고신뢰도의 요구를 보장하는 병렬 구조의 분산시스템의 사용이 증가함에 따라 네트워크 상에서 메시지전달을 방해하는 요소고장의 영향을 최소화시킬 수 있는 고장포용 라우팅에 대한 중요성이 부각되고 있다. 그러나, 네트워크의 복잡한 환경 때문에 요소고장을 극복하기 위한 고장포용 라우팅 알고리즘의 설계는 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 2차원 메쉬 네트워크에 적용되는 최적의 고장포용 라우팅 알고리즘을 설계하기 위하여 관련 응용분야에서 그 유용성이 검증된 유전 알고리즘을 이용한다. 제안된 알고리즘은 wormhole 라우팅 방식을 사용하며, 교착상태를 없애기 위하여 하나의 물리적 채널을 공유하는 4개의 가상채널을 사용한다. 마지막으로, 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 다른 고장포용 라우팅 알고리즘보다 우수함을 증명한다.
그레이 영상 입출력이 가능하고, 다양한 영상 크기에 적용 가능한 아날로그 셀룰라 신경회로망을 설계하였다. 아날로그 셀룰라 신경회로망은 실시간 병렬처리가 가능하므로, 영상처리 패턴인식과 같은 분야에 유용하게 사용될 수 있다. 기존의 하드웨어로 구현된 셀를라 신경회로망은 이진 영상를 출력하고, 단일 칩에 구현할 수 있는 셀의 수에 제한이 있기 때문에 범용의 영상처리에 응용하기에 적합지 않다. 본 연구에서 설계된 셀룰라 신경회로망은 영상 입력 크기의 분해능을 향상시켜 그레이 영상 처리가 가능한 칩을 설계하였다. 설계된 셀룰라 신경회로망를 이용한 그레이 영상의 에지추출 시뮬레이션 결과, 선명한 에지 영상을 얻을 수 있었다
고출력 마이크로웨이브의 펄스 전원으로 PFN Marx 펄스 전원공급장치를 설계 및 제작하였다. PFN Marx는 커패시터와 인덕터 그리고 스파크 갭과 전원을 공급하는 전원공급장치와 전류 제한용 저항 또는 인덕터로 구성하여 제작을 하였다. 여기에 사용하는 스파크 갭 스위치는 개스를 채우는 방식으로 개스의 압력을 조정하여 스위치의 스위칭 전압을 조정하여 준다. PFN Marx는 커패시터와 인덕터가 직병렬로 구성이 되며 펄스폭과 PFN의 임피던스를 결정하는 중요한 요소이다. PFN Marx 펄스 전원공급장치를 시뮬레이션 및 제작하여 시험을 할 예정이며 요구되는 사양은 전압 수십 kV, 펄스 폭 수백 ns이다. 본 논문에서는 PFN Marx 펄스전원장치의 설계 및 시험에 대하여 고찰하고자 한다.
인터넷의 사용이 증가, 네트워크 기술이 발달하면서 컴퓨터 및 하드웨어 장비는 고속화 대용량화, 소형화 추세로 가고 있고, 기존에 외부 인터페이스와의 데이터 송수신 또한 병렬 포트를 이용한 통신이 많았으나, 외부 장비의 소형화와 고속화 그리고 휴대화가 요구되면서 차츰 직렬 포트를 이용하여 적은 전송라인을 이용한 외부 장비와의 인터페이스가 요구 되게 되었다. 본 논문에서는 내부 모듈간의 인터페이스와 외부 장치와의 데이터 송/수신이 가능한 UART 인터페이스 모듈을 하드웨어 설계언어인 VHDL 언어를 이용하여 설계하였으며, FPGA 칩인 Xilinx(Spartan II) 데스트 보드에 다운로드하여 시뮬레이션 하였다. 또한 양방향성 공통 버스로의 인터페이스 회로 설계와 다른 클럭으로 동작하는 시스템과의 비동기 회로의 동작 메커니즘을 쉽게 설계하였고, 비동기 통신 기능에 있어서 실제로 사용이 가능하도록 설계하였다.
본 논문에서는 IoT 디바이스의 인증암호를 위한 AES-GCM 암호코어를 설계하였다. AES-GCM 코어는 블록암호 AES와 GHASH 연산으로 기밀성과 무결성을 동시에 제공한다. 기밀성 제공을 위한 블록암호 AES는 운영모드 CTR과 비밀키 길이 128/256-bit를 지원한다. GHASH 연산과 AES 암호화(복호화)의 병렬 동작을 위해 소요 클록 사이클을 일치시켜 GCM 동작을 최적화 하였다. 본 논문에서는 AES-GCM 코어를 Verilog HDL로 모델링 하였고 ModelSim을 이용한 시뮬레이션 검증 결과 정상 동작함을 확인하였으며 Xilinx Virtex5 XC5VSX95T FPGA 디바이스 합성결과 4,567 슬라이스로 구현되었다.
