많은 기업들이 사업화를 추진하고 있는 LED 조명은 대표적인 녹색에너지 기술로 현재 우수한 제품들이 비교적 많이 공급되고 있다. 그러나 방송영상용 LED조명은 일반 가로등, 광고용 또는 운송기구용 LED조명 장치들에 비해 출력이 높으면서 휴대가 간편해야한다. 따라서 방송영상 촬영 시 크기가 크고 취급 또한 불편한 할로겐등과 형광등의 대체광원으로 LED를 사용한다면 장비의 경량화를 통하여 방송영상조명 장비산업의 활성화가 될 것으로 예측된다. LED 모듈 보드는 양산성과 칩 마운터의 SMT 생산 가능 사이즈를 고려한 후 모델별 제품의 전체적인 사이즈를 고려하여 보드 사이즈를 결정하였다. 본 논문에서는 80W 보드를 제작해기위해 20W LED보드 4장을 세로로 배치하였다. 즉 모델별 LED 모듈 보드 사이즈를 공용화하여 120W, 200W의 고출력 LED 조명장비를 보드 수의 증가로 선택할 수 있다.
최근 차량에 블루투스와 와이파이 등 근거리 통신기능을 부가하여 스마트폰과 연동함으로써, 최신 자동차는 차량 전자제어장치인 ECU를 통하여 자동차 위치정보, 고장 진단정보 등 다양한 정보를 파악할 수 있도록 엔터테인먼트화 되어 가고 있다. 본 연구를 통하여, 온보드 진단기와 스마트폰의 근거리 통신 기능을 활용하여, 차량 온보드 진단기와 연관하여 여러 가지 스마트폰 모델과 블루투스 및 근거리 무선통신인 NFC와의 호환성 시험을 실시하고, 이를 분석해 보았다. 더 나아가, 스마트폰 연동 블루투스 및 NFC 인터페이스 기능을 갖는 온보드 진단기의 단말기 구성과 고장진단 기능 구현을 비롯하여, 고장진단용 디버깅 프로그램을 개발하였다. 또한, OBD-II 인터페이스를 통해 차량의 고장진단 데이터를 추출하였으며, 끝으로 온보드 진단기 CAN 프로토콜 구현 제시와 함께 이의 결과를 분석하였다.
4차산업혁명이 본격화됨에 따라 관련 기술들이 화두가 되고 있다. 고속 무선통신과 같은 기술을 최대한으로 활용하기 위한 하드웨어 개발이 가속화되고 있으며, 관련 기업들이 급격히 성장하고 있다. 인공지능의 경우 관련 연구를 위해서 일반적으로 데스크톱을 사용하는 경우가 많지만, 주로 딥러닝의 학습 과정을 위해 사용되고 있으며 생성된 모델을 프로그램 등에 포함하여 사용할 기기에 이식하는 경우가 많다. 하지만, 학습량이 과도하거나 데스크톱의 성능만큼 제작된 모델을 사용하게 되어 전원공급이 따로 이루어지지 않는 기기의 경우 전력이 부족하거나 성능이 충분하지 못하기 때문에 제 결과를 내기 어렵다. 본 논문에서는 딥러닝의 성능을 임베디드 보드에 맞추어 개발하기 전에 판매되고 있는 몇 가지 Neural Process Unit을 탑재한 보드와 USB로 딥러닝 수행 성능을 높일 수 있는 딥러닝 액셀러레이터를 사용하여 효율성을 비교하여 임베디드 보드로 가능한 개발 방향을 제시한다.
본 논문에서는, 이형질의 분산된 소프트웨어 시스템들의 연동을 위해 각 시스템을 담당하는 에이전트들을 할당하고 블랙보드 구조를 이용하여 그들간의 협력을 제공하는 시스템을 제안하였다. 이 시스템을 분산 컴퓨팅 환경의 하나인 멀티미디어 원격교육 시스템에서 이미 개발되어 있는, 특성이 서로 다른, 소프트웨어 서브 시스템들의 연동을 지원하는데 적용하였다. 각 에이전트들에 대한 메타지식을 제어기에 분리 시킴과 더불어, 제어 지식과 문제해결 지식을 명확히 분리하여 분산, 협조형 문제해결의 기존 시스템들이 찾는 문제점을 개선하고 기존의 소프트웨어 시스템들의 재사용성을 높였다.
