본 논문에서는 전기차 충전기용 모듈형 DC/DC 컨버터의 병렬 제어 기법을 제안한다. 전기차 충전기는 모듈형 컨버터를 적용하여 출력 전력 용량이 증가되고 있지만, 모듈간 구성 요소의 차이, 게이트 드라이버의 지연, 센싱 오차 등에 의해 출력 전류 불균형이 발생하며, 이는 전체 시스템의 효율 및 신뢰성 저하를 야기한다. 출력 전류 균등 분배를 위한 기존의 기법들은 전압 강하 또는 시스템 부피 및 비용이 증가한다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 전류 보상 성분을 고려한 병렬 제어 기법을 적용하여 시스템의 하드웨어 변동없이 출력 전류 균등 분배를 달성한다. 시뮬레이션을 통하여 제안하는 병렬 제어 기법의 성능 및 타당성을 검증한다.
3D 프린터는 개인의 창의력을 실제로 구현할 수 있는 장점이 있다. 이 특성을 활용하려는 사람들은 증가하고 있지만 적합한 프린팅 교육의 기회 부족과 잘못된 출력 방법으로 문제 발생의 어려움을 겪는다. 따라서 저하된 출력물 품질이 사용자의 관심을 낮춰 점차 3D 프린터의 활용빈도 수를 감소시키게 된다. 본 연구에서는 3D 프린터의 오작동 해결과 편의성의 개선을 위해 직접 기기를 작동하면서 발생하는 문제를 파악하고 분석했다. 여러 문제점 중 안착 불량, 스트링 현상, 노즐 막힘을 중점으로 해결과 완화 연구를 진행하였다. 또한, 3D 프린터의 기능을 실험을 통해 재료소모량 감소와 출력시간 단축 방법을 고찰했다. 최종적으로 3D 프린팅 중 빈번하게 발생하는 출력문제를 해결해 외관이 온전한 출력물을 얻을 수 있었고 편의성을 개선하였다.
태양광 모듈에서 태양전지를 연결해주는 인터커넥터로 리본 솔더로 SnPbAg가 사용되고, 옥외 태양광 발전에 장기간 노출시 리본의 부식으로 인한 열화가 흔히 관찰된다. 이러한 부식현상으로 인하여 리본과 태양전지의 접합이 약해져 접촉저항이 증가하고, 또한 리본 자체의 직렬 저항이 증가하게 되어 태양전지의 전압 전류 곡선에서 충진률 손실로 출력이 저하된다. 본 논문에서는 리본의 부식을 완화시킬 수 있는 방법으로 희생양극법을 이용하여 순수 알루미늄 및 아연, 알루미늄, 아연 그리고 마그네슘의 합금을 이용한 5가지 희생양극 소재의 부식에 의한 열화 저감을 연구하였다. 전기화학적 방법으로 희생양극 소재의 개방회로 전위와 폐쇄회로 전위를 측정하였고, 포텐시오다이나믹 분극 곡선을 측정하고, 영저항전류계를 이용하여 리본과 소재간의 갈바닉 전류를 측정하였다. 또한, 아세트산과, NaCl에 리본과 희생양극 소재의 부착 전후의 침지시험과 4셀 미니모듈로 제작한 후 1500시간 고온고습 시험 전후 출력을 평가하였다. 그 결과 Al-3Mg와 Al-3Zn-1Mg의 희생양극 소재가 부식속도가 느리고, 출력저하를 저감시킬 뿐만 아니라 장기 안정성에도 효과적인 것으로 평가된다.
MPPT가 미적용된 기존 태양광 가로등은 최대 30%의 출력저하를 유발한다고 보고되고 있다. 본 논문에서는 이러한 출력 저하로부터 태양광발전시스템의 효율을 향상시키기 위해 다이렉트 듀티비 제어 알고리즘을 적용한 250W 태양광가로등을 위한 충전제어기를 제안하였으며, PWM 제어기와 전력 토폴로지를 다루고, MPPT 알고리즘을 분석하였다. 전력변환부는 푸쉬풀 강압 컨버터로 구성하고, PWM 제어기는 8비트 MCU를 기반으로 해서 제조 원가를 낮추도록 하였다. 다이렉트 듀티비 제어 알고리즘을 적용한 PWM 제어기는 태양광모듈의 최대전력점을 지속적으로 추적하여 출력 전력을 증가시킨다. 실험 결과, 241W 태양광시뮬레이터 환경에서 97.1~97.4%의 MPPT 효율을 나타내었으며, 실제 응용제품에 적용할 수 있을 것으로 예상된다.
복합화력발전소 에너지절감 사업으로 폐열회수용 흡수식 히트펌프가 설치됨에 따라 부분부하(Partial Load)에서의 성능 데이터 확인을 위해 성능시험을 실시하였다. 부분 부하에서 히트펌프 가동에 따른 운전 데이터 변화는 다음과 같다. 기기냉각수(CCW) 배열 및 배열회수열교환기(HRSG)로부터 공급되는 저압증기(LP STM)의 일부가 히트펌프의 열원으로 공급되므로 지역난방열 생산이 증대된다. 그러나 증기터빈으로 공급되는 저압증기의 유량감소에 따라 증기터빈 출력이 감소된다. 또한 고압 지역난방열교환기(HP-DH) 및 저압 지역난방열교환기(LP-DH)로 공급되는 고압터빈(HPT) 배기증기의 유량 저하에 따라 HP-DH 및 LP-DH의 열생산량도 감소한다. 부분부하에서는 정격부하 대비 히트펌프에 운전에 따른 터빈 출력 저하가 큰 것으로 나타났으며, 이에 따라 부분 부하에서는 발전소 전체의 열 생산 증가량, 전기출력 감소량을 종합적으로 고려하여 히트펌프 운전 여부를 결정해야 한다.
