철도 분야에서도 환경 보호 및 에너지 절감을 위한 경량화 연구가 활발히 진행 되고 있다. 본 논문에서는 철도차량의 보조전원장치 경량화에 대해 설명 한다. 기존의 철도차량의 보조전원 장치는 내부 필터 리액터, 변압기 등이 중량의 상당한 부분을 차지 하고 있고, 이는 시스템 중량 저감을 위한 고민에서 가장 큰 위치를 차지 한다. 본 논문에서는 공진형 컨버터를 사용하고 스위칭 주파수를 높여 필터 리액터, 변압기 등을 경량화 하였다. 150kW급 시제품에 대한 모의해석과 실험을 통해 입증 하였다.
정밀한 작업 공정을 요구하는 산업 현장의 전압 새그 보상이나 각종 장비의 전력 품질 시험을 하기 위해서는 전압 새그 발생의 환경 요건이 필요하다. 그러나 3상 계통 전압은 사용자가 임의로 전압 새그를 발생시킬 수 없기 때문에 장비의 성능 검사 및 각종 시험을 하기가 어렵다. 현재, 여러 가지 전압 새그 보상장치가 개발되고 있으며 이러한 장비의 성능을 검증하기 위해서는 가격이나 품질 면에서 우수한 전압 새그 발생기가 필요하다. 전압 새그 발생기를 통한 시험으로 전압 새그 보상장치의 신뢰도 향상과 예기치 못한 상황에 대한 대책을 강구할 수 있다. 본 논문에서는 전압 새그의 크기와 위상, 그리고 발생하는 구간을 조절할 수 있는 3상 전압 새그 발생장치를 설계하고 그 동작을 3kVA 프로토타입을 제작하여 확인하였다.
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.
본 논문에서는 불평형 계통 전압환경에서 모듈형 멀티레벨 컨버터 기반의 고압 직류 송전시스템(MMC-HVDC, Modular Multilevel Converter - High Voltage Direct current)의 순환전류 제어를 위해 PI(Proportional Integral), PR(Proportional resonant), Deadbeat 제어를 적용하여 각 제어기 성능을 비교 검증 한다. 단상 지락 사고 (Single Line to Ground fault) 조건에서 순환 전류 제어 알고리즘을 검토하고, 발생되는 순환전류의 크기와 고조파 양상을 PSIM을 이용하여 시뮬레이션 검증을 하였다.
본 논문에서는 모바일 환경 기반의 3차원 그래픽 연산을 위한 조명처리 엔진 및 쉐이더 프로세서에 사용 가능한 제곱근과 역제곱근 연산기의 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 Taylor 전개식을 기반으로 하여 참조 테이블 및 보정 유닛으로 구성되어 있어 참조 테이블의 크기를 줄였다. 연산 결과는 IEEE-754 표준의 단정도 32 bit 부동소수점 형식과 모바일 환경을 위하여 이를 축소한 24 bit 부동소수점 형식에 대해 OpenGL 1.x ES 에서 요구하는 $10^{-5}$의 정확도를 거의 만족한다. 제안된 구조에 따라 설계된 제곱근 및 역제곱근 연산기는 Verilog-HDL을 사용하여 설계되었으며 파라미터 변경을 통하여 24 bit와 32 bit 연산이 가능하도록 합성이 가능하고 1사이클의 잠복기를 갖는다. 설계된 연산기들의 동작은 FPGA를 이용한 검증시스템을 통하여 검증하였다.
IEEE 802.16j는 기존의 IEEE 802.16e에 중계기를 도입하여 커버리지 확장과 데이터 처리율 향상을 목적으로 하고 있다. 일반적인 셀룰러 시스템과 마찬가지로 IEEE 802.16j 또한 셀 가장자리에서 경로손실(Path loss), 음영감쇄(Shadow Fading)와 다중경로 감쇄(Multipath fading)에 의해 성능 열화를 겪게 된다. 한편, IEEE 802.16j시스템에서 두 개 이상의 중계기를 상호 협조적으로 사용함으로써 공간 다이버시티 이득을 얻을 수 있다. 여기에, 공간 시간 부호를 사용하는 상호 협조 중계 방식은 일반적인 단일 중계기를 사용하는 방식보다 Multipath Fading 환경에서 보다 우수한 성능을 제공하며, Shadow Fading에 대해서 링크간의 통신 신뢰도를 높인다. 이 논문에서는 상호 협조 중계 방식을 사용하는 IEEE 802.16j의 성능을 링크 레벨 모의 실험을 통해 구하고, 그 방식이 기존의 단일 중계 방식보다 우수한 성능을 가짐을 보인다. 또한 서로 다른 경로들마다 각각의 Shadow Fading을 겪으므로, 이 점을 고려한 실제적인 Shadow Fading 모델을 적용하고 분석하여, 중계기의 공간적인 위치가 시스템의 성능에 큰 영향을 준다는 것을 밝힌다.
