교류 전압의 위상을 검출하여 제어하는 시스템의 경우 아날로그 제어방식에서는 검출한 위상에 대해 필터링에 의한 위상 offset 부분을 보상하여 제어에 응용하고 있다. 그러나, 디지털 제어방식에서는 이러한 위상 검출을 이용하여 제어할 경우 마이크로프로세서 혹은 마이크로 컨트롤러의 동작 주파수와 입력 위상 시간과의 오차로 인하여 정밀한 제어를 이룰 수가 없다. 일반적으로 사용하는 방식이 일정한 시간이 되면 누적된 오차를 임의로 보상하여 맞추어주는 방식인데 이러한 경우 보상하기 전까지는 오차를 지속적으로 가지고 갈 수밖에 없는 상황이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 실시간으로 영점을 검출하여 마이크로프로세서의 동작 주파수에 맞도록 보상하는 방법이 필요하게 된다. 따라서 이러한 오차를 줄이면서 정밀한 디지털 제어에 응용하기 위해 본 논문에서 수행하고자 하는 연구는 다음과 같다. 1) 시뮬레이션 모델링을 통해 Zero Crossing Detection 알고리즘을 구현하여 영점을 검출을 통하여 동작 주파수에 맞도록 보상하는 방법에 관해 연구. 2) Microcontroller를 이용한 Zero Crossing Detection 설계를 통하여 실시간으로 영점을 검출하여 마이크로프로세서의 동작 주파수에 맞도록 보상하는 방법에 관해 연구. 3) Zero Crossing Detection 회로를 활용하여 BLDC 전동기의 회전자 위치 추정 연구.
본 논문은 유도전동기의 운전조작시에 발생되는 자계변화특성에 대하여 기술하였다. 본 측정시스템은 자기적분형 자계센서, 증폭기, 능동형 적분기로 이루어졌으며, 교정실험에 대한 측정계의 주파수대역과 감도는 각각 20[Hz]~0.234[mV/$\mu$T]이다. 유도전동기의 기동과 정상운전중에 발생하는 자계성분을 측정하였으며, 고조파 성분을 고속 푸리에 변환기법으로 분석하였다. 유도전동기의 직입기동시에는 단일성 펄스자계가 강하게 발생하였으며, 이의 피크치는 정상상태의 값보다 5배이상 크게 나타났다. 이러한 긴 과도시간과 강한 자계의 세기는 전동기의 큰 인덕턴스와 동특성에 기인된다. 유도전동기의 정상운전시에는 유도전동기의 극수에 의존하는 기본파에 대한 분조파의 자계성분이 관측되었다. 또한, 자계의 분조파 성분은 전동기의 토크 변동으로 불균일한 회전토크로 인해 생기는 맥동전류와 전압플리커에 의해서 발생하는 것으로 생각된다. 인버터구동형 유도전동기에서는 직입기동에 비하여 많은 고조파 성분이 발생되고 있었으며, 특히 전동기의 구동주파수가 낮을수록 맥동토크에 의한 전류변화로 고조파 성분은 더욱 증가하였다.
키네신은 신경세포에서 미세소관 위를 따라 소포들을 운반하는 분자 motor 단백질로 4개의 단백질로 구성되어있다. 신경세포내에서 발현하는 KIF5C가 세포 내에서 어떤 특정소포를 이동시키는가는 신경세포성장에서 중요문제이다. 이에 본연구는 KIF5C와 결합하는 단백질을 동정하기 위하여 효모 two-hybrid 방법을 사용하여 KIF5C와 특이적으로 결합하는 $\underline{S}$am68-$\underline{l}$ike $\underline{m}$ammalian protein 2 (SLM-2)을 확인하였다. $\underline{S}$ignal $\underline{T}$ransducers and $\underline{A}$ctivators of $\underline{R}$NA (STAR) family의 한 종류이며 RNA processing에 관여하는 RNA 결합단백질인 SLM-2는 KIF5s의 C-말단과 결합하며, 또한 SLM-2의 C-말단은 KIF5s와 결합하는데 필수영역이였다. 이러한 단백질간의 결합은 Glutathione S-transferase (GST) pull-down assay를 통하여 SAM68, SLM-1, SLM-2은 특이적으로 Kinesin-I과 결합함을 확인하였으며, SAM68의 항체로 면역침강한 결과 KIF5s와 mRNA는 같이 침강하였다. 신경 세포의 말단에는 돌기형성에 필요한 단백질들의 주형인 mRNA가 다수 존재하며, 이러한 mRNA는 세포의 중앙에서 세포의 말단쪽으로 이동하여야 하는데, 이번 연구 결과는 Kinesin-I이 특이적으로 mRNA을 운반할 것으로 예상된다.
