본 논문에서는 입-출력 모델로 표현되는 SISO(Single-Input-Single-Output) 비선형 시스템의 적응제어 기법을 제시한다. 시스템에 포함된 미지의 파라미터는 알고 있는 콤펙트(compact) 볼록(convex) 집합 내에 있다고 가정한다. 기존의 결과와는 달리 이 집합은 원점을 포함하는 원이나 초입방체(hypercube)를 포함한 임의의 콤펙트 볼록 집합이 될 수 있다. 제시하는 갱신(update) 법칙으로 얻어지는 파라미터 추정치는 항상 알고 있는 집합 내에 존재하며 이를 이용한 제어 입력을 적용하면 시스템의 출력과 원하는 신호와의 위치, 속도, 그리고 가속도 오차가 시간에 따라 영으로 수렴함을 이론적으로 그리고 시뮬레이션을 통하여 입증한다.
본 논문에서는 이동로봇의 슬립을 고려하여 슬립 발생 시 이동 로봇의 위치를 퍼지논리 시스템을 이용하여 보정하는 방식을 제안한다. 퍼지 논리 시스템의 뛰어난 추론능력으로 슬립을 추론 할 수 있을 것이다. 제안된 방식의 유용성을 확인하기 위하여 differential 구동형 로봇의 슬립을 모델링 하고, 추정오차에 대하여 시뮬레이션한 결과 우수한 성능을 확인 하였다.
권선형 유도전동기는 기동시에 충분히 큰 저항을 외부에서 삽입하여 기동전류를 작게하는 동시에 기동 토크를 크게 할 수 있다. 또한, 유도전동기의 각 기동 방식중에서 가장 우수한 시동특성을 가지고 있으며 크레인, 시멘트공장 등 중부하 시동이 요구되는 경우 널리 사용되고 있다. 권선형 유도전동기 드라이브 시스템의 전류, 토크, 위치 및 속도 등의 제어를 위하여 일반적으로 산업현장에서는 Pl 제어기가 많이 적용되고 있다. 그러나 이러한 시스템은 센서 부착시 여러가지 환경적 제약으로 인한 전체시스템의 성능 저하를 가져올 수 있어 이를 개선하기 위한 센서리스 벡터제어가 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 권선형 유도 전동기의 센서리스 벡터제어를 위해 MRAS 기법을 적용하였고, 기존의 MRAS 기법 적용시 발생하는 파라미터 변동에 따른 속도추정오차를 개선하기 위해 센서리스 벡터제어의 속도제어에 크게 영향을 미치는 고정자 저항을 온라인으로 튜닝함으로서 파라미터 변화에 강인한 센서리스 속도제어를 구현하였다. 제안된 기법의 타당성 및 유효성을 디지털 컴퓨터에 의한 시뮬레이션에 의해 확인하였다.
본 논문은 비전 기술을 기반으로 RHS 칼라차트를 이용하여 작물의 색채를 측정하는 특성조사기준에 관한 연구를 수행하였다. 다양한 색상을 가진 작물의 색채를 측정하기 위해 시료 채취 후 표준광원 촬영장치 광원 6500K 환경하에 촬영한 영상을 기반으로 분석 위치를 관심영역 선정 후, k-mean clustering을 활용한 세그먼테이션 방법을 통해 대표 RGB 색상을 획득한다. 획득한 RGB 색상과 RHS 칼라차트의 RGB 색상을 유클리디언 거리를 이용하여 최소화하는 RHS 칼라차트 정보를 추정하였다. 7가지 작물 시료에 대해 작물 형질 분석 전문가들이 측정한 결과와 비교 시 전체 평균 △E 5.013의 오차를 결과로 도출하였다.
