본 논문에서는 입력전류를 센싱 받지 않아도 역률 보상을 하는 새로운 단일단 브리지리스 AC-DC컨버터를 제안한다. 제안하는 컨버터의 스위치는 전구간에서 ZVS(Zero Voltage Switching) 턴 온을 성취하며, 다이오드는 전구간에서 ZCS(Zero Current Switching) 턴 오프를 성취한다. 제안하는 컨버터의 넓은 범위의 출력전압 제어와 간단한 전력 제어를 위해 SDAB(Semi-Dual Active Bridge)기반의 모듈레이션 기법을 적용하였다. 1kW급 50kHz의 스위칭 주파수를 갖는 시작품을 통해 본 논문의 타당성을 검증하였다.
Wireless sensor network (WSN) can be usefully used in battlefields requiring rapid installation and operation by enabling surveillance and reconnaissance using small sensors in areas where any existing network infrastructure is not formed. As WSN uses battery, energy efficiency acts as a very important issue in network survivability. Layer-based routing protocols have been studied a lot in the aspect of energy efficiency. Many research selected LEACH and PEGASIS protocols as their comparison targets. This study examines the two protocols and LECEEP, a protocol designed by combining their advantages, and proposes a new protocol, A-LECEEP, which is more energy efficient than the others. The proposed protocol can increase energy efficiency compared to the existing ones by eliminating unnecessary transmissions with multiple chains configuration.
센서 네트워크 구조에서는 많은 수의 센서 노드들이 지속적으로 센서 데이터를 베이스 스테이션(Base Station)으로 전송한다. 각 노드의 샘플링 주기는 베이스 스테이션으로 전송되는 길목의 네트워크 자원인 대역폭, 계산 비용 등에 지대한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 샘플링 대상의 스트림 데이터 특성에 따른 각 노드의 샘플링 주기에 관련된 새로운 적응적 샘플링 기법을 제안한다. 본 논문에서는 KF(Kalman-Filter) 에 기반을 둔 예측 기법을 사용하였다. 이는 각 노드는 KF의 예측값과 실측값의 차를 사용하여 허용된 범위 안에서 자동적으로 샘플링 주기를 조정하는 방식이다. 따라서, 우리는 샘플링 대상의 데이터 특성에 따른 우선순위에 기반 네트워크 자원을 효과적으로 사용하고 Dual Kalman Filter(DKF) 기법과 결합하여 센서 네트워크에서의 가장 큰 문제 중 하나인 에너지 소비의 최소화하면서 효과적으로 근사 데이터 전송하도록 하여 에너지 소비량을 줄였다.
Maglev using EMS becomes unstable by unexpected big air-gap disturbance. The main causes of the unexpected air-gap disturbance are step-wise rail joint and large distance between rail splices. For the stable operation of the Maglev, the conventional system uses the threshold method, which selects one gap sensor among two gap sensors installed on the magnet to read the gap between magnet and guide rail. But the threshold method with a wide bandwidth makes the discontinuous air-gap signal at the rail joints because of the offset in air gap sensors and/or the step-wise rail joins. Further more, in the case of the one with a narrow bend-width, it makes Maglev system unstable because of frequent alternation. In this paper, a new method using fuzzy rule to reduce air-gap disturbances proposed to improve the stability of Maglev system. It treats the air-gap signal from dual gap sensors effectively to make continuous signal without air gap disturbance. Simulation and experiment results proved that the proposed scheme was effective to reduce air-gap disturbance from dual gap sensors in rail joints.
The performance of an isolated high voltage full bridge converter is improved using a voltage doubler. In a conventional high voltage full bridge converter, the diode of the transformer secondary voltage undergoes a voltage spike due to the leakage inductance of the transformer and the resonance occurring with the parasitic capacitance of the diode. In addition, in the phase shift control, conduction loss largely increases from the freewheeling mode because of the circulating current. The efficiency of the converter is thus reduced. However, in the proposed converter, the high voltage dual converter consists of a voltage doubler because the circulating current of the converter is reduced to increase efficiency. On the other hand, in the proposed converter, an input current is distributed when using parallel input / serial output and the output voltage can be doubled. However, the voltages in the 2 serial DC links might be unbalanced due to line impedance, passive and active components impedance, and sensor error. Considering these problems, DC injection is performed due to the complementary operations of half bridge inverters as well as the disadvantage of the unbalance in the DC link. Therefore, the serial output of the converter needs to control the balance of the algorithm. In this paper, the performance of the conventional converter is improved and a balance control algorithm is proposed for the proposed converter. Also, the system of the 1.5[kW] PCS is verified through an experiment examining the operation and stability.
본 논문에서는 이중 채널 CIS(CMOS Image Sensor) 인터페이스를 위한 수신기 설계에 대해서 기술한다. 두 채널은 각각 CTLE(Continuous-Time Linear Equalizer)를 포함하며 샘플러, 병렬 변환기 그리고 clocking 회로로 구성되어 있다. Clocking 회로는 PLL, PI, CDR을 포함한다. CDR은 PI 기반이며 OSPD(Over Sampling Phase Detector)와 FSM(Finite State Machine)을 추가하여 빠른 락 소요 시간과 지연 시간, 향상된 jitter tolerance를 갖도록 하였다. CTLE는 3 GHz에서 -6 dB 손실을 갖는 채널의 ISI(Inter Symbol Interference)를 제거하며 CDR은 8000 ppm 이하의 주파수 오프셋에 대해 1 baud period 이내의 빠른 락 소요 시간을 갖는다. 65 nm CMOS 공정을 이용하여 설계하였으며 eye diagram에서 최소 368 mV의 전압 마진과 0.93 UI의 시간 마진을 갖는다.