KIF5/Kinesin-I는 경쇄(light chain)를 통하여 결합함으로써 다양한 운반체들을 미세소관을 따라 운반한다. Kinesin light chains (KLCs)은 tetratricopeptide repeat (TPR) 영역을 매개로 운반체와 결합한다. 현재까지 KLCs와 결합하는 많은 운반체들이 확인되었으나 KLCs가 어떻게 특정운반체를 인식하여 결합하는지는 아직 확실히 밝혀지지 않았다. 본 연구에서 KLC1의 TPR 영역과 결합하는 단백질을 분리하기 위하여 효모 two-hybrid system을 이용하여 탐색한 결과 amyloid precursor protein (APP)과 결합하는 것으로 보고된 protein interacting with APP tail 1 (PAT1)을 분리하였다. KLC1은 PAT1의 C-말단 부위와 결합하며, PAT1은 KLC1의 TPR 영역을 포함한 부위와 결합함을 효모 two-hybrid assay로 확인하였다. 또한 PAT1는 KLC2와도 결합하였지만 kinesin heavy chains (KHCs)인 KIF5A, KIF5B, KIF5C와는 결합하지 않았다. 단백질간 결합은 glutathione S-transferase (GST) pull-down assay와 공동면역침강으로도 확인하였다. 생쥐의 뇌 파쇄액을 PAT1 항체와 APP 항체로 면역침강을 행한 결과 KLC와 KHCs가 같이 침강하였다. 이러한 결과들은 PAT1이 Kinesin-I와 APP 포함 소포간의 상호작용을 매개한다는 것을 시사한다.
이 연구는 과수원에 높은 통관 작업 기계에 적용되는 전동식 트럭 주행 시스템을 적용한 최적 설계가 제안되어 있습니다. 견인 성능과 언덕 등반 능력은 예측 및 기계 작업이 높은 틈새를 이용하여 과수원의 토양 특성을 고려하여 최적의 모터 주행 시스템을 평가 하였다. 견인 성능을 위한 설계 기준은 운동 저항을 뺀 견인력으로부터 산출 된 견인능력에 기초를 두었다. 등판 능력은 20%의 경사면을 3km/h의 속도로 수행되도록 하는 설계기준을 가지고 있다. 견인 및 등판 능력의 평가 결과에 따라 두 개의 DV48V, 4500rpm, 16kW AC 모터는 좌우 양쪽에서 독립적인 괘도를 갖는 것으로 적용된다. 각각의 모터는 50:1 감속기어 비율을 통하여 트랙형 주행 시스템의 구동 스프로켓에 동력을 전달하도록 설계되었다. 본 연구의 전동 트랙형 주행 시스템은 충분한 견인성능 및 등판 능력을 충분히 입증하고 20%의 경사지면을 갖는 과수원의 토양에서의 등반저항보다 12.5%가 더 높은 396kgf의 견인능력을 가지고 있는 것으로 밝혀졌습니다.
본 논문은 노약자들의 발목근력보조를 위한 착용형 로봇에 대해서 서술하였다. 기존 착용형 로봇들은 보행 시 필요한 근력을 보조하기 위해 대부분 모터와 감속기를 사용하였다. 하지만 모터와 감속기의 조합은 무게가 무거울 뿐만 아니라 감속기 치차의 마찰때문에 실제 사람의 근육과 달리 강성과 토크를 동시에 제어하기 어려운 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 모터/감속기 조합보다 가볍고 안전하며 근력을 보조하는 힘을 충분히 발휘할 수 있는 Mckibben 공압 근육을 사용하였다. 발목의 피칭 모션에 이용되는 종아리 가자미근 및 앞정강근의 힘을 한 쌍의 공압 근육을 사용한 상극구동으로 보조하였으며, 상극구동제어를 위해 상극구동 모델 파라미터들을 실험적으로 도출하였다. 사용자의 보행의지를 판단하고자 발바닥에 부착된 압력변위센서로 압력과 압력중심위치를 측정하여 발바닥의 하중과 발목토크를 계산하였고, 이를 기반으로 공압 근육 관절의 강성과 토크를 동시에 제어하였다. 최종적으로, 트레드밀에서 근전도 신호를 측정하여 발목근력보조로봇의 성능을 실험적으로 입증하였다.
