신경 회로망의 출현으로 비선형 시스템 모델링에 대한 관힘이 다시 고조되고 있다. 따라서 본 논문에서는 미지의 비선형 시스템을 동적으로 인식하기 위해 GMDH(Group Method of Data Handling) 일고리즘을 사용한 DPNN(Dynamic Polynomial Neural Network)을 제안한다. GMDH를 사용한 동적 시스템의 인신은 일렬의 입/출력 데이타를 인가하여 필요한 계수들의 집합을 동적으로 산출함으로써 훈련시킨다. 또한 DPNN을 이용하여 비선형 시스템을 제어하기 위해, MRA(Model Reference Adaptive Control)를 설계한다. 결과에서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 DPNN을 사용한 모델링과 제어가 잘 수행됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 기울기하강과 동적터널링이 조합된 학습알고리즘의 다층신경망을 이용한 고신회성의 회귀분석 모델을 제안하였다. 기울기하강은 빠른 수렴속도의 최적화가 가능하도록 하기 위함이고, 동적터널링은 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 새로운 연결가중치를 설정하여 전역최적해로 수렴되도록 하기 위함이다. 또한 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 주요성분분석 기법의 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 회귀분석 모델의 제약도 동시에 해결하였다. 제안된 기법의 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 역전과 알고리즘의 신경망이나 주요성분분석에 의한 차원을 감소시키지 않은 학습패턴을 이용한 신경망보다 각각 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 학습패턴의 영평균 정규화로 회귀용 신경망의 성능을 더욱 더 개선하였다.
본 논문에서는 IMT-2000을 위한 이중 모드 패킷 전송 방식에 대한 성능을 분석하고, 동적 임계치 설정을 이용한 이중 모드 패킷 전송 방식을 제안한다. 먼저, 다양한 채널 환경과 트래픽 유형을 고려하여, 공용 채널과 전용채널 간의 모드 전환을 위한 임계치의 변화에 따른 성능의 변화를 고찰하였다. 성능 분석 결과, 채널 환경과 트래픽 형태에 따라서 스위칭 임계치 설정이 매우 중요하며, 성능에 큰 영향을 미치게 된다는 것을 알 수 있었다. 그리고, 이중 모드 방식에서 스위칭 임계치를 동적으로 설정하는 방식을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 제안된 동적 임계치를 사용할 경우에 채널 상황이나 트래픽 특성 변화에 적응적으로 대처할 수 있어, 전반적으로 고정 임계치 방식보다 성능이 크게 개선됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 무선 ATM 환경에서 음성과 같은 실시간 서비스가 요구되는 트래픽의 QoS를 보장하기 위한 구현 방법을 제안하였다. 음성은 셀이 발생되는 토크스퍼트 구간과 셀이 발생되지 않는 휴지구간이 주기적으로 반복되는 특성을 갖는다. 따라서 음성과 같은 실시간 서비스의 QoS를 보장하기 위해서는 휴지구간 상태에 있는 음성단말의 수와 음성단말의 상태를 고려하여 음성단말의 수에 관계없이 일정한 QoS를 보장할 수 있어야 한다. 음성단말의 수에 관계없이 일정한 연결 지연시간을 제공하기 위하여, 휴지 상태에 있는 음성 단말 수와 휴지 상태의 지속시간에 따라서 동적으로 음성 예약 슬롯을 할당하는 방식을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 slotted-ALOHA나 NC-PRMA 같은 기존의 슬롯 할당방법과 비교하였으며, 그 결과 제안된 방법이 동적으로 예약슬롯을 할당하여 부하에 관계없이 음성 트래픽에 일정한 지연시간과 낮은 충돌율을 제공하면서 프레임에 예약슬롯의 오버헤드를 최소화하므로, 채널 사용 효율을 높일 수 있음을 알 수 있었다.
