직렬로 연결된 리튬 이온 배터리의 안전성을 보장하고 배터리 수명을 늘리기 위해서 셀 전하 균일 회로가 필요하다. 하지만 기존의 전하 균일 회로의 경우 셀 전압을 알아내기 위한 셀 전압 센싱모듈이 필요하게 되고 이는 가격이나 부피적인 측면에서 불리하게 되며, 만약 셀 전압 센싱 모듈을 제거 할 경우 전하 균일 성능이 크게 떨어지게 된다. 본 논문에서는 배터리 팩의 평균전압과 동일한 크기를 가지는 정류된 전압원을 이용한 자동 전하 균일 회로를 제안한다. 제안하는 자동 전하 균일 회로는 양방향 DC/DC 컨버터와 주기적이고 반복적으로 셀 선택을 하는 스위칭 블록을 이용하여 셀 전압 센싱모듈 없이도 우수한 전하 균일을 가능하도록 한다. 그리고 제안된 회로의 동작원리를 설명하고, 8셀 배터리 모듈을 이용한 실험을 통하여 회로의 동작을 검증하였다.
최근 들어 한국철도기술연구원 (KRRI) 에서는 자동운행이 가능한 바이모달 트램 시스템을 개발하고 있다. 이 바이모달 트램 시스템은 노선에 설치된 센서를 자동으로 인식하여 자동 운행을 하며, 재해 발생시 수동으로 운행될 수도 있다. 바이모달 트램 시스템이 노선에 설치된 센서를 인식하여 자동운행을 하기 때문에, 기후패턴 변화에 따른 집중강우로 인해 예기치 않은 홍수 발생시 바이모달 트램 시스템 승객 및 차량의 안전이 확보되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 Web GIS 기반의 트램 재해관리 시스템 (Bi-modal Tram Disaster Management System: BTDMS) 프로토타입 버전을 개발하였다. 이 BTDMS 시스템은 US EPA에서 개발한 SWMM 모험을 핵심 엔진으로 활용하여 지표면 유출 및 관거 해석을 수행한다. 본 연구에서는 기상청 예측 강우량 자료를 이용하여 실시간 내수침수 예측을 수행할 수 있는 모듈, 지표면 유출수의 흐름을 고려할 수 있는 모듈, 그리고 지역별로 유출심을 산정하여 바이모달 트램 시스템 운행 판단의 기준자료로 활용할 수 있는 모듈을 개발하여 BTDMS에 추가하였다. 이러한 모듈을 이용하여 예측된 자료는 바이모달 트램 시스템의 운행 속도를 늦추거나 우회노선을 선택하는데 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서 개발한 Web GIS 기반의 BTDMS는 2009년 상반기 밀양 지역에 설치될 바이모달 트램 시범지역에 적용되어 그 적용성이 평가될 것이다.
일반적으로 유량을 계산하는 수문모형은 강우에서부터 유출에 이르는 수문현상을 해석하는 방법에 따라 하나 이상의 매개변수가 이용된다. 이러한 수문모형의 보정은 계산된 유량과 관측 유량을 비교하고, 계산된 유량이 관측유량을 잘 재현할 수 있도록 모형의 매개변수를 반복적으로 수정하는 과정을 통해서 이루어진다. 수문모형의 매개변수는 수문학적으로 의미가 있는 값을 가지며, 매개변수를 수정하기 위해서는 대상 매개변수가 모형내에서 수문학적으로 어떠한 의미를 가지에 대한 이해가 필요하다. 또한 하나의 매개변수는 다른 매개변수와 함께 복합적으로 유량계산에 작용하므로, 다수의 매개변수를 함께 추정하여 최적 계산결과를 도출하는 과정은 일반적으로 전문성과 함께 많은 시간이 소요된다. 본 연구에서는 범용 매개변수 추정모형인 PEST와 GRM 모형을 연계하여 GRM 모형의 매개 변수를 자동으로 추정할 수 있는 모듈을 개발하였다. 개발된 모듈에서는 GRM 모형의 보정을 위한 PEST 모형의 입력파일을 자동으로 생성하고, PEST 혹은 병렬 PEST를 실행할 수 있다. 사용자는 GRM 모형의 추정대상 매개변수 선택, 관측자료 설정, 자동으로 생성된 PEST 입력파일을 확인 및 수정하며, 병렬 PEST를 실행할 경우에는 slave PEST 개수 등을 설정한다. 본 연구에서 개발된 모듈은 OpenGIS인 MapWindow GIS의 Plug-in으로 개발된 GRM(MW-GRM)에서 메뉴로 제공되며, GUI를 통해서 편리하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 물리적 분포형 모형인 GRM의 보정시 다수의 매개변수를 편리하게 추정할 수 있는 방안을 마련하였다. 본 연구의 결과는 강우-유출 해석 분야에서 GRM 모형이 좀 더 쉽게 활용되는 데 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 분산응용 개발 및 관리에 대한 사용자의 요구사항을 만족시킬 수 있는 분산서비스 맞춤형 소프트웨어 아키텍쳐인 분산객체그룹 프레임워크를 제안한다. 분산객체그룹은 응용을 구성하는 분산객체들을 하나의 논리적인 그룹으로 관리하며, 분산객체그룹 프레임워크는 분산응용의 개발자 관점에서 응용의 범위를 효율적으로 정의할 수 있을 뿐 아니라, 프레임워크의 지원 분산서비스를 응용과 독립적으로 적용할 수 있다. 프레임워크의 컴포넌트로 그룹관리자와 보안모듈, 모바일프락시, 컨텍스트제공자 및 DPD-Tool을 포함하며, 실시간 서비스를 위한 실시간관리자, 스케쥴러를 갖는다. 본 프레임워크는 분산서비스 지원 컴포넌트들의 상호작용으로 적응성(adaptability), 확장성(scalability), 보안성(security), 이동성(mobility) 및 신뢰성(reliability)을 제공하며, 분산응용을 개발 시 필요한 분산서비스를 모듈 단위로 선택하여 실제 응용 수행 시 선택한 분산서비스를 통해 그 수행성이 보장되도록 한다.
