본 연구의 목적은 첫째, 재발달 경계층에서의 난류에서지 및 난류전단응력에 대한 전달방정식들의 각 항의 측정자료들을 보다 정확히 제시하고 항들간의 균형을 비교 평가함으로써 비평형 유동으로부터 평형유동으로 회복되는 과정을 검토하고, 둘째, 대표적인 난류 모델들로써 표존 k-.epsilon.모델 및 레이놀즈 응력 모델을 사용한 수치계산을 수행함으로써 이와같은 모델들이 비평형 유동을 서술함에 있어 발생될 수 있는 문제점들을 고찰하는데 있다.
본 논문은 칼만필터를 이용한 ZMP의 다음 상태 예측을 통한 새로운 이족로봇의 균형제어기법을 제안한다. 일반적으로 이족로봇의 동역학 모델은 3D-LIPM(3D-Linear Inverted Pendulum Mode)에 의해 수학적으로 근사화되지만, 이는 로봇의 동역학적 특성을 완벽하게 표현할 수 없다. 이족로봇의 안정성은 ZMP(Zero Moment Point) 위치가 안정영역에 존재하는 경우에 안정성이 보장된다. 그리고 로봇 구조와 그 모델 사이의 내재된 오차는 로봇의 안정성에 영향을 끼칠 수 있다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 균형제어기법은 내부 오차를 줄일 수 있으며, 적절한 로봇의 제어가 가능하다. 제안된 균형제어기법의 실험은 다양한 상황을 포함한 가상의 공간상에서 모의실험 되었다.
PEM 연료전지에 있어서 수분의 균형이 연료전지의 시스템 성능에 현저한 영향을 미친다. 그래서 수분 균형은 가장 중요한 요소 중의 일부가 되었으며, 이에 관한 연구가 광범위하게 이루어지고 있다. 적절한 수분 균형을 유지하기 위해서는 적당한 멤브레인 수화작용(membrane hydration)이 필요하며, 반대로 촉매층(catalyst layer)에서의 익수(water flooding)현상이 없어져야 한다. 따라서 이와 같은 동적 상태에서 PEM 연료전지 내의 수분 균형을 유지하기 위해서는, 고도의 동적 수분 조정 기술이 확보되어야 한다. 현재의 연구는 이러한 특성을 고려하여 PEM 연료전지에서 동적부하 상태에서의 수분 이동에 관한 일차원 해석 모델에 관한 것이다. 금번 모델링의 결과, 양극촉매층(CCL, cathode catalystlayer)에서의 수분 상태는 거의 포화 단계에 이르고 있음을 보여주고 있으며, 이 모델링은 연료전지가 작동되는 동안의 CCL에 나타나는 수분의 양상을 예측하는데 활용될 수 있다. 본 논문에서는 수분 이동 모델이 국제규격에 따라 다양한 수송기관이 가동될 때, 동적부하 상태에서 서로 다른 차이점을 발견하기 위한 시뮬레이션 결과에 초점이 맞추어져 있다. 이 모델링을 적용한 결과, 수분 포화도가 상태에 따라 상이하게 나타남을 알 수 있었고, 또한 정적 수분 조절 요소에 따라 최적 상태가 모든 동적 분포에 따라 달라짐을 알 수 있었다.
하이브리드 애드 혹 네트워크는 통합 네트워크로서 홈 네트워크, 텔레매틱스, 센서 네트워크 등에서 다양한 종류의 서비스를 제공할 수 있다. 특히 애드 혹 네트워크의 각 노드는 이웃 노드들에 데이터를 전송해야 하므로, 전체 에너지의 사용량을 줄이면서, 균형적으로 에너지를 사용하게 해야 한다. 균형적으로 에너지를 사용하지 않으면 부하가 걸린 노드에서 빠른 시간 내에 노드 전송 실패가 나타날 수 있으며, 이는 네트워크 분할 및 네트워크의 기능제공 시간이 단축되는 것을 의미한다. 그러므로 본 논문에서는 에너지의 효율성을 고려한 라우팅 알고리즘에 관한 연구를 수행하였다. 제안한 알고리즘에서는 예측모델을 이용해 각 노드의 에너지의 잔량을 예측하므로, 라우팅 경로의 설정시 에너지 정보를 얻기 위한 많은 부하를 감소시킬 수 있으며, 전체 노드에 걸쳐 에너지의 사용을 균형적으로 사용하게 할 수 있다. 이에 따라 에너지의 손실의 감소 및 네트워크의 가용시간을 연장할 수 있다
이 연구는 수중 운동, 균형 훈련과 복합 운동이 파킨슨 유발 흰쥐 모델에 미치는 영향을 관찰하기 위해 수산화도파민(6-hydroxydopamine)을 흰쥐의 좌측 내측전뇌다발에 주사하여 파킨슨 모델을 제작하였다. 실험동물은 수중 운동을 적용한 실험군 I, 균형 훈련을 적용한 실험군 II, 복합 운동(수중 운동+균형 훈련)을 적용한 실험군 III, 수술 후 표준사육장에서 운동을 적용하지 않은 대조군으로 배치하였다. 수술 후 7일, 14일, 21일에 실험동물의 중뇌 흑질의 도파민 세포감소를 관찰하기 위하여 TH(tyrosine hydroxylase)의 발현 양상을 관찰하였고, 행동학적 검사로 수술 후 1일, 7일, 14일,21일에 아포몰핀유도 회전 검사를 실시하였다. 실험 결과, 실험군들에서 대조군에 비하여 유의하게 높은 TH 발현과 아포몰핀유도 회전수를 보였다. 하지만 실험군들 사이에는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 이상의 결과에서 파킨슨유발 흰쥐모델이 기능 회복에 수중 운동과 균형 훈련이 효과적임을 알 수 있었으며, 흑질 치밀부의 도파민성 신경섬유의 증감을 나타내는 TH의 발현에도 수중 운동과 균형 훈련이 효과적임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 상태변수에 시간지연을 갖는 시간지연 시스템의 모델 차수 축소를 취급한다. 시간 지연 시스템에 대한 가제어성 그래미안과 가관측성 그래미안을 정의하고 균형화된 상태공간 구현을 소개한다. 선형 행렬 부등식의 해를 이용하여 모델 차수 축소 방법과 차수 축소 오차의 상한치를 제시한다. 본 연구에서 제시한 방법의 효용성을 예시하기 위하여 수치예를 수행한다.
