수용가에서 운전중인 전력설비로부터의 실시간 정보는 전기에너지 사용의 효율화는 물론 공장설비의 최적운용 및 향후 설비 신ㆍ증설 계획에 중요한 도움을 줄 수 있다. 이와 관련하여 일부 대형수용가에서는 일찍부터 외국의 감시ㆍ제어 시스템을 도입하여 운용하고 있다. 그러나 국내실정을 충분히 반영할 수 없거나 가격이 고가이므로 중ㆍ소규모 수용가에서는 이에 대한 적용이 사실상 어려운 실정이다. 따라서 국내실정에 적합하고 가격이 저렴한 동시에 독창적이며 우수한 성능을 갖는 퍼지제어형 전력관리시스템을 개발하였다.
과거의 이동로봇 시스템은 완전한 자율주행이 주된 목표였으며 그때의 영상정보는 단지 모니터링을 하는 보조적인 수단으로 사용되었다. 그러나 지금은 이동 물체의 추적, 대상 물체의 인식과 판별, 특징 추출과 같은 다양한 응용분야에서 영상정보를 이용하는 연구가 활발히 진행되고 있다 또한 제어 측면에서는 전통적인 제어기법으로는 해결하기 힘들었던 여러 가지 비선형적인 제어를 지능제어 방법을 통하여 많이 해결하곤 하였다. 그러한 지능제어에서 신경망을 많이 사용하기도 한다. 최근에는 신경망의 학습에 많이 사용하는 방법 중 강화학습이 많이 사용되고 있다. 강화학습이란 동적인 제어평면에서 시행착오를 통해, 목적을 이루기 위해 각 상황에서 행동을 학습하는 방법이다. 그러므로 이러한 강화학습은 수많은 시행착오를 거쳐 그 대응 관계를 학습하게 된다. 제어에 사용되는 제어 파라메타는 어떠한 상태에 처할 수 있는 상태와 행동들, 그리고 상태의 변화, 또한 최적의 해를 구할 수 있는 포상알고리즘에 대해 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서 연구한 시스템은 비젼시스템과 Strong Arm 보드를 이용하여 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 실시간으로 물체를 추적할 수 있게 구성하였으며, 또한 물체 이동의 비선형적인 경향성을 강화학습을 통하여 물체이동의 비선형성을 보다 유연하게 대처하여 보다 안정하고 빠르며 정확하게 물체를 추적하는 방법을 실험을 통하여 제안하였다.
제한된 채널을 통하여 영상을 전송하고자 할 때 한정된 비트량 에서 최적의 화질을 얻기 위한 비트 할당기법은 영상의 부호화 과정에서 중요한 역할을 하며 중요한 연구 과제이다. H.264/AVC 표준안의 비트율 제어 방식은 영상의 복잡도에 따라 최적의 비트를 할당하는 방식을 사용하지만 첫 번째 프레임인 인트라 프레임에 대한 QP 값을 정확히 예측하지 못하는 문제점을 보인다. 비트율 제어에 있어 인트라 프레임의 복잡도를 예측하여 인트라 프레임에 대하여 할당되는 비트량은 인트라 프레임 이후 영상들의 화질에 큰 영향을 미치게 되므로 인트라 프레임의 복잡도를 예측하여 적절한 QP를 결정 하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 실시간 H.264/AVC를 위하여 인트라 모드의 적응적 비트율 제어 기법에 대해 제안한다. 통계적 실험을 통한 인트라 프레임과 인터 프레임과의 선형적 특성을 이용하여 인트라 프레임과 인터 프레임 간의 관계식을 도출한다. 이 관계식을 통하여 인터 프레임 이후에 일어나는 인트라 프레임의 QP 값을 정확하게 예측하는 비트율 제어 알고리즘을 제안한다.
