본 논문은 다중 권선 결합 인덕터를 이용한 능동 셀 밸런싱 회로의 밸런싱 속도를 향상시킬 수 있는 새로운 동작 모드를 제안한다. 다중 권선 결합 인덕터를 사용한 능동 셀 밸런싱 회로는 두 셀이 하나의 결합 인덕터 권선을 공유하며, 셀과 결합 인덕터 사이의 연결을 제어하기 위해 셀당 하나의 스위치가 사용된다. 이 회로는 비교적 높은 전압을 갖는 소스 셀에 저장된 에너지를 결합 인덕터에 저장한 뒤, 그 에너지를 목표 셀로 전달하는 방식으로 셀 밸런싱을 수행한다. 하지만, 회로 구조상서로 다른 권선을 공유하고, 동일한 위치에 연결된 셀 간 밸런싱을 수행할 경우, 두 번의 에너지 전달 과정을 통해 목표 셀로 에너지가 전달 되게 된다. 이는 에너지 전달 경로를 증가시키므로 회로의 효율과 셀 밸런싱 속도를 크게 저하시킨다. 본 논문은 위의 셀 조건에서 에너지 전달 경로를 단축시켜 셀 밸런싱 속도를 향상시킬 수 있는 새로운 동작 모드를 제안한다. 새로운 동작 모드 성능은 15W급 시작품을 이용하여 검증되었다.
군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.
차세대 비휘발성 메모리 소자로서 각광받고 있는 저항 변화 메모리(resistive switching random access memory; ReRAM) 소자는 속도가 빠르고, 에너지 소모가 적으며, 고집적화를 이루기 용이하다는 강점을 보유하고 있다. 지금까지 저항변화 물질의 최적화를 위해 매우 다양한 물질들이 연구되고 있으며, 그 물질에 따라 스위칭 메커니즘 및 동작 방법이 다르게 보고되어 왔다. 하지만 저항변화 메모리의 스위칭 거동은 전형적인 전기적 제어 조건으로부터 구현되었기 때문에 한정된 소자 특성을 나타낼 수밖에 없었다. 본 연구에서는 새로운 메모리 제어 조건으로 빛을 이용함으로써 한정된 소자 특성으로부터 벗어나고자 하였다. 저항 변화 물질로 잘 알려진 ZnO를 표면적이 넓은 형태로 합성하기 위하여 hydrothermal 방법으로 FTO 기판 위에 수직하게 배열된 ZnO 나노와이어를 형성하고 그 위에 Au 상부 전극을 형성하여 금속-절연체-금속 소자 구조를 제작하였다. 본 연구에서는 전형적인 전기적 제어 조건에 더불어 빛의 입사 유무 조건을 바꿔가면서 Au/ZnO 나노와이어/FTO 소자의 저항 변화 특성을 평가 하였을 뿐만 아니라 전기적 인가 없이 오직 빛만으로 두 가지 안정한 저항 상태를 반복적으로 전환하는 특성을 유도하였다. 본 결과를 바탕으로 필라멘트 이론에 기초한 저항 변화 메커니즘을 설명하는 모델이 제시되었다.
본 논문에서는 다수의 PV-부스트 컨버터를 입력으로 하는 계통연계형 풀브리지 인버터의 DC링크 커패시터간 전압 균등화 방법을 제안한다. 다수의 PV가 입력으로 연결된 인버터의 경우 각 PV의 부분 그늘짐 현상과 같은 조건에 따라서 최대 전력점이 달라질 수 있다. 각각의 PV와 연결된 부스트 컨버터의 출력 은 인버터의 DC링크 커패시터로서 각각이 직렬로 연결되는데 각 전압 분배는 PV의 입력에 따라 결정되게 된다. PV의 발전조건이 바뀌어 부스트 출력전압 편차가 극심해져서 더 이상 부스트 컨버터로서의 역할을 할 수 없는 조건이 갖춰진다면 PV에서의 안정적인 발전을 기대할 수 없을 것이다. 또한 DC링크 커패시터 간 전압의 불균형은 시스템을 설계함에 있어서 소자의 더 넓은 범위에서의 동작조건을 만족시켜야 하기 때문에 효율 면에서 나쁜 영향을 미치게 된다. 시뮬레이션을 통해서 DC링크 커패시터 간 전압 균등화 방법을 검증하였다.
