• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.131-136
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• 2006

최근 전통적인 PI제어를 적용한 유도전동기의 제어운전시스템이 산업현장에 많이 보급되어 있다. 그러나, 이러한 방법은 파라미터 변동이나 부하외란에 대해 매우 민감하며, 속도 제어기의 이득이 고정되어 전동기 운전 중에 파라미터가 변하거나 스텝상태로 변화하는 부하가 걸리게 되면 안정성과 추종성능이 악화되는 경향이 있다. 본 논문에서는 전동기의 기계적인 파라미터 변화와 함께 외란의 변화에 대하여 강인한 외란상쇄 제어를 고려하였다. 제안한 시스템은 부하토크를 최소차원 상태관측기를 근거로 추정하였다. 따라서 상태관측기를 사용한 속도제어기는 토크에 대한 Feedforward 루프를 조건으로 사용할 수 있으므로 강인한 속도제어 시스템을 실현할 수 있다. 또한 스텝입력 상태의 외란에 대하여 최적제어 시스템 설계를 하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1587-1588
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• 2007

IPM(Interior Permanent Magnet) Machine의 전류 제어는 자기저항에 의존하는 토크특성 때문에 SPM(Surface Permanent Ma- gnet) Machine보다 복잡하다. 고성능 토크제어를 위해서는 d축 전류와 q축 전류의 동특성간의 상태 decoupling이 요구된다. 그러나 전류의 상태 동특성이 coupling된 인덕턴스의 변화(온도, 파라미터들의 부정확한 측정값)는 상태 decoupling을 어렵게 한다. 그래서 이러한 변화와 각각의 전류가 독립적으로 제어될 수 있게 여러 decoupling 방법들에 초점이 맞춰지고있다. 본 연구는 외란에 강하고, 특히 인덕턴스의 변화와 상관없는 이상적인 토크제어를 하기 위해 신경회로망을 이용하여 슬라이딩 평면(sliding surface)을 구성하고, SMC(Sliding Mode Control)를 이용하여 상태 cross-coupling의 decoupling을 위한 새로운 접근을 제안한다. 이 방법은 PI제어 성능과 SMC의 강인성을 알고리즘을 이용하여 결합한 것이라고 볼 수도 있다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2020년도 전력전자학술대회
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• pp.124-126
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• 2020

다양한 기기에 적용된 리튬 이온 전지의 출력은 전력으로 계산되며, 리튬 이온 전지는 전류 기반의 해석뿐만 아니라 전력기반의 해석 또한 필수적이다. 본 논문은 리튬 이온 전지의 정전력 입력과 출력에 따른 전류 관점의 분석과 전력 관점의 분석을 수행하였다. 리튬 이온 전지에서 정전력 입력 및 출력 시, 충전 상태와 에너지 상태 변화의 차이를 및 용량과 에너지 변화를 분석하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.125-127
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• 2010

예부선 운항시 부선의 전방에 위치한 예선에 의한 유동 변화가 부선에 작용하는 동유체력 변화에 미치는 영향을 회류수조 모형시험을 통하여 분석하였다. 이를 위하여 예선에 의한 간섭영향계수를 예부선의 상태변수와 간격 거리 등의 함수로 모델링하고, 모형시험 조건을 도출하였다. 회류수조 모형시험을 수행하여 예부선 상태에 따른 간섭력 계측, 파형 변화 현상 해석, 예선 간섭 유체력 분석을 수행하였다.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제4권2호
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• pp.254-259
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• 1999

노화는 모든 사람에게 공통적으로 일어나는 자연스러운 현상이다. 그러나 이에 따른 신체적인 변화는 각 개인에 따라, 그리고 한 개인 안에서조차 각종 장기별로 다양한 속도로 진행된다. 노년기의 생리적인 변화는 예비용량(reserve capacity)의 저하에 따라 외부의 스트레스에 대처하여 항상성을 유지하는 능력이 감소되어 나타나게 된다. 안정적 상태에서 기능수준에는 큰 변화가 없으나 활동상태의 기능 수준은 연령증가에 따라 상당히 저하되는 것을 보여준다. 노년기의 생리적 변화에 따라 직병에 대한 감수성은 증가하나 대다수의 만성퇴행성질환은 특정 병리현상에 의해 발생하며 노화가 직접적인 원인으로 작용하지는 않는 것으로 알려지고 있다.

• 전기화학회지
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• 제10권3호
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• pp.196-202
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• 2007

본 연구에서는 고분자 전해질 연료전지의 가습조건의 변화에 따른 정상상태 및 비정상상태 운전특성을 살펴보았다. 전압을 OCV에서 0.25 V까지 변화시키면서 PEFC 연료전지의 정상상태 성능을 정전압 모드에서 측정하여 전류-전압 곡선에 나타내어 고찰하였다. 또한, 일부 전압조건에서 연료전지의 비정상상태 성능변화를 측정하였다. 수소극 가습에 따른 성능을 평가하기 위하여 공기극은 건조공기를 공급한 상태에서 수소극에 공급되는 수소의 습도를 20%에서 100%로 변화시키면서 연료전지의 성능을 측정하였다. 일반적으로 고전압 영역에서는 높은 작동온도가 높은 성능을 나타내고 있으나, 저전압 영역에서는 낮은 작동온도가 높은 성능을 나타내었다. 임피던스 측정을 통하여 건조한 전해질막 조건에서 ohmic 손실이 커지며 외부가습과 자체가습량이 커지면 저주파수 영역에서 물질전달손실 효과가 나타나는 것을 확인하였다. 또한, 전압을 감소시킨 후 전류의 시간에 따른 변화를 고찰하여 연료전지 시스템의 동적특성을 고찰하였다. 전압을 감소시킨 경우, 작동온도의 상승에 따라서 정상상태에 도달하는 시간이 줄어들었으며, 저전압 영역을 제외하면 생성된 물에 의한 자체가습은 정상상태 도달시간을 지연시키는 효과를 가져왔다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권2호
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• pp.137-144
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• 2001

