• 전자공학회논문지SC
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• 제39권2호
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• pp.157-165
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• 2002

본 논문에서는 PD 제어기와 신경회로망을 이용하여 3상 유도전동기의 속도제어 시스템을 구현하고자 한다. PD 제어기는 초기의 제어를 담당하며 신경회로망의 초기 학습을 담당한다. 또한, 신경회로망은 비선형 매핑능력과 학습능력이 탁월하기 때문에 제어기로 많이 사용되며 특히 전향경로 신경망은 구조가 매우 간단하기 때문에 본 논문에서는 이를 이용하여 유도전동기의 속도제어 시스템에 구현하였다. 신경회로망의 입력으로는 모터의 기준속도, 엔코더를 이용하여 측정한 모터의 실제 속도와 제어입력 전류를 이용하였고, 온라인 상태로 학습되도록 하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘의 타당성을 보이기 위해 기존에 널리 사용되었던 PI 제어기와 비교평가를 하였으며 시뮬레이션과 실험결과로부터 초기운전 상태에서는 PD 제어기가 주로 제어를 담당하지만 시간이 지남에 따라 신경회로망이 학습되어 신경회로망이 주 제어기가 됨을 확인하였다. 아울러, 제안된 하이브리드 제어기가 PI 제어기보다 우수하고 특히 부하변동과 같은 외란에 강인함을 알 수 있었으며, 정상상태 오차가 현저히 감소하여 정밀한 속도제어가 가능함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권2호
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• pp.49-56
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• 2011

VANET 응용 중 가장 중요한 한 가지는 긴급 메시지를 전송하여 적극적인 안전을 제공하는 것이다. 메시지를 받은 아무 노드나 재방송하게 되는 플러딩 기반 방송 방식의 브로드캐스트 스톰을 방지하기 위해, 기존의 프로토콜들은 중계노드의 수를 제한하기 위한 다른 방법을 사용한다. 하지만 기존의 프로토콜들은 높은 트래픽 밀도와 메시지 오버헤드를 발생시킴에도 볼구하고 낮은 전달율을 가진다. 현재, 글로벌 위치확인 시스템(GPS)을 내장하고 레이더를 갖춘 차량 수의 극적인 증가는 이전에 볼수 없던 새로운 응용 시나리오를 만들었다. 따라서 우리는 GPS위치정보와 레이더를 사용한 인근 차량 감지를 기반으로 중계노드를 선택하는 브로드캐스팅 프로토콜을 제안한다. 시뮬레이션 결과에서는 제안하는 프로토콜이 기존의 기법들보다 나은 성능을 가짐을 볼 수 있다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제40권12호
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• pp.793-799
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• 2016

폐열을 열원으로 사용하는 저온형 개질기는 하이브리드 연료전지 시스템의 효율향상을 위해 사용되고 있다. 저온형 개질기의 경우 저온의 열적상태에서 높은 열전달 효율을 내는 것이 중요하며, 이를 위한 형상 최적화의 과정이 필요하다. 본 연구에서는 제한된 열공급 상황에서 개질기의 형상인자 변화에 따른 온도 및 반응특성을 전산해석을 통하여 알아보고자 하였다. 해석결과 저온형 개질기의 반응이 활발히 일어나는 영역은 온도가 높은 후단에 제한되는 현상을 보여 고온형 개질기와의 차이를 나타내었다. 또한 개질기의 기체공간속도(Gas hourly space velocity, GHSV)를 감소시키거나 열전달 면적을 증대시킴으로써 효율을 향상 시킬 수 있음을 확인하였고 종횡비에 따른 해석을 실시한 결과 저온형 개질기의 경우 길이방향보다는 반경방향의 열전달을 증대시키는 방법이 효과적임을 확인하였다.

• Journal of Power Electronics
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• 제17권2호
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• pp.476-489
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• 2017

Under partial shading conditions (PSCs), multiple maximums may be exhibited on the P-U curve of string inverter photovoltaic (PV) systems. Under such conditions, heuristic methods are invalid for extracting a global maximum power point (GMPP); intelligent algorithms are time-consuming; and model-based methods are complex and costly. To overcome these shortcomings, a novel hybrid MPPT (MPF-IP&O) based on a model-based peak forecasting (MPF) method and an improved perturbation and observation (IP&O) method is proposed. The MPF considers the influence of temperature and does not require solar radiation measurements. In addition, it can forecast all of the peak values of the PV string without complex computation under PSCs, and it can determine the candidate GMPP after a comparison. Hence, the MPF narrows the searching range tremendously and accelerates the convergence to the GMPP. Additionally, the IP&O with a successive approximation strategy searches for the real GMPP in the neighborhood of the candidate one, which can significantly enhance the tracking efficiency. Finally, simulation and experiment results show that the proposed method has a higher tracking speed and accuracy than the perturbation and observation (P&O) and particle swarm optimization (PSO) methods under PSCs.

