매우 큰 정안정성($C_{L{\alpha}}$)을 갖는 틸트덕트 운동모델에 대해 선형 파라미터를 갖는 Sigma-Pi 신경망(SPNN) 제어법칙을 적용하였다. 기존의 비례적분미분(PID) 제어기는 매우 큰 정안정성을 갖는 운동모델이 갖는 강한 기수숙임 문제를 해결하기 어려웠고 이로인해 제어성능을 높일 수 없었다. 이와 달리 외부루프와 내부루프에 모두 적용된 SPNN 제어기는 동역학역변환 및 모델오차를 줄일 수 있는 의사적응제어 명령을 이용해서 과도한 안정성을 개선할 수 있었다. 이를 검증하기 위해서 경로점 추종 시뮬레이션을 이용해서 PID제어 성능과 SPNN제어 성능을 비교하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권5호
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pp.1253-1262
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2016
위험률에 변화점이 존재할 경우 위험률 변화점에 대한 추정 정확한 모수 추정을 위해 매우 필요하다. 본 연구에서는 한 개 위험률 변화점이 존재하는 경우 위험률의 변화점 추정량에 대한 비교 연구를 수행하였다. 우도함수에 기반한 모수적 방법인 Matthews와 Farewell (1982) 위험률 변화점 추정량과 Nelson-Aalen 누적 위험률에 기반한 비모수적 방법의 Zhang 등 (2014) 위험률 변화점 통계량을 고찰하여 특성을 파악하였다. 모의실험에서 지수분포를 따르는 생존데이터에 대해 위험률 변화점이 한 개 있는 경우 중도절단이 없는 경우와 중도절단이 있는 경위험률 추정량의 능력을 평균제곱오차를 계산하여 비교하였다. 실제 데이터에 대한 적용으로 백혈병 생존데이터와 원발성 담백증 경화 생존데이터에 대해 위험률 변화점을 추정하고 비교해 보았다.
계통연계형 인버터의 중요 성능 중 단독운전 검출기능 및 방지기능은 계통을 유지보수하기 위한 작업자의 안전을 위하여 고려되어야 할 필수 사항이다. 본 논문에서는 태양광을 이용한 계통연계형 태양광발전시스템에서의 AFS(Active Frequency Shake) 단독운전 검출기법을 제안하고자 한다. 먼저 AFS 단독운전 검출 알고리즘을 제안하기 위하여 기존의 능동 주파수 변이기법 알고리즘에 대해 기술한다. 그리고 단독운전 불검출영역을 줄이고, THD(Total Harmonic Distortion)를 개선하며, 기존 알고리즘 보다 검출 속도 또한 향상 시킬 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 아울러 제안된 단독운전방지 기법을 3kW 계통연계형 태양광 인버터에 적용하고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제안하는 알고리즘의 타당성을 검증하였다.
본 논문은 단일 반송파 변조를 위한 공간 주파수 블록 코드에서의 랜덤 부호 반전 기술을 제안한다. 종래의 시공간 그리고 공간 주파수 블록 코드는 전파 환경이 공개되어 있으므로 심각한 전파 탈취 문제를 극복해야 한다. 이러한 전파 공개 문제를 피하기 위해, 시공간 블록 코드를 위한 랜덤 코드 데이터 보호 방법이 제안되어 있지만, 이 알고리즘은 직교 주파수 분할 다중화 블록별로 채널 결합을 바꿀 수 있는데, 이와 같은 종류의 느린 스위칭은 근처의 수신기들이 전송된 데이터를 검출할 확률을 증가시킨다. 이 논문은 데이터 심볼 기반의 빠른 스위칭 알고리즘 즉, 단일 반송파 변조를 위한 공간 주파수 블록 코드에서의 랜덤 부호 반전 기술을 제안한다. 모의실험 결과는 제안하는 알고리즘이 랜덤 부호 반전 타이밍 시퀀스를 모르는 수신기의 성능과 비교하여 우수한 성능을 보유하고 있다는 것을 나타내었다.
본 연구에서는 전통 유기 주조 시 발생하는 미충전 결함을 방지하기 위하여, 주조 공정 조건 선택 방안을 제시하고자 한다. 공정 조건에 따라 발생하는 결함 유무를 학습하여 어떠한 공정 조건이 주어질 때, 결함 발생 여부를 예측하는 인공지능 모델을 개발하고 검증하였다. 이를 응용하여 적합한 공정 조건을 결정하였고, 추가적인 시뮬레이션의 결과를 상호 비교하여 결정된 조건을 검증하였다. 이를 통해 원하는 사형 모델에서 결함을 방지할 수 있는 주조 공정 조건을 결정할 수 있다. 이와 같은 기계학습 및 전통기술 표준화를 통해 향후 전통 유기의 스마트 공방화에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
다시점 자료 연구에서 일반화추정방정식은 가상관행렬을 잘못 가정하더라도 모수의 일치추정량을 도출하므로 많이 이용된다. 하지만, 결측 체계가 완전임의결측이 아닌 경우에는 편의추정량을 제공하고, 시간-종속적 공변량이 포함된 경우에는 가상관행렬에 따라 회귀계수 추정값이 다르게 도출될 수 있는 문제점이 있다. 결측 체계가 임의결측인 경우에 발생하는 문제를 해결하기 위해 가중 방법과 다중대체 방법을 사용하는 것이 제안되었다. 본 논문에서는 시간-종속적 공변량이 포함된 이분형 반복측정자료를 GEE를 이용하여 분석할 때 다양한 결측 체계에서 일반화추정방정식 방법, 가중 방법, 다중대체 방법의 회귀계수 추정에 대한 로버스트성과 정확성을 모의실험을 통하여 비교해 보았다. 세 가지 방법 모두에서 시간-종속적 공변량의 회귀계수가 시간-독립적 공변량의 회귀계수에 비해 가상관행렬에 따라 추정값의 차이가 크게 나타났다. 다른 두 방법에 비해 다중대체 방법이 가상관행렬의 형태에 대해 더 로버스트하고 편의도 작은 추정치를 도출하였다.
