본 논문에서는 단일 DGS의 전송특성을 ABCD 파라미터로 모델링하여 연속한 N개의 DGS 분석 및 설계를 용이 하게 하였다. 모델링된 식의 검증을 위해 연속된 N개의 주기적 DGS에서 전송특성을 이론, 회로 시뮬레이션, EM 시뮬레이션을 비교하였다. 또한 응용 예로서, 능동안테나의 불요 고조파가 방사하는 것을 저지하기 위한 DGS를 설계 및 시뮬레이션하여 제시된 방법론의 타당성을 검증하였다.
위성의 전지는 위성의 수명과 직접적인 영향을 갖고 있으며 이것의 정상동작여부에 따라 위성의 안정적인 임무수행여부가 결정된다. 상대적으로 일반화된 셀 모델링의 최근 개발은 NiH2셀의 동특성을 시뮬레이션 하기 위한 기본적인 원리에 기반을 둔 접근방식이다. 그러나 이러한 일반적인 방정식을 통해 비선형성과 전력상태를 포함하는 전지 특성을 예측하는 것은 사실상 불가능하다. 본 연구에서는 다층신경회로망을 이용하여 비선형 특성를 갖는 니켈-하이드로진 전지 특성을 모델링 하였으며, 모델링된 상수값은 위성의 식시간 동안의 전지 전력상태 분석을 위해 사용되었다. 모델링 결과의 정확성을 확인하기 위해 니켈-하이드로진 전지시험결과 분석자료와 비교 검토 되었다. 전지 동작모드는 정상동작모드와 실패모드로 나누어 분석되었다. 정상동작모드는 위성의 식시간 동안 아크젯 동작 여부에 의해 각각 분석되었으며, 또한 태양전지와 배터리 셀 일부의 고장으로 인한 실패모드에서의 전지전력상태가 분석되었다.
바이오네트웍 모델링은 유전자네트웍, 단백질네트웍, 대사회로, 신호전달회로네트웍등에 대하여 각 요소간의 관계를 그래프이론을 통하여 표현하는 작업을 말한다. 특히 조절네트웍의 모델링은 다양한 생물학적 실험 데이터로부터 단백질들간의 활성과 불활성 관계를 유추해내는 것을 말한다. 현재 조절네트웍 모델링을 위한 다양한 알고리즘들이 개발되어 있으나 응용적인 측면에서 유추된 네트웍은 활용성이 부족하다. 본 논문에서는 In Vitro상에서 DNA 컴퓨팅을 이용하여 간단한 연산을 수행함으로서 유전자 조절 기전을 모델링하고자 한다. 이러한 방법의 장점은 DNA컴퓨팅의 연산이 세포의 현재 또는 다음 상태를 In Vivo 상에서 구현되어 진단 등의 문제에 응용될 수 있다는 가능성을 제시해 준다는 것이다.
상변화 물질을 취급하는 수치해석에서는 온도, 압력, 체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 열역학적 성질들의 수치값이 필요하다. 그러나 열역학적 성질들은 증기표나 선도 등의 형태로 주어지기 때문에 그대로 이용할 수는 없고 모델링하여 사용하여야 한다. 본 연구에서는 2차 스플라인 보간법과 비교함으로써, 과열증기의 모델링에 신경회로망의 적용 가능성을 검토하였다. 신경회로망은 온도와 압력, 2개의 입력에 대하여 비체적, 엔탈피 및 엔트로피, 3개의 출력을 얻을 수 있도록 입력층, 은닉층 및 출력층으로 구성되었다. 스플라인 보간법은 2차 다항식을 사용하였으며, 주어진 압력에 대한 소구간의 온도에 적용하였다. 신경회로망 모델링은 많은 출력 범위에서 2차 스플라인 보간법보다 우수한 백분율 오차를 보였으며, 이 결과로부터 과열증기 모델링에 신경회로망이 아주 강력한 방법임을 확인하였다.
