기존의 천연가스 가스터빈 시스템을 IGCC 발전소에 적용함에 있어 야기되는 탈설계점효과를 고려할 수 있는 압축기 성능곡선의 예측방법을 제안하였다. 압축기 성능해석방법으로는 익렬요소방법에 전압력손실, 유동편차각 모델들을 결합하여 사용하였으며, 본 방법에 의한 예측결과와 실제 압축기 성능실험결과를 비교하였다. 예측결과가 다양한 압축기 운전조건에 대해 시험결과와 비교적 잘 일치하였으며, 이를 통해 본 예측방법이 IGCC 공정설계 및 성능평가시 가스터빈 탈설계점 효과를 분석할 수 있는 기본 모듈로 사용될 수 있을 것이다.
전지구수치예보모델의 해상풍 예측자료를 기반으로 비정형격자의 국지연안 파랑예측시스템을 구축하고, 파랑모델의 수행성능 및 예측성능을 검증하였다. 기존의 정형격자는 복잡한 해안선과 연안지형에서의 파랑예측이 제한적이기 때문에 정밀한 국지연안 수치모의를 위해 비정형격자체계를 적용하고, 현업 예보 지원에 대한 적용가능성을 검토하였다. 두 격자체계 모두 근해와 연안에서 유사한 예측경향을 보였고, 격자체계에 따른 예측오차의 차이도 크지 않았다. 또한 정형격자와 비교하여, 비정형격자의 모델수행시간이 동일한 조건에서 현저히 감소하는 것을 통해 비정형격자 기반 파랑예측시스템의 현업 예보 지원에 대한 적용가능성을 확인하였다.
최근 시계열 예측에 결론부에 선형식을 갖는 TS 퍼지 모델이 많이 이용되고 있는데, 이의 예측 성능은 정상성과 같은 데이터의 특성과 밀접한 관련이 있다. 그러므로 본 논문에서는 특히 비정상 시계열 예측에 매우 효과적인 새로운 예측 기법을 제안하였다. 시계열의 패턴이나 규칙성을 잘 끌어내기 위한 데이터 전처리 과정을 도입하고 다중 모델 TS 퍼지 예측기를 구성한 뒤, 러프집합을 이용한 적응 모델 선택 기법에 의해 입력 데이터의 특성에 따라 가변적으로 적합한 예측 모델을 선택하여 시계열 예측이 수행되도록 하였다. 마지막으로 예측 오차를 감소시키기 위하여 오차 보정 메커니즘을 추가함으로써 예측 성능을 더욱 향상시켰다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능을 검증하였다. 제안된 기법은 예측 모델 구현과 예측 수행 과정에서 시계열 데이터의 특성들을 잘 반영할 수 있으므로 불확실성과 비정상성을 갖는 시계열의 예측에 매우 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.
본 논문은 고속으로 m 계열 신호를 포착하기 위하여 가변 구조를 갖는 순차 예측 포착 시스템을 제안하고 그 성능을 분석한 것이다. 고속 포착을 위해 예측기 내부 레지스터들의 초기값으로 저장되는 수신 PN 칩(chip)들 중에 1개의 오류를 가진 경우 다수의 국부 PN 부호 발생기를 이용하여 이 오류를 정정하고 부호 포착 성능을 개선한다. 제안된 시스템에서 예측 재생된 각각의 국부 PN 부호들과 수신된 PN 부호간의 해밍 거리는 설정된 경계값과 비교되어 바른 경로일 가능성이 높은 경로 선택과 부호 포착 선언에 사용된다. 시스템의 성능을 확인하기 위해 신호 흐름도 기법을 적용하여 검출 확률과 오 경보 확률에 의해 결정되는 평균 포착 시간을 계산한다. 본 논문에서 제안한 포착 시스템은 PN 부호 포착 시스템에 일반적으로 널리 사용되는 정합 필터를 가변 구조로 변형하여 사용함으로써 효율적이고 고속으로 부호 포착을 수행할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 자동화 사격장 Pop-Up시스템의 안정성 및 성능 향상을 위해 예측제어기를 설계하여 시간지연에 따른 문제를 보상하였다. 확률 모델에 기반한 예측제어기는 지연된 이전의 값들로부터 선형예측 기법과 확률함수를 이용하여 실제의 값을 추정하며, 이를 제어기에 적용하여 시간지연에 따른 문제점을 최소화하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검정하기 위해 사격용 Pop-Up시스템에 본 알고리즘을 실현하였으며, 상이한 시간지연과 이득 변화에 따른 제어기의 성능을 관측하였다. 실험결과 제안된 예측제어기는 시간지연에 대해 PID 제어기보다 빠른 수렴 특성을 보이며, 제어기의 안정범위 내에서 허용할 수 있는 최대 시간지연 값도 증가시킬 수 있었다. 따라서 사격용 타겟의 Pop & Up동작이 제어시간 이내에 원활하게 작동되어 연속 사격의 실시간 제어를 효율적으로 수행하였다.
