본 연구에서는 가전제품의 동작상태를 사용자에게 적절히 알릴 수 있는 정보음의 적합성 평가기준을 마련하기 위하여 선행연구 결과와 주부들을 대상으로 가전제품의 사용실태를 분석하였으며, 고령자들도 알아듣기 쉽고 생활소음에 mask 되지 않으며 들어서 쾌적하도록 1, 1.6, 2, 3, 4 kHz의 완전 5도화음으로 구성된 정보음을 제작하여, 평균발음빈도(F)가 1.67 Hz인 그룹과 0.91 Hz인 그룹의 Attac(A)과 Decay(D)를 변화시켜 A/D의 변화에 따른 단순반응시간을 측정한 결과 F가 1.67Hz 그룹에서 A/D가 작을수록 단순반응시간이 짧아지는 경향을 확인하였으며, F가 1.67Hz와 0.91Hz의 수준에 따른 단순반응시간 차이검증 결과 p < 0.001 수준에서 유의미하여 5점 척도로 평가하였으며, 요인분석결과 첫 번째 요인은 긴박성요인, 두 번째 요인은 명료성 요인, 세 번째 요인은 역능요인, 네 번째 요인은 평가요인으로 나타났다.
뉴욕증권거래소의 객장은 집어던지는 매매전표, 주문하는 거래인의 함성 그리고 미친듯이 두드리는 컴퓨터 건반 소리로 온통 난장판같다. 그러나 이런 소란 속에서 객장부 수석차장 안 앨런은 마치 딴 세상에서 살고 있는 것처럼 조용히 자기 일에만 몰두하고 있다. 강철-유리로 격리된 작은 방에서 그녀는 소음과 번쩍이는 게시판의 숫자에는 개의치 않고 모든 거래현황을 컴퓨터모델로 보여 주는 1.8m ×1.2m 크기의 납작한 디스플레이패널에 정신을 집중하고 있다. 앨런은 최근 신설한 이 '뉴욕증시 가상거래객장'에서 마우스를 움직여 특정한 주식이나 주식집단의 시세와 거래량의 실시나 변화를 나타내는 아이콘을 찍으면 궁금한 가격변동이나 거래패턴을 그 자리에서 알 수 있다. '가상거래객장'의 울긋불긋한 그래픽과 심벌들을 통해 그녀는 거래소의 '맥동'을 언제든지 모니터할 수 있다.
최근 무분별한 화석 연료 사용으로 인한 환경 문제가 대두되면서, 대체 에너지에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 고효율, 저소음, 연료의 유연성 및 친환경 등 높은 장래성을 함축하고 있는 연료 전지를 채택하였다. 하지만 일반적인 연료 전지는 24~48[V]의 낮은 출력 전압 특성을 가지고 있어, 수용가 측에서 요구하는 전압 레벨로 승압하기 위해 Boost Converter를 필요로 한다. 하지만 기존 Boost Converter 방식의 경우 고 승압에 있어 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 문제의 해결 방안으로 두 대의 Boost Converter를 직렬 연결한 2-Stage 방식을 채택하여 고 승압을 이루었다. 또한 최적 효율이 되기 위한 전압 값을 도출하여, 효율적인 시스템 운영이 가능하였으며, PSIM Simulation을 통하여 검증하였다.
본 논문에서 비교하는 두 시스템은 모두 전력계통에서 발생할 수 있는 고조파 전류를 효과적으로 보상할 수 있는 시스템이다. 전력계통에서 고조파전류는 계통전압에 장해를 주기 때문에, 프릿카나 각종 전력용기기의 발열 진동, 소음 혹은 유도잡음 장해등의 원인이 된다. 따라서, 이에 대한 대책이 중요한 문제가 되고 있다. 본 논문은 이러한 고조파보상 시스템의 새로운 형태로써, 플라이휠에 의해서 만들어지는 에너지 저장시스템에, 전압형 PWM 인버터를 병용하여 순시제어가 가능한 시스템을 설계하는 것이다. 그리고 여기에 사용되는 회전기로 각각 권선형과 농형을 사용하여 시스템을 구성하고 그 특징과 장/단점을 비교 분석하였다.
KEPCO 765 kV Transmission Lines where seasonal winds intersect to the direction of the transmission line route cause aeolian complaints from residents near the transmission lines due to 1.5 times sub-conductors numbers and about 2 times of tower height comparing 345 kV transmission lines. To decrease the wind noise generation, KEPRI developed two countermeasures. One is to install the Spiral Rod on wired 765 kV Cardinal conductor. The other method is to wire the Low Noise conductor which has salient part on the surface.
