본 논문에서는 DCS 1800 시스템에서 수신단의 성능을 개선시킬 수 있는 새로운 연판정 출력 등화 기법과 등화기 구조를 제안한다. 먼저 최적 연판정 출력 알고리듬(OSA : Optimum Soft-output Algorithm)의 계산량을 크게 줄이면서도 준최적의 성능을 유지하는 간략화된 최대 사후 확률 검파 기법을 제안한다. 그리고 부정확한 채널 추정값을 보정 할 수 있는 채널 추정 방식을 사용하고, 적응 채널추정 기법과 효율적으로 결합시킬 수 있는 새로운 등화기 구조를 노말 버스트의 특징을 이용하여 설계한다. 성능의 실험은 JTC 채널 모델을 이용하여 이루어졌으며, 본 논문에서 제안한 간략화된 최대 사후 확률 검파 연판정 출력 등화 알고리듬은 적은 계산량에도 불구하고, 기존의 최적 OSA의 비슷한 성능을 유지한다. 또한, 경판정 출력 비터비 등화 알고리듬에 비해서는 3~7dB의 성능 이득을 가지며, 간략화된 연판정 출력 비터비 등화 기법에 비해서는 0.5~3dB까지의 성능 이득을 나타낸다. 또한 채널의 변화 속도가 빠른 경우, 제안된 양방향 등화 구조는 기존의 순방향만을 이용하는 등화 구조에 비하여 커다란 성능 이득을 가진다. 즉, 기존의 순방향만을 이 淪求\ulcorner등화 구조를 사용한 등화기는 오차 성능의 정체 현상을 나타내지만, 양방향 등화 구조를 사용한 등화기는 오차 성능의 정체 현상을 보이지 않음을 확인할 수 있다.
운전원의 언어적인 제어 논리를 이용한 모델과 무관한 제어기가 증기 발생기의 수위 제어를 위해 개발되었다. 오직 9개의 룰을 수위 오차와, 응축 수위 변화를 표현하는 유량 오차로부터 얻어졌다. 벨형의 소속함수는 민감도 분석을 통하여 조절되었고, 결과 과도 상태와 정상상태 공히 양호한 제어성능을 보였다. 저출력에서 전 출력까지의 다단계 출력 증가에 대하여, 전 운전 영역에서 좋은 제어를 보였다.
비선형 함수로 모델링되는 동적 시스템의 비선형 파라미터를 결정하기 위하여 주파수 영역 볼테라 모델을 적용하는 연구를 수행하였다. 시간영역의 1차, 2차, 3차 전달함수에 해당하는 주파수 영역의 볼테라 핵함수를 비선형 파라미터 산정 과정에 3차 비선형 항까지 포함시켰다. Schetzen의 방법으로 시스템의 비선형 미분방정식에 적합한 볼테라 급수 표현식을 정하고, 이로부터 유도되는 비선형 전달함수를 입력 출력 관계식에 사용하였다. 관찰된 입력을 비선형 주파수 영역 모델에 대입하여 계산한 출력과 관찰된 출력의 차이로 오차를 정의한 후 오차를 최소화 시키는 시스템 파라미터의 값을 구하였다. 예제를 통하여 선형 주파수 구간 뿐만 아니라 2차 혹은 3차 비선형이 지배적인 주파수 범위 대에서 볼테라 모델이 충분한 정확성과 수렴성을 가지며 인식된 파라미터는 실제 값과 잘 일치함을 확인할 수 있었다.
