푸리에 변환을 이용하여 100kHz의 주파수 범위까지 사용할 수 있는 전기화학적 임피던스 측정시스템을 제작하였다. 이 시스템은 신호 발생기, 특수하게 고안된 정전위기, 고속 자료수집 장치, 시스템 제어기 및 컴퓨터 인터페이스로 구성되었다. 우리가 제작한 시스템은 lock-in amplifier를 사용하는 상품과 성능이 비슷하였다. 측정에 소요되는 최소 시간은 사용된 최적 주파수의 한 주기에 해당하므로 상당히 짧아졌다. 이 시스템을 사용하면 부식 초기와 같이 시간에 따라 변하는 전기화학적 계면현상을 임피던스 측정법으로 연구할 수 있으리라 전망된다.
대부분을 수입에 의존하고 있는 연료의 연소효율 증대, thermal NOx의 배출 저감은 화염특성 감지 및 분석을 통해서도 가능하다. 연소시스템에서 화영의 flicker에 대한 정보를 퓨리어 변환을 통해 frequency domain data 로 변환시켜 해석한 결과, 일반적으로 연소 영역의 난류강도가 커질수록 frequency와 강도는 커졌으며, 화염의 강도는 연료 공급 유량이 커질수록 항께 커졌다. 선회도가 $0{\sim}1.16$ 범위에서 커질 때, 화염의 강도는 작아졌다. 시험 연소로의 관찰구를 통하여 얻은 신호는 화염유무에 따라 그 차이가 매우 커서 화염의 존재 유무를 쉽게 알 수 있었다. 발생되는 NOx의 양은 화염강도와 밀접한 관계가 있음을 보여주었다.
전기철도는 전차선을 통해 차량을 구동할 수 있는 전력을 공급하며, 공급된 전류는 선로 및 접지망을 통해 변전소로 귀환한다. 전기철도 구간에서 철도차량의 운행에 따라 사용된 부하전류는 귀환회로인 궤도를 통해 변전소로 유입한다. 철도차량에서 사용되고 있는 전력변환장치 때문에 부하전류에는 고조파가 함유되고 이러한 고조파 전류가 열차제어시스템에 영향을 주지 않아야 한다. 본 논문에서는 신규로 건설된 전기철도 구간에서 철도차량 운행에 따라 발생되는 고조파가 연동장치에 영향을 주는 지 확인하기 위하여 시험한 결과를 제시하고 있다. 신호기계실에 설치되는 연동장치에 철도차량 운행에 따라 고조파 영향이 있는 지 확인하기 위하여 본 논문에서의 시험은 철도차량이 운행되는 선로변 설비에서 연동장치로 연결되는 부분에서 수행되었다.
PACS를 구현할 때 가장 어려운 점은 데이터 총량이 방대하다는 것이다. 이러한 이유로 PACS에서는 대용량의 기억장치를 필요로 하고, 동시에 빠른 전송시간이 요구된다. 따라서 PACS에 저장하는 의료영상은 압축이 필요하다. Ingrid Daubechies와 Stephane Mallat 등에 의해 발표된 웨이브릿 변환은 푸리어 변환과 같이 기저 함수들의 집합으로 신호를 분해하는 방법이다. 본 논문에서는 실험 의료영상을 DWT 방법으로 압축하여 효용성을 평가하였다. 실험 결과 $512{\times}512{\times}2^8$ 크기의 입력영상을 4 레벨 DWT 후 저주파영역에 남아 있는 신호를 디스플레이 하는 것이 효율적임을 알 수 있었다. 4 레벨 DWT에 의한 영상의 압축비는 1:16로서 높은 압축비를 가지고 있었으며, 압축결과 압축비는 좋았으나 블록화 현상에 의해 영상에 계단현상이 나타나는 문제점이 있었다.
본 논문에서는 태양광 발전시스템을 이용한 PWM(Pulse Width Modulation) 전압형 인버터를 전력변환기로 구성하였고, 안정된 변조를 위해서 동기신호와 제어신호를 56F8323 마이크로프로세서에 의해서 처리하였다. PWM 전압형 인버터는 태양전지가 연속 발전할 수 없는 단점을 보완하기 위해 일반 상용전원과 연계함으로써 약 10~20[%]의 전력 절감 효과를 얻을 수 있는 에너지 절약 전원 복합형 전력변환장치로 구성하였다. 그리고 PWM 전압형 인버터와 위상동기를 위해서 계통전압을 검출하고 계통전압과 인버터 출력을 동상 운전하므로 잉여전력을 계통과 연계할 수 있게 하였다. 또한, 고조파를 절감한 출력을 유지함으로써 부하와 계통에 전력이 안정하게 공급될 수 있도록 제어 시스템을 적용하여 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
최근 신재생 에너지원으로서의 선두주자인 풍력발전은 다수의 풍력발전 회사들로 하여금 모니터링 및 고장진단 시스템의 개발을 가속화시키고 있다. 이러한 모니터링 및 진단시스템은 조기의 고장검출을 통해 고장이 발생되었을 경우 발생되는 고가의 수리비용을 미연에 방지할 수 있게 한다. 일반적으로 풍력발전과 관련된 고장진단 시스템은 진동신호 및 신호분석기법에 기반하고 있다. 이에 본 연구에서는 풍력발전 시스템에서 자주 발생되고 있는 질량 불평형 및 축 정렬 불량 등과 같은 기계적인 고장을 효율적으로 진단할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 지능화된 고장진단 알고리즘은 인공신경망기법과 웨이블렛 변환을 이용한 것으로 (주)가온솔루션에서 개발한 풍력발전용 기계적 고장발생 장치에 적용 실험을 통해 제안된 진단기법의 유용성을 확인하고자 하였다.
