본 연구에서는 ER(electro-rheological) 유체을 이용한 가변댐퍼(variable damper)를 제안했다. 전기장(electric field) 부하시 Bingham특성을 갖는 ER유체는 전기장에따라 항복전단응력이 변하기 때문에이를 이용하여 댐핑력을 제어할 수 있다. 피스톤의 상하압력차가 전기장의 함수이기 때문에 기존의 비능동 혹은 능동형 댐퍼에서 필요로하는 복잡한 밸브시스템이 필요없으며, 따라서 구조면에서 매우 간단하게 설계될 수 있고, 반응시간 또한 매우 빠르다. 간단한 현가정치 모델을 설정 하여제안된 ER 댐퍼의 효율성과 우수성을 주파수 및 시간 영역에서 해석하였다.
엔진의 비행, 구성품 성능 오차, 엔진 시스템 인증 기준에 따라 결정된 시스템 시험영역을 기준으로 하는 터보펌프 가스발생기 연계시험 영역 설정을 하였다. 연계시험 작동점에 해당하는 연소기 압력 모사를 위한 배관 손실계수와 터빈 출력 조정을 위한 스로틀 밸브의 손실계수를 결정하였다.
천연가스 연료는 매장량과 경제성 측면에서 미래 가치가 매우 높기 때문에 여러 가지 이용 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있으며 내연기관을 이용한 발전 분야에서도 그 중요성이 점점 증가하고 있는 실정이다. 천연가스 연료를 이용하는 MW급 발전용 대형 왕복엔진의 경우 연료공급시스템의 고도화 개발이 필요한데 그 중에서도 천연가스 분사기의 개발은 실질적인 천연가스 연료 이용을 위한 핵심이다. 본 연구에서는 천연가스 분사기를 상부에 위치한 솔레노이드의 전자기력에 의해 구동되고 하부의 밸브 바디부 전기자와 이동판이 상하로 움직이는 구조의 분사밸브 형태로 고안 및 설계하였으며 이 시작품의 동특성을 엔진 흡기 모사 조건에서 실험하였다. 지난 연구에서는 전기자의 변위와 지름 및 솔레노이드 코어 지름을 변경해 가면서 실험을 수행하였으며, 그 후속으로 솔레노이드 코어의 금속 재질 변경과 메인 하우징의 입구 크기 및 공급 압력에 따른 분사밸브의 동특성을 살펴보았다.
순수 기계식 시스템에 의존하던 군용차량의 전자화가 진행되고 있다. 이미 소형 군용차량의 전자화는 상당부분 상용화되었으며, 점차적으로 대형군용차량으로 확대될 것이다. 군용차량의 안정적인 주행성능을 위해서는 자동변속기용 솔레노이드 밸브의 설계가 매우 중요하다. 본 연구에서는 솔레노이드 밸브에 대해 ATF온도 변화에 의한 성능변화를 정량적으로 예측할 수 있는 해석(Simulation)수법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 연구는 자장해석소프트웨어인 Maxwell과 유압해석프로그램인 AMESim을 연동하여 진행한다. 시뮬레이션 결과 고온($120^{\circ}C$이상)과 극저온($-20^{\circ}C$이하)을 제외한 온도 영역에서 실험결과와 매우 유사함을 보인다.
본 논문은 다기능 미소유체시스템의 일체형 패키징을 위한 MSI (microfluidic system interface) 기술을 제안하고, 이를 설계, 제작, 시험 평가하였다. MSI 기술을 통해 플러그 방식의 유체 인터커넥터, 유체제어를 위한 미소밸브, 광학 인터페이스를 위한 광학창을 유체시스템에 일체형으로 쉽게 구현할 수 있었다. MSI 기술의 유용성을 보이기 위해 미소 유전자시료전처리시스템에 적용되었으며, 미소 유전자시료전처리시스템은 세포정제, 세포분리, 세포용해, DNA 고체상추출, 중합효소연쇄반응, 그리고 모세관전기영동 기능으로 구성되었다. 나아가 MSI 기술이 적용된 미소 유전자시료전처리시스템의 DNA 고체상추출 및 중합효소연쇄반응의 실험결과로부터 MSI가 미소유체시스템을 위한 실용적 패키징 기술임이 검증되었다.