본 논문은 A/D 변환기(Analog-to-Digital Converter) 회로에서 신호선의 터미네이션 조건이 crosstalk에 의해 왜곡되기 쉬운 특성을 가지며 동작 주파수가 높아짐에 따라 이에 대한 주의가 더욱 요구된다. 그중에서도 아날로그 신호인 입력 신호와 레퍼런스 전압 신호는 crosstalk에 의해 왜곡되기 쉬운 아날로그 신호이면서, A/D 변환 전체의 동작 성능을 좌우하는 신호들이다. 이 두 신호들은 각각의 회로 구성에 따라 독특한 터미네이션 조건을 가지므로 본 논문에서는 주파수 영역에서 임피던스 불일치 조건을 고려한 crosstalk를 모델링하고 해당 터미네이션 조건이 crosstalk에 미치는 영향을 확인한다. 먼저, A/D 변환기 회로에서 두 신호의 회로 구성을 파악한 후 near-end와 far-end에서 임피던스 불일치를 고려한 crosstalk 모델을 유도한다. 유도한 crosstalk 모델을 이용하여 입력 신호의 near-end와 터미네이션 임피던스 불일치와 레퍼런스 전압 신호의 far-end 커패시턴스 터미네이션이 crosstalk에 미치는 영향을 예측하고, 실험을 통해 예측 결과를 확인한다. 신호선으로는 가장 널리 사용되는 microstrip 구조를 사용하였으며 skin effect에 의한 손실 증가를 반영하였다.
지속적이고 고품질의 전기 에너지의 공급은 현대 경제 사회에서 중요하다. 발전소에서 동작하는 모든 장비들은 신뢰할 수 있어야 하며 안전해야 한다. 변압기, 케이블, 발전기 및 개폐 장치 등의 주요 전력 장비들은 완전한 상태로 동작하여야 한다. 송전의 유일한 수단으로 사용되고 있는 케이블은 수명이 30년 이라고 제작 시에 선언되고 있다. 케이블 두 도체 사이의 절연체는 입력 고전압으로 부터의 전기적인 응력[應力]을 유지해야한다. 이러한 조건이 케이블의 동작 기간 전체에 걸쳐서 입증되어야 한다. 초저주파수(VLF) tan${\delta}$, 부분 방전, 절연 저항을 이용한 몇 가지 기술들이 케이블의 동작 상태를 진단하기 위하여 사용되고 있다. 우리는 이 논문에서 충청남도 태안에 위치한 (주)서부 발전소에서 설치 운영되고 있는 고전력 케이블들의 동작 특성을 진단하기 위하여 절연 저항을 이용한 결과, 예상을 초과하여 38 년의 수명을 가지고 있는 케이블이 존재한다는 사실을 확인하였다.
본 논문에서는 16위도 X 8비트 Content Addressable and Reentrant Memory(CARM)를 설계하였다. CARM은 읽기, 저장, 매칭, 리엔트린트(Reentrant)의 4가지 동작 모드를 수행한다. CARM의 읽기와 저장 동작은 기존의 스태틱 RAM과 같다.CARM은 집 장에서 레영역 회수(Garbate collection)를 조건적으로 수행할 수 있는 리엔트런트 동작을 가지고 있다. 이러한 기능은 다이내믹 데이타 플로우 컴퓨터의 고속 매칭 유닛에 사용될 수 있다. CARM은 또한 매칭어드레스를 그들의 우선권에 따라 순차적으로 인코딩을 할 수 있는 기능을 가지고 있다. 이러한 CARM은 전체적으로 메모리 셀, 순차적 어드레스 인코더(Sequential Address Encoer, S.A.E), 리엔트런트 동작, 읽기/저장 제어, 데이타/마스크 레지스터, 감지 증폭기, 인코더, 디코더 등의 8개의 블럭으로 구성된다.CARM은 데이타 플로우 컴퓨터, 패턴 인식,테이블 룩업(Table look-up), 영상처리 등에 응용될 수 있을 것이다. 설계된 회로에 대해 각 동작별로 Apollo 워크스테이션의 QUICKSIM을 이용하여 논리 시물레이션을 하였고, 각 블럭별 회로의 SPICE 시뮬레이션을 하였다. 시뮬레이션결과 액세스 타임은 26ns였고, 매치 동작을 수행하는 데에는 4lns의 자연시간이 소요됐다. 결체 레이아웃은 3{\;}\mu\textrm{m} n well CMOS 공정에 따른 설계 규칙을 이용하여 수행하였다.
