본 논문에서는 무선 센서 노드의 다양한 전력 소모 유형을 고려한 배터리 수명 계산 방법을 제시하였다. 무선센서 노드의 전력 소모 유형을 일회성 및 주기성으로 구분하고 여러 가지 동작 모드에 따른 소비 전력의 차이를 고려함으로써 전체 전류 소모량을 계산 할 수 있다. 여기에 배터리의 자기 방전율을 추가적으로 고려함으로써 센서노드의 배터리 수명을 계산하는 일반화된 식을 제시하였다. 제시된 계산 방식은 Zigbee등 임의의 센서노드에서 배터리 수명을 계산하는데 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
이 논문에서는 질병, 발정, 분만, 스트레스 등 이상상황에서의 가축 행동 및 생체 특성을 분석하고, 상황인식을 위한 무선센서 네트워크를 제안한다. 제안한 시스템에서는 다양한 센서를 이용하여 가축 운동량, 위치, 충격량, 고도, 가속도 체온 정보를 수집하여, 활동량, 군집도, 승가여부, 체온 등의 특성 정보로 가공되어 상황인식에 활용한다. 무선센서 네트워크는 전류소모량이 많은 축사환경정보 수집센서는 유선 통신으로 구현하고, 가축 행동 및 생체정보 센서는 저전력 통신이 가능하도록 설계하여 목걸이형 기구물 교체주기를 최대화하였다. 또한, 제안한 무선센서 네트워크는 가축의 이상상황 인식에 필요한 다양한 정보를 수집할 수 있어, 효율적인 가축관리를 통한 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
유도성 부하 네트워크의 기동에 의한 순간전압강하 및 기동전류 감쇄를 위해, TRIAC PWM 모듈과 순차기동시스템으로 구성된 제어시스템을 제안한다. 에어컨 컴프레서와 같은 대용량 유도성 부하의 기동시 발생하는 높은 순간전압강하와 기동전류를 최소화하기 위해 TRIAC PWM 모듈이 개발되었다. 대용량 유도성 부하 네트워크에서 부하의 동시 기동을 방지하는 순차기동시스템을 설계, 제작하였다. 제안된 제어시스템의 시험결과에 따르면, 본 시스템을 적용한 대용량 유도성 부하의 기동에 따른 배전계통의 순간전압강하 및 기동전류가 관련 국제규격을 효과적으로 만족시킬 수 있으며, 유도성 부하들의 동시 기동 문제 또한 효과적으로 해결할 수 있다. 제안된 시스템을 이용하면 최대전력소모량에 근거하여 부과되는 전력비용을 절감하거나, 유도성 부하 네트워크가 연결된 동일 배전 계통의 전력품질 안정화에도 크게 기여할 것으로 기대된다.
저궤도 인공위성에서 SAR 위성 탑재체의 전류 소모량이 약 150A로 예측된다. 이러한 높은 전류 소모는 배터리-위성버스-탑재체로 이루어진 인터페이스에서 전압 강하를 유기하여 위성 본체의 전장품과 탑재체의 동작 전압을 낮추게 되어 정상 동작을 보장하지 못하게 된다. 따라서, 탑재체 동작에 따른 버스 전압과 탑재체 입력 전압 강하의 예측이 반드시 필요하다. 본 해석에서는 전압강하의 요인이 될 수 있는 하니스 및 접촉 저항에 대한 worst case analysis를 수행하여 탑재체 동작시 발생할 수 있는 전압 강하를 예측한다.
양극산화 표면처리 방법의 일종인 플라즈마 전해산화(PEO, Plasma electrolytic oxidation)는 금속 소재에 양극 전압을 인가하여 고경도의 산화 피막을 금속 표면에 형성시키는 표면처리 기술이다. PEO 공정은 피막의 국부적 유전체 파괴에 의한 아크의 발생을 동반하며, 형성된 산화 피막이 아크 발생에 의한 높은 열에 의해 결정화 되어 일반적인 양극산화 피막보다 우수한 경도와 내마모성을 가진다. 하지만 PEO 공정은 고전압을 필요로 하여 일반적인 양극산화 처리보다 소모되는 전력량이 많으며, 아크 발생에 의해 형성된 피막의 표면 거칠기가 높기 때문에 활용 분야가 제한되거나 후속 연마 공정을 필요로 하는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 전류 파형이 알루미늄 합금의 플라즈마 전해산화 피막의 형성 거동에 미치는 영향을 직류 및 펄스전류를 사용하여 연구하였다. NaOH 및 $Na_2SiO_3$가 혼합된 전해액에서 직류 전류 밀도, 전압, 펄스폭을 달리하여 알루미늄 합금에 전류를 인가할 때 발생되는 아크의 거동, 형성된 산화 피막의 두께, 거칠기, 경도, 표면 및 단면 구조를 비교 분석하였다.