선박 및 해상교통관제에 있어서 교통 혼잡구역에 대한 선박교통밀도 예측은 선박충돌사고 예방에 중요하다. 선박 교통밀도 예측정보는 사전에 진입하는 선박들에게 속력조정, 우회항로 이용 등 사전 조치가 가능하다. 본 연구에서는 해상 선박교통상황을 딥러닝 네트워크에 학습한 주의구역 선박교통류 예측 모델(Ship Traffic Extraction Network, STENet)을 제안하여 주의구역의 선박교통류 예측을 수행하고자 한다. STENet 모델 학습을 위해 여수해역 AIS 데이터를 전처리하고, 생성된 입력(해상교통상황)-출력(주의구역 교통밀도) 쌍 데이터를 적용하여 STENet 모델을 학습하였다. 학습된 모델을 이용하여 선박교통류 예측을 한 결과, 중기예측은 표준 절대 오차(mean absolute error)가 0.4-0.5척이 였으며, 장기예측은 0.7-0.8척의 오차로 기존의 Dead Reckoning에 의한 방법보다 50% 이상 교통밀도 예측성능이 향상 되었다.
신경망의 퍼셉트론 학습법에는 이진 또는 연속 활성화 함수가 사용된다. 초기 연결강도는 임의의 값으로 설정하며, 목표치와 실제 출력과의 차이를 이용하는 것이 주된 특징이다. 즉 구해진 오차는 학습률에 따라서 다음 단계의 연결강도에 영향을 주게 된다. 이런 경우 학습률이 너무 크면 수렴성을 보장할 수 없으며, 반대로 너무 작게 선정하면 학습이 매우 느리게 진행되는 단점이 발생한다. 이런 이유로 능동적인 학습률의 변화는 신경망의 퍼셉트론 학습법에 중요한 관건이 리며, 주어진 문제를 최적으로 학습을 위해서는 결국 상황에 따른 적절한 학습률 조정이 필요하다. 본 논문에서는 학습률 조정에 퍼지 모델을 적용하는 신경망 학습 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의한 학습은 오차의 변화에 따라 학습률을 조정하는 방식을 사용하였고, 그 결과 연결강도를 능동적으로 변화시켜 효과적인 학습 결과를 얻었다. 학습률 변화는 'Sugeno 퍼지 모델'을 이용하여 구현하였다.
본 논문에서는 적응필터를 기반으로 한 웨이브릿 변환 및 서브밴드 필터뱅크를 사용한 능동잡음제거의 모델을 제안한다. 분해 필터뱅크는 입력 및 오차신호를 저주파 및 고주파영역의 QMF 필터뱅크로 분해하며, 각 필터뱅크 에는 dyadic tree 구조를 갖는 웨이브릿 필터를 사용한다. 분해된 입력 및 오차신호는 filtered-X LMS 알고리듬를 사용하여 각 서브밴드의 적응 필터계수를 새롭게 갱신시킨다. 합성 필터뱅크는 그리고 각 서브밴드의 적응필터 출력신호를 합성한 후 완전복원이 되는 광대역의 출력신호를 만든다. 분해 및 합성 필터뱅크는 완전복원을 위하여 공액직교필터를 사용한다. 또한 오차경로의 전달특성을 온라인 추정하기 위한 지연 LMS 알고리듬 모델은 이득과 시간지연인자만을 사용한다. 따라서 제안한 적응 능동잡음제거 모델은 웨이브릿 서브밴드 필터뱅크를 사용하여 계산량과 수렴속도에 유리한 시스템이 되도록 제시한다.
