아웃리거 시스템은 지진이나 풍하중에 의한 동적 응답을 줄이기 위하여 고층 건물의 횡방향 강성을 증가시키는데 널리 사용되고 있다. 풍하중과 지진하중의 동적 특성은 매우 다르기 때문에 스마트 진동 제어 시스템이 아웃리거 시스템과 함께 사용된다면 두 가지 동적 하중에 대해서 효과적으로 사용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 아웃리거 댐퍼 시스템 기반 멀티 해저드 적응형 스마트 구조 제어 시스템에 대한 연구를 수행하였다. 스마트 아웃리거 댐퍼 시스템을 개발하기 위하여 MR 댐퍼를 사용하였다. 수치 해석을 위해 미국에 있는 LA, 찰스턴, 앵커리지의 세 도시에 대한 멀티 해저드 지진하중과 풍하중을 생성하였다. 스마트 아웃리거 댐퍼 시스템의 최적 설계를 위하여 MR 댐퍼 용량에 대한 파라메터 연구를 수행하였다. 유전자 알고리즘으로 최적화된 퍼지 논리 제어기를 이용하여 스마트 제어 알고리즘을 개발하였다. 해석결과를 통하여 아웃리거 댐퍼 시스템 기반 적응형 스마트 구조제어 시스템이 풍하중과 지진하중의 멀티 해저드에 대해서 우수한 제어성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 인휠 전기구동 시스템의 장점을 바탕으로 첨단능동안전지원 기술의 일종인 적응순항제어(Adaptive Cruise Control, ACC) 알고리즘의 고도화 방안을 제시한다. 본 연구에서 대상 차량은 전륜은 엔진에 의해, 후륜은 인휠모터에 의해 구동되는 4륜 하이브리드 구동계를 갖는 것을 특징으로 하는데, 이러한 구성은 기존 내연기관 차량을 개선하여 차량의 출력을 증가시키거나 4륜 하이브리드 형태로의 변화를 용이하게 하는 장점이 있다. 본 연구에서는 이러한 차량의 구성을 바탕으로 기본 상태에서는 엔진만을 이용하여 차간거리 제어를 수행하되, 젖은 노면 등 주행 환경에서 제어오차가 커지게 되면 후륜의 인휠모터를 구동하여 제어성능을 확보할 수 있는 ACC 알고리즘을 제안한다. 제안된 ACC 알고리즘은 상기와 같은 방법으로 ACC 제어성능을 최적화함과 동시에 기존 4륜 자동차가 갖는 장점을 그대로 유지하도록 한다. 또한 본 연구에서는 고정밀 동역학 SW를 기반으로 대상 인휠모터 및 인휠 하이브리드 구동계, 해당 구동계 기반의 ACC 제어시스템을 모델링하였으며, 이를 통해 시뮬레이션 환경을 기반으로 제안된 알고리즘의 검증 결과를 제시한다.
p-Snake는 기존의 동적윤곽모델(Active Contour Model)에 원형에너지를 추가로 적용한 에너지 최소화 알고리즘으로 에지 정보가 명확하지 않은 영역에서의 윤곽선 추출을 위해 사용된 방법이다. 본 논문에서는 원과 직선 프리미티브(primitive)의 조합으로 표현되는 가변 원형(prototype)과 퍼지 함수를 적용한 원형에너지장의 생성 기법을 제안하여 p-Snake의 윤곽선 추출 성능을 개선하였다. 제안 방법은 입력된 부품 코드를 기반으로 원형을 정의하고 전처리 과정을 통해 구해진 각 프리미티브 구간에서 대략적인 초기 윤곽을 검출한 후, 프리미티브들이 가변적으로 적응하여 원형을 생성하고 여기에 원형과의 거리에 따른 윤곽 확률을 퍼지 함수를 통해 계산하여 원형에너지 장을 생성하였다. 이를 p-Snake에 적용하여 다양한 소형부품들을 대상으로 준비한 200장의 영상에서 윤곽선을 검출하고, 원형과의 유사도를 비교한 결과 적응 원형을 사용한 p-Snake가 기존의 Snake에 비해 약 4.6% 가량 우수함을 보였다.
