무공해 자동차를 만들기 위해 중요한 요소로서는 주행거리와 알맞은 가격이다. 니켈-수소 배터리와 같은 향상된 배터리의 개발은 부분적으로 문제를 해결할 수 있으며, 또 하나의 효과적인 방법은 배터리 관리 시스템이나. 니켈-수소 배터리와 배터리 ECU는 주행거리, 가속도, 등판능력과 같은 무공해 자동차의 성능에 영향을 미치는 중요한 구성품이다. 예컨대 운행 중 쉽게 발생하는 단락, 과방전, 과충전은 배터리와 관계되는 가장 큰 문제점이기 때문에 전용의 HEV용 배터리 ECU의 개발은 필수적이다. 본 논문에서는 배터리 전류적산 및 전압에 기초한 HEV용 SOC 알고리즘을 제안하고 배터리 ECU를 설계 및 해석하였으며, 시험을 통해 타당성을 검증하였다.
In this paper, a high efficiency satellite electrical power supply system is proposed. The increased efficiency of the power supply system allows for downscaling of the solar array and battery weight, which are among the most important satellite design considerations. The satellite power supply system comprises two units, namely a generation unit and a storage unit. To increase the efficiency of the solar array, a maximum power point tracker (MPPT) is used in the power generation unit. In order to improve the MPPT performance, a novel algorithm is proposed on the basis of the hill climbing method. This method can track the main peak of the array power curve in satellites with long duration missions under unpredicted circumstances such as a part of the array being damaged or the presence of a shadow. A lithium-ion battery is utilized in the storage unit. An algorithm for calculating the optimal rate of battery charging is proposed where the battery is charged with the maximum possible efficiency considering the situation of the satellite. The proposed system is designed and manufactured. In addition, it is compared to the conventional power supply systems in similar satellites. Results show a 12% increase in the overall efficiency of the power supply system when compared to the conventional method.
This paper proposes a 3D map-building algorithm using one LRF (Laser Range Finder) while a mobile robot is navigating on the slanted surface. There are several researches on 3D map buildings using the LRF. However most of them are performing the map building only on the flat surface. While a mobile robot is moving on the slanted surface, the view angle of LRF is dynamically changing, which makes it very difficult to build the 3D map using encoder data. To cope with this dynamic change of the view angle in build 3D map, IMU and balance filters are fused to correct the unstable encoder data in this research. Through the real navigation experiments, it is verified that the fusion of multiple sensors are properly performed to correct the slope angle of the slanted surface. The effectiveness of the balance filter are also checked through the hill climbing navigations.
지식기반인공신경 망은 다른 기계학습알고리즘보다 우수한 성능을 나타내지만 인공신경망으로 형성된 후 동적으로 그 구조를 변경할 수 없어서 영역이론정련화 기능을 갖추지 못하였다. 지식기반인공신경망의 이러한 단점을 보완하기 위하여 TopGen 알고리즘이 제안되었으나 삽입된 은닉노드를 모든 입력 노드에 연결한 점, 빔탐색을 이용한 점 등의 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 TopGen의 문제점을 해소하기 위하여 은닉노드를 입력 노드 중 관계가 깊은 일부의 노드에만 링크시켰으며, 역추적을 허용한 언덕오르기를 이용하는 알고리즘을 설계 하였다.
인공지능의 기호적 방법과 수치적 방법을 결합한 지식기반신경망은 다른 기계 학 습모델보다 우수한 성능을 나타내고 있다. 그러나 지식기반신경망은 신경망으로 형성 된 후 동적으로 그 구조를 변경할 수 없어서 영역이론정련화 기능을 갖추지 못하였다. 지식기반신경망의 이러한 단점을 보완하기 위하여 TopGen 알고리즘이 제안되었으나 삽입된 은닉노드를 모두 입력 노드에 연결한 점, 빔탐색을 이용한 등의 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 TopGen의 문제점을 해소하기 위하여 은닉 노드를 다음 하위계층 의 노드에 링크 시켰으며, 역추적을 허용한 언덕 오르기를 이용하는 알고리즘을 설계 하였다.
In the variable-speed wind energy system, to achieve maximum power point tracking (MPPT), the wind turbine should run close to its optimal angular speed according to the wind speed. Non-linear control methods that consider the dynamic behavior of wind speed are generally used to provide maximum power and improved efficiency. In this perspective, the mechanical power is estimated using Kalman filter. And then, from the estimated mechanical power, the wind speed is estimated with Newton-Raphson method to achieve maximum power without anemometer. However, the blade shape and air density get changed with time and the generator efficiency is also degraded. This results in incorrect estimation of wind speed and MPPT. It causes not only the power loss but also incorrect wind resource assessment of site. In this paper, the adaptive maximum power point tracking control algorithm for wind turbine system based on the estimation of wind speed is proposed. The proposed method applies correction factor to wind turbine system to have accurate wind speed estimation for exact MPPT. The proposed method is validated with numerical simulations and the results show an improved performance.