열장치의 열성능 평가를 위한 수치 해석에서는 온도, 압력, 체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 열 역학적 성질들의 수치 값이 필요하다. 그러나 열역학적 성질들 사이의 관계를 나타내는 증기표는 그대로 이용할 수는 없기 때문에 모델링하여 사용하여야 한다. 본 연구에서는 스플라인 보간법과 비교함으로써, 습포화증기의 모델링에 신경회로망의 적용 가능성을 검토하였다. 다층신경 회로망을 구성하기 위하여 입력층으로 온도에 대한 1개의 노드, 두 개의 은닉층은 각각 10개와 20개의 노드, 출력층은 포화액과 건포화증기에 대한 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 6개의 노드로 구성하였으며, 스플라인 보간법은 2차 다항식과 3차 다항식을 사용하였다. 소구간으로 구성 된 스플라인 보간법과 비교하여 신경회로망 모델링은 비슷한 백분율 오차를 보여주었으며, 이 결과로부터 넓은 온도 범위의 증기표 모델링에 신경회로망이 아주 강력한 방법임을 확인하였다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 불확실한 비선형 시스템의 퍼지-신경 회로망 모델링을 제안하였다. 제안한 퍼지-신경 회로망 모델링을 위한 학습 알고리즘은 다음과 같은 세 단계로 나누어 진행한다. 첫 번째 단계에서는 퍼지 모델의 소속 함수의 중심간과 표준편차를 구하여 초기 퍼지소속 함수를 결정한다. 두 번째 단계에서는 새로운 알고리즘을 통하여 언어적 퍼지 규칙을 만든다. 마지막 세 번째 단계에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 중심값과 표준편차를 최적화함으로써 퍼지 모델의 소속 함수를 조절한다. 제안된 유전자 알고리즘의 장점은 흔히 신경 회로망에서 널리 쓰이는 역전파 알고리즘이 갖는 지역 최소점에 빠지는 현상이 없다는 것이다. 제안한 알고리즘의 유용성을 확인하기 위하여 일반적으로 가장 많이 쓰이는 비선형 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여 확인하였다.
증기발생기 세관의 결함을 정량적으로 평가하기 위해서 신경회로망과 전자기 유한요소 모델링을 사용한 모델링기반 와전류 신호해석기법을 개발해왔다. 본 연구에서는 개발된 신호해석 기법을 검증하기 위해서 실제로 얻어진 와전류 신호를 해석하였다. 유한요소 모델링을 이용하여 생성된 모사 와전류 신호로 데이터베이스를 구성하였으며, 이들을 사용하여 PNN 분류기와 BPNN 크기 산정 신경회로망을 학습시켰다. 축대칭 가공 결함에서 실험 와전류 신호를 획득하였으며, 이 신호를 신경회로망에 입력시켜서 신호를 해석하였다. 신호 해석 결과는 매우 우수하여, 모델링을 이용하여 개발한 신호해석기법은 실제 와전류 신호 해석에 활용할 수 있음을 알았다.
본 논문에서는 능동소자를 포함하는 마이크로파 회로의 주파수 특성을 해석하기 위하여 확장된 유한차분 시간영역법 (FDTD) 을 이용했다. R, L, C와 같은 집중소자가 전송선로에 삽입된 FDTD 집중소자 모델링을 통해 하이브리드 회로 해석에 대한 기초 연구를 수행하였고, 네트워크 모델링을 이용하여 기생 커패시턴스와 인덕턴스의 값을 추출함으로써 보다 정확한 기생, 방사, 결합까지 고려하는 FDTD만의 고유한 주파수 응답을 확인할 수 있었다. 또한 FDTD를 이용하여 모델링된 다이오드를 사용한 평형 혼합기를 설계하여 상용 회로 시뮬레이터보다 정확하고 실제적인 회로의 주파수 응답을 획득하였다.
본 논문에서는 수치해석을 사용하여 반도체용 패키지에 적용된 인쇄회로기판 (PCB(printed circuit board)) 구조를 다층 구조의 소재 특성을 모델링한 것과 단일 구조라고 가정한 모델링을 적용하여 warpage를 해석함으로써 단일 구조 PCB 모델링의 유용성을 분석하였다. 해석에는 3층과 4층 회로층을 갖는 PCB가 사용되었다. 또한 단일 구조 PCB의 재료 특성값을 얻기 위해 실제 제품을 대상으로 측정을 수행하였다. 해석 결과에 의하면 PCB를 다층 구조로 모델링한 경우에 비해 단일 구조로 모델링한 경우에 warpage가 증가하여 PCB 구조의 모델링에 따른 warpage 분석결과가 분명한 유의차가 있었다. 또한, PCB의 회로층이 증가하면 PCB의 기계적 특성인 탄성계수와 관성모멘트가 증가하여 패키지의 warpage가 감소하였다.
베어링리스 모터는 기존의 전동기와 자기베어링을 결합한 기술로 축 길이가 줄어들어 회전 속도를 높일 수 있으며 소형화가 가능하다는 장점이 있다(Fig. 1). 베어링리스 모터를 설계하기 위한 첫 번째 단계는 베어링리스 모터의 수학적 모델을 도출하는 것인데, 기존의 연구에서 부상용 전류와 부상력의 관계는 잘 정립되어 있다. 그러나, 회전자의 변위에 따른 부상력의 변화는 명확히 정의되어 있지 안다. 본 논문에서는 분산 자기 회로 이론을 이용하여 회전자의 움직임에 따른 부상력의 변화를 스프링계수의 형태로 모델링하였다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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