자율주행 차량 구현에 있어 차량의 위치에 대한 정확한 정보가 실시간으로 제공되어야 한다. 이동기준국 차분 측위 기술은 차량에 복수의 안테나에서 수신한 신호의 위상차를 통해 정밀 측위 정보를 생성하는 기술로, 이를 위해 차량의 평평하고 넓은 루프를 접지면으로 하는 이중대역 및 이중 원형편파 안테나 개발이 필수적이다. 본 논문에서 제안하는 안테나는 GPS L1과 L2 주파수 대역에서 공진을 일으키는 이중대역 안테나로써, 기존 안테나와 달리 급전부가 안테나 측면에 위치하여 복수의 안테나를 필요로 하는 시스템에 적합하다. 안테나 설계안은 중요 파라미터들의 이론값을 토대로 모델링한 초기 모델을 3D 전파시뮬레이션 소프트웨어를 이용해 최적화하는 방법으로 도출하였다. 최적화된 안테나의 시뮬레이션값과 측정값을 분석한 결과, L1과 L2에서 대역폭 6.1%와 3.7%, 축비 1% 이상임을 확인하였다. 안테나 크기는 $73mm{\times}73mm{\times}6.4mm$로 소형 구조의 장점을 갖췄다.
본 논문에서는 벡타연산을 효율적으로 수행하고 대단위 병렬시스템을 지원하는 다중 스레드구조, MULVEC(MULtithreaded architecture of the VEctor Computations) 을 제시한다. MULVEC은 데이타플로우 모델에 수퍼 스칼라 RISC 마이크로 프로세서를 갖는 기존의 폰 노이만 모델을 도입하였다. 그리고 동일한 스레드 세그멘트내에 벡타 연산이 반복되는 경우에 상태필드를 이용하여 동기화의 수를 감축시켰으며, 이에 의해 문맥전환 횟수, 통신량 등을 감소시켰다. 그리고 노드 수의 변화에 대한 MULVEC의 성능평가(프로그램들의 수행시간, 프로세서들의 이용율)와 *T의 성능평가(프로그램의 수행시간)를 SPARC station 20 (super scalar RISC microprocessor)에서 시뮬레이션을 하였으며, 노드의 수, 루프의 반복홋수 등에 따라 프로그램의 수행시간이 MULVEC이 *T보 다 약 1-2배 정도 빠르다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 열린 셀 구조의 3차원 마이크로 엮임 재료에 대해서 다양한 전산 시뮬레이션을 수행하고 재료의 특성을 수치적으로 분석하였다. 엮임 재료에 대한 수치 해석의 정확도를 높이기 위해서 각 축 방향별 와이어 사이의 간격을 6개의 변수로 매개화 하였으며, 기존의 정육면체 대신에 사면체의 요소로 바꾸어 엮임 재료의 기하학적 형상을 더 사실적으로 구현하였다. 개선된 수치모델에 대해서 상용 프로그램을 이용해 기계적, 열역학적, 유체역학적 해석을 수행하였으며, 그 정확도를 검증하기 위해서 기존의 실험 결과와 비교하였다. 또한 x 및 y 방향으로 와이어 간격을 변화시켜 가며, 3차원 엮임 재료의 여러 물성치에 대한 파라메트릭 테스트를 수행하였으며, 물성치의 변화 경향 및 민감도를 살펴보았다. 이를 통해서 3차원 엮임 재료의 물성치 사이의 상관관계를 애슈비 차트와 함께 살펴보았으며, 기존의 벌크 형태의 금속 재료와는 다른 재료 특성들로 인해 그 활용도가 높을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 최근, 압전 변압기 기술의 급속한 발전을 이용하므로 자계의 잡음이 없고, 크기가 소형화되며 고효율과 고 전력 밀도, 누설자속이 없어 노이즈 발생이 없고, 공진주파수만을 이용하므로 출력파형이 정현파에 가까워 고조파 잡음이 없는 점을 이용하여 전기적인 등가회로를 적용하여 DC-DC 컨버터를 구현 하였다. 유도전동기 회전자 속도 개념에 자속 기준 모델 적용 시스템(FMRAS)을 적용하였다. 유도전동기의 벡터제어는 회전자 속도 정의의 추정값을 이용하여 실행 할 수 있고, 부가된 변화되는 모델로 회전자 목표값 계산을 수행 할 수 있다. 이 시스템은 PWM 공간 전압기법과 DC-DC 컨버터를 이용하여 벡터전류제어와 속도제어를 위한 PI제어기로 구성되어 있다. 제어를 위한 실행과 높은 속도계산을 디지털 신호 원칩 마이크로프로세서에 의해 수행 되었고, 시뮬레이션과 실험을 통해서 다양한 제어 방법의 타당성을 제시 하였다.
