다중입력조건에 따른 단일 출력퍼지시스템인 인구밀도와 도로조건에 따른 소개속도의 모델링시스템에서는 인구밀도와 도로조건의 퍼지멤버쉽에 대한 소개속도의 상승작용을 확인할 수 있었다. 그러나 도로조건을 평가하는 방법을 포장과 비포장으로만 구분함으로 인해 발생하는 퍼지추론과정에서 비탄력성은 향후 도로조건에 대한 세밀한 조사를 통하여 퍼지멤버쉽함수의 형태를 재고해야 할 것으로 판단된다. 실제 원자력시설에서 발생할 수 있는 사고의 경우 방사능에 노출될 수 있는 일반대중은 방사능에 대한 깊은 지식을 가지지 못하는 경우가 대부분이다. 따라서 차폐효과 혹은 소개속도를 정량적으로 파악하기 힘든 경우가 많다. 따라서, 이러한 퍼지시스템은 방사선 비상대응 시스템을 개발하는 의사결정자나 비상시 방사능에 노출되는 사람들의 대응 방식을 모델링하는데 유용할 것으로 판단된다.
밀도증가식(密度增加式) 표본추출법(標本抽出法)은 입력지형(入力地形)의 변이성(變異性)에 잘 부합되고 가장 효율적(効率的)인 표본추출법중(標本抽出法中)의 하나이다. 이들 효율성(効率性)들은 몇 가지의 추출조건(抽出條件)을 부과하여 잉여점(剩餘點)들을 제외(除外)시킴으로서 그 효율성(効率性)을 크게 향상(向上)시킬 수 있다. 연구(硏究)에서는 추출조건(抽出條件)으로서 4가지 즉(即), 표준형(標準形), 도약형(跳躍形), 유보형(留保形), 혼합형(混合形)을 적용하여 수치시험을 실시(實施)하였으며 그 결과 그 중에서 유보형조건(留保形條件)이 가장 주목할 만한 추출조건(抽出條件)임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 내장 실시간 시스템(real-time embedded system)에서의 성능 재조정(re-engineering) 문제를 다룬다. 성능 재조정 문제는 하드웨어와 소프트웨어가 이미 구현된 상태에서 새로운 성능조건이 요구될 때 이를 만족시키도록 시스템을 수정하는 문제이다. 본 논문에서의 성능 요구조건은 시간당 처리량(throughput)이나 입출력 지연시간(input-output latency)등이 고려된다. 제안된 방법은 병목점 분석(bottleneck analysis)과 비선형 최적화를 이용한다. 이를 위해 프로세스 네트워크(process network)로 표현된 시스템 디자인과 태스크 그래프, 태스크 할당(allocation)과 스케쥴링, 그리고 새로운 성능조건인 실시간 처리량을 입력으로 사용한다. 제안된 방법은 두 단계로 구성된다. 첫째, 프로세스 네트워크에서 프로세스의 지연시간을 계산하여 병목이 되는 프로세스를 찾아낸다. 둘째, 프로세싱 요소의 성능 개선율(performance scaling factor)을 변수로 하여 주어진 성능을 만족시키기 위한 시스템 제약조건을 유도한다. 이를 사용하여 하드웨어의 업그레이드 비용을 최소화하도록 제약조건을 풀고 각 프로세싱 요소(processing element)에 필요한 성능개선율을 구한다. 제안된 방법은 기존에 구성된 소프트웨어의 구조를 고치기 않기 때문에 재조정의 시간을 줄일 수 있게 한다.
저궤도 위성을 설계함에 있어 시스템 수준에서 수행하는 질량특성의 계산은 위성을 구성하는 각각의 구성품에 대한 정보를 종합하여 전체 시스템의 특성을 예측하는 작업이다. 질량특성에 대한 요구조건은 발사체로부터 설정되는데 요구조건 항목은 탑재체질량, 무게중심 그리고 관성모멘트에 관한 것이다 또한, 자세제어면에서 추력에 의한 토크에 따른 무게 중심 등이며 최근 위성의 고기동화 요구에 따라 기동요구조건 및 자세구동장치의 용량에 따라 결정된다. 특히 위성의 궤도형상 관성모멘트는 위성 동특성을 표시하므로 이를 사용하여 제어시뮬레이션을 수행하는 자세제어계에 주요 입력 데이터로 활용된다. 본 논문에서는 저궤도 위성의 질량특성 요구조건을 검증하기 위해 수행한 질량특성 예측과 질량특성 측정 시험에 대해서 기술하고자 한다.
