현대화 온실이 농가에 보급 된지 5년째를 맞고 있지만 환경조절을 위한 자동화 설비의 이용현황은 외국으로부터 수입된 일부 유리온실을 제외하고는 당초 목적한 성능과 기술에 이르지 못하고 있어 그 이용율이 아주 저조하다. 이것은 농민의 자동화 장치 이용기술 부족 때문이기도 하지만 자동화 장치의 하드웨어 및 소프트웨어가 농민에 의한 수동스위치 조작보다 제어 성능이 따르지 못한 것이 주된 이유라고 생각된다. 이에 본 연구는 지금까지 외국기술에 의존하거나 이용율이 낮은 원예시설의 환경조절자동제어 시스템을 국내 기술에 의해 생산 보급할 수 있도록 성능이 우수하고 적응성이 높은 시스템 개발을 위하여 수행한 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 온실의 고온관리를 위한 온실내외의 온도차를 함수로하여 창개례순서, 1회 개폐폭, 제어주기 둥을 결정하는 알고리즘을 개발하여, 제어프로그램을 작성하였으며 시스템을 운전하여 본 결과 제어성능이 우수하였다. 2. 파이프비닐온실에는 시스템의 설치 및 A/S의 편리성 등을 감안하여 각 환경요인별로 개별제어 할 수 있도록 시스템화하는 것이 바람직하다고 판단되었다. 3. 시스템의 실용화를 위하여 제어항목 중 관수, 탄산가스 농도, 커덴개폐는 타이머를 이용한 시퀀스제어로 하였다. 4. DSP칩을 이용하여 고온제어를 위한 창개폐제어 시스템을 실용화할 수 있도록 개발하였다. 5. 온실의 자동제어시스템과 연결되어 있는 전화를 통하여 관리자가 부재 중 온실의 과고온, 정전, 고장 둥 비상발생시 관리자에게 무선호출을 할 수 있는 경보시스템을 개발하였다.
자기 조직적 우수 피어 링 검색 기법에서는 기존의 비구조적 피어-투-피어 시스템에서 성능이 우수한 피어들이 자기 조직적으로 우수 피어링을 형성하고, 모든 피어가 키의 광고 및 검색에 이 링을 이용하게 함으로써 검색 성능을 향상 시켰다. 그러나 이 기법에서는 우수 피어의 비율을 고정된 값으로 유지하므로, 본 논문에서는 입자 군집 최적화(PSO)를 이용하여, 동적인 환경의 변화에 적응적으로 우수 피어의 비율을 최적의 값으로 변화시킴으로써, 기존의 자기 조직적 우수 피어 링 검색 기법의 성능을 더욱 향상시켰다. 시뮬레이션을 통하여 고정 우수 피어 링과 자기 조직적 우수 피어 링, 그리고 적응적 우수 피어 비율 조절 기법을 비교하여, 제안하는 기법이 검색 성공률을 월등히 향상시킴을 확인하였다.
자동 문서 요약 시스템은 문서내에 담겨있는 정보를 최대한 표현하면서 문서의 크기를 줄이는 시스템이다. 본 논문에서는 문서 요약을 크게 2단계로 나누어서 수행한다. 문장내 요약본으로써의 불필요한 문장을 미리 제거하고 이에 더해 다양한 통계적 방법의 여러 장점들을 수용함으로써 보다 나은 성능 향상을 얻을 수 있었다. 비교시스템으로는 제목, 위치, 빈도, 도합유사도, 어휘 클러스터링을 이용한 시스템을 구축하여 사용하였으며 30%, 10% 문장요약에서 제안한 시스템은 모두 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 다중 반송파, 특히 OFDM 시스템의 PAPR 을 감소시킬 수 있는 CFR 알고리즘을 다룬다. 기존의 피크 윈도윙 기법이 윈도우 길이 내에 피크들이 여러 개 있을 경우, 과도 clipping 으로 인하여 성능이 열화되는 현상을 개선하기 위하여 포락선 기반 피크 윈도윙 기법을 적용한다. 뿐만 아니라, 피크 윈도윙이 가지고 있는 EVM 열화를 완화하기 위하여 기존의 단순 clipping 기법과 혼합하여 시스템에서 요구하는 EVM 성능뿐 아니라 ACLR 성능까지도 만족하도록 한다. MATLAB 을 이용하여 알고리즘을 검증하고, 하드웨어 구현을 위하여 Xilinx Virtex5 를 이용하여 검증하여 제안하는 기법의 복잡도는 높지만 EVM 과 ACLR 성능이 우수함을 알 수 있다. 효율적인 주파수 이용과 수신 성능 측면에서 우수한 성능을 보인다. 따라서 DVB-T 나 LTE, IEEE 802.16m 등의 차세대 방송 및 통신의 전송에 이용되는 OFDM 신호의 PAPR 을 효과적으로 줄일 수 있는 기법으로 적용될 수 있다.
신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.
