고체추진 로켓(SRM)은 모터케이스, 점화기, 추진제, 노즐, 절연체, 제어 및 구동장치 등으로 구성되어 있으며 액체로켓과 다르게 노즐을 냉각시킬 수 없어 고온 및 고속의 연소가스에 의해 침식(Erosion)이 발생한다. 이러한 침식현상은 노즐목의 형상 변화를 일으키며 로켓의 추력 성능을 감소시킨다. 로켓 노즐의 재질은 침식현상을 최소화하고 열을 차단시키는 효과가 있어야 하며 용융 상태에서 소실되지 않고 전단력이나 압력에 견딜 수 있어야 한다. 본 연구는 실험을 통하여 고체로켓 노즐의 재질에 대하여 연소시간별 침식특성을 파악한다. 그리고 Graphite와 C-C 복합재료의 각 재질별 조직검사를 통하여 침식 후의 미세특징을 비교 분석하여 침식특성을 규명한다.
스위치드 리럭턴스 전동기(SRM)는 상대적으로 낮은 가격, 간단하고 견고한 구조, 제어의 용이성과 고효율을 가지기 때문에 가변속 구동에서 점점 응용범위가 확대되고 있다. 본 논문에서 신경망이론은 퍼지-신경망 제어기의 소속함수와 퍼지규칙을 결정하는데 사용하였으며, 신경망 에뮬레이터는 SRM의 전방향 동특성을 모사하는데 사용하였다. 에뮬레이터의 역전파 오차는 퍼지-신경망 제어기의 소속함수와 퍼지규칙을 개선하는 경로를 제공한다. 32비트 DSP(TNS329C31)는 고속연산과 퍼지-신경망 제어 알고리즘을 실현하는데 사용하였다. 시뮬레이션과 실험결과는 부하변화의 경우 제안된 제어방법이 속도응답에서 종래의 방법보다 우수하였다.
본 연구의 목적은 친환경 무공해 승용 차량에 적용되는 전동식 냉방시스템의 성능특성을 실차에서 확인하는 것이다. 이를 위하여 인버터로 구동되는 전동식 스크롤 압축기를 적용한 전동식 냉방시스템을 설계 및 제작하여 수소 연료전지 자동차에 설치하여 다양한 주행도로 조건에서 실험을 진행하였다. 주행조건의 변화는 시험차량에 장착된 전동식 냉방시스템의 성능에 영향을 주었으며, 고속 및 일반도로 주행조건에서 냉방시스템의 성능이 정지조건에서 냉방시스템의 성능보다 우수하게 나타났다. 또한, 외기온도가 $20.0^{\circ}C$에서 $30.0^{\circ}C$로 증가함에 따라 고내 온도는 평균 $5.2^{\circ}C$ 더 적게 감소하였다.
최근의 유도전동기 구동 시스템은 고속의 ON, OFF동작 특성을 가진 전력 반도체 소자를 가진 인버터와 이를 제어하기 위한 SVPWM(Space Vector PWM)제어이론에 의하여 주로 구성되어 있다. 이러한 PWM 인버터는 정현파 형태의 전압과 전류를 얻기 위해 높은 스위칭 주파수로 동작을 하게 되고, 매 스위칭이 일어나는 순간마다 di/dt 및 dv/dt가 매우 크기 때문에 무시할 수 없는 양의 고주파 누설전류가 고정자 권선과 프레임 사이에 존재하는 기생 커패시터를 통해 접지로 흐르게 된다. 이로 인해 누전보호 계전기의 오동작 및 모터 권선의 절연파괴에 의한 모터의 수명단축 등과 같은 문제점을 야기하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 일으키는 고주파 누설 전류와 커먼 모드 전압을 감쇄하기 위하여 4 레벨 반파 브릿지 인버터에 의해 커먼 모드 전압과 크기가 같고 극성이 반대인 전압을 생성하고, 이 전압을 커먼 모드 트랜스포머에 인가하여 누설 전류의 원인이 되는 커먼 모드 전압을 상쇄시킬 수 있는 새로운 형태의 능동형 커먼 모드 전압 감쇄기를 제안하였다. 제안된 감쇄기의 동작 성능을 P-SPICE를 이용한 시뮬레이션 및 실험을 통하여 검증하였다.
본 연구는 자동변속기용 유량제어 오일펌프의 성능을 해석하는데 목적이 있다. 이를 위하여 유량제어 오일펌프의 해석적 모델을 개발하였으며 회전속도 변화에 따른 토출유량, 구동토크, 캐비테이션 발생량 등의 내부 유동특성을 분석하여 고찰하였다. 해석결과, 회전속도가 높아짐에 따라 캐비테이션 발생율이 증가하였으며 체적효율은 2200 RPM에서 90%이상으로 나타났지만 회전속도가 상승함에 따라 감소하여 5000 RPM에서 81%까지 줄어드는 것으로 나타났다. 또한 흡입부 초기에 챔버 내 캐비테이션 비율이 20%~30%로 매우 높은 비율을 보였는데 압축에 의해 붕괴 이후의 캐비테이션 비율은 13% 이하로 낮게 형성되었다. 하지만 고속인 5000 RPM에서 17%로 빠른 속도로 발생량이 증가하는 현상도 확인되었다.