미세구조 특성의 불확실성은 재료 특성에 많은 영향을 준다. 시멘트 기반 재료의 공극 분포 특성은 재료의 역학적 특성에 큰 영향을 미치며, 재료에 랜덤하게 분포되어 있는 많은 공극은 재료의 물성 예측을 어렵게 한다. 공극의 특성 분석과 재료 응답 간의 상관관계 규명에 대한 기존 연구는 통계적 관계 분석에 국한되어 있으며, 그 상관관계가 아직 명확히 규명되어 있지 않다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network)을 활용한 이미지 기반 데이터 접근법을 통해 시멘트 기반 재료의 역학적 응답을 예측하고, 공극분포와 재료 응답의 상관관계를 분석하였다. 머신러닝을 위한 데이터는 고해상도 마이크로-CT 이미지와 시멘트 기반 재료의 물성(인장강도)로 구성하였다. 재료의 메시 구조 특성을 분석하였으며, 재료의 응답은 상장균열모델(phase-field fracture model)에 기반을 둔 2D 직접 인장(direct tension) 유한요소해석 시뮬레이션을 활용하여 평가하였다. 입력 이미지 영역의 기여도를 분석하여 시편에서 재료 응답 예측에 가장 큰 영향을 미치는 영역을 CNN을 통하여 식별하였다. CNN 과정 중 활성 영역과 공극분포를 비교 분석하여 공극분포특성과 재료 응답의 상관관계를 분석하여 제시하였다.
본 연구에서는 지상에서 전장의 세기를 측정하는 것에 의해 낙뢰 예측이 가능한 뇌경보시스템을 개발하였다. 뇌경보시스템은 전장센서로써 회전형 필드밀, 임피던스변환기, 2단 증폭기 및 마이크로프로세서로 구성되어 있다. 교정 실험결과로부터 뇌경보시스템의 주파수대역과 최대 분해능은 각각 $DC{\sim}200\;[Hz]$, 73[V/m]이었으며, 뇌운에 의한 대지전장의 세기를 18.7 [kV/m]까지 측정할 수 있음을 확인하였다. 실제 상황에서 본 뇌경보시스템의 감지능력을 평가하기 위하여 뇌운의 모델을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며. 그 결과 관측점으로부터 6 [km] 이내에 접근하는 뇌운의 움직임을 관측할 수 있었다.
본 논문에서는 기존 단품 Printed Spiral Coil(PSC)의 외부 노이즈 결합의 저감을 위한 차폐 구조와 차폐된 PSC의 대역폭 개선을 위한 설계법이 제안되었다. 차폐 구조가 적용될 경우, PSC와 차폐 구조 사이의 기생 커패시턴스에 의한 공진현상으로 인해 단품 PSC 대비 전달함수 대역폭에 한계를 가지게 되며, Radio-Frequency Interference(RFI) 노이즈 원으로 가정된 $50{\Omega}$ 마이크로스트립 라인과의 전달함수 시뮬레이션을 통해 이를 확인하였다. 차폐된 PSC의 등가회로 모델을 통해 대역폭을 개선할 수 있는 방안을 제시하고, 3D field simulation을 이용한 사례 연구를 통해 방안의 타당성을 검증하였다. 제시된 방안을 기반으로 차폐 구조가 적용된 PSC 설계의 최적화를 수행하였으며, 측정 검증을 통해 전달함수가 보존되는 범위 내에서 전달함수의 대역폭이 개선됨을 확인하였다.
