광 바이오 센서 시스템에서 Trans-Impedance amplifier (TIA)는 광검출기로부터 입력단으로 들어오는 미세한 전기 신호를 원하는 신호레벨까지 증폭하는 역할을 한다. TIA는 광 바이오 센서 시스템의 감도 (sensitivity)를 결정하는 매우 중요한 회로로 저잡음, 저전력, 낮은 입력 임피던스 등의 특성이 요구되어진다. 본 논문에서는 광 바이오 센서 시스템에서 요구되어 지는 저전력, 저잡음 성능을 구현하기 위하여 regulated cascode (RGC) TIA를 설계하였다. 본 연구에서는 기존 common gate (CG) 기법의 TIA에서 전류원 역할을 하는 current source를 저항으로 대체하고, local feedback stage를 이용하는 RGC TIA를 저잡음, 저전력 특성 및 회로 면적 감소의 장점을 갖도록 설계하였다.
고전석인 슬라이딩 모드 제어는 시스템의 동특성에 관계없이 시스템의 상태를 설계자의 의도대로 목적에 맞게 제어할 수 있지만 시스템의 본질적인 한계로 인해 제어입력에서 채터링이라는 불가피한 요소를 포함하게 된다. 본 논문에서는 이산 시간 시스템에서 고주파 성분으로 인한 스위칭 입력의 부정적인 영향인 채터링을 감소시키기 위해 연속 슬라이딩 모드 제어기법을 제안한다. 제안된 기법은 PZT 나노 스테이지에서 슬라이딩 모드의 강인성과 만족스러운 시스템 제어성능을 보여준다.
본 논문은 병렬-입력 직렬-출력 구조의 모듈형 DAB (Dual active bridge) 컨버터의 출력 전압 평형 제어기법을 제안한다. 이를 위해, 먼저 모듈형 DAB 컨버터를 모델링하고 계층형 슬라이딩모드(Hierarchical SMC) 제어기를 설계한다. 제안된 기법을 시뮬레이션을 통해 검증한다.
내장형 시스템의 개발에 있어서 자원의 효율적인 활용과 정확한 설계를 위해 SystemC를 이용한 통합설계 방식이 많이 사용되고 있다. 하지만 시스템이 점점 복잡해 지면서 단순한 언어차원에서의 개발 뿐 아니라 개발 이전에 시스템의 정확성을 검증해야 할 필요성이 대두되었다. 이를 위해 정형기법 및 테스팅과 같은 방법을 사용하게 되었다. 본 논문에서는 SystemC로부터 정형기법 도구인 VIS의 입력 언어인 BLIF-MV로 자동 변환하는 알고리즘을 제시하고, SystemC 코드로부터의 자동 검증 방법을 제안하고자 한다.
라우터의 기본적인 목적은 안정적으로 다량의 데이터를 전송하는 것이다. 현재 e양한 메시지를 효과적으로 처리하기 위한 여러 혼합형 라우터가 개발되고 있다. 이는 단순히 한가지 방식만 고수하는 것이 아니라 기존의 여러 기법을 혼합된 방식을 적용하는 것이다. 이러한 혼합형 기법은 기존의 단일 방식의 단점을 보완할 수 있어야 하며, 그에 따른 오버헤드를 감수할 수 있어야 한다. 이러한 목적으로 웜홀 스위칭(wormhole switching)과 파이프라인드 서킷 스위칭(Pipelined Circuit Switching)을 동시에 구현하기 위해 혼합형 라우터 구조가 제안되었다. 이 라우터는 두 스위칭 기법을 동시에 지원하여 다양한 메시지를 효과적으로 처리할 수 있는 특성이 있다. 그러나 이 구조는 각 스위칭 방식에 해당하는 내부 연결망을 독립적으로 구성함으로써 입력으로 들어오는 스위칭 비율이 불균형일 때 내부 자원을 효율적으로 사용할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 라우터의 내부 연결망을 공유하여 사용하는 새로운 혼합형 라우터를 제안하였다. 제안한 구조는 웜홀과 파이프라인드 서킷 스위칭을 지원하는 라우터로, 메시지를 전송할 때 내부 연결망을 서로 공유함으로써, 입력 메시지의 비율이 불균형할 때 효과적으로 자원을 이용할 수 있게 하였다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 혼합형 라우터를 사용하는 것보다 더 높은 성능을 보인다는 것을 증명하였다.
이러한 강우자료의 결측값이나 오자료를 보정하는 것은 그 유역의 정확한 수문학적 특성 파악 및 안전한 수공구조물의 설계에 영향을 미치게 되므로 매우 중요하다고 할 수 있다. 최근 이러한 강우자료를 비선형적 모델인 인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 보정하는 연구가 활발히 진행되고 있다(오재우 등, 2008). 그러나 이러한 인공신경망을 적용하는 경우, 선택한 신경망 구조의 형태와 학습(training)을 위해 사용되는 자료가 전체 자료의 특성을 반영하고 있는 정도에 따라 정확도에 차이를 보인다(한광희 등, 2010). 따라서 자료보정을 위한 입력 자료의 선택은 인공신경망을 이용한 결측치 보정의 중요한 과정이다. 본 연구에서는 이러한 입력 자료의 선택을 위한 여러 가지 기법 중 입력 변수간의 상호정보량 (Mutual Information)을 이용한 방법을 적용하여 대상 결측 지점을 보정할 강우지점을 선별한 후 선택된 지점만으로 인공신경망을 구성하여 강우자료를 보정하고 주변 자료를 모두 이용한 결과와 상관성분석으로 얻어진 결과와 비교하였다.
