자동반송 장비의 주행축에 적용되는 횡자속 선형전동기는 위치제어를 목적으로 한다. 위치제어는 자동 반송 장비가 최소구동시간에 최대의 생산을 할 수 있도록 성능이 우수한 구동프로파일을 사용하게 되는데, 어떤 종류의 구동 프로파일을 적용하느냐에 따라 시스템 전체의 응답 속도는 물론이고 진동과 소음을 최소화하여 전체 시스템의 성능을 좌우하게 된다. 일반적으로 사용되는 사다리꼴 속도 프로파일은 변화가 일정한 가감속 전류를 필요로 하고, 전체 구동시간이 짧아 간단한 시스템에 널리 사용되고 있지만, 가속의 끝점과 감속 구간의 시작점에서 급격한 속도 변화에 따른 져크(Jerk)가 발생하여 기구부에 충격이 가해지며, 이로 인한 진동과 소음을 유발해 순간적으로 큰 동적 에러를 발생시킨다. 따라서, 본 연구에서는 부드러운 속도 프로파일을 가지며 운동의 시작점과 끝점에서 '0'의 가속과 져크를 가지는 고차원의 구동 프로파일을 제시하고 횡자속 선형전동기에 적용하여 소음 특성을 분석하였다.
본 논문에서는 개인고속이동(PRT: Personal Rapid Transit)시스템에서 차량의 속도를 제어하기 위해서 필요한 속도 프로파일의 생성과, 생성된 속도 프로파일의 추종 특성을 관찰하기 위한 제어 시스템의 구축에 관해서 다룬다. 제어 시스템을 구축하기 위해서 Labview Real Time Module과 Matlab/Simulink 를 채용한다. 제어기준신호인 속도 프로파일은 간단한 선형방정식을 이용해서 생성할 수 있으며 방정식에 포함되어 있는 변수들에 대한 정보를 얻기 위해서 가상의 선행차량으로부터 feedback되는 차량의 상태정보를 이용한다. 간단한 모의시험을 통해서 속도 프로파일 추종특성의 평가를 위한 제안된 제어시스템의 효용성을 보인다.
본 논문에서는 자동물류운반시스템(AGV)에 사용되는 가감속 제어를 위한 속도 프로파일 기반의 가감속 위치제어를 DC 모터 실험을 통한 토크변화에 대해서 고찰한다. 속도 프로파일을 이용한 모터의 가감속 제어는 모터에 걸리는 부하를 줄임으로써 시스템의 무리한 구동을 방지하고 수명을 연장 시키는 장점을 가지고 있다. 체계적인 설계 구조를 갖는 상태 피드백 제어기를 이용하여 속도 프로파일을 이용한 가감속 제어 기반의 DC 모터의 위치제어와 단순 위치제어를 모의실험을 통하여 비교함으로써 토크 크기를 비교 관찰한다. 또한 CEM-IP-01의 카트 위치 제어 실험을 통하여 이를 검증한다.
최근 산업 분야에서 리니어모터는 고속, 고정밀도의 요구사항에 따라 회전 모터와 볼 스크류, 벨트를 이용한 직선구동방식보다 빠르고 정확하며, 효율이 높기 때문에 활발히 이루어지고 있다. 리니어모터 중에서 선형 브러시리스 직류 전동기(LBLDCM)는 다른 리니어모터에 비해 소형, 경량이 가능하고, 저속 및 고속의 운전이 용이하며, 기계 가공 정도보다는 엔코더 등과 같은 위치 결정 응용 분야에 적합하며 본 연구에서 사용된 LBLDCM은 코일 가동형으로 영구 자석에 의해 발생된 자계와 가동자 코일에 흐르는 전류 사이에 작용하는 힘을 이용하게 된다. 이와 같은 LBLDCM을 응용분야에 적용하기 위해서는 구동 중에 속도가 변하는 지점에서 발생하는 진동을 줄여야 하며 목표지점까지의 정확한 위치 제어가 필수적이다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 속도 프로파일에 따른 진동에 대해 비교 분석한 후, 이동거리에 따른 적합한 속도 프로파일에 대해 알아보았고, 그 결과를 토대로, 목표지점까지의 위치 오차를 저감하면서 정밀한 위치 제어에 적합한 프로파일을 제시하였다.
이 논문에서는 모바일 앱 프로파일 기반의 센서 레지스트리 시스템을 실시간 환경에서 실험하고 평가한다. 이기종 사물인터넷 환경에서 센서 레지스트리 시스템은 모바일 기기에 센서 메타데이터를 제공하여 센서 데이터 처리의 즉시성을 제공한다. 하지만 불필요한 센서 데이터까지 처리하여 성능 측면에서 개선사항이 요구된다. 이를 개선하기 위해 앱 프로파일을 기반으로 한 센서 필터링 기법을 제안한다. 유효한 센서 식별을 위한 센서의 정보를 프로파일 형태로 모바일 기기에 저장 후 사용하여 불필요한 센서 데이터를 필터링함으로써 전체적인 처리 속도가 개선된다. 기존 연구는 시뮬레이션 평가를 통하여 처리 속도의 향상성을 확인한다. 하지만 실시간 환경을 통한 다양한 상황의 실험이 부족하여, 이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템과 앱 프로파일 기반의 센서 레지스트리 시스템을 실시간 환경에 맞춰 구축하고 실험 및 평가한다.