본 연구에서는 영양사들의 주업무인 식단 작성 및 영양량 계산, 식품의 구입량 및 식재료비 계산 등에 소요되는 비능률적인 시간을 절약하여 급식 관리의 효율화를 기하기 위해서 컴퓨터를 이용한 단체 급식 식단 작성 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 영양상담 프로그램, 식단 작성 프로그램, 기준 자료관리 프로그램 등으로 구성되어 있으며, 이들 프로그램은 서로 연결되어 있다. 영양 상담 관리 프로그램은 식이 섭취 조사표 입력, 영양 분석 결과 검색, 영양 상담 결과 출력 등의 system으로 이루어졌으며, 식단 작성 관리 프로그램은 식단 작성 조건 입력 및 변경 system과 일일 영양 분석 system으로 이루어졌다. 이 식단 작성 조건 및 변경 system은 다시, 식품군별 구성량 검색, 기초 식단 입력 및 변경, 영양 섭취량 합계 및 영양 권장량 검색, 식단표 출력 등의 subsystem으로 이루어졌다. 일일 영양 분석 system은 작성된 3끼의 식단을 영양 상담 관리 프로그램에 연결시켜 그 group의 1일 영양 판정을 할 수 있는 보조 프로그램이다. 그리고 기준 자료 관리 프로그램은 식품 분석표 입력${\cdot}$변경, 다량 조리 목록표 입력${\cdot}$변경, 식품 가격표 입력${\cdot}$변경 등의 system으로 이루어졌다. 이 프로그램은 사용자가 직접 가격 및 모든 data file을 검색, 수정, 삭제하거나 추가로 입력할 수 있게 되어 있어 매우 편리하다. 또 특정 단가에 맞게 영양과 기호를 모두 만족시킬 수 있으며, 단지 컴퓨터의 존재만으로는 이루어질 수 없는 영양사의 창의성이 고려된다는 점에서 매우 특징적이라 할 수 있다.
Hold-up time 조건에 의해 넓은 입력전압 범위에서 설계되는 하프-브리지 LLC 컨버터는 높은 전압 이득을 얻기 위해 작은 자화 인덕턴스와 넓은 스위칭 주파수 범위가 요구된다. 하지만 이는 큰 1차측 도통손실 및 코어 손실을 초래한다. 본 논문에서는 하프-브리지 LLC 컨버터가 좁은 입력전압에서 설계되기 위한 새로운 hold-up time 보상 기법을 제안한다. 따라서 제안된 기법에서의 하프-브리지 LLC 컨버터는 큰 자화 인덕턴스 및 좁은 스위칭 주파수 범위로 설계 될 수 있다. 제안된 회로의 효과는 90-264Vrms 입력, 250-400V 링크 전압, 48V/480W 출력을 갖는 prototype의 실험을 통해 검증된다.
본 논문은 전압 구동 형태와 전류 구동 형태의 특성을 모두 지니는 Forward-Flyback 컨버터의 특성을 이용하여 입력 전압 가변형 시스템에서의 적용에 대해 논의한다. Forward-Flyback 컨버터는 변압기의 턴비에 따라 입력 전압을 넘겨 Buck 컨버터처럼 동작하는 Forward 단과 변압기의 자화 인덕턴스에 흐르는 전류를 출력 단으로 넘겨 사용하는 Flyback 단이 존재하며 이 중 Forward 단의 동작 조건을 이용하여 출력 전압이 변할 경우 컨버터가 Forward-Flyback 컨버터와 Flyback 컨버터의 두 가지 형태 중 하나를 선택하여 동작하도록 분석 및 설계한다.
본 논문에서는 단상입력을 가지고, 직류단에 소형 캐패시터를 사용하는 인버터를 사용해 3상 전동기 가변속 구동을 한다. 이때 주기적으로 크게 맥동하는 직류단 전압 조건에서 어떻게 전동기를 제어하는가에 대해 언급한다. 평균 전압 제한원을 전류 영역에 표현하고, 새로운 약자속 영역을 정의한다. 이를 바탕으로 전류 지령을 생성하는 제어기를 구성하여 전동기를 제어할 수 있는 기법을 제안하고 이를 실험을 통해 검증한다. 이를 통해 입력 전류의 고조파를 줄여 역율도 개선할 수 있다.
본 논문에서는 THD 개선을 위한 단순한 구조의 단일 단 PFC를 제안하고 벅 컨버터에 적용하였다. 제안한 회로는 밸리-필 정류회로와 부스팅을 위한 인덕터를 결합하여 단일 능동 소자로 DC/DC 변환 과 PFC를 동시에 수행한다. 제안된 회로에서의 입력전류 모양은 입력전압조건과 PWM 스위칭 시간에 관계되고, 부스팅 인덕터에 의해 능동스위치 차단시간동안 입력 전류를 제어하여 THD를 개선한다. 부스팅 인덕터 채용에 따른 동작해석과 최적 THD를 위한 인덕터를 선정하고 100W출력 단일 단 컨버터를 설계, 제작하였다. 실험에 의한 측정된 결과로 제안된 컨버터의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 동시적 위치 추정 및 지도 작성 (simultaneous localization and mapping)에서 루프 폐쇄 검출을 딥러닝 방법의 일종인 variational autoencoder 를 이용하여 수행하는 방법에 대해 살펴본다. Autoencoder 는 비감독 학습 방법의 일종으로 입력 영상이 신경망을 통과하여 얻은 출력 영상과 동일하도록 신경망을 학습시키는 모델이다. 이 때 autoencoder 중간의 병목 지역을 통과함에도 불구하고 입력과 동일한 영상을 계산해야 하는 제약조건이 있기 때문에 이는 차원 축소나 데이터 추상화의 목적으로 많이 사용된다. 여기서 한 단계 더 발전된 variational autoencoder 는 기존의 autoencoder 가 가진 단점인 입력 변수의 분포와 잠재 변수의 분포 사이에 상관관계가 없다는 단점을 해결하기 위해 Kullback-Leibler divergence 를 활용한 손실 함수를 정의하여 사용했다. 실험결과에서는 루프 폐쇄 검출에서 많이 사용되는 City-Centre 와 New College 데이터 집합을 사용하여 평가하였으며 루프 폐쇄 검출의 결과는 정밀도와 재현율을 계산하여 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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