본 논문에서는 소의 목 넘김 소리를 이용하여 소의 사료 섭취량을 측정할 수 있도록 하는 방법을 제안하였다. 목 넘김 소리를 측정하기 위해 소의 목에 부착한 웨어러블 장치를 통해 녹음을 하게 되는데, 목장 사육환경에 따라 많은 소음이 함께 녹음되어진다. 이처럼 백색 잡음(white noise)이 섞여 들어간 원시 사운드 데이터를 스펙트럼화 하고, 필터를 이용한 신호 변환을 통하여 백색 잡음을 제거할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 통해 사료 섭취량을 측정할 수 있도록 하였다. 제안된 백색 소음 제거 방법을 통하여 소의 목 넘김 소리만을 추출하는 것이 가능하였고, 이를 통하여 소의 목 넘김 횟수 측정이 가능하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 통하여 손쉽게 소의 사료섭취량을 측정할 수 있게 됨으로써 발정기 예측, 건강관리, 그리고 사료 관리 등이 효율적으로 이루어질 수 있게 되었다.
원자로의 출력신호를 감시하는 노외중성자속감시계통의 열화상태를 점검하기 위해서는 원자로에서 방출되는 중성자 펄스를 감지하여 처리하는 전자카드에서 주파수형태로 감지하여 전압으로 변환한 후 대수 형태의 직류전압 값을 얻는 방법을 이용한다. 실제로 원전에서 적용하는 방법으로서는 주파수 카운터와 flip-flop 조합으로 이 과정을 수행하거나, 또는 다이오드펌프와 캐패시터의 조합을 이용하는 방법을 쓰며, 아직도 이 방법이 일반적으로 쓰이고 있다. 이 방법들은 높은 주파수에서는 신뢰성이 높으나 낮은 주파수에는 오차가 크고 측정시간도 오래 걸린다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 고출력대의 고주파수 범위뿐만 아니라 중위출력 범위 주파수대, 그리고 극히 저출력 범위에 속해 있는 취약주파수대인 0.21 Hz~2 kHz 범위의 낮은 주파수대에 이르는 광범위한 주파수를 대수직류전압으로 신뢰성 높게 변환시킬 수 있는 장치를 개발하였다. 개발된 선택회로의 신뢰성을 확인하기 위하여 원전에서 사용되는 실제의 데이터값을 적용하여 테스트하였으며, 그 결과를 분석하여 선택회로의 정당성을 입증하였다.
일반적으로 광통신 시스템은 전기적 신호를 광신호로 바꾸어 주는 송신부와 전송되어 온 광신호를 전기적 신호로 변환하여 부는 수신부 및 송수신부 간의 정보를 전송해 주는 경로인 정보채널로 구성된다. 광통신 시스템의 동작속도를 개선하기 위해서는 송신부 및 수신부 회로들의 고속화가 필요하다. 디멀티플렉서는 고 비트율을 갖는 하나의 직렬 스트림을 원래의 낮은 비트율을 갖는 여러 병렬 스트림들로 환원하는 장치로, 광통신 시스템의 수신부에 사용된다. 본 논문에서는 고속 및 저전력 소자로 주목을 받고 있는 에미터 크기가 2$\times$8um2 인 SiGe HBT를 사용하여 1 : 4 디멀티플렉셔를 설계하였다. 설계된 회로의 동작속도는 10Gbps, 입력전압 및 출력전압은 각각 800mVp-p와 400mVp-p, 20-80% 간의 상승시간 및 하강시간은 각각 37ps와 36ps이며, 전력소모는 1.40W이다.
본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 상호정보량과 선형판별분석기법에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 제안된 방법은 취득된 전류신호를 DFT에 의해 주파수 영역으로 변환한 후 분산정보를 이용하여 고장상태별로 차별성이 큰 순서대로 유효 주파수 성분을 추출한다. 다음 단계로 선택된 주파수 성분에 대해서 선형판별분석기법을 적용하여 고장상태별 특징들을 추출한 후 k-NN 분류기에 의해 유도전동기의 상태를 진단하게 된다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 다양한 조건하에서 실험한 결과 기존방법에 비하여 우수한 결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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