동적환경하에서의 JIT 생산 시스템의 운영에 관한 연구는 Terada, Kimura(1981), Bitran과 Chang(1985), Deleersnyder(1989), Mitra, Mitrani(1990) 그리고 Philipoom(1990)에 의한 분석적 모델의 발표로부터 시작하여 Terada와 Kimura(1981)의 다단계 연속 생산 시스템에서 간판 시스템에 대한 여러 가지 기본 공식의 제공, Bitan과 Chang(1985)에 다단계 스테이지의 조립생산 시스템에서 여러 가지 기본 공식과 해의 절차의 발표로 발전되어 왔다. 그 이후 Spearman 은 CONWIP을 이용한 간판 시스템의 변형된 형태를 연구ㆍ발표하였고(1990), Generic 간판 시스템에 대한 Chang과 YIH (1994)에 의해 연구되었다. Hybrid Push/Pull 시스템의 하나인 CONWIP 시스템은 현재까지 다른 시스템보다 정책면에서 동적인 기업환경에 적합한 것으로 평가받고 있다. 본 논문은 생산/제조 시스템의 운용에 대해 동적인 기업환경 하에서 고전적 kanban 시스템보다 우월하다고 입증된 CONWIP 시스템을 모형화하고 시스템 운영에 대한 실례를 들어 비선형 계획법의 하나인 내부점 알고리즘으로 수행, 해의 수렴과정을 고찰 기존의 시뮬레이션 결과와 비교 고찰하고자 한다.
본 논문에서는 복소 회로 DQ 변환 기법을 활용하여 3상 PW Cuk AC-AC 컨버터에 대한 완전한 정보를 포함하는 등가모델을 제시하고, 이 모델로부터 상태방정식과 같은 컨버터의 동적 특성의 해석적친 표현을 유도하였다. 또, 이러한 동적 동작특성 해석에 대한 결과는 PSIM 시뮬레이션을 통하여 그 타당성을 검증하였다.
자동화 컨테이너 터미널의 생산성을 향상시키기 위해서는 안벽크레인의 작업 지연 시간을 최소화하는 것이 중요하다. 안벽크레인의 작업 지연 시간은 이송 차량들이 효율적으로 주행하여 제 시간에 필요한 위치에 컨테이너를 운반함으로써 단축이 가능하다. 이송차량의 주행 경로는 사전에 결정된 레이아웃에서 최단 거리, 최단 시간 경로 등의 라우팅 방법을 통해 결정된다. 주행 경로 레이아웃은 안벽크레인의 작업이 진행됨에 따라 안벽 크레인의 위치, 작업 물량 및 병목지점이 변화하므로 동적으로 조정한 필요가 있다. 본 논문에서는 안벽 크레인의 위치 변화에 따라 주행 경로 레이아웃을 동적으로 최적화하는 방안을 제안한다. 제안방안의 효율성은 시뮬레이션 실험을 통해 검증하였다.
본 논문은 개선된 카오틱 신경망을 이용한 비선형 시스템의 적응제어에 관한 것이다. 개선된 카오틱 신경망은 기존의 카오틱 신경망을 간략화하며 동적 특성을 강화하기 위하여 제안하였다 또한 새로운 동적 역전파 학습방법을 개발하였다. 제안된 신경회로망은 다변수 시스템의 시스템식별과 신경망 적응제어 시스템에 적용하였다. 제안된 신경망은 비선형 동적시스템에 우수한 적응성을 가지므로 시뮬레이션 결과는 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 운전자의 편의를 위해 직관적인 방향 정보를 햅틱 정보로 전달하기 위한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템을 구현하기 위해, 햅틱 진동에 방향성을 추가하기 위한 햅틱 기술을 적용하였다. 제안하는 시스템의 작동 과정은 인지와 햅틱 신호 생성으로 나누어지며, 그 과정은 다음과 같다. 인지 과정에서는 차량의 양 측면에 달린 카메라를 이용해 차선을 검출한다. 또한 상단에 부착된 라이다 센서를 이용해 장애물의 방향과 거리를 판단한다. 동적 햅틱 신호 생성 과정에서는 인지된 정보들을 활용하여 차선 이탈과 장애물 충돌의 경보를 구분할 수 있고, 방향성을 포함하는 동적 햅틱 신호가 생성된다. 생성된 신호는 스티어링 휠과 시트에 부착된 진동 모터를 통해 전달된다. 이러한 기능을 갖는 시스템은 로봇을 사용한 시뮬레이션 환경에서 진행되었다.
본 논문에서는 동적 전압 보상기를 위한 속응성을 향상시킨 입력 전압의 크기를 검출하는 기법을 제안한다. 동적 전압 보상기가 계통 전압에서 발생한 순시전압강하를 보상하기 위해서는 강하된 전압을 검출해야 한다. 외란에 강인하고 빠른 응답 특성을 가지는 재귀형 최소 자승법을 사용하여 입력 전압으로 부터 강하된 전압의 크기를 구하고 보상전압을 생성한다. 생성된 보상전압은 입력 전압에 더해져 안정된 부하전압을 공급한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 방법의 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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