마이크로 마우스를 이용한 다수의 미로 경진대회가 개최되어 미로 탐색 알고리즘의 성능이 비교되고 있으며, 미로 탐색 알고리즘은 좌(우)수법, 구심법, 언덕오르기 등을 기본으로 하여 다양한 형태로 적용되어 사용되고 있다. 하지만 미로 탐색알고리즘을 적용하여 테스트하기 위한 소프트웨어 플랫폼이 없어서 프로그램을 직접 개발하거나 하드웨어를 통해 알고리즘의 성능을 테스트해야 하는 불편함을 겪는다. 본 연구에서는 하드웨어로 구현이 어려운 다양한 형태의 미로 제작과 알고리즘의 손쉬운 적용이 가능하고, 스텝, 연산 횟수, 탐색 시간의 평가가 가능한 미로 탐색 알고리즘을 위한 플랫폼을 개발하였다. 플랫폼은 메인 레이어, 인터페이스 레이어, 사용자 레이어의 분리 구조로 되어 알고리즘을 쉽게 교체적용 할 수 있는 장점이 있다. 플랫폼의 실험을 통하여 미로 탐색 알고리즘들의 성능을 평가하고 분석하여 알고리즘의 개발 및 실험에도 적용할 수 있음을 확인하였다.
탐색 기반 테스팅은 넓은 탐색 범위에서 효과적으로 테스트 데이터를 생성하는 대표적인 기술중 하나이다. 탐색 기반 테스팅의 성능이 프로그램의 구조적 특성에 영향을 받는 것이 알려져 있음에도 구조적 특성을 고려한 탐색 기반 테스팅 비교 연구는 제한적으로 수행되었다. 본 연구는 탐색 기반 테스팅 비교를 통해 테스트 대상의 구조적 특성 차이에 따른 최적 알고리즘을 분석하고자 한다. 실험 결과의 일반화를 위해 탐색 성능에 영향을 주는 4가지 메트릭 값을 조합하여 19,800개의 테스트 대상 프로그램을 자동 생성하였다. 실험 결과 복잡도가 높은 프로그램을 20,000번 이하의 횟수로 분석하였을 경우에는 유전 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보였으나 50,000번 이상 분석하였을 경우에는 유전 담금질 기법과 담금질 기법이 다른 알고리즘들 보다 우수한 성능을 보였다. 복잡도가 낮은 프로그램에서는 유전 담금질 기법, 담금질 기법, 언덕 오르기 방법이 다른 알고리즘들 보다 우수한 성능을 보였다.
Data clustering determines a group of patterns using similarity measure in a dataset and is one of the most important and difficult technique in data mining. Clustering can be formally considered as a particular kind of NP-hard grouping problem. K-means algorithm which is popular and efficient, is sensitive for initialization and has the possibility to be stuck in local optimum because of hill climbing clustering method. This method is also not computationally feasible in practice, especially for large datasets and large number of clusters. Therefore, we need a robust and efficient clustering algorithm to find the global optimum (not local optimum) especially when much data is collected from many IoT (Internet of Things) devices in these days. The objective of this paper is to propose new Hybrid Simulated Annealing (HSA) which is combined simulated annealing with K-means for non-hierarchical clustering of big data. Simulated annealing (SA) is useful for diversified search in large search space and K-means is useful for converged search in predetermined search space. Our proposed method can balance the intensification and diversification to find the global optimal solution in big data clustering. The performance of HSA is validated using Iris, Wine, Glass, and Vowel UCI machine learning repository datasets comparing to previous studies by experiment and analysis. Our proposed KSAK (K-means+SA+K-means) and SAK (SA+K-means) are better than KSA(K-means+SA), SA, and K-means in our simulations. Our method has significantly improved accuracy and efficiency to find the global optimal data clustering solution for complex, real time, and costly data mining process.
토크제어를 이용한 최대 출력 제어에서 얼마나 많은 풍력에너지를 전기에너지로 변환하는지 결정하는 파라미터 K는 블레이드 형상 변화. 공기 밀도 등으로 인하여 변동하게 된다. 이러한 파라미터 K가 최적의 값이 아니면 이는 출력의 손실까지 이어진다. 이렇게 변동하는 K로 인하여 최적의 K를 찾는 것이 풍력발전시스템의 손실을 줄이는 중요한 문제이다. 본 논문은 양방향 컨버터 제어와 토크제어를 사용한 풍력발전시스템을 고려하여 초기의 K를 이용하여 빠른 제어를 수행하고 칼만 필터를 이용한 기계적 출력을 추정하여 최대 출력 제어 알고리즘의 입력으로 다시 사용하여 결과적으로 최적의 최대 출력 제어 제어를 수행하는 적응 최대 출력 제어 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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