본 논문은 매입자석형 동기전동기 (Interior Permanent Magnet Motor, 이하 IPM)의 Sensorless 제어에 관한 것이다. IPM에서 벡터제어를 수행하기 위해서는 계자분 전류와 토크분 전류로 나누어서 제어를 해줘야 한다. 이때, 토크는 영구자석과 직교하는 방향으로 토크분 전류를 인가해줘야 하기 때문에, 영구자속에 의해 발생하는 자속의 정확한 위치를 알아야 하고, 그로 인하여 엔코더 등의 자극위치센서를 사용해야 한다. 따라서, IPM은 일반적으로 Sensored제어를 하게 된다. 그러나, 고가의 장치인 엔코더 등의 자극위치센서를 사용하지 않고 적절한 제어를 수행해주기 위하여 여러 sensorless 기법들이 개발되어 발전되었다. 본 논문에서는 자속추정기를 이용하여 자속을 추정하고, 이를 이용하여 모터의 회전속도 및 회전각을 추정함으로써 Sensorless제어가 가능하였다. 본 제어 알고리즘은 자사 벡터제어 인버터인 iV5를 통해 실험하여 확인하였다.
기존 IoT 스마트 가로등은 모션 감지 센서를 이용하여 보행자를 감지하고, 가로등의 밝기를 조정하는 형태로 구성된다. 하지만 이러한 방법은 보행자가 나아갈 길을 미리 예측하여 밝혀주지 않는다. 특히 기존 방법은 보행자 현재 위치만 밝힐 뿐, 나아갈 길은 어두운 상태이기 때문에 통행에 불편함을 겪고 있다. 본 논문에서는 보행자 경로를 미리 파악하여 가로등 밝기를 조절하는 방식을 소개한다. 보행자의 현재 위치를 파악하기 위해 모션 감지 센서를 이용하며, 보행자 경로 예측은 모션 벡터를 사용하여 가로등 밝기를 조절한다. 이러한 개선을 통하여 보행자의 편의 증대와 범죄 예방 등 긍정적인 효과를 기대 할 수 있다.
여러 음원들에 의해 형성된 파동장내에서 각 신호음의 주파수 특성과 시간 지연 (time delay)을 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘의 관련 수식은 두 개의 상호 간섭하는 신호가 입사하고 여기에 주변 환경에 의한 랜덤 잡음이 첨가된다고 가정하여 유도되었으며 두 개 이상의 신호음이 있는 상황에 대해 확장이 가능하다. 본 논문에서 시간 지연이 일정한 수신 신호 영역에 등간격으로 놓여진 수신기로부터 각 센서에 수신된 신호의 스펙트럼은 M개의 센서에 대해 K개의 음원 스펙트럼과 K개의 조정 벡터(steering vector) 의 선형 조합(linear combination)으로 주파수에서 모델된다. 각 음원의 주파수 특성과 음원 으로 들어오는 신호의 입사각을 결정하기 위하여 본 알고리즘은 전달 행렬(transfer matrix) 을 계산하고 그 전달 행렬의 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)를 분석한다. 이 고 유값들은 복소수이며 그 크기는 진폭 변환 계수를 결정한다. 위상은 수신기의 간격으로부터 시간 지연을 결정하는 기울기를 갖는 주파수의 선형 함수이다. 전달 행렬에의 입력 자료들 은 동일 간격 소자간의 cross-power spectra이다.
본 논문에서는 금융업무를 위한 오손 지폐 분류 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 새 돈이 헌 돈으로 변화함에 따라 변하는 과정을 모델화하고 그 특징을 획득하기 위하여 감지센서들을 선택하였다. 센서들로부터 얻어진 데이터에서 4개의 특징벡터를 추출하고, 주성분해석을 통해 구해진 최대 고유벡터만을 이용하여 오손 지폐를 분류한다. 새 돈 또는 헌 돈으로 분류하는 기준 레벨은 사용자에 의해 결정된다. 실험결과에서 제안한 시스템은 초당 8매의 지폐 분류속도와 96%의 분류율을 가지는 신뢰성 있는 시스템임을 보여준다.
본 논문에서는 7 개의 마그네틱 센서를 이용하여 가상 캐릭터의 자연스런 동작을 재현하는 애니메이션 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법의 특징은 인체 특징점의 위치와 방향정보를 Inverse Kinematics 이론에 적용하고, 이 특징점이 갖는 3 차원 벡터의 법선벡터를 이용하여 관절 방향을 표현하므로서 최소한의 센서로 전 인체의 동작을 재현할 수 있다는 점이다. 이 방법은 퍼스널 컴퓨터를 플랫폼으로 하는 단순한 모션 캡쳐 환경에서도 구현할 수 있으므로 애니메이션을 활용하는 각종 영상 응용 시스템 제작에 유용하게 쓰일 수 있다.