miRNA 유전체학의 중요한 이슈로 miRNA가 조절하는 목표 유전자를 예측하는 작업과 miRNA가 목표 유전자를 조절하는 메커니즘이 무엇인지 규명하는 것을 들 수 있다. 본 논문에서는 생물학적 특징들과 다층 퍼셉트론 신경망을 이용하여 miRNA의 목표 유전자를 예측하고 해당 miRNA 조절 메커니즘 타입을 분별해주는 시스템을 제안하고 실제 데이터를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험적으로 검증된 데이터를 사용하여 제안 시스템을 평가해본 결과, 다층 퍼셉트론 신경망을 사용할 경우 84.63%의 정확도로 miRNA의 목표 유전자를 예측할 수 있었고, 87.90%의 정확도로 miRNA가 목표 유전자를 조절하는 메커니즘을 분별할 수 있었다. 학습 데이터가 충분히 많아진다면 제안 시스템의 예측 성능은 더욱 높아질 것으로 예상된다.
연료전지와 가스터빈의 하이브리드 시스템의 성능은 시스템 구성방법에 따라 영향을 많이 받는다. 본 연구에서는 용융탄산염연료전지(MCFC)와 가스터빈을 터빈간접가열방식으로 모사하여 성능을 예측하였다. 하이브리드 시스템의 설계파라미터의 변화에 따른 성능의 경향을 나타내었다. 그리고 MCFC 단독 운전시의 설계조건에 미치는 영향을 최소화하는 가장 합리적이고 실현가능한 하이브리드 시스템의 설계 조건을 구현하였다. 경제성 평가를 통해 MCFC단독 시스템 대비 하이브리드 시스템의 경제적 이점을 평가하였다.
오존 반응 메카니즘은 상당히 복잡하고 비선형적이기 때문에 오존 농도를 예측하는 것은 상당한 어려움을 안고 있다 따라서, 신뢰성 높은 오존 예측값을 구하는데 단일 예측모델만으로는 한계가 있으며, 이를 개선하기 위하여 다중 모델을 제안하였다. 입력데이터에 퍼지 클러스터링을 사용하여 고, 중, 저농도별로 그룹핑한 후, 그룹핑된 오존농도에 대해서 의사결정 트리를 사용하여 그룹핑된 오존데이터가 어느 정도 분류능력을 갖는지 파악하여, 오차가 가장 적은 분류특성을 갖는 그룹을 설정하여, 다중모델의 입력 데이터로 사용하여 모델을 형성하였다. 의사결정 트리를 이용하여 모델의 입력 데이터를 설정하는 것은 어떤 오존농도까지의 범위를 클래스로 설정하느냐에 따라서 모델의 성능과 고, 중, 저농도의 오존을 분류하는 성능이 달라지므로 본 논문에서는 퍼지 클러스터링을 이용하여 의사결정 트리의 클래스의 범위를 설정하여 예측 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 probabilistic principal component analysis (PPCA)를 이용하여 extended maximum a posteriori (EMAP)에 기반한 화자적응 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제시하고자 한다. PPCA는 각각의 hidden Markov model (HMM) 사이의 상관계수 행렬을 강인하게 예측하는데 적용된다. 이렇게 구한 상관계수 행렬은 화자적응 시스템에 사용된다. PPCA는 연산이 효율적이고, EMAP에서 기존에 사용되었던 방법에 비해 향상된 성능을 보여준다. 여러 차례의 음성인식 실험을 통하여, PPCA를 적용한 EMAP은 적은 양의 적응 데이타에서 좋은 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 지능형 교통망 시스템 서비스에 사용하는 5.8GHz 대역에서 OFDM을 이용한 단거리 전용 통신 시스템의 성능을 분석하였다. 현재의 DSRC 시스템은 1Mbps 이상의 데이터 서비스가 어려울 것으로 예상되므로 개선도니 변복조방식이 요구된다. OFDM(orthogonal frequency division multiplexing) 방식은 보호구간의 삽입을 통하여 ISI를 방지할 수 있으므로 고속 데이터 전송에 적합하다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 변조 방식으로는 IEEE 802.11a에 근거한 부 반송파의 수가 64개인 QPSK변조 방식을 사용하는 OFDM 시스템을 모델링 하고, 도플러 천이 효과를 고려한 Clark & Gans 페이딩 환경에서 성능을 분석하였다. 또한 페이딩 환경에서는 성능의 열화 정도가 크기 때문에 이를 극복하기 위해 채널 예측기를 사용하여 채널 응답을 근사적으로 예측${\cdot}$보상하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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