본 연구에서는 모듈형태의 배터리 충-방전기가 정상상태뿐만 아니라 과도상태에서 예기치 못한 결함이 발생할지라도 실패 없이 전원을 공급하는 것이 가능한 병렬형 양방향 컨버터로 설계되어졌다. 컨버터 모듈은 안정성, 성능 및 고신뢰성을 얻기 위해 독립적인 제어가 가능하도록 설계되었으며, 제어기를 위해 사용된 평균전류모드방식은 노이즈 면역, 빠른 응답 및 평균전류 신호 획득과 같은 장점을 갖는다. 병렬 연결된 배터리 충-방전기에 대한 등가모델이 제시되었으며, 충전연속모드, 방전연속/불연속 모드에 대한 전달함수가 분석되었다. 병렬 양방향 컨버터는 스텝 부하변화와 하나의 컨버터 모듈 실패에 대해 각각 수행되었다. 그리고 병렬 양방향 컨버터의 성능이 실험결과들을 통해 검증되었다.
차세대 저궤도 위성의 탑재소프트웨어 저장메모리는 부트 코드와 모니터 소프트웨어를 내장한 부트 롬과 비행소프트웨어 이미지를 저장한 듀얼 NVMEM 형태로 개발되고 있다. 부트 롬에 내재된 부트 로더는 프로세서 초기화 이후 GPIO의 입력에 따라 비행소프트웨어 모드 혹은 모니터 모드로 천이하게 된다. 비행소프트웨어 모드에서는 듀얼 NVMEM중 선택된 NVMEM에 대한 CRC를 체크하여 정상적일 경우 NVMEM에 저장되어 있는 탑재소프트웨어를 코드가 수행 될 RAM으로 적재 한 후 VxWorks RTO5를 구동하여 테스크를 생성하여 탑재소프트를 수행하게 된다. 모니터 모드에서는 지상에서 NVMEM reprogramming을 가장 메인으로 수행하며 기본적인 보드 레벨 테스트를 수행할 수 있다. 본 논문에서는 차세대 저궤도 위성의 부트 롬 소프트웨어 설계 및 시뮬레이터 기반의 검증 방법에 대하여 기술한다.
실생활에서의 모바일 로봇 응용이 증가하면서 저비용의 자율 주행 기능이 요구되고 있다. 본 논문은 모바일 로봇의 실내 주행 여건을 고려한 제한된 트랙을 가정하고, 제한된 트랙에서 모바일 로봇의 자율 주행을 지원하는 비젼 기반 실시간 차선 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 다양한 형태의 차선 처리와 동작 파리미터의 사전 조정 등을 고려하여 다중 동작 모드를 가진 시스템 구조와 상태 기계를 설계하였으며, 파라미터 조정 모드에서 차선 두께의 기하학적 특성을 바탕으로 컬러 필터의 임계값을 동적으로 조정하고, 곡선 트랙의 불안정 입력 모드와 직선 트랙의 안정 입력 모드에서 차선의 기하학적 그리고 시간적 특성을 바탕으로 차선 특징 픽셀을 적응적으로 추출하고 최소제곱법으로 차선 모형을 추정한다. 추정된 차선 모형으로 트랙 중앙선을 산출하고 움직임 모형을 단순화시켜 선형 칼만 필터를 통해 추적한다. 주행 실험에서 저성능의 로봇 구성에서도 실시간 처리를 통해 제한된 트랙에서 정상적으로 자율 주행이 이루어짐을 확인하였다.