• Journal of Power Electronics
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• 제15권5호
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• pp.1305-1317
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• 2015

Distributed generation systems (DGSs) have been getting more and more attention in terms of renewable energy use and new generation technologies in the past decades. The self-excited induction generator (SEIG) occupies an important role in the area of energy conversion due to its low cost, robustness and simple control. Unlike synchronous generators, the SEIG has to absorb capacitive reactive power from the outer device aiming to stabilize the terminal voltage at load changes. This paper presents a novel static VAR compensator (SVC) called a magnetic energy recovery switch (MERS) to serve as a voltage controller in SEIG powered DGSs. In addition, many small scale SEIGs, instead of a single large one, are applied and devoted to promote the generation efficiency. To begin with, an expandable mathematic model based on a d-q equivalent circuit is created for parallel SEIGs. The control method of the MERS is further improved with the objective of broadening its operating range and restraining current harmonics by parameter optimization. A hybrid control strategy is developed by taking both of the stand-alone and grid-connected modes into consideration. Then simulation and experiments are carried out in the case of single and double SEIG(s) generation. Finally, the measurement results verify that the proposed DGS with SVC-MERS achieves a better stability and higher feasibility. The major advantages of the mentioned variable reactive power supplier, when compared to the STATCOM, include the adoption of a small DC capacitor, line frequency switching, simple control and less loss.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권6호
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• pp.575-584
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• 2002

동영상 부호화를 위한 새로운 방법으로 DCT 기반의 임베디드 제로트리 부호화와 연속되는 프레임에서의 최적 비트 배분을 위한 기법을 제안한다. 국제 표준화된 기존 부호화 알고리즘의 구조를 충분히 이용하면서 부호화 효율을 개선시키기 위해, 움직임 검출 및 보상과 DCT 복합 영상 부호화 구조 기반의 임베디드 제로트리 부호화 기법을 적용한다. 이를 위해 먼저, DCT 변환 계수를 복호 영상에 미치는 중요도에 따라 트리 구조로 재배치한 후, 임베디드 제로트리 부호화 알고리즘을 수정해서 적용한다. 이때, 주어진 전체 비트율에 대해, 연속되는 각 프레임에 최적의 비트가 배분되도록 해서 최상의 복호 영상을 얻기 위한 최적 비트율 제어기법을 제안한다. 또한, 각 프레임의 비트율 및 부호화 오차를 균일하게 제어해서 각 프레임마다 균일한 품질의 영상이 얻어지도록 한다. 제안 알고리즘의 객관적인 성능을 평가하기 위해 다양한 테스트 영상에 대해, 모의실험 결과를 제시하고, 그 성능의 우수성을 입증한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.798-804
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• 2013

본 논문에서는 고주파 회로 모델링을 이용하여 전기자동차의 LDC로부터 방출되는 전도성 전자파 잡음을 시스템-레벨에서 분석하였다. 관련 전도 방출의 주요 원인은 LDC에서 사용하는 펄스폭 변조 방식의 100 kHz 스위칭 동작에 기인하며, 이러한 전도 방출은 공통-임피던스 결합 및 유도성 결합을 통해 AM/FM 주파수 대역에서의 무선주파수 간섭을 유발한다. 이러한 문제를 분석하기 위해 LDC를 구성하고 있는 MOSFET과 고압 커패시터, 고전압 케이블과 버스 바에 대한 기본 회로는 물론, 각 부분에서 존재하는 기생 성분 및 비선형 특성을 해석하여 LDC 전체를 포함한 시스템-레벨의 고주파 등가회로 모델을 제안하였다. 이러한 모델을 이용하여 시뮬레이션과 측정을 비교하여 유사성을 검증하였다. 향후 이러한 접근 방법이 전기자동차의 전자파 적합성 설계에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Korea-Australia Rheology Journal
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• 제19권4호
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• pp.191-199
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• 2007

