본 논문은 1인승 전기차량의 임베디드 전동 제어장치 설계를 제안하였다. 제안된 임베디드 장치는 PIC18F8720 프로세서, 16Mb flash ROM, 32Mb SDRAM과 신호처리회로로 설계되었다. 제안된 1인승 전기차량은 4KW 인휠 BLDCM, $180^{\circ}$ 도통 공간 벡터제어 3상 전압형 인버터, PID 속도제어기와 전동제어 장치와 임베디드 제어장치로 구성된다. 이 1인승 전기차량은 역 3륜 형태의 기계적인 구조를 가지고 있으며, 인휠 BLDCM과 틸팅 기능을 가지는 조향 메카니즘이 적용되었다. 또한 제안된 임베디드 전동제어장치의 성능은 PEV에 대한 Lab 실험과 도로 주행시험을 통하여 검증하였다.
이미지를 분류하고 검색하는 기술(Image retrieval)중 하나인 Bag of visual words(BoVW)는 특징점(feature point)을 이용하는 방법으로 데이터베이스의 이미지 특징벡터들의 분포를 통해 쿼리 이미지를 자동으로 분류하고 검색해주는 시스템이다. Words를 구성하는데 특징벡터만을 이용하는 기존의 방법은 이용자가 원하지 않는 이미지를 검색하거나 분류할 수 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 특징벡터뿐만 아니라 이미지의 전체적인 분위기를 표현할 수 있는 색상정보나 반복되는 패턴 정보를 표현할 수 있는 텍스처 정보를 Words를 구성하는데 포함시킴으로서 다양한 검색을 가능하게 한다. 실험 부분에서는 특징정보만을 가진 words를 이용해 이미지를 분류한 결과와 색상정보와 텍스처 정보가 추가된 words를 가지고 이미지를 분류한 결과를 비교하였고 새로운 방법은 80~90%의 정확도를 나타내었다.
Respect to the input AC voltage and output DC voltage, conventional three-phase PWM rectifier is classified as the voltage type rectifier with boost capability and the current type rectifier voltage with buck capability. Conventional PWM rectifier can not at the same time the boost and buck capability and its bridge is weak in the shoot- through state. These problems can be solved by Z-source PWM rectifier which has all characteristic of voltage and current type PWM rectifier. By shoot-through duty ratio control, the Z-source PWM rectifier can buck and boost at the same time, also, there is no need to consider the dead time. This paper proposes the input AC voltage sensorless control method of a three-phase Z-source PWM rectifier in order to accomplish the unity input power factor and output DC voltage control. The proposed method is estimated the input AC voltage by using input AC current and output DC voltage, hence, the sensor for the input AC voltage detection is no needed. comparison of the estimated and detected input AC voltage, estimated phase angle of the input voltage, the output DC voltage response for reference value, unity power factor, FFT(Fast Fourier Transform) of the estimated voltage and efficiency are verified by PSIM simulation.
선형판별분석(LDA) 기법은 특징벡터의 차원을 줄이거나 클래스 식별에 이용되는 통계적 분석 방법이다. 그러나 선형 분리가 불가능한 데이터 집합의 경우에는 비선형 함수를 이용하여 특징벡터를 고차원의 공간으로 사상(mapping) 시켜줌으로써 선형 분리가 가능하도록 만들 수 있는데, 이러한 기법을 일반화된 판별분석(GDA) 또는 커널판별분석(KDA) 기법이라고 한다. 본 연구에서는 인터넷에 공개되어 있는 능동소나 표적신호에 LDA 및 GDA 기법을 이용하여 표적식별 실험을 수행하고, 그 결과를 비교/분석하였다. 실험 결과 104개의 테스트 데이터에 대해 LDA 기법으로는 73.08% 인식률을 얻었으나 GDA 기법으로는 95.19%로 기존의 MLP 또는 커널 기반 SVM에 비해 나은 성능을 보였다.
본 논문에서는 코드분할다중접속(CDMA)시스템의 기지국에 설치할 수 있는 시공간 배열 스마트안테나의 성능이 다중경로 환경의 다양한 파라미터의 변화에 어떻게 반응하는지 살펴보았다. 이 논문에서 사용된 스마트안테나는 공간분산구조로 적응배열안테나를, 시간분산구조로 다중경로의 숫자에 따른 finger 의 레이크 수신기로 구성되었으며 빔형성 방법으로 Decision Directed LMS 방법을 사용한다. 스마트안테나는 다중경로 신호의 입사각분산의 정도와 다중경로(finger)의 숫자에 민감하게 반응하는 한편 지연분산의 정도와는 거의 반응하지 않음이 컴퓨터 모의실험으로 증명되었다. 레이크 수신기의 핑거 숫자의 증가가 스마트안테나의 성능을 비선행적으로 개선시키는 효과를 수반함 역시 모의실험으로 보여졌다. 본 논문의 빔형성 과정에서 가중치벡터의 갱신은 PN상관기가 수신신호를 역확산시킨 후에 이루어진다.
