본 논문에서는 EKF기법의 초기 파라미터 설정에 따른 상태벡터의 발산 문제를 해결하고자 AEKF기법을 제시한다. EKF기법의 초기 파라미터는 상태벡터 수렴 및 안정성에 중요한 역할을 함으로 초기 파라미터의 적절한 설정은 EKF를 사용함에 있어 매우 중요하다. AEKF방법은 초기 파라미터인 P행렬을 k스텝마다 업데이트하여 초기 상태벡터의 변화에 민감하게 반응할 수 있으며, 또한 초기 상태벡터와 실제 시스템 모델과의 차이가 크게 발생하여도 적응적으로 P행렬의 값을 조절하여 상태벡터의 수렴을 가능하게 한다. 또한 Q행렬 및 R행렬을 k스텝 업데이트하여 상태벡터의 수렴 안정성을 더욱 확보하였다. 3DOF시스템을 통해서 AEKF기법의 결과와 EKF, UKF기법을 비교 검증하였다.
본 논문은 $NCV-{\mid}v_1$ > 라이브러리의 새로운 쌍대 구조의 특성과 그 응용에 대한 연구이다. 상태벡터가 고유벡터인 임의 n개 qudit 상의 모든 유니터리 연산은 1개와 2개의 $NCV-{\mid}v_1$ > 라이브러리 들의 합성으로 표현할 수 있다. 본 연구는 입력 상태벡터가 PP로 제한적인 Barenco의 n비트 U(2n) 연산자를 전역 극성의 입력 상태벡터로 확장 실현하는 것이다. 이와 같이 보강된 확장 실현은 유니터리 연산자의 제어게이트 합성 시에 $NCV-{\mid}v_1$ > 과 이의 쌍대인 $NCV^{\dag}-{\mid}v_1$ > 라이브러리 모두를 사용할 경우에 이들이 대칭적 쌍대 성질을 갖고 있어 모든 극성의 상태벡터 입력에 대해 AND 지배적 종속 합성이 가능하기 때문이다.
본 논문에서는 원자력 발전소 정상 운전시 제어 및 상태벡터 가변을 고려한 최적제어 문제가 연구되었다. 제어기 설계시 제어 및 상태벡터가 변하는 경우를 고려하여 제어기를 구성하고 운전중 상태 및 제어벡터 가변에 따라 변하는 제어기의 최적이득을 정한정 및 양한정 행렬을 이용해 구함으로서 운전중의 부하변화 및 외란에 대해 실질적인 최적제어가 되도록 하였다. 시뮬레이션 결과 정상상태의 부하변화에 대해서는 제어목적에 맞게 잘 추종하고 있었고 원자로 입·출구 및 가압기 계통의 외란에 대해서는 정상상태시의 부하변화와 같은 응답특성을 갖으나 적은 외란에 대해서도 부하가 크게 변하는 회과를 갖는 응답특성을 보이고 있어 외란이 시스템 전반에 미치는 영향이 매우 큼을 보이고 있다.
유한상태 벡터양자화 방법을 이용한 격리단어인식에 관하여 기술하고 있다. 이 인식시스템은 codebook과 next-state function 으로 구성된 일종의 finite-state machine으로 볼 수 있다. 유한상태 벡 터양자화방법을 이용한 격리단어 인식시스템은 일반적인 벡터양자화방법을 이용한 인식시스템에 비하여 소요시간이 감소하며 입력음성을 분할할 필요도 없는 한편 두 시스템의 인식율은 비슷한 것으로 나타났 다. Next-state function을 구하는 방법에는 conditional histogram 방법과 omniscient design 방법이 있 으며, 이 방법들의 성능비교를 위해 영부터 구까지의 한국어 숫자음성에 대한 인식실험을 수행하였다.
