본 논문에서는 매트릭스 컨버터의 두가지 전압 변조 방법을 직관적이고 직접적인 그래픽적 접근을 통해 비교 분석한다. 전압 변조에 있어서 옵셋전압 PWM방법은 캐리어비교를 기본으로 하여 옵셋전압을 더함으로써 전압 변조를 하고, $V_{max}-V_{mid}$ PWM 방법은 샘플링 주기내에서 한상을 고정시키고 나머지 두 상을 온-오프 하는 방식으로 전압 변조를 한다. 이 과정에서 중요한 두가지 특징이 전류 리플과 스위칭 손실이고, 전류 리플과 관련해서 각변조 방법의 고조파 전압을 그래프로 그려 분석한다.먼저 출력지령전압 벡터와 각 스위칭 영역별 벡터간의 차에 의한 고조파 성분을 스위칭 한주기내에서 벡터도를 그리고, 그 다음으로 출력전압 위상각과 전압 변조율을 달리 하여 각각의 고조파 전압 그래프를 그려 비교 분석해 보았다.
본 논문에서는 전압형 3상 ZSI(Z-source Inverter)의 입력전압과 커패시터 충전전압을 검출하고 ZSI의 기본 정의를 이용해 지령전압에 대한 변조지수(Modulation Index)를 결정하는 방법과 출력전압 제어가 가능한 변형된 SVM(공간벡터 변조방식)으로 구성된 알고리즘을 소개한다. 제안된 알고리즘은 ZSI의 이득과 변조지수의 정의를 이용한 간단한 방법으로 변조지수를 변화시켜 출력전압을 일정하게 유지하는 방법이다. PSIM을 통하여 타당성을 입증하였다.
본 논문에서는 3레벨 NPC 인버터의 전원전압변조 방식을 이용하여 넓은 변조 지수에서 제어 가능한 간단한 중성점 제어 방법을 제안하였다. 제안한 제어 방법은 전원 전압 변조방법을 이용한 중성점 균형 계수와 정확한 옵셋 전압의 제한치를 이용하여 계산된다. 중성점 균형 계수는 전류의 극성과 상하 커패시터의 전압에 의해서 정의되어 진다. 제안된 제어 방법은 중성점 제어를 위해 공간전압 PWM과 불연속 PWM까지 동작범위를 확장하여 동작되어 진다. 제안된 방법은 넓은 변조지수에서 전원전압변조를 이용하여 공간전압 PWM방법을 쉽게 구현할 수 있다. 제안된 중성점 제어 방법의 타당성은 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
eLoran 시스템에서 보다 높은 정확도로 시각 및 위치 정보를 제공하기 위해 별도의 데이터 채널인 Loran Data Channel (LDC)를 사용한다. LDC 메시지는 기존의 8개의 Loran 펄스 중 항법에 사용하지 않는 3-8번째 펄스의 전송시각을 변조하여 송출하는 Eurofix 방식과 9번째 추가 펄스를 이용해 데이터를 변조하는 9th 펄스 방식으로 변조될 수 있다. 본 논문에서는 eLoran 송신국에서 송출하는 LDC 메시지의 변조방법에 따른 수신 성능을 분석한다. 인천에서 운영 중인 eLoran 시험 송신국에서 9th 펄스 변조방법과 Eurofix 변조방법으로 동시에 LDC 메시지를 송출할 수 있도록 설정하고, 인천과 평택의 eLoran 보정기준국의 데이터베이스 내 저장된 LDC 메시지를 분석해 변조방법에 따른 LDC 메시지 수신률을 분석한다. 또한 항로표지 관리선 인성 1호를 이용해 인천항 인근에서 실제 사용자의 LDC 메시지 수신률을 분석하였다. 본 연구결과는 eLoran 시범서비스 이후 본격적인 서비스 과정에서 중요하게 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 AC-AC 직접 변환 방식인 매트릭스 컨버터의 진압 변조 방법 중 하나인 $V_{max}-V_{mid}$ PWM 변조 방법을 간략화한 Simple $V_{max}-V_{mid}$ 전압 변조 방법에 대해 소개한다. $V_{max}-V_{mid}$ 전압 변조 방법은 실행 전에 입력전압 위상각$(\theta_E)$을 판별하는 PLL(Phase Looked Loop)과정을 거친 후, 얻은 위상 정보를 사용하석 게이트 신호를 만들어 낸다. 하지만 PLL의 사용이 연산 시간의 딜레이를 발생시키고, 처리과정을 복잡하게 만드는 단점으로, PLL과정을 생략하여 입력 전압의 크기 정보만으로 섹터를 판별하고 게이트 신호를 발생시켜 스위치를 조작하는 변조 방범을 사용하였다. 이로 인해 연산시간의 단축과 처리 과정의 축소 등의 이점을 취하고, 이를 시뮬레이션으로 검증한다.