히스토그램 평활화는 영상의 밝기 분포를 변화시킴으로써 화질을 향상시키는 방법으로 다양한 분야에서 응용되고 있다. 전역적인 방법은 영상 밝기의 전체적인 분포를 균등 분포로 변환함으로써 영상의 밝기가 과도하게 변하는 단점을 갖고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 K. Zuierveld가 제안한 대비 제한 적응 히스토그램 평활화(CLAHE)가 실용적으로 널리 사용되고 있다. 이 방법에서는 블록단위의 처리를 위한 블록 크기와 대비 제한을 위한 매개변수 등 두 개의 매개변수가 히스토그램의 평활화 성능을 결정하는데, 이것들을 결정하는 구체적인 알고리듬은 없으며 실험적으로 시행착오학습 통해 결정한다. 본 논문에서는 영상의 엔트로피에 기반해서 CLAHE의 매개변수인 블록 크기와 대비제한 매개변수를 결정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 CLAHE를 자동화할 수 있으며, 전체적으로 어두운 영상이나 밝은 영상에 적용한 결과 전역적인 방법에 비해 주관적 화질 개선의 효과를 나타내었다.
본 논문에서는 비선형 증폭기의 위상 오차의 보정 방법을 채용한 시스템을 제안하였다. 간단한 위상 벡터의 적응형 응답 방식을 이용하여, 다양한 입력 전력 변화에 대해 매우 큰 폭의 AM/PM 왜곡 감소 효과를 얻을 수 있었다. 제안된 방법은 다양한 위상 오차 변화 환경에 대해 본 보정 시스템을 채용하지 않았을 경우와 비교하여, AM/PM 왜곡을 최대 80 %까지 감소시킬 수 있는 것으로 평가되었다. 또한 추가적으로 입력 신호에 대한 포락선 보상 기법을 추가하여 출력 신호의 인접채널 전력 비율의 향상시킨 결과를 보였다.
오차분포 추정을 위한 커널 사이즈는 오차확률밀도 사이의 유클리드 거리를 최소화 알고리즘의 가중치 갱신에 적합한 커널 사이즈가 될 수 없다. 이 논문에서는 MED 알고리즘의 수렴 성능 향상을 위해 적응적으로 커널 사이즈를 갱신하는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 MED 학습 알고리즘의 가중치 갱신을 위해 커널 사이즈에 대한 오차분산의 평균변화율을 도입하여 MED의 오차에 대한 평균전력이 감소하는 방향으로 커널 사이즈를 조절하도록 하였다. 제안된 적응 커널 추정법을 무선통신 채널의 왜곡 보상에 적용하여 학습 성능을 실험하고 그 효능을 밝혔다. 오차분산에 비례한 작은 값을 가지는 기존의 오차분포 추정 위한 최적 커널 사이즈와 달리, 제안한 방법에 의한 커널 사이즈는 MED 가중치 수렴을 위한 적절한 커널 사이즈로 수렴함을 보였다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 MED 알고리즘의 커널 사이즈 설정에 따른 민감성을 크게 해결한 방법이라고 볼 수 있다.
본 논문에서는 효과적이고 저 복잡도를 갖는 단일 영상 기반의 안개 제거를 위하여 dual dark channel prior (DCP)와 적응적인 밝기 보정 기법을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 작은 크기의 패치에 의한 dark channel은 영상의 에지 정보를 잘 보존하지만 국부적인 잡음 및 밝기 변화에 민감한 반면, 큰 크기의 패치에 의한 dark channel은 정확한 안개 값을 추정하는데 유리하지만 블록 현상과 이로 인한 후광 효과는 안개 제거 성능을 떨어뜨린다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존의 방법에서는 계산량 및 메모리 요구량이 큰 matting 기법을 활용한 반면, 제안하는 방법은 크기가 다른 패치로부터 구한 dark channel을 합성하여 dual DCP를 구성하고, 이를 이용하여 안개를 제거함으로써 적은 계산량 및 메모리 요구량을 달성한다. 또한 안개 성분을 제거한 영상에 적응적 밝기 보정 기법을 적용하여 영상에 포함된 객체가 선명하게 보존될 수 있도록 한다. 안개 성분이 포함된 다양한 영상에 대해 수행한 실험 결과 제안하는 안개 제거 기법이 기존의 방법에 비해 안개 제거 성능이 우수하면서 계산량과 메모리 요구량이 감소함을 알 수 있다.
