Fuel cell power system is one of the most promising energy source for the alternative energy because it has unique advantages such as high energy density, no power drop during operation, and feasible to make compact size. However, due to very low response time, fuel cell is difficult to correspond to drastic load changes and start-up operation. For solving these problem, fuel cell power system must include energy storage device such as Li-Poly battery or super capacitor. Therefore, bi-directional DC-DC converter must be required for this storage device and fuel cell-PCS control. This paper presents a design and modeling of the bi-directional DC/DC converter. Firstly, we present modeling the boost and buck mode of the bi-directional converter through both PWM switch model and state space averaging technique. Secondly, in order to minimize output ripple and transient response overshoot, we have two identical DC-DC converters interleaved and adopt two-loop voltage-current controller. The proposed bi-directional DC-DC converter's modeling method and control design have been verified with computer simulation and experimentation.
최근 IT 서비스 발달과 함께 고장제어, 고장의 원인분석 등의 복잡한 문제에 대하여 적합한 해결책을 제시할 수 있는 효과적인 진단시스템의 필요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 진단 시스템분야에서의 시스템의 성능을 향상시키고, 최적의 진단을 수행하고자 사례기반추론과 인공신경망을 혼합한 지능형 진단 시스템을 제안 한다. 사례기반추론은 과거의 사례(경험)를 통해 현재의 제시된 문제를 해결하는 추론방식으로, 지식 획득이 덜 복잡하고, 정형화되기 어려운 규칙이나 문제영역이 불분명한 분야를 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 사례기반추론만을 이용해 추론된 사례는 증상에 대해 다수의 원인을 추론하게 된다. 이때 추론된 증상에 따른 다수의 원인은 동일한 가중치를 가져 불필요한 원인까지 진단해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 인공신경망의 오류역전파 학습 알고리즘을 이용하여 증상에 대한 원인들의 쌍을 학습 시킨 후 각각의 증상에 대한 원인의 가중치를 구해 제시된 증상에 대해 가장 발생 가능성이 높은 원인을 찾아내어, 보다 명확하고 신뢰성 있는 진단을 하는 데 그 목적이 있다.
본 논문에서는 유한 고체내 초음파 전파 및 산란 현상의 해석을 위한 다양한 경계요소 모델링 기법이 제시되었다. 박판 재료내 유도초음파 전파에 대한 모드해석을 위해 비균질 적충 박판 구조물에 대한 탄성동역학 경계치 문제가 설정되었으며 이에 대한 수치해로부터 유도초음파의 전파특성을 나타내는 분산곡선이 얻어졌다. 파동 산란시 발생되는 기하학적 복잡성과 모드변환 문제를 수치적으로 모델링하기 위해 탄성 동역학 경계요소법을 적용하였고 이를 박판내 유도초음파의 이론적 직교 모드의 중첩해와 결합시킨 혼합형 경계요소법으로 확장하여 유한 고체내 다중 모드변환의 효율적 모델링법이 제안되었다. 주파수 영역의 수치해로부터 시간 의존 문제의 파동신호 예측을 위해 역 푸리에(Fourier) 변환을 통한 시간 영역 파동산란 신호가 얻어졌다. 이와 함께 실제 초음파 탐상조건에 보다 가까운 파동산란 문제의 모델링을 위해 3차원 경계요소법을 소개하고, 개발중인 3차원 경계요소 프로그램을 이용하여 유한 직경을 갖는 봉재내의 파동 전파를 수치적으로 해석하여 해석해와 비교 검증하였다. 본 논문에서 제시된 탄성파동 모델링 기법은 정량적 비파괴 평가법을 확립하는데 다양하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
Recently, InGaN/GaN multi-quantum well grown on GaN pyramid structures have attracted much attention due to their hybrid characteristics of quantum well, quantum wire, and quantum dot. This gives us broad band emission which will be useful for phosphor-free white light emitting diode. On the other hand, by using quantum dot emission on top of the pyramid, site selective single photon source could be realized. However, these structures still have several limitations for the single photon source. For instance, the quantum efficiency of quantum dot emission should be improved further. As detection systems have limited numerical aperture, collection efficiency is also important issue. It has been known that micro-cavities can be utilized to modify the radiative decay rate and to control the radiation pattern of quantum dot. Researchers have also been interested in nano-cavities using localized surface plasmon. Although the plasmonic cavities have small quality factor due to high loss of metal, it could have small mode volume because plasmonic wavelength is much smaller than the wavelength in the dielectric cavities. In this work, we used localized surface plasmon to improve efficiency of InGaN qunatum dot as a single photon emitter. We could easily get the localized surface plasmon mode after deposit the metal thin film because lnGaN/GaN multi quantum well has the pyramidal geometry. With numerical simulation (i.e., Finite Difference Time Domain method), we observed highly enhanced decay rate and modified radiation pattern. To confirm these localized surface plasmon effect experimentally, we deposited metal thin films on InGaN/GaN pyramid structures using e-beam deposition. Then, photoluminescence and time-resolved photoluminescence were carried out to measure the improvement of radiative decay rate (Purcell factor). By carrying out cathodoluminescence (CL) experiments, spatial-resolved CL images could also be obtained. As we mentioned before, collection efficiency is also important issue to make an efficient single photon emitter. To confirm the radiation pattern of quantum dot, Fourier optics system was used to capture the angular property of emission. We believe that highly focused localized surface plasmon around site-selective InGaN quantum dot could be a feasible single photon emitter.
