본 논문에서는 기존의 멀티레벨 인버터와는 달리 DC링크단에 스위치를 설치함으로써 성능을 향상시킨 새로운 형태의 H-브리지 멀티레벨 인버터를 제안한다. 제안된 방식은 계통 연계형 단상 멀티레벨 인버터로서 기존의 단상인버터에 비하여 출력 전압 파형이 정현파에 가깝고, 고압 대용량 시스템용 멀티레벨 인버터로의 확장도 용이할 뿐만 아니라 직렬연결을 통하여 간단히 전압레벨을 확장할 수 있다는 장점을 갖는다. 동일한 5레벨의 경우 기존의 H-브리지 직렬형이나 NPC형 멀티레벨 인버터는 가제어 스위치가 8개 사용되는 반면에 제안한 멀티레벨 인버터는 가제어 스위치가 6개 사용되기 때문에 회로 구성이 간단하여 신뢰도가 높고 경제적인 구현이 가능하고 스위칭 손실이 줄어서 효율이 향상되는 특징이 있다. POD 변조기법을 기반으로 하여 반송파 신호 하나만을 사용하는 새로운 PWM 방법을 제시하였으며 DC링크 커패시터 전압의 균형을 위한 스위칭 시퀀스에 대해서도 검토하였다. 제안된 토폴로지의 타당성을 시뮬레이션과 실험을 통하여 확인하였다.
최근 5세대 이동통신 시스템은 4차 산업혁명의 핵심 요소로 큰 주목을 받고 있다. 본 논문에서는, 이동통신 시스템에서 사물인터넷 시나리오를 지원하기 위해 파일럿 지원 기회적 전송 기반의 새로운 임의 접속 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 임의 접속 절차 3단계에서 데이터 패킷을 전송할 때 다수 개의 상향링크 자원 중 하나의 자원을 임의로 선택하여 기회적 전송을 하는 동시에 데이터 복호를 위해 각 데이터 패킷에 다중화하는 상향링크 파일럿 신호 또한 임의로 선택하게 함으로써 패킷 충돌 확률을 획기적으로 낮추는 것을 주요 특징으로 한다. 확률 모델을 이용하여 패킷 충돌 확률 및 상향링크 자원 효율 관점에서 제안한 기법을 수학적으로 분석 하고, 모의실험을 통해 분석의 유효성을 확인하고 제안 기법의 우수성을 입증한다.
본 연구는 신경망을 이용하여 링크 속도로부터 각 차로의 속도를 예측하는 방법을 제시하였다. 예측 정확도를 높이기 위해 학습 데이터 구성에 있어 3가지 사항을 고려하였다. 첫 번째는 링크의 시작점과 끝점이 연결된 14개의 링크를 포함하여 데이터 소스의 공간적 범위를 확장하였다. 또한 시간 간격을 07:00에서 22:00로 늘리고 특성 데이터에 데이터 생성 시각을 포함했다. 마지막으로 요일과 공휴일을 표시했다. 실험 결과 직진 차로는 속도 오차가 6.4km/h에서 5.0km/h로 21.9%, 우회전은 8.5km/h에서 7.4km/h로 12.9%, 좌회전은 8.7km/h에서 8.2km/h로 5.7% 감소한 것으로 나타났다. 두번째 결과로 교통 정체시 도심부 도로의 차선별 예측 정확도가 높은 것을 확인하였다. 제안한 방법의 특징은 도로 소통 상황을 차로 단위로 예측하여 도로 소통 상황을 보다 정확하게 예측한 것이다.
4차 산업혁명의 빅데이터 시대와 더불어 교통정보 수집원도 기존 지점검지 체계에서 구간검지체계로 바뀌었다. 위성측위시스템 기반의 DTG(Digital Tachograph) 자료를 대상으로, 원시자료와 가공단계에 따른 자료의 속성을 고찰하였다. 가공단계에 따라 생성되는 개별차량의 주행궤적, 개별차량의 링크통행시간, 링크 평균통행시간 정보의 특성을 분석하였다. 가공자료의 특징에 따라 교통관리분야에서 활용할 수 있는 방안을 고찰하고, 센터의 자료 관리현황과 현 시점에서 활용 가능한 이력자료를 선정하였다. 광범위성을 가지고 상시 수집 가능한 링크 평균통행시간의 이력자료를 이용하여 통행시간지표를 생성하는 방법을 제시하였다. 통행시간지표를 이용하여 도심 네트워크의 혼잡을 모니터링하는 방법에 대해 고찰하고, 단독 교차로의 운영 방법이 바뀔 경우 이에 대한 사전 사후 분석을 사례로 분석하였다. 동시에 DTG 자료의 온전한 활용이 어려운 현재의 상황을 한계점으로 제시하였다.
본 연구에서는 스트랩 다운 영상 탐색기를 활용한 유도무기와 목표물 사이의 관측각을 효과적으로 추적할 수 있는 연구를 수행하였고 이를 시각적으로 시뮬레이션 가능한 테스트 베드를 구축하였다. 영상 정보를 이용하여 목표물 추적을 위한 Lucas Kanade의 Optical flow 알고리즘과 같은 희박 특징점 추적 알고리즘 구현 시 고성능의 특징점 분포를 유지시키는 법을 기술하였으며, 특징점 추적 문제를 특징점 관리의 개념으로 확장하여 연구하였다. 이를 구현하기 위해 Unity3D 엔진을 이용하여 시각 환경을 구성하고 OpenCV를 이용하여 영상 처리 시뮬레이션을 개발하였다. 상호-시뮬레이션을 위해 매틀랩(Matlab) 시뮬링크(Simulink)로 동적 시스템 모델링을 하였고, Unity3D를 이용한 시각 환경을 구성, OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 작업을 수행하였다.