본 논문에서 비교하는 두 시스템은 모두 전력계통에서 발생할 수 있는 고조파 전류를 효과적으로 보상할 수 있는 시스템이다. 전력계통에서 고조파전류는 계통전압에 장해를 주기 때문에, 프릿카나 각종 전력용 기기의 발열, 진동, 소음 혹은 유도잡음 장해등의 원인이 된다. 따라서, 이에 대한 대책이 중요한 문제가 되고있다. 본 논문은 이러한 고조파보상 시스템의 새로운 형태로써, 플라이휠에 의해서 만들어지는 에너지 저장시스템에, 전압형 PWM 인버터를 병용하여 순시제어가 가능한 시스템을 설계하는 것이다. 그리고 여기에 사용되는 회전기로 각각 권선형과 농형을 사용하여 시스템을 구성하고 그 특징과 장/단점을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 수퍼캐패시터(Supercapacitor 이하 수퍼�L)를 이용하여 엔진 발전기를 전원으로 하는 권상부하 시스템의 부하전력 분배와 회생에너지의 저장 기법을 제안한다. 대표적인 권상부하 시스템인 크레인의 경우, 크게 두가지 운전모드로 동작한다. 첫번째 운전모드는 부하를 들어올리는 동작(Hoist-Up)으로서 가속 종료시점에서 최대전력을 소모한다. 두번째 운전모드는 부하를 내리는 동작(Hoist-Down)으로서 이때 희생되는 전력은 일반적으로 저항을 통하여 소모된다. 본 논문에서는 에너지 저장장치의 하나인 수퍼�L을 이용하여 Hoist-Down 운전에서 희생되는 에너지를 저장하고 Hoist-Up 운전에서 필요한 전력을 보조하도록 하였다. 수퍼�L의 충방전을 위하여 상용 3상 인버터와 동일한 구조를 가지는 DC-DC 컨버터를 제안하였다. 또한 발전기와 수퍼캐패시터의 Load Sharing을 최적화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법을 이용하면 디젤엔진 발전기의 크기를 대폭 줄일 수 있고 따라서 연비의 개선, 소음 및 공해의 감소를 기대할 수 있다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 시뮬레이션과 실험을 수행하였다.
본 연구에서는 이웃한 두 경간 사이에 있는 질량과 강성을 갖는 연결기가 모드편재에 미치는 영향을 해석적으로 분석하고 수치예제를 통해 그 결과를 검증하였다. 연결기의 강성이 구조물의 모든 고유모드를 모드편재에 민감하게 만드는 반면 연결기의 질량은 고차모드의 민감도를 심각히 증가시킨다. 또한 본 연구에서는 일부 고유모드에서 새로운 형태의 반편재현상을 관찰하였다. 반편재현상이 발생하는 모드에서는 경간 사이의 연성이 매우 약하고 구조 변화가 심각하게 발생하더라도 모드편재 현상이 발생하지 않거나 발생하더라도 매우 미약하게 나타난다. 해석적 분석에서는 연결기를 사이에 두고 있는 두개의 부구조물을 단순화 시킨 강성-질량 시스템을 대상으로 하였다. 수치예제에서는 중간 지점에 회전강성과 회전질량을 갖으며 단순지지된 이경간 연속보를 해석하였다.
철골구조물의 노후화에 따라 리모델링 및 해체시기가 도래함에 따라 시공성, 경제성, 안정성 및 환경성을 고려한 노후 철골구조물의 처리방안에 대한 방법들이 모색되고 있다. 현재 H형강의 절단은 산소절단에 의한 방법이 주로 사용되고 있으나, 순간적으로 구조물을 취약화를 시켜 건물을 붕괴시키는 발파해체공법은 아직까지 적용되고 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 철골구조물의 발파해체에 필요한 성형폭약(shape charge)을 이용하여 H형강의 절단방법에 대한 요소시험을 실시하였다. 그 결과 사전 절단방법과 부재의 두께에 따른 단면$\cdot$양면 절단방법을 도출하였고, 성형폭약 고정장치에 따른 부착방법과 그 용이성을 확인하였다. 또한, 성형폭약을 이용하여 절단시 발생하는 소음을 저감하기 위하여 방호박스를 이용한 절단시험결과 약 8dB(A)의 저감효과가 나타났으나, 향후 도심지에서의 구조물 해체를 고려한다면 규제기준이하로 소음을 제어할 수 있는 방법에 대한 추가연구가 필요할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 수중에서 발생되는 전이 신호의 자동 식별을 위하여 특징벡타를 추출하는 기법과 식별 알고리즘에 대하여 논한다. 특징벡타 추출기법으로 적은 계수로도 우수한 성능을 보이는 wavelet 변환을 사용한 방법을 제안하고 기종의 고전적인 방법들과 비교한다. 자동식별을 위해서는 MLP (Multilayer Perceptron), RBF (radial Basis Function), MLP-클래스 등 세 종류의 신경회로망을 사용하고, 성능 및 신뢰성을 높이기 위해서 두가지 특징벡타 및 세 식별기를 결합하는 방법을 사용한다. Traco의 표준 천이 데이터 집합 (standard transient data set) I과 모의 실험 데이터를 사용하여, 주어진 천이신호가 배경잡음에 비하여 충분히 에너지가 크고, 유한개의 소음원이 존재하며, 동시에 둘 이상의 소음원이 존재하지 않는다는 가정하에서 제안된 특징벡타 추출기법과 식별 알고리즘의 우수성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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