MathWorksとNXPが共同開発したバッテリーマネジメントシステム(BMS)向けModel-Based Design Toolbox(MBDT)が発表されました。MATLABとSimulinkを利用し、NXPバッテリーセルコントローラー向けCコードの自動生成を実現。開発期間短縮と市場投入までの時間短縮に貢献します。

**1. 서론** 현대 통신 시스템, 센서 네트워크, 계측 장비 등 다양한 분야에서 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 ADC의 역할은 매우 중요합니다. 특히 고정밀 ADC는 저전력, 고해상도, 고속 동작을 요구하는 응용 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 본 연구에서는 Simulink를 이용하여 고정밀 ADC 설계를 위한 효과적인 오버샘플링 기반 노이즈 셰이핑 기법을 제안하고, 그 성능을 시뮬레이션을 통해 검증합니다. **1.1 연구 배경 및 필요성** 고정밀 ADC 설계는 해상도, 속도, 전력 소비, 그리고 노이즈 성능 사이의 트레이드 오프를 고려해야 하는 복잡한 작업입니다.

著者：寺澤武　出版：森北出版　2025/8/29(金)配信

Electric Vehicle with BLDC Motor Drive | EV Drive | Matlab Simulation============================================================You can download a MATLAB fi...

En el ámbito de la ingeniería, la simulación y el modelado son herramientas fundamentales para diseñar, probar y analizar sistemas complejos antes de pasar a la fase de implementación física. Es en este contexto donde destacan dos gigantes de la tecnología creados por MathWorks: MATLAB y Simulink. Ambas plataformas son ampliamente reconocidas y utilizadas en diversas disciplinas, como la ingeniería eléctrica, la robótica, la automoción y las ciencias de datos.

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### 초록 본 연구는 Simulink 환경을 기반으로 하는 자율 군집 로봇 시스템의 적응적 경로 계획 및 분산 제어 기법을 제시합니다. 제안하는 시스템은 동적 환경 변화에 유연하게 대응하며, 각 로봇 개체의 제한된 정보와 계산 능력 내에서 효율적인 군집 행동을 달성할 수 있도록 설계되었습니다. 특히, 강화 학습 기반의 적응적 경로 계획 알고리즘과 합의 기반 분산 제어 기법을 통합하여, 복잡한 환경에서도 군집의 목표 달성 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

**연구 배경** 현대 제어 시스템은 복잡성이 증가하고 있으며, 이에 따라 시스템의 동적 특성을 정확하게 모델링하고 제어하는 것이 더욱 중요해지고 있습니다. 특히, 비선형성, 불확실성, 시간 지연 등 다양한 요인으로 인해 전통적인 제어 기법의 성능 한계가 드러나고 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 모델 예측 제어 (Model Predictive Control, MPC)는 시스템의 미래 거동을 예측하고 최적의 제어 입력을 계산하는 강력한 제어 기법으로 부상했습니다. 본 연구에서는 Simulink 환경을 활용하여, MPC의 핵심 기술인 모델 예측 및 최적화 과정을 효과적으로 구현하고, 적응형 제어 기법을 결합하여 예측 성능을 향상시키는 연구를 수행합니다.