본 논문은 위치 및 속도 검출기가 없는 매입형 영구자석 전동기(interior permanent magnet motor, 이하 IPMM)의 위치 제어 기법에 관한 것이다. IPMM은 기본적으로 자기적인 돌극성(magnetic saliency)을 가지고 있지만, 그것은 부하 조건에 의해 쉽게 변하는 특성을 가지고 있기 때문에 제어 성능이 쉽게 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 기존의 방법과 같이 그 돌극성. 혹은 임피던스 차이를 이용한다. 하지만, 회전자 위치 정보를 나타내는 임피던스 차이를 극대화하고 어떤 부하 조건에서도 성능을 유지하기 위한 고주파 신호 주입 방법이 제안된다. 제안된 방법은 IPMM의 위치 및 속도 검출기가 없는 센서리스 제어를 가능하게 한다. 단위 전류 당 최대 토오크 제어도 제안한다. 제안된 방법을 위해 다양한 부하 조건에서 IPMM의 토오크와 고주파 임피던스 특성을 분석한다. 그 특성을 기본으로 하는 속도 및 위치 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 회전자 위치와 관련된 고주파 임피던스 성분을 추출한다. 실험 결과를 통해 여러 부하 조건에서 제안된 방법의 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 원관내 횡방향 자장을 인가한 경우에 자성유체의 유동을 이론적으로 연구하였다. 이론식 도출에 있어서 Eringen의 극성이론과 Shliomis에 의해 유도된 지배방정식을 사용했다. 자기적 응답으로서 속도, 와도, 각속도의 분포 및 이론식을 통해서 자성유체는 비뉴우톤 유체임을 나타낸다. 또한, 인가자장이 종방향일때와 비교해서 자성유체의 동적특성을 조사한다. 즉, 자성유체에 영향을 주는 자장의 범위를 극성, 치수 및 자성효과 파라미터를 이용해서 조사한다.
LC/MS는 HPLC의 분리능과 질량분석기의 화합물의 확인 능력을 결합시킨 기기이다. 여기서 사용되는 이온화 방법은 GCJMS에서 사용되어지는 전자이온화법(electron ionization, EI)이나, 화학이온화법(chemical ionization, CI)은 부적당하기 때문에 최근 개발되어진 연성 이온화법의 대표적인 고속원자폭격식(Fast atom bombardment, FAB)이나 전기분무이온화식 (electrospray ionization, ESI) 등이 사용되고 있다. 이중 전기분무이온화법은 고속원자폭격법에서 사용되는 매트릭스를 사용하지 않기 때문에 매트릭스 이온의 부재로 인한 낮은 바탕 신호, 오래 지속되면서 안정된 초기 이온 전류, 샘플링의 용이성, HPLC와의 더 좋은 호환성 등의 장점을 제공한다. 이러한 전기분무이온화 방법은 극성이 매우 크거나 휘발성이 낮은 물질로 보통의 EI나 CI 이온화 방법으로 분석이 어려운 물질들을 분석할 수 있다. 또한 열에 불안정하거나 분자의 분자량이 다른 단백질 등의 분석도 가능하다. 이러한 LC/ESI/MS 방법을 이용하여 열에 불안정하고 극성이면서 분자량이 커서 GC/MS 펄의 분석이 어려운 기능성 화장품 원료로 주목받고 있고 생체에 존재하는 지질 성분으로 알려진 레시틴과 세라마이드의 분석이 가능함을 소개하고 분리와 동시에 그 분자량과 구조에 대한 정보를 빠르게 얻을 수 있음을 소개하였다.
본 논문에서는 매입형 영구자석 동기전동기를 위치센서 없이 기동하기 위해 회전자의 초기 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 자기 인덕턴스의 포화현상에 따른 고정자 전류를 해석하고 최소자승법을 통해 회전자의 초기 위치를 추정한다. 전 구간에서 회전자의 초기 위치와 극성을 정확하게 알아낼 수 있어 돌극성 때문에 나타나는 릴럭턴스 토크를 효과적으로 사용할 수 있다. 또한, 전동기 정수에 영향을 받지 않으므로 다양한 전동기 구동 시스템에 적용할 수 있으며, 추가적인 하드웨어가 필요하지 않아 경제적이다. 제안하는 방법의 유효성과 우수성은 시뮬레이션을 통해 검증한다.
