본 논문에서는 입력에 시간 지연이 존재하는 비선형 다중입출력(multi-input/multi-output (MIMO)) 시스템을 위한 디지털 제어기를 제안하였다. 다중 입력 시간 지연 비선형 시스템을 테일러의 추산 방법으로 이산화하고, 이 이산형 시스템을 일반적인 비선형 시스템으로 변환할 수 있다. 결과적으로, 일반 비선형 제어기를 이산형 시간 지연 시스템에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 MAC 제어기를 설계하고 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하여 제안된 방법의 성능을 검증하였다. 시뮬레이션의 결과 제안된 제어기는 비선형 다중입력 다중 시스템에 있어서 입력에 시간지연이 발생하더라도 시스템의 성능을 유지함을 확인할 수 있었다. 따라서 제안된 방법은 비선형 시간 지연 시스템의 제어에 유용함을 알 수 있다.
CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.
본 연구에서는 전류스트레스 및 필터소자의 용량저감을 고려한 다이오드 정류기의 입력LC필터 설계법을 기술하였다. 입력교류전류의 제3고조파 성분에 대하여 무한한 임피던스를 갖도록 LC병렬 공진회로와 출력측 직류콘덴서로 구성된 새로운 필터를 단위법(Per Unit)에 의해 설계하였다. 제안된 LC필터를 다이오드정류기에 적용하여 정상상태에서 실험한 결과, 입력교류전류의 제3고조파성분을 8.8〔%〕로 감소시켰으며, 입력역률은 종전의 표준형의 입력역률이 0.76인데 비하여 0.913으로 개선시켰다. 또한 필터소지자의 전압.전류용량감소와 함께, 설계된 입력LC필터는 다이오드 정류기계통에 악영향을 미치지 않았으며, 따라서 종래의 표준형 LC필터에 의한 방법과 비교하여 제안된 방법이 83.5〔%〕의 저용량의 필터로도 고역률의 정류가 가능함을 입증하였다.
여러 분류 문제에 다층퍼셉트론이 적용되어 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만, 암 분류를 위한 분류기로 사용되는데 있어서 문제점은 샘플데이터 수에 비해 입력으로 사용되는 유전자의 수가 너무 많기 때문에 좋은 성능을 기대하기 힘들다는 점이다. 또한 많은 입력노드로 인해 가중치 파라메터들의 수가 증가하기 때문에 학습시에 계산량의 부담을 가중시킨다. 따라서 본 논문에서는 많은 유전자중에서 암분류에 중요한 영향을 끼치는 유전자를 선택하는 방법을 제안한다. 이러한 유전자 선택을 위하여 클래스의 정보를 나타내는 척도를 분석하고 이를 기반으로 하여 분류율을 향상시킬 수 있는 유전자를 선택하는 방법을 제안한다. 이렇게 선택된 유전자를 입력으로 하여 분류기를 구성하여, 제안하는 방법의 우수성을 검증한다.
본 연구에서는 영문 단어로부터 폰트를 분류하기 위해 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법을 제안한다. 이는 문자 인식 전에 한 단어에서 폰트를 분류하는 것을 말한다. 폰트 분류를 위해 활자 특성인 Ascender, Descender와 Serif가 사용된다. 입력 단어로부터 Ascender, Descender와 Serif가 추출되어 특징 벡터가 추출되고, 그 특징 벡터는 인공 신경망에 의해 입력 단어에 대한 폰트 그룹, 폰트 이름이 분류된다. 제안된 연역적이고 국부적인 폰트 분류 방법은 폰트 정보가 문자 분할기와 문자 인식기에 사용될 수 있게 한다 나아가, 특정 폰트에 따른 Mono-font 문자 분할기와 Mono-Font 문자 인식기로 구성되는 OCR 시스템을 구성할 수 있는 것을 가능하게 한다.
