한국형발사체 1단 엔진 개발을 위한 엔진시스템 시험으로 액체산소-케로신을 추진제로 하는 75 톤급 액체로켓엔진의 연소 시험이 수행되었다. 한국형발사체 1단용 75 톤급 엔진시스템을 이용한 개발 연소시험 현황을 연소기, 터보펌프, 가스발생기, 파이로 구성품 및 공급계 부품을 포함하는 엔진시스템 연소 시험 결과를 포함하여 소개한다. 액체산소-케로신 추진제 엔진시스템의 시동 및 점화, 정상 구간 작동, 종료가 안정적으로 수행되었으며, 엔진 연소 시험 중 엔진 추력 제어 시스템의 검증 시험도 성공적으로 수행되었다. 75 톤급 엔진 연소시험 결과는 한국형발사체 1단용 엔진시스템 설계 검증 및 성능 평가에 활용될 예정이다.
기존의 블록기반 움직임 예측방법은 특히 저전송률 비디오 압축에 사용 될 경우 움직임 필드에서의 블록화 현상이나 불안정한 움직임 예측과 같은 문제를 수반한다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하기 위해 H.263의 기존 블록기반 DCT부호화 구조를 최대한 유지하면서 비정형 삼각형 메쉬에 기반한 새로운 움직임 보상 방법을 수용할 수 있는 하나의 방법을 제안한다. 제안방법은 복원된 이전 프레임 영상을 최소의 제어점들을 이용해 표현하기 위해, 주어진 영상의 컨텐트에 적응적으로 삼각형 비정형 메쉬를 설정한다. 그리고 Affine변환에 기반한 매칭을 이용해, 설정된 각 제어점의 움직임벡터를 구한 후, 이를 이용해 각 메쉬를 Affine변환하여 예측된 현재 프레임을 얻는 전방향 움직임 보상을 제안한다. 이 방법은 컨텐트에 적응적으로 설정된 메쉬 정보를 보내지 않아도 되는 장점이 있다. 실제 비디오 데이터를 이용해 실험한 결과 제안방법이 객관적 및 주관적 화질 평가에서 기존의 블록기반 H.263 방법보다 개선되었음을 알 수 있다.
본 논문은 퍼지 제어기를 이용하여 전기 이륜차의 속도를 제어한다. 전기 이륜차는 스로틀에 대하여 빠른 응답성과, 정속주행 시 안정성이 요구 된다. 그러나 현재 양산중인 전기 이륜차는 1.5KW(50cc)급으로 탑승자 및 수화물 중량, 도로 상태(비포장 길, 아스팔트 길) 및 바람의 저항 등 부하 변동에 따라 속도 변화가 매우 크므로 정속 주행이 어려우며, 오르막길과 내리막길의 경사도에 따라 급격한 속도 변화가 발생된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 속도의 오차와 오차의 변화량을 퍼지 제어기의 입력 값으로 사용하고, 모터의 Q축 제어 량을 퍼지 제어기의 출력 값으로 설정 하여 퍼지 제어기를 구성하였다. 모터의 D축 제어 량은 Q축 제어 량에 비례적으로 설정하여 매입형 영구 자석 동기 전동기(Interior Permanent Magnet synchronous Motor, IPMSM)를 장착한 전기 이륜차를 구동하였다. 본 논문에 적용된 제어 대상은 1.5KW급 전기이륜차로서 모터의 속도 제어를 위하여 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기를 사용 하였으며, 매입형 영구 자석 동기전동기의 토크 제어를 위하여 D, Q축 전류 제어기를 사용 하였다. 제안된 알고리즘을 이용한 퍼지 제어기는 설정된 속도를 잘 추종하였다.
본 논문에서는 HAI(Hybrid Artificial Intelligent) 제어기반의 SV PWM 방식을 이용한 IPMSM의 고성능 제어를 제시한다. HAI 제어기는 적응 퍼지제어 및 신경회로망의 장점을 혼합 적용한다. SV PWM 방식은 지금까지 산업용 전동기 제어분야에 적용되고 있고 출력전류의 고조파 비율, 스위칭 주파수 및 응답특성을 향상시키는 수 있는 기법이다. HAI 제어기는 지령전압을 계산할 때 발생되는 문제점을 해결하기 위하여 종래의 PI 제어기를 대체하여 사용한다. HAI 제어기는 지령모델 기반의 적응제어, 퍼지제어 및 신경회로망으로 구성되어 속도 성능을 개선한다. 본 논문에서는 제시한 HAI 제어기를 적용하여 파라미터 변동, 정상상태 및 과도상태 등의 응답특성을 분석하고 종래의 FNN 제어기 및 PI 제어기의 응답특성과 비교한다. 따라서 본 논문에서는 HAI 제어기의 타당성을 입증한다.
