국내에서 최초로 개발된 기본훈련기 KT-1의 추진기관인 터보프롭 엔진(PT6A-62)을 위한 정상상태 성능모사 덴 진단 프로그램을 개발하였다. 개발된 정상상태 성능해석 프로그램의 검증을 위해 해석 결과를 엔진 제작사에서 제공한 성능 데이터 및 가스터빈 엔진의 성능 모사 프로그램으로 잘 알려진 GASTURB와 비교하였다. 개발된 정상상태 성능해석 프로그램의 검증을 위해 해석 결과를 엔진 제작사에서 제공한 성능 데이터 및 가스터빈 엔진의 성능 모사 프로그램으로 잘 알려진 GASTURB와 비교하였다. 개발된 프로그램의 유용성을 검증하기 위해 다양한 고도, 비행마하수, 부분부하에서의 성능을 해석하였다. GPA(Gas Pess Analysis) 방법은 엔진의 성능 저하를 구성품 효율의 저하와 공기유량의 변화량으로 나타내는 방법이다. 오염, 부식, 침식과 같은 물리적 손상을 탐지하기 위한 최적의 계측변수 선정을 위해 GPA 방법은 유용하다. 본 연구에서는 최적의 계측변수를 선정하기 위해 2가지 방법을 이용하였다 하나는 독립변수의 수를 다르게 하여 계측기 수가 진단에 미치는 영향을 알아보았으며 다음 종속변수의 종류가 미치는 영향을 살펴보았다. 해석 결과에 따르면 압축기 입구 온도 및 압력, 압축기 터빈 입구 온도 및 압력, 동력 터빈 입구의 온도 및 압력과 축마력, 연료유량 등을 측정하여 진단에 이용하는 것이 가장 오차가 적었다.
본 논문은 입력 전력 신호와 결정지향 오차 신호에 따라 스텝 크기가 변하는 가변 스텝 크기를 가지는 MSAGF-MMA의 성능 분석에 관한 것이다. 제안한 알고리즘은 변형된 Stop-and-Go 알고리즘으로 부터 얻어진 이진 플래그를 가지는 MMA에 스텝 크기가 입력 신호의 변동에 영향을 덜 받도록 함으로써 정상상태로의 수렴 속도를 안정하게 높일 수 있는 입력 전력 신호에 따라 변하도록 하였다. 그와 동시에 정상상태에서 잔류 오차가 작아질 수 있도록 결정지향 오차 신호에 따라 스텝 크기가 가변될 수 있도록 하였다. 컴퓨터 모의실험 결과, 제안한 알고리즘이 MMA 및 MSAGF-MMA와 비교하여 정상상태로의 수렴 속도 면에서 뿐만 아니라 정상상태에서의 잔류 ISI와 averaged-MSE 등의 평가에서 매우 뛰어난 성능을 가짐을 확인하였다.
본 연구에서는 정상상태에서 고조파 전류와 순시전압 강하에 대한 보상성능이 우수한 3상 전압 Sag 및 고조파 전류 보상 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템의 보상 알고리즘으로는 구현하기 쉽고 간단한 직접 필터링 알고리즘이 사용되고 있으며 하이브리드 직렬형 능동전력필터에 적용하였다. 제안된 알고리즘은 전원전압이 순간적으로 왜형과 sag가 발생되더라도 비선형 부하에 인가되는 전압은 일정한 정현파로 제어 가능하며 동시에 전원전류의 고조파와 기본파 무효전류도 보상 가능하다. 정상상태와 과도상태에서 전력전자전용 시뮬레이터인 PSIM에 의해 제안된 이론의 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 고차통계에 의한 적응알고리즘 가운데 오차의 평균절대값삼승 (LMAT)을 최소화하는 알고리즘과 이미 널리 사용되고 있는 경쟁 알고리즘의 성능을 서로 비교 평가하였다. 사용된 입력선호가 Gaussian 분포를 갖는다는 가정하에, LMAT 알고리즘의 정상상태 추청오차에 대한 평균자승특성 근사식을 유도하였다. 유도된 근사식은 컴퓨터 모의실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다. LMAT 알고리즘 및 경쟁 알고리즘들이 정상상태에서 같은 값의 평균자승추정오차를 갖는 경우에 대하여 각 알고리즘의 수렴속도를 비교하였고, LMAT 알고리즘의 우수한 수렴 성능을 알 수 있었다 특히, 입력신호의 eigenvalue spread ratio 및 measurement noise power 등 환경이 변화함에도 불구하고 LMAT 알고리즘이 여전히 나은 특성을 보임을 알 수 있었다.
