본 논문에서는 확률적인 전역 최적화 알고리즘인 유전 알고리즘과 경험적인 최적화 알고리즘인 타부 탐색법을 병렬화함으로써 최적해 탐색성능 및 탐색속도를 개선하는 방안을 개발하였다. 배전계통의 주변압기에서 고장이 발생한 경우에는 여러 정전구역에 대한 복구문제가 되어 매우 복잡하고 많은 연산량을 수반한다. 따라서 제안한 고장복구 알고리즘은 PC 클러스트링을 이용하여 각 프로세서별로 유전 알고리즘 또는 타부 탐색법을 사용하여 최적해를 탐색한 후 일정 기간 이후에 해를 교환함으로써 배전계통에서의 주변압기 고장발생시 최적해 탐색에 소요되는 시간을 단축하였으며 고장복구 지원시스템의 성능개선을 도모하였다. 제안한 알고리즘의 유용성을 입증하기 위하여 한전의 실 배전계통 주변압기 고장복구 문제에 적용함으로써 제안한 알고리즘이 해의 탐색속도 및 해의 성능면에서 우수함을 입증하였다.
태양광시장의 확대에 따라 다양한 형태의 태양광시스템이 제안되어 운영되고 있으며, 특히 대용량의 경우에는 중앙집중식이 선호되고 있다. 하지만, 중소용량의 태양광발전 시스템에서는 스트링 방식 또는 멀티스트링 방식이 선호되고 있다. 추가적으로 모듈단위의 태양광 시스템에 대해 여러 가지 형태의 구조가 제안되고 있다. 본 논문에서는 당사가 개발하고 있는 마이크로 인버터의 구조와 특징에 대해서 소개한다.
본 논문은 최근 태양광 발전 시스템 중 하나로서 주목 받고 있는 차동 전력 조절기의 전력을 최소화 하기위한 LPPT(Least Power Point Tracking)에 관한 논문이다. 기존에 있던 LPPT 방식은 차동 전력 조절기가 부담하는 전력의 총 합을 최소화시키는 방향으로 중앙 부스트 컨버터의 스트링 전류를 제어 하였지만, 본 논문에서는 여러개의 차동 전력 조절기 중 가장 전력을 많이 부담 하게 되는 쪽의 전력을 최소화(worst-case LPPT) 하는 방향으로 스트링 전류를 제어 하는 알고리즘을 제안한다. 이를 PSIM 시뮬레이션과 140W급 하드웨어 프로토 타입으로 Worstcase LPPT 동작을 확인 하였다.
본 논문은 태양광 발전 시스템의 차동 전력 조절 방식 중 Feed-Foward 방식을 적용한 다중 출력 플라이백 컨버터를 이용하여 DC_Link 다중 출력 전압을 균등화 하는 회로에 대한 내용이다. DC_Link가 여러 단으로 되어 있을 경우, 전압을 일정하게 맞추어 줄 필요가 있는데, 이를 차동 전력 조절기(Differential Power Processing converter)를 통해서 DC_Link 출력 전압을 균등화 할 수 있다. 스트링 컨버터인 부스트 컨버터의 스트링 전류를 제어 하여 부스트 컨버터의 전력과 DPP역할을 하는 다중 출력 플라이백 컨버터로 전달되는 전력을 조정가능하다. 이를 통하여 전압 균등화가 이루어지게 할 수 있고, 각 DPP 컨버터는 PV 전압 제어를 하여 MPPT 동작을 하게 된다. PSIM 시뮬레이션과 150W급 하드웨어 프로토타입을 제작해 실험을 통하여 검증 하였다.
본 논문에서는 50 ㎾ 인터리브드 멀티스트링 태양광 인버터의 제어기 설계방법에 대하여 해석하여 보았다. 개발된 태양광 인버터는 5대의 10㎾ 인터리브드 DC-DC 컨버터와 50㎾ 인버터 그리고 L-C-L 필터로 구성되어 있으며 각각의 컨버터와 인버터에는 제안된 제어기법들이 적용되어 있다. 프로토타입 태양광 PCS(Power conditioning system)를 설계 제작하여 각각의 제안된 제어 알고리즘을 실험을 통해 확인하고 검증하였다.
본 논문에선 LR 문법의 부분 클래스를 동치인 LL 문법으로 변환하는 방법을 제시한다. 이 변환이 적용 가능한 문법을 확장된k`-transformable 문법이라 정의한다. 변환된 문법은 left-to-right 커버의 성질을 만족한다. 기존 연구에서 제시한 변환 방법은 LR 문법의 부분 클래스인 {{{{k`-transformable 클래스와 PLR 클래스를 LL 문법으로 바꾼다. 이 논문에서 제시하는 새로운 변환 방법의 적용 가능한 문법의 범위는 k`-transformable 클래스와 PLR 클래스를 포함한다. 기존의 커버링 성질을 만족하는 LL로의 문법 변환은 보편적인 LR 파서의 행동을 시뮬레이션하여 얻어진다. 이 과정에서 쉬프트, 리듀스 행동 이외에 무한의 가능성을 가진 스택 스트링의 유한 표현을 위해 리덕션 심볼에 대한 예상 행동이 추가된다. 본 논문에서는 파싱 문맥을 나타내는 LR 아이템들을 기존의 스택 스트링 표현 형태에 추가하여 스택 스트링 표현법을 정제하고, 리덕션 심볼에 대한 예상 방법을 확장하는 정형식을 제시한다. 이에 근거하여 LL 커버링 문법이 존재하는 클래스를 확장된 {{{{k`-transformable 문법으로 확장시킨다.Abstract A new transformation of a subclass of LR(k`) grammars into equivalent LL(k`) grammars is studied. The subclass of LR(k`) grammars is called extended k`-transformable. The transformed LL(k`) grammars left-to-right cover the original LR(k`) grammars. Previous transformations transform k`-transformable and PLR(k`) into LL(k`). The new transformation is more powerful in that it handles the extended k`-transformable subclass of LR(k`), which strictly includes k`-transformable and PLR(k`) classes. The previous covering transformations into LL grammars are obtained by simulating the actions of the conventional LR parser. Specially, a predict action of reduction goals is added to the action set in order to finitely represent stack string. In this paper, the stack string representation is refined by adding LR items to represent a parsing context, and the prediction of reduction goal is extended by generalizing the prediction formalism. Based on them, the previous grammar classes with LL({{{{k`) covering grammars are extended to extended k`-transformable grammars.