최근 방위 산업에서는 전시상황에서 병사의 전투력 및 생존성 증대를 위하여 지하 공간, 좁은 통로등에서 적에게 노출되지 않으며 정찰임무를 수행할 수 있는 소형 생체 모방 로봇의 수요가 늘어나고 있다. 특히 소형생체 모방 로봇에 사용 가능한 생체모방 영상 센서에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 그중 복안영상센서는 작은 크기, 적은 수차, 넓은 화각 등의 장점을 갖으며, 복안영상센서를 통해 출력된 복안 영상을 이용해 깊이 추정, HDR 등을 구현 하여 다양한 임무에서 활용 가능하다. 다만 복안영상은 작은 렌즈 크기와 렌즈의 구조로 인하여 영상의 품질이 저하되는 현상이 발생한다. 특히 복안영상으로 출력된 각 Sub-Aperture 이미지를 융합 시 이미지 품질이 많이 저하된다. 본 논문은 이미지 융합 시 이미지의 품질이 저하되는 문제를 극복하기 위하여 여러 이미지 개선 기능과 생성 신경망의 한 종류인 ESRGAN를 사용하여 복안영상 품질 향상 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 이미지 전처리부, 이미지 융합부, 이미지 개선 부로 구성된다. 제안한 알고리즘을 복안 영상에 적용하면 영상 품질을 높힐 수 있어, 복안 영상을 이용한 다양한 연구에 활용될 수 있다.
CGI는 유닉스 운영체제의 표준 입${\cdot}$출력 환경에서 프로그램의 출력 결과가 고정적인 웹 문서를 대신하도록 고안된 게이트웨이와 웹 서버 사이의 표준 접속 규약이다. 따라서 CGI 게이트웨이에서는 사용된 언어가 제공하는 표준 입${\cdot}$출력 문장을 사용하는 것이 자연스럽다. 그런데 표준 입${\cdot}$출력 메커니즘은 보편적인 환경에 적합하도록 운영체제에 투명하게 설계된 버퍼 전략 중의 하나이다. 이것은 CGI 환경이라는 독특한 특성이 고려될 경우 표준 입${\cdot}$출력 부분이 웹 성능향상을 위한 또 다른 최적화 대상이 될 수 있음을 의미한다. 이 논문에서는 유닉스/리눅스 시스템에서 C 언어로 작성된 CGI 게이트웨이를 위한 출력의 최적화 분야를 표준 출력 방법과 파일 출력 방법으로 분류하고, 각 분야별 제안된 최적화 방안들을 Debian LINUX, IBM AIX, SUN Solaris, Digital UNIX 등 네 운영체제를 대상으로 적용하여 그 영향을 실행시간 위주로 분석하였다. 그 결과 운영체제에 따라 상당한 차이를 보였는데, 기본 방법에 비해 표준 출력 분야에서 $10{\%}$ 이상 향상된 경우가 있었던 반면 성능 향상이 당연시 되었던 파일 출력 방법에서는 오히려 $60{\%}$ 이상 저하되는 최악의 경우가 관찰되었다.
원통형 페라이트 코어와 검출 코일을 이용하여서 직교형 플럭스게이트 센서를 제작하고, 구동주파수가 출력 감도에 미치는 영향에 대해서 조사하였다. 외부 자계에 대한 플럭스게이트 센서의 출력은 코어의 단면적, 권선수, 구동주파수 등에 비례한다. 따라서, 센서를 소형화시키면서 출력(감도)를 저하시키는 것을 방지하기 위해서는 구동주파수를 높이는 것이 필요하다. 그러나, 구동주파수는 자성체 코어의 주파수특성, 구동회로의 성능, 검출 코일의 주파수특성 등 다양한 요인으로 제한 된다. 본 연구에서는 원통형 페라이트 코어와 검출 코일을 이용하여 제작한 직교형 플럭스게이트 센서에 있어서 센서 출력의 주파수특성과 검출 코일의 인덕턴스와 캐패시턴스를 측정하여서 상호 연관성에 대해서 살펴보았다. 그 결과 외부 자계에 대한 센서의 출력은 검출 코일의 임피던스에 의존한다는 것을 알 수 있었고, 검출 코일의 LC공진주파수에서 높은 출력(감도)을 얻을 수 있었다.
이산 HMM을 이용한 음성인식을 할 때, 관측심볼은 훈련 데이터의 양자화과정을 수행하여 얻게 된다. 훈련 데이터는 선정된 몇몇 화자에 의해서 얻어지게 되는데, 이러한 이유로 인하여 충분하지 못한 훈련 데이터가 얻어지므로, 관측 심볼에 따라 출력확률분포값이 영(zero)이나, 거의 영에 가까운 값을 가지게 된다. 이러한 요인은 인식률의 저하를 초래하므로, 본 논문에서는 fuzzy smoothing 기법을 채택하여, 출력확률분포값이 영(zero)의 값을 가지는 것을 방지하여, 새로 구해진 파라메터로 인식실험을 하였다. Smoothing과정을 수행한 후의 인식률이 smoothing을 하진 않은 인식율에 비해 평균 $1.46\%$ 향상되었다.
본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후 처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후 처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 $4.5\%$, $1.3\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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