기존 RTDS를 이용한 PV PHIL(Power-Hardware-In-Loop) Simulator는 확장성과 유연성의 문제로 인하여 일반 DC Amplifier를 이용한 많은 연구가 진행되었으나, PV Inverter와 연계할 경우에 과도 상태의 출력이 발생하여 안정성과 PV Inverter의 성능 개선이 불가능하였다. 따라서, 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 PV PHILS의 출력 성능 향상과 안정적인 운영이 이루어질 수 있는 제어 알고리즘을 제안한다. 즉, 이 제어 알고리즘은 DC Amplifier의 전기적 출력 특성을 극복하기 위해 정전압(CV), 정전류(CC) 상태에 따라 전압, 전류의 목표 값을 제어하고 각 장치별 특성 고려한 Multi-rate 기반의 특성을 갖는다. 먼저, PV Array의 수학적인 모델링과 DC Amplifier 그리고 DC 전력측정용 Isolated 장치와 통합하여 실시간 처리 기반의 장치로 구성하였고, 제안한 알고리즘이 적용된 PV PHILS와 실제 계통에 연계된 PV Inverter를 이용한 성능시험을 통해서, 그 결과가 기존 방법에 대비해 우수성 및 유용성을 입증하였다.
High-availability seamless redundancy (HSR) 은 두 개의 복제된 프레임을 각각의 경로로 전송하여 거의'0'시간에 고장을 복구하는 실시간 고장 허용 프로토콜이다. 그러므로 HSR은 스마트 그리드 통신과 같은 첨단 실시간 네트워크에 사용이 가능하다. 그러나 HSR 프로토콜은 고장 복구를 위해 생성되는 불필요한 트래픽이 목적지 노드가 포함되지 않은 하부 네트워크에도 지속적으로 순환하는 주요 단점이 있으며, 이는 네트워크의 트래픽 성능을 저하시키고, 네트워크의 활용 자원을 감소시키는 원인이 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해, 효율적인 두 가지 알고리즘, Quick Removing (QR) 과 Port Locking (PL) 이 발표된 바 있다. 본 논문은 QR과 PL을 결합한 새로운 알고리즘, QRPL의 구현 가능성 및 그 성능을 수학적으로 해석 제시하고 시뮬레이션으로 확인하였다. 그 결과 다수의 하위 ring이 연결된 HSR 네트워크에서 유니캐스트 트래픽을 적용시, 표준 HSR, QR, 또는 PL 알고리즘을 개별로 사용하는 것보다, QRPL 알고리즘을 사용하는 경우 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.
FTN (Faster-than-Nyquist) 전송 방식은 나이퀴스트 (Nyquist) 율보다 빠르게 신호를 전송할 수 있으나 필연적으로 ISI (Inter-Symbol Interference)가 발생하고 이로 인하여 성능이 열화된다. ISI로 인한 성능 열화를 최소화하기 위해서는 FTN 기법의 변수를 최적화하여 ISI의 양을 최소화할 수 있으나, 2차원 FTN 시스템에는 다양한 변수가 존재하므로 모든 변수에 대해 전산 실험을 수행하여 가장 우수한 성능을 나타내는 변수를 도출하는 것은 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 2차원 FTN 전송으로 인한 ISI를 수학적으로 모델링하여 ISI의 양을 최소화할 수 있는 2차원 FTN 시스템의 변수 도출 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 2차원 FTN 시스템을 최적화하기 위한 변수를 효율적으로 도출해 낼 수 있다. 또한 2차원 FTN 시스템에 최적화된 변수를 적용하여 기존의 나이퀴스트 시스템과 동일한 비트 오율 (bit error rate) 성능을 제공하면서 전송 효율을 증가시킬 수 있다.
