본 논문에서는 이동 로봇의 유연하고 짧은 경로 계획을 위하여 기존의 그리드 셀(grid cell)로 구성되는 지도 대신에 삼각형을 이용하여 지도를 구성하는 새로운 방법을 제안한다. 기존의 그리드 셀로 구성되는 지도의 경우 이동 로봇가 현재 셀에서 다음 셀로 진행시 진행 방향이 8 방향이나, 본 논문에서 제안한 방법에 의해 구성된 새로운 지도는 셀을 삼각형으로 표현함으로써, 이동 로봇의 진행 방향이 12 방향이 된다. 이와 같이 이동 로봇의 진행 방향이 증가한다는 것은 이동 로봇이 더욱 유연하게 장애물을 회피하며 더욱 짧은 경로로 주행할 수 있는 가능성을 의미한다. 한편, 본 논문에서 제안한 삼각형 지도 작성 방법의 효율성을 기존의 그리드 셀을 이용한 경로 계획 알고리즘인 거리 변환(path transform) 경로 계획을 통하여 증명한다. 또한 새로운 삼각형 지도 구성이 메모리의 효율성 위해 이동 로봇의 주행 환경을 장애물이 비어있는 공간을 가능한 하나의 셀로 병합하는 4진트리 방법(quadtree method)에도 적용 가능함을 보인다.
본 논문에서는 실내 위치 인식을 고려한 RFID 기반 셀 구성 방안을 제안하였다. RFID 셀 구성을 위한 4개의 목적함수 설계 및 시뮬레이션 기반 성능 평가뿐만 아니라 RFID 리더를 실내 공간에 실제 배치하여 제안한 기법의 성능평가를 수행하였다. 성능 평가는 RFID 셀 구성에 필요한 최소 RFID 리더 수, 위치 인식이 가능한 최대 셀 영역, 셀 영역 간의 최소 중첩, 그리고 셀 영역의 최대 위치 인식 정확도 측면에서 수행되었다.
SOFC 발전시스템의 상용화를 위해 선행되어야 할 것은 스택의 안정적 출력 및 신뢰성 확보이다. 이를 이루기 위해서는 스택을 구성하는 구성요소의 신뢰성 있는 규격 및 검수가 필요하다. 즉, 셀, 밀봉재, 분리판 및 집전체로 대변되는 구성요소들이 스택에 장착되었을 때 그 기능을 최대한 발휘하면서도 점진적 또는 급격한 품질저하가 발생되지 말아야 한다. 특히, 셀의 경우 스택의 성능에 직접적인 영향을 미치는 구성요소로서 품질에 대한 명확한 검수기준이 필요하다. SOFC용 셀은 다공성 anode, 치밀한 전해질, 그리고 다공성 cathode로 구성된 세라믹 소결체이다. 이 때 치밀한 전해질에 결함이 내재되어 있거나 물리적 힘에 의해 신규로 발생할 경우, 연료로 사용되는 수소와 공기가 만나는 cross-over가 발생하게 된다. Cross-over는 연료가 소모되는 문제도 있지만 발열로 인한 Hot spot을 형성시켜서 주변과의 온도구배를 유발하고, 이로 인해 고체 전해질의 균열전파를 일으킬 수 있고 나아가 급격한 셀의 파괴를 야기할 수 있다. 본 연구에서는 SOFC에 사용되는 셀의 형상측정, 물리적 강도 및 결함 검출을 위한 검수기법을 개발하여 스택의 신뢰성 향상과 향후 규격표준화를 위한 기반을 제공하고자, 평판형 셀의 3차원 형상을 정밀하게 측정하는 장치와 일정 면압을 인가하여 특정 형상을 갖고 있는 셀의 물리적 파괴여부를 판단할 수 있는 장치, 그리고 셀의 전해질에 내재된 결함을 검출할 수 있는 장치를 제작하였다. 본 장치들은 $1,000cm^2$급 평판형 셀까지 검수할 수 있도록 고안하여 양산시스템에 접목시킬 수 있도록 고안된 것이다. 본 장치들을 이용한 검수결과, 현재 $700cm^2$급 평판형 셀의 경우 최대 camber가 4mm 이하, 전해질의 He leak rate는 $5{\times}10^{-5}mbar.l/s.cm^2$ 이하라는 검수규격을 본 연구소에서 운전하는 스택에 1차적으로 적용하였으며 현재 검수규격의 신뢰성 및 강화를 위한 연구를 수행 중에 있다.