본 논문에서는 TTS 알고리듬을 16 비트 고정 소수점 DSP인 TMS320C6201을 이용해 다채널 실시간 구현하였으며, 실제로 음성처리 부가 서비스 시스템에 보드 형태로 구현하여 응용하였다. 구현된 TTS는 최적화 작업을 통해 최대 40 MHz 클록으로 채널 당 2초의 합성음 생성하도록 했으며, 개발된 TTS 보드는 두 개의 DSP를 사용하여 DSP 당 8 채널씩 총 16 채널을 수용하였다 실험 결과, 모든 채널에서 실시간적으로 음성 합성이 수행됨을 확인하였다.
CPFR(Collaborative Planning Forecasting and Replenishment)은 기존의 생산관리 패러다임(Paradigm)을 탈피하는 새로운 협업적 생산 극대화 시키는 데 목적을 두고 있다. CPFR의 핵심은 정보 공유를 기반으로 하는 공급망상 참여 기업간의 협업이며, 이는 매우 불확실한 시장 상황 하에서 끊임없는 발생하는 예외사항들을 처리하는데 매우 중요하다. 본 연구에서는 참여 기업간의 협업을 가능하게 하는 블랙보드 기반 협업 에이전트(Blackboard Based Collaboration Agent) 구조를 제시한다. 또한 화행 이론(Protocol)을 제시하여 참여 기업간의 협동 과정을 제어하는 방식을 구현한다.
본 개발에서는 초고속 복합 분자펌프 구동을 위한 디지털 구동장치를 설계하였다. BLDC구동을 위한 디지털 제어 시스템의 핵심제어 보드 설계 및 모듈 설계를 하여 보드제작 및 기본성능평가를 하고 고속 회전 실험을 하였다. AMB의 구동 특성을 파악하였으며 AMB 구동을 위한 와전류식 변위 센서의 구동 특성을 파악하였다. 와전류식 변위 센서의 거리측정 방법을 구현하였으며 AMB와 와전류식 변위센서 구동부를 설계하였다.
한정된 자원을 효율적으로 사용해야하는 이동통신망에서 멀티미디어 서비스 요구에 따른 무선 트래픽 채널을 할당하는 기법은 무선이라는 특수 환경으로 인해 제약을 받을 수밖에 없다. 이동망의 기지국의 경우 여러 무선 가입자 보드로부터 요구되는 서비스별 트래픽요구에 대한 채널 할당과 이에 대한 메인보드에서 처리해야 하는 작업 스케줄링은 무선과 CPU라는 서로 다른 환경을 잘 매핑하는 과제를 안고 있다. 본 논문에서는 음성과 데이터 호를 동시에 서비스하는 셀룰러 시스템에서 멀티미디어 서비스 트래픽 특성을 고려한 주파수할당과 작업 스케줄링이라는 두 가지 요소를 접목할 때 인공지능알고리즘인 유전자알고리즘을 이용하는 방법과 이에 적합한 작업 스케줄링 방식을 제안한다.
본 논문에서 개발한 시스템은 원자력 발전소의 금속파편감시계통(Loose parts monitoring system, LPMS)에서 충격신호의 탐지를 위해 사용되는 하드웨어와 관련이 있는 트리거 판단을 위한 보드이다. LPMS는 원자로 내부에서 발생하는 금속 파편이나 이물질의 존재 여부와 위치를 정확히 찾아내 원자력 발전소의 불필요한 가동중단이나 예기치 않은 안전 사고를 예방 할 수 있는 시스템이다. 본 논문에서 개발한 DAM(Data acquisition module)보드는 LPMS의 하드웨어 중에서 입력된 신호를 디지털로 변환하여 충격신호의 트리거 여부를 판단하는 기능을 한다. DAM은 디지털 필터와 트리거 판단을 위한 알고리즘이 DSP에서 실시간으로 처리되어 DMS의 기능을 업그레이드 하였다. 개발된 시스템은 기존 외국 장비에 비하여 하드웨어 성능이 대폭 향상되었으며 하드웨어의 완전 국산화 개발이라는 특징이 있다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크 기반의 전력 소모 측정 데이터를 모바일 기기로 제공하는 전력 검침 시스템을 제안한다. 디지털 전력량계의 전력 소모 측정데이터를 전송하는 아두이노 보드와 전송된 정보를 수신하는 게이트웨이 및 수집된 전력량을 환산하는 서버와 소비전력을 스마트폰에 모니터링하는 앱으로 구성된다. 전력미터기는 Zigbee를 이용한 Sensor Network를 구성하여 전력데이터를 전송하며 아두이노 보드를 통해 서버에서 소모전력량과 요금을 계산하고, 무선 LAN을 통해 서버에 접속한 모바일 단말기에 전력사용량을 실시간으로 알 수 있도록 한다. 이러한 전력 검침 시스템을 구현하여 실시간으로 집안의 소모전력을 모니터링할 수 있으며 전력절감을 유도하는 것을 목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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