최근 기후변화로 인한 기상이변이 빈번히 발생하면서 그로 인한 피해도 점점 증가하고 있다. 이를 최소화하기 위해서는 기후변화가 강수에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하며, 특히 강수의 기후변화를 고려한 장기적인 변동에 대한 예측이 매우 중요하다. 그 중, 기후변화로 인한 강수현상의 변화를 분석하기 위한 방법 중 하나로 강수 현상이 주변 기후 요소의 분포에 영향을 받는다는 가정 하에 기상인자를 통하여 강수를 예측하는 방법이 있다. 우리나라에 영향을 미치는 주변 기상인자들과 강수 간의 상관관계를 분석하여 상관관계가 높게 나타나는 기상인자를 통해 우리나라 강수량을 예측하면 장기적인 관점에서 강수 예측의 정확도를 높일 수 있다. 하지만 상관관계 분석에 있어서 강수 원 자료 와 기상인자간의 상관관계를 비교할 경우 원 자료가 가지는 큰 변동성으로 인해 정확한 상관관계 분석이 이루어지지 않을 가능성이 크다. 따라서 강수자료를 분해하여 분해된 요소별로 상관관계를 분석하여 분석의 정확도를 높일 필요가 있다. 다양한 자료 분해 방법중 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 사용할 경우 자료의 분해에 있어서 주기성, 경향성에 따라 분해가 가능하며, 비정상성을 가지고 있는 시계열에 대해 효과적으로 분해가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 30년 이상의 자료기간을 가지는 지점의 강수량 자료를 바탕으로 경험적 모드분해법을 이용하여 강수자료를 분해하고, 이를 다양한 기상인자와의 상관관계를 분석함으로써, 우리나라 강수량 변동과 연관이 있는 기상인자들을 선별하였다. 선별된 기상인지를 바탕으로 다중회귀분석을 수행하여 기상인자를 독립변수로 하는 강수 예측식을 구축하여 우리나라 강수의 예측 가능성을 살펴보고자 한다.
추진제 주입압력 350 psia 에서 0.95 lbf 의 정상상태 공칭추력을 내는 단일액체추진제 하이드라진 추력기의 성능평가 결과를 추력, 임펄스 비트, 비추력 등을 통하여 제시한다. 연소시험 형상과 절차에 대한 간략한 묘사와 더불어 정상상태 연소모드로부터 얻어지는 추진제 공급압력. 질량유량, 추력기 작동환경 진공도, 그리고 추력 등의 변이거동에 대한 전형적인 결과를 검토한다. 제시된 추력기 성능은 1-lbf급 표준형 단일추진제 로켓엔진의 기준성능에 성공적으로 비교된다. 선별된 추력기군을 위성체 추진시스템의 비행모델로 채택하기 위한 추력기간 성능편차에 대해 부연한다.
원심압축기 임펠러의 블레이드는 고속회전과 정상유동 압력에 의한 정적하중이 가해진다. 동시에 임펠러와 디퓨저 베인 간 상호작용에 의해 발생하는 비정상 유동의 공력가진력이 공진조건에서 주기적으로 임펠러를 가진함에 따라 임펠러 블레이드의 고주기피로 파손이 발생할 수 있다. 이에 대한 정밀한 구조응답 예측을 위해 ANSYS를 이용한 비정상 유동 해석과 모드해석을 각기 수행하여 공력가진력과 주요 공진조건을 도출하였다. 이 후 공력-구조를 연계하는 단일방향의 강제진동 해석을 수행하고, 결과들을 토대로 고주기피로에 대한 안전도를 평가하였다.
위성을 전체적으로 제어하는 탑재소프트웨어가 동작하는 주 메모리와는 별도로 세이프가드 메모리가 있다. 세이프가드 메모리는 주로 위성의 장애관리를 위해 사용되는 것으로 프로세서 리셋 시에 전체적으로 초기화가 수행되는 주 메모리와는 달리 별도의 전원을 사용하여 항상 Power-ON 상태를 유지하고 주/부 2개의 메모리가 주/부 프로세서와 Cross-Strap으로 연결되어 어느 프로세서에서든 접속이 가능하도록 구성되어 있다. 위성에 심각한 장애가 발생하여 정상적인 운영이 불가능한 경우, 위성은 Fail-over 과정을 거치게 되는데, Fail-over 과정에서 2개의 세이프가드 메모리의 비상운영데이터 영역에 장애 발생원인 및 프로세서 리셋 이후에 필요한 정보들을 기록하고, 미리 정해진 Backup 하드웨어를 이용하여 시스템 초기화가 수행된다. Backup 하드웨어를 통하여 프로세서가 정상적으로 Boot-up되면 세이프가드 메모리에 저장된 비상운영데이터를 이용하여 위성의 장애발생 원인을 파악하고, 정상운영모드로 복귀하는 절차를 거치게 된다. 본 논문은 저궤도 위성에서 사용되는 세이프가드 메모리 운영방식에 대해 기술한 것이다.