본 논문에서는 모바일 로봇이 이동함에 있어 경사면을 만났을 경우 이를 극복하여 주행하는 경우가 발생할 수 있는데 이때 모바일 로봇 시스템 자체가 가지고 있는 슬립 문제가 주행을 진행함에 있어서 더욱 심하게 나타날 수 있기에 이를 해결하고 목표점까지의 안전한 직진 주행을 하기위한 모델 적응 퍼지 제어 방법을 기반으로 하는 모바일 로봇의 주행 제어 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 모델 기반 적응 퍼지 제어기의 경우 먼저, 모바일 로봇의 등반 조건을 확인한 후 경사면을 모바일 로봇이 극복 주행을 할 수 있는지를 판단하고 만약 가능하다면 모바일 로봇의 동역학 모델을 포함한 모델 기반 제어기를 설계하여 극복 주행 제어를 하고자 한다. 이러한 경우 모바일 로봇 시스템의 안정성 보장 및 지면 마찰력 그리고 외란 보상 등이 충분히 고려된 제어기 설계가 가능할 것이다. 또한, 설계하고자 하는 제어 기법 중 적응 퍼지 제어 방법의 경우 모바일 로봇의 동특성을 충분히 반영한 모델인 비선형 Non-holonomic 시스템과 모바일 로봇의 슬립 문제 해결 등에 충분히 유용할 것이고 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 연구의 목적은 초등교사의 교사효능감, 학교장의 지도성, 동료교사에 대한 인식에 따른 잠재계층을 분류하고, 분류된 잠재계층에 따라 교사의 직무스트레스, 교직만족도에 차이가 있는지 확인하는 것이다. 이를 위해 한국아동패널 8차년도(2015년도)자료 교사대상 설문지의 1.031명의 데이터를 활용하였다. 초등교사의 교사효능감, 학교장의 지도성, 동료교사에 대한 인식에 따른 잠재계층을 확인하기 위해 잠재프로파일분석을 사용하였으며, 확인된 잠재계층에 따른 직무스트레스와 교직만족도 차이를 검증하기 위해 다변량분산분석을 실시하였다. 분석 결과, 초등교사의 교사효능감, 학교장의 지도성, 동료교사에 대한 인식에 따른 잠재계층은 '낮은 수준의 개인 환경 적응집단', '중간 수준의 개인 환경 적응집단', '높은 수준의 개인 환경 적응집단'의 세 개 유형으로 구분되었다. 세 개 유형에 따라 교사효능감, 학교장의 지도성, 동료교사에 대한 인식에 차이가 나타났는데, 높은 수준의 개인 환경 적응집단이 중간과 낮은 수준의 개인 환경 적응집단보다, 그리고 중간 수준이 낮은 수준의 개인 환경 적응집단보다 교사효능감, 학교장의 인화적 지도성과 과업적 지도성, 동료교사에 대한 긍정적 인식이 더 높은 것으로 확인되었다. 둘째, 확인된 잠재계층에 따라 직무스트레스와 교직만족도에 차별적인 특징이 나타나는지 확인한 결과, 높은 수준의 개인 환경 적응집단이 중간과 낮은 수준의 개인 환경 적응집단보다, 그리고 중간 수준이 낮은 수준의 개인 환경 적응집단보다 직무스트레스는 낮고, 교직만족도는 높은 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 교사의 직무스트레스를 낮추고, 교직만족도를 높이기 위해서는 교사효능감, 학교장의 인화적 지도성과 과업적 지도성, 동료교사에 대한 인식의 개별특성을 확인하기 보다는 교사 개인의 프로파일을 이해하고 프로파일에 기초한 맞춤형 도움을 주는 것이 필요함을 시사한다.
In this paper, a nonlinear controller based on adaptive back-stepping method is proposed for high performance operation of Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (IPMSM). First, in order to improve the performance of speed tracking, a nonlinear back-stepping controller is designed. In addition, since it is difficult to achieve the high quality control performance without considering parameter variation, a parameter estimator is included to adapt to the variation of load torque in real time. Finally, for the efficiency of power consumption of the motor, controller is designed to operate motor with the minimum current for the required maximum torque. The proposed controller is tested through experiment with a 1-hp Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (IPMSM) for the angular velocity reference tracking performance and load torque volatility estimation, and to test the Maximum Torque per Ampere (MTPA) operation. The result verifies the efficacy of the proposed controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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