본 논문은 Cascaded Flying Capacitor Bridge 멀티-레벨 컨버터를 위한 모델 예측 제어 알고리즘을 제안한다. 모델 예측 제어 방법은 스위치 수가 늘어날수록 예측 값을 도출하기 위한 연산이 많아지기 때문에 전압 레벨이 높은 멀티-레벨 토폴로지에 적용하는데 한계가 있다. 제안된 제어 알고리즘은 전류, 출력 전압 균형, 플라잉 커패시터 전압 균형에 대한 비용 함수를 구분하여 단계별로 제어하는 방법으로 제어에 필요한 연산을 줄일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 제안된 알고리즘의 제어 성능을 검증한다.
본 연구는 양도성개별할당량(individual transferable quota:ITQ)제도하에서 어획량 보고 시스템과 관련된 뉴질랜드의 독특한(unique) 어획량균형제도(Catch Balancing Regime)인 추정가치(deemed value) 시스템의 시행전략에 관한 한 이론적 모델을 제시한다. 본 논문에서 제시된 시행전략모델은 현시원칙(revelation principle)과 유인합치성(incentive compatibility)이론에 근거한 이론적 실증 분석에 기초한다. 분석 결과, 뉴질랜드에서 시행되고 있는 추정가치 시스템은 ITQ 제도하에서 지금껏 규제의 사각지대로 여겨졌던 부수어획(bycatch)과 불법투기(discarding), 그리고 남획(overfishing)과 같은 난제들을 통제 조정할 수 있는 가치 있는 제도적 메커니즘을 가지고 있는 것으로 나타났다. 다시 말해, 분석된 추정가치 시스템에 의한 어획량균형제도의 시행은 우선, 쿼타 보유자들의 어획보고에 대한 규제순응(regulatory compliance)을 향상시키고, 둘째, 어업의 감시 감독(surveillance monitoring)에 대한 비용을 안정화시키며, 셋째, 어자원의 지속적 효율적 관리에 대한 긍정적 유인을 제공한다.
본 논문은 모바일 분산 환경에서 이동형 환자를 모니터링하고 응급상황에 대처할 수 있는 부하 균형 다중 에이 전트 모델을 제안한다. 제안된 모델은 모바일 시스템에서 확장하여 분산 프레임워크 기반의 구조를 갖도록 설계하였으며, 이동형 환자들의 실시간 상황정보를 통해 헬스케어의 서비스를 제공하고 있다. 시스템 설계 시 미들웨어의 한계를 극복하기 위해 애플리케이션들과 그 기반이 되는 네트워크 인프라 사이에 추상 레이어를 제공하여 QoS 요구들과 네트워크 수명 사이의 균형을 유지시켜 주었다. 그리고 셀에서 다중 에이전트의 효율적인 부하 분산을 위해 클러스터링을 사용하였다. 클러스터링은 FCM을 사용하여, 자원들의 사용을 최적화하기 위해 전송 지연을 고려함으로써, 모든 셀에서 다중 에이전트를 효율적으로 분산시킨다.
제한된 에너지 자원으로 동작하는 무선 센서 네트워크에서는 에너지 소비를 최소화하여 통신하는 방법이 중요한 연구 주제이다. 클러스터 헤드를 가진 구분되는 클러스터 안에 센서 노드를 그룹으로 묶는 클러스터링은 에너지 절약에 가장 효과적인 기술로 알려져 있다. 그러나 클러스터 기반 무선 센서 네트워크에서 클러스터 헤드나 게이트웨이는 수집된 정보를 싱크로 보내는 역할 등을 수행하기 때문에 더 많은 에너지를 소비하게 된다. 부적절한 클러스터의 구성은 게이트웨이에 오버로드를 가중시켜 전체 네트워크의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 에너지 효율을 높이고 네트워크 수명을 향상시키기 위하여 새로운 부하 균형 클러스터링 모델을 제시하고 이를 분기한정 알고리즘과 다중시작 지역탐색 알고리즘을 설계하여 기존에 제시된 부하 균형 클러스터링 모델과 비교한 후 성능 측정 실험 후 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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