본 논문에서는 유중가스 분석법을 이용하여 실리콘 유입변압기를 효과적으로 진단할 수 있는 전문가 시스템의 개발에 관하여 연구하였다. 변압기 진단 방법은 유입기기에 대한 진단 방법으로서 현재까지 많은 연구가 진행되어 왔고 비교적 효과적인 분석법으로서 신뢰를 얻고 있는 유중가스분석법을 이용하였다. 그러나 유중가스 분석법은 경계 및 규칙의 불확실성이 필연적이기 때문에 이를 처리하기 위하여 소속정도 및 퍼지척도를 적용하여 해결하였다. 개발한 전문가 시스템은 크게 지식베이스 모듈, 추론엔진 모듈, 사용자 인터페이스 모듈로 이루어져 있으며, 지식베이스 모듈은 규칙을 이용한 지식표현을 사용하였고, 추론엔진 모듈은 후방향 추론을 이용하고, 퍼지규칙을 도입하였다. 사용자 인터페이스 모듈은 현장의 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 GUI 환경으로 구성하였다. 또한 변압기 개개의 이력 관리를 통하여 좀 더 효과적인 진단을 할 수 있도록 전문가 시스템을 데이터베이스와 연계하였다. 제안한 전문가 시스템에 대하여 실리콘유의 유중가스 데이터를 이용하여 검증한 결과 모든 사례에 대하여 정확한 판단 결과를 얻음으로써 실리콘 유입변압기를 효과적으로 진단할 수 있음을 증명하였다.
본 논문은 단상 유도전동기의 기동 시 발생하는 기동전류를 분석하고 이를 저감하기 위한 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 단상 유도전동기는 구조적인 특성으로 인해 기동토크를 발생시킬 수 있는 별도의 기동장치가 요구된다. 본 논문에서 사용되고 있는 방법은 커패시터-기동/커패시터-운전 방식이며 타 방식 대비 기동토크가 크고 운전효율이 높은 특성이 있다. 하지만 초기 기동 시 약 5~6배에 해당되는 돌입전류가 발생하며 이로 인한 초저온 냉동고 기동 소자와 주변기기들의 소손 및 수명 저하의 원인이 된다. 기동 시 발생하는 돌입전류를 저감하기 위하여 가상 dq모델 기반의 전류제어 알고리즘을 적용하여 기동 전류를 제한하고, 정격운전에 도달 시 상용전원과 동일한 운전조건으로 전환하기 위한 알고리즘을 실험을 통하여 그 타당성을 검증한다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권1호
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pp.28-31
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2015
전기기기나 엔진의 축은 여러 가지 원인으로 축기전력이 발생한다. 이런 축과 베어링이 윤활유로 절연되어 있어 콘덴서를 이루고 있고, 콘덴서와 같은 역할로 기전력을 축적하고 있다. 이 축 기전력은 선체에 비해 극히 일부를 제외하고 +전압을 갖고 있다. 이 +전압이 축의 전기 스파크를 일으켜 부식을 야기 시킬 수 있다. 이 부식을 막기 위해 선박에서는 샤프트 그라운드 시스템을 설치하여 운용하고 있다. 이 축기전력을 측정은 프로펠러 축의 전압과 메인엔진의 회전수를 동시에 측정하였다. 측정장치는 내셔널인스트루먼트사의 24비트 A/D컨버터를 사용하여 측정하였고, 프로그램은 Lab View를 사용하였다. 본 논문은 축에 발생되는 기전력을 분석하였고, 분석결과를 이용하여 모델링을 하였다. 결과로 축기전력은 메인엔진의 회전수에 따라 비례하다가 일정회전수를 넘어가면 감소하는 경향을 보였다. 후진보다는 전진이 축기전력이 높은 결과를 얻었다. 전체기전력에 비하면 지구자기의 기전력은 미미하였다.
대역 확장(Bandwidth Extension)이란 채널 용량 부족 혹은 이동통신 기기에 탑재된 코덱의 특성으로 인해 부호화 및 복호화 과정에서 대역 제한(band limited)되거나 손상된 협대역 신호(NB, Narrow Band)를 복원, 확장하여 광대역 신호(WB, Wide Band)로 전환 시켜주는 것을 의미한다. 대역 확장 연구는 주로 음성 신호 위주로 대역 복제(SBR, Spectral Band Replication), IGF(Intelligent Gap Filling)과 같이 고대역을 주파수 영역으로 변환하여 복잡한 특징 추출 과정을 거쳐 이를 바탕으로 사라지거나 손상된 고대역을 복원한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중 오토인코더(Autoencoder)를 바탕으로 1차원 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)들의 잔차 연결을 활용하여 복잡한 사전 전처리 과정 없이 일정한 길이의 시간 영역 신호를 입력시켜 대역 확장 시킨 음향 신호를 출력하는 모델을 제안한다. 또한 음성 영역에 제한되지 않는 음악을 포함한 여러 종류의 음원을 포함하는 데이터셋에 훈련시켜도 손상된 고대역을 복원할 수 있음을 확인하였다.