부울 검색 시스템은 구현이 용이하고 빠를 검색 시간을 제공하기 때문에, 오늘날 정보 검색 분야에서 가장 널리 사용되고 있다. 그러나 순수한 부울 검색 시스템은 문서값을 계산할 수 없기 때문에, 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정도에 따라 정렬 할 수 없다. 부울 검색 시스템에 순위 결정 기능을 부여하기 위하여 퍼지 집합, Waller-Kraft, Paice, P-Norm, Infinite-One과 같은 확장된 부울 모델들이 개발되어 왔다. 이들 모델에서 부울 연산자 AND와 OR에 대한 계산식은 순위 결정의 성능을 결정하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 부울 연산자 계산식의 수학적 특성을 제시하고, 이들이 검색효과에 미치는 영향을 분석한다. 분석 결과는 P-Norm 모델이 높은 검색 효과를 얻기에 가장 적합함을 보여준다.
웹 영상에서 에지는 픽셀의 밝기가 급격하게 변화되는 부분으로 에지를 통하여 물체의 위치나 크기, 물체의 텍스처에 대한 정보를 얻을 수 있다. 지금까지 에지 검출은 주로 단순한 영상에 대해 미분 연산자를 이용한 수학적 방법에 의해 이루어져왔고 최근에 잡음이 포함된 복잡한 영상에 대해 통계적 방법을 이용한 에지검출에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상실험을 통하여 기존의 Sobel 연산자 등을 이용한 수학적 방법과 Canny 방법, Wavelet 변환방법 그리고 통계적인 T 검정과 Wilcoxon 검정을 이용한 방법들과의 에지검출 성능을 비교분석하고 Java 언어를 사용하여 웹 상에서 구현한다.
본 논문은 연속 주조 공정에서의 용강 높이에 대한 수학적인 비선형모델을 유도하는데, 여기에는 용강 높이, 몰드내의 입출력 유량, 스토퍼의 위치와 입력유량의 관계 등이 고려되었다. 비선형 모델은 MATLAB을 사용하여 구현되었으며 실제 데이터와 비교하여 수학적 모델이 유효함을 확인하였다. 구현된 비선형 모델을 사용하여, 퍼지 시스템에 의하여 변화하는 $K_p$값을 가지는 퍼지 PI 제어기를 사용하여, 기존에 사용되던 PI 제어기보다 나은 제어 성능 및 외란에의 강인성을 가짐을 시뮬레이션으로 보였다.
부하의 영향은 전동기의 정밀한 속도조절에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 수학적 모델로 용이하지 않은 부하 및 수학적 모델의 오차와 비선형항을 포함하는 외란을 하나의 상태로 정의하고, 이를 추정할 수 있는 상태 관측기를 설계한다. 그리고 상태 관측의 추정오차가 0으로 수렴할 수 있도록 관측이득을 설정하고, 추정된 상태를 백스텝핑 제어기에 사용하여 정밀한 속도 추종이 가능한 제어기를 설계한다. 1 [hw] 급의 매입형 영구자석 동기전동기에 적용한 결과 우수한 상태관측과 추종 성능을 확인할 수 있다.
