본 논문에서는 오픈소스 플랫폼 라즈베리파이 3 모델을 기반으로 몽고DB 데이터베이스를 활용하여 풀 스택 플랫폼을 구현하였다. 가속도 센서를 사용하여 무선 통신으로 데이터를 로깅하는 도구로써 이벤트 구동 방식을 사용하였으며, 리눅스 라즈비안 Jessie 버전으로 초당 28 프레임으로 USB 카메라(MS LifeCam 시네마) 이미지를 획득하며, 안드로이드 모바일 기기와 인터페이스를 구축하기 위하여 블루투스 통신 기술을 확장하였다. 따라서 본 논문에서는 가속도 센서 동작을 검출하여 이벤트 트리거링을 감지하는 풀 스택 플랫폼 기능을 구현하고, IoT 환경에서 온도와 습도 센서 데이터를 수집한다. 특히 몽고 DB가 MEAN 스택과 가장 좋은 데이터 연결성을 갖고 있기 때문에 풀 스택 플랫폼 성능을 개발 향상시키는데 MEAN 스택을 사용하였다. 향후 IoT 클라우드 환경에서 풀 스택 성능을 향상시키고, 몽고 DB를 활용하여 보다 쉽게 웹 설계 성능을 향상시키도록 기술을 개발하겠다.
최근까지도 양자 하드웨어의 개발은 꾸준히 이루어졌지만, 개발 수준이 양자 소프트웨어의 연구에 사용하기에 부족한 정도이다. 따라서 양자 하드웨어 없이도 양자 소프트웨어의 연구를 진행하기 위해서는 양자 시뮬레이터와 컴파일러가 필요해졌다. 이에 다양한 양자 시뮬레이터와 컴파일러가 제공되었으며 양자 시뮬레이터와 컴파일러가 하나의 소프트웨어 프레임워크를 이루고 있는 풀-스택 라이브러리 역시 다양하게 제공되고 있다. ProjectQ는 풀-스택 라이브러리 중 하나로써 Python을 기반으로 하여 무료로 사용 가능할 뿐만 아니라 문법이 쉬워 접근성이 높다는 장점이 있고, 컴파일러에 시뮬레이터와 에뮬레이터의 효율적인 적용이 가능하여 새로운 양자 알고리즘 개발의 가속화나 양자 회로의 시각화 등이 가능하다. 따라서 본 논문은 ProjectQ의 내부 구성과 기능을 구체적으로 설명한 후, 기존의 Carry-Sum adder를 응용한 새로운 양자 회로를 직접 구현해보았다.
스택 기반 구조를 갖는 자바가상기계(JVM)에서는 전체 동작의 상당 부분이 데이터 이동에 소요되는 것으로 알려지고 있다. 따라서 효율적인 JVM의 개발을 위해서는 JVM 내부에서 데이터가 어떻게 이동되는지를 분석할 필요가 있다. 본 논문에서는 오퍼랜드 스택, 지역변수배열, 힙, 그리고 상수 풀 사이에서 데이터의 이동에 대해 바이트코드 수준에서 분석 조사하였다.
최근 연료전지 기술의 발전으로 스택의 소형화 및 안전성이 확보됨에 따라 연료전지 자동차(FCEV)의 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 변압기를 사용하는 풀-브리지 컨버터와 IPMSM 구동용 3상 인버터 구동 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 FCEV 적용 타당성을 검증 하였다.
엔터프라이즈 환경의 표준화 경쟁은 백엔드의 데이터 티어로 시작하여 대표적인 엔터프라이즈 미들 티어가 스프링 프레임워크로 받아들여짐으로써 표준화로 안정화되고 있는 실정이다. 또한 점차 빠른 주기로 새로운 디바이스의 출현으로 웹과 모바일 서비스에 대한 호환성 확보가 웹 서비스 기업들의 중요한 경쟁력이 되고 있다. 그러나 국내 기업들은 이러한 정보화 시대의 격변한 환경 변화에 적절한 역량있는 기술 인력을 확보하지 못하고 있으며, 교육중심 대학들의 교육과정에서도 새로운 역량중심의 교육과정의 요구를 반영하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 엔터프라이즈 시스템 플랫폼 환경에서 필요한 역량중심의 기술을 습득과 교육과정을 개발하기 위하여 스프링 프레임워크 환경에서 스프링 데이터 JPA를 활용한 시스템을 분석 및 설계 단계별로 문서화 작성을 통하여 구현하였다. 향후 엔터프라이즈 환경에서의 바로 적용할 수 있는 풀 스택 역량중심의 교육과정 및 캡스톤 디자인 교육과정의 참조 모델을 제공하고자 한다.
본 논문은 40 kV 나노초 펄스발생을 위한 모듈형 solid-state Marx modulator(SSMM) 설계에 대해 기술한다. 가속기 및 플라즈마 어플리케이션과 같은 다양한 응용분야에 요구되는 전압 및 전류 사양을 만족시키기 위해 10 kV(출력 전압), 50 ns(펄스폭), 20 ns(상승&하강 시간), 100 kHz(반복률)의 사양을 만족하는 단위모듈기반으로 모듈형 설계를 제안한다. 독립적인 제어가 가능한 4개의 단위모듈을 기반으로 제안된 SSMM은 임의의 출력 파워 및 임피던스를 만족시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 예를 들어, 모든 단위모듈의 위상을 같게 했을 때 출력전압을 증가시킬 수 있으며 각 모듈의 위상을 지연하였을 경우는 펄스의 반복률을 크게 높일 수 있다. 개발된 SSMM은 직렬 스택 MOSFET의 스위칭 성능을 향상시키기 위해 게이트 구동 회로는 동기 신호와 구동 전력을 제공하는 1 턴 변압기로 설계되었다. 출력 펄스의 폭과 하강시간을 최소화하기 위해 다이오드 대신 기생 커패시턴스에 저장된 에너지를 빠르게 방출하는 액티브 풀다운 회로가 적용되었다. 또한, 출력 펄스의 빠른 상승을 달성하기 위해 게이트의 라인 인덕턴스를 최소화하고 모든 게이트 신호의 동기화는 필수적이다. 개발된 ns급 펄스전원장치는 단위모듈을 기반으로 최대 펄스전압이 40 kV 까지 출력이 가능하며 이에 대한 상세설계 및 구현은 실험결과를 바탕으로 검증한다.
