본 논문에서는 모델의 불확실성을 갖는 RC 배터리 모델의 State-of- Charge(SOC)를 추정하기 위한 강인한 고이득 관측기를 설계한다. 일반적으로 SOC를 추정하기 위해 사용하는 RC 배터리 모델은 실제 배터리 셀과 정확하게 일치하지 않고 거기에 따른 모델의 불확실성이 존재하게 된다. 이렇게 불확실성이 존재할 때 그 영향을 최소화하고 보다 정확한 SOC를 추정할 수 있는 강인한 관측기를 설계하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 실제 배터리 셀과 RC 배터리 모델 사이에 모델 불확실성이 존재하더라도 정확한 SOC추정을 위하여 강인한 고이득 관측기를 설계한다. 하지만 이러한 강인한 고이득 관측기는 높은 이득으로 발생하는 튐 현상(peaking phenomenon)과 출력 측정오차에 민감하게 반응하여 발생하는 진동(perturbation)이 존재하는 단점이 있다. 그래서 이를 보완하기 위해 슬라이딩 모드 기법을 사용하여 강인한 고이득 관측기를 설계한다. 마지막으로 성능 검증을 위하여 선형 관측기, 고이득 관측기를 이용한 SOC 추정결과를 비교한다.
소프트웨어 개발은 구조적기법에서 객체지향기법으로 전환되고 있다. 객체지향 소프트웨어 개발은 폭포수 프로세스가 아닌 반본적 프로세스 적용을 보다 선호하고 있으며, 유스케이스에 기반하여 요구사항을 도출하고, 이에 기반하여 분석, 설계와 코딩이 이루어지고 있다. 따라서, 유스케이스에 기반하여 개발될 소프트웨어의 규모가 추정되고 이에 기반한 개발노력, 비용과 개발기간이 추정되어야만 프로젝트 성공을 위한 관리가 가능해진다. 기존의 유스케이스 점수 관련 개발노력 추정 모델들은 겉형과 비선형 모델들이 제안되었지만 유스케이스 점수의 규모에 따른 개발노력을 적절히 추정할 수 있는 모델이 없는 실정이다. 본 논문은 성장곡선을 적용해 유스케이스 점수에 대한 개발노력을 추정하는 모델을 적용한 결과 기존의 통계적 모델들보다 월등한 성능향상을 보였다. 따라서, 본 모델을 적용하여 개발노력을 추정함으로서 프로젝트 개발관리를 적절히 수행할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 2006년도의 교량 유지관리 빅데이터를 이용하여 선행연구에서 개발된 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델에 대하여 10여년이 경과한 현재적 적용성을 각각의 업데이트 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델의 현재적 적용성은 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 도시교통계획분야에 있어서 교통수요의 예측모델 또는 교통정책의 평가 모델로서 비집계(非集計) 모델에 관한 연구가 진행되고 있다. 이 비집계모델은 개개의 의사결정단위에 있어서 선택행동을 영역마다 집계하는 것이 아니고 의사결정레벨의 데이터률 그대로 모델로 구성할 경우 이 데이터를 이용함으로써 의사결정단위의 선택행동을 모델화 할 수 있다는 특징을 갖고 있다. 한편 비집계모델의 사용목적은 여러가지로 생각되나 이것을 교통수요의 목적이나 교통정잭의 평가를 위한 모델로 이용할 때는 파라미터의 추정값이나 선택비율의 추정값에 대한 안정성이 매우 중요한 문제가 되고 있다.
본 연구는 표고자료의 임의지점에서 표면의 형상에 대한 파라미터들을 추정하는 경우, 추정에 적용된 조정계산모델들의 전통계량이 추정결과를 채택 혹은 기각하는데 적용될 수 있는 정도를 비교분석하는 것을 목적으로 한다. 표면 파라미터 추정시 그 추정결과값을 신뢰할 수 있는지에 대한 여부는 일반적으로 표면의 조건, 그리고 적용된 조정계산모델의 유형에 따라 영향을 받을 것으로 예상되지만 이에 대한 체계적이고 구체적인 연구는 아직 미흡한 실정이다. 원시자료가 실제 관측으로부터 취득된 자료인 경우, 그 참값을 알 수 없기 때문에, 조정계산모델들의 적용적합성을 명확히 파악하기 위하여, 본 연구에서는 원시자료를 모의적으로 생성하여 연구를 수행하였다. 모의자료생성은 각 기준면위에 수평면, 경사면, 그리고 곡면을 포함시키고 일정량의 노이즈를 추가함으로써 연구를 수행하였다. 비교 분석은 모의자료의 임의지점에서 추정된 결과값들을 각 조정계산모델별 전통계량과 연계분석함으로써 수행되었다. 실험결과로부터 조정계산모델들의 다양한 표면조건에 따른 추정특성을 파악할 수 있었다.