표적 추적을 위해 탐색 빔의 스캔간 획득 정보 상관 관계를 이용하는 TWS(Track While Scan) 방식과 달리, 위상 배열 레이더에서는 탐색 빔과 별도로 추적 빔을 할당하여 표적을 추적하는 adaptive tracking 방식을 사용할 수 있으며, 이로 인해 추적 형성 거리를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 정기적인 탐색 빔 사이에 별도의 추적 빔들을 균등 시간 간격으로 할당한 adaptive tracking 방식을 제시하였다. 그리고 제안한 adaptive tracking 방식의 markov chain과 추적 형성 거리를 기존의 TWS 방식과 함께 나타내었다. 모의실험 결과, 동일한 추적 확인 조건하에서 제안한 adaptive tracking 방식이 TWS 방식에 비해 27.6 % 정도의 증가된 추적 형성 거리를 나타낼 수 있음을 보여주었다.
이 연구에서는 GNSS (global navigation satellite system) 인프라 기반 측위 보정정보 생성을 위한 전처리 단계인 GPS (global positioning system) 반송파 위상 측정치의 고장 검사를 수행하였다. 기존 CARST (carrier acceleration ramp step test) 방법은 수신기 시계 오차를 제거하기 위해 평균값을 이용함으로써 검사 대상에 영향을 준다. 따라서 이 연구에서는 차분 기법을 적용하여 기존 CARST 결과와 비교하였다. 실 데이터에 인위적인 고장을 인가하여 고장 시뮬레이션을 수행한 결과 차분 기법을 적용할 경우 각각의 위성에 대해 독립적인 고장 검출이 가능한 것으로 판단되었으며 단일차분과 이중차분은 유사한 결과를 나타내었다. 실 데이터를 이용하여 기존의 방법과 비교한 결과 위성 간 차분, 수신국간 차분 결과의 장단점을 확인할 수 있었다. 그러나 결과 값에 대한 위성 및 수신기 시계 오차의 영향은 추가적인 분석이 필요할 것으로 판단된다.
진화 알고리즘은 여러 개의 상충하는 목적을 갖는 다목적 최적화 문제를 해결하기에 적합한 방법이다. 특히, 파레토 지배관계에 기초하여 개체의 적합도를 평가하는 파레토 기반 진화알고리즘들은 그 성능에 있어서 비교적 우수한 평가를 받고 있다. 그러나 일반화된 다목적 최적화 진화알고리즘은 복잡한 문제들에서 찾아진 해들의 분포가 전체 파레토 경계면에 대하여 균일하지 못하고 특정 지역에서 집중적으로 해를 생성하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 우리는 이러한 문제점을 보완하기 위한 다목적 최적화 진화알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 현재까지 찾아진 최적해들 중 특정 지역에 관중되지 않은 해를 우수 종자로 복제 연산에 참여시킨다. 따라서 특별한 지역탐색 기법을 사용하지 않아도 종자가 되는 개체 주위에 새로운 개체를 생성할 확률이 높기 때문에 지역탐색의 효과를 가질 수 있고, 비교적 고른 분포의 파레토 최적 해를 생성한 수 있다. 5개의 테스트 함수에 대한 실험 결과, 제안한 알고리즘은 모든 문제에서 전체 파레토 경계면에 균일한 분포의 해들을 생성할 수 있었으며, 많은 지역해를 가지는 문제를 제외한 모든 문제에서 NSGA-II보다 우수한 수렴 결과를 보였다.
마감시간을 기준으로 스케줄링하는 EDF (Earliest Deadline Fisrt) 알고리즘이나 여유시간을 기준으로 스케줄링 하는 LLF (Least Laxity First) 알고리즘과 같은 기존의 방식들은 다중프로세서 시스템에서는 스케줄링 성공률이 급격히 낮아지거나 문맥교환 획수가 지나치게 높아 현 실적인 적용에 무리가 있다. 이 둘을 적절히 조합하여 성능을 개선한 것으로서 EDZL (Earliest Deadline Zero Laxity)은 EDF를 기본으로 하고 여유시간이 0에 도달한 태스크에 대해서는 우선적으로 실행하도록 하는 방식이다. 본 논문에서는 LLF와 같이 최소 여유시간의 태스크를 우선 적으로 실행하되 문맥교환은 여유시간이 0에 도달한 태스크가 발생할 경우에만 이루어지도록 한 LLZL (Least Laxity Zero Laxity) 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 평가결과 LLZL은 준최적으로 알려져 있는 LLF에 근접한 높은 스케줄링 성공률을 보이면서도 문맥교환 오버헤드는 EDF 와 비슷한 낮은 수준을 유지하였다. EDZL과의 비교에 있어서도 스케줄링 성공률, 문맥교환 횟수 두 가지 측면 모두 나은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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