고체산화물 연료전지(SOFC)는 복합 발전시 70% 가까운 발전효율을 기대할 수 있고 환경 특성이 우수하며 귀금속 촉매를 사용하지 않으므로 저비용화가 가능해 최근 활발한 기술/개발 양상을 보이고 있다. SOFC의 상용화와 범용화를 가속화하기 위해서는 핵심 소재인 셀 구성요소(전해질, 전극, 연결재 등)의 특성 향상이 요구되며 특히 향후 중 저온에서 작동 가능한 SOFC 기술 개발을 위해 저온 작동형 셀 소재에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 고에서는 SOFC용 셀 소재의 중요성을 고려하여 고체산화물 연료전지의 셀 구성 소재 및 제조기술을 중심으로 기술하였고 주요 관련 기술들도 소개하였다.
본 논문은 고전압 양극성 펄스 모듈레이터에 대해 소개한다. 모듈레이터는 충전을 위한 공진형 컨버터와 고전압 펄스를 생성하기 위한 12개의 파워셀로 구성된다. 12개의 파워셀은 다중 권선 변압기를 통해 모든 셀이 병렬로 충전되며, 방전 시에는 모든 셀이 직렬로 연결되어 고전압을 생성한다. 12개의 파워셀을 구성하는 48개의 스위치에 절연된 전력과 신호를 동시에 공급하기 위해, 2개의 고전압 케이블로 구성된 양극성 컨트롤 루프가 설계되었다. 최종적으로 10kV, 100A, 3kHz 사양을 갖는 양극성 펄스 모듈레이터가 구현되었으며, 저항부하 및 리액터 부하조건에서 테스트 되었다. 실험결과를 통해 제안하는 양극성 펄스 모듈레이터의 신뢰성이 검증되었다.
본 논문은 여러 계층의 셀을 고려하는 실제적인 CDMA 셀룰라 시스템을 시뮬레이션 하기위해 최소 개수의 셀을 사용하여 수행 시간을 줄이지만 충분한 셀 수로 구성했을 때와 동일한 결과를 얻을 수 있는 시뮬레이션 방식의 제안과 이를 적용 했을 때 시스템 알고리즘 성능에 대한 영향을 살펴보는 내용이다. 제안된 셀 구성과 나머지 셀 간섭 보정 방식을 사용하면 중심 셀과 한 이웃 계층만 사용하더라도 간섭 보정에 의해 최대 셀 구성 시의 시뮬레이션 결과와 동일한 총 간섭량, SIR 값, Outage 확률, 그리고 셀 용량 결과를 얻을 수 있으며 시뮬레이션 시간을 극소화 할 수 있다는 결론을 얻었다.
본 연구에서는 다양한 종류의 공정을 수행할 수 있는 가공장비와 자동화된 물류 운반시스템으로 구성된 FMS의 효율적 운영을 위해 셀 제조방식의 개념을 도입한 다수의 유연셀 형성 방법을 제시하고 있다. 서로 독립적인 유연셀의 형성을 위해 FMS의 장점인 공정유연성을 최대한 활용할 수 있도록 기계-공정 행렬과 부품-공정 행렬에 기초한 2 종류의 새로운 유사도 계수와 예외적 요소의 수를 최소화하기 위한 셀 형성 알고리즘을 개발하였다. 두 행렬들은 다공정 수행가능기계간 유사도와 기계셀과 부품간 비처리 능력지수 산출의 기초자료로 사용된다. 알고리즘은 예외적 요소의 수를 최소로 하면서 셀의 수를 최대로 하는 정리에 기초하여 공정을 기계에 할당하며, 다수의 대체경로가 유연셀내에서 형성될 수 있도록 크게 2 단계로 구성되어 있다. 마지막으로 수치예제와 함께 예외적 요소의 발생수를 척도로 하여 기존의 방법들과 비교, 평가하고 있다.