스마트 폰 또는 홈 네트워크 기술은 지속적으로 부가가치를 창출할 수 있는 기술로, 삶의 질을 한층 더 높게 만들어 준다. 본 논문에서는 스마트 폰을 통해 스마트 홈을 제어 하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 스마트 홈 시스템은 홈 노드 구조물, 원격 스마트 응용 시스템, 홈 서버 제어 시스템으로 구성된다. 홈 노드 구조물은 침입 감지, 가스 검출 및 밸브 제어, 도어 락, 자동커튼, 환풍기 제어 및 On/Off 제어 모듈로 구성되어 있으며 모듈들은 홈 서버에 의해서 제어 된다. 홈 서버는 사용자가 직접 제어할 수 있는 사용자 인터페이스와 스마트 폰을 이용하여 원격 제어할 수 있는 원격 인터페이스를 제공함으로써 언제 어디서나 편리하게 홈 자동제어시스템을 제어할 수 있다.
본 연구에서는 실제의 자동 폐수 정화시스템을 교육용으로 설계한다. 이 시스템은 필터조, 폭기조, 반응조 및 자외선 살균조 등 전체 4개의 부분으로 구성하고, PLC, DC모터, 솔레노이드 밸브, 분사기, 프로펠러, 프로파일, 스위치, 센서 등을 사용하여 구현한다. 또한 이 시스템은 대학 교육으로부터 습득한 전공 지식을 토대로 설계 및 제작되어진다. 폐수처리 시설을 간단하게나마 실제로 구현해 봄으로써 학생들은 창의력과 적응성을 키울 수 있을 뿐만 아니라, 이 연구를 통하여 습득한 기술들이 필요 시에 관련 산업에 적용되어 질 수 있다.
천연가스 연료는 매장량과 경제성 측면에서 미래 가치가 매우 높기 때문에 여러 가지 이용 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있으며 내연기관을 이용한 발전 분야에서도 그 중요성이 점점 증가하고 있는 실정이다. 천연가스 연료를 이용하는 MW급 발전용 대형 왕복엔진의 경우 연료공급시스템의 고도화 개발이 필요한데 그 중에서도 천연가스 분사기의 개발은 실질적인 천연가스 연료 이용을 위한 핵심이다. 본 연구에서는 천연가스 분사기를 상부에 위치한 솔레노이드의 전자기력에 의해 구동되고 하부의 밸브 바디부 전기자와 이동판이 상하로 움직이는 구조의 분사밸브 형태로 고안 및 설계하였으며 이 시작품의 동특성을 엔진 흡기 모사 조건에서 실험하였다. 전기자의 변위와 지름을 변경해 가면서 실험을 수행하였는데, 그 결과 유량의 선형성이 잘 보장되고 1bar 의 차압에서 2ms 이내의 응답성으로 분사밸브가 열리는 결과를 얻었다. 가스 유량 또한 100Liter/min(@2Hz) 이상으로 충분하기 때문에 본 연구에서 고안한 천연가스 분사밸브는 요구되는 동특성 성능실험을 만족하였기 때문에 MW급 발전용 천연가스 엔진 연료공급시스템에 적합할 것으로 판단된다.
폐회로 열제어 시스템은 열진공 챔버의 온도를 $-150^{\circ}C{\sim}120^{\circ}C$와 같은 온도 조건으로 모사하기 위한 시스템으로, 극저온 블로워, 슈라우드, 히터, 극저온 밸브 등으로 구성된다. 본 연구는 우주 열환경 모사를 위한 폐회로 열제어 시스템의 설계 요소 정의 및 제어 변수별 실험 결과 등을 포함하고 있다. 폐회로 열제어 시스템 설계를 위해 설계 요소인 블로워 용량, 슈라우드 재질, 형태에 따른 특성 등의 분석을 수행 하였다. 폐회로 열제어 시스템의 극저온 블로워 필요 유량은 에너지 평형 방정식에 의해 결정되며, 제어는 작동 유체의 밀도 제어를 통해 제어된다. 밀도, 회전수와 같은 제어 변수별 실험을 통해 슈라우드 온도 분포 균질도 및 균일도를 측정하여 요구된 폐회로 열제어 시스템의 성능을 확인 하였다.
강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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