본 연구는 핫셀(Hot-cell)에서의 활용을 전제로 핵연료 봉단용접기술로 개발되고 있는 래이저(Laser) 용접기술을 핵연료봉 퍼복재인 Zircaloy-4에 적용하여 그 용접성에 대한 기초적 특성을 분석하고, 관련 용접변수들의 용접성에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 사용된 용접기는 평균출력 150W급인 펄스형 Nd:YAG 레이저 용접기였으며, 보호가스 (shielding gas) 종류와 유량(flow rate), 용접속도(travel speed), 초점위치(focus position), 빔 파워(beam power), 시편의 표면거칠기(specimen surface roughness) 등의 용접변수가 용입 깊이와 용접비드 폭, 기계적 특성, 그리고 용접결함에 미치는 영향을 조사하였다. 그 결과 용접변수로 범 파워 125W이상, 초점위치 2mm, 그리고 보호가스로는 He가스가 적절하였으며, 시편의 표면거칠기가 거칠수록 용입깊이가 깊었다. 본 연구를 통해 핵연료봉 피복재 Zircaloy-4의 레이저 용접시 신뢰성 있는 용접조건을 확립하기 위한 기초자료를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 퍼지 제어기의 설계를 위한 다중 돌연변이 연산자를 갖는 Niche Meta 유전 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 유전자는 유전 알고리즘에 사용되는 교배율이나 돌연변이율과 같은 구조 매개변수와 퍼지 제어기의 입, 출력 소속함수를 나타내는 매개변수로 구성된다. 제안된 알고리즘은 부개체군들에 대해 퍼지 제어기의 소속함수의 매개변수를 최적화시키는 지역적 탐색을 수행하면서 전체 개체군에 대해서 최적의 구조 매개변수에 대한 전역적인 탐색을 수행한다. 다중 돌연변이 연산자는 지역적 진화의 결과에 따라 진화에 가장 적합한 돌연변이 방법으로 선택된다. 제안된 알고리즘의 효율성을 입증하기 위해 2 자유도를 구륜이동 로봇에 대한 모의 실험을 수행한다.
본 논문에서는 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리에서 트리의 깊이에 따른 over-fitting으로 인한 훈련 및 검증데이터의 일관성 문제점을 해결하기 위해 상호 노드간의 정보를 고려하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 입력과 출력변수의 속성을 고려한 퍼지 클러스터링에 의해 중심벡터를 계산한 후, 중심벡터들과 입력 속성간의 소속도를 이용하여 구간 분할된 영역별로 각각의 선형모델을 구축한다. 예측 단계에서는 입력된 데이터가 잎노드에 도달하는 노드간의 중심벡터와 입력 데이터간의 거리값에 따른 소속도를 계산한 후 최종적으로 무게 중심법을 이용하여 출력값을 예측하게 된다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 다양한 벤치마크 데이터를 대상을 실험한 결과, 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.
MPEG-2는 영상회의에서 HDTV까지 광범위하게 활용되는 국제 동영상 부호화 표준이다. MPEG-2 표준에 맞게 압축된 신호는 유선 통신망이나 공중파를 통하여 전송이 되는데, 특히 공중파 전송과정에 채널의 상태에 따라 전송 오류가 발생된다. 이로 인해 수신단에서 복호할 때, 영상의 화질 열화, 오류 전파둥 영상의 출력에 영향을 미치는 것들이 존재하게 된다. 특히 전송 자료 중에서 헤더 정보는 영상의 출력에 중요한 정보를 가지고 있어 오류 발생 시에는 영상의 출력에 심각한 영향을 주는 것이 대부분인데, 아직까지 헤더에서의 오류 검출(detection) 및 정정(correction)에는 많은 연구가 이루어지지 않았다. 그러므로, 본 논문에서는 MPEG-2 비디오 비트스트림의 헤더부분에 전송 오류가 발생할 경우 오류를 검출하고 정정하는 방법을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 패턴분류를 위해 기존의 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Funtion Neural Network)과 다항식 신경회로망(Polynomial Neural Network)을 결합한 다중 출력 방사형 기저 함수다항식 신경회로망 (Multi Output Radial Basis Funtion Polynomial Neural Network)의 분류기를 제안한다. 제안된 모델은 PNN을 기본 구조로 하여 1층에 기존의 다항식 노드 대신 다중 출력 형태의 RBFNN을 적용 한다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 fuzzy 클러스터링을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. PNN은 입력변수의 수와 다항식 차수가 모델의 성능을 결정함으로 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE)을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 패턴분류기로써의 제안된 모델을 평가하기 위해 pima 데이터를 이용하였다.
본 논문에서는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크를 소개한다. Interval Type-2 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지며 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현된다. 다항식의 계수인 연결가중치는 오류역 전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 또한 실수 코딩 유전자 알고리즘을 이용하여 제안된 네트워크를 최적화한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.
본 논문은 통신 지연을 가지는 방향 네트워크로 연결된 고차 적분기시스템의 출력 피드백 일치문제를 다룬다. 이 문제를 해결하기 위하여 기존의 저이득 제어기에 설계변수를 추가한 새로운 동적 출력 피드백 제어기를 제안한다. 또한, 제안한 제어기의 존재성이 임의로 큰 통신지연이 존재하는 경우에도 항상 보장됨을 증명한다.
본 연구에서는 로봇조작기를 강체부와 유연한 외팔보로 이루어진 모델로 설정 한 후 확장된 Hamilton의 원리를 적용하여 제어계의 운동방정식을 유도하였다. 계를 유한개의 제어 모드와 잔류 모드로 구분하고, 제어 모드에 대해 최적제어를 수행하기 위해 관측기를 설계하였으며, 진동에 관련된 측정 불가능한 상태변수를 추정하였다. 분석과 검토는 서보모터가 모든 제어를 담당하는 방식과 서보모터의 제어 방식에 작동 기를 추가시켜 병행 제어하는 다입출력 방식으로 구별하여 수행하였다.
본 논문에서는 다출력조합논리회로를 최소 AND-Or 이단회로로 실현시키는 방법을 제시하였는데 그 간단화절차의 주요골자는 개개의 함수의 essential prime implicant로부터 여러 함수에 공유될 공통항을 발견하는데 있는 것이다. 간단화방법을 여기서는 4입력변수, 3출력의 경우를 예로 들어 논하였는데 그 절차는 일반적인 다출력함수의 경우에도 적용될 것은 물론이다.
다출력 TANT회로망에 대한 구성게이트수와 이들의 상호연결에 관계되는 게이트입력수를 최소화시키는 새로운 방법이 제시되었다. 본 연구에서는 다출력맵(multiple-output map)을 구성하여 헤드변수의 갯수가 작은 순서에 따라 통합 개념을 적용하여 최적함수를 구성하였다. 조직적인 통합은 PSA(position search algorithm)에 의했으며 이로써 전체적인 설계자정을 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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