본 논문은 현수교 이중 행어 시스템에 대한 진동기반 SI 장력추정기법의 실험적 검증을 소개한다. 현수교 이중 행어 시스템을 모사한 실험 모델을 제작되었으며, 세가지 경우의 클램프 위치에 대한 세가지 경우의 행어장력에 대해서 총 9회의 진동실험이 반복 수행되었다. 각각의 계측된 가속도 응답 데이터에 대해서, 모달분석을 통한 고유진동수와 모드 형상이 추출되었다. 추출된 일련의 동특성치들에 대하여 기존의 장력추정 이론인 현이론과 선형회기법을 적용하여 장력을 추정하였다. 또한 진동기반 SI 장력추정기법을 적용하여 장력을 추정하였는데, 추정된 장력은 수치모델과 계측모델의 동적 특성치들이 동일하게 될 때, 수치모델의 케이블 장력을 인식함으로써 추정되었다. 추정결과, 클램프의 위치에 따라서 기존의 이론을 이용한 추정장력의 오차는 최대 53.1%까지 보이는 반면, 진동기반 SI기법을 이용한 추정장력기법의 장력추정 오차는 모든 경우에 대하여 3% 이내 이다.
수신신호의 도래방향 추정기술 중 MUSIC과 ESPRIT와 같은 방법들은 수신신호 벡터로부터 얻어진 상관행렬의 고유치 분해를 통하여 도래방향을 정도 높게 추정할 수 있는 초고분해 알고리즘들로 잘 이용되어 왔다. 그러나 이러한 방법들이 대규모 2차원 어레이 안테나를 구성하는 경우 과다한 연산량으로 인하여 실시간 처리에 장애가 되고 있으며, 어레이 안테나의 물리적인 결함이 있는 경우 보정을 요구한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 신경망 모델을 이용한 도래망향 추정 방법들이 연구되어 왔으나, 복수의 신호가 존재할 경우 신경망 모델에 대한 대규모 학습량을 요구한다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 상호결합형 신경망 모델을 이용하여 도래방향을 추정하기 위한 방법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 실시간 처리가능성을 논한다.
본 논문에서는 선박 수중방사소음 저감을 위한 에어마스커의 기포크기 추정 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 Rayleigh의 제트 불안정 모델과 연속 조건을 이용하여 유도된 기존 모델에 공기의 제트유속을 도입함으로써 저속유동 조건에서 발산하는 단점을 보완 하였다. 공기의 제트유속은 유동이 없는 경우 기포의 크기를 이용하여 추정하였다. 유동이 없는 매질에서 기포의 크기는 분사된 공기의 레이놀즈수를 기반으로 층류구간, 천이구간, 그리고 난류구간으로 나누어 경험적 방법으로 추정 하였다. 제시된 기포크기 추정 모델은 Computational Fluid Dynamics(CFD) 해석결과 그리고 기존 문헌의 실험결과와 비교하여 잘 일치함을 확인하였다. 끝으로, 음향 역산법을 활용하여 대형터널에서 수행된 에어마스커 공기분사 실험의 계측된 삽입손실로부터 기포의 분포를 추정하였다. 역산된 기포분포와 기포크기 추정 모델의 추정 결과를 비교하였다.
본 논문에서는 MRAS(Model Reference Adaptive System)을 이용한 유도 전동기의 회전자 저항을 추정하는 방법을 제안하였다. 슬립 계산은 회전자 저항 값과 연관되어 있기 때문에, 잘못된 회전자 저항 값 정보는 벡터제어의 동특성을 저하시킬 수 있다. 따라서 회전자 저항 값을 정확히 측정 또는 추정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 회전자 자속의 크기 기반의 MRAS를 바탕으로 회전자 자속 전압 모델을 기준 모델로 구성하고 회전자 자속 전류 모델을 적응 모델로 구성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 두 모델 사이의 오차 신호를 영으로 수렴하도록 적응 메커니즘을 구성하여 회전자 저항 값을 추정한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
이 논문에서는 합성된 애기장대 데이터셋을 활용하여 딸기의 엽면적을 추정할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 개별 잎 검출을 위하여 합성 데이터셋으로 학습된 Mask R-CNN 의 객체 검출 모델을 사용하였고, 이어 이미지 후처리 작업에 해당되는 모폴로지 연산의 침식 및 팽창, 픽셀 카운터를 통해 엽면적을 추정하였다. 각기 다른 역할을 수행하는 신경망 계층에 어텐션 메커니즘 적용하여 검출 성능의 향상과 검출 시간을 단축하였다. 제안된 모델은 딸기 데이터셋을 사용하지 않는 합성된 데이터셋만으로도 실제 온실에서 획득한 다양한 이미지에서의 딸기 엽면적을 추정하는 데에 우수한 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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