실내공기 정화를 목적으로 하는 에어컨이나 공기청정기 등의 경우 사용시간이 길어질수록 공기 정화용 필터에 오염물질이 축적되고 수많은 세균이 필터에 증식하게 되며, 이에 대한 유효한 살균방법 중의 하나인 오존살균방법을 이용하게 된다. 오존은 강력한 살균력과 단시간의 환원작용으로 인해 이차적인 잔류 오염물질을 남기지 않는다는 장점이 있다. 본 연구에서는 선대 그물형 전극을 적용한 실내필터 살균용 오존 발생장치의 선전극 개수에 따른 살균을 위한 최적의 오존 발생 특성에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과, 실내필터 살균을 위한 최적의 오존농도는 약 2[ppm] 정도가 요구되므로, 본 오존 발생장치의 경우 선전극이 7개이고 인가전압이 18[kV]일 때 1.134[W]의 전력으로 3.527[ppm/W]의 오존을 발생시켰다.
본 연구에서는 저속에서 발생하는 측정잡음에 대한 문제를 불규칙 확률시스템으로 고려하여 Kalman 필터를 관측자로서 사용하고 고속에서뿐만 아니라 저속에서의 위치와 속도 추정성능을 향상시키고자 한다. Kalman 필터는 확률적 외란을 포함하고 있는 동적시스템에 적용되는 최적상태 추정자이다. 또한 이 Kalman 필터는 외란을 가지는 이산형 실시간 동적 처리 시스템에서 최적의 미지 상태를 추정하기 위해 선형, 불편향, 그리고 최소 오차분산 회귀형 알고리즘을 제공한다. 또한, MRAS(Model Reference Adaptive System) 방법을 이용하여 모터와 부하에 대응되는 기계적 시정수를 동정한다. 이 방법은 기계적인 시정수가 알려지지 않은 시스템에 적용하여 위치와 속도의 추정을 가능하게 하기 위해서이다. 더욱이 동정의 결과를 이용하여 Kalman 필터 알고리즘에 적용한다.
최근 전 세계적으로 심각해지는 물 부족 현상과 수질오염으로 대량의 원수를 빠른 시간 내에 여과하기 위한 여과장치의 개발 및 효율성 향상을 위한 연구의 필요성이 증가되고 있다. 특히 여과필터의 내부구조에 의해 유동이 편중되는 현상이 발생하면 여과효율 및 여과필터 유지관리에 문제가 발생되기 때문에 최적의 여과필터를 설계하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 수리모형실험으로 검토하기에 어려움이 있는 여과기 내부구조에 대한 유동특성을 수치해석을 이용하여 검토하였다. 수치해석은 유한요소법 기반의 수치모형으로 여과기 내부를 상세하게 모의할 수 없기 때문에 유한체적법 기반인 ANSYS CFX 모형을 이용하였다. 여과기 내 여과필터는 두께 2.0 mm, 공극율 25%로 가정하고 다공성 기법(porous media)을 적용하였다. 검토를 위한 경계조건은 유입부에 목표 취수량, 유출부에 대기압 조건을 적용하였으며, 여과기에 비해 매우 작게 구성된 여과필터 내부의 유동특성을 검토하기 위해 여과기는 최소 3.0 mm, 여과필터는 1.0 mm의 격자를 적용하였다. 현재 실제 여과시설에 적용되고 있는 여과기 제품 형상을 기준으로 여과기 내부 흐름공간의 크기 및 각도 조정에 따른 유동특성을 검토하여 여과효율을 비교하였으며 통과유량, 유속, 유속벡터 등을 검토하여 균등한 유량과 유속이 발생되는 최적의 여과장치 구조를 도출하였다. 본 연구에서 여과기 내부 구조 변경에 따른 유동특성 검토를 통해 도출된 최적의 여과기 내부크기 및 각도에 대한 설계인자는 여과기 내 여과필터의 효율을 증가시킬 뿐만 아니라 내구성 증진에 도움이 될 것으로 예상된다.
중추신경계손상으로 인하여 약화된 근육기능을 회복하기 위한 전기자극의 제어신호로 생체신호를 이용하고 있다. 생체신호중에서 마비된 근육에서 발생되는 자발적이면서 근수축을 하기에 부족한 자발근전도신호로 전기자극의 강도를 조절해야 하는 경우, 전기자극에 의해 발생되어 자발근전도신호에 섞이는 M-wave를 제거해야 한다. 본 연구에서는 M-wave를 제거하고 동시에 자발근전도신호의 크기를 보존하기 위한 최적필터를 설계하였고 최적필터의 계수는 입력 공분산 행렬의 최소고유치에 해당하는 고유벡터가 됨을 보였으며. inverse Power methd(IPM)을 사용하여 이를 적응적으로 구현하는 과정을 통해 기존의 예측오차필터 방법이 부최적 방법임을 보였다. 최적필터의 성능을 평가하기 위하여 모의데이터에 대한 false-positive rate를 측정하여 분석하였으며, 실험결과는 최적필터가 이전에 연구되었던 예측오차필터에 비해 효과적으로 M-wave를 제거할 수 있음을 보여준다.
