자기베어링은 기계적인 마찰이 없고 안정적인 동역학 특성을 갖기 때문에 진공 및 청정 환경이나 고정도가 요구되는 분야에서 많이 활용되고 있다. 그러나 자기베어링은 다양한 장점에도 불구하고 일반적으로 제어기가 복잡해서 적용 범위의 확산이 제한적이다. 본 논문에서는 복잡도가 낮은 디지털 방식의 자기베어링 제어기를 제안하였다. 또한 디지털 제어기 성능열화의 주된 원인인 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정에서 발생하는 오류와 제어 알고리즘 구현상의 문제점들을 분석하고 해결하였다. 제안한 제어기를 실제 자기베어링에 적용한 실험을 통해 제어기가 자기부상 목표 정밀도를 갖는 것을 확인하였다.
현대전은 점차 네트워크 중심전으로 변하고 있으며, 이의 중심인 정보 전자전 역시 지속적으로 발전하고 있다. 현대전에서 전자전은 전자파 사용과 관련된 군사 활동을 총망라하는 것으로 적의 전파 수집, 감청, 정보 분석 및 전파를 이용한 대응공격으로 대변된다. 그중 적에 대한 정보를 획득하기 위한 전파 수집 기능 중 방향 탐지 기능은 적의 방향으로부터 방사되는 신호를 수집하여 적의 방향을 계산하는 것으로 전자전 장비의 핵심 기능 중 하나이다. 본 논문은 방향 탐지 장치에 적용되는 Watson-Watt 알고리즘 및 CVDF 알고리즘에 대해 고찰한 후, 해당 알고리즘이 적용된 장치에 대해 전자파 환경이 양호한 지역에서의 방향 탐지 정확도와 실 운용 환경에서의 방향 탐지 정확도의 차이를 분석 하였다. 실 환경에서는 주변 지형지물에 의한 반사파가 방향 탐지 정확도 감소에 영향을 끼침을 확인하여 이를 개선하기 위한 개선된 프로세스를 제안하였으며, 개선된 프로세스를 통해 방향 탐지 정확도가 기존 운용 장비에 적용된 프로세스 대비 최소 $1.24^{\circ}$ 이상 개선됨을 확인하였다.
선택적 촉매환원법은 산업 설비에서 분사되는 배기가스의 탈질 과정에 유용한 방법이다. 촉매 층 입구에서의 암모니아-질소산화물의 혼합비 분포는 탈질 과정에서 중요하다. 본 연구에서는 전산해석 기법을 이용하여 탈질설비의 입구 배기가스 내 질소산화물의 유동 분포에 따른 암모니아 분사 노즐의 유량을 조절하여 NH3/NO 몰 비의 균일도를 개선하였다. 출구 X/H = 3 지점에서의 몰 비에 의한 평균제곱근오차 값을 최적화 변수로 선정하였고 실험계획법을 기반 한 최적화 알고리즘을 도입하였다. 균일, 포물선, 상향 솔림, 임의 등 4가지 입구 유동 형태에 대해 8개의 분사 노즐의 암모니아 분사 유량을 도출하였다. 정상상태의 비압축성 점성 이차원 유동장 해석을 위해 상용 소프트웨어인 ANSYS-FLUENT에 k-𝜖 난류모델을 적용하였다. 본 해석의 결과, 입구 배기가스의 유동 형태 별로 9.58%에서 80.0% 의 몰 비 개선 효과를 나타내었다.
