본 연구에서는 고효율, 반영구적인 수명 및 환경친화성으로 인해 효과적인 전력저장장치로 대두되고 있는 플라이휠 에너지 저장시스템 (FESS : Flywheel Energy Storage System)의 구동원으로 적용되는 전동발전기와 전력변환기에 대한 설계 및 제작을 수행하였다. 연구 대상 FESS의 저장용량은 5[kWh]이며 운전 속도는 30,000rpm이다. 전동발전기는 슬롯리플에 의한 와전류 손실이나 열손실을 고려하여 슬롯리스 Ring-wound형으로 선정하였으며, 전력변환기는 PWM Boost 컨버터를 통해 역률 및 DC 전압제어 그리고 Full Bridge 인버터를 통해 전동발전기 고속운전 제어를 실현할 수 있는 Topology를 채택하였다.
조선해양 생산현장에서는 생산 용도로 다양한 에너지원을 사용하고 있지만 가장 많이 사용하는 에너지원은 전기이며, 전기의 30% 이상을 압축공기 생산에 사용하고 있다. 압축공기를 동력으로 이용하는 경우, 특히 그라인더에서는, 에너지 변환 효율이 전력대비 1/4~1/5 수준으로 매우 낮다. 본 연구에서는 공압 그라인더를 BLDC 모터 전동 그라인더로 대체하기 위한 연구를 수행하였다. 그 결과 7인치 공압 그라인더와 대등한 출력을 내면서 안전성과 내구성 면에서 우수한 상용급 전동 그라인더 시제품을 설계 및 개발하였다. 또한 시제품에 대한 현장 시험을 거쳐 다양한 개선방안과 설계개선안을 통해 향후 상용급 BLDC모터 전동 그라인더 개발을 위한 설계기술을 확보할 수 있었다.
전동기 구동시스템의 사양 결정과 설계를 위해서는 부하의 부하토크, 관성계수, 마찰계수 등의 정보에 의한 부하 모델링이 반드시 필요하다. 전동지게차 시스템의 모델링을 위해서는 차체의 중량과, 바퀴의 제원 등 제한적인 정보를 기초로 하여 번거로운 계산과정을 거쳐야 하지만 정확한 정보를 얻기에는 어려움이 따른다. RecurDyn은 기계시스템의 모델링과 시뮬레이션을 하는 3차원 해석이 가능한 Functionbay사에서 개발한 시뮬레이션 프로그램으로서 3D의 기계적인 형상을 작성하고, 물성을 입력하면 부하토크, 등가 관성계수, 마찰계수를 출력할 수 있어 전동기구동시스템의 시뮬레이션 프로그램인 Matlab/Simulink와 결합하여 시뮬레이션을 수행 할 경우 부하 모델링 없이 전체 구동시스템의 특성 시뮬레이션이 가능하다. 본 논문에서는 영구자석 동기전동기로 구동하는 전동지게차 시스템을 대상으로 RecurDyn 프로그램의 활용을 소개하고 Matlab/Simulink를 이용한 결함 시뮬레이션의 가능성을 보고자 한다.
본 연구에서는 고효율, 반영구적인 수명 및 환경친화성으로 인해 효과적인 전력저장장치로 대두되고 있는 플라이휠 에너지 저장(SFES : Super-conductivity Flywheel Energy Storage) 시스템의 구동원으로 적용되는 전동발전시스템에 대한 설계, 제작 및 시험을 수행하였다. 전동발전기는 슬롯리플에 의한 와전류 손실이나 열손실을 고려하여 슬롯리스 Ring-wound형으로 선정하였으며, 전력변환기는 PWM Boost 컨버터를 통해 역률 및 DC 전압 제어 그리고 Full Bridge 인버터를 통해 전동발전기 고속운전 제어를 실현할 수 있는 Topology를 채택하였다.
