력과 입력 변수들 간의 상호 정보량으로 분할표의 동질성을 이용하며 $\chi$2- 검정을 수행한다. 또한 제안된 검정법을 대표적인 몇몇 비선형 암호 시스템에 적용한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 기술함 으로서 제안된 검정법이 강력한 알고리즘 설계 기준의 평가 척도로써 이용될 수 있슴을 보인다.
부도예측모형의 구축은 은행 등 금융기관이 신용평가시스템 혹은 심사역 의사결정지원시스템을 구축하는데 중요한 기반이 된다. 많은 선행연구들에서는 기업의 부도예측을 위하여 전통적으로 다변량 판별분석이나 로짓분석과 같은 통계기법이 많이 사용되었으나, 최근에는 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 인공신경망, 귀납적 학습방법 등 인공지능 기법이 부도예측분야에 많이 응용되고 있다. 일반적으로 인공신경망 기법을 응용한 부도예측모형에서는 기업의 재무정보 및 비재무 정보를 입력변수로 주고 기업의 부도여부를 출력변수로 설정하여 학습을 통해 이들의 관계를 추출하고 있다. 그러므로 입력변수의 선정은 모형의 정확도에 커다란 영향을 미치며, 입력변수가 잘못 선정된 경우 예측 정확도는 현저히 낮아진다. 그러나 최적의 입력변수군을 선정하는 문제는 매우 어려운 과제 중 하나로, 선행 연구들에서는 주로 전문가의 의견을 반영하거나, 문헌을 통해 도출, 혹은 통계적 기법을 활용하여 입력변수를 선정하는 것이 일반적이었다. 본 연구에서는 많은 선행 연구에서 모형구축에의 한계점으로 명시하고 있는 입력변수 선정의 문제에 대해 유전자 알고리즘을 이용한 최적화를 통하여 입력 변수군을 도출하는 방법론을 제시하였고, 이 방법론이 다른 통계기법이나 전문가에 의한 변수 선택 방법론에 비해 우수함을 인공신경망 모형에 적용한 결과를 비교함으로 보여 주었으며, 이들간의 예측력의 차이가 유의함을 통계적 검증하였다. 모형의 실험을 위하여 총 528개사의 재무정보를 활용하였는데, 이는 1995년부터 1997년까지 3년간 부도가 발생한 일반법인 제조업체 중 외감법인 이상 264개사와 동수의 건전기업의 재무 데이터로 구성하였다. 기업이 도산에 이르기까지 많은 변인들이 다양하게 작용하게 된다. 그러나 이러한 변인들을 모두 모형에 적용하는 것은 비효율적이며, 인공신경망 모형에서 과다 입력변수를 사용하는 경우 수렴과 일반화 모두에 바람직하지 않은 결과가 나타난다. 따라서 적절한 입력변수군의 선택은 인공신경망 모형의 효율성과 성능을 향상시키게 되고, 이는 부도 예측율의 향상으로 이어질 수 있다. 이에 인공신경망 모형을 위한 최적의 입력변수군을 선정하고자 한 본 연구는 결국 기업의 부도 예측율을 높이기 위한 방법론을 제시했다는 점에 그 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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