연료전지 발전시스템은 수소와 산소의 반응 작용에 의해 직접 전기를 발생하는 스택(Stack) 이외에 메탄올, 천연가스 등 각종 연료로부터 수소를 만들어 내는 개질기와 스택에서 발전된 직류전압을 안정된 교류전압으로 변환시켜주는 전력변환기 등으로 구성되어진다. 이러한 시스템의 연료전지 출력은 직류로 가정에서 사용하기 위해서는 전력변환장치를 통하여 교류로 변환시키는 인버터 장치가 필요하다. 또한 연료전지 전압이 30-70V 정도로 이를 인버터 동작 전압인 380V 정도로 승압하기 위하여 DC-DC 승압형 컨버터를 사용한다. DC-DC 승압형 컨버터는 연료전지 출력과 인버터 사이에 존재하는 직류전압 가변장치로 연료전지 출력전압의 변동에 반응하여 컨버터의 일정 출력전압을 만들어 내므로 인버터는 연료전지의 전압 변동에 무관하게 일정한 전원을 공급 받을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 연료전지발전 시스템의 구성 원 중 연료전지 출력전압(30-70V)을 입력으로 받아 계통연계에 적용되는 인버터의 주요 전원인 풀 브리지(Full-Bridge) 컨버터의 하드웨어 세부설계에 대하여 논하고자 한다.
클래스 라이브러리는 자바가상기계와 더불어 자바실행환경을 이루는 가장 중요한 요소들 중 한가지다. 통신속도나 메모리의 용량 면에서 제한을 받게 되는 내장형 시스템의 특징상 내장형 자바 시스템은 클래스 라이브러리에 대한 의존도가 매우 높다. 따라서 효율적인 내장형 자바 시스템의 구축을 위해서는 클래스 라이브러리에 대한 면밀한 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 내장형 자바 시스템을 위한 클래스 라이브러리의 특성에 대해 분석하였다. 즉 라이브러리를 이루는 클래스 구성과, 그 클래스들을 담은 파일의 크기 및 파일 내 주요 요소인 상수풀에 대한 분석을 하였다. 또한 클래스들이 갖고 있는 필드 및 메소드의 개수, 각 메소드들이 필요로 하는 스택과 지역변수배열의 크기, 그리고 각 메소드의 바이트코드 길이 등에 대해 조사하였다. 이 연구의 결과는 내장형 자바 시스템의 클래스 적재에 따른 지연시간 해석, 인스턴스를 만들 때 소요되는 메모리의 크기 예측 등 효율적 내장형 자바가상기계의 설계에 사용될 것이다.
본 논문은 연료전지스택을 입력전원으로 하는 TIG-용접기용 전력변환장치를 제안하였다. 일반적으로 TIG-용접기의 전원공급장치는 상용전원을 이용한 다이오드 브리지 정류회로를 사용한다. 이런 회로의 경우 다이오드 정류기와 용량이 큰 캐패시터를 사용하게 되므로 부피가 커지고, 입력전류는 맥동성분과 고조파를 포함하게 된다. 또한, TIG-용접기는 상용전원의 사용이 여의치 않은 도서산간지역이나 특수한 환경에서는 소형 경량의 이동성이 수월한 전원장치 및 전력원을 필요로 하게 된다. 따라서 본 논문의 TIG-용접기용 전력변환장치는 고체고분자형연료전지(PEMFC)를 입력전원으로 사용하고, 부스트 컨버터의 기능과 인버터 용접전원의 기능을 하나의 풀-브리지 컨버터로 구성하였다. 제안한 연료전지를 이용한 TIG-용접기용 전력변환장치는 컴퓨터 시뮬레이션과 실험을 통하여 성능을 검증하였다.
급속한 비대면 환경과 모바일 우선 전략에 따라 해마다 많은 정형/비정형 데이터의 폭발적인 증가와 생성은 모든 분야에서 빅데이터를 활용한 새로운 의사 결정과 서비스를 요구하고 있다. 그러나 매년 급속히 증가하는 빅데이터를 활용하여 실무 환경에서 적용 가능한 표준 플랫폼으로 빅데이터를 수집하여 적재한 후, 정재한 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장하고 처리하는 하둡 에코시스템 활용의 참조 사례들은 거의 없었다. 따라서 본 연구에서는 스프링 프레임워크 환경에서 3대의 가상 머신 서버를 통하여 하둡 2.0을 기반으로 쇼셜 네트워크 서비스에서 키워드로 검색한 비정형 데이터를 수집한 후, 수집된 비정형 데이터를 하둡 분산 파일 시스템과 HBase에 적재하고, 적재된 비정형 데이터를 기반으로 형태소 분석기를 이용하여 정형화된 빅데이터를 관계형 데이터베이스에 저장할 수 있게 설계하고 구현하였다. 향후에는 데이터 심화 분석을 위한 하이브나 머하웃을 이용하여 머신 러닝을 이용한 클러스터링과 분류 및 분석 작업 연구가 지속되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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