일체형 원자로에는 노심지지원통과 원자로용기 내벽사이의 환형 공간을 나선으로 감는 형태인 일체형 관류식 나선형 증기발생기와 증기발생기를 여러 개의 모듈로 나누어 환형 공간에 배치하는 형태인 모듈형 관류식 직관형증기 발생기가 가장 적합한 것으로 판단되어 두 가지 형태에 대한 개념을 설정하였다. 일체형 관류식 나선형 증기발생기는 전열관 집합체, 지지구조물, 하강유로, 그리고 증기 및 급수 헤더로 구성되어 있다. 모듈형 관류식 직관형 증기발생기는 개개의 모듈이 별도로 운전될 수 있는 12개의 모듈로 구성되며, 원자로용기를 관통하는 배관의 수를 줄이기 위해서 급수관이 증기관의 안쪽에 있는이중배관 개념을 사용한 것이 특징이다. 모듈형 관류식 직관헝 증기발생기가설계 및 제작이 용이하지만 높이를 줄이기 위한 방안으로 두 가지 개념이 조합된 모듈형 관류식 나선형 증기발생기도 검토하였다.
최근 대학교는 코로나로 인하여 교육에 언택트를 접목시킬 것과, 학생들에게 필요한 전문지식을 단기간에 효율적으로 습득시킬 것을 요구받고 있다. 이를 위해 학교들은 온라인 교육 플랫폼을 구성함과 동시에, 고효율 교육방법으로서 모듈형 교육과정을 개발하고 있다. 하지만 모듈형 교육과정은 기존 교육과정과 다른 부분이 있어 기존에 활용하던 온라인 교육 플랫폼으로는 모듈형 교육과정을 온전히 제공하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 다양한 국내외 온라인 교육 플랫폼을 조사하여 교육에 필요한 기능들을 정리하였다. 또한 다수의 동영상, 퀴즈, 실습, 과제, 그리고 프로젝트로 구성된 모듈형 교육과정을 가정하고 이를 활용하기 위한 기능들을 도출하였다. 이를 기반으로 모듈형 교육과정용 플랫폼의 기능별 구성, 구성요소별 연결 방식, 활용 시나리오를 제안하고, 온라인 기반 모듈형 교육과정 플랫폼을 보다 효율적으로 활용할 수 있을 것으로 생각되며, 향후 모듈형 교육과정을 제공하기 위한 기반을 구성할 수 있을 것으로 생각된다.
신경망은 입출력 관계가 명시적으로 표현되기 어려운 경우에 수집된 데이터를 이용하여 원래의 함수를 근사할 수 있느 특성이 있다. 최근에는 신경망의 모델링 성능을 향상시키기 위하여 여러개의 모듈을 기반으로 신경망을 구성하는 모듈형 신경망이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 린덴마이어 시스템(L-시스템)의 문법적 적용을 통하여 이러한 모듈형 신경망의 구조를 결정하는 방법을 제시하고자 한다. L-시스템은 본래 식물의 성장과정을 기술하기 위하여 제안된 방법인데, 본 논문에서는 신경망의 모듈형 구조가 L-시스템의 문법을 통하여 적절히 결정됨을 보인다.
본 논문에서는 최근 직류송전용 컨버터로 많은 관심이 집중되고 있는 모듈형 멀티레벨 컨버터(Modular Multi-level Converter)에서 출력파형의 고조파를 저감하는 모듈레이션 방법과 각 모듈의 직류전압 불평형을 해소하는 알고리즘에 대해 기술하고 있다. 먼저 본 논문에서 임의의 개수로 반브리지 모듈이 주어졌을 때 고조파 레벨이 최소화되도록 다펄스 형태로 출력파형을 형성하는 방식을 제안하고 그 타당성을 PSCAD 소프트웨어를 이용한 시뮬레이션으로 검증하였다. 이 방식은 다펄스 출력파형의 각 계단을 형성하는 모듈의 턴온과 턴오프 시점을 보편화된 수식으로 정하는 방식으로 알고리즘 구현이 매우 용이하다. 또한 각 모듈의 직류전압 불평형을 바로잡는 알고리즘을 제안하고 그 타당성도 시뮬레이션으로 검증하였는데, 이 방식은 각 모듈이 교류 매 반주기마다 생성하는 펄스의 크기를 순차적으로 형성하는 것으로 알고리즘의 구현이 용이하다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 향후 국내에서 모듈형 멀티레벨 컨버터를 개발할 때 유용하게 활용될 것으로 보인다.