압전 회전센서(Piezoelectric Gyroscope)는 물체의 회전속도를 감지하기 위한 센서로서 압전효과를 이용해 코리올리스힘(Coriolis Force)을 측정하는 센서이다. 기존에 사용되고 있는 압전 회전센서는 1축형이 주종을 이루고 있는데 비하여 본 연구에서는 한 차원 발전된 2축형의 회전센서를 고안, 제작하였다. 이러한 새로운 구조에 대한 검토 및 고찰을 위해 유한요소법 (Finite Element Method) 을 통한 동적 해석을 실시하여 구조의 타당성을 검증하고 각 설계인자 변화에 따른 센서의 특성변화를 조사하였다. 또한 그 결과를 토대로 직접 회전센서를 제작하여 그 성능을 평가, 비교하였다. 나아가 센서의 특성평가를 위한 회전 시뮬레이터를 구성한 후 정량적인 실험을 통해 제작된 센서의 반응을 조사하였으며, 그 결과 본 논문에서 개발된 2축형 센서는 두 방향의 회전력에 대한 우수한변별도 및 감도를 나타내어 새로운 형태의 회전 센서로서의 사용가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 RF모듈과 초음파 센서들을 설치한 밀폐된 공간에서 이동 로봇을 사용해 위치인식과 속도제어에 대한 내용으로 구성하였다. 두 개의 퍼지 룩업 테이블은 설정값에 대한 듀티비 로서 선택한다. 출발점과 커브지점에서 기본퍼지규칙 보다 이중퍼지 규칙을 갖는 이동로봇이 수렴시간을 줄일 수 있었다. 또한 이중 룩업테이블의 교체시간은 e-${\Delta}e$위상 평면내의 특이점인 b1,c1,d1에서 발생한다. 룩업 테이블 중 하나는 과도영역에서 상승시간을 줄이기 위해 사용하고 다른 하나는 정상상태 오차를 줄이고 설정값에 빠르게 수렴하기 위해 사용한다. 퍼지 제어기를 갖는 실내 위치 인식 로봇 제어시스템을 통한 실험의 결과로서 퍼지 제어 알고리즘의 유용성을 확인하였고 이중 퍼지 제어 룰을 갖는 로봇이 하나의 룰 테이블을 갖는 로봇에 비해 개선된 속도 응답을 얻을 수 있음을 확인 하였다.
다양한 신호가 혼합된 수중 신호로부터 각각의 신호를 분리하는 기술은 오랫동안 연구되어왔지만, 낮은 품질의 수중 신호의 특성 상 쉽게 해결되지 않는 문제이다. 현재 주로 사용되는 방법은 Short-time Fourier transform을 사용하여 수신된 음향신호의 스펙트로그램을 얻은 뒤, 주파수의 특성을 분석하여 신호를 분리하는 기술이다. 하지만 매개변수의 최적화가 까다롭고, 스펙트로그램으로 변환하는 과정에서 위상 정보들이 손실되는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 긴 시계열 신호 처리에서 좋은 성능을 보인 Dual-path Recurrent Neural Network을 기반으로, 다중 채널 센서로부터 생성된 입력신호인 3차원 텐서를 처리할 수 있도록 변형된 Tripple-path Recurrent Neural Network을 제안한다. 제안하는 기술은 먼저 다중 채널 입력 신호를 짧은 조각으로 분할하고 조각 내 신호 간, 구성된 조각간, 그리고 채널 신호 간의 각각의 관계를 고려한 3차원 텐서를 생성하여 로컬 및 글로벌 특성을 학습한다. 제안된 기법은, 기존 방법에 비해 개선된 Root Mean Square Error 값과 Scale Invariant Signal to Noise Ratio을 가짐을 확인하였다.
교육(education)과 기술(technology)의 융합이 강조되면서 에듀테크가 교육 현장에 적용되어 다양한 매체와 학습 상황 속에서 학습자 중심의 맞춤형 교육환경을 제공하고 있다. 본 논문에서는 사이버보안 교육 현장에서 사물인터넷 보안 교육을 위한 에듀테크 기반의 교육용 교구를 제작하기 위하여 하나의 보드(Board) 내에서 이중 MCU를 기반으로 공격과 방어가 각각 수행될 수 있도록 하드웨어를 설계하였으며, 사물인터넷의 다양한 센서를 활용하기 위하여 모듈형으로 설계하여 제시하였다. 교육측면에서 에듀테크를 활용한 사이버보안 교육은 실제 물리적인 교구를 활용함으로써 교육에 대한 호감을 키우고, 임베디드 하드웨어와 소프트웨어, 센서 네트워크 등 기존 교육에서 다루기 어려운 분야에 대한 보안 교육 환경을 간단하게 구성하기 위하여 IoT 보안 교육용 하드웨어 설계시 참고가 될 수 있도록 연구 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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