본 논문은 입력되는 주파수 대역에 따라 증폭기 및 주파수 체배기로 동작하도록 설계하여, 무선 LAN의 다양한 표준인 802.11a/b/g의 주파수 대역을 만족하는 이중 모우드 증폭기를 설계하였다. 기존의 이중대역 무선 LAM의 경우 동작주파수에 따라 별도의 증폭기를 구성하는 형태였으나, 본 연구에서는 서로 다른 바이어스 조건에 따라 802.11b/g 신호에 대해서는 증폭기로서 동작하고, 802.11a 신호에 대해서는 주파수 체배기로 동작하여 하나의 능동회로를 이용하여 각기 다른 표준의 주파수 대역을 증폭할 수 있도록 하였다. 증폭기로 동작할 경우 약 13dB의 이득과 약 17dBm의 PldB을 얻었으며, 2차 고조파는 약 -37dBc 이하로 억압되었다. 주파수 체배기로 동작할 경우 약 3.3dB의 체배 이득과 약 7.3dBm의 최대 전력을 얻었으며, 3차 고조파는 약 -50dBr 이하로 억압되었다.
게임이나 가상 현실 등의 대화형 처리에서 다관절체의 동작을 실시간으로 처리할 필요성이 증가하고 있다. 최근에는 다관절체의 동작을 사실적으로 표현하기 위하여, 제약 동역학(constrained dynamics)방법들이 사용되고 있으나, 이 방법들은 사용자의 요구가 빈번한 가상 공간에서 다관절체의 동작을 실시간으로 처리하기는 곤란하다. 본 논문에서는 다관절체의 동작을 비교적 사실적이면서도 빠르게 생성하기 위한 절차적 방법(procedural method)을 제안한다. 이 방법에는 다관절체를 구성하는 세그먼트들의 동역학적 움직임과 조인트에서의 기하학적 제약 조건을 따로 처리함으로써, 복잡한 선형 시스템의 풀이 과정을 피하였다. 결과적으로 본 본문이 제안하는 방법은 필요한 계산량을 줄임으로써 실시간 처리가 가능하다. 제안하는 방법의 구현 결과로서, 일반적인 PC 환겨에서 인형 형태 다관절체의 동작을 대화형으로 실시간에 처리할 수 있음을 보인다. 이러한 방법들은 가상 공간에서의 캐릭터 애니메이션 등에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
전력 수요는 매년 증가추세에 있으며, 이에 따라 발전소에서 동작하는 모든 장비들과 대용량의 장거리 전력수송을 위한 장비들은 신뢰할 수 있는 수준에서 완전한 상태로 동작하여야 한다. 발전소에서 생산한 고전압 전력을 전달하기 위해 사용하는 케이블은 주로 6.6 kV XLPE 케이블(또는 CV케이블)이다. 제작 기술, 설치환경 및 사용조건에 다르겠지만, 케이블은 동작함과 동시에 열화과정이 진행된다. 접속재의 경우, 제조 결함이나 공사 결함이 있는 경우 대체로 동작 후 약 3 년 내에 고장을 일으키며, 그렇지 않는 경우 수명이 20-30 년을 지속하는 경우가 많다. 우리는 케이블의 열화 상태를 감시하기 위한 장비를 개발하여 충남 태안의 한국서부발전주식회사(Korea Western Power Co. Ltd.)에 설치하였다. 우리는 이 논문에서 케이블의 열화 판정의 기준을 설정하고, 기준에 따른 열화정도를 판정하고, 케이블의 대체여부를 결정함으로써 발전소에서 설치된 활선 케이블의 동작 상태를 감시한 결과와 케이블을 구성하고 있는 절연체와 방식층이 절연저항 특성에 미치는 영향 및 케이블의 동작에 미치는 영향을 연구한 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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