본 논문은 신체의 운동 이후에 자세의 움직임 변화를 주고, 다중파라미터를 이용하여 자세균형의 변화를 나타내는 시스템이다. 신체에 동작을 주어 자세 균형의 변화된 신호를 시스템에서 측정하고, 이를 분석하여 자세균형의 변화상태를 나타냈다. 신체의 자세변화는 머리와 상체를 움직여서 변화를 주었고, 자세 변화로 발생된 신호는 파라미터의 형태로 구성하여 측정할 수 있도록 하는 시스템으로 구성하였다. 데이터 신호는 데이터 획득 장치를 통하여 얻고, 신호 전달 과정에서 신호를 분석하여 논리적으로 분석하여 자세에 대한 평가를 할 수 있도록 조정하였다. 측정파라미터의 항목은 시각(Vision), 전정기관(Vestibular), 체성감각(Somatosensory), 중추신경계(CNS)이고, 측정파라미터의 평가는 안정성(Stability)으로 확인하였다. 본연구의 결과로 운동부하에 따른 인체의 자세변화에 따른 신체의 변화 상태를 분석할 수 있는 시스템을 구성 할 수 있음을 확인하고, 다양한 신체적 파라미터를 통한 모니터링 기능을 갖춘 시스템관리가 형성 될 것으로 예상한다.
최근 반도체기술의 발달과 마이크로프로세서 제어기술의 발달로 유도전동기의 정밀제어가 가능해졌다. 유도전동기로서 고 응답성을 확보하기 위하여 주로 벡터제어방식을 도입하였다. 그러나 시스템이 모터 파라미터의 변화에 따라서 성능이 저하되거나 또는 불안정해질 수 도 있다. 특히 모터 파라미터변화의 하나로서 온도상승에 따른 모터 2차저항값의 변화는 시스템 성능에 심한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 이에 대한 대책으로 파라미터를 동정하는 벡터제어방식을 연구하였다. 유도전동기의 2차저항을 동정하기 위해서 2차쇄교자속상의 1차전류에 교류분을 중첩시키는 것이 필요하였으며 동정시점의 결정은 2차전류가 정격의 1.5배에서 1분 경과한 때를 동정의 시점으로 하였다. 동정알고리즘은 등가 피이드백계를 도출하고 그것을 이용해 안정성이 확보되는 것을 확인할 수 있었다.본 논문에서는 온도변화가 클 경우에만 모터 파라미터를 동정하여 제어 파라미터를 수정하므로써 정밀도의 향상뿐만 아니라 속응성의 향상도 기대할 수 있다.
현재 사용되는 대부분의 시스템은 비선형이고 이러한 시스템을 모니터링 하거나 제어하기 위해서는 정확한 시스템 방정식이 필요하다. 따라서 정확한 파라미터를 추정하는 것이 매우 중요하다. 일반적으로 시스템이 노후하거나 갑작스러운 환경 변화로 파라미터가 변하는 경우가 발생한다. 이 때 변화된 파라미터를 이용한 시스템 모니터링 또는 제어는 계획된 목적을 달성할 수 없으며 불안정성 등의 문제가 발생한다. 본 연구에서는 측정이 어려운 파라미터나 노후 또는 환경변화로 발생한 변화된 파라미터를 소프트웨어 방식인 필터를 이용하여 추정하는 방법을 제안하였다. 비선형성과 노이즈가 존재하는 환경에 특성이 강한 파티를 알고리즘을 사용하였으며 동역학 시스템에 적용하였다. 파라미터 추정 대상인 동역학 시스템은 2자유도를 가진 수레와 진자로 구성되었고 시뮬레이션을 통해 노이즈가 추가된 상태 변수 데이터를 구했다. 제안된 알고리즘을 수집한 데이터에 적용하여 상태변수와 파라미터를 추정하였으며, 제안된 방법을 사용할 경우 상태와 파라미터를 정확이 추정함을 확인하였다.
본 논문에서는 노이즈 모델에 기반한 훼손된 얼굴 영상의 인증하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 학습 단계에서 노이즈 파라미터의 변화에 의해 훼손된 영상을 생성한다. 그 훼손된 영상과 노이즈 파라미터는 PCA에 의해 훼손된 영상과 노이즈 파라미터들의 선형 조합으로 표현된다. 테스트 단계에서는 훼손된 영상으로 LSM(Least-square minimization)방법을 적용하여 훼손된 영상의 노이즌 파라미터를 추정한다. 그리고 추정된 노이즈 파라미터를 가지고 원본 영상으로부터 합성된 영상을 생성하고, 그것을 테스트 영상과 인증한다. 실험 결과는 제안된 방법이 노이즈 파라미터를 정확하게 추정하여 얼굴 인증의 성능 개선 가능성을 보여준다.
