본 연구는 UKF Algorithm을 이용한 정전용량형 원격RF센서시스템을 개발하였다. 원격 RF센서 시스템이란 wireless, implantable 그리고 batterless을 만족하는 센서 시스템을 의미한다. 기존의 원격 RF센서 시스템은 보편적으로 집적회로 타입을 채택하지만, 그 구조의 복잡성과 전력소모의 제약을 받는다. 이러한 제약을 해결하기 위해 본 연구에서는 R, L 그리고 C만으로 구성되어있는 유도결합원리를 이용한 원격 RF센서 시스템을 제안하였다. 제안된 RF 센서 시스템은 압력 혹은 습도와 같은 환경의 변화를 정전용량 값으로 측정할 수 있으며 센서의 정전 용량 값을 측정하기 위해 비선형시스템의 파라메타추정에 적합한 Unscented Kalman Filter(UKF) 기법을 채택하였다. UKF 기법을 이용하기 위해 제안된 시스템은 페이저법을 사용하여 수학적으로 모델링되었다. 마지막으로, 제안된 UKF 알고리즘을 이용한 원력 RF센서시스템이 잡음환경에서도 정전용량값을 비교적 정확하게 추정가능함을 확인하였다.
Government and company are unfolding greenhouse gas reduction activity to prevent the effects of global warming. Also, verification business through greenhouse gas inventory construction is spreaded variously. Greenhouse gas verification proceeds by document examination, risk analysis, field survey. Document investigates emission information, calculation standard, emission report, data management system. And through risk assessment result, establish field verification plan. Through study on risk assessment of greenhouse gas inventory verification, wish to reduce risk of verification.
본 논문은 유도형 활공 탄약의 운용 개념을 소개하고, 이를 위한 항법 알고리듬을 제안하였다. 유도형 활공 탄약은 기존의 유도형 탄약과는 다르게 사거리 증가를 위한 날개를 장착하고 활공하며, 이를 위해 날개 전개 전 탄체의 회전은 제거된다. 따라서 일정한 회전속도를 고려한 기존 유도형 탄약 항법 알고리듬은 활공 중에는 사용할 수 없다. 또한 탄체의 회전이 제거되면 회전 관성이 작아져 횡축이 불안정해져 횡축 가속도를 제어해야 하고, 이로 인해 롤 자세에 의한 횡축 중력 가속도 성분을 알 수 없다. 따라서 횡축 중력 가속도 성분을 기반으로 롤 자세를 추정하는 등속 수평 비행 상태를 가정한 기존 항법 알고리듬은 사용할 수 없다. 본 논문에서는 유도형 활공 탄약의 회전 중 상태 추정을 위해서는 Lucia가 제안한 알고리듬을 사용하였고, 활공 중 상태 추정을 위해서는 새로운 항법 알고리듬을 제안하였다.
본 논문은 상하 회전형 차동 구동부를 이용한 자기 유도 무인운반차에 대한 연구이다. 기존의 자기 유도 무인운반차는 주행 정보를 얻기 위해 자기 위치측정 센서 외에 랜드마크 및 이를 인식하기 위한 추가적인 센서가 필요하다. 또한, 일반적으로 사용되는 고정형 차동 구동부를 사용할 경우 자기 유도 무인운반차의 무게 불균형으로 인해 위치측정 오차의 증가 및 제어에 어려움이 존재하므로 2개 이상의 구동부를 필요로 한다. 이러한 단점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 상하 회전형 차동 구동부를 이용한 자기 유도 무인운반차를 제안한다. 제안된 무인운반차는 주행 경로상에 자석의 양극으로 패턴을 구성하고 자기 위치측정 센서로 주행 정보를 획득하며, 하나의 상하 회전형 차동 구동부를 이용하여 후진 주행을 제어한다. 또한, 위치측정 오차의 감소를 위해 KF(Kalman filter)를 적용하여 무인운반차의 위치측정 정밀도를 향상시킨다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 직접 제작한 자기 유도 무인운반차를 이용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안된 방법의 패턴 인식 및 무인운반차의 후진 주행 성능을 확인할 수 있었으며, 기존의 방법보다 위치측정 정밀도의 RMSE가 더 감소된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 무게중심 변동이 존재하는 차륜형 역진자가 경사면을 주행하는 경우에 대한 일반적인 운동방정식이 유도되었고 기존 역진자와의 차별점들이 고찰되었다. 차륜형 역진자는 점유면적이 작은 특성 때문에 협소한 장소에서 운용되는 다양한 분야에서 이동 플랫폼으로 채용되고 있다. 차륜형 역진자는 기존 역진자의 불안정한 특성을 그대로 계승하고 있으며, 넘어지지 않고 직립하게 위해서 지속적인 제어가 실행되어야 한다. 차륜형 역진자용 고성능 제어기를 설계하기 위해서는 다양한 환경과 운용조건에서 동작하는 차륜형 역진자를 대상으로 하는 운동방정식과 그 특성을 고려하는 것은 필수적이다.
본 논문은 아날로그형 자기위치 장치(magnetic positioning system)의 개발과 퍼지 추론 시스템(FIS: fuzzy inference system)을 통한 정밀도 향상에 관한 것이다. 자기위치 장치는 무인운반차(AGV: automatic guided vehicle)의 자기-자이로 유도장치(magnet-gyro guidance system)에 사용되는 장치로, 바닥에 매설된 자석의 위치를 계측하는 장치이다. 기존의 판매되고 있는 자기-자이로 유도 장치는 외국에서 독점 판매되고 있어, 국내에서는 가격이 매우 비싸다. 또한, 자기위치 장치에 디지털 타입의 단극성 홀센서를 이용하기 때문에 위치측정 정밀도가 낮다. 이에, 본 논문에서는 자기위치 장치를 직접 개발하였고 퍼지 추론 시스템을 통해 자기위치 장치의 정밀도 향상시켰다. 실험은 직접 개발한 아날로그형 자기위치 장치를 이용하였으며, 기존의 위치측정 방법과 제안된 방법의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 자기위치 장치의 정밀도를 향상시킴을 확인하였다.
