A control approach for the sensorless speed control of interior permanent magnet synchronous motor(IPMSM) based on adaptive integral the binary is proposed. With a main loop regulator and an auxiliary loop regulator, the binary observer has a property of the chattering alleviation in the constant boundary layer. However, the width of the constant boundary limits the steady state estimation accuracy and robustness. In order to improve the steady state performance of the binary observer, the binary observer is formed by adding extra integral augmented switching the hyperplane equation. By mean of integral characteristics, the rotor speed can be finely estimated and utilized for a sensorless speed controller for IPMSM. The proposed adaptive integral binary observer applies an adaptive scheme, because the parameters of the dynamic equations such as the machine inertia or the viscosity friction coefficient is not well known and these values can be easily changed generally during normal operation. Therefore, the observer can overcome the problem caused by using the dynamic equations, and the rotor speed estimation is constructed by using the Lyapunov function. The experimental results of the proposed algorithm are presented to demonstrate the effectiveness of the approach.
The paper describes a robust adaptive control algorithm for induction motor drive without speed sensor at low speed range. The control algorithm use only current sensors in a space vector pulse width modulation within loop control with rotor speed estimation and voltage source inverter. On-line rotor speed estimation is based on utilizing parallel model reference adaptive control system. MRAC of the modified flux model for flux and rotor speed estimator uses dual-adaptation mechanism, ${\omega}_r$ and ${\omega}_e$ scheme. The estimated flux components in the model can be compensated from the effects of offset errors on pure integrals. It can be compensated to the parameter variations and torque fluctuation with speed estimation in less then 10 rad/sec. In a simulation, the proposed induction motor control algorithm without speed sensor at very low speed range are shown to operate very well in spite of variable rotor time constant and fluctuating load without change the controller parameters. The suggested control strategy and estimation method have been validated by simulation study, and it proposed the designed system for the implementation using TI320C31 DSP/ASIC controller.
본 논문에서는 카메라 파라미터가 필요 없는 역 투시변환 영상에 차선 변화벡터와 카디널 스플라인을 이용하여 변화에 강인한 곡선 차선 검출 방법을 제안한다. 이 방법은 역 투시변환과 차선 필터의 전처리 과정이 적용된 영상의 시작 S 프레임과 그 다음 S+1 프레임에서 차선 후보 영역을 설정하여 차선 영역을 검출하고, 검출된 차선영역을 이용하여 차선 변화벡터를 계산한 결과를 가지고 이후의 프레임에서 차선이 위치할 지점을 예측한다. 이후에 예측된 차선 위치에서부터 스캔 영역을 설정하고 이 영역 내에서 새로운 차선 위치를 검출하며, 검출된 차선 위치를 이용해 차선 변화벡터를 갱신하고, 차선 영역 내의 제어 점들에 카디널 스플라인을 적용하여 차선을 검출한다. 제안하는 방법은 차선의 형태 변화에 강인한 곡선 차선 검출방법이지만 직선 차선에도 잘 적응됨을 보였으며 한 프레임을 처리하는 데 약 20ms 정도의 양호한 차선검출 속도를 보였다.
무선 센서 엑츄에이터 네트워크(WSAN) 시스템은 기존의 무선 센서 네트워크(WSN)에서 엑츄에이터 기능을 추가한 센서 노드들을 연결하여 망을 구성하는 시스템이다. 엑츄에이터는 센서 노드와 함께 작동하며, 재난구호, 군용 감시체계, 건강 모니터링 및 기반시설 보안 등의 여러 응용분야에 적용된다. 이러한 응용분야는 적시에 정확하게 작동하여 데이터를 신뢰성 있게 전달하는 능력이 요구된다. 생물학적으로 영감을 받은 모델링 기법은 개별적인 단순함을 유지하면서 동시에 강인성과 확장성, 적응성을 달성할 수 있는 기법으로 최근 상당한 관심을 받아오고 있다. 본 논문에서는 생물학적 메커니즘 중 전염병 전파 모델을 기반으로 이산 동적 모델을 제안하고 WSAN 시스템에 적용하고자 한다. 이를 위해 에너지 소모를 최소화하면서 동시에 시간지연 구속조건을 갖는 데이터 전파를 위한 노드 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 기법의 평형 상태 분석과 제어이론을 바탕으로 시스템의 안정성을 분석한 후 시뮬레이션 결과를 통해 요구 지연 시간을 만족하는 동시에 에너지 소모를 줄이는 성능을 검증한다.