Precision injection molding process is of great importance since precision optical products such as CD, DVD and various lens are manufactured by those process. In such products, birefringence affects the optical performance while residual stress that determines the geometric precision level. Therefore, it is needed to study residual stress and birefringence that affect deformation and optical quality, respectively in precision optical product. In the present study, we tried to predict residual stress, final shrinkage and birefringence in injection molded parts in a systematic way, and compared numerical results with the corresponding experimental data. Residual stress and birefringence can be divided into two parts, namely flow induced and thermally induced portions. Flow induced birefringence is dominant during the flow, whereas thermally induced stress is much higher than flow induced one when amorphous polymer undergoes rapid cooling across the glass transition region. A numerical system that is able to predict birefringence, residual stress and final shrinkage in injection molding process has been developed using hybrid finite element-difference method for a general three dimensional thin part geometry. The present modeling attempts to integrate the analysis of the entire process consistently by assuming polymeric materials as nonlinear viscoelastic fluids above a no-flow temperature and as linear viscoelastic solids below the no-flow temperature, while calculating residual stress, shrinkage and birefringence accordingly. Thus, for flow induced ones, the Leonov model and stress-optical law are adopted, while the linear viscoelastic model, photoviscoelastic model and free volume theory taking into account the density relaxation phenomena are employed to predict thermally induced ones. Special cares are taken of the modeling of the lateral boundary condition which can consider product geometry, histories of pressure and residual stress. Deformations at and after ejection have been considered using thin shell viscoelastic finite element method. There were good correspondences between numerical results and experimental data if final shrinkage, residual stress and birefringence were compared.

• 복식문화연구
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• 제19권3호
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• pp.473-487
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• 2011

The purpose of this study is to analyze the body type and fashion of posthuman in SF movies. The method of this study was to analyze documentaries, internet web site, fashion books and so forth. The results were as follows: The body types of posthuman were expressed as mutation type, prosthetic type, clone type by biological hybrid or renovation and digital type by computer simulation. The mutation type was expressed as reinforcement of masculinity or feminity and reinforcement of body functions. The fashion item was expressed as a black tailored suit, leather jacket, cat suit, whip, black sunglass, garter belt, high heel shoes, short pants, black one piece dress and functional body suit. The prosthetic type was expressed as reinforcement of body functions and reinforcement of masculinity or feminity. The fashion item was expressed as a military item, high-tech power suit and ergonomic armor suit. The clone type was expressed as the plural ego with reinforcement of body functions. The fashion item was expressed as a power shoulder jacket, fake fur coat, vinyl, black see-through look and functional suit. The digital type was expressed as reinforcement of masculinity or feminity and the plural ego with reinforcement of body functions. The fashion item was expressed as a data suit, leather jacket, black over coat, boots, black sun glass, ethnic items and military items. The meanings of posthuman fashion in SF movies were impurity of posthuman, display of superhuman's power by sexuality, metaphor of power and fantasy of superhero in opposition futuristic dystopia. As mentioned above, posthuman body type and fashion in SF movies become the conversational topic in the real world. The fact that we think about utopia and identity of posthuman in the future is of great significance.

• 인지과학
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• 제10권4호
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• pp.71-83
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• 1999

기존의 기호주의 적 추론 시스템은 경직성 문제로 인하여 유연성을 결여하고 있다. 이는 기호주의 적 지식표현 체계가 지식의 유연한 의미구조를 충분히 반영하고 있지 못할 뿐 아니라 추론 방법도 논리를 바탕으로 하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 우리는 최근 인공 신경 망에 기반 한 유연한 지식표현과 추론을 위한 연결주의 적 의미 망(CSN)을 제안한 바 있다. CSN은 인간의 유사성과 연관성에 기반 하여 근사 추론과 상식추론을 수행할 수 있다. 그러나 CSN 모델에서는 상위개념간의 관계를 표현하는 데 있어서 단순한 전향 신경 망을 이용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 관계를 표현하거나 변수의 표현 및 바인딩의 어려움과 같은 문제점이 있었다. CSN모델의 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현을 가능하게 하고 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에서 의미구조를 표현하고 학습할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 기호-연결주의 통합 시스템 SymCSN(Symbolic CSN)을 제안하고, 실험을 통하여 제안한 시스템이 인간과 유사한 유연한 지식표현과 추론을 위한 모델임을 보인다.