NAND 플래시 메모리는 특성상 덮어쓰기 연산이 불가능하기 때문에 지움 연산이 선행되어야 하므로 I/O 처리 속도가 느려지게 되어 성능저하의 원인이 된다. 또한 지움 횟수가 제한적 이어서 지움 연산이 빈번히 발생하게 되면, NAND 플래시 메모리의 수명이 줄어든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 NAND 플래시 메모리의 특성을 고려한 쓰기 지연 기법을 사용하면, 쓰기 횟수가 줄어들어 I/O 성능 향상에 도움이 되지만, 캐시 적중률이 낮아진다. 본 논문은 NAND 플래시 메모리 파일 시스템을 위한 더블캐시를 활용한 페이지 관리 정책을 제안한다. 더블 캐시는 실질적인 캐시인 Real Cache와 참조 페이지의 패턴을 관찰하기 위한 Ghost Cache로 구성된다. 이 정책은 Ghost Cache에서 쓰기를 지연함으로써 Real Cache에서의 적중률을 유지할 수 있고, Ghost Cache를 Dirty 리스트와 Clean 리스트로 구성하여 Dirty 페이지에 대한 탐색 시간을 줄임으로써 쓰기 연산 성능을 높인다. 기존 정책들과의 성능을 비교한 결과 제안된 정책이 기존 정책들에 비해 평균적으로 적중률은 20.57%, 그리고 I/O 성능은 20.59% 우수했고, 쓰기 횟수는 30.75% 줄었다.
선택적 촉매 혼합법은 대용량의 화력 발전시스템에서 질소산화물을 제거하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 분사된 암모니아와 유입된 배기가스의 균일한 혼합은 촉매 층에서의 탈질 환원 과정에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 탈질설비의 암모니아 분사시스템 설계과정에 전산해석 기법을 적용하였다. 적용 모델은 현재 가동되고 있는 800 MW급 석탄 화력 발전소의 탈질설비이다. 유동 해석 범위는 암모니아 분사 시스템 입구에서 촉매 층 후단부이다. 2차원 유동장을 선택하였고 비압축성으로 가정하였다. 상용 소프트웨어인 ANSYS-Fluent를 사용하여 정상 상태의 난류 유동을 해석하였다. 설계 변수로는 암모니아 분사 시스템에서의 노즐 배치 간극과 분사 유량으로 4가지 경우에 대해 결과를 분석하였다. 촉매 층 입구에서의 몰 비에 의한 평균제곱근오차 값을 최적화 변수로 선정하였고 실험계획법을 기반으로 한 최적화 알고리즘을 도입하였다. 노즐 피치와 유량을 동시에 조절한 경우가 유동 균일성 관점에서 가장 우수하였다.
환경 요구 조건의 강화로 오래된 탈질 설비에 대한 성능 개선이 필요하다. 본 연구에서는 전산 해석 기법을 이용하여 성능 향상의 가능성을 제시하고자 하였다. 입구 안내 깃과 곡확산부 등 설비 내 유로의 기하학적인 형상의 수정과 암모니아 분사량의 제어 등 설계와 운전 조건을 둘 다 변경하여 해석을 수행하였다. 촉매 층에 유입되는 혼합가스의 유동 균일성과 NH3/NO 조성비, 설비의 압력 강하 등 3가지 성능변수 관점에서 기존에 운영되는 조건과 본 연구에서 제시된 조건을 비교하였다. 전산 해석에서 적용된 유동장의 범위는 연소로 절탄기의 출구에서 공기 예열기의 입구까지로 탈질 설비의 전 영역이다. 전산 해석 도구로 열유체 전용 소프트웨어인 ANSYS-Fluent를 사용하여 유동 특성을 해석하여 성능을 도출하였고 최적화 알고리즘인 Design Xplorer를 사용하여 암모니아의 분사량을 노즐별로 조절하였다. 변경된 설비 조건은 기존의 조건과 비교하여 유동 균일성과 NH3/NO 조성비는 각각 45.1%와 8.7% 향상되었으나 전체 압력 강하는 1.24% 증가하였다.