오늘날 산업이 발달함에 따라 산업현장에서는 높은 전력밀도와 전력변환 효율을 가진 전력변환장치를 요구하는 분야가 많아졌다. 현재 개발 중인 차세대 고속철도 역시 이러한 분야 중 하나로서 고효율 및 고성능 그리고 고밀도의 전력변환 장치가 필요하다. 본 논문에서는 차세대 고속철도에 사용 될 배터리 충전장치의 새로운 제어방식을 제안한다. 배터리 충전장치용 위상천이(PB;Phase shift) FB(Full-bridge) ZVZCS 컨버터는 크게 1차 측 보조회로를 갖는 방식과 2차 측 보조회로를 가지는 방식으로 분류할 수 있다. 전역통과필터를 사용한 PWM 스위칭기법은 2차 측에 공진회로를 갖는 ZVZCS 컨버터를 제어하기 위하여 제안되었다. 디지털 전역통과필터는 기존의 위상지연 IC 대신에 ATmega_128 마이크로컨트롤러에 의한 제어를 하였다. 제안된 토폴로지를 확인하기 위해 PSIM 소프트웨어를 사용하여 시뮬레이션하였고 1[kW] 축소모델을 제작하여 실험하였다.
본 논문은 단기 에너지 사용량 예측을 위해 인공지능 기반의 접근법에 대해 분석한다. 본 논문에서는 단기 에너지 사용량 예측 기술에 자주 활용되는 지도학습 알고리즘의 한계를 개선하기 위해 강화학습 알고리즘을 활용한다. 지도학습 알고리즘 기반의 접근법은 충분한 성능을 위해 에너지 사용량 데이터뿐만 아니라 contextual information이 필요하여 높은 복잡성을 가진다. 데이터와 학습모델의 복잡성을 개선하기 위해 다중 에이전트 기반의 심층 강화학습 알고리즘을 제안하여 에너지 사용량 데이터로만 에너지 사용량을 예측한다. 공개된 에너지 사용량 데이터를 통해 시뮬레이션을 진행하여 제안한 에너지 사용량 예측 기법의 성능을 확인한다. 제안한 기법은 이상점의 특징을 가지는 데이터를 제외하고 실제값과 유사한 값을 예측하는 것을 보여준다.
프로그램은 실행파일 내의 각 명령어를 수행함으로써 전력을 소비한다. 소비 전력은 복잡도와 비례하기 때문에 프로그램의 복잡도를 측정함으로써 예측될 수 있다. 일반적으로 소프트웨어의 복잡도는 마이크로프로세서 시뮬레이터를 사용하여 측정한다. 그러나 시뮬레이터를 사용한 복잡도 측정방법은 하드웨어를 트랜지스터 레벨과 같은 낮은 레벨에서 모델링하기 때문에 수행시간이 오래 걸리고, 단순히 정량적 측정치만을 제공한다. 본 논문에서는 소프트웨어의 최상위 레벨인 프로그램의 소스코드를 분석하고, 복잡도 매트릭을 생성하여 프로그램 전체에 대한 복잡도를 수식화하여 표현하는 방법을 제안한다. 또한 복잡도 매트릭을 함수 단위로 생성함으로써 연산이 집중되는 모듈에 대한 세분화된 정보를 제공할 수 있다. 제안한 알고리즘의 성능분석은 게이트 레벨 마이크로프로세서 시뮬레이터인 SimpleScalar와의 비교를 통해서 수행하였다. 분석을 위해 사용된 소프트웨어는 최신 비디오코덱인 H.264/AVC에서 사용되는 $4{\times}4$ 정수변환, 화면 내 예측, 화면 간 예측 모듈이다. 각각의 소프트웨어에 대하여 정량적으로 측정된 성능 분석을 위하여 입력된 각 모듈에 대한 실행 명령어의 수를 비교하였으며, 정확도는 SimpleScalar를 통하여 측정된 시뮬레이션 결과 대비 약 11.6%, 9.6%, 3.5%의 오차를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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