공정으로부터 얻어지는 공정특성치는 일반적으로 시계열로 모형화 할 수 있다. 그러므로 공정의 상태변화 감지는 공정을 묘사하는 시계열 모형의 출력에 대한 통계적 분석이나 모형을 형성하고 있는 파라미터들에 대한 감시를 통하여 가능하게 된다. 공정의 상태변화를 감시하기 위한 기존의 방법들은 공정 모형의 구조나 파라미터가 알려져 있거나 가정한 방법론을 제시하고 있다. 그러나 공정변화의 원인을 진단하거나 변동형태 또는 변동시점의 감지에 있어 통계적인 분포가 알려지지 않은 경우나 동적구조를 가진 데이터의 변동감지에는 많은 제약이 존재한다. 또한, 실제로 동적으로 변화하는 공정의 모형구조와 파라미터를 모든 경우에 파악하여 사전에 특정 시계열 모형으로 가정하기는 어렵다. 본 연구에서는 공정으로부터 얻어지는 데이터들을 뉴럴 모형화하여 이들의 이노베이션(innovation)에 대한 연속적인 검정을 통하여 공정의 상태변화를 감지하는 방법을 제시한다. 또한 새롭게 변화된 공정모형의 파라미터 집합에 대한 규명을 특정 시계열 모형을 가정하지 않은 일반화된 모형들에 대한 분류를 통하여 실시하였다.
본 논문에서는 디커플링 제어를 적용함으로써 간략화된 모터 모델의 파리미터 변화에 대해 최대의 안정성을 가진 PI 제어기를 제안한다. PI 제어기 이득은 시행착오에 의해 각 요소를 줄임으로써 모터 파라미터로부터 직접 획득되며, 카리토노브 방정식은 모터 파라미터에서의 이득 변화를 평가하기 위해 사용되었다. 시스템 극점이 같은 위치에 존재하기 때문에 본 논문에서 제안하는 방법은 빠른 응답을 제공한다.
본 논문에서는 스펙트럼 분석기를 이용하여 잡음 파라미터를 측정하는 2가지 방법을 제안하였다. 제안된 첫 번째 방법은 6-포트 회로망을 이용하여 잡음상관행렬을 측정하고, 이를 통해 잡음파라미터를 결정하는 방법이다. 그리고 제안된 두 번째 방법은 전원 임피던스의 변화에 따른 DUT의 잡음지수를 직접 측정하고, 이를 통해 잡음파라미터를 추출하는 방법이다. 전원 임피던스의 변화에 따른 잡음지수를 측정을 위해 스펙트럼 분석기를 이용, 임의의 전원 임피던스를 갖는 DUT의 잡음지수를 측정하는 방법과 전원 임피던스의 변화를 위해 사용한 임피던스 튜너가 DUT에 주는 잡음영향을 제거하는 방법을 보였다. 제안된 2가지의 방법으로 수동 및 능동 DUT에 대한 잡음파라미터를 측정하였고, 이를 비교하였다. 비교 결과, 2가지 방법에 대한 잡음 파라미터 결과가 일치하였다. 2가지 방법의 잡음 파라미터 결과가 일치하는 것은 6-포트 회로망으로 측정된 잡음파라미터가 전원 임피던스의 변화에 따라 측정된 DUT의 잡음지수를 정확히 예측한다는 것을 의미하며, 이를 통해 6-포트 회로망으로 측정된 잡음 파라미터 결과가 검증되었다.
RMS, Kurtosis, Crest factor, Probability of exceedance와 Probability density function 등의 통계적 파라미터를 선정하여 베어링의 사용조건과 결함진전에 따른 변화특성을 조사하였다. 이를 위해 4볼 시험기에서 하중, 회전수 및 시간을 변화시키면서 실험하여 진동신호를 수집하고, 이를 A/D변환시킨 후 디지털 필터링하여 주파수 대역별 통계적 파라미터 값을 계산하였다. 실험결과, 하중이나 회전수와 같은 운전조건이 변화하는 경우 RMS의 값은 운전조건 변화에 따라 변하지만 Kurtosis 등의 통계적 파라미터들은 운전조건과 무관하게 steady한 결과를 나타내었다. 또한 통계적 파라미터와 시간과의 상관관계에 대한 실험으로부터 통계적 파라미터들을 결함의 진전 상태를 나타내는 파라미터로 사용할 수 있음을 확인하였으며, 따라서 파손방지를 위한 예측지표로서 이들 통계적 파라미터를 이용할 수 있을것으로 판단되었다.
본 논문에서는 유도전동기의 지속적 구동에 의한 파라미터값의 변화에 따른 간접벡터제어의 성능비교에 대한 연구를 하였다. 파라미터 값의 변화에 따라 제어성능이 어떻게 변화하는지를 모의실험을 통해 확인하고자 하였다. 변화는 2.2kW의 정격 출력을 갖는 유도전동기 구동시스템을 통해 확인하였다.
Levenberg-Marquardt 알고리즘에서 감쇠 파라미터는 오류역전파 학습과 Gauss-Newton 학습의 스위치 역할을 하며 학습 속도에 영향을 준다. 이런 감쇠 파라미터를 고정시키는 것은 오차 함수의 진동을 유발하고 학습 속도를 감소시킨다. 따라서 본 논문은 오차 함수의 변화 과정을 참조하여 감쇠 파라미터를 가변적으로 적용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오차의 변화량이 크면 감쇠 파라미터를 크게, 오차의 변화량이 작으면 감쇠 파라미터를 작게 조정한다. 이것은 모멘텀과 유사한 역할을 하여 학습 속도를 향상시킨다. 제안된 방법의 검증을 위한 실험으로는 iris 분류 문제와 wine 분류 문제를 사용하였다. 제안된 방법은 iris 분류 문제에서는 67% 학습에서, wine 분류 문제에서는 78% 학습에서 학습 속도가 향상되었으며 기존 방법과 비교하여 오차의 진동도 적은 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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