이미지 기반 애플리케이션 테스트는 이미지 구조 비교를 통한 애플리케이션 테스트 방법을 제안한다. 이 연구는 다양한 디바이스 운영체제의 종류나 GUI에 의존 없이 다양한 기기에서 테스트가 가능하다. 기존 연구는 운영체제 변경, 화면상의 애니메이션 실행 그리고 해상도 변경의 경우 정답 이미지와 달라지기 때문에 기존의 경우 각각 변형마다 테스터를 생성해야 했다. 하지만 이 방법은 운영체제 변경, 해상도 크기의 변경, 화면상의 애니메이션 실행과 같은 변화가 발생해도 동일한 기준으로 판별하기 때문에 하나의 테스터로 테스트할 수 있다. 두 이미지의 객체들의 기본 구조를 비교하고 이미지에 차이가 존재하는 영역을 추출해서 Faster D2-Net의 특징점으로 이미지 유사성을 비교한다. Faster D2-Net 개발로 D2-Net보다 연산의 수와 공간적 손실을 줄여 애플리케이션 이미지에서 특징점을 추출하기 적합하고 수행 시간 단축이 가능했다.
스마트팩토리의 구축을 위해서는 제조환경에서 여러 센서 및 기기 등을 연결하여 데이터를 수집하고, 데이터 분석을 통해 생산설비 등의 장애를 진단하거나 예측하여야 한다. 본 논문에서는 공작기계에서 제품을 가공하기 위해 사용되는 절삭용 인서트의 잔여 유효 수명을 예측하기 위해 진동 신호를 기반으로 한 가중화 k-최근접이웃(Weighted k-NN) 알고리즘, 의사결정나무(Decision Tree), 서포트벡터회귀(SVM), XGBoost, 랜덤포레스트(Random forest), 1차원 합성곱신경망(1D-CNN), 그리고 진동 신호를 FFT한 주파수 스펙트럼에 대해 알아보았다. 연구결과, 주파수 스펙트럼으로는 잔여 유효수명의 정확한 예측에 대해서는 신빙성있는 기준을 제공하지 못한다는 것을 알수 있었고, 예측 모델 중 가중화 k-최근접이웃 알고리즘이 MAE가 0.0013, MSE가 0.004, RMSE가 0.0192로 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이는 가중화 k-최근접이웃 알고리즘에 의해 예측되는 인서트의 잔여 유효 수명의 오차가 0.001초 수준으로 평가되어, 실제 산업현장에 적용이 가능한 수준으로 사료된다.
3차원 그래픽스에서 영상의 현실감을 높이기 위해 자주 사용되는 텍스쳐 맵핑 기법은 많은 연산량과 메모리 접근의 요구로 성능과 전력상의 병목점이 되고 있으며, 이러한 텍스쳐 맵핑 단계에서의 메모리 접근시간을 줄이기 위해 텍스쳐 캐시가 이용되고 있다. 그러나 점차 소형화 되고 있는 휴대용 기기의 특성과 배터리로 동작하기에 갖는 전력상의 제약으로 인해 텍스쳐 캐시가 차지하는 면적과 에너지 소모를 줄이는 노력이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 기법은 텍스쳐 캐시의 크기가 줄어듦에 따라 발생하는 미스율의 증가를 보완하기 위해 미리 읽기 기법을 사용한다. 또한 미리 읽기 버퍼에 텍스쳐 캐시에서 교체되는 블록을 임시로 저장해 둠으로써 충돌 미스를 줄이는 기법을 제안한다. 실험 결과, 1K bytes와 2K bytes의 캐시의 사용하면서 16K bytes 또는 8K bytes의 캐시를 사용했을 때와 비슷한 성능을 유지할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 제안하는 기법의 사용으로 텍스쳐 캐시에서 소모되는 에너지 소모를 $23%{\sim}60%$까지 줄이고 70%정도의 면적을 감소 시킬 수 있음을 보여주었다.
