산업 자동화의 고정밀도에 따라 직류 전동기는 강인제어가 요구되고 있다. 하지만 PID 제어기를 갖는 전동기 제어 시스템이 부하 외란의 영향을 받게되면 제어 시스템의 강인제어는 어렵게 된다. 이에 대한 보완적인 한 방법으로 본 논문에서는 전동기 제어시스템을 위한 PID-자기동조 제어기법을 제시하였다. 만약 오차가 구속영역 내에 있고, 시스템이 안정한 상태에 있다면 자기동조는 사용되지 않고 PID 제어기만 동작한다. 자기동조 제어기는 오차가 구속 경계에 도달하게 되면 오차를 구속 영역내로 들어가도록 제어를 시작한다. PID-자기동조 제어 시스템의 오차가 시스템 설계자의 허용한도 내에서 유지되고 전체적으로 안정함을 증명하였다.
차량의 위치를 인식하기 위한 시스템으로는 위성 위치 확인 시스템(GPS, Global Positioning System)과 관성 항법 시스템(INS, Inertial Navigation System)이 있다. INS는 차량의 최초 위치를 입력해야한다는 점과 시간이 지남에 따라 오차가 누적된다는 점 때문에 GPS와 INS가 상호보완적인요소로 통합하여 사용되고 있다. 하지만 GPS로부터 얻는 위치 정보는 정확성의 문제가 존재한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 톨게이트와 전광판을 활용하여 초기의 위치 값을 얻고, 누적오차를 방지하기 위해 재 초기화하는 방안을 제안한다. 고속도로상의 톨게이트와 전광판에는 모두 DSRC(Dedicate Short Range Communication) 시스템을 통해 위치를 전송할 수 있다. 따라서 INS의 최초 위치 입력이 필요한 문제와 누적오차 문제를 해결할 수 있다. 제안 방식을 통해 INS의 장점을 살리면서도 좀 더 정확한 위치를 인식 할 수 있어 차량 간 통신(V2V, Vehicle-to-Vehicle)기반의 이웃 차량 위치인지 시스템에 대한 연구가 더 활발해질 것으로 기대된다.
주기적인 연관규칙은 타겟데이터베이스를 일정 단위시간으로 나누었을 때 연관규칙이 만족하는 구간이 일정한 주기마다 발생하는 패턴을 탐색하는 방법이다. 하지만, 이 방법은 엄격한 주기를 가지도록 하여 실제 데이터에 그대로 적용하기가 어려웠다. 예를 들이 편의점 데이터에서 매일 오전 7시-8시 사이에 주기적으로 발생하는 연관규칙을 발견할 때, 이러한 연관규칙을 주기적인 연관규칙이라고 한다. 하지만, 실제 데이터에서는 날씨와 같이 사람의 행동에 영향을 미치는 다른 요인 때문에 항상 일정한 주기를 가지는 연관규칙을 찾기는 어렵다. 본 논문에서는 주기가 일정하지 않은 연관규칙을 찾기 위해서 연관규칙의 주기성을 허용 오차를 포함하며 재정의하고, 오차를 허용하기 위한 탐색 알고리즘을 보완하였다. 반면에, 오차를 허용함으로써 오차를 허용하지 않는 경우보다 더 많은 주기성을 찾을 수 있을 뿐만 아니라, 동일한 주기를 가지지만 오프셋이 다른 여러 개의 비슷한 주기가지 찾게 되어 사용자가 의미 있는 연관규칙을 찾는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 오차를 허용하는 주기적 연관규칙의 오차의 정도를 측정하기 위한 단위로 집중도(intensity)와 경향성(tendency)을 제안한다. 주기적 연관규칙이 매 주기마다 정확한 세그먼트에 나타나는 정도를 나타내는 집중도와, 최소 평균오차를 의미하는 경향성을 이용하여 유사한 주기들 중에서 대표주기만을 찾을 수 있도록 한다. 또한, 오차를 허용하는 주기적 연관규칙에서 오차가 주로 발생하는 패턴을 분석함으로써 고객들의 수요 경향성을 더 잘 파악할 수 있다. 예를 들어, 평소에는 매일 오진 7시∼8시에 나타나던 연관성이 지각하는 사람들이 같은 월요일에는 1시간 늦은 8시∼9시에 나타난다는 오타 정보까지 파악할 수 있다. 이러한 월요일마다 1시간 늦게 나타나는 오차의 경향성을 나타내는 오차 주기(error cyc1e)를 이용함으로써 고객들의 수요의 경향성을 좀 더 세밀한 부분까지 파악할 수 있게 해 준다.
