본 논문에서는 모터구동밸브의 모터 토크를 전기적인 신호만으로 예측하고, 계산된 모터 토크신호를 주파수영역에서 분석하여 Motor Speed, Slip pole 주파수, WGTM(Worm Gear Tooth Mesh)과 같은 MOV의 기계적 특성 성분을 확인하였다. 또한 모의 고장 실험을 통해 MOV 기계적 고장이 이 특성성분의 변화로 나타나는 것을 확인하므로, 이 정보를 MOV의 고장 감시 기술로 적용할 수 있다. 아울러 전기 신호를 이용하여 Condition Monitoring 기법을 개발하고, MOV 고장 감시 Software를 개발하므로, MOV 주기적 확인에 대비한 규제검증 기술 및 정보를 제공하고자 한다.
블록체인은 시스템에 참여하는 사용자들 사이에 믿음을 확보할 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 블록체인에 대한 관심이 높아지면서 선행 연구들은 블록체인 기술에 관련된 암호화폐와 적용방안에 대한 연구를 주로 수행하였다. 반면에 블록체인의 안정적인 구동에 대한 연구는 크게 주목하지 않았다. 대표적으로 블록체인의 엉클블록은 블록체인 시스템의 안정적 구동에 중요한 역할을 담당함에도 불구하고 이에 대한 연구는 거의 수행되지 않았다. 이러한 인식을 기반으로 본 연구는 블록체인 정보와 거시 경제 요인들을 활용하여 블록체인의 엉클블록을 머신러닝 기법으로 예측하고자 하였다. 인공신경망, 서포트벡터머신 분석 결과, 블록체인 정보와 거시 경제 요인들은 블록체인의 엉클블록 예측에 기여하는 것으로 나타났다. 또한, 블록체인 정보만을 활용한 인공신경망은 엉클블록의 발생을 예측하는데 가장 우수한 성능을 제공하는 것으로 나타났다. 본 연구는 정보시스템 분야에서 블록체인 연구를 주도하고 기여할 수 있는 방안을 제시한다.
3상 인버터의 PWM 구동시 인버터 파워모듈의 IGBT와 Diode에서는 도통 손실 및 스위칭 손실이 발생하며 이러한 손실은 소자의 정션 온도를 증가시킨다. 하이브리드 차량(HEV)의 경우 다양한 주행 조건에서 IGBT와 Diode가 제한 온도를 초과하지 않도록 해야한다. 본 연구에서는 순시 전압 및 전류에 대한 3상PWM 인버터의 손실을 계산하고 열모델을 통해 소자의 온도를 파악함으로써 하이브리드 차량의 성능 예측에 활용하였다. 열모델은 파워모듈 각 상의 IGBT와 Diode 사이의 상호 열전달을 고려하였으며 시험 결과와 시뮬레이션 결과 비교를 통해 열모델의 타당성을 살펴보았다. 제안된 모델을 통해 다양한 주행 조건에서 하이브리드 차량의 성능 분석을 실시하였다.
본 논문에서는 국내 경전철에 사용되는 선형유도전동기의 성능 분석을 통하여 지상 2차측의 방식을 선정하고자 한다. 일반적으로, 등가회로를 이용한 해석적 방법은 선형전동기의 커다란 공극, 단부효과, 횡방향 효과, 3차원 형상, 회전기에 비해 상대적으로 큰 누설 등으로 인하여 성능을 정확히 예측할 수 없다. 또한, 수치해석적 방법은 고용량의 메모리와 해석시간을 요구한다. 그러나 본 논문에서는 등가회로법과 수치해석법을 혼용하여 좀 더 빠르고 정확한 성능 분석을 수행하였으며 제안된 방법을 통하여 도시철도차량용 선형유도전동기에 적합한 2차측 방식을 선정하였다.
병렬형 마일드 HEV(Hybrid Electric Vehicles)는 동력변환과정이 적어 구동계 전체의 효율이 직렬형에 비해 우수하고 다양한 구조를 가질 수 있으며 기존차량에 적용하기 쉽다는 장점이 있으나 구조 및 제어가 복잡하다. 따라서 병렬형 마일드 HEV의 성능을 예측하고 적절한 제어기를 설계하기 위해서는 구성요소의 종류 및 규격과 제어전략에 따른 HEV의 성능을 해석할 수 있는 체계적인 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 Simulink 소프트웨어를 이용한 모듈화 모델링에 의하여 병렬형 HEV의 구성요소를 모델링하고 이로부터 병렬형 HEV의 성능해석 및 운전제어전략의 특성을 비교할 수 있도록 한다.