본 논문은 무선 메쉬 네트워크에서의 응용의 특징에 따른 라우팅 프로토콜 선택 방법에 대해서 제안한다. 각 응용들은 생성되는 평균 패킷 크기와 같은 서로 구분되는 특징을 가지고 있다. 예를 들자면, 텍스트 메신저는 작은 크기의 패킷을 주로 발생시키며, 파일 전송 응용의 경우는 큰 크기의 패킷을 주로 발생시킨다. 또한, 라우팅 프로토콜도 각기 다른 특징을 가진 경로를 설정한다. 최단 거리의 홉을 설정하는 라우팅 프로토콜과 홉 수는 보다 증가하더라도 높은 bandwidth를 가지는 링크로 경로를 구성하는 라우팅 프로토콜 등 각각의 특징을 가진 라우팅 프로토콜이 존재한다. 제안하는 방안은 서로 다른 응용의 특성을 제일 잘 반영시킬 수 있는 경로를 설정할 수 있도록 라우팅 프로토콜을 선택하는 방법론을 제시한다. 본 논문은 제안하는 방법이 반영되어 검증 및 구현된 메쉬 네트워크 시스템과 이에 대한 실험 결과를 보인다.
센서 네트워크에서는 베이스 노드와 다수의 센서 노드들간의 데이타 중심 (Data-centric) 기반의 통신 모델을 사용한다는 특징을 활용하여, 오버헤드를 최소화 하면서 최저 전력 라우팅 경로를 찾고, 또한 전체 네트워크의 수명을 최대화 시킬 수 있는 PAD (Power Aware Data-centric routing protocol)를 제안한다. PAD는 최저전력 라우팅 경로와는 상관없는 통신 링크를 제거한 최저전력특징그래프(Minimum Energy Property Graph)를 찾은 후, 오버혜드를 최소화 하고 slow convergence와 라우팅 경로의 루프 문제를 해결한 Distributed Data-centric Bellman-Ford Algorithm을 사용하여 라우팅 경로를 결정한다. 특히 PAD가 제안한 최저전력특징그래프를 찾는 알고리듬은 기존의 방식에 비해서 훨씬 빠르며, 간단하여 구현이 용이하면서도 가장 적은 수의 에지를 가지는 그래프를 구한다. 이는 기존의 방식이 사용하던 path-loss 모델만을 이용한 기하학적 계산과 복잡한 알고리듬을 path-loss 모델로부터 독립시켜 전력소모를 예측할 수 있는 어떠한 방법이든지 사용 가능하게 하고 또한 최단거리 알고리듬을 사용한 결과이다. PAD는 모든 과정을 분산된 방식으로 수행하며, 또한 최소의 오버헤드만을 가지므로, 다양한 센서 네트워크 응용에서 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
4차 산업혁명 시대의 미래 전장은 초연결, 고속기동화된 무기체계로 다영역작전을 수행할 것이다. 이러한 미래전 양상의 변화에 대비하기 위해 우리군은 다양한 유·무인 무기체계를 개발하고 이들의 기동간 통신 지원이 가능한 다계층 전술네트워크 구성을 위하여 노력하고 있다. 그러나 현재의 전술네트워크는 단일 계층에서 단일빔 안테나를 활용한 1:1 고속링크 또는 무지향성 안테나를 활용한 1:N 저속링크를 운용하고 있어 기동간 통신 지원이 제한된다. 즉 미래전 대비를 위한 다계층 전술네트워크를 효율적으로 구성하기 위해서 다중빔 안테나의 운용이 필요하다. 특히 공중계층의 공중중계 무인기는 비행체 특징에 따라 다중빔 안테나의 운용 방법이 달라진다. 따라서 본 논문에서는 다계층 전술네트워크의 효율적인 운용을 위하여 공중계층에 필요한 다중빔 안테나 운용 시나리오와 고려 요소, 회전익과 고정익 비행체의 특징을 살펴보고 이를 토대로 다중빔 안테나의 공중중계 무인기 설치 위치 및 운용 방안을 회전익과 고정익 비행체로 구분하여 제시한다.
본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터가 기준 궤적을 추종할 수 있도록 영상기반 강인제어기를 제안하였다. 카메라로부터 획득된 목표물의 특징점을 원하는 특징점 좌표로 로봇이 이동할 수 있도록 기준 궤적을 생성하고, 제어 입력에 포함되는 로봇 동역학부의 파라미터 불확실성을 보상하기 위한 강인제어기를 설계하였다. 또한 자코비안에 불확실성이 존재하는 경우 이를 보상하기 위한 제어 입력을 갖는 영상기반 강인제어기를 제안하였다. 시스템의 안정도는 Lyapunov 안정도 판별법을 이용하여 검증하였다. 5-링크 2 자유도의 로봇 매니퓰레이터를 대상으로 제안된 제어기를 적용한 모의실험과 실험을 통하여 제어 성능을 입증하였다.
본 논문에서는 특징점 기반 시각 구동 제어 시스템을 이용하여 파라미터 불확실성을 가지는 로봇 매니플레이터에 대한 강인 제어기를 제안한다. 시스템 내부 서부 루틴인 동력학 제어부에 적분 작용을 포함시켜 파라미터 변동에 의한 로봇 매니플레이터의 정상 상태 오차를 개선하기 위하여 시스템 내부 서부 루틴인 동력학 제어부에 적분 작용을 포함되도록 하였다. 이적분 작용은 이미지 평면상의 특징점 추정 오차도 개선시킨다. 폐루프 시스템의 안정도는 Lyapunov 기법에 의하여 해석한다. 5링크 2 자유도의 로봇에 적용한 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제안된 제어기법의 실용성을 보인다. .
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[게시일 2004년 10월 1일]
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