High Voltage Direct Current (HVDC) 시스템은 고압 직류 송전을 위한 시스템이다. 고압 직류 송전을 위해서는 전력변환기가 교류전력을 직류전력으로 변환해주어야 하는데, 최근에는 모듈형 멀티레벨 컨버터(Modular Multilevel Converter, MMC)가 많이 적용되고 있다. 모듈형 멀티레벨 컨버터는 단위 서브모듈이 직렬로 구성되어야 하는데 기구적으로 하나의 밸브 구조물에 6개의 서브모듈이 일정한 간격을 두고 위치하게 된다. 모듈형 멀티레벨 컨버터의 특징 중에 하나는 예비모듈이 구성되어 가용율을 높일 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 서브모듈의 IGBT 폭파에 의해 발생되는 플라즈마가 주변 서브모듈에 도달해 절연파괴를 발생시키는지 확인하였다.
High Voltage Direct Current (HVDC) 시스템은 고압 직류 송전을 위한 시스템으로서 단위 유닛인 서브모듈로 구성된 모듈형 멀티레벨 컨버터 구조를 갖는다. 서브모듈의 신뢰성 확보 및 설계 검증은 HVDC 시스템의 성능과 효율, 크기를 결정짓는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 (주)효성이 개발하는 200MW 모듈형 멀티레벨 컨버터 서브모듈의 성능을 검증하기 위한 특성시험을 나타낸다. 특성시험을 통해서 개발 중인 서브모듈의 성능과 보호동작을 검증한다.
자기 자신의 형태를 변형하거나 물리적인 결합으로 재구성하여 새로운 환경에 적응하는 모듈형 자가 결합 로봇은 많은 연구가 필요한 분야이다. 본 논문에서는 물리적으로 결합 가능한 모듈형 로봇을 위한 영상기반의 자가 결합 제어기를 제안한다. 먼저 실시간 영상처리가 가능한 모듈형 로봇 플랫폼을 설계하고, 컬러기반 물체 인식 방법을 구현하였다. 모듈형 로봇은 자가 결합을 위해 결합될 로봇 근처의 부목표점까지 장애물들을 회피하면서 주행해 가야 한다. 본 논문에서는 부 목표점의 추적을 위하여 영상처리를 통해 얻은 거리와 방향각 정보들을 사용한 퍼지 주행 제어기와 장애물 회피를 위한 퍼지 제어기를 제안하고, 제안된 퍼지 제어기들과 로봇의 절대 거리 및 방향각 정보를 사용하여 모듈형 로봇을 위한 자가 결합제어기를 구현하였다. 실제 제작된 두 대의 모듈형 로봇을 사용하여 다양한 환경에서 로봇간 거리와 방향각이 다른 상황에서 실험을 수행하여 제안된 자가 결합 제어 방법의 성능을 검증하였다.