수중 글라이더는 해양의 수직 물성을 라그랑지안 방식으로 파악하기 위해 새롭게 고안된 관측 플랫폼이다. 한국해양연구원은 2011년 3월 국내 최초로 경북 후포와 울릉 서안까지 177 km의 수평거리를 총 6일(153시간)동안 경로 계획을 통해 자율 잠항관측을 성공하였다. 실험에 사용한 글라이더는 미국 ANT사의 Littoral Glider 였으며, 주관측 센서로는 Applied Microsystem사의 수온 및 음속 센서를 장착하였다. 시험 운항 동안 경로 대상 해역의 수심 5 m에서 200 m까지 매 5초마다의 수온 및 음속 프로파일 총 1408회 취득하였다. 또한 시험 운항 중에 수중 글라이더가 보유하고 있는 다양한 운동모드(정점 수직 관측 모드, 경로 추종 모드, 선수각 유지 모드, 정점 유지 모드, 특정 수심 유지 모드 등)를 시험하였고, 모든 운동모드가 정상적으로 운영됨을 확인하였다. 이번 실해역 조사를 통해, 수중 글라이더는 최대 2노트 이하의 해류 환경 하에서 사용자가 원하는 방향과 심도대로 관측을 수행할 수 있으며, 내부 부력 조절 없이 최대 5 kg의 센서 탑재가 가능함을 확인하였다.
냉매 오충전은 에어컨에서 빈번하게 발생하는 고장 모드 중 하나로, 적정 충전량 대비 부족 및 과충전 모두 냉방 성능의 저하를 유발하므로 충전된 냉매량을 정확하게 판단하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 퍼지 군집화 기법을 통한 정상상태 식별을 통해 냉매 오충전량을 다중 분류하는 모델을 개발하였다. 정상상태 식별을 위해 에어컨 운전 데이터에 대해 이동 평균 간의 차이를 활용한 퍼지 군집화 알고리즘을 적용하였으며, IFDR를 통해 기존 연구된 정상상태 판단 기법들과 식별 결과를 비교하였다. 이후, 시스템 내 상관성을 고려한 mRMR을 이용해 특징을 선택하였으며, 도출된 특징을 이용해 SVM 기반의 다중 분류 모델이 생성되었다. 제안된 방법은 시험 데이터를 통해 만족할 만한 분류 정확도와 강건성을 도출하였다.
에너지 절감형 서버 클러스터 환경에서는 서버 전원 모드가 부하상황에 따라 제어된다. 다시 말하면 현재 부하를 처리하는 데 필요한 대수의 서버들만 ON하고 나머지 서버들은 OFF한다. 이 알고리즘은 정상적인 상황에서는 잘 동작하지만 부하가 급증 또는 급감하는 비정상적인 상황에서는 QoS를 보장할 수 없다. 왜냐하면 서버가 OFF에서 ON으로 바뀌는 데 필요한 지연시간 때문에 ON 서버 대수를 당장 증가시킬 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 정상적인 상황뿐만 아니라 비정상적인 상황에서도 QoS를 향상시키는 새로운 소비 전력 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 예측 알고리즘은 기존 시계열 분석에 기반한 예측과 추세를 반영한 예측 조정의 두 부분으로 구성된다. 15대의 서버 클러스터를 이용하여 실험이 수행되었고, 4가지 유형의 기존의 시계열 예측 모델과 본 논문에서 제안하는 4가지 유형의 수정된 모델에 대해 성능을 비교하였다. 실험 결과 4가지 유형 중 추세조정 지수평활법(ESTA)과 본 논문에서 제안된 ESTA(MESTA)가 표준화된 QoS 및 단위전력당 좋은 응답수 측면에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 또한 본 논문에서 제안한 MESTA 알고리즘이 기존의 ESTA 알고리즘에 비해 가상 부하패턴과 실제 부하패턴에 대해 QoS가 7.5%, 3.3% 각각 향상됨을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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