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연구, 대한전기학회, 2006
홍순흠 외 2명, 단일권선으로 구성된 반발식 자기부상시스템의 특성해석, 대한전기학회, 1995 Ⅰ. 개요
Ⅱ. 권선의 측정
Ⅲ. 권선과 유도기
Ⅳ. 권선과 제어기법
Ⅴ. 권선과 자기부상시스템
참고문헌
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기법으로 데이터가 너무 많아서 처리를 못할 경우 재전송만 반복하게 되어 혼잡이 더 많아져서 문제가 생기는 것을 막기 위해서 속도를 제어하는 것을 혼잡제어라고 볼 수 있다. 윈도우의 크기가 임계값에 왔을 시 크기를 선형적으로 증가시
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k로 설계를 하였다. 두 번째 그림이 결과 파형인데 Sine파형의 크기가 1 이하로, 주어진 조건을 만족한다.
그림3 - 폐루프 제어 시 결과파형
2) 일반 외란에 대한 제어 조건
크기가 10이고 지속기간(duration period)이 0.01초인 구형파(rectangular pulse)(그
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제어기와 복합적으로 설계된 방법이 제시되었고, 허블 망원경의 지향 정밀도를 향상시키기 위한 제어 기법이다.
6. 퍼지 제어
1965년 Zadeh에 의해 처음제안된 퍼지 이론증 언어적 표현 기법을 이용하는 제어방식이며 불확실한 정보와 모호한 상
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비례제어는 기준신호와 되먹임신호 사이의 차인 오차
신호에 적당한 비례상수 이득을 곱해서 제어신호를
만들어내는 제어기법을 말하며, 오차신호에 비례하는
(Proportional) 제어신호를 만든다는 뜻에서 이 기법에
의한 제어기를 비례제어
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기법을 사용한다. 그리고 제어기를 이용해 속도를 조절할 수 있었다. <그림 4-7>은 최저 전압인 약 2V를 주었을때의 파형과 회전수를 나타낸 그림이다. 회전 속도는 843rpm었다. 제어기를 사용하여 최고 입력 전압인 6.9V까지 올렸을 때 1836rpm
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기법의 변화 2
2. 새로운 공격기법 3
(1) 백오러피스 4
(2) 네트워크 스캐닝 4
(3) 인터넷 웜(Internet Worm) 5
(4) 백도어 5
(5) 악성 에이전트 5
3. 새로운 공격기법의 특징 5
(1) 에이전트화 6
(2) 분산화 6
(3) 자동화 6
III. 네트워크 보안 기술의 현
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제어
3) 알고리즘 과정
4) 관련연구와 비교
Ⅲ 멀티미디어를 위한 네트워크 구조
1. 기존의 네트워크 구조
2. 개선된 네트워크 구조
Ⅳ 분할 네트워크의 효율성 실험 및 분석
1. 실험환경 및 내용
2. 실험결과 및
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기법을 말한다.
⑭ “ITS(Intelligent Transport Systems)”이라 함은 기존의 교통체계에 전자, 정보, 통신, 제어 등의 지능형 기술을 접목시킨 차세대 교통체계를 말한다.
⑮ “u-City(ubiquitous-City)”이라 함은 물리적인 도시 안에서 언제, 어디서든 다양
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기법 등을 갖춘 전문요원을 양성하여 보험범죄에 적극적으로 대처할 수 있는 능력에 관해서 논하였다.
셋째, 정부차원에서는 보험범죄와 관련한 제반 법체계를 재정비하여 보험범죄관련 전문 법을 제정하거나 기존의 형법, 상법 및 보험업법
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제어공학의 기초부터 고급 이론까지 체계적으로 습득할 계획입니다. 기계제어 분야에서 요구되는 기초적인 제어 이론과 수학적 기법을 탄탄히 익히고, 그에 대한 실습을 통해 이론을 실제 문제에 적용하는 능력을 기르고자 합니다. 특히, 제
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제어 시스템 프로젝트에서, 저는 C++을 이용한 제어 알고리즘 개발과 Python을 활용한 데이터 처리 및 분석을 담당했습니다. 이 프로젝트에서 모터 제어를 위한 실시간 알고리즘을 구현하면서, 다중 스레드와 비동기 통신 기법을 통해 제어 성능
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제어 알고리즘이 주는 성능 한계를 극복하기 위해 PID 제어기를 최적화하고, 제어 시스템의 성능을 높이는 작업을 했습니다. 그 결과, 시스템의 에너지 효율성을 크게 개선할 수 있었습니다.
또한, 시뮬레이션 기법을 활용하여 제어 시스템 성
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제어기 설계 및 파라미터 최적화를 제안했습니다. 기존 제어 시스템에서는 가변 부하 환경에서 제어 성능이 저하되는 문제가 있었기 때문에, 실시간으로 부하 변화에 따라 제어 파라미터를 자동으로 조정할 수 있는 Adaptive Control 기법을 적용
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제어 시스템을 최적화하는 연구를 수행할 수 있습니다.
3. 기계학습 및 데이터 분석 (A)
엘리베이터의 예측 유지보수 및 최적화에는 데이터 분석 기술이 필수적입니다. 이 과목을 통해 머신러닝 모델을 활용한 패턴 분석 및 이상 탐지 기법을
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