In this study, a serial methodology is presented for estimating the effective density of ambient sub-micron aerosol employing lab-made 1 stage low-pressure impactor of Hyun et al. (2015) and SMPS (Scanning Mobility Particle Sizer) together. The effective density from this methodology (Impactor+SMPS) was compared with another methodology (BAM+SMPS) for estimating the effective density employing BAM (Beta-Attenuation Monitor) and SMPS. As a result, the effective density obtained with impactor+SMPS ranged from $0.42g/cm^3$ to $2.36g/cm^3$, while the effective density obtained with BAM+SMPS ranged from $1.01g/cm^3$ to $1.72g/cm^3$. The difference between these results might be caused by the particle loss in the impactor.
This paper deals with the study on the development of Audio SMPS with reduced noise. The noise defined here is in the range between 20 - 20 kHz frequency that a human can listen. We proposed a design method for Audio SMPS, which reduce noise and raise audio performances. This was achieved by new electronic elements, grounding, pattern, and shielding methods.
Ham, Seunghon;Lee, Naroo;Eom, Igchun;Lee, Byoungcheun;Tsai, Perng-Jy;Lee, Kiyoung;Yoon, Chungsik
Safety and Health at Work
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제7권4호
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pp.381-388
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2016
Background: Relationships among portable scanning mobility particle sizer (P-SMPS), condensation particle counter (CPC), and surface area monitor (SAM), which are different metric measurement devices, were investigated, and two widely used research grade (RG)-SMPSs were compared to harmonize the measurement protocols. Methods: Pearson correlation analysis was performed to compare the relation between P-SMPS, CPC, and SAM and two common RG-SMPS. Results: For laboratory and engineered nanoparticle (ENP) workplaces, correlation among devices showed good relationships. Correlation among devices was fair in unintended nanoparticle (UNP)-emitting workplaces. This is partly explained by the fact that shape of particles was not spherical, although calibration of sampling instruments was performed using spherical particles and the concentration was very high at the UNP workplaces to allow them to aggregate more easily. Chain-like particles were found by scanning electron microscope in UNP workplaces. The CPC or SAM could be used as an alternative instrument instead of SMPS at the ENP-handling workplaces. At the UNP workplaces, where concentration is high, real-time instruments should be used with caution. There are significant differences between the two SMPSs tested. TSI SMPS showed about 20% higher concentration than the Grimm SMPS in all workplaces. Conclusions: For nanoparticle measurement, CPC and SAM might be useful to find source of emission at laboratory and ENP workplaces instead of P-SMPS in the first stage. An SMPS is required to measure with high accuracy. Caution is necessary when comparing data from different nanoparticle measurement devices and RG-SMPSs.
본 논문에서는 기존 산업분야에 사용되고 있는 제품을 대체 할 수 있는 효율적인 SMPS를 설계하고 구현하였다. 기존의 분산제어시스템에서 사용하고 있는 SMPS의 성능을 분석하기 위하여 입력전압 및 부하 변동에 따른 출력 값 변화, 리플전압과 잡음 전압의 최대값 등을 측정하고 분석하였다. 그 결과 기존의 SMPS는 스위칭 주파수가 17KHz로 가청잡음이 발생하며, 하나의 변압기로 전 출력을 인출하였고, 출력선로에 경보 로직 회로를 구성하고 있기 때문에 전류가 흐를 수 있는 동박면(Pattern)이 부족하고 잡음이 크게 발생하는 것을 확인하였다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 스위칭 주파수를 70KHz로 높이고, 경보회로 부분과 PWM 제어회로 부분을 하위의 보드(Sub-board)로 처리하여 전류가 흐를 수 있는 동박면을 충분히 확보하였다. 그 결과 모든 설정 조건에서 기존의 SMPS보다 잡음이 32% 이하로 감소하며, 입력전압변동 및 부하변동 특성이 향상되는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
This paper proposes a multiple switch mode power supply (SMPS) system based on the wireless network which controls variable load. The system enables power supply of up to 600W using 200W SMPS as a unit module and provides a controlling function of output power based on variable load and a monitoring function based on wireless network. The controlling function for output power measures the variation of output power and facilitates efficient power supply by controlling output power based on the measured variation value. The monitoring function guarantees a stable power supply by observing the multiple SMPS system in real time via wireless network. The performance of the proposed system was examined by various experiments. In addition, it was verified through standardized test of Korea Testing Certification. The results were given and discussed.