본 논문은 디지털 순서회로 설계시 상태할당 알고리즘 개발에 관한 연구로, 동적 소비전력을 감소시키기 위하여 상태변수의 변화를 최소로 하는 코드를 할당하여 상태코드가 변화하는 스위칭횟수를 줄이도록 하였다. 상태를 할당하는데는 Markov의 확률함수를 이용하여 hamming거리가 최소가 되도록 상태 천이도에서 각 상태를 연결하는 edge에 weight를 정의한 다음, 가중치를 이용하여 각 상태들간의 연결성을 고려하여 인접한 상태들간에는 가능한 적은 비트 천이를 가지도륵 모든 상태를 반복적으로 찾아 계산하였다. 비트 천이의 정도를 나타내기 위하여 cost 함수로 계산한 결과 순서회로의 종류에 따라 Lakshmikant의 알고리즘보다 최고 57.42%를 감소시킬 수 있었다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2013년도 제45회 하계 정기학술대회 초록집
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• pp.146.1-146.1
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• 2013

반도체 디바이스의 집적화로 인하여 약간의 상태변화에 의하여 Chip의 불량이 발생하고 있다. 이로 인하여 일정한 플라즈마 상태를 유지 하는 것이 중요 한데 일정한 플라즈마 상태를 유지하기 위한 조건 중에 중요한 것이 채임버 Wall의 상태에 따른 변화 이다. 반도체 양산 장비에서 채임버 wall 상태를 직접 관찰하기는 어렵기 때문에 OES를 통한 많은 간접 분석방법의 개발이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 간접 분석 방법 중 Actinometry 기법을 통하여 wall 상태를 분석하는 내용을 소개 하고 있으며 Argon gas를 통하여 전자온도, EEDF를 그려줄 수 있다는 내용을 담고 있다.

• 한국재료학회지
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• 제6권12호
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• pp.1270-1278
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• 1996

고진공하에서 벽개된 GaAs를 대기중 노출시킨후, 결합상태 및 조성의 변화를 정량적으로 연구하여 Ga의 우선적 산화경향 및 결합의 붕괴에 기인한 원소상태 Ga 및 As의 생성을 관찰하였다. 대기중 노출시, 초기 Ga/As 비(=0.01)는 Ga의 우선적 산화에 의해 증가하였으며 원소상태 As의 증가와 더불어 일정값(=1.25)으로 유지되었다. 습식세정된 GaAs와 유황처리된 (S-passivated)GaAs를 각각 대기중에 노출시켜, 각각의 표면상태 변화를 비교, 관찰하였다. 유황처리된 GaAs는 습식세정처리만한 GaAs에 비해 산화막 성장이 크게 억제되었고, 이는 (NH4)2Sx 용액 처리로 형성된 Ga-S 및 As-S 겹합의 표면보호 효과에 기인한 것이다. 특히 대기중 노출에 따른 유황처리된 GaAs 표면조성 및 결합상태 변화의 정량적 관찰을 통하여, 유황보호막(S-passivation layer) 및 GaAs 표면과 대기중 산소와의 반응 기구를 규명할 수 있었다. 대기중 노출에 따라, 표면의 Ga-S 및 As-S 결합은 대기중 산소와 반응하여 점차 붕괴, 감소하는 경향을 나타냈으며, 이와 동시에 unpassivated 상태의 GaAs가 산소와 반응하여 Ga-O 결합을 형성함을 관찰할 수 있었다. 본 연구에서는 X-선 광전자 분광기를 사용하여 GaAs 표면 조성 및 결합상태의 변화를 관찰하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.374-380
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• 2022

본 논문은 기계학습 기반의 LSTM(Long Short Term Memory) 알고리즘을 이용해 바다 양식장의 해수 상태 변화를 예측하는 연구 결과를 보여주고 있다. 바다 양식장의 해수 상태 정보를 수집하기 위해 용존산소량, 염도, 질소이온 농도 및 수온 측정 센서들을 사용해 하드웨어를 구현했으며, LoRa 통신을 이용해 클라우드 기반의 Firebase 데이터베이스로 전달해 저장하도록 구현하였다. 개발한 하드웨어를 이용해 통영과 거제 지역 양식장들 주변 해수 상태 정보들을 수집하였으며, 이들 실제 데이터셋을 사용한 학습 결과에다 LSTM 알고리즘을 적용하여 87%의 정확도를 보여주는 예측 결과를 얻어낼 수 있었다. 용존산소량을 비롯한 4가지 파라미터별 예측 결과를 사용자에게 제공하기 위해 Flask와 REST API를 사용했으며, 이러한 예측 결과는 어민들에게 바다 양식장의 해수 상태 변화를 미리 제공할 수 있어 어류 집단 폐사로 인한 큰 피해를 줄이는 데 도움이 될 것이라 기대한다.