• 한국통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.1-10
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• 1985

태양은 그 원천에서부터 무제한의 에너지를 가지고 있을 뿐만 아니라, 짧은 파장으로 아무런 제약도 받지 않는다는 잇점을 가지고 있다. 이러한 잇점으로 우리는 광범위한 태양 에너지의 응용을 기대할 수 있었다. 본 연구은 태양 에너지를 올바르게 추적하여 그 효과를 나타내여 보려고 시도해 보았다. 이 실험은 感光器의 각도를 변화시켜 빛을 추적하여 보았는데 이것은 2개의 포토 트랜지스터에 의해서 얻어진 빛을 증폭시켜 TTL게이트를 통해 일정 레벨 이상만 감지된 빛을 INTEL 8080CPU의 入力데이터로 이용하였다. 또한 이 장치는 8080CPU의 제어 펄스를 모우터 구동회로에 전송하고 感光器는 이것을 기본 데이터로 대치하도록 하였다. DC 보우터는 업/다운 카운터가 필요없는 잇점을 가지고 있으며 스테핑모우터와는 회로 구성면에서 차이가 있다. 이 실험장치는 感光器, A/D콘버어터, 입력 인터페이스, INTEL 8080CPU, 출력 인터페이스, 모우터 구동회로로 구성되어 있다. 이 실험으로 수광 오차각이 1.2밖에 되지 않았지만 올바르게 빛을 수광할 수 있었다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.163.1-163.1
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• 2012

이 연구는 우주물체에 대한 광학감시 및 추적을 수행하기 위한 선행연구로, 궤도전파 시뮬레이터를 개발하여 궤도상 위성의 광학관측가능성을 분석하고 광학관측 여부를 판단하는 것을 목표로 한다. 연구의 주 내용은 주어진 궤도정보를 바탕으로 하는 태양동기궤도(Sun-Synchronous Orbit; SSO) 위성, Dawn-dusk 위성, 저궤도(Low Earth Orbit; LEO) 위성, 정지궤도(Geostationary Orbit; GEO) 위성 등 궤도상 위성의 추정궤도 전파와 자국위성의 광학관측가능성 분석으로 구성된다. 각각의 궤도전파 정밀도 및 광학관측가능성 분석성능을 확인하기 위해 AGI(Analytical Graphics Incorporated)사의 STK(Satellite Tool Kit) 시뮬레이션 프로그램을 사용하여 개발된 궤도전파 시뮬레이터와 비교하였다. 시뮬레이션 과정에서 광학관측의 제한조건을, 지구반영(penumbra)과 태양직사광(direct sun)에서만 관측하며, 고도(elevation angle)의 최소값은 20도, 태양고도(Sun elevation angle)의 최대값은 -10도로 설정하였다. 광학관측이 이루어지는 가상의 관측소는 임의로 선정하였으며, 기본적인 관측시간은 1년으로 잡고, 계절의 변화에 따른 광학관측가능성 궤적의 변화를 보기위해 춘하추동에 대해서 각각 3일이내의 기간 동안 시뮬레이션을 수행하였다. 결과적으로, 우주물체 광학감시 및 추적을 수행하기 위한 광학관측가능성 분석성능은 궤도전파 시뮬레이터 및 초기궤도요소 정밀도, 좌표변환과정 오차 등의 영향을 받으며, 설정된 제한조건에 따라 광학관측 지속시간의 차이가 발생한다. 연구결과를 통해 궤도상 위성의 궤도를 추정하기 위한 위성의 궤도전파 시뮬레이터를 개발하고, 자국위성의 관측가능성 분석을 통해 광학감시 및 추적시스템의 운영이 원활히 이루어질 수 있도록 한다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제33권3호
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• pp.82-90
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• 2013

Concentration errors critically affect the performance of solar concentrator, so their evaluation is important to the concentrated solar power technology. However, the evaluation is very challenging because error sources are various and not easy to measure individually. Therefore, the integrated effect of concentration errors is often more interesting and useful for large-scale applications. In the present work, we analytically investigate and classify various concentration error sources and then explain that the effect of various concentration errors can be represented in terms of a root mean square value of reflector surface slope error. We present an indirect approach to assessing the reflector surface slope error by comparing solar flux measurement data with modeling calculations. We apply the approach for solar furnaces with different thermal capacity and investigate its advantages and disadvantages.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.711-719
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• 2010

Heliostat, as a concentrator reflecting the incident solar energy to the receiver located at the tower, is the most important system in the tower-type solar thermal power plant, since it determines the efficiency and performance of solar thermal plower plant. Thus, a good sun tracking ability as well as its good optical property are required. In this paper, we propose a method to compensate the heliostat sun tracking error. We first model the sun tracking error, which could be measured using BCS (Beam Characterization System), by multilayered neural network. Then the extended Kalman filter was employed to train the neural network. Finally the model is used to compensate the sun tracking errors. Simulated result shows that the method proposed in this paper improve the heliostat sun tracking performance dramatically. It also shows that the training of neural network by the extended Kalman filter provides faster convergence property, more accurate estimation and higher measurement noise rejection ability compared with the other training methods like gradient descent method.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제24권1호
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• pp.69-78
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• 2007