본 논문에서는 순차적 학습 방법에서의 동적 모멘트를 제안한다. 동적 모멘트에서의 가변적인 모멘트를 이용하여 수렴 속도와 학습 성능을 향상시키며 회귀율에서도 이를 확인할 수 있다 제안된 학습 방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습률을 달리 반영하는 방법이다. 기존의 정적 상수로 정의된 모멘트가 전체 학습에 동등하게 영향을 주는 반면 제안된 동적모멘트를 이용한 학습 방법은 학습 수행에 따라 동적으로 모멘트를 변경함으로써 수렴 속도와 학습 성능을 효과적으로 제어할 수 있다. 이전의 분류문제와 회귀문제의 분리확인과는 달리 본 논문에서는 제안된 동적모멘트의 성능과 회귀율을 동시에 확인한다. 본 논문에서 사용한 회귀방법은 RMS 오류율을 사용하였으며 제안된 학습방법인 동적모멘트를 SVM(Support Vector Machine)의 순차 학습방법인 KA(Kernel Adatron)과 KR(Kernel Relaxation)에 적용하여 RMS 오류율을 확인하였다. 공정한 학습 성능 평가를 위해 신경망 분류기표준평가데이터인 SONAR 데이터를 이용하였으며 실험 결과 동적모멘트를 이용한 학습 성능과 수렴 속도 및 RMS 오류율이 정적모멘트를 이용한 학습방법보다 향상되었음을 확인하였다.
This paper presents a carrier-based pulse-width modulation(PWM) method for reducing the common-mode voltage of a three-level four-leg converter. The idea of the proposed PWM method is intuitive and easy to be implemented in digital signal processor-based converter control systems. On the basis of the analysis of space-vector PWM(SVPWM) and sinusoidal PWM(SPWM) switching patterns, the fourth leg pole voltage of the three-phase converter called "f leg pole voltage" is manipulated to reduce the common-mode voltage. To synthesize f leg pole voltage for the suppression of the common-mode voltage, positive and negative pole voltage references of f leg are calculated. An offset voltage is also deduced to prevent the distortion of a, b, and c phase voltages. The feasibility of the proposed PWM method is verified by simulation and experimental results. The common-mode voltage of the proposed PWM method in peak-to-peak value is 33% in comparison with that of the conventional SVPWM method. The transition number of the common-mode voltage is also reduced to 25%.
산업용 에너지 소비 예측은 에너지 수요와 공급에 동적이고 계절적인 변화가 있기 때문에 에너지 관리 및 제어 시스템에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문은 철강 산업의 에너지 소비 예측 모델을 제시하고 논의한다. 사용되는 데이터에는 후행 및 선도적인 전류 반응 전력, 후행 및 선도적인 전류 동력 계수, 이산화탄소(TCO2) 배출 및 부하 유형이 포함된다. 테스트 세트에서는 (a) 선형 회귀(LR), (b) 방사형 커널(SVM RBF), (c) Gradient Boosting Machine (GBM), (d) 무작위 포리스트(RF). 평균 제곱 오차(RMSE), 평균 절대 오차(MAE) 및 평균 절대 백분율 오차(ME)의 네 가지 통계 모델을 사용하여 예측하고 평가한다. 회귀 설계의 효율성 모든 예측 변수를 사용할 때 최상의 모델 RF는 테스트 세트에서 RMSE 값 7.33을 제공할 수 있다.
