본 논문에서는 H 평면에서 전방향성 방사패턴을 갖고 저자세를 갖는 평면형 안테나를 제안하였다. 전기적 소형 모노폴 안테나가 갖는 캐패시턴스 성분에 인덕티브 성분의 ENG(Epsilon Negative) 쉘 구조를 부설함으로써 임피던스를 매칭시켰다. ENG 쉘 구조는 4개의 계단형 L-슬롯으로 대칭된 인덕티브 로딩 구조로 이루어져 있다. 실제측정 결과 제안된 안테나의 임피던스 대역폭 ($VSWR{\leq}2$)은 150MHz (2.5 ~ 2.65GHz)를 나타내었고 최대 방사 이득은 중심 주파수 2.56GHz에서 1.12dBi를 나타내었으며 전방향성 방사패턴을 나타내었다. 제안된 안테나는 저자세 높이와 전방향성 방사를 요구하는 시스템에 적용될 수 있을 것으로 사료된다.
스마트 모빌리티는 차세대 친환경 이동수단으로 각광 받고 있어 시장이 매해 급성장 하고 있다. 그러나 전기를 동력으로 사용하는 기기 특성상 이용자의 몸무게나 주행 환경에 따라 모터 및 배터리는 제조사에서 표기하는 성능과 실제 성능과는 큰 차이를 보여 이용자에 따라 기기 이용 시 권장되는 주행 기준점이 없어 본래의 동작에 과부하 발생 빈도가 높아져 기기의 고장 및 파손이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 이용자의 주행 상태를 측정 후 제조사 측에서 제공하는 권장 주행과는 별도로 실제 주행 시의 맞춤 권장 주행 안내 및 과부하 주행 상황 알림을 제공하는 어플리케이션을 설계하여 스마트 모빌리티 기기의 고장 및 파손은 물론 이용자의 안전까지 확보하고자 한다.
본 논문에서는 적응진화알고리즘을 사용한 퍼지 제어기의 설계방법을 제안하였다. 적응진화알고리즘은 전역탐색특성이 우수한 유전알고리즘과 다음세대를 포함하는 해집단에 대해 적응적으로 우수한 국부탐색특성을 가진 진화전략을 사용한다. 재교배 과정에서 유전알고리즘과 진화전략을 위한 해집단의 분배는 적합도에 따라서 적응적으로 결정된다. 적응진화알고리즘은 퍼지제어기의 설계 파라메터인 퍼지변수에 대한 소속함수와 스케일 요소를 결정하는데 사용된다. 제기된 퍼지제어기의 성능을 평가하기 위해서 비선형 특성을 가진 실제 DC 모터 속도제어 시스템을 구성하여 실험하였으며, 실험결과 PD제어기의 경우보다 우수한 속도 제어성능을 가짐을 확인하였다.
과거 Z. Cao는 Relation matrix를 사용한 정밀한 추론이 가능한 NFRM(New fuzzy reasoning method)을 제안하였다. 이는 추론의 규칙 수가 적음에도 불구하고 Mamdani의 퍼지추론방식에 비하여 좋은 성능을 보였다. 그러나 정밀한 추론을 위하여 relation maoix는 시행착오법을 사용하여 구하고, 이는 많은 시간과 노력이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 relation matrix를 구하기 위하여 시행착오법에 의해 소요되는 많은 시간과 노력을 줄이고, 더욱 정밀한 추론 성능의 개선을 위하여 경사감소학습법을 사용한 학습기능을 갖는 Z. Cao의 퍼지추론 방식을 제안하고자 한다. 모의실험은 비선형 시스템에 적용하여 제안된 추론방식이 좋은 성능을 나타냄을 보였다.
M개의 다중모드 평면 도파로와 N개의 홀로그램 필터를 이용하여 M개의 입력단자와 N개의 출력단자 사이에 광신호 교환을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 열광학 폴리머로 제작된 다중모드 평면 도파로는 광신호 교환을 위한 광신호 경로를 제공하고, 전기적 신호로 출력 스페클 패턴을 변화시킨다. 다중모드 평면 도파로로부터 발생한 스페클 패턴들은 연결 목적지를 결정하는 목적코드로 이용되며, 공간다중화 된 홀로그램 필터에 의해 출력단자로 연결된다. 제안한 시스템에 대해 광신호 교환이 가능함을 실험적으로 보였다.
