자동차에서 반도체 소자의 사용이 증가하고 있으며 특히 친환경자동차의 구동장치 부품으로서 고내압 스위칭 사용 증가가 예상된다. 그러나 고내압 소자의 경우는 신뢰성 시험을 하기 위한 장비가 국산화 되어 있지 않다. 그러므로 고내압 소자를 시험하기 위한 전원장치의 개발을 위하여 관련 시험규격을 분석하였다. 특히 자동차용 반도체 신뢰성 시험을 위한 AEC(Automotive Electronic Council) Q101에서 시험항목을 분석하여 개발이 필요한 전원장치의 사양을 결정하였다. 주회로는 풀브리지 컨버터로 선정하였으며 주어진 장치 사양에 따라 각종 변수를 설계하였고, 회로 변수의 적절성은 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 또한 전력부의 병렬운전. 패턴 운전을 위한 인터페이스를 설계하였다. 이를 통해 개발된 제품은 시험을 통하여 특성을 검증하였다.
본 연구에서는 발전사에서 숙련된 사용자가 코드를 입력하여 계산하는 프로그램의 문제점을 해소하고자 광역에너지네트워크 연구단은 확장성을 포함한 누구나 손쉽게 사용할 수 있는 지역난방 운전해석 프로그램 EnetPLAN을 국내 기술로 개발하였다. 이에 EnetPLAN과 시중에서 사용 중인 A프로그램과의 시뮬레이션을 통해 에너지네트워크상의 열원, 열수요 및 CHP(Combined Heat Plant:열병합발전) 운전 결과에 대해 비교하고자 하였다. 그 결과 EnetPLAN과 A프로그램의 에너지네트워크 상의 열 및 전력생산량은 열공급량과 축열조 운영방식의 시뮬레이션 결과에서 대부분 유사한 패턴으로 나타났다. 이는 EnetPLAN이 에너지네트워크 상에 존재하는 열병합발전시설의 다양한 운전모드에 따른 시뮬레이션 적용이 가능함을 확인할 수 있었다. 국내 기술로 개발된 EnetPLAN이 향후 현장에서 쉽게 적용할 수 있으며, 효율적인 운전 시뮬레이션 결과를 제시할 것으로 기대한다.
발전소와 같은 산업시설은 국가 기간산업으로서 재해 발생 시 막대한 물적, 인적 피해가 발생하며 사회경제적 파급효과가 지대하다. 본 연구에서는 상업운전 중인 ○○발전소 부지 하부로 철도터널이 발파굴착될 때 발파진동의 특성과 영향을 평가하였다. 이를 위하여 진동 예민 구조물과 근접하여 발파한 기존 사례를 검토하고 발전소 근접 발파 시 합리적인 발파진동 허용 기준을 결정하였다. 발전소 내 주요 시설물들에 대한 발파진동 영향은 3차원 유한요소해석법에 의한 동적수치해석을 이용하여 발파하중 재하 시의 입자진동속도를 분석하고, 탁월주파수 산정을 통한 공진검토를 수행하였다. 해석결과 발파원과 가장 인접한 펌프기초에서 진동속도가 허용기준치에 근접하여 일부 발파패턴을 수정 후 계측하여 허용치 이내임을 확인함으로서 산업시설 근접발파 시 안정성을 확보할 수 있는 진동영향평가의 합리적인 의사결정과정을 확립하였다.
본 논문에서는 국내 고속철도 차량 즉, 경부고속철도를 운행하는 KTX, KTX산천 그리고 현재 개발중인 HEMU400x을 대상으로 운행속도 및 운행패턴에 따른 열차 소비전력을 분석하였다. 이를 위해, 선로조건을 고려한 차량의 운전속도 조건과 운행시간,소비전력 등을 예측하기 위한 TPS(Train Performance Simulation)프로그램을 이용하였다. 열차운행 시뮬레이션을 수행하기 위해선 차량, 선로, 속도의 기본 데이터를 필요로 한다. 차량에 대한 데이터는 차량의 최고속도, 제동성능, 견인력 등의 기본 성능과 열차편성에 따른 중량, 길이, 동력차량형식, 열차주행저항등에 대한 제원을 요한다. 선로데이터는 운행시간 예측을 대상으로 하는 선로에 대한 거리별 구배 및 선형, 정거장 위치 및 정차시간에 대한 데이터이다. 속도조건은 구배 및 곡선에 대한 선로제한속도로, 선로데이터와 연계하여 각 선로위치별 차량의 제한속도로 이용된다. 본 논문에서는 경부고속철도 구간에서 운행하는 고속차량 3가지를 대상으로 증속에 따른 전력소모량을 비교하였다.
