본 논문에서는 비션형계에 적용된 확장 칼만 필터의 션형화작업을 상펴보고 이를 LEO 위성에 적용해 봄으로써 확장칼만필터의 성능을 분석하였다. 모의실험을 위해 가정한 LEO 위성의 역학모델로는 $J_2$와 대기마찰에 의한 섭동을 고려하였고 사용된 관판측치에는 관측시 스템 잡음에 해당하도록 $\sigma_r$ = 150m와 $\sigma_r$ = lOm/s의 오차를 가정하였다. 모의싱험결과 필터의 전체척인 수행능력은 가정한 관측오차내에 추정오차들이 수렴되는 결과를 보였으며 이때 상태진행잡음 Q가 공분산행렬 Po의 1/10수준에서 가장 우수한 수렴능력을 나타냈다.
A new algorithm is suggested to solve the optimal reactive power control(optimal VAR control) problem. An efficient computer program based on the latest achievements in the sparse matrix/vector techniques has been developed for this purpose. The model minimizes the real power losses in the system. The constraints include the reactive power limits of the generators, limits on the bus voltages and the operating limits of control variables- the transformer tap positions, generator terminal voltages and switchable reactive power sources. The method developed herein employs linearized sensitivity relationships of power systems to establish both the objective function for minimizing the system losses and the system performance sensitivities relating dependent and control variables. The algorithm consists of two modules, i.e. the Q-V module for reactive power-voltage control, Load flow module for computational error adjustments. In particular, the acceleration factor technique is introduced to enhance the convergence property in Q-module, The combined use of the afore-mentioned two modules ensures more effective and efficient solutions for optimal reactive power dispatch problems. Results of the application of the method to the sample system and other worst-case system demonstrated that the algorithm suggested herein is compared favourably with conventional ones in terms of computation accuracy and convergence characteristics.
A new algorithm is suggested to solve the optimal reactive power and voltage control (optimal VAR control) problem. The model minimizes the real power losses in the system. The constraints include the reactive power limits of the generators, limits on the bus voltages and the operating limits of control variables-the transformer tap positions generator terminal voltages and switchable reactive power sources. The method presented herein, using a newly developed Jacobian decomposition method, employs linearized sensitivity relationships of power systems to establish both the objective function for minimizing the system losses and the system performance sensitivities relating dependent and control variables. The algorithm consists of two modules, i.e. the Q-V module for reactive power-voltage control, and load flow module for computational error adjustments. In particular the acceleration factor technique is introduced to enhance the convergence property in Q-V module. The combined use of the afore-mentioned two modules ensures more effective and efficient solutions for optimal reactive power dispatch problems. Results of the application of the method to a sample system and other worst-case systems demonstrated that the algorithm suggested herein is compared favourably with conventional ones in terms of computation accuracy and convergence characteristics.
현재 국내에서는 자율주행차량의 상용화를 목표로 다양한 노력을 기울이고 있으며 자율주행차량이 운영 가이드라인에 따라 안전하고 신속하게 주행할 수 있는 연구들이 대두되고 있다. 본 연구는 자율주행차량의 경로탐색을 미시적인 관점으로 바라보며 Deep Q-Learning을 통해 자율주행차량의 차로변경을 학습시켜 효율성을 입증하고자 한다. 이를 위해 SUMO를 사용하였으며, 시나리오는 출발지에서 랜덤 차로로 출발하여 목적지의 3차로까지 차로변경을 통해 우회전하는 것으로 설정하였다. 연구 결과 시뮬레이션 기반의 차로변경과 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션 기반의 차로변경으로 구분하여 분석하였다. 평균 통행 속도는 Deep Q-Learning을 적용한 시뮬레이션의 경우가 적용하지 않은 경우에 비해 약 40% 향상되었으며 평균 대기 시간은 약 2초, 평균 대기 행렬 길이는 약 2.3대 감소하였다.