시스템을 입력과 출력값 만으로 제어하고자 할 경우에는, 플랜트의 파라메타를 추정하면서 제어해 나가야 할 것이다. 이러한 경우에는, 귀환제어나 최적제어 형태로는 여러가지 문제점이 발견되어서, 최근에 적응제어가 많이 연구되고 있다. 이에는 Gain-Scheduling 방법, Self-tuning regulator 방법 및 model reference adaptive control 방법이 있다. Gain-Scheduling 방법은 미지의 파라메타가 plant에 있을지라도, 이를 즉시 예측할 수 있을 경우 보조변수 추정을 통하여 이득을 조절하여 시스템을 안정시키는 것이고, self tuning regulator는 보조변수를 직접 조정하여 시스템을 제어한다. 또 model reference adaptive control 방법은 기준모델을 정하여, 이에 따라 관측기 등을 통하여, 플랜트의 파라메타를 추정 제어해 나가는 것이다. 이때 기준 모델의 출력과 플랜트 출력사이의 오차를 어떻게 할 것인가? 추정되는 파라메타와 오차와의 대수관계 및 차수 등, 그 한계 해석이 최근의 MRAC 설계연구에 큰 과제가 되어 왔다. 이에 본 연구에서는 신호합성 및 해석에 뛰어난 기능이 있는 Walsh 함수를 이용하여, 간단한 Micro computer의 도움으로, 오차 함수를 합성하고, 미지의 파라메타를 추정하여, 시스템의 adaptive filter설계에의 가능성에 대하여 연구하고자 한다. 또 이를 실제 예를 들어 고찰하였다.
손실 200 ppm급과 30 ppm급인 두 종류의 시험 반사경을 대상으로, 지수감쇠 방법을 이용한 반사경 손실측정 시스템의 오차 특성이 조사되었다. 공진기 길이 떨림에 의한 공진기 감쇠신호의 지수함수 왜곡을 보상하기 위하여 감쇠신호 데이터 평균기법을 적용하였다. 감쇠신호 6개의 평균이 취해졌을 때 감쇠신호의 지수함수 곡선맞춤 오차개선이 뚜력시 관측되었으며 손실 200ppm급 시험 반사경의 경우 약 2.4배 손실 30ppm급 시험 반사경의 경우 약 1.3배의 반사경 손실 측정오차 개선효과를 얻을 수 있었다 시험 공진기에서의 일별(day-to-day) 반사경 손실측정 반복도 오차가 조사되었다. 손실 200ppm급 시험 반사경의 경우 약 5.0%, 30ppm급 시험 반사경의 경우 약 26.4%의 손실측정 반복도 오차가 관측되었다. 저손실 반사경 평가에서 확인된 낮은 감쇠신호 데이터 평균효과와 높은 손실측정 반복도 오차는 손실측정 시스템 자체의 측정오차 이외에 시험 반사경 표면의 불균일한 손실 공간분포와 주변 오염원 유입의 결과로 분석되었다 또한 공진기 길이 떨림의 크기와 공진기 길이 측정오차가 손실측정 시스템의 정확도에 미치는 영향을 계산을 통해 조사한 결과, 분해능 수 ppm 급 현재의 측정 시스템의 성능에 미칠수 있는 공진기 길이오차의 영향은 충분히 적은 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 잡음환경에서의 음질향상(Speed Ehnacement) 시스템 구현을 목적으로 한다. 이를 위한 적응필터로서 LSM(Least Mean square)알고리즘 FIR필터를 적용한다. 또 정밀 필터로서 다충신경망(MLP, Multi-Layer Perceptorn) 필터를 적용한다. 잡음환경에서의 음성신호 복원 및 음질향상 시스템은 잡음에 의해 왜곡된 음성신호에서 잡음성분만을 제거함으로써 음성신호를 복원하는 시스템이다. 신경망 필터는 오차 역전과 학습 알고리즘에 의해 오차를 최소화 하는 방향으로 필터의 피라미터를 수정한다. 제안한 필터로 잡음환경에서의 음성신호복원 시스템을 구서오하고, 실험을 필터의 성능을 확인한다.
