This paper presents manufacturing and evaluation of a non-contact rotational torque measurement system which consists of torque cell, telemeter system, transmitter and receiver coil, transmitter, receiver and telemeter indicator. Static calibration test results show that the system has a maximum uncertaintry of 05% or less. A standar calibration system for rotational torque is used to evaluate the measurement system, As a result, the maximum uncertainty for measuring rotational torque by this system is 2% or less. We may conclude that the measurement system is sufficient to measure rotational torque of shaft in industry.
DSP(Digital Signal Processor)는 신호처리의 응용에 있어서 실시간 처리가 요구되는 경우 탁월한 성능을 나타낸다. 멀티미디어 서비스를 위해서는 전송되어 들어오는 데이터를 빠른 시간에 처리를 하여 원하는 서비스를 제공해야 한다. 따라서 사용자 측에서는 전송된 데이터의 실시간 처리를 위한 특별한 장치가 요구된다. 본 논문에서는 이러한 용도를 위해 DSP를 이용하여 MSP(Multimedia Signal Processor)를 설계한다.
이미 도래하고 있는 정보화사회에 있어서 다양한 멀티미디에 XDTLS 서비스를 가입자에게 제공하기 위해서는 가입자망의 광대역화가 핵심적인 부분을 차지한다. 그러나 가입자망의 광대역화에는 많은 시간과 막대한 비용을 필요로 한다. 따라서 FTTH(Fiber to the Home)가 일반화되기 이전까지 가장 경제적인 가입자망의 광대역화 방안의 하나로 고려되고 있는 ADSL/HDSL 장치의 전송기술 개요와 선로환경 및 향후 전망에대하여 검토하여 보았다.
본고에서는 융통성있고 경제적인 디지틀 통신망 구성에 필수적으로 소요되는 망노드에서의 디지틀 다중 및 회선 분기/분배 기술에 대하여 살펴보고 미래의 동기식 전송망에서 핵심이 될 광대역 회선 분기/분배 기술을 실현하기 위한 장치의 구성 방안, 동기 방식, 소요 기능 요구사항, 그리고 응용영역에 대해 고찰하였다.
본 논문에서는 degree of polarization (DOP)을 편광모드분산의 간접적인 측정수단으로 사용하는 1차 편광모드분산 보상 장치의 개발을 보고한다. 개발된 장치를 이용한 10Gb/s의 전송 속도에 대한 성공적인 편광모드분산 보상 실험 결과를 보고한다. 현재 개발된 장치의 응답속도는 약 1.5초이며 이는 DOP 측정 장비의 속도에 의해서 제약된다.
본고에서는 무선인체센서내트워크의 개념을 정립하고, WBAN (Wireless Body Network)의 표준화 동향, 문제점 그리고 향후 지속 가능한 연구 방향에 대하여 고찰하였다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 인체센서 노드에서 고성능 슈퍼 컴퓨터에 이르는 다양한 범위의 서로 다른 장치를 연결하여 컨텐트 중심의 서비스를 제공하게 될 것이며 이에 대한 이슈와 연구방향을 진단하였다. 나노기술로 인하여 나노미터 수준의 장치를 개발할 수 있을 것으로 예상되며, 이러한 나노장치 간 정보교환은 의료, 환경 및 군사 분야에서 떠오르는 나노 응용기술로 발전하게 되었다. 나노장치 사이의 정보전송을 전기자기학적(EM) 나노통신 및 분자레벨 나노통신으로 구분할 수 있으며 이들의 연구 방향을 통신 이론적 관점에서 고찰하고 분석하였다.
최근 저가형 3D 동작인식 장치가 상용화되어 이를 이용한 다양한 시스템이 출시되고 있다. 본 논문에서는 3D 동작인식 장치를 이용하여, 원격지의 로봇을 제어하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 3D 동작인식 장치를 이용하여 사용자의 동작을 인식한 후, 원격지에 있는 로봇에 전송하여 동작을 실행하게 한다. 향후 제안된 시스템은 원격 제어가 필요한 응용 분야에 활용될 것으로 기대된다.
산업용 무선 센서 네트워크는 여러 산업 분야에서의 생산성 향상, 비용 절감 등을 위해 사용되고 있으며, 저지연, 고신뢰 데이터 전송과 같은 성능을 요구한다. 이를 달성하기 위해서, 산업용 무선 센서 네트워크에서는 네트워크 매니저를 통해 네트워크 위상에 대한 그래프 생성 및 자원 할당을 수행하여, 각 장치의 전송 주기 및 경로를 미리 결정한다. 하지만, 이러한 네트워크 관리 방법은 네트워크 위상 변화 시에 그래프 재생성 및 자원 재할당을 수행해야 하므로, 잦은 위상 변화가 발생하는 네트워크 환경에서는 관리비용 증가와 요구성능의 일시적 저하와 같은 현상이 발생하므로 적합하지 않다. 즉, 최근에 다양한 이동 장치를 활용하는 산업용 무선 센서 네트워크에서는 이동 장치로 인한 경로 단절 및 경로 재구성 과정에서 발생하는 지연 전송과 전송 신뢰성 저하를 방지할 수 있는 네트워크 관리 방안에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기계학습을 이용하여 이동 장치의 시간별 위치 및 이동 주기를 분석하고, 이에 기반한 이동 패턴을 추출한다. 또한, 추출된 이동 패턴 정보를 기반으로 예측되는 시간별 네트워크 위상에 대한 그래프 생성 및 자원 할당을 수행하는 네트워크 관리 기능을 제안함으로써, 이동 장치의 이동으로 인한 성능 저하의 문제를 방지한다. 성능평가 결과는 제안 방안이 추출한 이동 패턴과 실제 이동 패턴을 비교하였을 때 약 86%의 예측 정확도를 보이고, 기존의 방법에 비해 높은 전송 성공률 및 낮은 자원 점유율의 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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