실리콘 나이트라이드 박막의 굴절률과 lifetime을 유전자 알고리즘과 일반화된 회귀 신경망을 이용하여 모델링하였다. 종래의 모델링에서 평가한 Spread Range 범위보다 더 작은 0.04~1.0 범위에서 평가를 수행하였다. 통계적 실험계획법을 적용해서 수집한 데이터가 이용되었다. 평가결과 보다 낮은 spread range에서 보다 우수한 예측모델이 개발될 수 있음을 확인하였다.
SIMAN의 주요한 논리적 특성은 시뮬레이션프로그램이 시스템 모델부분과 실험부분의 두가지로 구성이 되어 있으며, 일반적인 시스템의 모델링과 분석뿐만 아니라, 자재운반시스템, 로봇 시스템, 제조 셀(manufacturing cell), 플렉시블 제조시스템(Flexible Manufacturing System, FMS)등의 모델링에 유용한 특성을 가지고 있어서 생산시스템의 시뮬레이션에 아주 적합한 시뮬레이션 언 어이다. 또 SIMAN은 대형. 중형 컴퓨터는 물론, 16비트 바이크로컵퓨터에서도 사용이 가능하 다(5). 이 글에서는 SIMAN 시뮬레이션 언어를 사용한 생산시스템의 시뮬레이션에 대한 개념과 방법을 고찰하고, 생산시스템의 시뮬레이션에 관한 간단한 사례를 고찰하고자 한다.
분자 모델링은 Molecular Mechanics 라는 empirical force field를 사용하여 여러 가지 분자들의 3차원적 구조를 구하고, 이로부터 이 분자들의 물리적, 화학적 성질들을 계산하고, Computer Graphics를 사용하여 형상화하는 전반적인 연구활동을 의미한다. 이러한 연구활동의 출발점은 실제의 분자와 가장 가까운 3차원적 분자구조를 얻는 것이다. 여러 가지 가능한 방법을 통하여(양자역학적 계산 혹은 X-ray Database 검색등) 최적의 구조를 얻은 후, 이 구조를 사용하여 관심 있는 여러가지 물리적, 화학적 성질들을 계산할 때, 비로소 실험결과를 설명할 수 있게 되고, 이를 토대로 하여 새로운 분자의 Design 이 가능할 수 있을 것이다.
손끝으로 물건을 문지르거나 잡아 질감을 느끼는 경우 나타나는 현상을 Hertzian 접촉이론을 응용하여 수학적인 모델링을 하였다. 물체표면에 손끝이 접촉하여 눌려지게되면 변형이 일어나게 되고 변형된 모양과 정도에 따라 촉감을 느끼게 .된다. 손끝은 점탄성체로서 누르는 변위에 따라 탄성계수와 점성계수 값이 비선형으로 변하게 되는 현상을 이론과 실험을 통하여 연구하였다. 특히 손끝이 직물을 누를 때 나타나는 현상을 측정하여 질감표현과의 관계를 분석하였다.
본 논문에서는 분절 특징을 모수적 궤적 모델을 이용하여 표현하고, 이 특징을 분절 HMM(segmental HMM)의 입력으로 하는 음성 신호의 모델링 방식을 제안한다. 분절 특징은 음성의 경향을 나타내는 궤적으로 표현되고, 그 궤적은 연속되는 프레임 상에서 전이 정보를 포함하도록 디자인 행렬과 다항식의 회귀 함수를 이용하여 구해진다. 이 궤적을 분절 HMM에 적용하기 위하여, 외적 분절 변이와 내적 분절 변이에 대한 확률 분포 표현을 개선하였다. 제안된 방법의 효과를 살펴보기 위하여 TIMIT 데이터 베이스를 이용하여 실험한 결과, 제안된 분절 특징은 음성 신호의 인접한 프레임간의 상관관계를 표현하는 동적 특징과 같은 효과를 보였으며, 1차 미분계수를 포함하여 분절 특징을 구한 경우에는 기존의 특징 표현보다 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 Matlab & Simulink를 이용하여 PEM Fuel Cell의 RPG시스템을 모델링 하였다. 모델링을 위해 기본적인 PEMFC의 기본 구조와 원리를 설명하고, 압력, 온도, 농도 등을 고려한 시뮬레이션을 구현하였다. 일정 조건 하에서 실험을 통하여 시뮬레이션의 결과와 실험값을 비교하였다.
역전파 신경망은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용되고 있으며, 모델의 예측정확도를 향상시키기 위하여 Random Generator를 개발하였다. Random Generator의 효과가 기존의 모델에 비해 예측정확도의 향상에 영향을 주었음을 알 수 있었다. 모델링에 이용한 실험데이터는 다중 유도결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수집하였다.
역전파 신경망은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용되고 있으며, 모델의 예측정확도를 향상시키기 위하여 Random Generator를 개발하였다. Random Generator의 효과가 기존의 모델에 비해 예측정확도의 향상에 영향을 주었음을 알 수 있었다. 모델링에 이용한 실험데이터는 다중 유도결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수집하였다.
역전파 신경망은 반도체 공정 모델링에 효과적으로 응용되고 있으며, 모델의 예측정확도를 향상시키기 위하여 Random Generator를 개발하였다. Random Generator의 효과가 기존이 모델에 비해 예측정확도의 향상에 영향을 주었음을 알 수 있었다. 모델링에 이용한 실험데이터는 다중 유도결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수집하였다.
본 연구에서는 준능동 진동 제어를 위한 MR 감쇠기의 동적 모델링을 통한 특성을 분석 및 평가하였다. 실제 구조물 크기의 모형구조물을 진동제어하기 위하여 Semi-active 성능의 MR Damper를 설계/제작 하였다. 일반적으로 MR Damper를 이용한 준능동 제어 시스템을 구축하기 위해서는 감쇠장치의 발생 감쇠력 및 거동 성향 등의 데이터를 수치적으로 나타낼 수 있는 동적 모델이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 MR Damper의 동적거동을 예측/평가 할 수 있는 모델링을 하기 위하여 다양한 동적 모델 중 Power 모델 및 Bingham 모델을 적용하였다. 이때 동적 모델과 비교/평가하기 위하여 개발된 MR Damper의 동하중 실험을 수행하였다. 동하중 실험조건은 가진 주파수를 (0.15Hz, 1.0Hz, 2.0Hz) 선정하고, 주파수별 각각 3가지씩 가진 속도를 달리하여, 변위가 감쇠력에 미치는 영향력을 확인하였다. 이렇게 얻어진 MR Damper의 동하중실험 결과를 적용하여 각 동적 모델 별 모델변수를 규명하였고, 이를 바탕으로 힘-속도 관계곡선 및 예측된 발생 감쇠력을 산출하였으며, 산출된 결과와 개발된 MR Damper의 실험 결과를 상호 비교 평가하였다. 최종적으로 본 연구에서 개발한 MR Damper는 준능동 제어장치로 활용 가능함을 확인 하였고, 다양한 변위를 이용한 실험을 통하여 정상적인 진동제어를 위해서는 최소 2mm 이상의 변위가 확보되어야 한다는 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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