• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07c
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• pp.2354-2356
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• 2005

DGS 구조의 RF 소자 부품 개발에 응용하기 위해서는 DGS 구조의 대한 정확한 모델링과 등가회로 파라미터의 추출방법에 대한 연구가 선행되어야 한다. 기존의 연구에서는 집중정수소자 모델링 방법이 연구되어 필터, 스위치 통과 같은 RF 및 마이크로파대 부품에 대한 응용사례가 발표되었다. 그러나 다른 부품들과 결합되는 복합적인 DGS구조를 이용한 소자의 개발 시 기존에 제시되었던 집중정수 소자를 이용한 2-포트 등가 모델링 방법의 적용은 위상이나 전기적 길이의 정보와 같은 물리적인 의미를 표현하기에는 부족한 단점이 있었다. 또한 집중정수 소자를 이용한 2-포트 모델의 단점 중 하나는 등가모델로부터 DGS 식각면의 물리적 크기를 결정하기가 어렵다는 점이다. 물론 특정기판의 정보를 갖는 DGS 구조의 식각의 크기의 변화에 따른 반복적 전자장 시뮬레이션의 결과 데이터로부터 식각 치수의 결정이 가능하나 시간 및 많은 노력이 필요하였다. 따라서 본 논문은 다른 부품과의 결합에 따른 DGS 접지면의 전기적 특성 정보의 추출과 다른 주파수 대역에서의 등가회로 응용성에 대한 문제점을 해결하기 위해서 DGS의 구조적 접근 방법으로 새로운 모델링 방법을 제안하였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.12 no.4
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• pp.324-331
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• 2007

This paper studies new estimation method for state of charge (SOC) of the hybrid electric vehicle lithium battery using sliding mode observer. A simple R-C Lithium battery modeling technique is established and the errors caused by simple modeling was compensated by the sliding mode observer. The structure of the sliding mode observer is simple, but it shows robust control property against modeling errors and uncertainties. The performance of the system has been verified by the UUDS test. The test results of the proposed observer system shows robust tracking performance under real driving environments.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.28 no.5
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• pp.435-441
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• 2004

This paper deals with modelling and identification of a shipboard stabilized satellite antenna system using the optimal neural network structure. It is difficult for shipboard satellite antenna system to control and identification because of their approximating ability of nonlinear function So it is important to design the neural network with optimal structure for minimum error and fast response time. In this paper, a neural network structure using genetic algorithm is optimized And genetic algorithm is also used for identifying a shipboard satellite antenna system It is noticed that the optimal neural network structure actually describes the real movement of ship well. Through practical test, the optimal neural network structure is shown to be effective for modelling the shipboard satellite antenna system.

• ICROS
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• v.1 no.3
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• pp.62-73
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• 1995

본 원고에서는 뉴로제어의 배경 및 필요성, 기본적인 뉴로제어 시스템구조 소개, 뉴로제어용 신경회로망 모델, 응용 예 등을 기술하고 앞으로 해결해야할 문제들을 고찰한다.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2009.10a
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• pp.32-33
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• 2009

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2008.07a
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• pp.427-428
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• 2008

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.184-184
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• 2003

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2002.11a
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• pp.42-43
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• 2002

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2002.11a
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• pp.92-93
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• 2002

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.29 no.9
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• pp.677-684
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• 2018

In this paper, we propose a method for high-frequency modeling of transformers using the S-parameter. The open and short circuits of the primary and secondary sides were configured, and the reflection coefficient in each circuit was measured using a vector network analyzer. The equivalent circuit elements were extracted from the measured results to model the high-frequency equivalent circuit, and the validity of the method was verified by comparing the measured S-parameters in a 2-port network with the simulation results.