본 논문에서는 낮은 입력 전압을 가지는 DC/DC 전원장치의 도통 손실 감소를 위한 비대칭 하프-브리지 공진형 컨버터를 제안한다. 제안된 컨버터를 액티브 클램프 포워드 (ACF) 컨버터와 하프-브리지(HB) LLC 공진형 컨버터의 스위치 통합 기법을 통해 생성되었다. ACF 컨버터를 LLC 공진형 컨버터 앞단에 위치시켜 HB LLC 공진형 컨버터에 증가된 전압을 인가함에 따라 변압기 턴비를 증가할 수 있고, 그에 따라 1차측 도통 손실을 감소시킬 수 있다. 이 때, 두 단에 적용된 스위치를 스위치 통합 기법을 통해 높은 전력 밀도 및 추가되는 도통 손실 감소를 통해 높은 효율을 동시에 이룰 수 있었다. 또한, 비대칭 펄스 폭 변조(APWM)를 제어를 통해 입력 전압 범위를 감소시켜 효율에 최적화된 설계를 가능하게 하였다. 제안된 컨버터는 36-72V 입력 전압, 300W(12V/25A) 출력을 가진 프로토 타입 컨버터를 통해 그 유효성을 입증하였다.
항공기가 평형상태로 비행하는 도중 돌풍과 같은 외부교란을 만난 교란상태운동은 선형화된 미분방정식으로 표현되며 비교적 짧은 비행시간동안의 비행은 선형시 불변계가 된다. 돌풍은 Gauss-Markov확률과정으로 모델링 되며, 항공기가 돌풍을 만난 교란상태운동은 시스템론적으로 보면 백색잡음이 성형필터를 거쳐 계에 입력되는 것과 같다. 초기의 설계방법은 고전적인 주파수영역에서의 해석방법을 사용하였으나 1960년대에 최적제어이론이 도입되면서 평가함수를 사용하여 원하는 비행특성을 얻는 방법을 사용하게 되었다. 그 후 계에 입력되는 외란과 측정시의 잡음으로 인한 불확실한 측정량으로부터 최적상태변수의 추정을 위해 필터링이론을 도입한 확률제어이론을 적용하여 자동조종장치를 설계하게 되었다. 이때까지는 연속제어계로 설계되었으며 그 후 측정신호를 샘플링하여 연속제어계와 등가의 이산제어계를 사용한 자동조종장치가 등장하였으며 이 경우 설계기법으로는 연속제어계를 사용하고 실현시킬 때는 디지털컴퓨터를 사용하였다. 이는 제어하는 동안 계의 계수와 제어법칙을 바꾸어 줄 수 있는 이산제어계의 장점을 이용하지 못하므로 처음부터 계를 등가의 이산계로 보고 제어계를 설계하는 방법이 도입되었다. 이 때 샘플링간격의 결정과 Quantization 영향이 설계시 고려되어야 한다.
본 논문에서는 연료전지 스택진단용 양방향 컨버터의 설계 및 제어기법을 제안한다. 스택진단용 컨버터는 교류전류 제어를 위한 양방향 DC/DC 컨버터를 사용하였으며 컨버터의 전류를 교류로 제어하기 위한 전류 제어기법이 요구된다. 정확한 전류 제어를 위해 d-q 변환을 통해 전류 제어를 수행하였다. 본 논문에서 사용한 제어기법을 통해 넓은 입력전압 범위에서도 충전, 방전으로 연료전지에 교류 전류를 공급하여 연료전지의 전압 변화를 확인함으로써 연료전지 스택의 상태를 진단할 수 있다. 제안하는 컨버터의 제어기법에 대한 타당성은 PSIM 시뮬레이션을 통해 검증하였으며 1.5kW급 스택진단용 양방향 DC/DC 컨버터의 설계 기법을 제안하였다.
퍼지 RBFNN의 설계에 있어 가장 중요한 과정인 Radial Basis Function의 결정은 퍼지 RBFNN의 모델링 성능을 좌우한다. 기존에는 FCM을 이용하여 Radial Basis Function의 초기 위치를 결정하고 오류 역전파 알고리즘과 같은 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 Radial Basis Function을 결정하였다. 근래에는 Conditional FCM을 이용하여 출력공간에 정의된 정보입자의 정보를 이용하여 입력공간상에서 Radial Basis Function의 위치를 결정하여 퍼지 RBFNN의 성능을 개선시키고자 하는 연구 수행되어졌다. 그러나 출력공간상에서 얻은 정보입자를 입력공간상으로 정보 손실없이 전달할 수 없어서 기대한 만큼의 성능 개선을 이룰 수 없었다. 이를 개선하기 위해 출력 공간예서 정의된 정보 입자를 정보 손실없이 입력 공간에 투영하기 위하여 퍼지 kNN기법을 도입하여 새로운 퍼지 RBFNN 설계 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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