순 장파복사량은 지표면으로 입사되는 하강 장파복사량(Downward Longwave Radiation, $R_{ld}$)과 지표면에서 반사되는 상승 장파복사량(Upward Longwave Radiation, $R_{lu}$)의 차이로 정의되는데 이는 에너지 수지 및 농업기상 연구의 중요한 주제 중 하나로서 다루어져 온 순복사량의 중요한 요소이다. 일반적으로 $R_{lu}$의 경우 지표면 온도와 방사율(emissivity)를 이용하여 산출되므로 정확히 추정이 가능하나, $R_{ld}$의 경우 대기 최상층에서 관측되는 방사량과 지표면 근처의 방사량을 함께 고려해야 하므로 실측이 어렵다. $R_{ld}$는 야간 복사계(pyrgeometer)를 이용하여 직접적으로 측정할 수 있지만 관측기기 자체가 구비되어있는 관측소가 적어 매우 드물게 이용된다. 또한 단파 복사 에너지 측정 기기에 비해 비용이 많이들고 종종 관측값이 큰 오차를 가지고 있기 때문에 실무에 적용하기 힘든 단점이 있다. 따라서 기상 관측소에서 얻어지는 증기압과 온도 관측치를 물리식, 경험식 등에 적용하여 산정하게 된다. 현재는 $R_{ld}$의 추정은 관측된 방사량간의 관계를 나타내는 경험식을 기반으로 지표면 근처의 대기 온도와 습도를 이용하여 산출하는 방법이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 증발산 산정 알고리즘 개발의 시발점으로써 $R_{ld}$를 먼저 구하고 $R_{lu}$를 구하였다. 신뢰성 높은 방법을 이용하여 $R_{ld}$를 구하게 되면 정확도 높은 $R_N$을 구하는 데 기여할 수 있으며, 궁극적으로 보다 정확한 증발산을 산정할 수 있게 된다. $R_{ld}$는 일반적으로 clear sky 조건 하에서의 복사 에너지 플럭스($R_{ldc}$)를 구한 후 구름의 양에 따라 보정한다. 하강 장파복사량의 경우 널리 사용되는 공식 중 하나인 Brutsaert의 공식을 사용하였다. 광릉, 해남에 위치한 플럭스 타워지점에서 실측된 기온과 실제 수증기압을 입력인자로 사용하여 지점별 $R_{ldc}$를 먼저 구하고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 영상자료를 이용하여 검증한 뒤 최종적으로 남한지역을 대상으로 순 장파복사량 지도를 작성하였다. 이를 위해 MODIS 07 대기 프로파일 산출물(Atmospheric Profile Product)중 기온 및 이슬점온도를 추출하여 산정식의 입력자료로서 사용하였다. 상승 장파복사량의 경우 MODIS 11 지표면 온도 산출물(Land Surface Temperature product)를 이용하여 산정하였다. 이는 남한 지역의 증발산량 추정 및 에너지 수지 연구를 위한 중요한 기본 자료로서 유용하게 사용될 수 있으리라 사료된다.
육상의 바람정보를 이용하여 해상 바람을 추정하는 방법은 매우 빈번하게 사용되어 왔다. 그러나 자료의 특성에 근거하여 그 방법의 한계를 검토하는 연구는 매우 미흡하다. 본 연구에서는 육상자료를 이용한 해상자료 추정의 정량적인 한계를 검토하기 위하여 포항 연안의 육상과 바다에서 관측한 바람자료의 특성을 비교 분석하였다. 특히 기존에 간과되던 방향 자료 분석에 중점을 두고 연속적인 풍향 자료 분석 기법을 제안하였다. 분석 결과, 연안해상의 바람자료는 육상과 매우 인접한 지점에 위치하고 있음에도 불구하고 바람정보의 통계적인 분포 특성이 크게 차이가 나는 것으로 파악되었다. 따라서 육상정보를 이용한 해상 바람정보 추정은 지형적인 영향으로 특성 차이가 커서 근본적인 한계가 있기 때문에 관측 자료를 이용한 정량적인 오차 한계가 반드시 검토되어야 한다.
표적 탐지를 위한 선형 견인 어레이는 해수의 움직임이나 견인선의 기동 방향 등에 의해 그 형상이 비선형화 된다. 이러한 비선형성의 존재는 입사신호의 파라미터 추정 오차를 유발하므로 본 논문에서는 비선형 형상의 견인 어레이를 위한 빔형성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 두 개의 보조센서를 사용하여 수동 견인 어레이의 첫 번째 하이드로폰과 마지막 하이드로폰의 위치를 파악한 후, 두 하이드로폰 사이의 비선형 형상조향 벡터를 선형화 (Linearization)한다. 실제 수중환경에서의 컴퓨터 모의 실험을 통하여 성능 분석을 행한 결과, 비선형 견인 어레이의 형상에 관계없이 빔패턴은 이상적인 형태를 지님을 확인하였다. 그리고 다양한 입사신호의 신호 대 잡음비 환경 하에서 위상 성분 추정의 한계를 보임으로써 제안된 기법의 입사각 추정 성능을 평가하였으며, 이와 더불어 선형 형상을 가정한 바틀렛 빔형성 기법과의 비교 분석 결과, 현격한 성능 차이를 보였음을 확인하였다.