서보 드라이브의 성능 향상을 위해 AC 서보 전동기의 MRAC (Model Reference Adaptive Control) 기반 적응 전류 제어 기법이 제시된다. 인버터 구동 전류 제어 기법 중 예측형 전류 제어 기법은 이상적인 과도 응답 및 정상 상태 응답을 주지만, 전동기 파라미터 변화 시 정상상태 응답 성능이 저하된다. 이러한 제한 점을 극복하기 위해 파라미터 변화에 의한 외란이 MRAC 기법에 의해 추정되어 전향 제어에 의해 보상된다. 제안된 방식은 기존의 외란 추정 방식과 달리 관측기 구성을 위한 인버터의 상전압 측정을 필요로 하지 않는다. 제안된 적응 제어 방식의 점근안정성과 효과적으로 서보 드라이브에 적용될 수 있음이 입증된다. 제안된 방식이 DSP TMS320C31을 이용하여 구현되고 유용성이 시뮬레이션과 실험을 통해 입증된다.
본 논문에서는 프로토콜의 시뮬레이션 모델을 통하여 IEEE 802.4 토큰 패싱 버스 프로토콜의 성능을 분석하였다. 정상상태 뿐아니라 초기상태, 과도상태, fault recovery 상태에서 프로토콜의 성능을 분석하기위해 프로토콜의 기능을 다섯개의 프로세스로 나누어 구성하였으며 각 프로세스는 프로토콜에서 정의된 피라미터들에 따라 프로토콜의 동작을 실제적으로 수행한다. 프로토콜의 시뮬레이션을 통한 연구로부터 망의 성능을 좌우하는 프로토콜 피라미터들을 알 수 있었으며 priority가 구현된 경우 토큰에 대한 피라미터 값의 선택이 이 프로토콜의적절한 사용을 위하여 매우 중요함을 알 수 있었다.
본 논문에서는, $a{\times}a$ 출력 버퍼 스위치로 구성되며 핫스팟이 발생하는 다단 연결 망 (Multistage Interconnection Network, MIN)의 성능 예측 모형을 제안하고, 스위치에 장착된 버퍼의 개수 증가에 따른 성능 향상 추이를 분석하였다. 제안한 성능 예측 모형은 먼저 네트워크 내부의 임의 스위치 입력 단에 유입되는 데이타 패킷이 스위치 내부에서 전송되는 유형을 확률적으로 분석하여 수립되었다. 성능분석 모형은 스위치에 장착된 버퍼의 개수와 무관하게 버퍼를 장착한 $a{\times}a$ 스위치의 성능, 네트워크 정상상태 처리율(Normalized Throughput, NT)과 네트워크 지연시간(Network Delay)의 예측이 가능하고, 나아가서 이들로 구성된 모든 종류의 다단 연결망 성능 분석에 적용이 용이하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구의 실효성 검증을 위하여 병행된 시abf레이션 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이타와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는, $a{\times}b$ 출력 버퍼 스위치로 구성된 fat-tree 망의 성능 예측 모형을 제안하고, 스위치에 장착된 버퍼의 개수 증가에 따른 성능 향상 추이를 분석하였다. Buffered 스위치 기법은 스위치 네트웍 내부의 데이타 충돌 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방법으로 널리 알려져 있다. 제안한 성능 예측 모형은 먼저 네트웍 내부 임의 스위치 입력 단에 유입되는 데이타 패킷이 스위치 내부에서 전송되는 유형을 확률적으로 분석하여 수립되었다. 제안한 모형은 스위치에 장착된 버퍼의 개수와 무관하게 출력 버퍼를 장착한 $a{\times}b$ 스위치의 성능, 즉 네트웍 성능 평가의 두 가지 주요 요소인 네트웍 정상상태 처리율(Steady state Throughput, ST)과 네트웍 지연시간(Network Delay)의 예측이 가능하다. 또한 모형의 이해를 도모하기 위하여 지능형 네트워크 트래픽 제어 및 중도 소실 패킷에 대한 다양한 처리 기능 등 최근 개발되는 스위치 네트워크의 부가기능을 배제하고 수식을 정리하였다. 그러나, 제안된 분석 모형은 이들 다양한 성능 향상 기술이 적용된 네트워크, 그리고 다양한 크기의 네트워크 성능분석에도 쉽게 적용이 가능하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구의 실효성 검증을 위하여 병행된 시뮬레이션 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이타와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다.