본 연구는 편형별 아파트의 신발장에 대한 실태를 조사하여 향후 아파트 분양 시 제공되는 신발장의 기초자료를 제공하고 디자인 제안을 하는데 목적을 두었다. 이를 위해 현재 아파트 신발장의 사용실태, 거주자 만족도, 실측을 통한 신발장의 규모 및 내부구성 등을 파악하였고, 이를 근거로 각 평형별 신발장을 제안하였다. 제안의 초점은 우선 각 수납물품의 종류에 따라 가구의 내부 구성을 달리한 유니트를 개발한 후 이를 모듈화 한다는 것이다. 모듈의 단위는 거주자들의 불만요인을 분석하는 한편 일반적인 신발외 길이, 폭, 높이에 의거하였으며 이를 가족의 수나 수납물품의 양 그리고 아파트 규모에 따라 자유롭게 선택할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 이에 대한 여로 각 평형에 따라 일반적인 신발장의 규모를 설정하고 필요한 유니트를 선택한 결과를 제시하였다.
이 논문에서는 이동 로봇을 위하여 퍼지이론과 Dempster-Shafer 이론을 이용한 불확실한 환경에서의 센서기반 네비게이션 방법을 제안한다. 제안된 제어기는 장애물 회피 동작과 목적지 찾기 동작을 위한 2개의 행동 모듈로 구성되어 있다. 2개의 행동 모듈은 각각 퍼지 이론으로 학습되었고, 적절한 행동 선택 방법으로 선택되게끔 하였다. 견고한 퍼지 제어기를 가진 로봇이 실험 환경내에서 안전하게 움직이기 위하여 자동으로 지도를 구축(Map Building) 하도록 하였다. 이 실험에서 구성된 맵은 평면상의 격자를 중심으로 작성되었고 로봇의 센서에서 읽어들인 센서 값은 D-S 추론 이론을 이용하여 기존의 맵과 혼합되어진다. 즉, 로봇이 움직일때 마다 실험 환경내에서 새로운 정보를 읽어 들이고, 그 정보로 인하여 기존의 지도가 새로운 지도로 갱신되는 것이다. 이러한 작업을 거치면서 로봇은 장애물과 충돌없이 배회하는 것 뿐 아니라 설정된 목적지까지도 쉽게 찾아갈 수가 있다. 실험에 대한 안정성과 확신을 검증 받기 위하여 실제 로봇에 적용하기보다는 먼저 이동 로봇의 시뮬레이션으로 실험 해 보고자 한다.
본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 상호정보량과 선형판별분석기법에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 기계적 모듈과 고장신호를 구하기 위한 데이터 획득 모듈로 구성하였다. 제안된 방법은 취득된 전류신호를 DFT에 의해 주파수 영역으로 변환한 후 분산정보를 이용하여 고장상태별로 차별성이 큰 순서대로 유효 주파수 성분을 추출한다. 다음 단계로 선택된 주파수 성분에 대해서 선형판별분석기법을 적용하여 고장상태별 특징들을 추출한 후 k-NN 분류기에 의해 유도전동기의 상태를 진단하게 된다. 제안된 방법의 타당성을 보이기 위해 다양한 조건하에서 실험한 결과 기존방법에 비하여 우수한 결과를 나타냈다.