복합화력 발전플랜트의 운전에서 특히 하절기의 첨두부하시에 외기온도의 상승으로 인한 가스터빈의 출력 감소를 해결하기 위한 방법으로 LNG 연료가 보유하고 있는 냉열을 이용하여 압축기로 유입되는 공기 온도를 감소시키는 냉각시스템의 개념을 개발하고자 복합화력 발전플랜트에 대한 설계점 및 외기온도 변화에 대한 탈설계점 모델링 연구를 수행하였다. 대상 프랜트는 940 MW 서인천 복합 발전플랜트 모듈의 단위 블록을 선택하였으며 발전플랜트 전용 해석코드인 GateCycle을 이용하여 가스터빈과 증기사이클의 주요 기기 들에 대한 모델을 개발하였다. 개발된 모델의 결과를 대상플랜트의 시운전결과와 비교하여 모델의 적정성을 검증하였다. 출력, 효율, 온도 및 유량 등 주요 설계인자들이 최대 ~1.3%의 상대오차 범위 안에서 만족할 만한 신뢰도를 갖는 것을 확인하였다. 탈설계점 성능해석은 본 논문과 관련한 연구의 주목적인 LNG 냉열에 의한 유입공기 냉각시스템 설계시의 경계변수인 외기온도 증가에 대한 각 사이클의 특성변화를 대상으로 하였다. 종합적으로 외기온도가 증가하면 압축기로 유입되는 공기의 양과 이에 대응하는 소요 연료량이 동시에 감소하므로 연소에 따른 가스터빈의 팽창비가 감소한다. 이로 인하여 외기온도 증가시에 가스터빈 출력감소율은 0.5%/$^{\circ}C$로서 배기가스를 이용하는 증기사이클의 출력감소율 0.2%/$^{\circ}C$에 비해 민감하므로 가스터빈 유입공기의 냉각시스템의 설계는 복합화력발전 플랜트의 효율 향상에 크게 기여할 것으로 예상된다.
Vortical-Cavity Surface-Emitting Laser(VCSEL)는 in-plane 형태의 레이저와는 달리 여러 층의 distributed Bragg reflector(DBR) mirror를 반사 면으로 사용하기 때문에 광출력이나 미분양자효율(differential quantum efficiency)을 계산하는 데에 많은 어려움이 따른다. 이러한 이유로 광출력, 광출력 비 및 미분양자효율 등의 성능 지수를 계산하는 방법으로 유효 공진기 모델과 전달행렬 방법(transfer matrix method) 등이 사용되고 있다. 유효 공진기 모델은 반사율 및 문턱이득을 계산하는 데에는 적합하지만 광출력, 광출력 비 및 외부양자효율을 계산하는 데에는 오차를 보인다. 그 이유는 유효 공진기 모델이 금속 전극 개구부 바로 아래 GaAs 층에서의 빛의 흡수는 고려하지 못하기 때문이다. 이 논문에서는 유효 공진기 모델로부터 구한 성능 지수 값들을 전달행렬 방법으로부터 구한 값들과 비교ㆍ검토하여, 유효 공진기 모델의 타당성에 대하여 살펴보고 전달행렬 방법의 유용성을 재확인하였다.
본 논문에서는 BLDC 모터에서 속도 센서를 사용하지 않고 홀센서의 출력만을 이용하여 속도 제어를 수행하였다. 모터는 100W급을 이용하였으며, 부하는 팬을 이용하였다. 속도 계측은 BLDC 모터에 불어 있는 3개의 홀센서 출력을 이용하였다. 홀센서 간에 간격이 불균일하므로 3개의 홀 센서를 구분하여 각각이 한 바퀴 회전하는데 까지의 시간을 측정하여 속도를 측정하였다. ARMAX 모델에 기초하여 전체 시스템의 파라미터를 구하였다. 구해진 파라미터에 PID 제어기를 구성하여 속도 제어를 수행하였다. 속도 제어 결과 0.1% 오차 미만으로 속도가 원활하게 유지되는 것을 확인하였다.
가장 효과적인 모멘텀 교환장치인 CMG(Control Moment Gyro)는 고기동성이 요구되는 위성에 필수적이다. 본 논문에서는 고기동성이 요구되는 소형 인공위성을 위한 Single-Gimbal CMG(SGCMG)에 대한 하드웨어 개발에 필요한 동역학식을 정리하였으며 이를 사용하여 CMG 설계에 필요한 요구사항이 도출되었다. 또한 도출된 요구사항에 따라 출력토크가 1.2Nm인 소형 CMG 성능검증 모델이 제작되었으며, 에러분석 및 성능시험이 수행되었다. 최대 출력토크, 김벌 과도응답특성, 최소 출력토크, 출력토크오차, 김벌 각속도 오차 등을 성능시험 항목으로 선정하어 실험 측정하였고, 시험 결과를 통해 설계 결과를 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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