본 논문에서는 수중음향 센서를 위한 전력증폭기용 전원회로로 멀티레벨 가변전압출력 AC-DC 컨버터를 제안한다. 제안하는 가변전압출력 AC-DC 컨버터는 입력단측의 입출력측 절연 및 멀티전원전압을 얻기 위한 고효율 위상제어 풀 브리지 DC-DC컨버터와 출력단측의 응답특성이 빠른 멀티레벨 가변출력전압을 얻기 위한 2개 Flying capacitor 3-level converter와 1개의 다이오드 브리지로 구성되어 있다. 본 논문에서 제안하는 멀티레벨 컨버터는 수중음향 센서를 위한 전력증폭기용 전원회로로서 유용하게 사용될 것으로 예상한다.
본 논문에서는 수중음향 센서를 위한 전력증폭기용 전원회로로 멀티레벨 가변전압출력 AC-DC 컨버터의 제어 알고리즘을 제안한다. 제안하는 제어 알고리즘은 최종 출력으로 5-레벨 가변전압을 얻기 위한 2대의 Flying capacitor 3-level converter의 전력 균등분담 제어를 위해 사용되며, 플라잉 커패시터의 전압 밸런싱 제어를 위해 사용된다. 본 논문에서 제안하는 제어 알고리즘은 수중음향 센서를 위한 전력증폭기용 전원회로에서 유용하게 사용될 것으로 예상한다.
본 논문에서는 음향 센서 시스템에서 다중 센서를 이용한 실시간 고장 진단 및 데이터 처리 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 그 타당성을 입증하였다. 다중 센서 알고리즘은 하나의 물리량 계측을 위해 여러 개의 센서를 동시에 사용하는 방식을 사용하며 효율적으로 센서의 고장을 감지하여 신뢰성 있는 데이터를 출력할 수 있는 방법이다. 이를 음향 센서 시스템에 적용하기 위해 등가 소음레벨 $L_{eq}$를 이용한 실시간 고장 진단 및 오류 데이터 처리 알고리즘을 제안하고, 이를 검증하기 위한 실험 장치와 프로그램을 제작하고 실험하였다. 그 결과 다중 센서 알고리즘은 음향 센서 시스템에도 잘 적용되어 일부 센서의 고장 시에도 정확한 데이터 처리가 가능함을 보였다.
최근 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)에 대한 관심이 증대되고 있으며, 센서노드의 제한된 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 센서 네트워크 미들웨어에 대한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 그러나 기존 연구들은 데이터 집계 질의 수행 시 각 센서 노드의 동기화를 라우팅 프로토콜에 의존하고 있으며, 미들웨어에서의 자체적인 동기화 기법에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 센서 네트워크 미들웨어 자체적으로 데이터 집계 질의 동기화를 지원하는 레벨-기반 데이터 집계 질의 동기화 기법을 설계한다.
이 논문에서는 목표의 가속에서 비롯된 예측오차의 바이어스 레벨을 검출하기 위해서 Kalman 필터의 정규화된 이노베이션 제곱을 검출함수로 사용하고 그 검출함수의 바이어스 레벨 검출확률을 구했다. 여기서 이 확률의 효율적 표현을 위해서 재정의된 상태변수를 사용하였고, 이 상태변수의 Singer 모델에 대한 정상상태 Kalman 필터의 정규화된 이노베이션 제곱의 확률밀도함수를 구했다. 그리고 이 확률밀도함수를 이용하여 예측오차의 바이어스 레벨 검출확률 및 기동 검출기 동작특성곡선을 구했다.
본 논문은 주파수 변조 연속파 레이더를 사용하여 화물 선박의 탱크의 내용물의 깊이를 측정하는 레벨 센서의 개발에 관한 것이다. 사용 주파수는 10~11 GHz를 이용하였으며, 테스트용 물체는 RCS가 0.8 $m^2$인 도체판을 사용하였다. 실험은 연구실 내부와 운동장에서 하였으며, 스윕 주기가 100 ms, 안테나 이득이 약 20 dBi인 사각형 혼 안테나를 사용하여 약 5 dBm의 신호를 안테나에 인가하여, 40 m 까지 물체를 움직이며 비트주파수를 측정하여 이론치와 비교하였다. 실험치와 이론치가 잘 일치하였으나 전압제어 발진기의 비선형으로 인해 분해능이 약 10 cm 정도로 측정되었다.