본 논문에서는 용액 기반의 탄소나노튜브(CNT: Carbon Nano-tube)를 전자기기의 전도성 소재로 사용하기 위하여 쉽고 빠르게 형성하는 방법에 대해 연구하였다. 이를 위해 스핀 코팅 방법 및 아르곤 상압플라즈마 공정을 적용하여 글라스 위에 CNT 박막 코팅을 진행하였다. 코팅 횟수에 따른 전기적, 물리적 특성 변화를 관찰하기 위하여 1회부터 5회까지 동일한 방법으로 형성된 샘플을 제작하였고, 각 샘플에 대해 표면 형상, 반사도, 투과도, 흡수율 및 표면 저항을 측정하였다. 현미경을 이용하여 관찰했을 때 횟수가 늘어날 때 글라스 상에 검은 형상이 더 잘 관찰되며, 특히 스핀코팅에 의해 가운데 영역이 더 검게 관찰되는 것을 알 수 있다. 코팅 수가 증가함에 따라 측정 파장의 전 영역에서 투과도는 감소, 반사도 및 흡수율은 증가하였다. 또한, 파장이 감소함에 따라 투과율은 감소, 반사도 및 흡수율은 증가한다. 전기적인 특성의 경우, 2번 코팅했을 때 전도도가 상당히 향상됨을 확인할 수 있었으며, 추가 코팅에 의해서 전도도 감소가 관찰되지만, 큰 변화를 보이지는 않았다. 결론적으로 CNT를 투명전극으로 대체하기 위해서는 반사도 및 전기전도도를 함께 고려하여 코팅 횟수를 고려해야 하며, 2회가 최적임을 알 수 있다.
리튬 2차전지는 휴대용 전자기기의 전원으로 사용되어 왔다. 최근 하이브리드 자동차, 전기자동차의 에너지 저장매체로써 적용으로 인해 시장 확대가 기대되고 있다. 양극 활물질은 리튬2차전지의 성능, 수명, 용량을 결정하는 물질이며, 급증하는 시장의 수요에 따라 양극 활물질을 대량으로 생산할 수 있는 기술을 개발하는 것이 시급하다. 본 연구에서 실제 양극 활물질($LiCoO_2$) 생산라인에서 가동 중인 소성로를 3D 모델링하였고, 수치적 해석을 통해 소성로 내부의 온도와 유동의 방향, 화학적 거동을 밝혀내었다. 결과로써, 생산량 증가로 인해 소성로에서 생성되는 $CO_2$ 농도가 증가하며 정체되는 지점을 확인하였고, TGA-DSC 실험을 통해 $CO_2$가 몰분율 15%이상에선 $LiCoO_2$의 적절한 형성에 영향을 주는 현상을 확인하였다. 또한 소성로의 형상변화와 공정조건의 변화를 통해 문제되는 $CO_2$를 원활히 배출할 수 있는 해결책을 제안하였다.
본 기후변화협약, 온실가스배출규제와 같은 규제적 규약들은 고효율 에너지 기자재 개발과 에너지의 효율적 이용을 촉진하는 촉매로 작용하고 있다. 에너지소비가 큰 분야 중 전열기기가 효율이 좋지 못한 편이다. 전기보일러는 히터에 물을 접촉시켜 순환시키는 방식을 주로 사용하고 있다. 기존 전기보일러를 활용할 경우 물의 미네랄이 고온의 히터와 접촉하여 탄화되어 흡착되는 과정에서 히터의 부식을 촉진시키고 히터의 효율을 저하시킨다. 이러한 이유로 에너지 효율이 높고, 전도나 대류가열보다 피가열물을 균일하게 가열시킬 수 있는 유도가열방식을 보일러에 적용시킨 전기유도보일러가 각광을 받고 있는데, 이 방식은 물이 담겨 있는 보일러 관로를 유도가열방식으로 가열하여 직접가열시 발생하는 문제를 해결시킬 수 있는 대안으로 인정받고 있다. 비교적 오랜 기간 유도가열에 대한 연구가 이루어졌음에도 불구하고 유도가열을 이용한 전열기술에 대한 연구결과는 그리 많지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 전기유도보일러의 발열효율을 개선하기 위하여 매개변수연구방법을 통하여 권선의 단면적, 권선의 수 및 권선의 겹수에 의한 영향을 유한요소법을 이용하여 해석하고 발열의 요소가 되고 있는 동손과 철손을 분석하여 발열을 극대화시킬 수 있는 권선설계방법으로 총손실이 최대가 되는 설계점을 찾는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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