Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.971-980
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2017
가변계수 회귀모형은 회귀계수의 동적변화를 모형화함으로써 종속변수와 입력변수의 관계에 대한 쉬운 해석이 가능하고 회귀계수의 변동성도 추정할 수 있는 장점을 지니고 있으므로, 여러 과학 분야에서 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서 입력변수와 출력변수의 오차를 효과적으로 고려한 가변계수 오차모형을 제안한다. 가변계수가 평활변수의 알려지지 않은 형태의 비선형함수이므로 이를 추정하기 위하여 커널 방법을 사용한다. 제안된 모형의 성능에 영향을 미치는 초모수의 최적값을 구하기 위하여 일반화 교차타당성 방법 또한 제안한다. 제안된 방법은 모의자료와 실제자료를 이용한 수치적 연구를 통하여 평가된다.
방사선의 출력선량계수는 모든 선량계획과 치료선량결정에 영향을 주게 되므로, 정확한 선량평가가 강조되고 있다. 저자들은 물흡수선량을 결정하는 선량프로토콜을 종전의 TG-21에서 TG-51로 전환하여 2007년부터 새로운 버전과 새로운 공동전리함으로 선량을 평가하기 위해 SSDL의 $N_k$를 $N_{dw}{^{Co-60}}$로 변환하여 적용하였다, 평가된 물흡수선량계수는 치료선량결정과 RPC의 선량모니터링을 통해 비교되었으며, 선량평가는 2% 이내를 보였지만 불안정성을 확인하게 되었으며, 선량평가과정을 후향적으로 모니터하였다. 점검결과 새 전리함의 교정계수가 -2.8% 낮은 것을 확인하고 PSDL의 물흡수선량교정계수를 구하여 출력선량계수를 구하였으며, 선량평가 결과 2010년부터 안정되었고 지속적으로 1% 이내의 오차를 나타내었다.
본 논문에서는 red, green, blue(RGB) 광학 센서를 이용하여 RGB light-emitting diode(LED) back light unit(BLU)의 출력색 자극의 변화를 점검하여 RGB LED BLU가 시간에 따라 일정한 목표 색 자극을 출력할 수 있도록 하는 RGB LED BLU 구동 전류 펄스 duty 값을 도출하는 알고리즘을 제안한다. 우선, 현재 RGB LED BLU가 발하는 색 자극 정보를 획득하기 위해 RGB 광학 센서의 출력으로부터 CIEXYZ 색 자극을 계산할 수 있는 RGB to XYZ 변환 행렬을 도출한다. 다양한 RGB LED BLU 색 자극 샘플에 대한 RGB 광학 센서의 출력 값과 CIEXYZ 색 자극 값의 쌍을 이용하여 다항 회귀 방정식을 만들고 각 항의 계수로 행렬을 구성한다. 다음으로, 현재 RGB LED BLU 상태에서 목표 색 자극 값을 발할 수 있는 duty 값을 구하기 위해 목표 색 자극으로부터 duty 값을 계산할 수 있는 XYZ to Duty 변환 행렬을 도출한다. 현재, 한 단계 이전, 두 단계 이전 시점에서 RGB 광학 센서의 출력으로부터 추정한 CIEXYZ 값과 그때 인가된 duty 값의 쌍을 이용하여 다항 회귀 방정식을 만들고 각 항의 계수로 행렬을 구성한다. 일정 시간 간격으로 RGB LED BLU의 출력 색 자극을 점검할 때마다 XYZ to Duty 변환 행렬은 RGB LED BLU의 현재 상태에 적응적으로 변하게 되어 목표 색 자극을 출력할 수 있는 duty 값을 계산할 수 있게 된다.
본 논문에서는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크를 소개한다. Interval Type-2 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지며 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현된다. 다항식의 계수인 연결가중치는 오류역 전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 또한 실수 코딩 유전자 알고리즘을 이용하여 제안된 네트워크를 최적화한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.
본 논문에서는 원하는 방향에 대해서 선형 위상 응답 특성을 갖는 적응 빔 형성기에 대해서 설 명한다. 본 논문에서는 제안하는 빔 형성기는 원하는 신호에 대해서 선형 위상 응답 특성을 얻기 위해 전방 적응 빔 형성기와 후방 적응 빔 형성기를 이용한다. 두 빔 형성기의 각각의 출력 신호를 합하여 원하는 신호를 얻는다. TDL 필터 계수는 가상신호와 출력 신호간의 차이 값의 파워가 최소가 되도록 조정된다. 원하는 방향에 대한 빔 형성기의 임펄스 응답이 중심 샘플에 대해서 대칭이 되도록 원하는 방향에서 입사되는 신호에 대한 선형 위상 응답 특성을 얻을 수 있다. 출력 잡음 분산을 최소로 하는 반면 원하는 신호 방향에 대한 주파수 응답의 왜곡을 미리 정한 허용치보다 작게 함으로써 음성 신호 를 향상시키는 AMNOR 시스템에 본 논문에서 제안한 빔 형성기를 적용하여 컴퓨터 시뮬레이션 결과 를 제시한다.
