본 연구에서는 특정 자동차에 대한 Charging 시스템의 적합성 여부를 판별할 수 있는 충방전 Balance 시뮬레이터의 Prototype을 개발 하였다. 차량운전 환경요건에 따른 운전 패턴 등, 시뮬레이터의 구성을 위해 각종 전기부하와 이와 관련된 배터리 모델링을 하였고 실차실험을 행하여 그 데이터를 분석 정리하였다. 제안하는 모델과 분석된 데이터를 바탕으로 충방전 시뮬레이터를 개발하였고, 개발된 시뮬레이터는 정해진 차종으로 임의의 주행환경으로 운전할 때 차량의 전기에너지 공급 문제를 실차실험을 한 것과 같이 분석할 수 있다
본 논문은 문맥-자유 문법 (context-free grammar)를 이용하여, 차선변경 상황에서의 운전자의 행동패턴 인식을 하는 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 문맥-자유-문법은 기존 패턴인식 방식과는 대조적으로 유한적 기호로는 쉽게 표현될 수 없는 특징들을 비교적 손쉽게 표현할 수 있다. 이 방식을 적용하여, 동시에 여러 특징을 각각 고려해야 하는 좌표기반 데이터 처리 대신 심볼 시퀀스 방식 (symbolic sequence)을 패턴화하기 위해 구문론적 방식을 적용한다. 이 방법은 운전자와 안전 운전 분야 연구자들에게 효율적이고 보다 직관적인 방법으로 보다 더 효과적인 수행에 도움이 된다. 본 연구의 향후과제로 보다 안정적인 인식률을 획득하기 위해 확률적 구문분석 방법을 적용할 계획이다.
본 논문에서는 일사량과 온도 및 실부하 패턴이 고려된 3kW급 계통 연계형 태양광 발전시스템의 플랫폼을 제시하였다. 가정의 실제 전력 사용패턴 분석을 위해 하루의 일사량과 온도가 고려된 PV 시뮬레이터와 24시간 실부하의 사용패턴을 이용하여 부하모델링을 수행하였다. 또한 제안된 PV 시뮬레이터와 부하모델링을 적용하여 계절별, 시간별 태양광 발전 전력과 실부하의 전력사용량을 비교 분석 하였으며 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 운전자의 운전 패턴에 따른 연료 소비량을 감소하는 ECO_Driving에서 효율적으로 방법을 제안하였다. 이 ECO-Driving 시스템은 차량의 정확한 상태 정보를 바탕으로 운전 상태를 운전자에게 제공하여 경제운전 행동으로 배기가스 감축, 에너지절약을 유도하였다. 차량의 상태정보를 추출하기 위해서 차량 네트워크인 CAN 버스를 사용하였으며, 이를 하드웨어로 구현하였다. 효율적인 ECO_Driving을 위한 차량 데이터들을 추출하여 분석하였으며, 이들 데이터를 바탕으로 운전자에게 에코여부를 제공하는 프로그램을 구현하였다. 제한적인 실험이었지만 연비를 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
현대 도시 모빌리티의 중요한 구성 요소로 자리 잡은 전동킥보드는 편리한 이동 수단으로 인기를 얻고 있으나, 이에 따른 안전사고 증가로 운전자와 보행자의 안전이 심각하게 위협받고 있다. 본 논문에서는 전동킥보드 운전 중에 발생한 사고의 원인을 객관적으로 분석하고, 사고가 운전자의 부주의로 인한 것인지를 판별하며, 이로 인한 배상 책임을 정확하게 결정하기 위한 모델을 제안한다. 운전 중 수집된 센서 데이터를 활용하여 Deep SVDD (Deep Support Vector Data Description) 모델을 구축하고, 이상치 탐지를 통해 운전 패턴을 분류하며 운전자의 부주의로 인한 사고를 파악한다. 이를 통해, 정확하고 공정한 배상 책임 판단을 지원하며, 도시 모빌리티 분야에서 안전사고 감소에 기여할 것으로 기대된다.
저용량 에어컨의 압축기에 많이 사용되는 Single rotary 방식은 하나의 피스톤만을 채용하여 가격적인 면에서 큰 이점을 가진다. 그러나, 압축기 모터가 1회전할때 마다 압축과 토출을 단 1회 거치게 되므로, 부하변동을 심하여 진동이 많이 발생하는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 Single rotary를 사용하는 에어컨 제품에서는 저속에서의 운전을 회피하거나 하나의 운전점에 대한 전향보상기를 채용하여 진동을 저감시켜 왔다. 본 논문에서는 모든 운전점에서 보상이 가능하도록 압축과 토출로 인한 부하의 패턴에서 각 주파수 성분을 분석하여 자동으로 부하 토크를 보상하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 가장 영향이 큰 1차와 2차 주파수 성분의 속도 리플의 양을 FFT 하고, 그 양이 작아지는 방향으로 부하 토크를 전향 제어방식으로 인가하는 방식이다. 제안된 방식을 이용하여 저속 운전에서 진동이 저감 되는것을 실험을 통하여 보였다.