최근 전력 수요의 증가와 지구 온난화 문제가 화두가 되면서 피크 전력관리와 스마트 그리드의 필요성이 강조되고 있다. 이들을 구현하기위해 반드시 필요한 것이 에너지 저장 시스템이다. 본 발표는 배터리 에너지 저장 시스템에 사용되는 능동형 셀 발란싱 기능을 갖는 배터리 관리 시스템에 관한 것이다. 전력 에너지 저장용 배터리는 원하는 전압과 전력을 저장하기위해 단전지(Cell)들을 보통 수천 개가 직렬 병렬로 연결되어 구성된다. 배터리팩을 구성하는 단전지 한 개의 용량이 다른 단전지 보다 크거나 작던지 또는 한 개의 단전지에 문제가 생기면 배터리팩 전체의 성능이 저하되든가 또는 사용 할 수가 없게 된다. 따라서 배터리팩을 구성 할 때는 용량이 동일 한 단전지들을 사용한다. 에너지 저장용 배터리팩에는 수백 와트의 단전지 들이 사용되므로 에너지 저장용 배터리팩을 위한 단전지 생산에는 많은 어려움이 있다. 능동형 셀 발란싱 기술을 사용 하면 이러한 배터리팩의 문제를 해결 할 수 있어 셀 제조원가를 절감 할 수 있을 뿐만 아니라 배터리팩의 가용용량을 늘릴 수 있고 또한 배터리팩의 수명을 연장 할 수 있다.
다품종 소량생산 체제는 혼란의 비경제로 인하여 생산관리의 효율을 향상시키는데 어려움이 많고 제품 표준화에 의한 대량생산에 비하여 효율과 경제성이 떨어진다. 이러한 비효율성을 극복하기 위한 방안 중 하나가 셀 생산방식이며, 이의 적용을 위해서는 부품군 (part family)과 기계셀(machine cell)을 구성하는 제조셀 형성이 이루어져야 한다. 제조셀 형성을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있는 가운데 최근에는 신경망을 이용한 제조셀 형성 기법이 소개되고 있다. 본 연구에서는 기존에 연구된 신경망 기법 중 가장 제조셀 형성에 적합하다는 ART1 신경망 기법을 GLVQ 신경망 기법과 비교하여 제조셀 형성의 효율성을 분석하였다.
FCEV(Fuel Cell Electric Vehicle)는 연료전지스택의 각 셀에서 반응하는 화학에너지를 전기에너지로 변환하여 차량을 구동하는 시스템이다. 이러한 연료전지 셀이 정상적인 발전이 되지 않을 경우 비정상적인 전압이 발전되고 이것을 방치한다면 연료전지 스택의 영구적인 고장을 야기할 수 있다. 이를 방지하기 위해 SVM(Stack Voltage monitor) 제어기는 각 셀의 전압을 측정하고 그 정보를 상위 제어기인 FCU(Fuel cell Control Unit)에 전달한다. 이에 FCU는 연료전지스택의 고장을 운전자에게 알리고 연료전지스택의 발전을 멈추게 한다. 기존에 SVM 제어기는 각 셀마다 분압저항을 통하여 측정하며 이 전압의 차를 이용하여 셀 전압을 계산하는 방식이었다. 이는 상위 셀로 갈수록 오차가 커지는 문제가 있고 다수의 CPU 및 DC/DC 컨버터가 적용이 필요하여 복잡한 구성과 가격이 높은 문제가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 cell monitoring IC를 적용하였고 좀 더 정밀한 측정과 간단한 인터페이스를 구성할 수 있었다. 본 연구에서는 기존 SVM 제어기보다 안정되고 정밀한 SVM 제어기의 개발에 대해 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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