Earth-Sun-Heliosphere Interactions Experiments(EARTHSHINE) 미션의 주 탑재체인 Albedo Monitor and Radiometer(Amon-Ra) 광학계는 최초로 제1 라그랑제 지점(Lagrange point 1) 주위의 혜일로(Halo) 궤도에 위치하여 태양 복사 활동 및 지구 반사율 변화를 1% 정확도 이내로 측정함으로서 현존하는 지구 반사율 추이의 모순을 해결할 수 있는 과학적 측정 자료를 제시하는데 그 목적을 가지고 있다. 이에 이미 개발된 광학 성능 검증용 Amon-Ra 광학계의 가시광채널 시험 모델 및 광선 추적 기법을 이용한 통합적 광선 추적 end-to-end 과학 임무 성능 평가 수치 모사 기법을 확립하였으며, 개발된 기법을 이용하여 실제 제작된 Amon-Ra 광학계를 제1라그랑제 지점에 위치시키고 태양과 지구 밝기를 다양하게 변화시킨 후 광학계에 입사되는 에너지 복사량을 수치 모사로 측정하였다. 관측된 지구 및 태양 밝기로부터 지구 반사율 변환을 위하여 각 분포 모델(GLobal Angular Distribution Model, ADM)을 이용하였으며 수치 모사에 의한 지구 반사율 측정 결과를 Amon-Ra 광학계의 측정 오차 범위인 ${\pm}0.28%$와 비교함으로서 개발된 end-to-end 성능 검증 기법의 계산 정밀도를 확인하였다. 이는 기존의 광학계 성능 검증법의 한계를 뛰어넘어 광학계 성능 평가를 실시간으로 검증할 수 있다는 점에서 큰 의의를 지닌다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.311-314
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• 2003

본 논문은 PC를 기반으로 한 오류신호 보정기능을 가진 가상계측 제어시스템을 기술한다. 제안된 시스템은 주요소 축 분석법에 의한 오차신호 보정 알고리즘과 16bit RISC 머신을 사용한 센서제어보드, 부착된 센서에 따라 자동 조정되는 PC측의 GUI 인터페이스로 구성되어 있다. PC와 센서제어보드 사이에는 타른 통신을 보장하기 위하여 USB 통신 시스템 모듈이 설계 제작되어 사용되었다. 제안된 시스템의 효용성을 입증하기 위하여 제작된 8개의 CDs 센서가 부착된 태양추적장치에 적용되어 시험되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3161-3167
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• 2010

제어를 위한 기구부의 위치 정보는 BLDC 모터의 홀센서를 이용하여 정확한 위치 및 속도제어가 가능하도록 알고리즘을 구현하였으며, 실제 기구부의 방위각과 고도각에 대한 제어 정밀도를 측정한 결과 최대 $2.02^{\circ}$, $1.01^{\circ}$. 오차범위 $1.86^{\circ}$이내로 비교적 정확하였다. 태양광 발전 모니터링 시스템은 LCU를 중심으로 한 통합 모니터링 제어 시스템으로 모든 장비들은 1:N 방식으로 다중 동시접속이 가능하고, 원격지에서 시스템의 제어 및 현재 상태에 대한 실시간 감시가 가능하도록 개발하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.502-508
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• 2012

Heliostat, as a concentrator to reflect the incident solar energy to the receiver, is the most important system in the tower-type solar thermal power plant since it determines the efficiency and ultimately the overall performance of solar thermal power plant. Thus, a good sun tracking ability as well as a good optical property of it are required. Heliostat sun tracking system uses usually an open loop control system. Thus the sun tracking error caused by heliostat's geometrical error, optical error and computational error cannot be compensated. Recently use of sun tracking error model to compensate the sun tracking error has been proposed, where the error model is obtained from the measured ones. This work is a development of heliostat sun tracking error measurement and compensation method using BCS (Beam Characterization System). We first developed an image processing system to measure the sun tracking error optically. Then the measured error is modeled in linear polynomial form and neural network form trained by the extended Kalman filter respectively. Finally error models are used to compensate the sun tracking error. We also developed the necessary image processing algorithms so that the heliostat optical properties such as maximum heat flux intensity, heat flux distribution and total reflected heat energy could be analyzed. Experimentally obtained data shows that the heliostat sun tracking accuracy could be dramatically improved using either linear polynomial type error model or neural network type error model. Neural network type error model is somewhat better in improving the sun tracking performance. Nevertheless, since the difference between two error models in compensation of sun tracking error is small, a linear error model is preferred in actual implementation due to its simplicity.