본 논문에서는 부분방전 패턴인식을 위한 퍼지뉴럴네크워크(Fuzzy-Nueral Network를 설계한다. 퍼지뉴럴네트워크의 구조에서 규칙의 전반부는 개별적인 입력 공간을 분할하여 표현하고, 규칙의 후반부는 다항식으로서 표현되며 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식의 계수를 학습한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 학습률 및 모멤텀 계수를 최적으로 동조한다. 제안된 네트워크는 부분방전 패턴인식을 위해 다중 출력을 가지며, 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의결함에 대해 부분방전 신호를 패턴인식한다. 부분방전 신호는 PRPDA 방법을 통해 256개의 입력 벡터와 4개의 출력 벡터를 가지며, 보이드 방전, 코로나 방전, 표면 방전, 노이즈의 4개 클래스를 분류하며, 패턴인식률로서 결과를 분석한다.
자신의 현재와 과거의 시계열데이터만을 가지고 시계열 모형을 구축하는 단변량 ARIMA모형 분석법과는 달리, 관심의 대상이 되는 출력시계열과 이와 관련있는 입력시계열의 동태적 특성을 나타내는 전이함수모형(Transfer function model)을 사용하여 소양강댐, 충주댐, 화천댐에 대한 월별 수문자료를 이용하여 유입량을 예측해 보고자 한다. 본 연구의 주요 목적은 다변량 추계학적 시스템의 해석을 위한 모형의 추정과 등정을 위한 과정을 개발하는데 있다. 일반적 추계학적 시스템 모형이 표현되며 그것으로부터 수문학적 시스템의 모형을 매우 적절하게 유도하기 위한 다중 입력-단일 출력 TF, TFN모형을 유도하는데 있다. 이 모형은 수문학적 시스템을 위한 경우에 있어 상관된 입력을 설명할 수 있도록 개발된다. 일반적으로 모형을 만드는 전략이 유도되며 실제유역시스템에 적용하여 검토된다. 한강수계 주요 다목적댐인 소양강댐, 충주댐, 화천댐의 수문자료를 가지고 추계학적 모형(TF, TFN)에 의한 결과와 실제유입량을 비교하여 검토하고자 한다.
$64{\sim}85\;{\Omega}$의 저출력저항을 갖는 박막 크로멜-알루멜 다중접합 열전변환기의 입력-출력 관계는 근사적으로 제곱법칙을 따랐지만, 전압 감응도는 공기 중 및 진공 중에서 각각 $0.34{\sim}0.67\;V/W$ 및 $1.15{\sim}1.48\;V/W$로서 매우 작았고, 공기 중에서 교류-직류 전압 변환오차는 입력이 1 V의 정현파 실효전압일 때 $40\;Hz{\sim}10\;kHz$의 주파수 범위에서 약 +340 ppm으로서 매우 크게 나타났다. 열전변환기의 큰 변환오차는 주로 저출력저항으로부터 기인된 작은 전압 감응도 및 큰 열손실 때문으로 생각되고, 따라서 작은 교류-직류 변환오차를 얻기 위한 최적화가 필요하다.
본 논문에서는 TDBM과 CMTEDD를 사용하여 다중출력조합디지털논리시스템 설계방법의 한가지를 제안하였다. 또한, CBDD와 CMTEDD를 기반으로 최종 조합디지털논리시스템 구성을 멀티플렉서를 사용하여 구현하였다. 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 모듈사이의 내부결선을 효과적으로 줄일 수 있으며 입력변수의 쌍과 출력함수의 쌍에 의해 게이트 수를 줄일 수 있는 장점이 있다.