본 논문에서는 ELM(Extreme Learning Machine)을 이용하여 계산속도 뿐만 아니라 성능면에서도 우수한 입력 속성선택 기법을 제안한다. 일반적으로 입력 속성 선택문제는 다양한 속성들의 영향을 고려함으로써 모든 입력속성들을 평가하는데 많은 계산량이 요구되는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 학습속도가 기존의 신경회로망에 비하여 월등히 우수한 ELM 알고리즘을 적용한다. 입력속성 선택은 ELM으로부터 산출된 출력값을 이용하여 출력 오차에 영향이 큰 속성들 순으로 순위를 결정한 후, 전방향 선택이나 후방향 선택기법을 이용하여 입력속성을 선택한다. 제안된 방법은 다양한 데이터에 적용하여 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 대표적인 비선형 동특성을 가지는 실제 헬리콥터의 회전 및 자세 운동을 근사화한 모형 헬리콥터의 시스템을 소개하고 이 시스템의 정지 자세 제어를 위하여 WAVENET 제어기와 PID 제어기를 설계하였으며, WAVENET의 신경망 연결 가중치(weight) 및 웨이브렛의 신축 및 이동변수와 PID 제어기의 최적 이득 계수를 GA를 사용하여 조정되도록 하였다. 그리고 과도 응답 특성이 우수한 WAVENET 제어기와 정상 상태 특성이 우수한 GA-PID 제어기를 Hybrid 형태로 구성한 Hybrid GA-PID WAVENET 제어기를 비선형 시스템인 모형 헬리콥터 시스템에 적용하여 제안한 제어기 설계 알고리즘의 유효성과 우수성을 입증하고자 한다.
고속 통신 시스템의 채널 등화에 순환 신경망이 자주 이용되고 있다. 기존의 등화방법은 대부분 시불변 채널을 주로 다루었다. 그러나 이동통신과 같은 현대의 통신환경은 페이딩으로 인하여 시변특성을 갖는다. 본 논문에서는 비선형 시변 시스템에 적용하여 성능이 우수한 결정 피드백 순환신경망을 채널등화기로 이용하며, 또한 채널 등화에 빠른 수렴속도와 우수한 추적성능을 지니는 확장된 칼만필터와 시그마 포인트 칼만필터를 이용한 두 종류의 훈련 알고리즘을 제안한다. 확장된 칼만필터를 이용한 경우 비선형 시스템의 1차 선형화 과정에서 커다란 오차를 유발할 수도 있으며, 이에 대한 대안으로 시그마 포인트 칼만필터를 이용하여 이러한 문제점을 극복할 수 있다.
축산폐수는 축사가 대부분 상수원보다 상류지역에 산재하고 있어 이를 효과적으로 관리하기 어려우나, 연속 회분식 반응기(Sequencing Batch Reactor, SBR)는 장치가 간단하고 경제성이 우수하여 축산폐수처리에서 효율적으로 적용될 수 있다. 본 연구에서는 DO(Dissolved Oxygen)과 ORP(Oxidation-Reduction Potential)을 이용하여 지식기반 고장진단 시스템을 제안하였다. 실시간으로 얻어진 ORP, DO값들을 전처리하여, [ORP], [DO]외에 [ORP DO]합성data와 ORP, DO의 특징벡터의 합에서 얻어진 fusion data의 총 4개의 data set을 이용하여 각각에 대한 진단과 분류성능을 검토하였다. 이 값을 이용하여 FCM (fuzzy C-mean) 클러스터링 한 후, K-PCA과 LDA로 차원축소시켜 특징벡터를 추출하였다. 그리고 Hamming distance로 test data와 특징벡터의 거리를 계산하여 각 class를 F1에서 F8까지 분류하였다. 그 결과 데이터를 그대로 이용하는 것 보다 차분데이터형태로 이용하는 것이 우수했으며 그 중 fusion 데이터의 결과가 다른 것들보다 향상된 결과를 보였다. 그리고 K-PCA와 LDA를 결합한 결과가 다른 방법에 비해 우수한 결과를 보였으며 fusion method를 이용한 최고인식율은 98.02%를 나타내었다.
주파수 안정화 레이저 광원은 10-6 이상의 상대 불확도가 필요한 간섭계에서 널리 쓰이고 있으며 특히 변위 측정 시스템에서는 반드시 쓰이고 있다. 상용화된 많은 변위 측정 시스템은 신호 대 잡음비가 우수하고 광학계의 정렬이 더 쉬운 헤테로다인 방식을 채택하고 있으며 이를 위해서 서로 수직 선형 편광인 다른 주파수의 광을 내보내는 광원이 필요하다. 현재 헤테로다인 변위 측정 시스템에 쓰이고 있는 광원은 이중 주파수 광원을 만드는 방식에 따라 지만 효과(Zeeman effect)를 이용한 지만 레이저(HP사)와 음향-광 변조기(Acousto-optic modulator)를 이용한 이중 주파수 레이저(Zy해사)가 있다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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