본 논문은 dual half bridge converter와 full-bridge converter가 결합된 절연형 양방향 컨버터를 제안하였다. 기존의 전류원 컨버터는 스위치가 턴-오프 시 전압 스파이크 문제가 발생한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 절연형 양방향 컨버터에 공진 커패시터와 공진 인덕터를 추가하였다. 추가된 공진 소자들에 의해 준공진이 발생하고 이를 이용하여 스위치의 zero voltage switching (ZVS)조건을 충족시킬 수 있다. 그 결과 제안된 컨버터의 모든 스위치는 소프트 스위칭을 달성하고 전압 스파이크 문제를 해결 할 수 있다. 이를 이론적인 분석과 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 심층 신경망 기반의 사운드 분류를 위한 청각 특성 추출 기술을 제안한다. 심층 신경망은 인간의 신경망을 모델링 하기 때문에 인간의 인식을 기반으로 하는 특성을 사용한다면 더 적합한 학습을 할 수 있다. 기존 방법인 MFCC와 스펙트로그램과는 달리 스파이크그램은 인간의 청각 시스템을 기반으로 파형을 해석하는 방법이기 때문에 심층 신경망에 더 효율적인 특성이라고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사운드 분류 기술의 특성으로 스파이크그램을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하면 MFCC와 스펙트로그램을 사용하는 것보다 더 높은 분류 성능을 얻을 수 있다.
본 논문에서는 고압 방전등을 위한 2단 저주파식 구형파 전자식 안정기를 제안한다. 안정기는 저주파수 구형파 전류를 램프에게 공급하기 위해 인버터와 PFC 단으로 이루어져 있다. 저주파수로 구동하기 때문에 음향 공진 현상은 발생하지 않는다. 그러나 저주파수 극성 반전시 스파이크 전류가 발생하게 되는데 램프전류에 더해져서 흐르기 때문에 램프의 정격 전력 특성에 나쁜 영향을 미치게 된다. 이에 대한 대책으로 새로운 제어 방식이 안정기를 제안하였다. 제안된 안정기는 HID 램프를 위해 150W의 프로토타입 안정기로부터 시뮬레이션 및 실험적인 결과들에 의해 검증하게 된다.
단조 성형공정의 공정변수 중에 소재와 금형과의 마찰과 성형품과의 관계를 알아보기 위해 마찰계수 결정 프로그램을 제작하여 링 압축 시험을 통해 마찰조건별 마찰계수를 구하였다. 금속 성형공정에 있어서 널리 응용될 수 있는 스파이크 단조 공정을 통해 단조 공정에서 시편과 금형사이의 마찰조건과 성형품의 형상과의 관계를 시험을 통해 규명하고, 소성가공 전문 해석프로그램 DEFORM을 사용하여 마찰조건에 따른 해석을 수행하여 시험과 해석의 결과를 토대로 단조 성형공정변수의 하나인 마찰에 대하여 고찰하였다.
초음속 흡입구는 고속 비행에서 발생하는 충격파를 이용하여 제트엔진 내부에 유입되는 공기를 압축시키는 구조로써 주로 램제트와 스크램제트 엔진에 적용되어 연구개발이 진행되어 왔으며 현재는 미사일의 추진체 개발에도 응용되고 있다. 초음속 영역에서의 흡입구는 cone 모양의 스파이크 구조를 통해 경사충격파가 생성되어 외부에서의 공기압축을 먼저 거치게 된다. 본 연구에서는 EDISON CFD를 이용하여 외부압축 초음속 흡입구 주위의 공기유동을 해석하고 Cubbison, R.W.의 풍동실험 결과와 비교 분석하였다. 초음속 흡입구 주위의 유동을 2D 축대칭 압축성 유동으로 가정하고 EDISON CFD의 2D_Comp_P 솔버를 사용하여 수치해석을 수행하였다.
본 논문은 GaN 트랜지스터를 적용한 토템폴 PFC(Power Factor Correction)의 디지털 구현을 위한 방법을 제시한다. 특히, GaN 트랜지스터의 낮은 역회복 특성으로 토템폴 PFC의 연속 연속 모드 동작을 가능하게 한다. 토템폴 PFC는 고속 스위칭을 하는 레그를 GaN 트랜지스터를 사용하고, 라인 주파수로 스위칭 하는 레그는 일반적인 MOSFET을 사용하게 된다. 구조적으로 토템폴 PFC는 제로 크로싱에서 전류 스파이크 문제가 발생한다. GaN 트랜지스터는 전류 스파이크에 취약하기 때문에 최소화되어야 한다. 따라서, 본 논문은 디지털 구현에 있어 제로 크로싱에서 소프트 스타트 구현을 통해 이 문제를 최소화 하고, 모의실험을 통해 디지털 구현의 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 스파이크그램을 기반으로 음소 인식을 위한 특성을 추출하는 방법을 제안한다. 음소 인식에 널리 사용되는 푸리에 변환 기반의 특성은 청각 기관의 동작에 부합하는 과정으로 구해지지 않으며 프레임 단위로 추출되어 높은 시간 해상도를 가지지 못한다. 따라서 음소 인식의 성능 향상을 위해 높은 시간 해상도를 가지면서 인간의 청각기관을 모델링 하는 새로운 음성 특성 추출 기술이 요구된다. 본 논문에서는 청각 기관의 특성 추출 및 전달 과정을 모델링 하는 기법인 스파이크그램을 사용하여 음성 신호를 분석하고, 이로부터 음소 인식을 위한 특성을 추출하는 방법을 제안한다. 심층 신경망 기반의 음소 인식기를 사용하여 제안한 특성의 음소 인식 성능을 측정하였고, 짧은 음소에 대해 제안 특성이 기존 푸리에 변환 기반의 특성보다 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다. 이 결과로부터 청각 모델을 기반으로 추출된 새로운 음성 특성을 사용하여 음소 인식이 가능함을 확인할 수 있다.