증산은 적정 관수 관리에 중요한 역할을 하므로 수분 스트레스에 취약한 토마토와 같은 작물의 관개 수요에 대한 지식이 필요하다. 관수량을 결정하는 한 가지 방법은 증산량을 측정하는 것인데, 이는 환경이나 생육 수준의 영향을 받는다. 본 연구는 분단위 데이터를 통해 수학적 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 토마토의 증발량을 추정하고 적합한 모델을 찾는 것을 목표로 한다. 라이시미터 데이터는 1분 간격으로 배지무게 변화를 측정함으로써 증산량을 직접 측정했다. 피어슨 상관관계는 관찰된 환경 변수가 작물 증산과 유의미한 상관관계가 있음을 보여주었다. 온실온도와 태양복사는 증산량과 양의 상관관계를 보인 반면, 상대습도는 음의 상관관계를 보였다. 다중 선형 회귀(MLR), 다항 회귀 모델, 인공 신경망(ANN), Long short-term memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU) 모델을 구축하고 정확도를 비교했다. 모든 모델은 테스트 데이터 세트에서 0.770-0.948 범위의 R2 값과 0.495mm/min-1.038mm/min의 RMSE로 증산을 잠재적으로 추정하였다. 딥러닝 모델은 수학적 모델보다 성능이 뛰어났다. GRU는 0.948의 R2 및 0.495mm/min의 RMSE로 테스트 데이터에서 최고의 성능을 보여주었다. LSTM과 ANN은 R2 값이 각각 0.946과 0.944, RMSE가 각각 0.504m/min과 0.511로 그 뒤를 이었다. GRU 모델은 단기 예측에서 우수한 성능을 보였고 LSTM은 장기 예측에서 우수한 성능을 보였지만 대규모 데이터 셋을 사용한 추가 검증이 필요하다. FAO56 Penman-Monteith(PM) 방정식과 비교하여 PM은 MLR 및 다항식 모델 2차 및 3차보다 RMSE가 0.598mm/min으로 낮지만 분단위 증산의 변동성을 포착하는 데 있어 모든 모델 중에서 가장 성능이 낮다. 따라서 본 연구 결과는 온실 내 토마토 증산을 단기적으로 추정하기 위해 GRU 및 LSTM 모델을 권장한다.
퍼지 논리를 이용한 제어시스템에 관하여 핵심 개념을 중심으로 기술하고자 한다. 요약컨데 이 퍼지제어기의 특징은 1) Parallel(distributed) control 2) logic control 3) linguistic control등이며 퍼지 제어가 효과적일 수 있는 제어대상(plant)로서는 수학적 모델을 적용하기 힘든 시스템으로서 경험적으로 또는 수동적인 방법으로 제어가 잘되고 있는 대상을 들 수 있다. 그 뿐만 아니라 간단한 제어기가 필요한 경우로서 보다 효과적인 제어측 Software를 쓰거나 센서 또는 필터없이 사용가능하고, Inverted Penedulum의 자세 제어처럼 정확성보다는 속도 응답 제어가 요구되는 경우 등에 효과적으로 쓸 수 있는 것으로 알려지고 있다. Fuzzy 제어는 지식 베이스의 규모에서 인공지능형 Expert System보다 Compact하고 선형.비선형 플랜트에 공히 이용될 수 있으며, 설계자는 오퍼레이터와의 접촉을 통해 룰을 구축하므로 사용자가 시스템을 이해하기 쉬운 잇점등이 있기도 한다. 그러나 가장 큰 문제는 구축해 놓은 시스템의 안전성(Stability)를 이론적으로 사전에 검증하기가 어렵고, 같은 제어대상이라 할지라도 추론방법, 소속함수의 형태선택, 룰수 등에 따라 제어성능이 바뀔수 있으나, 무엇이 어떤 영향을 주는지 규명되지 않은점 등 여러가지 연구되어야 할 내용이 많이 있다.
홀로그램은 레이저 빔의 간섭을 이용하여 입체영상을 광학적으로 기록하는 방법으로 동영상의 기록 및 재생에는 여러 제약 조건이 따른다. 때문에 광학적 방법으로는 홀로그램 TV 시스템을 구현하기 힘들다. 이런 단점을 극복하기 위해 컴퓨터를 이용해 홀로그램을 구현할 수 있다. 즉, 광학적인 신호들을 근사화한 후 컴퓨터에서 수학적인 연산을 거쳐 간섭 무늬를 계산하는 Computer generated hologram(CGH) 방법을 사용하여 패턴을 생성한다. 하지만 CGH 기법의 경우 상당한 연산을 필요로 하기 때문에 연산을 최적화하여 홀로그램 생성에 걸리는 시간과 비용을 최소화하려는 연구들이 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 이전에 연구된 CGH 고속 연산을 위한 알고리즘을 정리하며 연산 식의 최적화를 통해 연산을 횟수를 줄이는 방법과 look-up table 을 이용한 방식의 연산량과 하드웨어 비용을 계산하여 multi-processor 에 적용 시 어떤 알고리즘이 유리할지 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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