스마트 TV는 콘텐츠를 제공하기 위해 웹 브라우저로 웹킷을 사용한다. 웹킷은 앱을 실행하기 위해 HTML, CSS, 자바스크립트, 이미지와 같은 웹 자원을 사용한다. 따라서 애플리케이션이 시작될 때 웹킷은 메모리로 자원을 적재하고 돔트리와 렌더트리를 생성한다. 하지만 스마트 TV 앱은 웹 자원을 디스크에 저장하기 때문에 돔트리와 렌더트리는 변하지 않는다. 그러므로 만약 돔트리와 렌더트리를 재사용할 수 있다면 앱의 로딩 시간을 단축할 수 있다. 본 논문은 동적으로 할당 받은 메모리에 영속성을 부여하는 기법인 FastIO를 제시하고 웹킷 기반의 웹 브라우저에 적용하였다. 따라서 웹 자원을 스토리지로부터 메모리로 적재하고 in-memory 구조로 변환하는 과정을 제거 하였다. 실험 결과로 돔트리와 렌더트리가 생성 과정까지의 시간을 비교하였고, FastIO를 적용한 웹 브라우저가 기존 웹 브라우저보다 SSD, Ramdisk, eMMC에서 7.9배, 44.8배, 2.9배의 속도가 향상되었다.
LED 칩 패키징에서 다이 본딩은 분할된 칩을 리드 프레임에 고정시켜 칩이 이후 공정을 견딜 수 있도록 충분한 강도를 제공하는 중요한 공정이다. 기존의 다이 본더의 픽업 장치는 단순히 콜렛의 하강 동작과 이젝터 핀의 상승 동작만으로 구동되어 픽업 장치와 다이가 접촉하는 순간 충격에 의한 다이의 손상과 위치 정렬 오차에 대한 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 위치 정렬 에러 및 다이의 손상을 최소화시키기 위하여 고정밀, 고속 이송이 가능한 픽업 헤드를 사용한 다이 본더 시스템을 개발하였다. 구조적 안정성을 평가하기 위해 다이 본더의 유한요소모델을 생성하였고 구조 해석을 수행하였다. 그다음, 다이 본더의 작동 주파수에 대해 픽업 헤드의 유한요소모델을 이용하여 진동해석을 수행하였다. 해석 결과, 다이 본더에 작용하는 응력 및 변위, 고유진동수에 대해 분석하였고 개발된 시스템의 구조적 안정성에 대해 확인하였다.
NUMa 구조는 원격 메모리에 대한 접근이 불가피한 구조적 특성 때문에 상호 연결망이 시스템 성능을 좌우하는 큰 변수가 된다. 기존에 대중적으로 사용되던 버스는 물리적 확장성 및 대역폭에서 대규모 시스템을 구성하는데 한계를 보인다. 이를 대체하는 고속의 지점간 링크를 사용한 이중 링구조는 버스가 가지는 확장성 및 대역폭의 한계라는 단점을 개선하였으나, 많은 노드가 연결되는 경우에는 응답 지연시간이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 스누핑 프로토콜이 적용된 이중 일 구조에서 노드개수 증가에 따른 응답지연시간 증가의 문제점을 보안하기 위해 코달 링 구조로의변화를 제안하고 이 구조에 효과적인 링크 제어기를 설계한다. 또한 확률 구동 시뮬레이터를통해 본 논문을 통해 제시한 코달 링 구조가 시스템의 성능 및 응답시간에 미치는 영향을 알아본다.
분말 야금 기술에 의한 복합 연자성 재료는 전기기기에 일반적으로 사용되는 종래의 전기강판보다 많은 장점을 가지고 있으며, 그 관련 기술은 최근에 상당한 발전을 거듭하고 있다. 복합 연자성 재료는 일반적으로 분말의 형태로 인해 자기적 등방성 가지므로 3차원 자속 및 복잡한 구조의 전기기기 구성에 적합하다. 하지만 SMC와 같이 등방성 자기 특성을 가지는 재료는 복잡한 벡터 히스테리시스를 가지므로 정확한 손실 특성을 예측하는 것이 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전기강판 및 SMC의 링 타입 시편을 제작하고 시편 크기에 따라 자기적 특성을 측정한 후, 측정된 자기적 정보를 이용하여 800Hz 이상에서 구동하는 고속 영구자석 전동기의 전자계 해석을 수행하였다. 또한, 해당 모델의 시작품을 제작하고 효율 측정 및 비교를 통해 본 논문의 신뢰성을 입증하였다.
딥러닝 기반 자율 주행 기술이 발전함에 따라 다양한 목적의 인공지능 모델이 연구되었다. 연구된 여러 모델들을 동시에 구동하여 자율주행 시스템을 개발한다. 그러나 동시에 인공지능 모델을 사용하면서 많은 하드웨어 자원 소비가 증가한다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 백본 모델을 공유하며 다중 태스크를 고속으로 수행할 수 있는 Multi-Task CNN 모델을 제안한다. 이를 통해 AI모델을 사용하기 위한 백본 수의 증가를 해결할 수 있었습니다. 제안하는 CNN 모델은 기존 모델 대비 50% 이상 웨이트 파라미터 수를 감소시키며, 3배 이상의 FPS 속도를 향상시켰다. 또한, 차선인식은 Instance segmentation 기반으로 차선검출 및 차선별 Labeling을 모두 출력한다. 그러나 기존 모델에 비해 정확도가 감소하는 부분에 대해서는 추가적인 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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