최근 멀티레벨 인버터가 high power and medium voltage에서 많이 사용되면서 레벨 증가가 비교적 쉬운 CHB 구조가 많이 사용되고 있다. 멀티레벨 인버터에서 모델 예측 제어를 사용하면 빠른 동특성을 얻을 수 있지만 레벨 증가에 따른 계산량이 급격하게 증가하는 단점을 갖는다. 그래서 본 연구에서는 정상상태에서 기준 전압 벡터의 인근 벡터만 고려하여 계산량을 감소시키고 과도상태에서 최적화 기법을 통한 빠른 동특성을 유지하는 최적 모델 예측 제어를 제안한다. 본 논문에서는 5-level CHB 인버터를 이용하여 시뮬레이션을 진행하고 기존 모델 예측 제어와 제안하는 알고리즘의 성능을 비교한다.
양극성 직류배전 시스템의 과도상태 응답특성을 향상시키기 위한 방법으로 최근 많은 관심을 받고 있는 모델예측제어는 실제로 구현함에 있어서 DSP와 같은 마이크로프로세서가 많은 연산량을 부담해야 한다. 하지만 현재 사용되는 마이크로프로세서의 성능은 모델예측제어를 구현하기 위한 연산량을 모두 감당할 수 있을 만큼 뛰어나지 않기 때문에, 본 논문에서는 모델예측제어를 구현하는데 필요한 연산량을 감소시킬 수 있는 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 PSIM 시뮬레이션을 통하여 검증되었다.
모델 예측전류제어 과정에서 공통모드전압을 저감 하기 위한 기존연구방안들이 제시되어 왔지만 두 상의 스위치 함수가 변동하는 데드 타임 구간이나 영 전압벡터 두 가지를 모두 저감시키지는 못하였다. 본 논문에서 제안한 모델예측전류제어는 영 전압벡터와 데드 타임에서의 공통모드전압을 고려하여 H8 인버터시스템에서 공통모드전압을 저감하였을 뿐만 아니라 영 전압 벡터 사용으로 인한 THD도 개선하였다. 모델예측전류제어를 적용한 H8 인버터 시스템의 공통모드전압의 저감과 출력전류 THD 개선을 시뮬레이션을 통해 증명하였다.
Asynchronous transfer mode is flexible to support multimedia communication services using asynchronous time-sharing and statistical multimedia techniques to the existing data communication area, ATM ABR service controls network traffic using feedback information on the network congestion situation in order to guarantee the demanded service qualities and the available cell rates, In this paper we apply the control method using queue length prediction to the formation of feedback information for more efficient ABR traffic control. If backward node receive the longer delayed feedback information on the impending congestion, the switch can be already congested from the uncontrolled arriving traffic and the fluctuation of queue length can be inefficiently high in the continuing time intervals, The feedback control method proposed in this paper predicts the queue length in the switch using the slope of queue length prediction function and queue length changes in time-series, The predicted congestion information is backward to the node, NLMS and neural network are used as the predictive control functions, and they are compared from performance on the queue length prediction. Simulation results show the efficiency of the proposed method compared to the feedback control method without the prediction, Therefore, we conclude that the efficient congestion and stability of the queue length controls are possible using the prediction scheme that can resolve the problems caused from the longer delays of the feedback information.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1996.10a
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pp.215-218
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1996
ATM망은 실제로 이용 가능한 대역폭 이상을 할당하는 통계적 다중화(statistical multiplexing) 기법을 사용하므로 망을 통한 트래픽 흐름을 적절히 관리하지 못하면 혼잡(congestion), 셀 손실, 망의 성능 저하 등을 야기하게 된다. 이러한 상황을 예방하고 셀의 도착 시간 버스트(burstiness)를 줄이며 셀 손실 특성을 개선하여 망의 성능을 증가시키기 위하여, 트래픽의 형태 제어 방법을 제안한다. 트래픽 형태 제어 파라미터 값의 역전파 신경망을 적용하여 예측되며, 이 예측된 값들에 의해 형태 제어 방법을 수행한다. 제안된 형태 제어 기법의 성능은 Poisson 트래픽 입력에 대한 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 얻어지며, 멀티플렉서에서의 최대 버퍼 크기를 측정하여 성능을 평가하였다.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.10
no.3
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pp.219-225
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2005
In this paper, a new discrete-time small signal model of an average current mode control is proposed to predict the inductor current responses. Compared to the peak current mode control, the analysis of the average current mode control is difficult because of its presence of an compensation network. By utilizing sampler model, a new discrete-time small signal model is derived and used to predict the behaviors of an inductor current of average current mode control employing generalized compensation networks. In order to show the usefulness of the proposed model, prediction results of the proposed model are compared to those of the circuit level simulator, PSIM and experiment.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.22