웹 로그 기반의 웹 사용 마이닝은 명시적 평가 의존, 확장성 결여, 그리고 다차원 및 희박한 데이터에 성능이 떨어지는 협력적 여과의 문제를 다소 해결할 수 있다. 그러나 k-Means 군집화 방법으로 생성된 군집속 유사 사용자 이동 패턴으로는 클러스터속 사용자 전체의 선호도를 표현할 수 없으므로 사용자 이동 패턴인 트랜잭션들로부터 사용 프로파일을 유도해야 한다. 본 논문에서는 유사 군집 사용자들의 관심과 기호를 표현할 수 있도록 클러스터 내부 데이타로부터 평균 가중치 및 빈발 지지도 임계값을 사용하여 개선된 사용 프로파일을 생성하고 실험 데이터를 통한 예측력과 추천에 대한 성능을 평가한다.
무선통신기반 열차제어시스템은 차상과 지상과의 양방향 무선통신을 기반으로 실시간 열차간격제어가 가능하므로 운전시격 단축 효과가 있으며 궤도회로를 사용하지 않기 때문에 설비투자를 절감 할 수 있다. 무선통신기반 열차제어시스템에서 가장 중요한 부분인 자동열차방호(ATP: Automatic Train Protection)는 실시간 열차위치 추적을 기반으로 선행열차와 후행열차간의 안전한 간격제어를 수행한다. 본 논문은 도시철도용 무선통신기반 열차제어시스템의 열차간격제어를 위한 전체적인 ATP 열차간격제어 알고리즘과 ATP의 처리속도 향상을 위해 전처리 기반 속도프로파일 계산 알고리즘을 제안한다. 제안된 속도프로파일 계산 알고리즘은 사전에 선로와 열차의 영구속도제한에 해당하는 프로파일을 미리 계산하여 가장제한적인 속도프로파일로 활용한다. 만약 운행 중 특정 노선 구간에 임시속도제한이 발생하는 경우 미리 계산된 영구속도프로파일에 임시속도제한을 반영하여 해당 구간의 속도프로파일을 업데이트함으로써 계산효율을 높일 수 있다. 제안된 속도프로파일 계산 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시간복잡도 O-notation으로 분석하였으며 그 결과 기존에 비해 시간 복잡도를 개선할 수 있음을 확인하였다. 또한 ATP 열차간격제어 검증을 위해 열차간격제어 시뮬레이터를 제작하였으며 실험결과를 통해 다양한 운영상황에서 안전한 열차간격제어가 이루어지고 있음을 확인하였다.
현대의 드론에 장착되고 있는 임무 장비들의 소형화되고, 감시, 정찰 등의 여러 임무를 수행한다. 이에 따라 임무 장비는 풍하중, 모터 회전 등에 외란에 노출이 되어있으며, EOTS 구동에 있어 불안정성을 야기할 수 있다. 특히 EOTS의 시선의 위치 변경에 있어 단순 Step 입력은 급격한 속도의 변화를 일으켜 오버슈트를 발생시키며 여러 외란과 함께 불안정성을 야기할 수 있다. 따라서 EOTS의 시선의 변경을 할 시에 각속도가 사다리꼴 형태로 움직일 수 있도록 프로파일을 설정하고, 이를 이중 루프 제어기를 설계하여 위치 피드백을 받는 외부 루프의 Input에 적용 후 시스템의 안정성 비교와 최대 속도, 최대 가속도를 변화시키면서, 시스템이 안정적인 범위 내에서 속도 프로파일의 최적화를 연구하였다.
본 논문은 슬관절 손상 환자의 하지근력 강화 재활훈련 장치에서 다리를 끌어주는 견인모터의 속도 프로파일을 휴머노이드 로봇 시뮬레이션을 통해 계산하는 방법을 새롭게 제안한다. 먼저 인체의 구조를 본 딴 휴머노이드 로봇의 3차원 전신 모델을 새롭게 구축하고, 표준 관절각도 데이터를 이 모델에 적용하여 자연스러운 보행을 시뮬레이션 했다. 그리고 하지의 대퇴부에 부착되어 있는 벨트와 견인모터와의 거리를 매 샘플링 타임에서 계산하여 이로부터 속도 프로파일을 도출하는 방식으로 보행 중 속도 파형을 생성한다. 휴머노이드 로봇의 기구학적 방법으로는 직진 보행에서 계산량이 적은 투영법을 사용했으며, 유각기의 관절 각도 프로파일은 Winter의 표준보행 데이터를 참조했다. 본 논문에서 제안한 방법으로 계산된 인체 특정부위 속도 프로파일은 제작 중인 트레드밀 재활훈련 장치에 적용될 예정이다.
이 논문에서는 기존 센서 레지스트리 시스템의 처리 성능을 개선하기 위해 제안된 모바일 앱 프로파일 기반 센서 필터링 기법을 실험하고 평가한다. 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 레지스트리 시스템은 센서 메타데이터를 제공함으로써 센서 정보의 의미 처리를 즉시적으로 가능하게 한다. 하지만 불필요한 센서 메타데이터까지 처리하여 전체적인 처리 속도를 저하시킨다. 이 문제점을 개선하기 위해 모바일 앱 프로파일 기반 센서 필터링 기법을 제안한다. 모바일 앱 프로파일을 활용하여 센서 데이터의 유효성을 식별 후 모바일 기기에 센서 메타데이터를 기록한다. 기록된 정보를 재사용하여 불필요한 센서 데이터를 필터링 한다. 불필요한 센서 데이터를 처리 하지 않고, 센서 메타 데이터의 요청 횟수를 줄여 전체적인 센서 데이터 처리 속도를 향상 시킨다. 기존 방법과 제안 방법을 구현 하고 실험하여 제안 방법의 전체적인 처리 속도가 향상됨을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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