영구자석을 사용한 마커가 설치된 자기장 이동 경로에서 이동 로봇의 경로 인식을 위한 위치인식 시스템이다. 저가의 홀센서를 일정 간격의 열로 배치한 센서를 설계 제작하고, 그 센서를 이용하여 측정된 마커의 자계 값을 이용하여 경로상의 위치를 인식할 수 있도록 하였다. 마커의 극성을 인식하는 새로운 방법을 제시하고, 인식된 극성을 코드화하여 경로상의 특이점들에 배치함으로써 경로 이동 중에 그 점들의 위치를 인식하도록 하였으며, 로봇은 그 위치에서 미리 정해진 행동을 하도록 프로그램 하였다. 센서들 간의 통신 방법을 논하였고, 각 센서들에서 얻어진 정보로부터 이동 로봇의 경로상의 위치인 측방향 변위 오차와 방향각 오차를 기하학적으로 산출한다.
본 논문은 고정된 바늘모양의 공기물에 의하여 형성된 불평등전계중에서 뇌임펄스전압에 대한 SF$_{6}$가스의 절연특성과 전구방전진전에 관한 것이다. 하전입자의 이동에 의하여 외부회로에 흐르는 전도전류의 측정방법에 대하여 기술하고 0.05~0.3[MPa]의 압력범위에서 섬락전압-압력특성을 측정하였으며 분류기와 광전자증배관을 사용하여 전구방전의 순시적 진전과정을 관측하였다. 전구방전은 돌기물의 선단에서 발생한 초기스트리머에 의하여 발단되며 정극성의 경우 섬락전압은 국부고전계에 매우 민감하며 리이더메카니즘으로 진전됨이 확인되었다. 전구방전현상의 극성의존성은 공간전하의 영향이 지배적이었다. 더불어 본 연구에서 제안된 전구전류의 측정기법은 불평등전계중에서의 전자사태전류, 코로나방전과 공극내에서의 부분방전의 측정에 매우 유용하게 적용될 것이다.
Two-step neural network is designed for determining electrical discharge machining parameters in low erosion. The first neural network, which is used as a classification network, checks whether the current conditions are appropriate to electrical discharge machining in low tool erosion. If the conditions are appropriate to EDM in low erosion, suitable EDM parameters are generated by the second neural network. Theoretically known EDM conditions are produced and also utilized for training the second neural network. The trained neural network is tested how well suitable EDM machining conditions are generated under unknown machining situations Experimental result shows that the proposed two-step neural network approach could be effectively used for determining EDM parameters in low tool erosion. The results also have a practical contribution to EDM area in that it could be applied for maintaining low tool wear as well as obtaining maximum machining rates simultaneously.
아스팔트와 PE 혼합물에 사용될 상용화제를 선정하기 위하여 poly(ethylene-co-acrylic acid)와 poly(ethylene-co-methacrylic acid)의 금속염인 이오노머들의 아스팔트에 대한 상용성을 광학 현미경, 열분석 및 유변학 연구를 통하여 관찰하였다. 수분 흡수를 통한 극성 분석, 광학 현미경 관찰 결과와 열분석을 통하여 후보 고분자들의 아스팔트와의 상용성을 관찰한 결과 대체적으로 극성이 높을수록 아스팔트와의 상용성이 높아짐을 알 수 있었다. 또한 유변학 관찰을 통하여 몇몇 고분자들은 아스팔트와 균일 상을 이룬다는 것을 알 수 있었다.
데이터 마이닝의 문서분류 기술에서 발전된 오피니언 마이닝은 이제 국외뿐만 아니라 국내의 학계 및 기업에서 중요한 관심분야로 자리잡아가고 있다. 오피니언 마이닝의 핵심은 문서에서 감정 단어를 추출하여 긍정/부정 여부를 얼마나 정확하게 자동적으로 판별하느냐를 평가하는 것이다. 국내에서도 이에 관련된 많은 연구가 이루어 졌으나 아직 실용적으로 적용할 만큼의 정확한 분류 정확도 보이지 않고 있다. 그 이유는 한국어의 경우 비문법적 표현, 감정단어의 다양성 등으로 인해 문서의 극성을 판별하기가 쉽지 않기 때문이다. 본 논문에서는 문법적 요소를 최대한 배제하고 단어 패턴의 빈도만을 고려한 영화평 분류기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 문서를 단어들의 리스트로 추상화하여 패턴들의 빈도로 학습한 후 적절한 스코어 함수를 적용하여 문서의 극성을 판별한다. 또한 실험을 통해 제안된 기법의 정확도를 평가한다.
본 연구는 전착법으로 형성된 $Cu_2O$ 박막의 광특성 변화를 고찰한 것이다. 0.3M $CuSO_4$과 4M Lactic acid에 4M NaOH로 전해액의 pH를 조절하여 $Cu_2O$ 박막의 결정성 및 극성을 조절하였다. $Cu_2O$ 박막의 결정성 및 극성에 따른 광특성을 고찰한 결과, 무극성인 (111)면에서 광특성이 우수함을 확인하였다. 하지만, 측정시간의 증가에 따라 표면에 Cu 금속이 형성되어 광전류가 감소함을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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