P2P와 같은 분산 컴퓨팅 환경에서는 분산된 자원의 효율적인 검색이 매우 중요하다. 그러나 분산된 자원의 검색은 수많은 피어를 순회하며 정보를 검색해야 하므로 검색 횟수의 증가에 따른 시스템 부하와 많은 검색 시간을 소요하게 된다. 본 논문에서는 JXTA 네트워크 환경에서 분산된 자원의 효율적인 검색을 위해 DHT(Distributed Hash Table)를 기반으로 한 프락시 피어 알고리즘을 설계하였다. 랑데부 피어들의 정보를 프락시 피어에 유지하고 검색 성공 확률이 높은 랑데부 피어들을 우선 검색함으로써 검색 횟수를 줄여 발생될 수 있는 오버 헤드를 최소화 할 수 있었다.
머신 러닝은 인력을 대체함으로써 업무 효율성을 크게 높일 수 있다. 특히 4차 산업혁명 시대의 요청에 따라 인공지능을 포함한 머신 러닝의 중요성은 점점 커지고 있다. 본 논문은 MLP, RNN, LSTM, ANFIS 신경망 알고리즘 이용하여, 월별 전력 거래량을 예측한다. 본 논문에서는 통계청에서 제공하는 월별 전력 거래량과 월별 전력 거래금액, 최종에너지 소비량, 자동차용 경유 가격에 대한 2001~2017년까지의 공공 데이터를 사용하였다. 본 논문은 제시하는 각각의 알고리즘들을 학습시키고, 알고리즘이 예측하는 시계열 그래프를 이용하여 예측 결과를 보여주고 RMSE를 이용하여 이들 중에서 가장 우수한 알고리즘 제시한다.
동축 마그네틱 기어는 비접촉 동력전달을 사용하기 때문에 기존 기계식 기어의 동력전달과정에서 발생하는 마찰, 마모, 소음, 발열을 최소화할 수 있다. 현재 다양한 산업에 적용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있으나 동축 마그네틱 기어가 갖는 특징 중, 높은 기어비에서 토크밀도가 급격히 감소하는 문제가 거론되었다. 본 논문은 높은 토크밀도를 갖는 저 기어비 동축 마그네틱 기어를 이용하여, 이들을 다중으로 결합하는 방향을 제시하였다. 해당 방법의 유효성을 확인하기 위해 단일형태의 고 기어비 모델과 토크밀도를 비교하고 다중 동축 마그네틱 기어의 기어비 조합을 분석함으로써 가장 우수한 조합을 선정하는 설계 방향을 나타내었다.
본 논문에서는 다양한 구조의 딥 뉴럴 네트워크를 소리 이벤트 검출을 위하여 적용하였으며 공통의 오디오 데이터베이스를 이용하여 그들 간의 성능을 비교하였다. FNN, CNN, RNN 그리고 CRNN이 주어진 오디오데이터베이스 및 딥 뉴럴 네트워크의 구조에 최적화된 하이퍼파라미터 값을 이용하여 구현되었다. 구현된 방식 중에서 CRNN이 모든 테스트 환경에서 가장 좋은 성능을 보였으며 그 다음으로 CNN의 성능이 우수함을 알 수 있었다. RNN은 오디오 신호에서의 시간 상관관계를 잘 추적하는 장점에도 불구하고 CNN 과 CRNN에 비해서 저조한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 수배전반 내 코로나 및 직렬아크 발생 시 나타나는 초음파 신호의 측정 및 분석에 대해 기술하였다. 휴대용 초음파 감지기는 전기 시스템에서 발생하는 코로나와 같은 방전 현상 감지에 유용하다. 그러나 일반적인 휴대용 초음파 감지기는 방전 여부에 대한 판단 결과가 사용자의 주관적 반응에 영향을 미치며, 음향 특성을 듣고 결과를 예측함으로써 문제 유형을 판별하는 것이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 초음파 특성을 구별하는 새로운 분석 방법이 필요하다. 본 논문에서는 초음파 감지기로 측정 한 초음파 음향을 시각화하기 위한 초음파 분석 사례를 연구하였다. 실험 결과 초음파탐지계통은 외부소음의 영향을 받지 않고 배전반에서 코로나 및 직렬 아크 방전을 검출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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