탄도 미사일은 상공에서 자유 낙하하며 표적을 요격하기 때문에 탄도 미사일에 부착되는 탐색기는 높은 지표각에서 해상 클러터 영향을 받게 되며, 그 결과 탐색기의 탐지 성능이 급격히 낮아지게 된다. 이를 해결하기 위해서는 다양한 시나리오 기반의 시뮬레이션들을 통한 해상 표적 탐지 성능 분석이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실제와 유사한 높은 지표각의 해상 클러터 수신 신호를 모델링한 후, 이를 신호 대 클러터 비에 따라 해상 표적 수신 신호와 합성하여 2차원 레이다 영상을 생성한다. 이후, 레이다 영상에 2차원 CA-CFAR 탐지기를 적용하여 다양한 시나리오에서 해상표적 탐지 성능을 분석하였다. CAD 모델과 전자기 수치해석 도구를 사용한 시뮬레이션 결과, 지표각과 방위각에 따라 해상 표적의 탐지 여부가 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.
본 논문은 디지털제어방식을 이용한 자동차용 35[W]급 메탈핼라이드 램프용 전자식 안정기의 고효율 조광제어 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 밝기, 연색성, 광효율, 수명 등에서 기존의 할로겐 램프에 비해 우수한 특성을 가지고 있지만 복잡한 과도특성을 가지고 있는 메탈핼라이드 램프를 자동차에 적용하기 위해 디지털 제어방식을 전자식 안정기에 적용하여 램프 요구조건 및 주변 환경에 최적으로 적용할 수 있도록 전자식 안정기를 설계하였다. 또한, 주변의 빛의 세기에 따라 램프의 양단전압을 단계별로 가변 제어하는 조광시스템을 구현하여, 운전자에게는 보다 효율적인 운전여건을 만듬과 동시에 한정된 에너지를 가진 밧데리로 운전하는 자동차에서 효율적인 전력제어를 실현하였다. 개발된 안정기에 대한 동작특성을 시뮬레이션과 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 비선형 다변수 시스템에 적응할 수 있는 신경회로망을 이용한 PID 구조를 갖는 직접 다변수 자기동조 제어기를 제안한다. 제어기에 적용되는 플랜트는 잡음, 시간지연과 상호결합항이 존재하며 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템이다. 비선형 다변수 시스템은 선형부분과 비선형부분으로 분리한 형태로 구성되며, 선형제어기는 외부환경 변화에 적응할 수 있는 PID 제어기 특성을 가진 자기동조 PID 제어기 이다. 선형부분의 제어기 파라미터는 순환최소자승법으로 직접 추정하고 비선형 부분의 파라미터는 신경회로망으로 추정한다. 그리고 각 부분에서 추정한 파라미터를 합한 후 비선형 다변수 일반화 자기동조 제어기의 제어법칙에 적용한다. 제어 알고리듬의 타당성을 확인하기 위해 시간 지연이 있고 일정한 시간이 경과한 후 시스템의 파라미터가 변하는 비선형 다변수 시스템에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 하였다. 또한 기존의 신경회로망을 이용한 직접 다변수 적응 제어기에 비해 효과적이다.
본 논문에서는 알려지지 않은 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 위하여 missing-feature복구 기법을 다루며, 베이시안 분류기를 기반으로 하는 마스크 예측 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 마스크 예측 기법에서는 배경 잡음 종류에 독립적인 성능을 위해 전 주파수 대역을 분할하여 발생시킨 유색 잡음을 마스크 예측기의 훈련에 이용하였으나, 제한된 양의 훈련 데이터베이스 조건에서는 성능의 한계가 불가피하다. 보다 다양한 잡음 스펙트럼을 반영하면서 마스크 예측의 성능을 향상시키기 위해, 서로 다른 주파수 대역에 독립적인 구조를 가지는 베이시안 분류기를 제안하며, 훈련에 사용하는 유색 잡음의 생성 방식을 이에 맞게 수정한다. 각각의 주파수 대역을 분할하여 유색 잡음을 생성함으로써 다양한 잡음 환경을 반영하는 동시에 훈련 데이터베이스 부족 문제를 줄일 수 있다. 제안하는 마스크 예측 기법을 클러스터 기반의 missing-feature 복구 기법과 결합하여 음성 인식기에 적용함으로써 성능을 평가한다. 실험 결과는 제안한 기법이 백색 잡음, 자동차잡음, 배경 음악환경에서 기존의 방법에 비해 향상된 성능을 가짐을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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