본 프로젝트는 고객과 택배기사가 배송과정에서 겪는 불편함을 해소하기 위해 App과 IoT센서를 연동하여 배송과정의 편의성을 제공하는 무인 택배함이다. 기존 택배함의 비밀번호를 사용하는 방식이 아닌 택배함에 부착되어있는 NFC 태그 스캔을 통하여 편리하게 물품을 배송 및 보관할 수 있도록 하였다. App은 택배기사와 고객으로 나뉘어 있으며 택배기사 App의 주요 기능은 운송장 번호를 스캔하여 물품을 보관할 여러 택배함 중 하나를 선택하여 해당 택배함의 도어락을 제어하는 기능이 있으며, 고객 App의 주요 기능은 NFC 스캔을 통해 물품이 보관된 택배함 또는 보관할 택배함을 선택하여 도어락을 제어하는 기능이 있다. 그 외에 택배기사 App은 배송 목록 조회, 내 정보 확인 등의 서비스를 제공하고 있으며, 고객 App은 택배 예약, 예약 조회 등의 서비스를 제공하고 있다. 택배함은 와이파이 모듈을 통해 서버와 통신할 수 있도록 하였으며, 충격센서와 Mp3 모듈을 사용하여 택배함에 충격을 가하면 경보음이 울리도록 설계하였다.
본 연구는 교수자들이 효율적인 수업활동을 전개하기 위해 수업설계 과정에 쉽고 빠르게 접근할 수 있도록 수업설계 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 이를 위해 체제적으로 정교화된 Dick & Carey 수업설계 모형과 매체 활용을 위한 ASSURE모형을 수업설계 시스템 개발에 적용하였다. 이 시스템의 모듈은 과목별 수업설계 모듈, 차시별 수업설계 모듈, 포트폴리오 모듈 등 3단계로 정의하였으며 각각의 단계별 모듈을 활용하여 수업설계에 필요한 요소들을 입력할 수 있도록 개발하였다. 각 단계별 수행 시 정의와 예시 등을 안내하여 교수자의 이해를 돕도록 하였다. 포트폴리오 모듈에서는 수업설계 작업을 모두 데이터베이스화 하여 개별 교수자의 수업설계 결과를 축척할 수 있도록 하였고 지속적인 수업개선자료로 활용될 수 있도록 하였다. 이로서 이제까지 수업활동에 대해 교수자 개인별 경험 및 주관적 판단에 의해 수업설계가 이루어지는 것을 체제적으로 수엽설계를 할 수 있도록 지원하는 웹기반 수업설계 시스템을 구현한 것이다. 개발 후 지속적인 워크숍을 통해 만족도를 조사하였고 실제 수업현장에서 사용한 것에 대한 반응을 조사하여 분석하였다. 분석 결과 전공별 특성에 따라 다양하고 세분화된 수업설계 시스템의 요구와 수업설계 시 단계별 선택 방법을 사용자 중심으로 가능하도록 요구하였으며 나만의 공간인 포트폴리오 기능을 더욱 강화해야하는 등의 다양한 의견이 제시되었다.
CAT(Catchment hydrologic cycle Analysis Tool)은 기존 개념적 매개변수 기반의 집중형 수문모형과 물리적 매개변수 기반의 분포형 수문모형의 장점을 최대한 집약하여, 도시유역 개발 전 후의 장 단기적인 물순환 변화 특성을 정량적으로 평가하고 물순환개선시설의 효과적인 설계를 지원하기 위한 물순환 해석 모형이다. CAT은 수문학적으로 균일하게 판단되는 범위를 소유역으로 분할하여 지형학적 요인에 의한 유출 특성을 객관적으로 반영할 수 있으며, 개발 공간 단위별로 침투, 증발, 지하수 흐름 등의 모의가 가능하도록 하는 Link-Node 형식으로 개발되었다. 모형의 UI(User Interface)는 사용자가 손쉽게 모형을 적용 관리하고, 여러 시나리오를 동시에 효과적으로 모의하여 분석할 수 있도록 설계되었다. 또한 모든 입력 출력 자료를 Excel이나 텍스트 형식과 연동되도록 하여 프로젝트별 매개변수 관리가 용이하도록 개발하였다. CAT의 수문해석모듈로 증발산, 침투, 유역 유출, 지하수 유거, 하도추적 등의 모듈을 개발하였다. 증발산은 기준 증발산을 외부에서 직접 입력하거나, Penman-Monteith 방법을 선택할 수 있으며, 침투는 토양의 수리전도도에 따른 연직방향 침투 및 사면방향 복귀류를 고려할 수 있다. 노드의 지하수 유거를 고려하여 기존 노드-링크 방식 모형의 장기 유출 해석시 제한점을 보완하였으며, 하도추적을 위해 Muskingum, Muskingum-Cunge, Kinematic wave 방법 등의 해석법을 제공하였다. CAT의 수문모듈을 이용하여 설마천 유역을 단일노드 및 멀티노드로 개념화하여 모의하였으며, 모의결과를 관측유량과 비교한 결과, 두 경우 적절한 범위내의 결과임을 확인할 수 있었다. CAT의 안정적인 수문해석 기능을 바탕으로 향후 물순환개선시설 모듈과의 결합을 통해 장기 물순환 해석에 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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