수중 이동 음원의 방사 소음을 측정하는 경우 음원과 수신기 사이의 거리 정보가 중요한 평가 요소이며, 수신기 위치, 음원의 수심 및 속도 등과 같이 측정 규격이 정해져 있다. 이동하는 수중 음원의 거리를 찾는 방법으로써 상호 상관도를 사용하는 방법이 있지만 이 방법은 송신기와 수신기 사이의 시간 동기화 과정을 필요로 한다. 본 논문에서는 이론적으로 계산된 다중 경로 신호 사이의 도달 주파수 차와 수신 신호에서 추정된 다중 경로 신호의 도달 주파수 차를 비교하여 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 기존의 방법과는 다르게 제안한 방법은 시간 동기화 과정이 필요하지 않다. 성능 검증을 위해 모의실험을 수행하였으며, 거리 오차가 기존의 방법에 비해 약 95 % 감소하였다.
본 연구는 수송부문에서 오염물질 배출 비중이 큰 화물차의 통행량에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 다중회귀모형을 추정하였으며, 모형 추정 결과 지역별 인구수, 도시지역 면적, GDP, 업종별(농업, 임업 및 어업, 광업, 제조업, 도매 및 소매업) 사업체수 등이 주요 변수로 검토되었다. 이러한 변수는 화물차 특성(업종, 톤급)에 따라 상이하게 나타나므로 차량 운행제한 등 관련 정책 추진 시에는 지역별 화물차 특성에 따른 통행량을 충분히 고려해야 할 필요가 있다. 특히 물류터미널 등 화물차 통행량이 많은 물류거점이 위치하지 않은 지역에 대해서는 화물차 통행에 영향을 미치는 지역별 요인을 고려하여 차량 운행제한 대상 지역을 검토해야 할 필요가 있다. 특히 본 연구의 결과에서 제시된 바와 같이 화물차 통행량과 지역 내 인구수는 양의 상관관계를 가지기 때문에 인구밀집지역에서는 화물차를 포함한 차량운행제한 검토가 필요하다. 본 연구 결과의 신뢰도를 높이기 위해서는 실제 통행량 자료를 기반으로 다중회귀모형 외 다양한 모형 추정을 통하여 추정 결과에 대한 오차를 줄여야 할 필요가 있다.
본 논문에서는 위성항법시스템(GNSS)의 다양화에 따른 DGNSS 기준국(RSIM, Reference Station and Integrity Monitor)의 재구축을 위하여, 유럽연합(EU) 위성항법시스템인 Galileo의 E1 의사거리 보정정보 생성 알고리즘과 GPS/Galileo 시뮬레이션을 통한 성능검증에 대해 다룬다. 먼저 DGPS RSIM에서 DGNSS RSIM으로 전환을 위한 운영적 측면에서의 기술 및 메시지 표준과 사용자 방송 측면에서의 메시지 표준에 대해 살펴본다. 일반적으로 GNSS의 의사거리 보정을 위해서는 정확한 GNSS 위성위치와 사용자 위치를 알아야만 한다. 그러므로 Galileo 위성위치를 정확하게 계산하기 위해서, Galileo ICD 문건의 위성위치 계산식을 이용하여 사용자 수신기에서 제공하는 궤도력 정보를 기반으로 해당 위성 위치를 추정한다. 그리고 위성시계 옵셋과 사용자 수신기의 시각오차, GPS와 Galileo 위성의 시스템 타임 옵셋을 계산하여 GPS/Galileo 의사거리 보정정보를 생성한다. GPS/Galileo 시뮬레이터를 연동한 성능검증 플랫폼을 기반으로 GPS/Galileo 보정정보의 오차를 분석하고, 측위정확도를 분석하여 그 성능을 검증하였다. 국제기구(RTCM)에서 요구하는 기준국 운영을 위한 측위 성능을 충족할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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