본 연구는 입자크기를 분석하기 위한 장치인 레이저회절 분광계의 측정오차 및 재현성을 분석한 것이다. 레이저회절 spectrometers는 입자크기를 분석하기 위한 장치 중에서 가장 대표적이고 중요성을 가진다. 이 측정장치는 운전이 간단하며, 입자분석에 있어서 재현성이 우수하고, 빠른 속도로 분석이 가능한 형태이다. 입자크기를 분석하는 과정에 있어서 공급되는 분산형태와 흐름율에 따라서 측정오차가 미세하게 발생되었고, 흐름율은 분산형태가 건식인 경우 0.1~23 g/min로 공급하였고, 습식인 경우는 분산되는 용매에 따라서 1.4~35 %가 되도록 조절하여 측정결과에 따라서 발생되는 측정오차를 분석하였다. 흐름을 변화에 따라서 발생되는 측정 오차는 측정 cell 내의 입자에 입사되는 레이저 회절패턴이 변화함으로서 측정오차가 다양하게 발생하였다. 본 연구에서 측정오차를 분석하기 위해서는 입자모양, 크기, 분산형태와 용매, 흐름율과 농도의 변화에 따라서 실험을 실행하였고, 분석장치의 시스템에 따른 측정오차를 나타내기 위해서는 장치내의 역학적인 공정, 측정시간, 초점거리, 주입압력, 전처리과정인 ultrasonic이나 혼합에 의한 분산효과에 따라 측정오차 및 재현성을 분석하였다.
운전자 작업부하를 평가하기 위해 다양한 평가지표가 개발되어 활용되고 있으나, 기존의 작업부하 평가지표의 경우 개별 운전자의 운전습관과 주행패턴을 충분히 반영하지 못하고 있다. 또한, 운전자마다 체감하는 작업부하량과 작업부하를 극복하는 능력은 개인차가 있다. 따라서, 본 연구를 통해 개별 운전자의 주행패턴을 반영한 새로운 작업부하 평가지표를 도출하였다. 개별 운전자의 주행패턴을 반영하기 위해 운전자 별 Steering Velocity 절대값의 평균을 임계값으로 설정하고 임계값을 초과하는 영역의 Steering Velocity 면적의 합을 계량화한 ESA (Erratic Steering Velocity Area)를 제시하였다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이션 실험을 통해 자율주행차가 비자율차와 혼재되어 주행하는 군집주행 환경을 구축하여 비자율차의 운전자가 군집주행 환경에서 어떠한 영향을 받는지를 ESA를 활용하여 평가하였다. 주행 시뮬레이션 실험을 통해 군집유무에 따른 일반 비자율차 운전자의 반응행태자료를 추출하여 NASA-Task Load Index (NASA-TLX) 점수와 운전자 작업부하 평가지표간의 관계를 분석하였다. 그 결과, 차로변경 시나리오에서는 다양한 운전자 작업부하 평가지표 중 ESA가 NASA-TLX 점수와 상관관계가 가장 큰 것으로 나타나 ESA의 유용성을 확인하였다.
현재 자동차 산업과 함께 발전하고 있는 전자제품을 포함하는 전반적인 제조업 분야에서 초정밀 제어를 요하는 너트 체결기가 요구되고 있고 너트 체결시의 중요한 성능 요소는 체결력 부족에 의한 풀림과 과도한 체결에 의한 파손 및 강한 진동이나 외부 충격에 강건한 체결력 유지 등 조립 품질의 유지와 향상 및 제품 수명 보장을 위해 정확한 조임 토크, 각도 등이 요구된다. 현재 너트런너라는 제품명으로 판매되는 너트 체결기는 고토크 및 정밀토크제어, 정밀 각도제어 그리고 생산량 증대를 위한 고속운전 등의 특성들이 필요하며 고출력이 가능한 BLDC모터 및 너트체결기 전용의 정교한 토크제어에 필요한 고정밀 토크제어드라이버와 고속, 저속, 고응답의 정밀 속도 제어시스템의 개발이 요청되고 있으나 현재 고객이 요구하는 고정밀, 고토크 및 고속 작업특성을 만족시키지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 정확한 체결 토크 및 고속 회전에서도 저진동 및 저소음을 구현할 수 있는 d축, q축의 좌표변환에 의한 벡터제어와 토크제어기반의 BLDC모터 가변속 제어와 너트런너의 제어 기술을 제안하고 여러 실험을 통해 성능 결과를 분석하여 제안한 제어가 너트런너 성능을 만족하는지를 확인 하였다. 또한 일단 운전 체결 방식(One Stage 운전 체결 방식)으로 패턴을 프로그램하여 10,000[rpm] 고속 운전 후 목표 토크로 정확히 체결됨을 확인하였으며 토크 리플에 의한 가체결 토크 검출의 문제점도 외란관측기을 사용하여 해결하였고 실험을 통해 검증하였다.
