• 전력전자학회:학술대회논문집
• /
• 전력전자학회 2010년도 하계학술대회 논문집
• /
• pp.55-56
• /
• 2010

다상 유도 전동기(Multi phase induction motor)의 고성능 제어를 수행하기 위해서는 정확한 파라미터 계산이 필수적이다. 특히 전동기의 벡터제어(FOC, Field oriented control)나 직접토크제어(DTC, Direct torque control)와 같은 고성능 제어 시스템의 경우, 슬립 계산이나 자속관측기 그리고 PI 제어기 게인 추정에서 전동기 상수들이 필수적으로 사용된다. 본 논문에서는 실험용으로 집중권(Concentrated winding) 구조를 가지는 2kW, 5상 유도전동기를 제작하였으며, 5상 유도전동기 파라미터 추정에 대한 방법을 제시하였다. 일반적으로 다상 유도전동기의 경우 1차 공간 고조파(1st space harmonic) 성분에 대한 파라미터만을 추정하여 제어에 사용하지만, 본 논문에서는 1차 공간 고조파 성분과 3차 공간 고조파(3rd space harmonic) 성분에 대한 파라미터 추정 방법을 제시한다. 결과적으로 제안된 파라미터 추정 방법의 타당성을 확인하기 위해서 설계값과 실험값을 비교하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
• /
• 제35권4호
• /
• pp.67-74
• /
• 2023

열대성 저기압으로 인한 높은 파도와 폭풍해일은 해안지역에 큰 피해를 준다. 따라서 태풍이 내습하기 전에 정확하게 예측해야 하는데, 기상 강제력은 예측에 중요한 요소이다. 본 연구는 정확한 폭풍해일 및 파랑예측에 요구되는 기상 강제력을 위한 개선방안을 제시한다. 2016년 남해안을 강타한 태풍 차바를 사례연구로 하여, 기상예측모델(MPAS)로 태풍 트랙 및 기상 강제력, 즉, 기상장을 예측했다. 예측된 MPAS 태풍 트랙 정보를 기반으로 한 태풍의 대칭형 및 비대칭형 파라미터 와류 모델을 이용하여 기상 강제력을 생성하는 한편, 베스트 트랙 기반 동일 한 파라미터 모델을 이용하여 기상 강제력을 생성하여, 둘을 비교했다. 또한, MPAS 예측 태풍 트랙 정보 기반 대칭형/비대칭형 와류 파라미터 모델에서 생성된 기상장은 MPAS에서 예측한 기상장과 블렌딩하여 예측기상장을 만들었다. 이렇게 제작된 MPAS 기반 forecast 기상장 4종 및 베스트 트랙 기반 hindcast 기상장 2종을 ADCIRC+SWAN ADCIRC+SWAN에 입력하여 남해안의 파랑 및 폭풍해일을 예측/재현하고 관측치와 비교·검증했다. MPAS 기반 forecast 기상장을 이용하여 예측된 폭풍해일과 파랑은 관측치와 거의 일치했으며, 베스트 트랙을 사용하여 재현한 결과와도 견줄 만했다. 유의파고는, 6종의 기상장을 이용한 실험에서 MPAS 예측 태풍 트랙 기반 대칭형 와류 파라미터 모델로 생성된 기상장과 MPAS 예측 기상장을 블렌딩한 실험이 예측 정확도가 높았으나, 비대칭형 와류 파라미터 모델과 블렌딩을 사용한 경우보다 약간 높은 정도였다. 폭풍해일은, MPAS 예측 태풍 트랙을 이용한 비대칭형 와류 파라미터 모델에서 생성된 기상장을 이용한 실험이 예측 정확도가 높았다. 폭풍해일과 파랑을 정확하게 예측하기 위해서는, 정확한 태풍 트랙 정보와 이 정보가 반영된 비대칭형 와류가 고려된 기상장, 이 태풍 트랙을 생산한 기상장이 필요한 것을 볼 수 있다.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.344-350
• /
• 2009

본 연구의 목적은 탄성 표면파에서의 비선형 거동의 이론적 배경을 소개하고 실험적으로 검증하는 것으로서, 이론상의 표면파의 비선형 파라미터는 벌크파에서와 같이 전파된 표면파의 2차 고조파 성분과 기본파 성분 크기의 비에 의존한다. 이를 검증하기 위해 접촉식 탐촉자를 이용한 측정 시스템을 구축하였고, 표면파 전파거리와 인가전압 크기를 변화시키며 알루미늄 6061 합금의 비선형 파라미터를 측정하였다. 또한, 비선형 파라미터를 측정함에 있어서 주파수 의존적 감쇠의 영향을 고려하였다. 이러한 과정을 통한 결과는 탄성 표면파의 비선형 파라미터가 인가전압의 크기에 독립적이며, 2차 고조파 성분의 크기는 전파거리에 선형적으로 의존할 것이라는 이론적 예측과 일치한다.