발전소등 대형 플랜트의 대규모 필드기기 제어용으로 많이 이용되고 있는 OVATION DCS(Distributed Control System) 시스템을 소개하고, RTD를 이용한 온도계측을 위하여 UNIX 워크스테이션을 기반으로 한 OVATION DCS 시스템의 콘트롤러 및 네트워크를 이용하여 현장 입력단 및 출력 포인터에 대한 전체 실험시스템을 구현하고, DCS 시스템의 구성 툴을 이용하여 RTD(Resistive Temperature Detector) 소자에 대한 변환계수를 산출하는 센서 Calibration 작업 및 I/O와 포인터에 대한 Configuration 구축 작업을 수행하였다 마지막으로 실질적인 온도의 측정이 정상적인지 확인하기 위해 포인터 정보 화면으로의 온도계측 값 출력 및 그래픽 디스플레이를 위한 트랜드 화면으로의 온도 출력 값을 확인하였다.
횡자장하에서 Zeeman 분리된 두 편광성분의 맥놀이 주파수와 출력 차를 이용하여 내부 반사경형 633nm He-Ne 레이저의 주파수를 각각 안정화시켰다. 맥놀이 주파수를 이용할 경우 주파수안정도(square root Allan variance)와 주파수 온도계수는 $7.0{\times}10^{-11}$과 $170 kHz/^{\circ}C$였으며, 출력차이를 이용할 경우에는 $1.1{\times}10^{-9}$과 $1.8 MHz/^{\circ}C$였다. 이 결과로부터 두 편광성분의 맥놀이 주파수를 이용한 안정화 방법이 출력차의 방법보다 10배 이상의 우수한 주파수 안정화 특성을 갖고 있음을 알 수 있었다.
플라이백 컨버터는 SMPS의 전원회로 중 가장 많이 쓰이고 있는 컨버터이다. 최근 들어 원가 절감을 위한 Primary Side Regulation(이하 PSR)기술이 활발히 진행 중이다. 이 기술의 단점 중 하나는 직접적으로 제어하는 전압이 출력전압이 아니라 보조권선 전압이므로 변압기 커플링에 따라 실제출력전압에 약간의 오차가 생길 수도 있다는 것이다. 본 논문은 이를 감안하여 플라이백 컨버터의 트랜스포머를 기존의 방식들이 아닌 동축권선 방식을 적용하여 만듦으로써 보다 우수한 커플링으로 인해 출력전압의 오차가 거의 없음을 보여준다. 간단한 PSR의 원리에 대해 설명하고 커플링 계수를 비교한 후 UC3844를 이용한 Flyback converter를 이용하여 검증하였다.
본 연구에서는 실증기능 구현을 위해 75KW로 설계된 리튬-폴리머배터리(Lithium Polymer Battery 이하 배터리)와 ESS(Energy Storage System) 내장형 Hybrid-PCS(이하 PCS)을 이용하여 불균일한 풍력 발전원에 대한 Smoothing 제어 및 정출력 제어 대한 연구를 진행 하였다. 잦은 전류 변동으로 인해 발생되는 출력 변동의 안정화를 위해 인버터 전류제어, 벅/부스트 전압제어 기법을 사용하였다. 최적의 Smoothing 제어를 위한 필터 계수 값을 찾기 위한 시험을 진행 하였으며 Energy shift을 위한 정출력 시험도 진행 하였다. 또한 각 제어 모드에서 ESS 중요 파라미터인 SOC(State Of Charge 이하 SOC)변화를 배터리 특성과 관련하여 분석해 보았다.
의료피폭에 관한 관심과 함께 촬영록(촬영조건)을 기록하는 일은 단순히 환자기록이 아니라 피폭선량을 예측하는 방법으로 이용될 수 있다. 그러나 각 장비마다 출력의 차이가 있어서 장치의 출력을 실험을 통하여 구하고 그 출력을 엑셀 프로그램상에서 3차 수식화하여 그 계수를 구함으로서 촬영조건을 입력함과 동시에 피부 입사선량을 구할 수 있는 방법을 고안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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