차기 상태 천이 표상(Successor representation, SR) 기반 강화학습 알고리즘은 두뇌에서 발현되는 신경과학적 기전을 바탕으로 발전해온 강화학습 모델이다. 해마에서 형성되는 인지맵 기반의 환경 구조 정보를 활용하여, 변화하는 환경에서도 빠르고 유연하게 학습하고 의사결정 가능한 자연 지능 모사형 강화학습 방법으로, 불확실한 보상 구조 변화에 대해 빠르게 학습하고 적응하는 강인한 성능을 보이는 것으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 표면적인 보상 구조가 변화하는 환경뿐만 아니라, 상태 천이 확률과 같은 환경 구조 내 잠재 변수가 보상 구조 변화를 유발하는 상황에서도 SR-기반 강화학습 알고리즘이 강인하게 반응하고 학습할 수 있는지 확인하고자 한다. 성능 확인을 위해, 상태 천이에 대한 불확실성과 이로 인한 보상 구조 변화가 동시에 나타나는 2단계 마르코프 의사결정 환경에서, 목적 기반 강화학습 알고리즘에 SR을 융합한 SR-다이나 강화학습 에이전트 시뮬레이션을 수행하였다. 더불어, SR의 특성을 보다 잘 관찰하기 위해 환경을 변화시키는 잠재 변수들을 순차적으로 제어하면서 기존의 환경과 비교하여 추가적인 실험을 실시하였다. 실험 결과, SR-다이나는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화를 제한적으로 학습하는 행동을 보였다. 다만 기존 환경에서의 실험 결과와 비교했을 때, SR-다이나는 잠재 변수 변화로 인한 보상 구조 변화를 빠르게 학습하지는 못하는 것으로 확인 되었다. 본 결과를 통해 환경 구조가 빠르게 변화하는 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SR-기반 강화학습 에이전트 설계를 기대한다.
현재 단대단(End-to-End) 비디오 서비스의 질을 높이기 위해 많은 연구가 각 계층별로 진행되고 있다. 전송계층에서의 오류 제어(Error Control), 네트워크계층에서의 QoS (Quality of Service)모델, 표현 및 응용계층에서의 오류 강인성(Error resilience)/오류 은닉(Error concealment) 등이 연구 개발되고 있다. 그러나 계층 간의 연관성이 높은 부분에서의 통합을 통한 성능향상에 관한 연구는 그 필요성과 효율에 비해 아직도 미흡하다. 본 논문은 QoS 서비스 모델하에서의 적응적 FEC(Forward Error Correction) 적용 및 우선순위에 따른 비디오패킷(VP ,VideoPacket)을 통하여 효율적인 계층화 비디오 스트리밍을 단대단 QoS성능의 향상에 관점을 맞추어 제안한다. 제안하는 방식은 최소 화질 보장과 같은 효율에서 보다 적은 가격에서의 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여 통합형 서비스(IntServ, IS, Integrated Service) 의 자원예약을 사용하는 방법과 높은 가격의 자원 예약을 사용하지 않는 차별화 서비스(DiffServ, DS, Differentiated Service)를 적용했으며 이에 보장형 서비스의 특징을 공통을 가지기 위해 계층화 FEC를 적용하였으며 적절한 가격의 조절을 위하여 비디오패킷을 통한 데이터 분할을 적용하였다. 본 논문은 또한 최종 사용자의 만족도를 PSNR(Picture Signal to Noise Ration)과 PSNR에서 표현하지 못하는 부분의 평가를 위해 손상프레임율(DFR, Damaged Frame Ratio)과 오류프레임율(EFR,Error Frame Ratio)을 제안 이를 통해 평가하고자 한다. 제안하는 방식의 실험 결과는 비디오 코딩계층과 전송 계층, 네트워크 계층의 결합된 성능이며 이는 또한 화질의 개선뿐만 아니라 사용자의 가격문제에 대하여서도 비교 분석하였다.
