부유체 강제동요문제를 수치해석하는 데에는 두가지 어려움이 따른다. 첫째는 교차점주위의 급격한 유동이고 둘째는 무한원방처리이다. 본 논문에서는 무한원방처리에 주안점을 두어, 자유표면의 Taylor 전개 및 F.F.T. 적용으로 계산시간을 단축시켜 수치해석하였다. 즉 Green 정리를 이용하여 해를 표현한 후, 축차방법에 의하여 해를 구한다. 축차단계에서는 계산식을 자유표면 기울기에 대하여 Taylor 전개하여 Convolution 형태로 변형한 후 F.F.T. 를 적용함으로써 계산시간을 O(Nlog N)으로 유지할 수 있었다. 수치검증을 위하여 부유체 선형문제와 압력장의 비선형 문제를 수치해석하여 비교하였고, 이를 확장하여 부유체의 강제동요문제를 수치해석하였는데, 계산시간을 O(Nlog N)으로 유지하면서 수치해석할 수 있었다.
집중권 방식의 견인용 영구자석 매입형 동기전동기(IPMSM)는 출력밀도의 관점에서 우수하나 심각한 영구자석 와전류 손실을 가지고 있다. 본 논문에서는 영구자석 매입형 동기전동기의 자기적 특성을 분석하여 V-타입 회전자 영구자석의 각도와 폭을 변경함으로써 철손을 최소화하는 최적설계를 수행하였다. 자성체의 비선형성을 고려하기 위하여 자기등가회로법 대신 유한요소법을 이용하였으며, 각 파라메타가 영구자석에 발생하는 철손에의 영향 및 파라메타간의 교호작용을 파악하기 위하여 시뮬레이션 기반의 실험계획법을 사용하였다. 이를 통하여 모터의 성능을 유지하면서 철손을 상당히 줄인 집중권 방식의 영구자석 매입형 동기전동기의 최적설계를 반응표면법을 이용하여 도출하였으며, 유한요소법을 이용하여 이를 검증하였다.
서비스 로봇에서 사용되는 음원인식 시스템은 사람이 로봇을 향해 말할 때 화자의 위치를 추정한다. 로봇용 음원인식 알고리즘들 중에서 복수개의 마이크로폰에 소리가 도착하는 시간지연 정보를 이용하여 음원을 추정하는 방법이 널리 이용된다. 마이크로폰에 도달하는 지연시간 정보를 구하기 위해서 상관관계 함수가 사용된다. 상관관계 함수에서 최대 값의 위치를 각도로 변환할 때 코사인 역함수가 사용되며 코사인 역함수의 비선형적인 특성 때문에 음원의 위치에 따라 마이크로폰 쌍에서 추정하는 각도의 정확성이 다르게 된다. 본 논문에서는 음원의 위치에 따라 각도를 가장 잘 추정할 수 있는 각도 영역을 구분하여 정확하게 음원의 위치를 인식하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 이용하면 각 마이크 쌍에서 60도 범위에 대해서만 각도를 계산하므로 기존의 180도에 대한 방법에 비하여 연산이 1/2로 줄어든다. 테스트 환경을 구축하여 제안한 영역 분할 위치 추정 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘의 기존 알고리즘에 의한 평균오차의 31%에 불과함을 보인다.