인간의 시각 피질을 구성하고 있는 시각 뉴런은 모든 시각적 자극에 반응하는 것이 아니라 특정한 조건을 갖춘 시각적 자극에 반응한다는 것이 생리학적 실험을 통하여 밝혀졌다. 본 연구에서는 이와 같은 생리학적 실험을 해석하기 위하여 랜덤한 이득을 갖는 선형 필터를 포함하는 뉴런의 발화 특성을 시뮬레이션하고 설명할 수 있는 모델을 제안하였고 또한 제안한 모델의 선형 필터의 출력이 전체 자극 데이터의 부공간을 형성하고 있음을 실험을 통하여 증명하였다. 구현된 모델의 타당성을 검증하기 위하여 서로 다른 4개의 시각적 자극 데이터들로부터 임의로 추출한 2개의 화소에 대한 값의 분포를 관찰하였다. 전체 자극 데이터와 스파이크 발화 자극 데이터의 분포로부터 중심 좌표 값 즉, 가장 많은 값이 분포하는 좌표 값을 추출하여 두 분포 사이의 차이를 확인할 수 있었고 구현된 모델이 전형적인 LNP 모델과 동일하게 전체 자극 데이터가 전체 집합일 경우 스파이크를 발생시키는 자극 데이터가 전체 자극 데이터의 부공간 임을 실험을 통하여 증명하였다. 본 연구는 시각적 자극에 대한 스파이크의 발생기전과 관련된 기초 연구로 활용할 수 있다.
팔중극자 반응셀을 장착한 사중극자 유도결합플라즈마 질량분광기에서 동위원소 희석법을 사용하여 셀레늄을 분석할 때에 여러 다른 스파이크 동위원소들 76Se, 77Se, 및 78Se에 대한 정확도와 정밀도를 비교하였다. 무기 셀레늄 표준용액에 대한 분석결과, ID분석법의 정확도는 매일의 결과는 물론 장기간(세 달간)에도 세 개의 스파이크 모두 1 % 이내의 오차만을 보여주었고 %RSD도 1 % 수준이었다. 동위원소 스파이크 76Se, 77Se 은 그 결과값은 비슷하며 78Se이 조금 더 나은 결과를 보여주었다. 하지만 실제시료인 기준물질 NIST SRM 1568a(쌀분말)과 NIST SRM 2967(홍합)에서는 사용하는 스파이크 동위원소에 따라 서로 다른 정확도와 정밀도를 보여주는데 가장 큰 이유는 측정 및 계산에 사용된 m/z에 대한 서로 다른 여러 간섭 때문으로 나타났다. ORC사용으로 인한 SeH의 생성때문에 나타나는 간섭을 보정한 뒤 매트릭스에 포함된 Br, As에 의한 간섭에 대한 보정을 하였다. 결과, 비교적 간단한 매트릭스를 가진 쌀분말일 때 76Se, 77Se, 및 78Se은 서로 비슷한 결과를 얻었으며 각 각 80% 정도의 회수율을 꾸준하게 보여주었다. 정밀도는 78Se의 경우에는 1.8% RSD로서 무기표준물의 경우와 비슷하다. 76Se와 77Se는 각 각 8.6%, 6.3% RSD로서 약간 높지만 전체적으로 이 실험은 신뢰할 수 있다고 보인다. 매트릭스가 복잡한 홍합의 경우에도 76Se와 77Se는 오차가 5 % 이내로서 정확한 결과를 보여주나 정밀도는 RSD 15 % 수준으로 조금 높은 편이다. 하지만 78Se의 경우에는 정확도도 나쁘지만 정밀도가 매우 나빠서(100% 이상의 RSD) 신뢰할 수 없는 결과를 보여준다. 이 는 78Se의 경우, 워낙 Br의 간섭이 크기 때문으로 비록 수학적 보정을 한다하여도 충분하지 않음을 보여준다. 따라서 스파이크 동위원소를 선택할 때에는 매트릭스가 간단하다면 신호가 높은 78Se동위원소를 선택하는 것이 조금 더 유리할 수 있지만 Br이나 간섭이 많을 때는 78Se은 피하고 76Se이나 77Se을 선택하여야 하며 이 경우 충분히 좋은 결과를 보여줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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