유도전동기는 산업시스템에 있어서 필수적인 요소이기 때문에 유지 관리, 모니터링 시스템, 고장 진단 등의 다양한 분야에서 많은 연구가 행해지고 있다. 유도전동기의 운전 중 하나의 고장이 발생한 경우 이것은 전동기의 다른 부분에 영향을 미치거나 또 다른 고장을 유발시키는 원인이 된다. 따라서 개별적인 고장뿐만 아니라 결합된 형태의 고장을 검출하고 진단하는 것은 유용한 방법이다. 본 논문에서는 전압불평형 고장과 회전자바 고장이 발생한 경우, 흐리고 두 고장이 동시에 복합적으로 발생한 경우를 모델링하고 이에 대해 고장을 웨이블릿 분해를 이용하여 진단하였다. 제안된 고장 검출 및 진단 알고리즘은 농형유도전동기의 고정자 전류를 이용하였으며 매트랩 시뮬링크를 사용하여 시뮬레이션 하였다.
본 논문에서는 멀티모달(multi-modal) 인터페이스를 통해 지능적 가상검객과 체감형 검도게임을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 검도게임 시스템은 멀티모달 인터페이스(시각과 청각), 인공지능(AI), 피드백(스크린과 사운드) 등 크게 세 가지 모듈로 구성된다. 첫 번째로, 멀티모달 인터페이스는 시각기반, 3차원 인터페이스를 이용하여 사용자가 자유롭게 3차원 공간에서 움직일 수 있도록 하고, 음성기반 인터페이스를 이용하여 사용자가 현실감 있는 검도게임을 즐길 수 있도록 한다. 두 번째, 인공지능은 가상검객에게 멀티모달 인터페이스에서 입력되는 시각과 음성을 인식하여 가상검객의 반응을 유도한다. 마지막으로, 대형 스크린과 스피커를 통한 시청각 피드백은 체감형 상호작용을 통하여 사용자가 몰입감을 느끼며 검도게임을 경험할 수 있도록 한다. 따라서 제안된 시스템은 전신의 움직임으로 사용자에게 몰입감의 검도게임을 제공한다. 제안된 시스템은 오락 외에 교육, 운동, 예술행위 등 다양한 분야에 적용될 수 있다.
e-Learning 시스템은 원격지에 위치하여 학습자의 원격교육 및 멀티미디어 교육을 지원할 수 있는 차세대 교육 기술로 주목받고 있다. 그러나 학습자가 원격지에 위치하기 때문에 학습일탈 여부나 다수의 학습자에 대한 확인이 어려운 문제점을 안고 있어 이러한 문제점들에 대처하기 위하여 실시간 동영상 전달을 통한 학습자의 감시나 실시간 메시지 교환과 같은 대안들이 시도되고 있다. 반면에 이러한 대안들은 학습자의 인권 침해 소지와 다중 사용자의 영상 전달이라는 측면에서 시스템에 커다란 비용을 초래하게 되며, 수시로 전달되는 메시지는 학습의 효과를 반감시킬 수 있다. 따라서 학습자의 상태를 실시간으로 확인하는 동시에 시스템의 비용을 줄일 수 있는 방안으로 얼굴인식기술 기반의 지능형 시스템을 제안하고자 한다. 웹 상에서 이뤄지는 얼굴인식 기반 지능형 e-Learning 시스템은 학습자가 지속적으로 교육에 집중하는 동안 학습자의 얼굴을 이용해 학습일탈 여부를 확인하고, 확인된 학습자의 얼굴 영상은 중앙에서 학습자를 지도하는 교수에게 통보하게 된다. 본 시스템의 실험을 위하여 20명의 학습자와 1명의 교수가 각각 원격지에 위치한 PC를 사용하여 얼굴 등록 및 인식에 참여하였으며, 학습자의 일탈 방지 및 인식 성공을 위한 주의력 향상의 결과를 얻을 수 있었다.
유도전동기의 속도 제어를 원활하게 수행하기 위해서는 필요한 회전자 속도 정보를 얻어야 한다. 속도 정보를 얻으려면 센서를 사용하여 얻어야 하지만, 센서를 사용하지 않고 적절한 알고리즘을 이용하여 얻을 수도 있다. 속도 정보를 얻기 위해서 모델 기준 적응 시스템(MARS; model reference adaptive system)을 사용하여 시스템을 설계 하였고, 유도전동기의 속도 제어 방식 중에 하나인 간접 벡터 제어 방식으로 전동기의 전류와 회전자 파라미터 값으로부터 연산된 슬립 주파수를 회전자 속도와 합하여 자속의 위치 정보를 얻어내는 방식을 사용하였다. 실제 자속 정보 없이도 넓은 속도 영역에서 간단하게 순시 전류 제어를 행할 수 있으며 제어기의 구조가 간단하다는 장점을 가질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 간접 벡터 제어 방식을 기반으로 제어 시스템을 구성하였고, 이를 실현하기 위해 필요한 회전자 속도 정보를 센서로 사용하지 않고 개발한 지능형 알고리즘으로 추정하여 유도전동기의 속도 제어 시스템을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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