본 논문은 카메라로 획득한 배의 표면과 꼭지 영상을 입력으로 하여 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 양호한 배인지 아닌지를 판별하는 판별기의 설계에 대해 설명한다. 먼저 입력 영상에서 배경을 분리시킨 후 배만을 포함하는 영상을 얻고 이 영상에서 윤곽선과 같은 여러 가지 특징들을 추출한 후 미리 대량의 표면 영상과 꼭지 영상으로 훈련시킨 두 개의 RBF 신경망 기반 분류기를 사용하여 배의 상태를 판별한다. 구현되는 세부 모듈을 과일 종류에 맞게 수정한다면 제안되는 방법을 사과, 참외와 같은 다른 과일에도 적용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 광대역 입력전압에 대응 할 수 있는 직류 변환 장치(DC-DC Converter)의 제어기의 모델링 및 제어 방법에 대해서 제안한다. 일반적으로 직류 변환 장치의 주된 목적은 입력되는 직류 전압에 대해서 출력전압을 지속적이고 안정적으로 유지해 주는 것이다. 따라서, 안정적인 출력 전압을 얻는 방법으로서 제어되지 않은 직류 변환 장치에 입력전압을 안정적으로 공급해주는 방법도 고려해 볼 수 있으나, 이릴 경우 입력전류의 변화나 입력 전압이 지속적으로 변하는 경우에 대처 하기 어렵다. 따라서, 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 출력전압을 궤환 시키고 이 신호에 의해 직류 변환 장치를 제어하는 방법을 고려한다. 또한, 단순한 제어기를 사용할 경우 그 입력전압의 범위가 소자의 한계와 안정성으로 인하여 국한적으로 한정되므로, 이러한 문제를 해결하기 위해 다수의 컨버터를 연결하고 이것을 프로세서를 사용하여 제어하는 방법을 설계한다. 모델링된 직류 변환 장치는 불연속선형 시스템(Piecewise Linear System)으로 해석되어 질 수 있으며, 아울러 각기 다른 입력 범위에서 동작하는 컨버터들에 대해서도 모델링되어야 한다. 또한 일정 간격의 입력 범위내에서 서로 다른 컨버터들을 동작시켜 줄 수 있는 방법도 고려한다. MATLab을 이용하여 파워 컨버터의 성능을 입증하고, 아울러 실제 회로의 실험을 통하여 결과를 검증한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제11권2호
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pp.61-70
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1987
미지의 조작량이나 매우 큰 외란이 입력으로 작용하고 있는 동력시스템의 정도 높은 상태를 추정하려면 상태추정에 앞서 시스템의 입력추정이 요구된다. 본 논문에서는 간략형 칼만필터 (SKF:Simplified Kalman Filter)를 이용하여 운동하고 있는 목표물의 상태추정을 행함과 동시에 기동탐지자 (Maneuvering Detector)와 입력추정자 (Input Estimator)에 의해 시스템의 입력을 추정하고 이것에 의하여 SKF의 추정치를 보정해줌으로써 입력이 미지인 동적 시스템의 상태추정에 있어서 추정정도를 개선하는 방법을 제안하며 디지탈계산기를 이용한 시뮤레이션을 통하여 본 방법의 유효성을 밝힌다.
본 논문에서는 서지데이터베이스 품질향상을 위해 사용자의 요구사항을 기초로 하여 논문형태의 데이터베이스 특성을 파악한 후 표준입력 필드에 해당하는 기준을 정하고 데이터베이스 구축에 적용하는 입력시스템 모델을 구현하고자 한다. 데이터베이스 제작자들의 오류를 최소화하여 정보사용자의 만족도를 충족하기 위한 데이터베이스 구축 방법을 제시하였다. 서지데이터 입력을 위한 표준화된 입력방법을 통해 기존의 편집기를 활용한 텍스트 형태의 데이터베이스 제작시 문제점들을 개선하였으며 사용자 만족도, 데이터 양, 품질향상을 웹을 통한 입력시스템으로 구현하여 서지데이터베이스에 대한 신뢰도를 크게 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 ATW(Automatic Tracking Window)를 사용하여 입력신호를 처리한 후에 MUSIC을 사용하여 주파수를 추정하도록 알고리즘을 수정하므로써 MUSIC알고리즘의 Threshold효과를 개선할 수 있음을 보인다[1]. ATW 전처리는 일종의 대역 여파기 효과를 가지나 일반 대역 여파기와 다른 점은 사용자가 입력신호의 중심 주파수를 알지 못해도 된다는 장점을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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