최근에 고유가와 지구온난화로 인하여 에너지가 향후 인류의 50년을 좌우할 가장 큰 문제로 대두되고 있어서 지구의 모든 에너지의 근원인 태양광을 이용하는 태양광 발전은 무한한 청정 에너지로 각광받고 있다. 빛을 흡수하여 전기에너지로 변환하는 태양전지는 풍력, 수소연료전지, 조력, 바이오에탄올 등의 신재생에너지 기술 중에서 상품성은 가장 뛰어나지만 발전단가가 가장 높은 것이 단점이다. 태양광 발전단가를 줄여서 기존의 화석에너지를 이용한 발전단가와 견줄 수 있는 그리드 패러티(grid parity)를 달성하려면 태양전지 모듈의 고효율화와 동시에 저가화가 반드시 이루어져야 한다. 현재 태양광 모듈 시장의 90%는 효율이 12-16% 정도로 높은 단결정(single crystalline or monocrystalline) 실리콘이나 다결정(polycrystalline or multicrystalline) 실리콘 등의 벌크(bulk)형 결정질 실리콘 모듈이 차지하고 있으나 원재료인 실리콘 웨이퍼의 제조단가의 50%를 차지하고 있어서 저가화가 어렵다. 반면, 원료가스를 분해하여 대면적 기판에 증착하는 박막(thin-film) 실리콘 태양전지의 경우는 차세대 태양전지로 각광받고 있다. 박막 실리콘 모듈은 매우 적은 실리콘 원재료를 소비한다. 단결정이나 다결정 실리콘 웨이퍼의 두께가 $180-250\;{\mu}m$ 정도인 것에 비해서 박막 실리콘의 두께는 $0.3-3\;{\mu}m$ 수준이다. 더불어, 유리, 플라스틱 등의 저가 기판에 저온 대면적 증착이 가능하여 저가양산화에 유리하다. 박막 실리콘 모듈은 벌크형 실리콘 모듈(-0.5%/K) 대비 낮은 온도계수[비정질 실리콘(amorphous silicon; a-Si:H)의 경우 -0.2%/K]와 빛의 세기가 약한 산란광에서도 동작하여 평균발전시간이 증가하므로 외부환경에서 우수한 발전성능을 보이고 있다. 태양전지 모듈은 상온에서의 안정화 효율을 기준으로 가격이 책정되어($/$W_p$) 판매되기 때문에 벌크형 실리콘 모듈에 비해서 박막 실리콘 모듈은 가격대 성능비가 우수하다. 따라서 박막 실리콘 모듈은 벌크형 결정 실리콘 모듈의 대안으로 떠오르고 있으며, 레이저 기술을 이용하여 수려한 투광형 건물일체형(building integrated photovoltaic; BIPV) 모듈을 제작할 수 있는 장점도 있다. 이러한 장점에도 불구하고 기존의 양산화된 단일접합 비정질 실리콘 태양광 모듈은 효율이 6-7%로 낮아서 설치면적 및 설치 모듈의 증가가 성장의 걸림돌이 되고 있다. 박막 실리콘 태양전지의 고효율화를 도모하기 위해서 적층형 탄뎀셀로 양산 트렌드가 변화하고 있다. 이에 적층형 박막 실리콘 태양전지 효율의 한계 및 돌파구에 대해서 논의한다.
모듈형 신경망은 인간의 정보처리 시스템이 고유한 목적이나 기능을 가진 모듈로 되어있다는 신경과학의 연구에 기반하여 제안된 모델이다. 하지만 모듈의 크기와 기능모듈간의 연결구조를 결정하는데 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 간단한 규칙으로 복잡한 구조를 생성해 낼 수 있는 린덴마이어-시스템을 이용하여 모듈형 신경망의 크기 및 연결구조를 만들어내는 과정에 대하여 고찰해본다. 또한, 신경망의 생성규칙을 유전자형으로 표현하고 진화 알고리즘을 적용하여 주어진 문제를 해결할 수 있는 최적의 규칙을 찾아내는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 유전자형과 진화연산은 최적화된 문법규칙 및 신경망의 구조를 만들어 낼 수 있는 가능성을 보여준다.
본 논문에서는 모듈형 멀티레벨 컨버터 (Modular Multilevel Converter ; MMC) HVDC의 각 모듈 평균 스위칭 절환 회수를 고려한 커패시터 전압 평형 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 MMC HVDC 시스템에서 각 모듈을 선택적으로 운전하는 것은 모듈간 커패시터 전압 평형 유지가 가능하나, 모듈간 스위칭 절환 수의 불평형이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 각 모듈이 스위칭 절환 수의 평형을 유지하면서 직류 전압 평형을 유지하는 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션으로 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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