최근 냉방장치의 사용증가로 전력수요가 크게 증가하고 있고, 이로 인해 전력수급 문제가 야기되고 있다. 이를 해결하기 위하여 여러 조치를 취하고 있지만 사실상 아직까지도 미흡한 실정이다. 최근에는 스마트 그리드의 구축이 진행 중이며, 스마트 그리드의 일환으로 실시간 요금제의 도입도 고려되고 있다. 따라서 부하제어 등의 수요관리를 통한 적절한 대처가 필요하다. 하지만 부적절한 부하제어는 사용자의 만족도를 해칠 우려가 있다. 이에 본 논문에서는 거주자의 쾌적도를 해치지 않는 조건에서 수용가에게 전기요금절감을 유도하는 냉방 시스템의 최적 부하제어 방법을 제안하는 바이다.
도래할 B-ISDN 환경하에서 중추적 역할을 할 ATM의 실현을 위해서는 다중매체의 통화유량을 최적하에 제어할 수 있는 방법이 제시되어야 한다. 그러나 다중매체 통화유량의 특성이 완전히 밝혀지지 못한 상태에서 ATM의 제어, 특히 최적한 폭주제어의 실현은 난제로 남아있다. 그러므로 본 논문에서는 다중매체 통화유량 모델을 시변비선형함수라 가정하고 이를 실시간 추정하기 위해 병렬로 연결된 3중의 신경망 모델을 제시하며 모의실험을 통해 시변비선형함수를 추정하여 ATM의 폭주제어에 이용될 수 있는 가능성을 보인다.
생물학적 하수처리공정에서 안정적인 방류수질 확보와 처리 비용을 적게 하는 것은 매우 중요하다. 하지만 유입수 유량 및 성분 농도의 변화와 미생물의 비선형적인 동특성, 기타 환경 요인에 의해서 최적의 운전 제어를 하기가 쉽지 않기 때문에, 기존의 하수처리장에서는 필요한 양 이상의 폭기 및 화학물질을 과량 주입하는 방법 등을 사용하였다. 본 연구에서는 포기조에서 미생물에 필요한 용존산 소농도를 유지함과 동시에 과폭기로 인한 전력 비용을 감소할 수 있는 최적 제어 방법을 제안하였다. 최적 제어를 위하여 실시간 미생물 호흡률 측정기(Oxygen uptake rate, OUR)을 이용하여 측정하였고, 실시간 호흡률 측정값을 바탕으로 현재 미생물에 필요한 최적 DO 농도를 제안하였으며, 이에 따라 공기송풍기가 자동제어될 수 있도록 구성하였다. 최적 제어 방법을 통하여 하수처리장 포기조의 공기 송풍량에 소요되는 전력비용을 절감할 수 있었다.
본 논문에서는 ATmega기반의 스마트 제어보드를 이용하여, 지형의 경사로에 따라 실시간으로 전동휠체어의 시트를 제어하는 시스템을 제안한다. 스마트 제어보드에는 자이로 및 가속도 센서와 Tilt센서가 포함되어 있으며, 전동휠체어가 다양한 경사로 지형을 지나갈 때 실시간으로 2개의 센서를 이용하여, 지형을 파악할 수 있도록 구성되었다. 본 논문에서는 정확한 지형을 파악할 수 있도록 자이로 센서와 가속도 센서 기반에 상호보안 필터를 적용하여, 전동휠체어가 이동 중에 출력되는 센서 값의 노이즈를 해결하였다. 이를 기반으로 전동휠체어가 이동시 센서 출력 값의 노이즈로 인하여, 시트가 지속적으로 흔들리지 않고 안정적으로 시트 평행을 유지하는 것을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 편의를 위해 전동휠체어에 익숙하지 않은 사람들이 쉽게 제어할 수 있도록 스마트 폰 기반의 제어 플랫폼을 제공한다. 스마트 폰의 제어플랫폼은 전동휠체어의 현재 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있으며, 욕창 방지와 관련하여, 시트의 기울기를 임의적으로 제어할 수 있도록 도와준다.