교류계통에서는 사고가 발생하였을 경우 임피던스를 이용한 거리계전기와 같은 장치로 사고 위치를 파악한다. 하지만 직류계통에서는 주파수 성분이 없기 때문에 회로가 병렬로 연결된 경우에는 정확한 사고위치를 파악할 수가 없다. 전기철도와 같은 시스템에서는 전원으로 직류전압이 사용되고, 이러한 직류계통에서의 사고위치를 파악하기 위한 알고리즘이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 전기철도와 같은 직류선로 접지의 보호알고리즘을 제안한다. 전형적인 보호알고리즘과 비교하면 제안된 알고리즘은 공급선로와 고장선로 사이의 차이를 구별하는 장점을 갖는다. 제안된 알고리즘의 내용은 블록킹 필터와 PLC(Power Line Carrier)의 사용에 의해서이다. 시뮬레이션의 결과는 제안된 알고리즘이 매우 유용함을 나타낸다.
현대의 경쟁 산업 환경에서 고객 만족은 중요한 주제이다. 따라서 품질과 생산성 향상은 아주 중요한 요소이다. 본 논문에서는 다양한 타입의 제품을 병렬기계에 투입할 때 품질을 높이면서 동시에 평균 납기지연 시간을 최소화하는 효율적인 작업투입방법에 대하여 기술하였다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 효율성을 비교대안과 비교하였다. 본 연구에서 개발된 방법을 통해 기업은 고객 만족도를 향상시킬 수 있을 것이다.
본 논문에서는 여러 대의 인버터를 동시에 사용하는 분산전원 환경하에서 Anti-islanding을 효과적으로 할 수 있는 방안을 제안한다. 제안하는 Anti-islanding기법은 SMS(Sliding Mode Frequency Shift)를 근간으로 하면서 공진 Q가 높을 때 검출이 어려운 단점을 해결하는 방법을 제시한다. SMS위상의 변동 값을 판단근거를 사용하지 않고 SMS위상의 적분 값을 판단근거로 사용한다. Run on시간이 0.5초 이내로 국내외 규격을 모두 만족시킨다. 여러 대의 인버터를 병렬로 접속해도 islanding 검출이 탁월하다. 출력전력의 품질 면에 있어서도 다른 Anti-islanding기법에 비해 우수하다. 본 알고리즘의 우수성을 시뮬레이션과 실험을 통해 검증하였다.
본 연구에서는 종전의 전압형 및 전류형 능동전력필터를 대체 할 수 있으며, 부하의 특성에 무관하게 적용 가능한 Z-소스 인버터(Z-source inverter) 토폴로지의 능동전력필터에 대하여 고찰하였다. Z-소스 토폴로지의 능동전력필터의 보상 직류전원으로는 연료전지 PEMFC를 사용하였다. 본 연구에서 제안된 시스템은 고조파 발생원 비선형 부하와 병렬로 연결된 Z-소스 능동전력필터와 7고조파 (420Hz) 동조 필터로 구성되며 Z-소스 능동전력필터의 스위치 스트레스를 감소할 수 있다. 제안된 Z-소스 하이브리드 능동전력필터(Z-HAF : Z-source hybrid active power filter)의 보상 알고리즘으로는 전류 동기 검출법(CSD)을 사용하였으며, PSIM 시뮬레이션에 의하여 제안된 Z-HAF의 정상상태에서의 보상 성능을 파악하였다.
최근 국내에서도 다양한 형태의 전력반도체 모듈이 개발되고 있으며 대용량화에 따라 전력반도체 패키지 내부에 소자의 병렬연결이 흔히 사용되고 있다. 이에 따라 회로의 구조에 따른 기생 임피던스, 즉, 인덕턴스와 저항 성분은 개별 소자의 안전영역(SOA)을 넘는 스트레스를 발생시키고 고장을 일으킬 수 있다. 이러한 기생 임피던스를 모듈 설계 단계에서 시뮬레이션을 통해 분석하여 이에 의한 영향을 예측하고 설계에 반영하여 고 신뢰성 차량용 전력반도체 모듈을 개발하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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