본 연구는 경량 무기 발포보드를 이용한 커튼월시스템의 시공성 및 경제성 분석에 관한 연구로, 내화성 경량 무기 발포보드는 커튼월의 백패널로 이용하기 위해 개발된 신소재로 내화성능은 선행연구를 통해 실물 내화시험을 실시하여 이미 분석한 바 있다. 본 연구에서는 실제 건물에 내화성 커튼월 시스템을 설치하여 Mock-up test를 수행하고 일반적인 커튼월 시스템과 비교 검토하였다. 이 시스템은 기존의 커튼월 시스템과 동일한 방법으로 시공되는데, 다만 내화성능 확보를 위해 공장에서 제단되어 온 경량무기 발포보드 사용하고, 이를 커튼월 프레임에 취부한다. 비록 기존 커튼월 대비 프레임에 부착해야하는 추가 작업이 발생하나, 경량 무기 발포보드를 이용한 백패널은 커팅만으로 제작이 간편하고, 분진발생이 없어 인체에 무해하며, 파손여부를 바로 확인할 수 있어 품질확보가 용이하다. 따라서 이 시스템은 높은 수준의 내화성을 확보하면서도 시공성과 경제성면에서도 기존 커튼월 시스템과 동등이상임으로 판단된다.
뇌파 측정기는 의료용으로 주로 사용되는 유선 장비와 간편하게 사용되는 무선장비로 나뉜다. 이렇게 수집된 뇌파 신호는 신호 처리 시스템에서 목적에 맞게 특징 분석을 하게 된다. 무선 측정기의 경우 사용에 편리성을 제공하지만 실시간 신호 처리를 위한 계산력이 충분한 모바일 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 싱글보드 시스템에서 BCI 시스템의 응용을 위한 뇌파신호 처리를 시도하였다. 불행하게도 싱글보드 시스템은 기존 신호 처리 시스템과는 달리 연산 성능이 제한이 되는데 여러 대의 싱글보드 시스템을 이용하여 병렬처리 함으로써 연산 성능의 향상을 시도하였다. 그 결과 뇌파 신호 처리 알고리즘의 연산성능이 초선형으로 증가하는 결과를 얻을 수 있었다.
공유 전동킥보드의 사용이 급증하면서 공유 모빌리티의 불법 주차 사례가 많이 발생하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 지자체에서는 불법 주차된 공유 전동킥보드 견인 등의 조치를 취하고 있지만 악의적인 이용자에 대한 관리는 이루어지지 않고 있으며 비효율적인 방안이다. 이에 따라 본 논문에서는 블록체인 기반의 공유 전동킥보드 이용자 관리 모델을 제안한다. 공유 전동킥보드에는 주차 상태를 확인할 수 있는 카메라 센서, GPS 등이 탑재되어 있으며 이용자가 공유 전동킥보드 이용을 종료를 하게 되면 반납 시 주차 상태에 대한 정보를 탑재된 센서들을 통해 수집하여 공유 전동킥보드 회사가 이용자가 올바르게 주차했는지 확인할 수 있다. 또한 이용자의 주차 내역에 따라 신뢰점수를 부여하고 신뢰점수에 따라 인센티브를 지급하여 이용자가 스스로 공유 전동킥보드를 올바르게 반납할 수 있도록 유도한다. 해당 정보들은 공유 전동킥보드 회사들이 참여하는 컨소시엄 블록체인을 통해 공유되어 공유 전동킥보드 회사들의 통합적인 이용자 관리가 가능하다.
컴퓨터 하드웨어의 발전과 초고속의 네트워크의 출현으로 지리적으로는 떨어져 있지만 컴퓨터 네트워크로 연결되어 있는 교사와 학생간에 동기식 학습이 가능하게 되었다. 전통적인 원격 교육과 비교하여 볼 때, 이러한 학습은 매우 높은 수준의 상호작용과 상호 협력을 제공하지만 전통적인 교실에서의 수업과 비교하여 볼 경우에는 다음과 같은 매우 중대한 결점들을 지니고 있다. 오늘날의 동기식 학습 시스템은 오디오, 비디오, 문서 편집을 제공하는 비디오 컨퍼런싱 기술에 주로 의존하고 있으며, 교수 과정의 조절, 손을 드는 행위, 지적 표시 등과 같은 특별한 교수 방법은 크게 고려하지 않고 있다. 이에 대두된 개념이 공유 화이트보드이다. 화이트보드는 전통적인 칠판의 전자적인 대체물로 이를 통해 원격 학습에 임하는 교사와 학생들이 전통적인 교실의 칠판의 이점을 취할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 화이트보드 구현시 고려 사항인 시스템 구조와 동시성 제어 방법에 대해 다양하게 살펴본다.