본 논문에서는 25%, 50%, 75%, 100% 정격 부하 아래에서 b유도전동기의 회전자 고장을 검출하기 위한 효과적인 FFT 기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 고정자 전류 스펙트럼 성분 중에서 회전자 고장에 큰 영향을 주는 주파수 성분에서 미리 결정한 기준벡터와 특정벡터 사이의 평균 절대치 차이(Mean Absolute Difference)를 이용하였다. 기준벡터는 정상 상태의 고정자 전류 스펙트럼 성분 중에서 기본 주파수 상, 하의 두개의 측파대 주변의 좁은 영역에서 추출하였고 특징벡터는 정상상태와 회전자 바 고장상태의 고정자 전류 스펙트럼 성분 중에서 또한 기준벡터와 동일한 영역에서 추출하였다. 부하실험을 통하여 제안한 알고리즘의 적용 결과는 각각의 정격 부하에서 유도전동기의 회전자 바 고장을 효과적으로 검출할 수 있음을 입증하였다.
본 논문은 ECG의 긴장과 이완상태를 자동으로 인식하기 위해서 SOM 학습을 이용한다. 기존의 ECG 연구는 자극원의 유무에 따라서 정상상태와 변화상태를 비교하여 데이터를 분석하였다. 본 연구에서는 피험자를 ECG로 측정하여 분석한 후 SOM학습을 이용해서 자동으로 긴장과 이완상태를 분석한다. 실험은 피험자에게 슈팅게임을 하게 한 후 ECG로 측정한다. SOM 입력벡터는 측정된 ECG의 HRV분석으로 시간분석과 주파수분석의 특징벡터들을 추출한다. 특징이 추출된 입력벡터들은 SOM으로 학습하여 자동으로 피험자의 긴장과 이완상태를 분류하여 인식할 수 있었다. ECG와 SOM학습의 매칭도 결과는 71%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 정상상태에서의 속도관측기를 이용한 유도전동기의 센서리스 벡터제어에 대해 연구하였다. 유도전동기 속도 센서리스 벡터제어를 위한 속도 관측기는 제어기의 전압 값과 실측 전류 값으로 구성되었다. 제안한 속도 관측기를 이용하여 정상상태에서 속도지령치의 변화에 대해 속도제어가 잘 이루어짐을 알 수 있었다. 제안한 방법을 시뮬레이션과 실험의 결과로 입증하였다.
LFSR보다 CA가 랜덤성이 우수한 패턴들을 효율적으로 생성함이 알려지면서 그 응용분야가 점차적으로 확대되어가고 있다. Nongroup CA는 해쉬함수의 생성, 암호알고리즘, 이미지 압축 등에 응용되고 있다. 그러나 CA가 생성하는 패턴의 분석이 용이하지 못하였다. 본 논문에서는 선형 nongroup CA의 일반적인 성질과 여원 벡터가 선형 nongroup CA의 0-트리의 0이 아닌 상태인 경우 이로부터 유도되는 여원 TPNCA의 상태들의 행동을 분석하였다.
본 논문에서는 복호화시 정확한 복원이 가능하며 윤곽 상태에 따라 효율적으로 부호화하는 여섯 방향 윤곽부호화 기법을 제안하였다. 먼저 방향벡터의 확률적 분포가 수평 수직 진행 방향과 대각선 진행 방향에서 서로 다르다는 사실에 근거하여 현재의 진행 방향을 두 상태로 나누고, 각 상태별로 다른 코드를 이용하여 부호화하였다. 그리고 부호화 효율을 더욱 높이기 위해 윤곽 상태를 현재 방향벡터와 이진 진행 방향벡터에 따라 다섯 가지로 구분하여 부호화하였다. 또한, 단말 코드워드를 제거함으로써 전체 코드워드 발생 횟수를 줄였다. 실험을 통하여 단말 코드를 제거하고 두 상태 및 다섯 상태로 나누었을 때 전체 엔트로피는 실영상에 대해서는 각각 12%, 14%정도, 합성영상에 대해서는 각각 10%, 26%정도로 크게 감소함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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