본 논문에서는 잡음환경에서의 음성신호복원(Speech Enhancement) 시스템 구현을 목적으로 한다 이를 위한 적응필터로서 LMS(Least Mean Square)알고리즘 FIR필터를 제안한다. 또 정밀 필터로서 신경망 필터를 제안한다. 잡음환경에서의 음성신호 복원 시스템은 잡음에 의해 왜곡된 음성신호에서 잡음성분만을 제거함으로써 음성신호를 복원하는 시스템이다. 일반적으로 잡음은 시변특성과, 비선형적인 전달특성을 갖는다. 그러므로 파라미터가 고정된 필터로는 제어하기가 힘들다. 이러한 이유로 본 논문에서는 LMS알고리즘 적응필터를 적용한다. 신경망 필터는 오차 역전파 학습 알고리즘에 의해 오차를 최소화하는 방향으로 필터의 파라미터를 수정한다. 제안한 필터로 잡음환경에서의 음성신호복원 시스템을 구성하고, 실험을 통해 필터의 성능을 확인한다.
2계 선형 상미분방정식의 경계치 문제는 보통 해를 구하고자 하는 구간의 양 끝점에서 도함수의 값을 임의로 선정한 후 각 점에서 초기치 문제의 해를 구한 다음 적절한 1차 결합을 이용하여 구하게 된다. 이 경우 초기값과 도함수 값을 사용한 반복연산이 수반되며 따라서 오차의 누적이 불가피 하게 된다. 이 논문에서는 이같은 오차의 누적을 피할 뿐 아니라 3차 Spline 함수를 사용함으로써 오차가 O( $h^2$)인 해를 구하는 방법에 대하여 기술한다 두 개의 경계조건과 근사값을 구하고자 하는 점에서의 함수 값을 "If x is $B_{i}$, then f is $C_{i}$"와 같은 Fuzzy Rule들로 변형하고 주어진 미분방정식을 상수 $C_{i}$들의 관계식으로 변형하여 해를 구하였다. 산출된 결과로부터의 보간 연산은 Fuzzy System사용에 의하여 대체되었다. 이상의 방법으로 산출한 해의 근사오차가 O( $h^2$).임을 증명하였으며 3개의 예제에 대한 계산결과를 4계 Runge-Kutta 방법에 의한 해와 비교하여 기술하였다였다였다였다
적응안테나에서는 최근 Gooch에 의하여 방정식 오차 방법을 이용한 새로운 적응 시스템이 제시 되었다. 그러나 이 방법에서는 pole부에 대한 역모델이 필히 요구되며 이로 인하여 안정성을 보장 받지 못한다. 본 논문에서는 Popov의 초안정성 이론을 바탕으로 새로운 알고리즘을 제안하였다. 또한 출력오차방법의 적응 시스템도 개발하였다. 제안한 알고리즘을 출력오차방법의 시스템에 적응하여 Gooch의 결과와 비교 검토하였다.
본 논문에서는 신경망 학습을 위한 데이터 획득시 생길 수 있는 오차를 줄이기 위해 획득 데이터에 대한 전처리 과정을 퍼지로써 구현하는 알고리즘을 제안하였다 신경망은 주어진 정보를 이용하여 학습을 가능하게 함으로써 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다 그러나 이는 학습에 사용하는 데이터에 오차가 포함되지 않는다는 점을 전제로 하고 있다. 그런데 데이터 획득과정이 인간의 주관적 판단에 의해 수작업으로 이루어지는 경우 학습 데이터는 오차가 존재할 수 있다. 학습 데이터의 오차를 줄이기 위해 조기에 획득된 데이터를 분석하고 추가적인 후보 데이터를 선정하여 데이터 획득 과정에서 큰 영향을 미치는 물체의 거리와 크기를 모두 고려할 수 있도록 퍼지 모델로써 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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