연구배경 : 종양괴사인자(tumor necrosis factor ; TNF)는 다양한 생물학적 기능을 가지고 있는바, 그 중 생체외에서 증명된 뚜렷한 항암효과로 말미암아 최근 항암유전자요법의 중요한 대상으로 관심을 모으고 있다. 그러나 유전자 이입의 기술적 문제로 생체외에서 암세포에 유전자 이입을 시행한 후 이를 다시 환자의 생체내로 이식하는 방법이 연구의 주종을 이루고 있다. 그러나 저지들의 과거의 연구를 포함한 여러 연구에서 TNF가 이입된 암세포는 TNF에 대해 내성을 보이는 것으로 증명되었다. 이 획득내성의 기전을 밝히는 것이 종양생물학의 이해를 넓히고 보다 효과적인 항암유전자 요법을 개발하기 위한 매우 중요한 과제로 생각된다. 저자들은 TNF 유전자 이입에 따른 암세포의 TNF에 대한 획득 내성에 새로운 방어단백질의 합성이 관여하는 지를 규명하고자 본 실험을 수행하였다. 방 법 : TNF에 감수성을 보이는 생쥐 섬유육종 세포주인 WEHI164에 TNF-$\alpha$ 유전자를 retroviral vector를 이용하여 이입하고 TNF의 발현을 시도하여 PCR, ELISA, MTT assay로 확인하였고, TNF 유전자가 이입된 세포(WEHI164-TNF)는 TNF에 내성을 보이는지 역시 MTT assay로 검증하였다. WEHI164-TNF세포를 transcription 억제제인 actinomycin D와 translation 억제제인 cycloheximide로 처리한 후 역시 MTT assay로 TNF에 대한 감수성에 변화를 보이는지 확인하였다. 결 과 : 1) TNF-$\alpha$ 유전자 이업 및 발현 확인 PCR을 시행한 결과 TNF 유전자가 이입된 WEHI164-TNF 세포주는 790 base pair 크기의 진한 DNA band를 보인 반면 모세포주는 보이지 않아서 retroviral vector를 이용한 유전자 이입이 DNA 수준에서 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 그리고 WEHI164-TNF의 배양상층액에서 TNF양을 ELISA와 MTT assay로 측정한 결과, 생물학적 활성을 지닌 TNF를 $10.9{\pm}1.47ng/24hr/10^6cells$ 생산함을 알 수 있었다. 2) TNF 유전자 이입 전후, 암세포의 TNF에 대한 감수성 비교 TNF 농도 100ng/ml 에서 모세포는 $73{\pm}5%$의 세포독성을 보인 반면 WEHI164-TNF 세포는 $3{\pm}2%$의 세포독성을 보여 통계적으로 유의하게 (p < 0.00) TNF에 대한 내성을 획득함을 알 수 있었다. 3) TNF 유전자 이입 후 획득된 TNF에 대한 내성의 기전 WEHI164-TNF 세포를 actinomycin D로 처리한 경우 TNF 농도 10ng/ml과 100ng/ml에서 각각 $24{\pm}7%$, $44{\pm}6%$의 세포독성을 보여 control의 $6{\pm}2%$, $17{\pm}2%$보다 통계적으로 유의하게(p < 0.01) TNF에 대한 감수성이 부분적으로 회복됨을 관찰할 수 있었다. 그러나 cycloheximide로 처리한 경우에서는 TNF에 대한 감수성에 변화를 관찰할 수 없었다. 결 론 : TNF에 감수성을 보이는 암세포주인 WEHI164에 TNF 유전자를 이입하여 TNF를 발현하게 하였을 때 그 세포 자신은 TNF에 대해 내성을 획득하게되며 이에는 미지의 방어단백질의 합성이 일부 관여할 것으로 판단된다.
이 논문에서는 도시철도의 최대수요전력 산출을 위한 근사모델을 제시한다. 전류 벡터 반복법을 활용하여 변전소의 최대수요전력을 계산할 경우에 기존의 방법으로는 수 많은 반복 조류계산이 필요하기 때문에 계산시간 제약으로 인해 실시간 적용이 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 모든 조건이 동일한 상태에서 전원 임피던스의 변화에 따른 변전소 최대수요 전력을 빠르게 산출하는 근사모델을 제시한다. 제시된 근사 모델에 의한 산출결과가 기존 모델과 거의 유사한 정확성을 보임을 시뮬레이션을 통해 예시한다.
본 논문에서는 TVC 배터리의 설계 개념, 특성과 환경 및 성능 시험 결과에 대해 간략히 보인다 KSLV-I 상단에 탑재되는 TVC 배터리는 168개의 소니 18650VT 고전력 리튬이온 셀을 사용하며, 84개의 셀을 직렬로 구성한 후 각 열을 병렬로 2개 연결하여 추력 벡터제어(TVC) 시스템의 미션에 요구되는 전압(공칭 270V)과 전류를 공급한다. TVC 시스템의 부하 특성은 짧은 시간 동안 높은 전류 출력을 요구하는 펄스의 형태를 가진다. 무게를 최소화하며 시스템 요구 전력을 공급하기 위해 18650VT 셀을 적용하였다. 18650VT 셀은 고전력 응용분야를 위해 설계된 모델로 10C 연속 방전 능력을 갖고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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