뉴스와 취재 프로그램 같은 방송에서는 제보자의 신원 보호를 위해 음성을 변조한다. 음성 변조 방법으로 피치(pitch)를 조절하는 방법이 가장 많이 사용되는데, 이 방법은 피치를 재조절하는 방식으로 쉽게 원본 음성과 유사하게 음성 복원이 가능하다. 따라서 방송 음성 변조 방법은 화자의 신원 보호를 제대로 해줄 수 없고 보안상 취약하기 때문에 이를 대체하기 위한 새로운 음성 변조 방법이 필요하다. 본 논문에서는 Voice Privacy Challenge에서 비식별화 성능이 검증된 Lightweight 음성 비식별화 모델을 성능 비교 모델로 사용하여 피치 조절을 사용한 방송 음성변조 방법과 음성 비식별화 성능 비교 실험 및 평가를 진행한다. Lightweight 음성 비식별화 모델의 6가지 변조 방법 중 비식별화 성능이 좋은 3가지 변조 방법 McAdams, Resampling, Vocal Tract Length Normalization(VTLN)을 사용하였으며 한국어 음성에 대한 비식별화 성능을 비교하기 위해 휴먼 테스트와 EER(Equal Error Rate) 테스트를 진행하였다. 실험 결과로 휴먼 테스트와 EER 테스트 모두 VTLN 변조 방법이 방송 변조보다 더 높은 비식별화 성능을 보였다. 결과적으로 한국어 음성에 대해 Lightweight 모델의 변조 방법은 충분한 비식별화 성능을 가지고 있으며 보안상 취약한 방송 음성 변조를 대체할 수 있을 것이다.
본 논문은 새로운 복합 변조방식에 의해 구동되는 메탈 할라이드 램프용 고주파 전자식 안정기에 관한 것이다. 제안하는 변조방법의 경우, 변조신호가 스위프되는 복합 주파수를 갖기 때문에, 일정한 주파수의 변조신호를 갖는 통상의 변조방법 보다 더욱 효과적으로 공명현상을 회피할 수 있다 차후 ASIC을 목적으로, 제안하는 안정기의 제어기는 마이크로프로세서를 사용하지 않고 EPLD만을 사용하여 설계하였다. 본 논문에서는 제안하는 변조방법의 구체적 알고리즘 및 제안하는 변조방법을 적용한 제어기프로토타입의 150 W 메탈할라이드 램프용 안정기로 수행된 실험결과를 기술하였다.
최근 생체 정보를 이용한 사용자 인증 기술이 발전하면서 이를 모바일 기기에 적용하는 사례가 크게 증가하고 있다. 특히, 얼굴 기반 인증 방식은 비접촉식이며 사용이 편리하여 적용 범위가 점점 확대되고 있는 추세이다. 그러나, 사용자의 얼굴 사진이나 동영상 등을 이용한 위변조가 용이하기 때문에 모바일 기기 내 보안 유지에 어려움을 야기한다. 본 고에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 활발히 연구되고 있는 심층신경망 기반 얼굴 위변조 검출 연구의 최신 동향을 소개하고자 한다. 먼저, 기본 합성곱 신경망 구조부터 생성모델 기반의 위변조 검출 방법까지 다양한 신경망 구조를 이용한 위변조 검출 방법에 대해 설명한다. 또한, 심층신경망 학습을 위해 사용되는 얼굴 위변조 데이터셋에 대해서도 간략히 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 불연속 캐리어 변조 방법을 이용한 매트릭스 컨버터의 전압 변조 방법을 사용하였다. 제안한 방법을 통해 출력 전압을 합성하고, 역률 1의 정현파를 갖는 입력 전류를 얻을 수 있다. 그리고 고차 고조파로 인한 문제를 방지하기 위해 입력 필터를 설계한다. 마지막으로, 제안한 방법을 유도전동기의 V/F 제어에 적용하고, PSIM을 이용한 시뮬레이션 결과를 통해 그 타당성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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