본 논문에서는 풍향 풍속 계측모듈 및 DSP 센서인터페이스 회로시스템을 제안한다. 이 DSP 시스템은 풍향 풍속모듈, 대기압센서, 대기 온도 센서의 정보를 받아들이고, 빠르게 처리하여 PC 모니터링 시스템에 전달한다. 특히 풍향 풍속 모듈과 DSP 하드웨어는 직접 설계하여 적용한다. 풍향 풍속 모듈은 바람에 관한 벡터적 정보를 얻기 위해 4개의 박막형 RTD(Resistive Temperature Detectors) 또는 박박형 피에조센서를 원기둥 모양의 지지표면에 벡터적으로 배치하는 구조를 채택한다. 이 구조를 채택한 계측 모듈은 진동, 습기, 부식 등에 강인하면서 정확한 계측을 가능케 한다. 센서 신호처리 회로는 TI 사의 고속 DSP인 TMS320F2812 를 사용한다.
본 논문에서는 풍향 풍속 계측모듈 및 DSP 센서인터페이스 회로 보드를 포함하는 기상계측 시스템을 제안한다. 이 DSP 시스템은 풍향풍속모듈, 대기압센서, 대기 온도 센서의 정보를 받아들이고, 빠르게 처리하여 PC 모니터링 시스템에 전달한다. 특히 풍향 풍속 모듈과 DSP 하드웨어는 직접 설계하여 적용한다. 풍향 풍속 모듈은 바람에 관한 벡터적 정보를 얻기 위해 4개의 박막형 RTD(Resistive Temperature Detectors) 저항센서를 히팅 코일에 의해 일정하게 가열된 원기둥 모양의 지지 표면에 벡터적으로 배치하는 구조를 채택한다. 이 구조를 채택한 계측 모듈은 진동, 습기, 부식 등에 강인하면서 정확한 계측을 가능케 한다. 센서 신호처리 회로는 TI사의 고속 DSP인 TMS320F2812 사용한다. 적용된 풍향 풍속 모듈을 통해 얻어진 데이터와 DSP 인터페이스 회로보드의 빠른 데이터 처리를 통해 저렴한 기상계측시스템을 구성 할 수 있었다.
본 연구에서는 가속도 센서의 값을 디지털 신호 처리 과정을 통하여 저역통과 필터(low pass filter), 벡터의 크기(vector magnitude), 롤(roll) 그리고 피치(pitch)를 계산하는 알고리즘을 적용하였다. 필터의 경우 IIR(Infinite Impulse Response)을 이용하였으며 차수는 9차로 하였다. 피험자의 연령은 $25{\pm}5$세의 10명을 기준으로 실험하였으며 앞, 뒤, 좌, 우 방향으로 직각 낙하하도록 하였고 센서 모듈은 오른쪽 허리의 정중앙에 착용하도록 하여 피험자간의 오차가 발생하지 않도록 하였다. 환자의 낙상을 검출하기 위해서 벡터의 크기를 사용하였고 롤과 피치를 이용하여 환자의 낙상 방향을 검출하였다. 결과적으로 피험자 10명의 경우 낙상의 검출률은 100% 였으며 낙상 방향에 따른 앞, 뒤, 좌, 우 판별 정확도는 95% 정도이다. 낙상 방향의 판별은 사고 후 환자를 다룰 때의 주의할 신체부위를 참고하며 재활 운동 시 하체의 어느 쪽이 낙상의 주요인인지 분석하는 보조 자료가 될 수 있다.
로봇은 일정 속도 이상의 움직임을 가지면 필연적으로 진동을 하기 때문에 장착된 카메라의 경우 이미지가 흔들려 더 이상 로봇의 눈 역할을 수행하지 못하게 된다. 따라서 흔들리는 영상의 안정화를 위한 방법을 연구가 필요해졌다. 영상에서 글로벌 모션 벡터를 계산하여 안정화하는 방법이 존재하지만 이는 프로세서가 처리해야 하는 데이터양이 많아지기 때문에 임베디드 로봇의 사양의 한계로 인하여 실시간으로 영상을 송출하는데 큰 어려움이 있다. 이를 보완하기 위하여 모션벡터를 사용하지 않는 모션센서를 통한 영상 안정화를 제안한다. 모션센서를 통하여 로봇의 진행과 관계없는 움직임을 추출하고 추출한 움직임을 영상에서 제거하는 방법이다.
본 논문에서는 DSP(TMS320F28335)를 이용하는 홀센서 타입의 다극 BLDC 전동기의 벡터 구동을 위한 회전자의 절대위치를 결정하는 방법을 소개하고, 기존 방법의 문제점을 보완하기 위한 알고리즘을 구현 한다. 모터의 각 상에 원하는 교류 전류를 공급하기 위한 전압원 인버터의 스위칭 방법으로 공간벡터 변조방식을 이용하였다. 또한 속도 영역의 증가를 위해 약계자 제어 기법을 사용 하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 보상 전후의 계산된 Iqe, Ide 및 상전류를 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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