슈퍼스칼라 프로세서에서 명령어 수준 병렬성(Instruction Level Parallelism)을 적극적으로 활용하기 위해서는 명령들 사이에 존재하는 제어 종속관계 및 데이타 종속관계를 극복하는 것이 필수적이다. 데이타 값 예측은 하나의 명령 결과가 생성되기 전에 미리 결과 값을 예측하고 이 예측된 결과를 사용하여 데이타 종속관계가 있는 명령들을 투기적으로 실행(speculative execution)하는 기법이다. 본 논문에서는 동적 분류 능력을 갖는 혼합형 데이타 값 예측기를 제안한다. 제안된 예측기는 최근 값 예측기, 스트라이드 예측기 및 2 단계 예측기를 결합한 혼합형으로 구성되며, 예측되는 명령은 하드웨어에 의한 동적 분류에 의해 각 예측기로 할당된다. 각 명령들의 특성에 따라 각 예측기로 실행 시에 동적 분류됨으로써 각 예측기는 기존의 혼합형 방식보다도 더욱 효과적으로 활용될 수 있다. 제안된 방식의 타당성 검증을 위해 실행구동방식(execution-driven) 시뮬레이터를 사용하여 SPECint95 벤치마크를 시뮬레이션하여 비교한다. 실험 결과 Instruction Per Cycle 비교실험에서 2 단계 예측기 보다 0.36, 혼합형 예측기 보다 0.0l8의 성능을 보였고, 제안된 방식이 기존의 혼합형 방식보다 예측 정확도가 평균 16%가 향상되었고, 하드웨어 비용을 측정한 결과 45%의 감소효과를 얻었다.
본 논문에서는 고체추진기관 밸브의 내부에 장착한 핀틀의 구동 응답, 추력 및 압력 데이터를 이용하여, 연소시험 시 발생한 고체추진기관 내부 압력의 비정상 특성을 분석하였다. 고체추진기관 밸브의 내부에 핀틀이라는 구조체를 장착하여 핀틀의 축방향 구동을 통해서 노즐목 면적을 조절하고, 이를 통해 고체추진기관의 압력 및 추력을 실시간으로 제어할 수 있다. 이때 연소관 내부의 압력에 비정상 특성이 나타날 수 있으며, 이러한 비정상 특성은 다양한 원인이 종합적으로 영향을 미친 결과이다. 이 경우 핀틀의 구동 응답을 이용한 내부 압력의 재예측 및 추력 대 압력 비 분석을 통해서 핀틀 구동 응답 오차와 중공 튜브 삭마에 의한 노즐목 면적 변화라는 두 가지 큰 비정상 특성의 원인을 찾아내고, 각 원인들이 연소관 내부 압력에 미치는 영향을 개별적으로 분석하였다.
안드로이드 스마트폰 사용자에게 응답성은 중요한 성능 이슈이다. 스마트폰 응용 구동 시 응답성에 큰 영향을 미치는 것은 수많은 페이지 부재 처리기의 수행 시간이다. 선사상 기법은 페이지 부재 발생을 효과적으로 줄일 수 있는 기법이지만, 선사상할 페이지를 예측하기 어렵기 때문에 기존 안드로이드 스마트폰에서는 요구 사상 기법이 사용되고 있다. 본 논문은 응답성 향상을 위해 커널이 안드로이드 런타임과 라이브러리의 도움을 받아 선사상할 페이지를 예측하는 선사상 기법을 제안한다. 실험 결과 제안된 기법은 기존 시스템에 비해 웹 브라우저 응용의 응답 시간을 최대 3.25% 단축할 수 있었다.
매니코어 시스템에서는 프로그램의 확장성에 대한 정보가 코어와 같은 병렬 자원의 할당 문제 해결에 핵심적인 역할을 한다. 본 논문에서는 Cilk 런타임 시스템에서 구동되는 응용 프로그램들에 대한 확장성 모델을 제안하여 매니코어 시스템에서의 효율적인 자원 관리에 활용하고자 한다. 특히, 네트워크- 온-칩 구조 및 디렉터리 기반 캐시 일관성 프로토콜을 감안한 지연 시간 모델링을 통해 보다 정확한 성능 변화의 경향을 예측하고자 하였다. 최대 36 개까지의 코어 할당에 대한 지연 시간 예측 실험에서, 제안된 모델은 13%의 평균 오차를 보였다.
공조시스템을 구성하는 핵심 부품들의 설계 방향은 효율 향상 및 고생산성 측면을 둘 다 고려하는 것이다. 이러한 핵심부품 중의 하나인 팽창장치는 증발 부하, 압축 용량 및 응축 능력에 따라 냉매의 유량을 조절한다. 본 연구에서는 자동차용 공조시스템을 대상으로 하여 현 냉매인 R134a와 더불어 향후 대체냉매의 하나인 고압 $CO_2$의 사용이 가능한 겸용 전자팽창밸브가 개발되었다. 이 전자팽창밸브는 저 비용 및 고 생산성을 위해 기존 방식과는 달리 편심형 캠구동 방식이 채택되었다. 고안된 설계안을 바탕으로 수치해석을 이용하여 고압 조건에서의 내압성능과 밸브 개도에 따른 유량성능을 각각 평가하였다. 최대작동 압력 조건에서 98MPa의 최대응력을 보이며 탄성영역 이내의 변형을 나타내었다. 파괴압력 조건에서는 233 MPa의 최대응력을 보여 소성변형이 일어나지만 파괴가 일어나지 않는 것으로 예측되었다. 밸브 개도에 따라 유량이 증가하며, $CO_2$ 냉매와 R134a 냉매 적용시 각각 550 kg/h, 386 kg/h의 최대 유량을 나타내었다. 또한 R134a에 대한 내압 및 유량성능실험은 해석결과와 비교적 잘 일치함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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