방역 차량의 약액탱크, 차량의 연료, 워셔액 등의 탱크 내부에는 잔존량을 측정하기 위해 기둥과 floating box로 이루어진 부력식 수위레벨센서가 사용되고 있으나 액체레벨에 따라 float이 상하로 움직이는 측정원리상 차량 주행 중 정확성이 매우 떨어진다(Park et al. 2016). 방역차량이 주행 중 분사할 때, 슬로싱 현상과 방역소독기의 노즐과 펌프에서 발생하는 진동으로 인해 기존의 부력식 센서를 이용한 약제 살포량 측정방법은 정확성이 매우 떨어지는 경향이 있다. 본 연구의 목적은 방역차량이 주행하면서 분사할 때, 수위레벨 센서를 이용한 약제살포량 측정의 정확성을 개선하는 것으로 디지털 칼만필터, Low pass filter와 댐퍼를 제작하여 이용했다. 본 연구에서는 압력식 레벨센서를 이용해 약액탱크의 높이당 단면적과 수위를 측정하여 약제살포량을 계산했다. Python 2.7을 이용해 디지털 칼만필터와 Low pass filter(LPF)를 구현하였으며 3D프린터를 이용해 댐퍼를 제작했다. 실내에서 슬로싱 현상을 인공적으로 만들어 필터와 댐퍼의 수위 측정 정확성 개선효과를 확인 후 실제 방역차량에 부착하여 비포장도로에서 주행하면서 분사할 때 필터와 댐퍼의 효과를 확인하였다. 댐퍼의 공극률(p)을 바꿔가며 수위 측정 정확성 개선효과를 확인하였다. 실내, 현장 실험 결과, 칼만필터가 LPF보다 개선효과가 더 크지만 데이터 50개 처리에 1.71초의 시간지연이 발생했다. 댐퍼는 수위센서를 고정시키고 유체의 운동을 방해하여 이상치와 큰 오차제거에 효과적이었다. 칼만필터와 댐퍼를 동시에 이용할 경우, 수위 측정정확성 $R^2$는 0.9985, 0.9981로 ${\pm}4.3cm$의 범위내에서 수위를 측정할 수 있었다. 필터의 시간지연과 수위 측정정확성을 고려하여 데이터 기록간격을 3초로 설정하면 ${\pm}3cm$이내에서 약탱크 내 수위를 측정할 수 있었다. 공극률(p)가 0.294, 0.291, 0.17에서 측정정확성 $R^2$는 각각 0.9897, 0.9858, 0.9872 로 p가 0.294에서 개선효과가 가장 좋았으나 개선효과의 차이는 크지 않았다.
프로세서의 온도를 낮추기 위한 컴퓨터 과학적 접근법으로는 가변전압주파수조절(DVFS), 파이프라인에서 더 이상 명령어를 수행하지 못하게 하는 방법(pipeline throttling) 등이 있다. 하지만, 이러한 해결책은 대부분 소수의 은도 센서가 내장되어 있어 이를 기반으로 온도를 제어하였다. 본 논문에서는 실제 Pentium 4에 기반한 시스템을 통하여, 운영체제 레벨의 가변주파수방법(DFS)을 이용한 스케줄링이 여러 개의 온도센서를 사용하여 국지화된 뜨거운 부분(localized hotspot)을 얼마나 효율적으로 온도를 제어할 수 있는지를 보여준다.
차세대 고속 이동수단에 필요한 고전력 전동기에 대한 관심이 꾸준히 증가하는 추세이다. 본 논문에서는 고전력 동기전동기(PMSM) 구동에 필요한 전력 인버터의 제어 및 센서리스 제어기법을 적용한 자속 기준 제어(Field-oriented control)를 시뮬레이션을 통해 입증하였다. 고전력에서 인버터 스위치의 전력부담을 줄이기 위해 3-레벨 인버터를 설계하고, 벡터 제어 SVPWM 방식을 적용하였으며 고전력 및 고속 PMSM의 파라미터에 맞추어 센서리스(sensorless) 제어기를 설계하였다. 센서리스 제어에는 모델 기준 적응 시스템(MRAS)을 통해 속도 및 위치를 예측하여 모터를 제어하는 방식을 적용하였다. 가속시 5초간 가가속도 값을 적용하여 필요 토크 및 속도제어를 Matlab/Simulink에서 설계 및 구현하고, 예측속도와 실제 모터속도는 최대 0.01 rad의 오차를 나타났고, 67초 동안 목표 속도 500 rad/s까지 가속함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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