출력 운전중 원자로 건물내의 중성자 에너지 스펙트럼의 분포를 살펴보기 위해 중성자 스펙트럼 측정을 수행하였다. 영광4흐기 원자로 건물내 100ft 상에서 4곳, 122ft 상에서 4곳, 144 ft 상에서 8곳을 Bonner Multisphere Spectrometer(BMS) 시스템을 이용하여 중성자 스펙트럼을 측정하였다. BMS는 Cf-252 선원으로 교정하였으며 측정된 데이터는 BUNKI 코드를 이용하여 unfolding 하여 에너지 스펙트럼을 얻었다 분석 결과 100 ft의 경우 평균 중성자 에너지는 0.100 ~ 1.954 MeV, Fluence는 4.913$\times$$10^2$ ~ 1.478$\times$$10^4$ n/$\textrm{cm}^2$, 선량율은 0.56 ~ 289.37 mrem/hr의 분포를, 122 ft의 경우 평균 중성자 에너지는 0.122 ~ 0.320 MeV, Fluence는 4.586$\times$$10^{0}$ ~ 7.743$\times$$10^3$ n$\textrm{cm}^2$, 선량율은 0.05 ~ 201.46 mrem/hr의 분포를, 144 ft의 경우 평균 중성자 에너지는 0.062 ~ 0.578 MeV, Fluence는 7.922$\times$$10^{0}$ ~ 1.703$\times$$10^2$ n/$\textrm{cm}^2$, 선량율은 0.10 ~ 45.58 mrem/hr의 분포를 보였다.
As the number of electric vehicles (EV) increases, there is an increasing interest in the post-vehicle application of the EV batteries. For the second use application of EV batteries, the state of health (SOH) at the end of automotive service has to be evaluated differently from the automotive perspective. It will be helpful to consider the driving conditions of EVs in understanding the performance deterioration trend of the battery. In this paper, we acquired the battery status information in real time during driving and compared the characteristics by the driving routes. The SOH from the BMS can be rescaled to percentage ratio to give a more general idea about the performance degradation.
배터리 관리시스템(BMS;battery management system)의 중요 고려요소인 SOC(state-of-charge) 및 SOH(state-of-health)의 전기적 등가회로 모델 기반 고성능 추정의 전제 조건은 배터리 단자전압의 안정된 실험데이터 확보이다. 그러나, 예상치 않은 에러로 인해 배터리 단자전압에 노이즈 성분이 포함될 경우 SOC 및 SOH 추정알고리즘의 성능저하가 우려된다. 이를 위해, 본 논문은 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)의 다해상도 분석(MRA;multi resolution analysis) 레벨에 따른 디노이징 최적 성능을 소개하고자 한다. 하드 임계화(hard-thresholding) 및 소프트 임계화(soft-thresholding) 기법에 따른 디노이징 성능 차이를 보이고, 각 임계화 기법 적용 시 디노이징 최적 성능을 보이는 레벨을 선택한다.
본 논문은 해양 환경에서 항로표지 내에 탑재되는 등명기, 배터리, BMS, 통신장치 등의 전원 공급 및 각 모듈들 간의 유선 데이터 통신에 사용할 수 있는 커넥터 인터페이스 규격을 제시한다. 제안하는 규격은 M12 커넥터 규격을 이용하여 내구성을 확보하고 방수방진을 지원한다. 이를 통해 극한의 온·습도에 노출되며 태풍, 파도 등의 변수가 많은 해양 환경에서의 안정적인 연결성 유지를 기대할 수 있다.
지상군은 감시정찰, 지휘통제 및 정밀타격과 관련된 정보를 교환하기 위한 수단으로 음성위주로 사용하고 있다. 하지만 지상군 작전에 참가하는 전력들간에 전장 가시화를 위해서는 자동화된 상황인식과 지휘통제를 제공할 수 있는 지상전술데이터링크가 필요하다. 이런 필요한 핵심기술 확보를 위해 응용연구를 통하여 메지지 표준과 메시지처리기가 완성되었다. 또한 각 무기체계의 장착을 위한 지상용 데이터링크가 시험개발이 진행 중이다. 본 논문에서는 합동작전, 지상작전 및 연합작전을 수행으로 통합 전장관리체계의 연동성 확보가 가능하여 근실시간으로 상황인식과 타격체계가 자동화된 한국형 지상전술데이터링크의 구축 연구를 제시한다. 메시지 처리기의 M&S 실험결과, 단일 소대망의 노드수와 메시지 길이 및 메시지 발생주기에 따라 지연 시간이 변화하는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 각 상황에 네트워크 프로토콜을 변경하여 성능을 최적화 할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 중앙버스전용차로의 도입효과를 시행전과 시행후를 분석하기 위하여 BMS데이터인 속도데이터와 버스 도착시간데이터를 통하여 효과분석을 실시하였다. 속도 분석시 Downs-Thomson Paradox 이론을 적용하여 단순비교가 아닌 보다 합리적인 분석을 실시하였고 버스도착시간데이터를 이용하여 정류장별 도착시간 신뢰성 분석을 실시하였다. 속도 분석 결과 강남대로와 도봉 미아로의 경우 수단간균형 이론에서 버스우선정책인후에 나타나는 버스속도가 승용차 속도보다 높은 현상이 나타났으며 향후 수단간균형이 이루어질 것으로 판단된다. 수색 성산로의 경우 중앙버스전용차로의 효과가 다른 도로에 비하여 미비하게 나타났고 또한 9월4주째에는 승용차와 버스의 속도가 같아지다가 다시 승용차의 속도가 버스의 속도보다 높아지는 Rebound effect 현상이 나타났다. 하지만 10월1주후부터는 대중교통 우선정책 시행후의 현상인 버스속도가 승용차 속도보다 높은 현상이 나타났다. 정류장별 도착시간 신뢰성 분석결과 중앙버스전용차로의 경우 전체적으로 8월에 비해 12월달의 도착시간변화가 적음을 알 수 있었다. 그러나 수색로의 경우 7:30분대에는 오히려 나빠졌으며 전체 도착시간 분산이 90이상 나타났기 때문에 정시성이 좋아졌다고 볼 수 없었다.