본 논문은 오디오 데이터의 검색을 위해 웨이블렛 (wavelet) 변환을 이용한 효율적인 인덱싱 방법을 제안하였다. 오디오 데이터는 그 자신이 가지고 있는 많은 저장공간의 필요, 전송에 있어서의 실시간 필요성, 큰 대역폭등의 다양한 특성 때문에 좋은 검색효율을 위한 인덱스를 구성하기가 쉽지 않다. 신호 및 영상처리에서 각광받고 있는 웨이블렛을 이용한 인덱스는 웨이블렛 변환이 가지고 있는 여러 특징들로 인해 데이터를 블록으로 나누지 않은 상태에서의 인덱싱과 검색을 가능케 한다. 오디오 데이터의 인덱싱은 웨이블렛의 마지막 단계의 고주파 부분과 저주파 부분의 계수를 이용하여 고주파부분은 스트링 매칭 알고리즘에 의해 스트링의 연속으로 변환하고, 저주파 부분은 영점 교차 히스토그램으로 변환한다. 구축된 인덱스를 이용한 오디오 데이터 검색은 질의 데이터와 데이터 베이스안의 인덱스 각 부분, 즉 고주파 부분과 저주파 부분의 스트링을 비교하여 가장 적은 편차를 갖는 결과를 검색 결과로 한다. 본 논문은 적절한 비교 계수 결정, 질의 길이의 변화에 따른 검색율의 변화, 데이터 각 분류별 유사도 검색 효율에 대한 실험을 하였으며, 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수한 성능 향상을 보였다.
지지벡터기계는 자료간의 유사도를 커널함수를 사용하여 계산하고, 이러한 유사도를 이용하여 패턴을 분류하는 최적인 초평면을 구한다. 따라서 자료의 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 유사도의 사용이 중요하다. 본 연구에서는 아미노산 서열간의 최적의 유사도를 얻기 위해서, 아미노산의 진화적인 관계와 소수성으로부터 유도된 메트릭을 실수 지수를 가지는 형태로 일반화하였다. 제안한 메트릭이 메트릭의 조건을 만족하고, 아미노산 서열과 DNA 서열의 유사도를 계산하기 위해서 널리 사용되는 스트링 커널내에서 이용되는 메트릭파의 관련성을 알아본다. 또한, 적용하려는 문제에 보다 효과적인 메트릭을 일반화 메트릭에서 찾을 수 있음을 신호펩티드의 절단위치 예측실험을 통하여 알아본다.
본 연구의 목적은 등속성 운동수행 및 측정시 hip joint angle에 따라 대퇴근육의 concentric 과 eccentric 근력차이를 분석하기 위하여 등속성 기기 의자 등받이 경사각도를 $100^{\circ}$, $120^{\circ}$, $140^{\circ}$에서 peak torque를 검사하였다. 대상자는 20대 초반의 건강한 남자 대학생 12명을 대상으로, 등속성 기기(Isomed 2000, Germany)를 이용하여 seated position에서 $60^{\circ}/s$ 의 각속도를 사용하여 검사를 수행하였다. 측정순서는 등속성기기 의자 등받이 경사각도 $100^{\circ}$, $120^{\circ}$, $140^{\circ}$ 순으로 2-3일 간격으로 진행하였다. 통계처리 방법은 SPSS 12.0 프로그램을 이용하여 평균과 표준편차를 산출하였으며, 각각의 hip angle에 따른 단축성과 신장성 peak torque 값의 차이는 one-way ANOVA(3RM)을 이용하여 처리하였고, 사후검증은 Tukey를 사용하였으며, 유의수준은 p<.05로 하였다. 연구결과 대퇴사두근의 단축성 근력은 등속성 기기 의자 등받이 경사각 $100^{\circ}$, $120^{\circ}$, $140^{\circ}$사이에 유의한 차이(p=.000)가 나타나 사후 분석결과 $100^{\circ}$와 $120^{\circ}$ 사이(p<.01) 그리고 $100^{\circ}$와 $140^{\circ}$ 사이(p<.001)에 유의한 차이를 나타내었으며, 신장성 근력에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다. 햄스트링의 단축성 근력은 3종류의 hip angle사이에 유의한 차이(p=.001)가 나타나 사후분석결과 $100^{\circ}$와 $140^{\circ}$사이(p<.05) 그리고 $120^{\circ}$와 $140^{\circ}$ 사이(p<.01)에 유의한 차이를 나타내었으며, 그러나 신장성 근력에서는 유의한 차이가 나타지 않았다. 이러한 결과로 미루어 볼 때 등속성 운동수행 및 근력측정 시 hip joint angle 에 따라 대퇴사두근과 햄스트링의 단축성 근력에서 유의한 차이가 나타나 hip joint angle을 고려하여 대퇴근육의 운동및 측정이 이루어져야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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