• 청정기술
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• 제14권4호
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• pp.232-241
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• 2008

EU의 WEEE 지침에는 전기전자제품의 생산자들이 반드시 달성하여야 하는 재활용률과 재생률의 목표치가 설정되어 있다. 본 연구에서는 전기전자제품의 생산자들이 개발되는 제품의 재활용가능률과 재생가능률을 산정해 보는데 필요한 부품과 소재들의 재활용률과 재생률의 기준을 만들어 보았다. 먼저 전기전자제품의 재활용공정과 부품 및 소재별 재활용 및 재생특성을 분석해 보았으며, 유럽 현지 업체들의 처리결과에 따른 재활용률과 관련된 자료들을 조사하여 분석하였다. 이러한 결과로 작성된 재활용률과 재생률 DB는 유럽의 전문가의 의견을 반영하여 개선하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제12권1호
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• pp.57-67
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• 2018

APD (Antenna Pointing Driver)는 차세대 중형위성에 탑재되는 위성 데이터 전송용 2축 짐벌식 X-밴드 안테나를 구동하기 위한 전장품이다. 전장품에 탑재된 EEE (Electrical, Electronic and Electromechanical) 소자의 열소산은 소자의 효율과 수명, 신뢰도에 직접적으로 영향을 미치게 되며, 종국에는 소자 자체의 파손으로 위성 전체 시스템의 실패를 초래할 수 있다. 임무기간동안 전장품의 신뢰성을 보장하기 위해 EEE 소자의 접합온도는 중요한 설계요소가 되며, 허용범위 내에서 확보되어야 한다. 따라서 사전에 소자의 감쇄비를 고려한 열해석이 반드시 수행되어야하며, 이를 위해 적절한 열해석모델을 구축하여야한다. 본 논문에서는 APD의 온도 요구조건 만족여부를 확인하기 위해 열설계 및 열해석을 수행하였으며, 이와 더불어 각 모델링 기법에 따른 열해석모델의 유효성을 비교, 분석하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권2호
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• pp.695-706
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• 2014

Partial discharge (PD) measurements have emerged as a dominant investigative tool for condition monitoring of insulation in high voltage equipment. But the major problem behind them the PD signal is severely polluted by several noises like White noise, Random noise, Discrete Spectral Interferences (DSI) and the challenge lies with removing these noise from the onsite PD data effectively which leads to preserving the signal for feature extraction. Accordingly the paper is mainly classified into two parts. In first part the PD signal is artificially simulated and mixed with white noise. In second part the PD is measured then it is subjected to the proposed denoising techniques namely Translation Invariant Wavelet Transform (TIWT). The proposed TIWT method remains the edge of the original signal efficiently. Additionally TIWT based denoising is used to suppress Pseudo Gibbs phenomenon. In this paper an attempt has been made to review the methodology of denoising the PD signals and shows that the proposed denoising method results are better when compared to other wavelet-based approaches like Fast Fourier Transform (FFT), Discrete Wavelet Transform (DWT), by evaluating five different parameters like, Signal to noise ratio, Cross-correlation coefficient, Pulse amplitude distortion, Mean square error, Reduction in noise level.