메모리기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안된 NGE이론에 기반한 최근접 초월평면법은 학습자료를 초월평면상에 투영시켜 생성된 초월평면을 이용한다. 이때 학습자료에 포합될 수 있는 오류자료가 그대로 초월평면에 포함되어 분류의 정확성을 저해하는 요인으로 작용하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 최근접 초월평면의 단점을 보완한 초월평면 최적화(OH:Optimizing Hyperrectangle) 방법을 제안 한다. 제안된 방법은 특징가중치 벡터를 초월평면마다 할당하여 학습하고, 학습 후 생성된 모든 초월평면에 대해 특징별 최빈구간을 추출하여 최적초월평면을 구성하여 분류 시 사용한다. 제안된 방법은 EACH시스템과 마찬가지로 k-NN분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 40%정도를 사용하며, 분류에 있어서는 EACH시스템 보다 우수한 인식 성능을 보이고 있다.
본 연구에서는 건물 실내 공간 정보 획득을 위해 Microsoft사의 $Kinect^{(R)}$ v2를 활용한 point cloud 기법을 도입하였다. 카메라로 취득한 2차원의 투영 공간 이미지 픽셀 좌표를 각 카메라의 보정을 거쳐 3차원 이미지 변환하며 이를 토대로 공간 정보를 구현하였다. 기준점을 중심으로 $360^{\circ}$ 회전하여 취득한 3차원 이미지를 통해 거리 측정이 불가한 기존의 2차원 이미지의 한계를 개선하였으며, 이 과정을 통해 얻은 point cloud를 통해 3차원 map을 형성하였다. 형성된 3차원 map은 기존의 공간정보 융 복합을 위한 센서와 비슷한 수준의 측정 효율을 가지면서 동시에 렌즈 왜곡 현상에 대한 후처리 과정을 통해 공간 정보를 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 측정한 결과를 2D 도면과 실제 공간 및 구조부재의 길이 및 위치 등과 비교하여 검증하였다.
무선랜은 물리적으로 근접한 거리의 공격자나 장비에 의해 공격이 행해질 수 있으며, STA와 AP상의 라디오링크에 접근하는 공격자가 부가적인 메시지를 투입시킴으로서 정보를 수정할 수 있기 때문에 유선랜과 비교해 볼 때, 같은 공격 유형에서도 그 위험이 끼치는 영향의 파급정도는 더 클 수 있다. 따라서 무선랜의 인프라구조내에 있다는 것만으로 충분히 공격이 가능해지는 무선랜의 취약점을 보완하기 위해서 효과적인 침입탐지시스템의 도입이 요구된다. 기존의 무선랜에서의 침입탐지기법들은 유선에서 활용되던 SVM을 이용한 방법론등이 활용될 수 있으나, 이는 대용량의 무선 데이터셋의 이산형, 연속형 데이터 중에서, 중요한 침입여부 단서가 될 수 있는 연속형데이터는 활용할 수 없다는 단점을 가진다. 따라서 이 논문에서는 SVM과 데이터마이닝 기법을 혼합하여 무선랜을 위한 침입 탐지시스템을 설계하고 이에 대한 실험결과를 통해 우수성을 입증하고자 한다.
전기추진선박의 추진시스템에서 중요하게 고려해야 할 사항이 전력변환장치에 의해 전동기에 공급되는 전압 및 전류에 포함되는 고조파 성분을 억제하는 것이다. 근래에 특수선박의 전기추진시스템에서 속도 및 토크제어기법으로 많이 사용하고 있는 벡터제어방식이 많은 제어기와 복잡한 연산을 요구하고 토크의 동적 특성이 전동기의 정수변화에 영향이 큰 단점을 가지고 있어서 대안으로 제시되고 있는 제어기법 중에 하나가 직접토크제어방식이다. 하지만 직접토크제어방식은 영벡터를 인가하지 않으므로 토크리플이 심하여 공급 전류파형에 고조파 성분이 포함되는 단점을 가지고 있으므로 이를 해결해야 한다. 본 논문에서는 유도전동기를 추진기로 채용하고 있는 LNG 선박의 전기추진시스템에서 직접토크제어방식을 사용하는 경우에 고조파 발생을 저감하기 위한 제어방식을 제시한다. 새로운 직접토크제어방식은 샘플링 주파수의 변화없이 복잡한 제어기를 사용하지 않고 인버터 스위칭 주파수를 일정하게 유지한 채 개선된 공간벡터 변조법에 의해 인버터를 제어하는 방식이다. 제안된 방식의 유효성은 추진기에 공급되는 전류파형에 포함된 고조파 성분의 분석과 속도제어 특성을 통해 입증한다.
최근 급속도로 발전된 산업분야에서 요구되는 서보 시스템에서의 빠른 응답특성과 고도의 정밀성을 구현하기 위하여 고속의 연산을 수행할 수 있는 DSP(Digital Signal Processor)의 사용이 필수적이다. 그러나 기존의 DSP는 고속의 연산을 주력으로 전동기 제어에 필요한 PWM 게이팅 발생 장치와 엔코더 입력 장치, ADC(Analog to Digital Converter)등의 주변 장치를 포함하지 않았다. 이러한 추가적인 주변회로로 인한 제어 회로의 복잡성과 보드의 대형화 및 생산단가 상승의 요인으로 작용하였다. 따라서 본 논문에서는 연산 능력이 기존의 DSP에 뒤지지 않으며 전동기 제어 주변회로를 포함하고 있는 TMS320F2812 DSP를 사용하여 현재 산업 현장에서 사용되고 있는 SPMSM 서보 시스템을 제어하여 기존 제어기의 주변회로로 인한 문제점을 해결하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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