본 논문에서는 안드로이드 기반의 스마트폰에서 운전자의 운전 패턴에 따른 연료 소비량을 감소하기 위한 운전 습관을 유도하는 방법을 제안하였다. 이 시스템은 차량의 정확한 내부 상태 정보를 바탕으로 운전 상태를 스마트폰으로 제공한다. 차량의 상태정보를 추출하기 위해서 차량 네트워크인 CAN 버스를 사용하였으며, 이를 하드웨어로 구현하였다. 효율적인 ECO_Driving을 위한 차량 데이터들을 추출하여 분석하였으며, 이들 데이터를 바탕으로 운전자에게 에코여부를 제공하는 애플리케이션을 구현하였다. 이 시스템으로 경제운전으로 배기가스 감축, 에너지절약과 사고 예방을 유도할 수 있다.
듀얼 인버터를 가진 개방 권선형 영구자석 동기 전동기는 같은 DC Link 전압으로 모터에 더 큰 전압을 사용할 수 있게 할 수 있다. 이 때문에 DC Link와 인버터 사이의 DC/DC Boost 컨버터의 필요성을 없애줄 뿐 아니라 배터리의 전압을 낮출 수 있어 안전상의 이점 및 BMS의 요구 조건을 낮추므로 경제적 이점을 가질 수 있다. 이 시스템은 경제적 이점 외에도 모터에 고전압을 인가함으로써 기존에 비해 고속 운전 영역 확장 또는 운전 영역을 기존과 동일하게 유지한다면 인버터의 손실 감소라는 이점 또한 얻을 수 있다. 그러나 1차단 인버터와 2차단 인버터의 합성전압 차이로 인해 생기는 Zero Sequence Voltage (ZSV)로 인해 시스템의 손실을 증대시키는 Zero Sequence Current (ZSC)가 흐를 수 있다. 본 연구에서는 이를 억제하기 위한 스위칭 패턴 형성을 위한 PWM 캐리어 생성 방법에 대해 제시하고, 이 방법을 적용하여 스위칭 순서 상 센터 영벡터의 유/무에 따른 제어 영향성 분석을 추가로 진행하여 전류 리플을 줄일 수 있는 스위칭 패턴 생성 방법을 제시한다.
태양광발전시스템은 설비 사용률을 최대화하기 위하여 PV 모듈을 최대 전력점에서 운전하는 MPPT(Maximum Power Point Tracking) 제어가 반드시 필요하다. 기존의 MPPT 알고리즘은 경사법에 기반을 두기 때문에 일정한 MPPT 주기마다 일정한 크기의 PWM Duty 비의 자극을 주고, 그에 따른 출력 전력의 변화를 감지하여 최대 전력점을 향한 다음 운전점을 찾는다. 이러한 MPPT 알고리즘을 실제 날씨 환경에 적용할 때 최대전력을 생산하기 위한 최적의 MPPT 주기와 PWM Duty 비의 변량은 다양한 일사량의 프로파일 형태에 따라 달라진다. 그러므로 최적의 MPPT 주기와 PWM Duty 비의 변량을 결정하기 위해서는 실제 날씨 환경에서 다양한 일사량 프로파일의 패턴에 대한 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 대한민국 중부지역의 전형적인 맑은 날씨와 흐린 날씨에서 실제 일사량을 측정, 분석하여 MPPT 목표 효율을 최대화할 수 있는 MPPT 주기를 제시하였다.
본 논문에서는 고정된 역간 거리를 정해진 운전 시분내에 주행에너지를 최소화하며 주행하는 열차의 특성을 파악하고 수학적으로 모델링한다. 도시철도차량 자동주행에 일반적으로 사용되는 PID제어기 대신 목표값에 추종하면서도 자동 주행 중 소비에너지가 최소화되도록 최적제어기를 사용하여 철도 차량를 모델링하였으며 실제 동일한 운행조건하에서 설계한다. 실제 선로 조건을 적용하여 별도의 차상장치나 선로주변시설 없이도 자동운전 중 주행에너지를 최소하여 주행에너지를 절감하고자 한다. 따라서 8호선 실 노선 구간별 운전시분 내에서 실측 데이터 분석을 위해 직선구간/구배구간/곡선구간 등 구간을 선정하고 그 구간에서 열차의 운행패턴에 따라 에너지를 절감하는 열차운행을 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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