본 논문은 Single Tuned Filter를 사용하여 11차와 13차 고조파를 동시에 제거하는 Hybrid 능동필터를 제안하였다. 제안된 Hybrid 능동필터는 Hybrid 능동필터의 Detuning 보상능력을 이용한 것으로, 하나의 필터를 이용하여 2개 이상의 고조파를 제거할 수 Topology를 보여주고 있다. 본 논문에서 다루는 Hybrid 능동필터는 Detuning 보상능력을 이용한 것이기 때문에 인버터 출력전압을 최적으로 설계하는 것이 필수적이다. 본 논문은 수동필터 부분의 커패시터 용량과 HVDC 시스템에서 발생되는 고조파 전류의 크기 그리고 수동필터의 공진주파수와 제어모드에 따라 인버터 출력전압이 변화함을 확인하였고, 이에 따른 최적의 인버터 전압을 구하였다.
본 논문에서는 CSD 계수로 표현되는 FIR 필터를 설계하는 방법에 관하여 고찰한다. 먼저, 게이트 수 측면에서 필터의 복잡도를 추정하는 방법을 제시한다. 이 방법을 통하여 최소의 복잡도를 가지면서 요구되는 성능을 만족시키는 필터를 설계할 수 있다. 다음으로 BonsaiG이라는 MILP 프로그램에 근거한 CSD 필터 설계 프로그램을 제시한다. 2가지 예제를 통해 설계된 필터의 게이트 수가 400-600 정도 차이를 나타내고, 이러한 비교를 통해 최적의 필터를 얻을 수 있음을 보인다.
의료영상의 화질이 진단의 정확성에 중요한 요소이다. 그러므로 의료영상의 화질을 향상시킬 수 있는 방법들이 연구되어져 왔다. 그 중에서 주파수 도메인 필터가 영상의 화질을 향상시킬 수 있는 강력한 도구이다. 본 논문에서는 X선 의료영상에 기존의 고주파통과 필터에 최적값을 적용해서 에지영역을 개선하였고, 결과영상에 기존의 고주파 강조 필터에 최적값을 사용하여 에지영역 및 평탄영역의 대비를 향상시켰다. 마지막으로, 최소평균제곱오차필터를 사용해서 결과영상에 잡음을 최소화했다. 결과적으로, 제안된 방법이 기존 필터들에 비해서 영상의 대비와 에지부분들을 향상시켰으며, 더불어 잡음제거의 효과를 보였다.
본 연구에서는 스케쥴링과 하드웨어 할당에 관련된 상위단계합성에서 최적설계 방법론을 효과적으로 변형된 시뮬레이티드 어닐링 기법을 사용하여 정립한다. 또한 정립된 기법을 디지탈필터(DF : digital filter)의 설계에 적용하여 파이프라인 DF 의 경우 최적설계시에 속도와 하드웨어의 최적의 절충 문제와 어레이 DF에서의 해석 에 관련된 문제점을 검토한다. 이러한 적용사례를 통해 제안된 방법이 보다 빠른 시간 에 향상된 비용함수값을 줄 수 있음이 확인되고 복잡한 디지탈필터 설계에 이용될 수 있음이 입증된다.
최근의 인터넷의 DDoS문제는 점점 더 빈번하고 심각해지고 있다. 많은 전문가들이 DDoS에 대한 방어를 위해 많은 연구를 하고 있다. 위장된(spoofed) IP 주소로 더욱 복잡한 DDoS 공격들에 대한 방어를 위한 일련의 연구들의 일환으로서 Pi 가 제안되었다. Pi는 패킷 표기 방식의 접근을 함으로써 위장된 근원지 IP 주소와 관계없이 victim은 동일한 경로를 통해서 도착한 패킷인지를 패킷 단위로 구별할 수 있게 한다. 표기 비트의 크기는 Pi 방식에서 성능에 영향을 주는 중요한 요소 중 하나이다. 최적의 표기 비트의 크기는 인터넷 환경과 토플로지에 영향을 받는다. 기존의 Pi 는 인터넷 서비스(ISP)의 가장자리에 설치함을 전제로 하였다. 이 논문에서는 인터넷 서비스의 말단 호스트에 설치되는 Pi 필터에서 최적의 효율을 위한 표기 비트의 크기를 찾기 위해 노력하였다.
본 논문에서는 리튬이온 배터리 모델을 고려한 양방향 인터리브드 DC-DC 컨버터의 최적 수동소자 설계 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 배터리 리플전류 제한값과 필터 커패시터의 전류정격을 만족시키는 최대 허용 리플전류를 설계함으로써 최소한의 인덕턴스값과 최적의 필터 커패시터를 구한다. 본 설계 기법을 하이브리드 ESS를 위한 100kW급 양방향 인터리브드 DC-DC 컨버터에 적용하여 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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