암호시스템에 사용되는 알고리즘의 기본적인 안전성 평가 항목은 난수성이다. 미국의 표준기술원 NIST는 차세대 암호알고리즘 AES를 선정하는 과정에서 블록암호의 난수성을 통계적으로 평가할 수 있는 패키지를 제안하였다. 이 패키지는 입출력 길이가 동일한 함수인 블록암호에 적합하도록 구성되어 있으므로 대부분 확장된 출력 길이를 갖는 키유도함수의 난수성 평가에 그대로 적용하는 것은 무리가 있다. 본 논문에서는 입력 길이보다 확장된 다중 블록을 출력하는 대표적인 암호 구성 요소인 키유도함수에 적합한 통계적 난수성 평가 방법으로 NIST의 방식을 개선한 것을 제안한다. 그리고 제안된 방법에 의하여 3GSM과 NIST에서 표준으로 권고하고 있는 키유도함수에 대한 통계적 난수성 평가결과를 제시한다.
Park, You-Cho;Park, Goon-Cherl;Chung, Chang-Hyun;Park, Chong-Kyun
Nuclear Engineering and Technology
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제22권4호
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pp.371-379
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1990
제논의 공간적인 진동은 원자로의 운전에 지장을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 가압경수로에서의 제논에 의한 불안정성을 분석하기 위하여, 보다 일반적이고 다중입력/다중출력 계통에 적합한 일반화된 Nyquist조건을 사용하는 진동수위주의 기술을 적용하였다. 또한 모드전개 방법에 의하여 선형화된 중성자속을 구했다. 이 모형으로 출력 준위, 제어봉 위치, 그리고 평균 노심 연소도둥의 노물리 변수의 변화에 따른 영광 1호기의 제논에 대한 축방향 안정성을 조사하였다. 결과로는, 출력 준위의 증가나 제어봉 삽입의 증가는 안정성을 저해하는 효과를 가져오고, 연소도가 증가할 수록 불안정한 것으로 나타났다.
다중 모드 도파로에서 두 모드 간섭(TMI)에 기반한 소형 빔 합파기가 제안되었으며, 그 가능성을 삼차원 BPM (beam propagation method) 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 다중 모드 도파로와 접할 때, 입력 도파로들은 약 1 ㎛ 정도 분리되어 있기 때문에 제작 공정 후의 도파 구조 패턴의 재현성이 우수하다. 적색, 녹색 및 청색 입력 포트에서 출력 포트로의 파워 전달은 각각 93.5%, 94% 및 93%로 계산되었다. 각 색상의 파장 편차가 10 nm인 경우, 투과율은 90%보다 크게 유지되었고, 도파로 폭의 편차가 40 nm 정도일 때, 85% 이상의 파워 전달을 유지함을 알 수 있다. 또한, 제안된 합파기는 편광의존성이 거의 없으며, 0.02 × 4 ㎟ 정도의 크기로 작게 구현될 수 있다.
다수의 출력변수를 가지고 있는 실시스템에서, 출력변수의 측정치가 어떠한 사정(하드웨어상 혹은 제어대상의 특성 등)에 의하여 동시에 전부 검출되어지지 않고, 측정방식이나 성분이 유의한 것끼리 몇개씩 서로 조금씩 틀린 시각에 측정되어 차례로 디지틀 계산기에 입력되어지는 경우가 있다. 다시 말하면, P개의 검출량이 조금씩 틀린 시각 $kT_{o}+t_{1},kT}o}+t_{2}.{\cdot}{\cdot}{\cdot},kT_{o}+t_{r}(0{\le}t_{1}{<}t_{2}{<}{\cdot}{\cdot}{\cdot}{<}t_{r}{<}T_{0})$에 각각 $P_{1},P_{2},{\cdot}{\cdot}{\cdot},P_{r}(P=P_{1}+P_{2}+{\cdot}{\cdot}{\cdot}+P_{r})$개씩 측정되어 얻어지게 된다/ 본 논문에서 말하는 다중 시리얼 샘플링이라고 하는 것은 이와같은 데이터의 취득방식을 의미하고 있다. 