항공기용 가스터빈엔진에 대한 경제적인 시험 기법 개발을 위해 천이상태 성능 시험 결과로부터 정상상태 성능을 예측할 수 있는 방안을 모색했다. 천이상태 성능과 정상상태 성능이 서로 달라지는 현상의 원인을 동역학적 천이 효과, 열적 천이 효과, 공기역학적 천이 효과로 구분하고, 각각을 모델링해서 엔진의 천이상태 성능을 통해 정상상태 성능을 계산하는 보정 인자를 정량화했다. 먼저 천이상태 성능시험 시 나타나는 엔진 입ㆍ출구의 온도 변화가 엔진 성능에 미치는 영향을 보정했고, 그 후 도입된 보정 인자를 사용해 정상상태 성능을 예측했다. 이렇게 예측된 결과와 실제 정상상태 성능시험 결과를 비교한 결과, 연료 소모량의 차이 3.68% 이내로 정상상태 성능을 예측할 수 있었다.
항공기용 가스터빈엔진에 대한 경제적인 시험 기법 개발을 위해 천이상태 성능 시험 결과로부터 정상상태 성능을 예측할 수 있는 방안을 모색하였다. 천이상태 성능과 정상상태 성능이 상이한 원인을 동역학적 천이 효과, 열적 천이 효과, 공기역학적 천이 효과로 구분하고, 각각을 모델링해서 엔진의 천이상태 성능을 통해 정상상태 성능을 계산하는 보정 인자를 정량화 하였다. 엔진 성능시험은 한국항공우주연구원이 보유한 고공환경시험설비에서 이루어졌다. 먼저 천이상태 성능시험 시 나타나는 엔진 입 출구의 온도 변화가 엔진 성능에 미치는 영향을 보정했으며, 그 후 도입된 보정 인자를 사용해 정상상태 성능을 예측하였다. 이렇게 예측된 결과와 실제 정상상태 성능시험 결과를 비교한 결과, 연료 소모량의 차이 3.68% 이내로 정상상태 성능을 예측할 수 있어, 본 연구에서 사용한 보정 기법이 상당한 정도의 정확도를 보장하고 있는 것으로 나타났다.
중형항공기용 터보팬엔진의 설계점, 탈설계점에 대한 정상상태 및 천이상태 성능해석을 수행하였다. 정상상태 성능해석은 설계점으로 선정한 지상최대추력조건과 탈설계점으로 선정한 최대상승조건과 순항조건에서 수행하였으며 부분부하 성능해석 결과 저압압축기 회전속도 90%RPM에서 가장 연료소모율이 적어 경제적임을 확인하였다. 천이상태 성능해석은 각각의 비행조건에서 연료의 Step증가, Ramp증가, Ramp감소, Step 증가 후 Ramp 감소의 경우에 대하여 수행하였다. 천이상태의 성능해석을 위해서는 압축기와 터빈의 일에 대한 조합이 필요한데, 일의 조합방정식에 포함된 잉여 토오크의 적분에는 Modified Euler Method를 적용하였다. 천이상태 성능해석 결과, 모든 비행조건에서 Step 및 Ramp 증가의 경우 고압압축기의 터빈입구온도가 제한온도를 초과하며, 최대상승조건에서 연료를 Step 또는 5.5초 이내의 Ramp 증가시킬 경우 고압압축기에서 실속이 발생함을 확인하였다.
이동통신 시스템은 무선 자원과 배터리 전력을 효율적으로 관리하기 위해 사용자 상태 천이 방식을 정의하고 있다. 이러한 상태 천이 방식에서는 에너지 소비가 많은 상태가 기본적으로 짧은 접속 지연을 제공하므로 에너지와 지연 성능 사이에 트레이드오프 관계가 존재한다. 본 논문에서는 이동 응용 서비스의 트래픽 속성을 고려하여 UMTS 시스템의 사용자 상태 천이 방식을 분석한다. 상태 천이 방식의 마르코프 모델링을 통하여 에너지 소비량과 활성 지연을 수학적으로 도출하고 운용 파라미터에 따라 이들의 트레이드오프 관계를 파악한다. 분석 결과로 도출된 에너지-지연 트레이드오프 곡선은 주어진 상태 천이 방식이 달성 가능한 성능 한계를 보여주며 지연 요구사항을 보장하면서 에너지 소비를 최소화하는 최적 운용 전략을 제시한다.