본 연구는 우리나라 학생들의 수학 인지적 성취 특성을 국제수준에서 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 TIMSS 2011 평가틀과 평가문항을 바탕으로 인지적 속성을 추출하고, TIMSS 2011 8학년(중2) 수학 성취도 자료를 이용하여 우리나라를 포함한 수학 성취도 상위 15개국의 인지적 성취 특성을 비교, 분석하였다. 분석결과 TIMSS 2011의 인지영역은 9가지 인지적 속성으로 재분류되었으며, 인지적 속성에 따라 국가별로 상대적으로 쉽거나 어렵게 생각하는 경향에 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히, 우리나라 학생들은 다른 성취도 상위국에 비해 상대적으로 회상/인식하기, 계산하기, 분류/측정하기, 표현하기를 쉽게 생각하고, 해석하기, 실행하기, 일반화하기를 어려워하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 우리나라 학생들이 어려워하는 각각의 속성에 따라 교육적 처방을 마련해야할 것이다.
본 연구는 인지 진단 이론을 활용하여 과학 시험 결과를 분석하는 방안을 모색하고자 하는 목적 하에 실시되었다. 중학교 2학년을 대상으로 한 시험 문항을 개발하여 평가를 실시하였고, Fusion Model을 이용하여 시험 결과를 분석하였다. 결과를 분석하기 위해 문항별로 학생들이 문항을 풀기 위해 숙달해야 할 속성을 판별하여 Q 행렬을 작성한 후 분석을 실시하여 속성에 대한 문항 모수의 수렴을 확인하고 학생 전체와 성별, 성취수준별로 숙달한 속성과 그 속성의 개수를 분석하였다. 전통적인 평가가 학생들의 성취도 총점만을 제공하는 반면 인지 진단 이론은 평가에서 측정된 과학적 속성의 숙달 여부에 대한 정보를 제공해 주었다. 여학생은 남학생에 비해 회상하기의 능력이 유의하게 높은 것으로 나타났다. 분석결과 회상하기, 정보 해석하기, 계산하기 설명하기, 종합하기의 5개 속성 중에서 학생들이 가장 많이 숙달한 속성은 정보 해석하기였으며 가장 적게 숙달한 속성은 종합하기였다. 분석 결과 얻어진 프로파일은 교사들에게 학생 개개인의 과학적 능력에 대한 정보를 구체적으로 제공해 줄 수 있으므로 이 결과는 학생들의 과학 학습에 대한 진단과 처방, 추후 학습 지도에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다.
This note represents a new disturbance observer to reduce effects of external disturbances. In case of conventional disturbance observers, additional stabilizing filters, so-called Q-filter, should be used because the conventional ones don't guarantee stability. But, the proposed one doesn't need the stabilizing filter, which is a fundamentally different research result from previous methods. Experimental verifications show this approach is realizable and valid to enhance precise positioning.
In this study we consider a spares provisioning problem for repairable items in which a parts inventory system is incorporated. If a machine fails, a replacement part must be obtained at the parts inventory system before the failed machine enters the repair center. The inventory policy adopted at the parts inventory system is the (S, Q) policy. Operating times of the machine before failure, ordering lead times and repair times are assumed to follow a two-stage Coxian distribution. For this system, we develop an approximation method to obtain the performance measures such as steady state probabilities of the number of machines at each station and the probability that a part will wait at the parts inventory system. For the analysis of the proposed system, we model the system as a closed queueing network and analyze it using a product-form approximation method. A recursive technique as well as an iterative procedure is used to analyze the sub-network. Numerical tests show that the approximation method provides fairly good estimation of the performance measures of interest.
In this paper, the gain-scheduled control design proposed in the previous paper has been applied to a target tracking system. In such system, it is needed to attenuate disturbance effectively as long as control input satisfies the given constraint on its magnitude. The scheduled gains are derived in the framework of linear matrix inequality(LMI) optimization by means of the MatLab toolbox. Its effectiveness is verified along with the simulation results compared with the conventional optimum constant gain and the scheduled gain control with constant Q matrix cases.
The aim of this paper is to suggest a design method of the optimal model following control system using genetic algorithm (GA). This control system is designed by applying GA with reference model to the optimal determination of weighting matrices Q, R that are given by LQ regulator problem. The method to do this is that all the diagonal elements of weighting matrices are optimized simultaneously by GA, in the search domain selected adequately. And we design the model following control system to boi1er-turbine equipment by the proposed method. The model following control system designed by this method has the better command tracking performance than that of the control system designed by the trial-and-error method. The effectiveness of this control system is verified by computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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