효율적인 저차원의 인덱싱을 제공하기 위해 이미지를 유사한 성질을 갖는 영역으로 나누고, 나누어진 영역에 대해 유사성을 비교하는 영역 기반 이미지 검색이 제안되었다. 그러나 영역 기반 이미지 검색은 이미지를 유사한 영역으로 나누기 위한 이미지 세그멘테이션 기술이 추가적으로 필요하다. 일반적인 칼라 자연 이미지의 경우 다양한 칼라와 질감 성분을 갖는 영역으로 나누는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 자동적인 칼라 이미지 세그멘테이션 알고리즘을 제안한다. 제안하는 세그멘테이션 방법은 양자화를 통해 칼라수를 줄이고 양자화 된 이미지를 Fisher의 클래스 선형 판별식을 이용하여 이미지의 전체적인 에지를 보여주는 그레이 레벨 이미지를 생성한다. 이렇게 얻은 그레이 레벨 에지 이미지를 지역적 임계치 비교를 통해 이진 에지 이미지로 변환하고 이진 에지의 끊어진 부분을 찾아내어 인접 에지에 연결하여 영역을 생성한다. 마지막으로 나누어진 영역간의 유사성을 비교하고 유사한 영역을 병합하여 최종 세그멘테이션 결과 이미지를 생성한다. 본 논문에서는 세그멘테이션 알고리즘을 이용한 영역 기반 이미지 검색 시스템을 구현하였으며, 다양한 실험에 의하면 제안한 세그멘테이션 방법이 다양한 이미지에 대하여 양질의 세그멘테이션 결과를 보이는 것으로 나타났다.
실시간 삼차원 영상은 충돌 방지를 위한 수동 시스템을 포함하는 다양한 응용 분야에 활용될 수 있으며, 기존 능동 시스템에 대한 훌륭한 대안으로서 잡음이 많은 복잡한 환경에서 외부의 영향을 최소화 할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 하드웨어 자원 사용량에 주목하여 실시간 삼차원 영상을 위한 스테레오 비전 시스템의 최적화에 관한 연구를 진행하였다. SAD 알고리즘은 규칙적인 구조, 선형적인 데이터 흐름과 풍부한 병렬성을 가지므로 재구성 가능한 하드웨어에서 구현하기 위한 좋은 조건을 가지고 있다. HDL을 이용하여 SAD 정합연산기를 설계하고 하드웨어 자원 사용량과 성능을 확인하기 위해서 Xilinx를 사용하여 합성하였다. 실험을 통하여, 초당 30프레임을 실시간으로 처리할 수 있는 충분한 처리 속도를 가지고 있으며, 적은 자원은 사용하면서 높은 정합율을 보이는 SAD 정합연산기를 설계하였음을 확인하였다.
인버터 구동 영구자석 동기전동기에서 고정자 권선과 인버터 스위치에 고장이 존재할 때 동작 중 실시간으로 고장을 검출하고 고장의 유형을 판별할 수 있는 진단 기법이 제시된다. 제안된 기법은 q축 전류의 2차 고조파를 실시간으로 관찰함으로써 이루어지며 고장이 없는 정상 조건에서의 고조파 데이터와 비교를 통해서 고장을 판별한다. 임의의 정상 동작 조건에서의 고조파 데이터는 선형 보간법을 이용해 구해진다. 고장 검출 시 진단 알고리즘은 고장 유형 판별모드로 전환되어 상전류의 파형 분석을 통해 고장의 유형을 판별한다. 제안된 고장 검출 기법의 타당성을 입증하기 위해 내부 권선 단락이 가능한 전동기가 제작되었으며 전체 시스템과 고조파 분석 및 고장 검출 알고리즘이 DSP TMS320F28335에 의해 구현된다. 제안된 방법은 부가적인 진단 장비를 요구하지 않으며 정상상태 조건이 만족된다면 동작 중 실시간으로 고장을 검출할 수 있다.
In this study, we introduce a identification methodology for FCM-based fuzzy model. The two underlying design mechanisms of such networks involve Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on FCM clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. The premise part of fuzzy rules does not construct as any fixed membership functions such as triangular, gaussian, ellipsoidal because we build up the premise part of fuzzy rules using FCM. As a result, the proposed model can lead to the compact architecture of network. In this study, as the consequence part of fuzzy rules, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, modified quadratic. In addition, a Weighted Least Square Estimation to estimate the coefficients of polynomials, which are the consequent parts of fuzzy model, can decouple each fuzzy rule from the other fuzzy rules. Therefore, a local learning capability and an interpretability of the proposed fuzzy model are improved. Also, the parameters of the proposed fuzzy model such as a fuzzification coefficient of FCM clustering, the number of clusters of FCM clustering, and the polynomial type of the consequent part of fuzzy rules are adjusted using PSO. The proposed model is illustrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG) and Boston housing called Machine Learning dataset. A comparative analysis reveals that the proposed FCM-based fuzzy model exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.