본 논문에서는 Nakagami-m 페이딩 채널을 Finite-State Markov Channel (FSMC)로 모델링하고, 채널 상태 변화에 따른 통신 시스템의 성능을 분석하였다. 고려한 FSMC 모델에서는 수신 신호의 신호 대 잡음 전력비를 유한개의 구간으로 나눠 각각의 구간을 Markov 체인의 상태로 대응한다. 각 상태는 무기억 이진 대칭 통신로로 가정하고, 한 상태에서 다른 상태로의 천이는 Markov 천이를 따른다고 가정한다. 수치 해석을 통해 각 상태에 있어서의 평균 심볼 오율, 정상 상태 확률 그리고 상태 천이 확률을 구하여 FSMC 모델을 구성하였고, 상태 천이 지수를 변경함으로써 여러 페이딩 환경을 FSMC 모델로 나타낼 수 있음을 확인하였다. 상태 천이 지수가 클 경우인 빠른 페이딩 채널에서는 채널이 i.i.d. 특성을 나타내게 되며, 상태 천이 지수가 작을 경우인 느린 페이딩 채널은 인접한 상태로의 천이만 발생하는 간단한 FSMC 모델로 표현될 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 제안한 FSMC 모델의 응용 예로써, 여러 채널 환경에서 랜덤 에러 정정 부호의 부호화 이득의 차이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교, 분석하였다.
중형항공기용 터보팬 엔진의 정상상태 및 천이상태 성능을 해석하고 제어기 설계를 위한 선형모델을 구하였다. 정상상태 성능해석은 설계점으로 선정한 지상정지조건과 최대상승조건(Mach=0.78, 고도=36000ft) 및 순항조건(Mach=0.78, 고도=39000ft)을 고려하였으며, 저압압축기의 공회전 상태에서 최대 회전속도까지의 부분부하성능해석을 수행하였다. 부분부하 성능해석 결과 90% RPM 조건에서 가장 연료소모율이 적어 경제적임을 알 수 있다. 동적 성능모사는 각각의 대기조건에서 연료가 Step 증가, Ramp 증가 및 감소, Step 증가 후 Ramp 감소하는 경우에 대해 수행하였다. 모사결과 고려된 모든 조건에서 연료의 Step 증가시 고압압축기의 터빈입구온도가 제한온도를 초과하여, 보다 빠른 가속과 최적의 성능을 위해서는 적절한 제어가 필요함을 알 수 있었다. 또한 최대상승조건에서 연료를 Step 증가시킬 경우 고압압축기에서 실속이 발생하여 이에 대한 대책도 필요함을 알 수 있었다.
스마트 무인기의 엔진은 터보 축 엔진이지만 추진계통 제어는 회전익 항공기와 고정익 항공기에 필요한 특성을 모두 가져야 한다. 향후 전자식 엔진제어기를 개발하기 위해서는 틸트 로터 항공기의 엔진 운용 경험과 데이터를 축적할 필요가 있다. 이를 위해 정상상태 및 천이 상태에서의 엔진성능을 예측할 수 있는 프로그램을 활용하여 비행시험 데이터를 보완할 수 있다. 본 연구에서는 비행시험으로부터 수집한 엔진성능 데이터를 이용하여 동적 거동 해석 프로그램을 개발하고, 비행시험 결과 및 정상상태 엔진성능예측 프로그램으로 계산한 결과와 비교하여 프로그램의 정확도를 검증하였다.