본 논문은 최근 친환경 차량인 EV & HEV의 전장품에 운전 효율 및 연비를 극대화하기 위해 브러시리스 직류 (Brushless DC) 전동기 및 Sensorless Drive를 적용시키는 사례가 증가하고 있다. 특히 전 세계적으로 환경오염의 주범이 되고 있는 차량의 이산화 탄소 배출량 규제, 계속된 유가상승 등에 따라 가장 밀접하게 연관되어 있는 자동차 전장품에 전동화를 통한 연비향상을 적극적으로 추진하고 있다. 본 논문에서는 차량의 전장 제품으로 다양하게 적용되고 있는 에어컨 압축기로 냉방용 컴프레서에 브러시리스 직류전동기 및 Sensorless 제어기를 적용 에어컨 컴프레서를 개발 하여 20CC 전동식 스크롤 컴프레서에 적용하여 실험하였다. 이러한 실험으로 제품의 운전 효율 증대시킴은 물론 우월한 압축 성능을 가져 옴으로써 차량용 에어컨 컴프레서의 고효율 전동화를 유도 시킬 수 있음을 확인 할 수 있었다.
비교적 저렴한 가격으로 가까운 거리를 빠르게 이동할 수 있는 공유기반 전동킥보드의 이용률이 크게 향상되고 있다, 문제는 전동킥보드가 적절하지 않은 공간에 주차되어 안전사고를 유발하는 것이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 객체 인식 기술을 적용하여 방치된 전동킥보드의 잘못된 주차를 인식하는 체계를 제안한다. 본 논문에서는 실험 데이터의 특성을 고려하여 CNN과 유사한 모델을 별도로 생성하였으며 실험을 통하여 60%의 인식률을 얻었음을 보였다.
공유 전동킥보드의 사용이 증가함에 따라, 불법 주차와 같은 문제점이 발생하고 있다. 시민들의 안전을 위협하는 문제를 해결하기 위해 CNN 모델 기반의 공유 전동킥보드 주차 판단 시스템을 구현하였다. 공유 전동킥보드에 탑재된 카메라, 기울기 센서를 통해 주차 상태를 판단하고, solidity와 python의 web3.py를 이용하여 컨소시엄 블록체인을 설계하였다. 주차 판단 기준이 되는 요소를 추가하고 가중치를 부여함으로써 신뢰 점수 식을 개선하였다. 본 논문에서 제안하는 모델을 통해 이용자의 자발적인 반납과 회사들의 효율적인 관리를 유도할 수 있다.
공유 전동킥보드는 현존 대중교통을 이용하기에 애매한 짧은 구간이나 단거리 이동에 적합하고, 특정 노선과 정류장이 정해져 있지 않아 기동성이 높고 자유로워 이용률이 매년 증가하고 있다. 하지만 늘어난 사용자만큼 사건·사고도 늘어나고 있다. 킥보드 전담 부서가 없어 단속의 미흡으로 인해 대중교통이 운행하지 않는 심야에 음주 상태에서 운전하여 사고가 나는 경우가 부지기수이다. 본 프로젝트는 사회적 문제로 대두되고 있는 전동킥보드 음주운전 사고를 방지하고자 아두이노 센서를 기반으로 한 알코올 농도측정으로 음주자의 대여를 사전에 차단하기 위한 기능을 포함하고 있는 애플리케이션이다.
본 논문은 신경근육질환 환자의 이동 문제를 해결하고, 기존 전동킥보드 시스템의 한계와 문제점도 해결하는 '신경근육질환 환자를 위한 전동킥보드 안전 환경 시스템'을 제안한다. 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 헬멧 착용 검사를 통과해야만전동킥보드를 이용할 수 있다. 휴대폰 전면 카메라를 통해 사용자의 모습을 촬영하면 딥러닝 모델을 통해 헬멧 착용 여부를 판단한다. 둘째, 주행 금지구역에서는 이용자 추적 모드를 활성화하여 OpenCV를 통해 이용자를 검출및 추적하고이에 따라 모터 PWM을 조절해서 방향 및 속력을 조절함으로써 이용자를 추적한다. 셋째, 헬멧 내 자이로 센서와 쇼크 센서를 통해 주행 사고를 감지하고 SMS를 이용해 해당 보호자에게 자동으로 사고 정보를 전달한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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