본 논문에서는 교량의 구조건전도를 실시간 감시할 수 있는 안전감시시스템인 BMSWare를 개발하였다. 개발된 시스템은 웹을 기반으로 실시간 안전감시가 가능하며 다양한 규모의 교량에 사용할 수 있도록 범용성을 목표로 개발되었다. 또한 각 교량들이 위치한 다양한 환경에서 신뢰성 있는 데이터를 수집할 수 있도록 다양한 제품의 로거(logger)와 센서들을 접목할 수 있으며, 프로그램의 수정없이 수집된 데이터를 가공할 수 있는 기능을 포함한다. 개발된 시스템은 독자적으로 교량에서 데이터를 수집하여 운용할 수 있는 기능과 수집된 데이터를 관리사무실의 메인 서버에 주기적으로 백업하며 실시간으로 교량상태를 전송할 수 있는 기능 등 두 가지 형태의 기능을 가지고 있다. 또한 새로운 교량에 적용이 용이하며 위기상황에 적절히 대응할 수 있도록 개발되었다. 개발된 시스템은 무영대교에 설치되어 운영 중에 있으며 평가결과, 시스템의 안정성과 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 UHF대역 중 900MHz 대역에서 동작하는 휴대용 RFID 리더를 설계하고 제작하여 그 제반 특성을 측정을 통하여 분석하였다. 측정 결과의 분석은 EPC Global에서 제안한 EPC Class 0 표준을 기준으로 수행되었다. 제안하는 RFID 리더는 약 11kbps의 속도로 태그와 데이터 통신을 수행하며, RF 최대 출력은 20dBm이다. 제안된 휴대용 RFID 리더는 초당 최대 68개의 태그를 인식할 수 있으며, 리더의 출력 전력이 20dBm인 경우 최대 인식 거리는 30cm 이다. 그리고 전체적인 크기는 $71mm{\times}55mm$로서 상용 제품과 비교했을 때 최대 90%, 최소 14% 감소된 것이다.
As the number of electric vehicles (EVs) in Jejudo Island increases, the secondary use of EV batteries is becoming increasingly mandatory not only in reducing greenhouse gas emissions but also in promoting resource conservation. For the secondary use of EV batteries, their capacity and performance at the end of automotive service should be evaluated properly. In this study, the battery state information from the on-board diagnostics or OBD2 port was acquired in real time while driving three distinct routes in Jejudo Island, and then the battery operating characteristics were assessed with the driving routes. The route with higher altitude led to higher current output, i.e., higher C-rate, which would reportedly deteriorate state of health (SOH) faster. In addition, the SOH obtained from the battery management system (BMS) of a 2017 Kia Soul EV with a mileage of 55,000 km was 100.2%, which was unexpectedly high. This finding was confirmed by the SOH estimation based on the ratio of the current integral to the change in state of charge. The SOH larger than 100% can be attributed to the rated capacity that was lower than the nominal capacity in EV application. Therefore, considering the driving environment and understanding the SOH estimation process will be beneficial and necessary in evaluating the capacity and performance of retired batteries for post-vehicle applications.
색채 환경에 따라 인지반응의 상관관계를 분석한 결과가 다양한 산업분야에 적용되고 있다. 특히, 의학 분야에서 색채 환경기반 생체신호를 수집하여 환자 상태의 파악과 치료 그리고 뇌활동의 규명에 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 색채조명 또는 LED를 이용한 색채 환경을 구축하여 다양한 실험을 진행하고 있으나 다른 광원에 노출 되어 심리적인 영향을 주는 문제점을 갖고 있다. 따라서, 본 논문에서 제안하는 시스템은 HMD(Head-Mounted-Display)를 이용하여 피험자에게 완벽한 색채 환경조건을 제공하고자 한다. 그리고 인체반응정도 측정을 위해 기억력-주의력 테스트하는 동안 BMS(Bio-Medical-System)으로 생체정보를 수집하여 색채별 인체반응정도 측정뿐만 아니라 심리적인 변화에 대한 상관관계를 확인할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 통하여 수집하는 생체정보는 심전도(ECG), 호흡(Respiration), 산소포화도(SpO2), 임피던스(Bio-Impedance), 혈압(Blood-Pressure) 이며 데이터베이스에 저장한다. 이와함께, 인체의 인지반응을 측정하기위해 기억력-주의력 테스트는 앱으로 구현하여 색채 조건별 인지반응 정보를 측정하고 결과를 확인 할 수 있다. 제안한 시스템을 통하여 수집된 인체반응정보를 활용하여 생리학적 정보의 정량화하는 연구를 진행할 수 있으며, 색채 환경과 생리학적 정보의 상관관계를 분석하여 의학적 진단 및 치료에 응용이 될 것으로 기대한다. 향후 연구로 구축한 시스템을 통해 수집된 데이터를 분석 및 시각화 기능을 추가하고, 치매 질환의 예측 및 치료를 위한 시스템으로 확장하여 재활프로그램으로서의 유효성을 평가하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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