종래의 관측기이론에서는 P개의 검출량을 가진 제어대상의 상태추정에는 P개이 데이터를 동시에 필요로 하고 있다. 따라서 종래의 관측기이론을 그대로 상기와 같은 대상에 적용하게 되면, P개의 측정치가 전부 얻어지는 시간 $T_o$마다 상태의 추정치를 갱신하는 관측기가 얻어진다. 그러므로, 이와같은 관측기를 사용하게 되면 임의의 시각에 한조의 출력변수가 검출되더라도 그 정보를 직접 이용하지 못하고 나머지의 출력변수가 전부 검출될 때까지 기다리지 않으면 안되게 되므로, 하드웨어사의 기능을 최대한 이용하지 못하고 있는 것이 아닌가 생각된다. 본 논문에서는 상기와 같은 시스템에 있어서, 한조의 출력변수가 검출될 때마다 관측기의 내부상태를 갱신해서 새로운 상태추정치를 얻을 수 있는 $'$다중시리얼 샘플링형 관측기$'$를 제안하고 그의 구성가능성을 증명한다. 또한, 다중시리얼 샘플링형 관측기의 출력으로 폐루프를 구성하였을 경우, 전체 제어계의 안정성에 관한 문제를 검토하고, 시뮬레이션에 의하여 본 논문에서 제안된 관측기의 유효성을 확인한다.유효성을 확인한다.
3차원 인체자세추정은 스포츠, 동작인식, 영상매체의 특수효과 등의 분야에서 널리 활용되고 있는 기술이다. 이를 위한 여러 방법들 중 다중 시점 3차원 인체자세추정은 현실의 복잡한 환경에서도 정밀한 추정을 하기 위해 필수적인 방법이다. 하지만 기존 다중 시점 3차원 인체자세추정 모델들은 3차원 특징 맵을 사용함에 따라 시간 복잡도가 높은 단점이 있다. 본 논문은 계산 복잡도가 적은 트랜스포머 기반 기존 단안 시점 다중 프레임 모델을 다중 시점에 대한 3차원 인체자세추정으로 확장하는 방법을 제안한다. 다중 시점으로 확장하기 위하여 먼저 2차원 인체자세 검출자 CPN(Cascaded Pyramid Network)을 활용하여 획득한 4개 시점의 17가지 관절에 대한 2차원 관절좌표를 연결한 8차원 관절좌표를 생성한다. 그 다음 이들을 패치 임베딩 한 뒤 17×32 데이터로 변환하여 트랜스포머 모델에 입력한다. 마지막으로, 인체자세를 출력하는 MLP(Multi-Layer Perceptron) 블록을 매 반복 마다 사용한다. 이를 통해 4개 시점에 대한 3차원 인체자세추정을 동시에 수정한다. 입력 프레임 길이 27을 사용한 Zheng[5]의 방법과 비교했을 때 제안한 방법의 모델 매개변수의 수는 48.9%, MPJPE(Mean Per Joint Position Error)는 20.6mm(43.8%) 감소했으며, 학습 횟수 당 평균 학습 소요 시간은 20배 이상 빠르다.
X-대역, Ku-대역, K-대역 및 Ka-대역의 신호를 수신할 수 있는 다중 대역 수신기의 구조를 제안하고 이를 구현하기 위해서 요구되는 광대역 및 높은 출력 전력 특성을 갖는 전압 제어 발진기를 설계 제작하였다. 완충단을 갖는 전압 제어 발진기는 정상 상태 조건에서 발진부의 특성이 완충단에 의해 영향을 받지 않도록 발진부의 출력 임피던스와 완충단의 입력 임피던스가 직교 교차하도록 설계하였다. 제작한 전압 제어 발진기는 튜닝 전압 $0.0{\sim}8.0\;V$에서 $14.00{\sim}15.20\;GHz$ 대역폭을 나타내었고, $12{\sim}13\;dBm$ 출력 전력 특성을 나타내어 다중 대역 수신기에서 요구하는 특성을 만족하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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