본 논문은 DC/DC 위상천이 풀브릿지 컨버터의 과도상태 개선을 위한 듀얼모드 제어를 제안한다. 기존의 discontinuous conduction mode (DCM)과 continuous conduction mode (CCM)을 이용하여 운용하는 위상천이 풀브릿지 컨버터는 각 모드의 상이한 전압게인의 특성을 고려하지 않아 급격한 로드 변동시 출력 전압의 언더슈트 혹은 오버슈트가 크게 발생한다. 제안하는 듀얼모드 제어는 DCM과 CCM 각 모드 별개로 제어가 적용되고 출력 전류의 변화에 대응하는 적응형 feed-forward 제어가 적용되어 컨버터의 과도상태를 개선할 수 있다. 듀얼모드의 제어 방법의 성능과 타당성을 시뮬레이션을 통해 입증한다.
모듈화 멀티레벨 컨버터 (modular multilevel converter, MMC)는 고압직류송전(high-voltage direct current, HVDC)에 대한 기술이 발전함에 따라서 이와 관련된 전력변환 장치로써 많은 연구되어지고 있다. 10kV 이하로 구현되는 중압직류송전(medium-volatge direct current, MVDC) 시스템 및 모터 드라이브에 이용되는 MMC의 경우에는 수백 개의 직렬 서브모듈로 구성된 MMC가 사용되는 HVDC와 다르기 때문에 여러 모듈레이션 방식에서의 다른 장단점을 가지게 된다. 본 논문에서는 전력전자 시뮬레이션 툴인 PSIM을 이용하여 여러가지 모듈레이션의 MVDC으로의 적용에 있어서의 장단점을 분석한다.
본 논문은 SiC-MOSFET 기반 전기차용 인버터의 DC-Link 캐패시터 전기용량을 선정하는 방법에 대해 연구하였다. 인버터 시스템에 주로 사용되는 DC-Link 캐패시터는 안정적인 전원 및 고주파 전류 공급 등의 중요한 역할을 한다. 그러나 인버터가 고용량일수록 캐패시터 사이즈가 커지고 무게가 늘어나는 문제가 발생한다. 따라서, 차세대 전력 반도체 소자로 각광 받는 SiC-MOSFET의 높은 동작 주파수의 특성을 활용하여 캐패시터 소형화를 실현시켰다. 또한, PSIM 시뮬레이션을 통해 제안하는 연구의 타당성을 검증하고 Si-IGBT 인버터와 비교하여 그 효과를 입증하였다.
본 논문은 비대칭 모듈형 멀티레벨 토폴로지를 이용한 컨버터 기반 발전원의 실계통 연계에 대한 실시간 시뮬레이터 모의를 수행하였다. 비대칭 모듈형 멀티레벨 컨버터를 구성하는 6개의 암은 직렬로 연결된 다수의 하프브릿지와 풀브릿지 서브모듈로 구성되어 있으며, 각각의 서브모듈을 서로 다른 전압으로 제어하여 출력품질을 극대화 할 수 있다. 본 실험에서 사용된 실계통 및 비대칭 모듈형 멀티레벨 컨버터는 Real-Time Digital Simulator (RTDS)의 RSCAD를 이용하여 모델링 하였으며, 해당 계통 내 컨버터 기반 발전원들의 응답을 결과로 다룰 것이다.
본 논문에서는 최소손실 불연속 변조 기법에 따른 2레벨 3상 전압원 인버터의 DC 링크 전압 리플을 분석하고 이를 통해 DC 링크 커패시터 전기 용량을 선정하는 방법을 제시하였다. 커패시터 전기 용량은 클수록 전압 리플을 제한하는 데 유리하지만, 이는 인버터 제작비용을 증가시키고 전력 밀도를 낮춘다. 따라서 DC 링크 커패시터 전기 용량을 적절히 선정하는 것이 중요하다. PSIM을 이용한 매입형 영구자석 동기 전동기 구동모의실험으로 제시한 분석 방법의 타당성을 검증하였다.
This is paper, we represent the laser printing system as the new technique in computer output printing. Laser printer, which can process a lot of information for high speed and high resolution, has been designed and realized in our design performance. Optical signal processing and data processing technique are described. Also the requirements for the optical components and their implementations are discussed. The arbitrary patterns, Korean and Chinese characters are given as printed outputs actually.
COVID-19 대유행 및 이태원 압사 사고로 인해 안전 관점의 인구 밀집에 관심이 높아졌으며, 기존 CCTV를 통한 단순 관찰방식을 넘어 유동 인구의 흐름까지 예측한 인구 밀집도 파악이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 기존 관찰방식 공공데이터 CCTV에 컴퓨터 비전(CV) 및 다중 객체 추적(MOT) 기술을 추가 적용하여 사용자 중심(시각, 장소)의 유동 인구수와 인구 밀집 지역을 파악할 수 있는 모델을 제안하고 구현하였다. 이 모델을 적용함으로써 시민들은 안전한 환경에서 인구 밀집에 관련된 사고로부터 보호받을 수 있을 것으로 기대한다.
매년 졸음 및 부주의 운전으로 인한 교통사고로 인명 및 재산 피해가 끊이지 않고 있다. 즉각적인 졸음 감지만을 위한 기존 시스템의 단점과 한계를 보완하고자, 본 논문에서는 위험 행동을 감지한 후 당시 사진과 데이터를 저장하고 이를 점수로 환산하여 장기적인 운전 습관 개선을 목표로 하는 운전자 관리 감독 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 화물차 운전자와 같이 장시간 운전을 하는 대상에게 안전 주행을 장려하고 올바른 운전문화를 확립하게 하여 교통안전에 긍정적 역할을 담당할 수 있다.
규칙 기반의 챗봇(Chatbot)은 개발자가 미리 지정한 키워드와 패턴을 통해 사용자의 의도(Intent)를 파악하기 때문에, 챗봇을 응용한 어플리케이션에서는 제한적인 활용도를 보인다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해, 프레임워크 기반의 한글 자연어 처리 챗봇 성능 향상을 위한 점진 학습(Incremental Learning)을 제안한다. DialogFlow는 규칙 기반의 챗봇 프레임워크로서, 사용자 질의 패턴에 대한 사전 학습이 치명적이다. 제안하는 점진 학습 기법은 사용자 질의가 미리 학습되어 있지 않은 경우에도, 유사도 기반으로 질의의 의도를 결정할 수 있다. 이때 entity 조합과 기존에 학습된 질의들과의 유사도를 통해 의도를 결정하여, 프레임워크를 점진적으로 학습한다. 이를 적용하여 연세대학교 정보들을 제공하는 챗봇을 개발하고, 실험을 통해 제안된 점진 학습 기법은 기존 시스템보다 다양한 종류의 질의 처리가 가능하고, 더욱 빠른 응답 속도를 나타내는 것을 확인하였다. 또한 사용자가 증가함에 따라 점진 학습을 통해 성능이 더욱 증가하는 자가 학습 모형으로서의 우수함을 확인하였다.
Drug-induced gingival overgrowth is an abnormal increase of gingival tissues caused as a side effect of systemic medication. This report presents a severe case of valproate-induced gingival overgrowth combined with ulcerative and hemorrhagic lesions in a patient with Lennox-Gastaut syndrome. Considering the patient's limited cooperative ability, gingivectomy and excisional biopsy under general anesthesia were performed. The lesions were successfully treated without recurrence. When gingival enlargement does not subside with nonsurgical treatments, surgical procedure and excisional biopsy are to be performed. Postoperative management of oral hygiene is critical to prevent recurrence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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