이동 에이전트는 분산 응용에 있어서 네트워크의 부하와 대기시간을 줄일 수 있는 기술 중 하나이며, 네트워크 환경에 대한 적응성이 좋아 향후 기대되는 분산 응용 기반 기술이라 할 수 있다. 본 논문에서는, 다양한 분산 응용 개발에 효율적으로 이용될 수 있는 이동 에이전트 프로그래밍 시스템인 HUMAN이 설계, 구현된다. HUMAN은 분산 능동 객체인 이동 에이전트 기반의 응용 시스템 개발을 위한 Java 기반의 응용 프레임워크이다. HUMAN은 파일 탐색, 그룹 어드레싱, 그리고 여정 및 탐색 대상 정보의 입력 등의 고급 유틸리티 등을 지원하고 있어, 이동 에이전트 기반의 프로그래밍에 있어서 높은 수월성을 제공하고 있으며, 주어진 네트워크 환경에 용이하게 적용하기 위해 다양한 이동 및 응답 방식들을 제공하고 있다. 또한 에이전트 등록, 해지 등을 위한 관리 서버도 제공하고 있어, 분산 정보 검색, 원격 제어 및 관리, 파일 공유 관련이 분산 응용 시스템의 개발에 효율적으로 적요할 수 있다는 장점을 가지고 있다. HUMAN 기반의 분산 응용 시스템의 예로, 간단한 물품거래 시스템이 설계, 구현되었다.
무선 네트워크에서 TCP는 무선망의 특징으로 인한 패킷 손실을 혼잡상태에 의한 손실로 잘못 판단하는 문제와 연결된 디바이스들의 상태 변화로 인한 잦은 처리량의 변동 문제 때문에 성능 저하를 일으킨다. 지연 기반 TCP는 RTT(Round Trip Time)를 이용하여 윈도우의 크기를 조절하기 때문에 손실의 영향을 받지 않아 불필요하게 전송 속도를 낮추는 문제를 해결할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 지연기반 TCP를 이용하여 성능 저하를 개선시키는 알고리즘을 제안하여 두 가지 문제 모두를 해결하려 하였다. 제안하는 기법은 네트워크 상태를 빠르게 반영하는 RTT를 BaseRTT 측정에 추가하여 적응적으로 변화할 수 있도록 하였으며, 혼잡 윈도우 크기의 증가 감소량과 BaseRTT의 측정 가중치를 버퍼 잔류량을 기준으로 변화시켜 안정성을 더하였다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 기법이 무선 네트워크에서의 처리량 변동 문제를 기존의 방법보다 완화시킬 수 있음을 확인하였다.
최근 생물학적으로 영감을 받은 모델링 기술은 단순한 현장 상호작용과 제한된 정보와 함께 이들의 강인성과 확장성, 적응성에 대해 상당한 관심을 받고 있다. 이러한 모델링 기술들 중, 유전자 조절 네트워크(Gene Regulatory Networks)(GRNs)은 세포로부터 생물학적 유기체의 발생과 자연 진화에 대한 이해에서 핵심적인 역할을 하고 있다. 본 논문은 GRN 원리를 무선 센서 네트워크 시스템에 적용하고 시간지연 요건을 충족하는 동시에 에너지 균형을 달성할 수 있는 분산화된 노드 스케쥴링 설계 기법을 제안한다. 각 센서 노드는 소비된 에너지 수준과 지연시간에 반응하여 자동으로 자신의 상태를 스케줄링하며, 이는 GRN 모델에서 영감을 받은 유전자 발현과 단백질 농도 조절 모델에 의해 제어된다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 에너지 균형뿐만 아니라 원하는 시간 지연에서 성능을 달성하고 있다는 점을 보여준다.
스테레오 비젼 시스템은 사람의 눈 구조와 같이 좌,우 양방향에 위치한 두 대의 카메라로부터 영상이 입력되기 때문에 기존의 2차원 영상에 비해 보다 현실감 있는 입체 영상을 제공하는 특징을 갖고 있다. 그러나 스테레오 비젼 시스템에서 좌,우 영상의 시점이 일치하지 않을 경우 발생하는 스테레오 시차로 인해 오랜 시간동안 작업하는 관측자에게 눈의 피로감을 주고 물체의 입체감을 느끼지 못하기 때문에 스테레오 시차를 0으로 유지시키는 것이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 스테레오 시차를 0으로 유지시키기 위한 새로운 접근방법으로 적응적 물체 추적이 가능한 광 JTC를 이용하여 좌,우 영상에 대한 상관 첨두치의 상대적 위치 변화를 측정하는 새로운 스테레오 시차추출 방법을 제시하고, 광학적 실험을 통해 배경 잡음에 강하고 주시각 시차의 실시간적 제어가 가능한 스테레오 비젼 시스템을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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