no.1
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pp.129-137
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2016
In the present study we verified performance of feed-forward control algorithm using short term prediction of ship motion information by taking advantage of developed numerical simulation model of FPSO motion. Up until now, various studies have been conducted about thrust control and allocation for dynamic positioning systems maintaining positions of ships or marine structures in diverse sea environmental conditions. In the existing studies, however, the dynamic positioning systems consist of only feedback control gains using a motion of vessel derived from environmental loads such as current, wind and wave. This study addresses dynamic positioning systems which have feedforward control gain derived from forecasted value of a motion of vessel occurred by current, wind and wave force. In this study, the future motion of vessel is forecasted via Brown's Exponential Smoothing after calculating the vessel motion via a selected mathematical model, and the control force for maintaining the position and heading angle of a vessel is decided by the feedback controller and the feedforward controller using PID theory and forecasted vessel motion respectively. For the allocation of thrusts, the Lagrange Multiplier Method is exploited. By constructing a simulation code for a dynamic positioning system of FPSO, the performance of feedforward control system which has feedback controller and feedforward controller was assessed. According to the result of this study, in case of using feedforward control system, it shows smaller maximum thrust power than using conventional feedback control system.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.603-605
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1998
기존의 오류 제어 방법들은 실시간 특성과 신축적인 신뢰성을 갖는 멀티미디어 통신 응용에 적합하지 못한다. 본 연구에서는 실시간 데이터의 마감시간을 고려한 적시 오류 복구를 위해 오류 복구가 가능한 시점을 예측하여 재전송을 시행하는 예측 재전송을 제안한다. 예측재전송은 오류 발생이 확인될때까지 기다리지 않고 평균 전송시간을 고려하여 미리 재전송을 실시하는 사전 재전송 방법과, 재전송을 하여도 오류 복구가 불가능하다고 판단될 재전송을 실시하지 않고 데이터 전송을 계속 진행되는 재전송 포기 방법으로 적용된다. 이와같은 예측 재전송 기법을 적용한 새로운 오류 제어 프로토콜 x-kernel상에서 구현하였다. 실험 결과, 새로운 프로토콜은 다양한 통신 환경에서 기존의 오류 제어 방법에 비해 종단간 오류 복구율을 높이고 무의미한 오류 처리를 줄이며, 추가되는 부하는 매우 작다는 점을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.133-134
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2022
본 논문에서는 자율운항선박의 육상 관제 및 원격제어를 위해, 자율운항선박의 비상상황인식 기술 개발에 대한 기초연구를 수행한다. 자율운항선박 주변의 타선들의 이동 경로를 예측하고 이에 따라 자선의 이동경로와 비교하여, 충돌위험 영역을 식별함으로써 비상상황 인식이 가능하도록 한다. 먼저, 타선의 이동경로 예측을 위해서는 선박자동식별시스템 AIS 정보를 바탕으로, 해당 해역에서의 통항패턴을 분석하고 이를 기반으로 타선의 특정 시간 동안의 이동 경로를 예측한다. 예측된 타선의 이동경로와 함께 자선의 이동경로를 비교 분석함으로, 최근 접점 및 최근접점 거리 정보 기반의 충돌위험영역을 식별한다. 식별된 충돌위험영역의 위험도에 따라 육상 관제센터에서는 원격 제어를 통한 위험상황 회피가 가능하도록 활용할 수 있다. 제안된 방법은 AIS에서 얻어지는 실제 항적 데이터를 이용하여 초기 결과를 검증하였다.
인터넷으로 연결된 다수의 참여자를 지원하는 대규모 분산 가상 환경을 위한 확장성 있는 예측 기반 동시성 제어 방법을 제안한다. 예측 기반 동시성 제어 방식은 낙관적(optimistic) 방식과 같이 참여자들에게 실시간 상호 작용 성능을 제공함과 동시에 비관적(pesimistic)방식과 같이 잠금 허가를 받은 사용자에게만 객체 조작을 허용하므로 충돌을 확실히 방지할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 수의 증가에 따른 확장성 있는 예측 알고리즘을 위하여 객체 중심 다중 전송그룹을 도입했다. 객체에 관심있는 객체주변의 사용자들만 객체에 할당된 다중 전송 그룹에 소유권 요청 메시지로서의 참여 메시지를 보냄으로써 소유자 후부가 된다. 현재 소유자는 소유자 후보들 중 다음 소유자를 예측한다. 가상 영역내의 모든 사용자 대신 객체의 할당된 다중 전송 그룹에 소유권 요청 메시지로서의 참여 메시를 보냄으로써 소유자 후보가 된다. 현재 소유자는 소유자 후보들 중 다음 소유자를 예측한다. 가상 영역내의 모든 사용자 대신 객체의 다중 전송 그룹에 참여하고 있는 사용자로부터만 소유권 요청 메시지를 받으므로 소유자가 받는 메시지 수는 가상환경의 전체 사용자의 수에 관계없이 상수값을 갖는다. 이는 소유자의 소유권 요청메세지 처리 시간을 줄여 보다 더 정확한 예측을 하고 사용자의 객체 조작 시간 전에 소유권이 전달되도록한다. 제안한 예측 알고리즘은 라이브러리로 구현되어 기존의 가상 환경 시스템에 적용되었고 실험을 통해 제안한 알고리즘이 대규모 가상 환경에서 갖는 효율성과 확장성을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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