본 논문은 상용의 전원 전압이 불평형 및 왜곡을 갖는 경우, 전원전압 불평형 및 왜곡 보상기능을 갖는 전류제어기를 제안한다. 일반적으로 3상 전원 시스템은 공통 입력 단자 (Point of Common Coupling)에 단상 부하 및 비선형 부하가 3상 부하와 같이 연결될 수 있어, 종종 불평형과 왜곡이 발생한다. 이런 조건하에서 3상 PWM 정류기를 일반적인 전류 제어기로 제어 할 경우, 3상 PWM 정류기 입력 전류가 불평형 및 왜곡을 갖는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 간단한 모델 기반 적응 제어 시스템(Model Reference Adaptive System)기법을 이용하여 3상 입력 전압의 불평형 및 왜곡을 관측하고 전향 보상하는 전류 제어기를 제안하며, 모의해석과 실험을 통하여 그 효용성을 입증한다.
Space-Time Block Code(STBC)는 수신기에서 간단한 선형 복호화 과정만으로 다이버시티 이득을 얻을 수 있고 STBC의 간섭 제거(Interference Cancellation) 기술은 동일 채널 사용자의 간섭 신호 존재시 무선 시스템의 용량 및 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 다중 사용자 환경에서 STBC를 이용하는 시스템의 간섭 제거 기술들(Minimum Mean-Squared Error(MMSE)과 Zero-Forcing(ZF))은 여러 문헌에서 제안되었고 수신기에서 다중 사용자의 채널 상태 정보를 완벽하게 알고 있다고 가정한 상태에서 간섭 제거 기술들의 성능이 분석되었다. 그러나 실제로는 수신기에서 다중 사용자의 채널 상태 정보를 정확하게 알 수 없다. 따라서 수신기에서 다중 사용자의 채널 추정 기법은 필수적이고 특히 MMSE 간섭 제거 알고리즘을 사용하기 위해서는 SNR 추정 기법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 훈련 프레임을 이용하여 STBC 기법으로 전송하는 동일 채널 사용자의 채널 상태 정보 및 SNR 추정 방법을 제안하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여, 제안된 채널 상태 및 SNR 추정 기법을 MMSE와 ZF 간섭 제거 알고리즘에 적용하여 간섭 제거 기술들의 성능을 비교 평가하였다.
본 논문에서는 다양한 CRC 코드의 성능분석을 기반으로 새로운 VHF 대역 해양 무선통신용 최적 CRC-p 코드를 제안한다. 이를 위해, 먼저 CRC 코드의 부호어 길이의 변화에 따른 미검출 오류확률과 최소해밍거리를 구하는 방법을 기술한다. 즉 순회 해밍코드나 원시 BCH 코드의 쌍대코드가 최대장 코드가 되는 것을 이용해서 천이 레지스터에 의한 간단한 회로구성으로 무게분포와 미검출 오류확률을 계산하는 방법과 MacWilliam의 항등식에 의한 최소해밍거리를 계산하는 방법을 제시한다. 다음으로 VHF 대역 해양 무선통신 시스템의 전송 프레임의 구성과 주요 통신 파라미터의 규격을 제시하고, 기존의 연구된 다양한 CRC 코드의 생성다항식을 대상으로 미검출 오류확률과 최소해밍거리의 결과를 기반으로 새로운 CRC-p 코드를 선정하고, 라이시안 해양 채널모델과 ${\pi}$/4-DQPSK 변복조기에 의한 비트오류율(BER)의 모의실험 결과를 통해 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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