일반 로봇 청소기의 단점은 정해진 루트에서만 동작하기 때문에 정해진 루트를 벗어난 장소에 대한 청소가 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 기존 청소기의 단점을 보완하기 위해 손가락 인식 기술을 기반으로 정해진 루트 이외의 장소를 탐색하기 위한 방향제어 방법론을 연구하였다. 주제어장치로는 라즈베리파이를 사용하였으며 Open CV 프로그램을 이용하여 손가락 개수를 인식할 수 있도록 하였다. 제안된 방법론의 유효성을 검증하기 위해서 파이선 언어를 이용하여 손가락 인식 알고리즘을 구현하였으며, 로지텍 C922를 사용한 결과 90cm에서는 100%, 110cm에서는 70%의 성공률을 확인할 수 있었다.
배경잡음 하에서 음성인식 시스템의 우수한 인식성능을 얻기 위해서 적절한 음성의 특징 파라미터를 선택하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서 사용한 특징 파라미터는 위너필터 방법이 적용된 인간의 청각 특성을 이용한 멜 주파수 켑스트럼 계수(Mel frequency cepstral coefficient, MFCC)를 사용한다. 즉, 본 논문에서 제안하는 특징 파라미터는 배경잡음을 제거한 후에 깨끗한 음성신호의 파라미터를 추출하는 새로운 방법이다. 제안한 수정된 MFCC 특징 파라미터를 다층 퍼셉트론 네트워크에 입력하여 학습시킴으로써 화자인식을 구현한다. 본 실험에서는 14차의 MFCC 특징 파라미터를 사용하여 화자독립 인식실험을 실시하였으며, 백색잡음이 혼합된 경우의 음성의 화자독립인식률은 평균 94.48%로 효과적인 결과를 구할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교하였을 때 본 논문에서 제안한 화자인식 성능이 수정된 MFCC 특징 파라미터를 사용함으로써 향상되었다.
자궁경부암은 다른 암과 달리 전암(前癌) 단계가 존재하므로 조기 발견할 경우에 생존율이 높다. 그러나 의사나 병리학자가 하루에 검진할 수 있는 양은 제한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 세포 도말 검사에 사용되는 자궁 경부진 세포에서 핵을 추출하는 방법을 제안한다. 조기 자궁 경부 세포진 영상에서 핵의 추출은 영상의 배경 그리고 핵과 세포질 영역의 구분이 중요하기 때문에 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정하고, 명암도의 분포가 가장 작은 B채널에서 $3{\times}3$ 마스크를 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상을 이진화하고 Grassfire 알고리즘을 적용하여 세포 객체를 추출한다. 추출된 세포 객체 중에서 군집화된 세포 영역에 대해서는 R 채널의 명암도 값을 반복 이진화에 적용하여 핵 영역을 추출한다. 실제 진단 세포학에서 사용하는 자금경부 세포진 400 배율 영상을 대상으로 실험한 결과, 45개의 세포 영역 중에서 40개의 핵이 추출되었다.
본 연삭공정은 제품의 품질 만족도를 충족시키기 위해 기계가공의 마지막단계에서 이루어지는 공정이다. 일반적으로 연삭된 공작물의 가공 표면은 연삭 조건 및 드레싱 조건에 의해 그 정도가 결정된다. 이러게 연삭된 공작물의 표면 거칠기를 예측하기 위해서 몇 가지 거칠기 모델들이 연구되었다. 기존의 모델들은 몇 가지 주요 파라미터를 선정하고 이들 파라미터를 곱의 형태로 모델을 만들어 그 파라미터의 영향도를 고려하였다. 그러나 이러한 파라미터간 곱의 형태는 복잡한 연삭 메커니즘을 나타내기에는 충분하지가 않다. 따라서 본 연구에서는 뉴럴네트워크 알고리즘을 이용하여 플런지 연삭의 연삭 모델을 제안하였다. 제안된 구조는 초기 거칠기 모델과 최종 거칠기 모델로 구성되어 있다. 제안된 뉴럴네트워크의 입력 파라미터는 기존의 거칠기 모델들의 것을 이용하였다. 제안된 모델의 거칠기 예측 성능은 실험을 통해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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