본 논문은 원자력발전소 열성능 감시 시스템의 PC기반 구현에 관한 연구 내용이다. 이 시스템은 열성능 감시와 진단을 플랜트 운전중에 실시간으로 수행할 수 있다. 고리 원전2호기를 목적호기로 원형 시스템을 구성하여 시험해 보았다. 원자력발전소의 열 주기 시스템은 대단히 복잡하고 구성 요소간에 상호 영향이 커서, 그 분석과 고장 진단에 어려움이 많다. 본 연구에서는 열 주기를 효율적으로 표현하고, 계산시간을 단축하기 위해 성능 진단 변수를 설정하였다. 비정상 상태에서의 진단 변수의 특성 패턴 변화를 인식하기 위해 자기학습 신경망의 일종인 퍼지아트맵을 이용하였다. 시험을 통해 이 알고리듬이 비정상 상태를 감지하고 고장 원인을 성공적으로 규명하는 것을 보였으며, 운전원의 편의를 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 구축하였다.
매년 교통사고의 가장 큰 원인으로 손꼽히는 졸음운전은 운전자의 수면 부족, 산소 부족, 긴장감의 저하, 신체의 피로 등과 같은 다양한 요인을 동반한다. 졸음 유무를 확인하는 일반적인 방법으로 운전자의 표정과 주행패턴을 파악하는 방법, 심전도, 산소포화도, 뇌파와 같은 생체신호를 분석하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 영상을 검출하는 딥러닝 모델과 생체 신호 측정 기술을 이용한 운전자 피로 감지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 일차적으로 딥러닝을 이용하여 운전자의 눈 모양과 하품 유무, 졸음으로 예상되는 신체 동작을 파악하여 졸음 상태를 감지한다. 이차적으로 맥파 신호와 체온을 이용하여 운전자의 피로 상태를 파악하여 시스템의 정확도를 높이도록 설계하였다. 실험 결과, 실시간 영상에서 운전자의 졸음 유무 판별이 안정적으로 가능하였으며 각성상태와 졸음 상태에서의 분당 심박수와 체온을 비교하여 본 연구의 타당성을 확인할 수 있었다.
선행 차량과의 상대속도에 따른 차두거리 분포에 관한 연구를 위해 연속류 도로 중 국도에 설치된 차량검지기(VDS, Vehicle Detection System)의 교통정보 수집자료를 분석하였다. 수집자료를 차선별, 방향별로 정렬하여 선행 차량과 후행 차량 사이의 속도차이인 상대속도와 검지기 통과시간 및 차량의 속도를 이용하여 차두거리를 산출하였다. 모든 시간대를 대상으로 산출된 상대속도와 차두거리의 분석을 통해 두 변수간의 관계를 분석한 결과 고르게 분포하고 있는 것으로 나타났고 동일차량군 주행에서 차두거리의 중간값은 약 40m이며, 이는 자료구축 및 분석부분에서 언급한 A~D영역을 분류함에 있어 기준이 될 수 있었다. 시간대에 따른 차두거리 분포에 대한 분석을 위해 수집된 모든 자료의 교통량을 통해 첨두교통량을 산정하고 이를 기준으로 첨두시간과 비첨두시간을 분류하여 차두거리 분포의 차이를 분석하였다. 첨두시간은 비첨두시간에 비해 상대적으로 앞 차량과의 속도 차이가 적고 차두거리가 좁은 것으로 나타났기 때문에 선행차량과 같은 주행 패턴으로 추종한다고 할 수 있고 비첨두시간는 차두거리가 상대적으로 넓은 것으로 나타났다. 이는 운전자의 행태를 나타낼 수도 있는 것으로 차두거리가 좁을수록 공격적인 운전을 하며 본인의 총 통행시간을 줄이고자 하는 욕구가 크다고 미루어 짐작할 수 있겠다. 하지만 여가통행과 비첨두시간의 경우는 첨두시간에 비해 차두거리가 넓은 것으로 미루어보아 시간적 압박이 적어 상대적으로 여유로운 운전행태를 보인다고 할 수 있겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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