웹보드게임 시행령이 시행된 후 웹보드 게임을 운영하던 대다수 업체의 매출은 큰 폭으로 감소하였다. 본 규제는 사행성과 환전을 막는데 큰 영향을 미친 것은 사실이나 아직도 이를 우회하는 비정상적인 이용이 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 웹보드 일몰 시행령을 앞두고 유지할 것인지, 변경 및 대안적 차원의 접근이 필요한 지에 대한 논의를 하며 특히 그 대안으로서의 책임게임 시스템을 활용한 비정상적인 이용자 패턴을 연구하고자 한다.
MMC(Modular Multilevel Converter)는 여러 개의 Power Module을 직렬로 연결하여 정현파에 가까운 고전압의 파형을 얻을 수 있는 토폴로지로 대용량 전력변환 분야의 요구를 만족하면서 전력 품질을 향상시킬 수 있어 근래에 상당히 주목받고 있다. 당사에서는 5Mvar급 STATCOM(STATic synchronous COMpensator)을 MMC 형태로 제작하였다. 제작된 5Mvar급 STATCOM은 한 상당 12대의 Power Module로 구성하여 25-Level로 제작되었다. 제어시스템은 DSP(Digital Signal Processor)를 이용하였으며, 하나의 Main Controller와 다수의 Cell Controller, FPGA 보드 등으로 구성되어 있다. Controller 간의 상호 정보를 교환하기 위해 CAN 통신을 이용하였고, Power Module의 스위칭을 위한 보드는 각각에 연결되어 있으며, Cell Controller보드와는 절연을 위해 광신호로 연결하였다. 본 논문에서는 MMC 시스템의 제어기간 CAN 통신인터페이스와 Power Module의 PWM 동기화에 대해 설명을 하였다.
본 논문에서는 전기자동차용 단상 온-보드 충전기를 위한 Cycloconverter-type High Frequency Link 회로구조와 능동 전력 디커플링 회로를 이용한 전기자동차용 고전력밀도 양방향 온-보드 충전기를 제안한다. 제안된 시스템은 전력변환부 단계를 줄이기 위한 AC-AC 변환회로와 DC링크 캐패시터를 최대한 줄이기 위해서 벅-타입 능동 전력 필터를 사용한다. 이를 통해 전력변환시스템 전체의 부피를 줄일 수 있으며, 전해 커패시터를 필름 커패시터로 대체하여 수명 문제를 해결할 수 있다. 제안된 시스템의 성능은 MATLAB/Simulink 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
음성은 인간이 가진 가장 편리한 제어전송수단으로 이를 통한 제어는 인간에게 많은 편리함을 제공할 것이다. 본 논문에서는 다층구조 신경망(Multi-Layer Perceptron)을 이용하여 간단한 음성인식 명령처리시스템을 Matlab 상에서 구성해 보았다. 음성인식을 통한 제어의 목적을 위해 화자종속, 고립단어인식기를 목표로 설정하여 연구를 수행하였다. 음성의 시작점과 끝점을 검출하기 위해 단구간 에너지와 영교차율(ZCR)을 이용하였고 인식기의 특징파라미터로는 12차 LPC켑스트럼 계수를 사용하였다. 그리고 신경망의 출력값을 기동, 정지시에 활성화되도록 3개의 계층으로 하였고, 신경망의 뉴런의 개수를 각각 12, 12, 2으로 설정하였다. 먼저 기준음성패턴으로 학습시킨 후에 Matlab 환경하에 동작하는 dSPACE 실시간처리보드에 변환된 C프로그램을 다운로드하고, 음성을 입력하여 인식 후 dSPACE보드의 D/A컨버터의 출력단에 연결된 DC모터를 기동, 정지제어를 수행하였다. 실시간 음성인식 명령처리 시스템 구현을 통하여 원격제어와 같은 음성명령을 통한 제어가 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 I/O 인터페이스 제어 보드와 ISA 인터페이스 제어 보드, 그리고 레고 기반의 프로토타입을 통해 실시간 신발 공정 컨베이어 제어를 위한 원격 감시 및 제어 시스템을 구현하였다. 컨베이어를 실시간으로 제어하기 위하여 작업의 우선권을 사용자가 정할 수 있는 RTLinux를 사용하였으며, RTLinux 기반으로 디바이스 드라이브를 작성하였다. Client/server분산환경의 웹을 기반으로 실시간 시스템의 구현 및 테스트를 통해 프로토타입의 작동을 확인한다.
본 논문에서는 TI(Texas Instrument)사의 범용 디지탈 프로세서인 TMS320C30을 이용하여 MPEG-2 계층2(Layer II) 오디오 부호화 알고리듬의 실시간 처리가 가능한 시스템을 구현하였다. 구현한 시스템은 1 채널의 오디오 신호를 처리하기 위한 Slave 보드 5개와 채널 멀티플렉싱과 부가 처리를 위한 Master 보드 1개로 이루어져 있다. MPEG-2 알고리듬의 각 단계별 소요시간을 계산한 후, 이를 바탕으로 각 프로세서에 할당하는 작업량을 조정하여 실시간 처리에 적합한 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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