Successor representation (SR) 은 두뇌 내 해마의 공간 세포가 인지맵을 구성하여 환경을 학습하고, 이를 활용하여 변화하는 환경에서 유연하게 최적 전략을 수립하는 기전을 모사한 강화학습 방법이다. 특히, 학습한 환경 정보를 활용, 환경 구조 안에서 목표가 변화할 때 강인하게 대응하여 일반 model-free 강화학습에 비해 빠르게 보상 변화에 적응하고 최적 전략을 찾는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 SR 기반 강화학습 알고리즘이 보상의 변화와 더불어 환경 구조, 특히 환경의 상태 천이 확률이 변화하여 보상의 변화를 유발하는 상황에서 어떠한 성능을 보이는 지 확인하였다. 벤치마크 알고리즘으로 SR 의 특성을 목적 기반 강화학습으로 통합한 SR-Dyna 를 사용하였고, 환경 상태 천이 불확실성과 보상 변화가 동시에 나타나는 2-stage 마르코프 의사결정 과제를 실험 환경으로 사용하였다. 시뮬레이션 결과, SR-Dyna 는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화에는 적절히 대응하지 못하는 결과를 보였다. 본 결과를 통해 두뇌의 강화학습과 알고리즘 강화학습의 차이를 이해하여, 환경 변화에 강인한 강화학습 알고리즘 설계를 기대할 수 있다.
미래의 에너지 소비 문제를 해결하기 위하여 Green IT 에 대한 관심이 높아짐에 따라 네트워크 장치에서 발생하는 에너지 소비 문제를 해결하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 에너지 절감을 위하여 네트워크 장치는 저전력 대기 (Low Power Idle) 를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 OBS 망에서 에너지 절감 효율을 높이기 위한 저전력 대기 적용에 관한 연구를 수행하였다. 기존의 저전력 대기와 관련된 많은 연구들은 에너지 절감을 위해 수면 시간을 최대화시키는 것에만 관심을 기울여 왔다. 그러나 장치 상태 변경 시 발생하는 상태 천이 오버헤드 (Transition overhead)는 저전력 대기의 에너지 절감율을 낮출 뿐 아니라 패킷 지연 시간을 증가시킴으로써 망의 QoS 를 하락시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 저전력 대기에서 발생하는 불필요한 상태 천이 횟수를 감소시킴으로써 에너지 절감율 및 QoS 를 향상시킬 수 있는 상태 천이 결정 알고리즘 (Transition Decision algorithm)을 제안한다. 제안한 상태 천이 결정 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 OPNET 을 이용하여 OBS에지 라우터를 모델링하고 시뮬레이션을 수행하여 다양한 평가 지표를 기반으로 성능을 분석한다.
$SIMULINK^R$를 이용하여 Pt6A-62 터보프롭엔진의 성능모사모델이 정상상태 및 천이성능 예측을 위해 제안되었다. $SIMULINK^R$모델은 GUI 방식으로 사용자 편의와 컴퓨터프로그램의 수정이 용이하다는 장점을 가지고 있다. $SIMULINK^R$모델은 유동경로에 따른 구성품들 즉, 대기조건, 압축기, 연소기, 압축기 터빈, 동력터빈, 배기노즐, 적분기 서브시스템들로 구성하였다. 이러한 서브시스템외에 보다 정확한 기체상수값을 계산하기위한 Gasprop 서브시스템블록, 2-D look-up 테이블로부터 스케일링에 의해 적합한 작동 점을 탐색하기 위한 탐색 서브시스템블록이 있다. 정상상태 해석 타당성 확인 경우, 제안된 $SIMULINK^R$에 의한 해석결과는 사용프로그램인 GASTURB와 해석결과에 잘 일치하였다. 또한 천이모델의 타당성 확인 경우에 있어서는, 제안된모델에의한 동적성능모사 결과가 기 성능이 입증된 FORTRAN프로그램을 이용한 해석결과와 합리적으로 일치함이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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