본 논문은 코로나19로 인해 가정에서 생활하는 시간이 길어진 현재 스마트 IoT시스템을 기반으로 각종 환경에 따라 자동으로 창문을 여닫는 "지능제어기를 활용한 스마트 창문"(이하 "윈도우 플러스")을 제안한다. 본 논문이 제안하는 주요한 특징은 다음과 같다. 첫째, 여러 가지 센서와 모터, 라즈베리파이를 이용하여 센서 입력 값에 따라 창문 개폐를 결정한다. 둘째, 안드로이드 어플리케이션과 윈도우 플러스-휴대폰 간 블루투스 통신을 이용하여 창문에 입력되는 대기 환경 수치를 실시간으로 표시한다. 셋째, 실내모드와 실외모드를 구분지어 설정할 수 있으며, 이는 사용자로 하여금 실내 대기 상태를 최적으로 만들 수 있도록 한다. 넷째, 창문의 개폐 여부를 telegram을 통해 사용자가 알 수 있도록 하며, 실내 환경의 보안성을 제공하고. 채팅을 통해 원격제어를 한다. 제안하는 시스템은 기존 수동방식의 창문으로부터 사용자의 편의성을 증가시키고, 자동 환기를 통해 코로나19의 전파를 방지하는데 도움을 줄 수 있는 "윈도우 플러스"의 개발을 목표로 한다.
본 연구에서는 에너지절감 및 최적의 용접결과(최소 스패터 등), 변압기 소형화를 위해 16비트 마이크로컨트롤러를 적용한 고주파 인버터식 저항용접기 시스템을 구성하였으며, 용접파라미터의 순시 피드백과 통전시간 제어를 통해 용접조건에 맞는 최적의 용접전력을 모재에 공급할 수 있는 저항용접기를 구현하여 그 특성파악을 행하였다.
현재 국내 정수시설은 정수공정별 감시제어-데이터수집시스템(SCADA: Supervisory Control And Data Acquisition)에 기반하여 감시제어 및 모니터링 위주로 운영·관리를 실시하고 있다. 또한, 주요 핵심 공정인 응집제 약품투입, 소독 및 여과 설비 공정의 운영방식에 있어서 선험적 운영지식에 의한 방식으로 운영되고 있기 때문에 지속적인 안정적 운영을 위해서는 표준적이고 체계적인 운영관리 수단이 필요하다. 국외에서는 다양한 운영 조건에 기반한 정수처리 효율을 예측할 수 있는 모의(simulation) 도구의 개발을 통해 기존 운영되고 있는 정수장의 효율을 예측하는 데 활용하고 있는 실정이다. 본 논문은 실시간 운영관리가 가능한 기반을 구축하여 정수처리의 효율을 예측할 수 있는 시뮬레이터 개발을 통해 정수처리 공정별 기본 및 조합의 공정 시뮬레이션 모의 모듈 기술을 개발하기 위한 연구를 수행하였다. 또한 개발된 기술의 실증 운영을 통해 검증된 모듈을 반영한 정수장 시뮬레이터 시스템을 개발을 위한 연구를 수행하였다. 정수장 시뮬레이터는 수질정보, 물질수지, 수두손실등의 운영현황 데이터를 수집하는 기능, 착수-혼화-응집-침전-여과-소독 등 개별 공정별 주요 운전변수의 모니터링 및 제어를 통한 운영관리 기능, 원수 수질변화에 신속한 대응을 위한 정수처리 공정제어 의사결정지원 기능, 그리고 온라인 관망해석을 포함한 정수처리 전(단위)공정 시뮬레이터 기능 및 공정별 운영인자 최적화 기능 등으로 구성되어 있다. 현재 운영 중인 정수장의 공정별 운전 상태를 평가·관리하여 정수공정 운영 안정화 체계를 확보하고, 정수장의 유량과 수질의 갑작스런 변화에 따른 모의를 통한 수질예측으로 실시간 정수장 최적운영관리가 가능하다. 또한 원수 성상에 따른 적정 공정운영 자동화로 운영비 절감 및 효율적 인력 활용으로 정수장 운영 효율성을 제고함으로써 지속적이고 안정적인 정수장 운영 체계를 확보할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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