본 연구에서는 철도 및 공항 등 대형 교통수단의 표시등으로 사용하기 위한 LED 신호등 구동회로를 설계하고 제작된 SMPS의 전기적 특성을 측정하였다. 입력전압 8~12VAC 및 8~16VDC에 대하여 출력전압, 출력전류 및 전력효율은 각각 6VDC, 1.85ADC 및 >70%이었다. 또한 규정한 AC 입력전압에 대하여 측정한 역률은 모두 0.75 이상의 값을 얻었다.
형상 기억 고분자(shape memory polymers, SMPs)는 일정한 온도 또는 특정 자극이 주어졌을 때 가해진 일시적인 변형으로부터 처음 상태로 되돌아 오는 고분자를 말한다. 이러한 형상 기억 고분자는 각종 산업에서 자가 조립 또는 자가 수리가 가능한 스마트 고분자로 분류되어 고부가가치를 지니고 있다. 특히 형상 기억 고분자의 방열 성능, 전기 전도 성능, 물리적 성능, 광학 성능 등은 다양한 충전제를 도입함으로써 향상될 수 있다. 본 논문에서는 형상 기억 고분자의 기본 원리 및 최근의 형상 기억 고분자 나노 복합재료에 대해 알아본다.
최근 급속한 녹색환경 정책으로 LED를 이용한 조명 광원들이 설치 운용하고 있으나, 이들 광원의 전원 공급은 안정된 직류 전원 공급을 위해서 스위칭 모드 전원 공급(SMPS) 장치로 전원을 공급하고 있다. 그러나, 이들 전원 공급 장치는 공급 단가 때문에 설계 및 설치과정에서 스위칭에 따른 전력과 변환역률, 전기적 노이즈 및 돌입전류들은 간과하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 SMPS는 고품질의 전원을 LED 조명 부하에 공급하기 위하여 스위칭 시에 다음과 같은 3가지 관점에서 회로를 연구하였다. 첫 번째, 역률과 효율을 약 85% 확보하고, 두 번째, 노이즈(고조파 포함) 최소화, 세 번째는 스위치-온 시 3A 돌입전류를 $100{\mu}sec$ 후 최소 0.3 A로 감소하여 돌입 전류 침입을 최소화 하고자 하였다. 본 연구에서는 IC형 구동기(LNK 409)를 적용하여 입력전압과 출력상황을 귀환 형태로 감시하도록 하였으며, 정전류 출력을 위하여 정전압을 유지할 수 있는 제어회로와 시상수를 개발하였다. 그러나, 부하 변동 시 미세한 전류의 불규칙으로 인한 발열 문제는 해결하지 못하고 있다. 이를 증명하고자 LED 조명 부하 46 W급을 대상으로 효과를 검증하였다.
With the 4th industrial revolution, condition monitoring using machine learning techniques has become popular among researchers. An overload due to complex operations causes several irregularities in MOSFETs. This study investigated the acquired voltage to analyze the overcurrent effects on MOSFETs using a failure mode effect analysis (FMEA). The results indicated that the voltage pattern changes greatly when the current is beyond the threshold value. Several features were extracted from the collected voltage signals that indicate the health state of a switched-mode power supply (SMPS). Then, the data were reduced to a smaller sample space by using a principal component analysis (PCA). A robust machine learning algorithm, the support vector machine (SVM), was used to classify different health states of an SMPS, and the classification results are presented for different parameters. An SVM approach assisted by a PCA algorithm provides a strong fault diagnosis framework for an SMPS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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