최근 MEMS 센서는 기계상태감시에 있어서 전력소모, 크기, 비용, 이동성, 응용 등에 있어서 각광을 받고 있다. 특히, MEMS 센서는 스마트센서와 통합가능하고, 대량생산이 가능하여 가격이 저렴하다는 장점이 있다. 이와 관련한 기계상태감시를 위한 많은 실험적 연구가 수행되고 있다. 이 논문은 MEMS 센서들을 3 가지 인공지능 분류기 성능평가를 위한 비교연구에 대해 설명하고 있다. 회전기계에 MEMS 가속도와 전류센서들을 부착하여 데이터를 취득했고, 특징추출과 파라미터 최적화를 위해 Cross validation 기법을 사용하였다. MEMS 센서를 이용한 결함분류기 적용은 적합하다고 판단된다.
본 논문에서는 3단형 발사체의 TVC 자세제어설계 및 벤딩필터 설계 결과를 제시하였다. TVC 자세제어기로 사용된 비례미분 제어기의 이득을 안정성 여유 조건을 토대로 제어루프의 고유주파수의 함수 형태로 결정되도록 하였으며, 유연모드 안정화를 위한 벤딩필터의 계수는 파라미터 최적화 기법을 이용해서 주어진 안정성 구속조건을 만족시키도록 결정하였다. 설계된 TVC 제어기와 벤딩필터의 타당성 및 성능에 대한 최종적인 분석은 비선형 6자유도 시뮬레이션을 통하여 수행되었다.
일반적으로 이산 최적화에서의 라그랑지안 방법은 제약조건을 쉽게 다루기 위한 기법이다. 이 방법은 전형적으로 분지한계법에서 상한을 찾을 때 사용한다. 본 논문은 여러 개의 제약조건이 있는 다중 배낭 문제를 위한 새로운 라그랑지안 방법을 제안한다. 기존 라그랑지안 접근법과는 달리 제안한 방법은 라그랑지안 벡터의 새로운 특징에 기초하여 품질 좋은 하한(즉, 가능 해)을 효율적으로 찾을 수 있다. 잘 알려진 큰 규모의 벤치마크 데이터에서 실험을 하였고 제안한 라그랑지안 방법은 기존 방법의 성능을 개선하였다.
In this paper, we propose a method that measures quality of digital correlator. Quality of digital correlator in field of image composition of radio astronomy have as important position for acquisition of radio wave image with high precision. Digital correlator should have wide bandwidth and high precision to study on deep space. Digital correlator, therefore, should be designed to have high speed processing and high precision. But, real time measurement of quality of digital correlator using acquisition data is difficult to compare accuracy of result because digital correlator should process a large quantity of data with high speed. Measurement method of quality, also, has intricate implementation of experiment equipment. this paper present methods that compose experiment equipment without external installation easily and verify quality of digital correlator perfectly.
본 논문은 실제적인 변압기 운전환경에서 변화하는 승압형 인덕턴스를 실시간으로 추정하여 그 값을 통해 이득값을 계산하는 전향제어기를 제안하였다. 승압형 인덕턴스는 입력 전류의 변화분과 입력 교류 전압의 측정치만을 이용하여 추정되고, 그 값은 최소자승법을 적용하여 최적화 된다. 제안된 전향제어기는 변압기 운전 환경의 변화에도 강인한 제어가 가능하며, 입력 전류의 고조파 성분을 감소시켜 간섭현상에 따른 성능 저하를 최소화 할 수 있다. 제안된 기법의 타당성은 시뮬레이션과 실험 결과를 통해 검증하였다.
무선 네트워크에서 최소 에너지 브로드캐스트 문제는 네트워크에 배치된 모든 노드가 브로드캐스팅과정에서 데이터 전송에 사용되는 에너지를 최소화하는 문제이다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 최소 에너지 브로드캐스트 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 메타휴리스틱 기법인 타부서치 알고리즘을 제안한다. 보다 효과적인 해 검색을 위해 제안된 알고리즘은 새로운 이웃해 생성방식과 복구함수를 적용한다. 제안된 알고리즘의 성능평가는 배치된 모든 노드로의 브로드캐스팅 시 전송 에너지와 알고리즘 실행시간 관점에서 기존의 알고리즘과 비교를 하였으며, 실험 결과에서 제안된 알고리즘이 최소 에너지 브로드캐스트 문제에 효과적으로 적용됨을 보여준다.
미래형 추진기관으로 주목받고 있는 스크램제트 엔진의 지상시험을 위해 시험모델을 설계하였다. 설계 마하수는 7.6, 고도는 30km로 두었으며 4개의 충격파를 흡입구에 배치하였다. 엔진의 흡입구는 Levenberg-Marquardt 최적화 기법, Korkegi 관계식을 이용하여 설계하였으며 연소기는 연료-공기 혼합 증진을 통하여 고연소효율 및 연소기 길이 단축을 구현할 수 있도록 설계하였다. 성능검증을 위한 전산해석에서 흡입구는 받음각 ${\pm}4^{\circ}$에서도 적절한 충격파배치를 보였으며 연소기는 공동을 설치하였을 때 연소효율이 향상됨을 확인할 수 있었다.
순차적인 관찰값을 바탕으로 하고 신호검출에 소요되는 시간이 고정된 신호검출기의 제작에 관한 방법을 제안하며 이는 하드웨어의 복잡도를 감소시키는 장점이 있다. 제안된 방법은 Voronoi 다이어그램과 Delaunay 분할을 사용한다. 제안된 신호검출기 제작은 또한 고정 지연 트리 검색 검출 (FDTS) 방법에 기반을 둔다. FDTS 는 효율적인 순차적 신호검출 알고리즘이며 심볼간 간섭이 존재하는 채널에서 결정 궤환 등화기법 (DFE)과 결합하여 최적화에 근접한 성능을 보인다. 이러한 접근방법에서는 Voronoi 다이어그램 혹은 등가적으로 Delaunay 분할에 포함된 정보를 활용하여 다차원 유클리드 공간에서의 상대적인 관찰값의 위치를 계산하며 이러한 방법이 효율적인 계산을 유도하는 신호검출기의 제작에 이용된다.
H.264/AVC 비디오 부호화 표준은 높은 부호화 효율을 보여주지만, 그에 따른 부호기의 복잡도가 증가하는 단점이 있다. 특히 비트율-왜곡 최적화 기법을 이용하여 인트라 모드를 결정하는 방법은 부호기의 복잡도를 증가시키는 가장 큰 원인이다. 따라서 부호화 효율을 유지하면서 부호기의 복잡도를 감소시키는 여러 가지 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 MPEG-2에서 H.264로의 변환 과정에서 $4{\times}4$ 정수 변환 계수를 이용하여 효율적으로 인트라 예측 모드를 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리듬을 적용한 모의실험 결과는 영상의 부호화 성능을 유지하면서 복잡도 및 부호화 수행 시간을 감소시킬 수 있었다.
GA 기반의 4족 보행로봇의 걸음새의 속도와 안정성을 최적화하는 걸음새의 자동 생성 방법을 구현한다. 기존에 사용된 걸음새 파라미터 집합에서 중요 파라미터의 영향을 분석하였고, 이를 통해 효율적인 탐색 방향을 설정하였다. 또한 속도 위주의 기존 연구와는 달리 반 정확도가 수반된 결과를 얻도록 하였다. 제안된 기법의 검증을 위하여 SONY Aibo 4족 보행 로봇에 대해서 ODE 기반의 물리적 특성을 포함한 정교한 시뮬레이션이 가능한 Webots 을 이용하여 실험을 수행하였고, 속도와 안정성 면에서 향상된 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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