유사한 지식구조의 분산된 온톨로지들을 통합 및 연결하여 새로운 온톨로지를 생성하거나 확장 지식 검색을 효과적으로 제공하기 위해서는 온톨로지 모델 자체의 구조적 특성이나 제약조건을 고려한 온톨초지 매핑이 중요하다. 그러나 과거의 온톨로지 매핑은 범용성을 높이기 위해 대부분 그래프 모델을 기반으로 노드와 간선 중심의 매핑여부를 계산함으로써 온톨로지 모델의 특성과 제약조건을 매핑에 반영하지 못하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 RDF와 함께 온톨로지 모델로 사용되고 있는 토픽맵의 구문적 특성과 제약조건을 반영한 다중 매핑 전략의 토픽맵 매핑 기법을 제안한다. 다중 매핑 전략에는 토픽명 기반 매핑, 토픽 속성 기반 매핑, 계층 구조 기반 매핑, 연관관계 기반 매핑의 4가지 매핑 전략이 포함되어 있으며 개체들 사이의 매핑 여부를 결정하기 위해 각 매핑의 개별 유사도를 조합한 다음 단일 유사도를 결정하는 하이브리드 방식을 사용한다. 또한 토픽맵의 구문적 특성에 따라 매핑 계산 전에 매핑이 불가능한 개체들을 미리 제거함으로써 탐색 범위를 줄이고 있으며 토픽명 색인과 PSI 색인을 생성하여 매핑 계산의 효율을 높이고 있다. 제안하는 토픽맵 매핑 기법의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 철학 백과사전 및 독일 문학 백과사전을 토픽맵으로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 자동 생성된 매핑 집합이 전문가에 의해 생성된 매핑 집합을 대부분 포함함을 확인하였다.
Plasma in liquid phase has attracted great attention in the last few years by the wide domain of applications in material processing, decomposition of organic and inorganic chemical compounds and sterilization of water. The plasma in liquid is characterized by three main regions which interact each - other during the plasma operation: the liquid phase, which supply the plasma gas phase with various chemical compounds and ions, the plasma in the gas phase at atmospheric pressure and the interface between these two regions. The most complex region, but extremely interesting from the fundamental, chemical and physical processes which occur here, is the boundary between the liquid phase and the plasma gas phase. In our laboratory, plasma in liquid which behaves as a glow discharge type, is generated by using a bipolar pulsed power supply, with variable pulse width, in the range of 0.5~10 ${\mu}s$ and 10 to 30 kHz repetition rate. Plasma in water and other different solutions was characterized by electrical and optical measurements. Strong emissions of OH and H radicals dominate the optical spectra. Generally water with 500 ${\mu}S/cm$ conductivity has a breakdown voltage around 2 kV, depending on the pulse width and the repetition rate of the power supply. The characteristics of the plasma initiated in ultrapure water between pairs of different materials used for electrodes (W and Ta) were investigated by the time-resolved optical emission and the broad-band absorption spectroscopy. The deexcitation processes of the reactive species formed in the water plasma depend on the electrode material, but have been independent on the polarity of the applied voltage pulses. Recently, Coherent anti-Stokes Raman Spectroscopy method was employed to investigate the chemistry in the liquid phase and at the interface between the gas and the liquid phases of the solution plasma system. The use of the solution plasma allows rapid fabrication of the metal nanoparticles without being necessary the addition of different reducing agents, because plasma in the liquid phase provides a reaction field with a highly excited energy radicals. We successfully synthesized gold nanoparticles using a glow discharge in aqueous solution. Nanoparticles with an average size of less than 10 nm were obtained using chlorauric acid solutions as the metal source. Carbon/Pt hybrid nanostructures have been obtained by treating carbon balls, synthesized in a CVD chamber, with hexachloro- platinum acid in a solution plasma system. The solution plasma was successfully used to remove the template remained after the mesoporous silica synthesis. Surface functionalization of the carbon structures and the silica surface with different chemical groups and nanoparticles, was also performed by processing these materials in the liquid plasma.
Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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