비백색잡음(non-white noise)인 잔향(reverberation)이 신호탐지(signal detection)의 주 방해신호인 천해 능동소나(active sonar) 환경에서의 표적탐지는 선백색화기(pre-whitener)를 사용하여 수신신호를 백색화한 후 백색잡음에서 최적 탐지기(optimum detector)인 정합필터를 사용한다. 그러나 이 방법은 잔향이 비정상(non-stationary) 특성을 가지기 때문에 구현이 매우 힘들다. 기존의 연구에 따르면 이러한 잔향은 지역적 정상상태(local stationary).라고 가정할 수 있다. 본 논문에서는 먼저 잔향신호의 지역적 정상상태의 범위를 추정(estimation)하고, 이 추정을 바탕으로 비백색 잔향신호 환경에서 선백색화 블록 정규화 정합필터(pre-whitening block normalized matched filter)의 성능을 개선할 수 있는 선백색화 기법을 제안하였다. 제안된 잔향신호의 백색화 기법은 표적신호 전 후의 잔향신호를 사용하여 처리블록(processing block)을 백색화하기 때문에 기존의 백색화 기법보다 우수한 성능을 보였다. 제안된 백색화 기법을 이용한 탐지기의 성능을 평가하기 위해 우리나라 인근해역에서 실측된 데이터를 이용하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 제안된 기법을 사용한 탐지기는 기존의 백색화 기법을 사용한 탐지기보다 우수한 탐지선응을 보였다.
본 논문은 출력 버퍼를 장착한 크로스바 스위치로 구성된 다양한 네트워크들의 성능 예측 모형을 제안하고, 스위치에 장착된 버퍼의 개수 증가에 따른 성능 향상 추이를 분석하였다. 스위치 내부에 버퍼를 장착하는 기법은 네트워크 내부의 데이타 충돌 문제를 효과적으로 해결하고, 네트워크 성능 및 신뢰도를 높이는 방법으로 널리 알려져 있다. 또한, 크로스바 스위치를 이용하여 네트워크를 구성할 경우 네트워크 내부의 스위치들 간의 연결 형태 그리고, 각 스위치 내부의 데이타 이동 패턴에 따라 네트워크 특성이 결정된다. 본 논문에서는 크로스바 스위치로 구성된 세 가지 서로 다른 형태의 네트워크 : 다단 연결 망(MIN), Fat-tree 망, 그리고 일반 통신망 등의 성능 분석모형을 제안하였다. 제안한 분석 모형은 네트워크 내부 스위치에 장착된 버퍼의 개수와 무관하게 네트워크 성능 평가의 두 가지 주요 요소인 네트워크 정상상태 처리율(Normalized Throughput, NT)과 네트워크 지연시간을 예측한다. 제안한 수학적 성능 분석 연구의 실효성을 검증하기 위하여 병행된 시abf레이션 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이타와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다. 또한 분석 결과 네트워크 내부 스위치에 많은 버퍼를 장착 할수록 상대적으로 정상상태 처리율의 증가율은 감소하고, 네트워크 지연시간은 증가하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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