• 전자공학회논문지S
• /
• 제36S권5호
• /
• pp.70-77
• /
• 1999

본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.7-15
• /
• 2016

해양의 파랑 파라미터는 해상 교통의 운행과 항해에 있어 안전성과 더불어 효율성을 위해 매우 중요하다. 본 논문에서는 X-대역의 해양 레이더를 이용하여 해류 속도, 파랑 파라미터와 같은 해상의 표현정보를 수집하는데 효율적인 알고리즘을 개발한다. 특히, 제안된 방식은 고정된 제어 방식을 사용하는 것 대신에 반복적인 보정 과정을 채택함으로써, 최적화된 해류 속도를 효과적으로 계산할 뿐만 아니라, 최적화된 방식으로 비용함수를 도입하도록 설계된다. 실험을 통해서 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해서 파랑 정보를 추출하는데 매우 효과적임을 보인다.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제35권4호
• /
• pp.251-257
• /
• 2015

톤버스트 신호를 이용한 초음파 비선형 파라미터 측정에서 기본파와 고조파 성분의 크기를 측정하기 위해 고속 퓨리에 변환(FFT)을 이용하는 경우, 유한시간 및 비주기성으로 인한 스펙트럼상의 사이드 로브와 누설로 인하여 고조파 성분의 크기를 정확하게 측정하는 것이 어렵게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 창함수를 사용할 수 있는데, 본 연구에서는 해닝창과 터키창에 대해서 실제 실험신호를 대상으로 비선형 파라미터 측정에 미치는 영향을 비교, 분석하였다. 또한 톤버스트 개수가 창함수에 따라 어떤 영향을 미치는지에 대해서도 함께 분석하였다. 분석 결과, 창함수는 비선형 파라미터의 안정적인 측정에 효과적이며, 해닝창과 터키창은 동일한 측정 효과를 나타내었다. 단, 신호진폭을 정확하게 복원하기 위해서는 창함수마다의 고유한 진폭보정계수가 고려되어야 한다. 한편 톤버스트 개수가 많을수록 비선형 파라미터의 안정적 측정에 유리하지만 그렇지 않을 경우에는 해닝창이 터키창보다 다소 유리한 것으로 나타났다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
• /
• pp.1259-1262
• /
• 2003

퍼지 최소 최대 신경망(Fuzzy Max Neural Network)은 많은 장점을 가진 분류기로 널리 사용되고 있다. 그러나 최초의 퍼지 최소 최대 신경망은 몇 가지 단점을 가지고 있으며 그 중에 학습 결과가 학습 파라 미터에 민감한 점을 들 수 있다. 본 논문에서는 퍼지 최소 최대 신경망의 학습에 영향을 주는 학습 파라 미터를 사용하지 않고 강화 학습을 이용하여 신경망을 학습하는 방법을 제안한다. 이 방법에서는 학습 파라 미터 없이 하이퍼 박스의 수와 잘못 분류된 결과에 따라 보답(reward)을 주는 강화 학습을 이용하여 퍼지 최소 최대 신경망을 학습시킨다 결과로는 학습 데이터에 대해 오분류가 없고 최초의 학습 방법의 결과 보다 작은 하이퍼 박스 수를 갖는 퍼지 최소 최대 신경망이 얻어졌다. 이는 학습 파라미터를 이용한 학습 방법으로 생긴 많은 수의 하이퍼 박스로 인한 일반화 능력의 감소를 막고 하드웨어 구현 시 많은 하이퍼 박스로 인한 어려움을 덜어 줄 수 있다.

• 한국방사선학회논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.167-171
• /
• 2012

본 논문에서는 의용영상의 병소부위 특징을 추출하는 알고리즘을 제시하였다. 특징 추출을 위해 위장영상을 입력하여 DCT계수 행렬을 구하였다. DCT계수 행렬은 저주파 영역으로 에너지가 집중되기 때문에 저주파 영역에서 128개의 특징 파라미터를 추출하였다. 추출된 특징 파라미터를 이용하여 질환영상과 정상영상을 비교하여 그래프로 나타내었다. 특징 파라미터는 PACS의 차등압축과 CAD를 위한 입력 파라미터로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
• /
• pp.219-220
• /
• 2008

이 논문은 이산푸리에변환을 이용하여 시계열데이터에 포함되어 있는 파라미터를 추정하는 새로운 방법과 그 응용 결과를 기술하고 있다. 제안한 방법은 푸리에스펙트럼으로부터 직접 파라미터를 추정하는 방법으로 FFT의 장점을 이용할 수 있으므로 신호에 포함되어 있는 중요 주파수를 비롯한 저주파 진동 파라미터를 빠르게 추정할 수 있다. 이 논문에서는 단순한 산술계산만 수행하여 제동계수를 추정할 수 있도록 알고리즘을 단순화하였다. 그리고 WSCC 계통에서 실측한 데이터에 제안한 알고리즘을 적용하여 효율성을 검증하였다.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제29권5호
• /
• pp.415-420
• /
• 2009

이 논문은 표면파의 비선형특성을 이용하여 재료 표면의 열화손상을 평가한 사례 연구의 결과를 보고한다. 이 연구에서는 3점 굽힘 피로시험에 의해 표면에 피로열화를 가한 알루미늄 T6 시편을 대상으로 표면파의 음향 비선형 파라미터를 측정하기 위한 실험장치를 구성하였으며, 피로시험 전후에서 측정된 비선형파라미터의 크기를 비교하였다. 특히 3점 굽힘 피로시험에 의한 표면피로손상은 시편의 중앙부 표면에 집중 될 것이 예상되므로 이 주변에서의 비선형 파라미터의 변화를 세밀히 관찰하였다. 실험결과 피로손상이 거의 없는 시편의 가장자리에서는 비선형 파라미터가 피로시험 전후에서 큰 변화가 없었지만, 표면 피로열화가 집중된 중앙부에서는 뚜렷하게 증가하는 것으로 나타났다.