수평횡파(SH-wave)는 배관과 같은 박판 구조물에서 판파 모드로 전파하고 분산성이 단순하여 구조물의 건전성 평가에 유용하다. 전자기초음파탐촉자(EMAT)는 비접촉식으로 자석과 코일 배열을 조절하여 수평횡파를 발생하기 용이하다. 따라서 수평횡파 전자기초음파탐촉자(SH-EMAT)를 이용한 자동화 검사 시스템은 박판 구조물 건전성 감시에 매우 유용하다. 하지만 발전설비 또는 자동화 장비 등에서는 전자기노이즈가 상당히 많이 발생하고 EMAT 수신 센서는 전자기노이즈에 취약한 면이 있다. 광섬유 센서는 빛을 이용하여 전자기노이즈 환경에서 매우 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 환경적 제약을 고려하여 광섬유 패브리-페롯 간섭계(FFPI)를 SH-EMAT으로 발생되는 초음파의 수신용 센서로 제안하였다. 평판시험편에서 SH-EMAT의 신호를 FFPI 센서를 이용하여 수신하고 이 신호에 대한 분석을 하였다. 제안된 FFPI 센서가 EMAT으로 가진된 SH wave의 신호를 명료하게 수신할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 환경 친화적인 폐자동차 해체 및 재활용 기술을 대상으로 전과정 평가 방법을 적용하여 환경에 미치는 영향을 평가해 보았다. 폐자동차 해체 처리 과정에서 투입 원부재료 및 배출되는 해체 부품의 재활용 및 폐기 처리에 따른 자원소모, 지구온난화 등의 환경적 영향에 대한 분석을 수행했다. 본 연구를 통해 옥내화 레일형 기술이 적용된 해체 시스템을 통해 기존 해체 시스템 대비 재활용율이 약 8% 증가 됨을 확인하였으며, 이를 통해 환경 영향 범주별 3 ~ 88%의 개선효과가 있음을 확인하였다. 또한, 폐자동차의 해체 처리 속도 및 부품의 재활용 및 재자원화 비율 향상을 통해 국내외 중고부품 시장에서 약 9 ~ 67% 의 부가이익을 창출할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해, 폐자동차 처리의 법규 준수와 동시에 재자원화율 증대 및 중고 부품 시장의 활성화를 위해 레일형 옥내화 폐자동차 해체 시스템의 보급 및 확산 노력의 필요성을 확인할 수 있었다.
최근 고령인구의 증가로 인해 실내 외에서 고령자들이 편리하게 생활할 수 있는 다양한 재활복지기기에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 거동이 불편한 노인 또는 장애인들 스스로가 좁은 실내에서 안전하고 편리하게 이동과 이승이 가능하도록 최소 회전반경과 문턱 극복을 포함하여 설계 제작하였다. 좌식문화가 발전한 실내 환경에서 골절질환, 노인질환 및 기타 무릎, 허리질환을 가진 사용자의 이승 편의성을 제공하고자 하였다. 먼저 실내에서 이 승강이 가능하도록 프레임에 기본적으로 링크, 시트, 암레스트, 커버, 모터, 감속기, 배터리, 충전기, 센서, 컨트롤러 기구물 등을 부착하였다. 사용자의 환경과 신체적 특징을 고려하여 제품 디자인과 구조물을 설계하였으며, 고령자 또는 장애인이 실내에서 일상생활을 지원할 수 있도록 IoT 기능을 추가하였다. 제작된 실내 이 승강 휠체어의 동작성능을 확인하기 위해 구동실험을 수행하였다. 연속 주행시간, 회전반경, 액추에이터 최대부하, 최대 승강 높이, 음압레벨, 운행 보조센서 센싱 최소거리, 서버 및 앱 프로그램 상호 연동과 기기호환성, 듀티 사이클 오차율 시험성능 테스트를 수행하였다. 시험결과, 제작된 휠체어는 각 항목의 성능시험 목표 값을 달성하였으며, 성공적으로 작동하는 것으로 나타났다.
2021년 7월 UNCTAD가 우리나라를 선진국으로 분류할 정도로 우리나라가 발전하는 성과가 있었다. 그러나 급변하는 글로벌 경제에 대응하기 위해서는 국내 산업생태계를 연구하여 끊임없이 변화시키고 성장을 위한 전략을 마련해야 한다. 그 중 하나가 기업간 네트워크를 강화하는 것이며, 본 연구는 기업 간 거래 데이터 구득이 가능한 자동차산업을 대상으로 공간적인 산업 네트워크를 분석하였다. 데이터는 295개의 기업 데이터(노드)와 607개의 거래 관계 데이터(링크)를 활용하였다. 기업의 주소지를 지오코딩하여 공간상 분포를 확인한 결과, 자동차산업 관련 기업은 수도권과 동남권에 집중 분포하고 있었다. 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성, 위세중심성 등을 통해 노드의 중요도를 측정하고, 밀도, 거리, 커뮤니티 탐지, 동류성 및 이류성을 파악하여 네트워크 구조를 확인하였다. 그 결과, 4가지 노드 중요도에서 상위 15위 기업은 완성차기업 중에서는 현대자동차, 기아자동차, 한국지엠 3개의 기업이 공통적으로 포함되고, 상위 15위 기업은 주로 수도권에 입지하고 있다. 규모 면에서 연결중심성과 매개중심성은 대부분 종업원 수가 1,000명 이상인 큰 기업이고, 근접중심성과 위세중심성은 완성차기업을 제외하면 대개 종업원 수가 500명 이하인 기업이 상위 15위 안에 포함되었다. 전체적인 네트워크의 구조는 밀도는 0.01390522, 노드 간 평균거리는 3.422481로 나타났으며, 빠른탐욕알고리즘으로 커뮤니티 탐지를 실시한 결과, 최종적으로 11개의 커뮤니티가 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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