내장형 시스템의 DC-DC 변환기나 배터리의 효율은 시스템을 구성하는 디바이스들의 종류 및 다양한 동작 패턴에 따른 전류의 시간적인 변화에 영향을 받는다. 이러한 특성은 DC-DC 변환기나 배터리의 효율을 분석하기 위해서는 다양한 부하를 가지는 실제 시스템을 구현, 응용프로그램을 수행하고, 배터리와 DC-DC 변환기를 포함한 전원 공급 회로를 연결하여 실제로 전력 소모를 측정할 것을 요구하지만, 이와 같이 실제 시스템을 구현한다는 것은 엄청난 개발 시간과 비용을 요구한다. 본 논문에서는 부하들의 전력 소모를 측정에 의해 얻어 저장하고 전원 공급 회로로부터 실제 시스템의 부하처럼 전력을 소모하도록 에뮬레이션 해줄 수 있는 시스템을 구현하였다. 구현한 부하 에뮬레이터(load emulator)는 측정한 전력 소모 프로파일의 양을 줄이기 위해 패턴 인식 후 압축하는 알고리즘을 사용하며, 저속 대용량 능동부하(active load)와 고속 소용량 능동부하들로 이루어진 비대칭(heterogeneous) 구조로 구현함으로써 전력 소모의 양이 많고 전력 소모가 신속하게 변하는 디지털 시스템의 부하를 에뮬레이션 할 수 있게 해준다. 구현한 부하 에뮬레이터의 성능을 평가하기 위해 하드디스크의 전력 소모를 측정 및 재생하여 비교하며, 부하 에뮬레이터의 응용으로써 부하의 전력 소모 패턴에 따른 DC-DC 변환기의 효율을 검토해 보았다.
최근에 및 온도관리는 현대 컴퓨터 시스템의 주요 관심사로 대두되고 있다. 에너지의 효율성은 모바일과 임베디드 시스템의 중요한 특성이다. 최근의 고성능 모바일 프로세서의 에너지 요구 증가와 짧은 배터리 수명, 발열로 인한 에너지 손실 등으로 인한 전력소모 때문에 전력과 에너지 소모를 줄이기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 성능 카운터를 이용하여 Intel XScale 마이크로아키텍춰 기반인 Marvell PXA320 프로세서에 대한 주파수/전압 변경과 성능 모니터링을 구현하였다. 또한, Windows CE 운영체제 환경의 응용프로그램에 대하여 DVFS 구성에 따른 각각의 벤치마크로 측정하고, 성능 이벤트에 따른 성능 카운터 값을 측정하고, 성능 카운터 값을 CPU의 전압과 전류와 동기화된 데이터를 랩뷰로 사용하여 측정하였다. 또한, 성능 모니터링으로 측정한 데이터를 기반으로 전력관리 기법을 위한 스케쥴링이 가능하고, 측정한 전압과 전류로 실제 전력 소모량 파악이 가능하였다.
유도가열 코일 내부의 물질에 비접촉식으로 에너지를 전달하기 위하여 유도가열 코일에는 고주파 대전류를 투입하게 된다. 이러한 결과로 코일 자체에도 상당히 높은 수준의 발열이 발생하게 된다. 따라서 실제적으로 코팅물질의 발열을 위하여 전달되는 에너지 이외에 소모적으로 사용되는 에너지가 어쩔 수 없이 코일에 존재하게 된다. 이는 전자기코일의 효율을 낮추는 역할 뿐만 아니라 안정적인 운전을 저해하는 역할을 하게 된다. 본 논문에서는 전자기 및 온도 해석을 통하여 설계 제작된 유도가열 코일을 투입 전류를 바꾸며 실험하여 각 전류 투입시 코일에서의 발열량 및 온도 측정 결과를 해석 결과와 비교하여 유도가열 코일에 대한 평가를 수행 하였다.
Generally, in machining operations, the required machining performance can be obtained by properly combining several machining parameters properly. In this research, we construct a simulation model, which that predicts the relationship between the input variables and output variables in the turning operation. Input variables necessary for the turning operation include cutting speed, feed, and depth of cut. Surface roughness and electrical current consumption are used as the output variables. To construct the simulation model, an Artificial Neural Network (ANN) is employed. With theIn ANN, training is necessary to find appropriate weights, and the Ant Colony Optimization (ACO) technique is used as a training tool. EspeciallyIn particular, for the continuous domain, ACOR is adopted and athe related algorithm is developed. Finally, the effects of the algorithm on the results are identified and analyzsed.
USN환경에서 다양한 정보 수집을 위해 배치된 수많은 센서노드들의 배터리를 일일이 교체해 주는 것은 많은 시간과 비용이 소요된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 본 논문에서는 센서노드 배터리 충전용 전력획득모듈을 제안한다. 센서모듈이 환경 정보를 센싱하고 정보를 전송하는데 소모하는 전력과 자연 방전되는 배터리 전력을 보충하기 위해, 전력전송모듈에서 전송한 RF 전력을 획득모듈에서 효과적인 획득 및 효율적인 전력관리를 통해 배터리에 충전한다. 획득된 전력은 배터리 전력을 일정한 레벨로 유지시켜 센서노드의 배터리 교체 주기를 반영구적으로 늘림으로써 USN 산업의 신뢰성과 적용가능성을 높이고 USN 산업 활성화에 기여할 수 있다. 본 논문에서는 RF 무선전력전송 시스템을 이용하여 전력전송/획득모듈간 5 m의 거리에서 입사된 10 dBm의 전력을 4.2 V의 1 mA 이상의 전류로 센서노드용 리튬폴리머 배터리에 충전하는 실험을 거쳐 시스템을 검증하였고 센서노드의 배터리 소모전류와 센싱정보 송신주기를 무선으로 충전할 수 있는 전류량과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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