철도 선로전환기는 열차의 진로를 현재의 궤도에서 다른 궤도로 제어하는 장치이다. 선로전환기의 노후화로 인한 이상 상황은 탈선 등과 같은 심각한 문제를 발생할 수 있기 때문에, 선로전환기의 적절한 교체시기를 결정하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 국내 철도 현장에서 획득한 선로전환기의 전류신호로부터 다차원 데이터 큐브를 구성하고 OLAP(On-Line Analytical Processing) 분석을 통하여 체계적으로 "교체가 필요한 데이터"와 "교체 시점이 아닌 데이터" 집합을 정제하여 분류하였다. 또한 선로전환기의 교체시기 탐지 문제를 이진 분류 문제로 해석하여 이진 분류기의 대표적 모델인 SVM(Support Vector Machine)을 탐지기로 설계함으로써 선로전환기의 노후화에 따른 적절한 교체시기를 탐지하는 시스템을 제안한다. 이때, 입력되는 전류 신호를 DWT(Discrete Wavelet Transform)와 PCA(Principal Components Analysis) 기법으로 고차원의 특징벡터 신호를 정보의 손실을 최소화하면서 저차원의 특징벡터로 변환한다. 실제 국내에서 운행 중인 선로전환기의 이상상황 정보가 포함된 대규모의 전류 신호를 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 98%를 넘는 탐지 정확도를 확인하였다.
디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.
본 논문에서는 모바일 디스플레이 디지털 인터페이스용 저전력 고속 수신기 회로를 제안하였다. 새롭게 제안된 저전력 수신기 회로는 바이어스 전류인 싱크 전류와 소스 전류를 공급전압, 공정, 온도 및 공통 모드 입력 전압의 변 동에 대해 둔감하도록 설계되었다. 3.0V${\sim}$3.6V의 전원전압과 -40${\sim}$85$^{\circ}$C의 온도에서 450Mbps 이상의 고속 데이터 수신이 가능하다. 그리고 모의 실험결과 소모전류는500${\mu}$A 이하이다. 테스트 칩은 매그나칩 0.35${\mu}$m CMOS 공정을 이용하여 제작되었으며, 테스터 결과 데이터 수신기 회로와 데이터 복원 회로가 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 정적소비전력을 줄이며, 전류 모드 신호처리의 장점을 최대로 올릴 수 있는 전류 메모리 회로 설계를 제안한다. 제안하는 전류 메모리 회로는 기존의 전류 메모리 회로가 갖는 Clock-Feedthrough와 Charge-Injection 등으로 인해 데이터 저장 시간이 길어지면서 전류 전달 오차가 심해지는 문제를 최소화하며, 저전력 동작이 가능한 Current Transfer 구조에 밀러 효과(Miller effect)를 극대화하는 Support MOS Capacitor를 삽입하는 설계로, 저장 시간에 따르는 개선된 전류 전달 오차를 보였다. 매그나칩/SK하이닉스 0.35㎛ 공정으로 칩 제작을 통한 실험 결과, 저장 시간에 따르는 전류 전달 오차가 5% 이하로 개선되는 것을 검증하였다.
본 논문에서는 Matlab을 이용하여 배터리의 전기적 모델과 내부 파라미터 추출 통해 시뮬레이션을 하였다. IR-drop에 의해 변화한 전압 데이터를 이용하여 부하 전류 변화로 인한 시뮬레이션과 실험 데이터 간의 오차 개선함으로써 배터리 전기적 모델과 실험 전압 데이터를 이용함으로써 확장 칼만 필터(extended kalman filter; EKF) 같은 적응 알고리즘을 사용하지 않고도 오차가 감소된 시뮬레이션이 가능함을 확인하였다.
펌프의 성능을 개선하기 위해서는 펌프의 회전수 정보를 획득할 필요성이 있으나, 일반적으로 연료펌프는 연료탱크 안에 내장되어 그 회전수를 측정하기에 어려움이 있다. 연료 펌프의 회전수는 크게 가속도 센서를 이용하는 방법과 전류센서를 이용하는 두 가지 방법이 있다. 가속도 센서를 이용하는 방법은 연료 펌프의 진동수를 측정하여 회전수로 계산하는 방법이며, 전류 센서를 이용하는 방법은 펌프모터의 주기적 전압방출 특성을 이용하여 회전수를 계산하는 방법이다. 본 연구에서는 전류센서를 가속도 센서와 동시에 장착하여 다양한 측정 조건에 대한 실험을 수행하였다. 결론적으로 전류센서로도 연료펌프의 회전수를 정밀하게 측정하는 것이 가능하였으며 특히 낮은 회전수 영역에서는 가속도센서 대비 강건한 계측특성을 보였다. 오차 1% 이내의 회전수를 측정하기위하여, 가속도센서는 데이터 저장간격 0.5Hz 이하의 설정이 필요하였으며, 전류센서는 데이터 저장간격 2.0Hz이하의 설정이 필요하였다.
본 연구에서는 데이터 마이닝의 방법인 의사결정나무와 인공신경망을 이용하여 리튬 이차전지의 전류밀도 특성에 대해 핵심 설계 인자를 도출하고 비교하였다. 먼저 의사결정나무-인공신경망 모델을 이용한 설계방법으로, 비선형성을 나타내는 초기 극판 설계인자들 중에 의사결정나무 모델을 통해 주요 설계 인자를 도출한 다음 인공신경망을 이용하여 설계인자들 간의 중요도와 전류밀도와의 가중치 분석을 수행하였다. 두 번째 방법은 인공신경망 모델만을 이용한 방법으로, 초기 설계인자들을 별도의 주요 인자 도출 과정 없이 모두 인공신경망을 구축하는데 사용하여 전류밀도와의 연관성 및 가중치를 분석하였다.
본 연구는 엔진 연료펌프의 회전수를 측정하는 방법중 하나인 전류측정법의 타당성에 관한 연구이다. 연료펌프를 제어하기 위해서는 펌프의 회전수 정보를 획득할 필요성이 대두된다. 연료 펌프의 회 전수를 측정하는데 있어서 여러 가지 방법이 있으나 그 중 두 가지 방법으로 실험을 진행하였다. 하나는 가속도 센서를 이용하여 연료 펌프의 진동수을 측정하고 회전수로 환산하는 방법과, 전류 센서를 이용하여 회전수를 계산하는 방법이 있다. 가속도 센서를 사용하는 방법은 신뢰성이 우수하고 정확한 값을 얻을 수 있으나 고가이며 모든 진동을 측정하기 때문에 실제 엔진에서는 사용하기 어렵다. 따라서 전류센서와 가속도 센서를 동시에 적용하여 연료펌프의 성능실험을 수행한 결과, 정밀한 측정을 위한 측정조건을 획득하였다. 정밀한 측정을 위하여 가속도 센서의 경우 0.1Hz이하의 데이터 획득을 필요로 한다. 또한 전류센서로 펌프의 정밀한 회전수 측정이 가능함을 확인하였다.
21세기 프론티어 사업의 일환으로 고온 초전도 케이블을 한국전기연구원과 LS 전선(주)이 공동으로 개발 중에 있으며, 고창에 있는 한전 전력시험센터에 초전도 전력케이블을 설치하고 시험 운전중에 있다. 초전도 전력케이블을 실계통에 설치하기 위해서는 많은 시험을 거쳐야 한다. 본 논문에서는 초전도 전력케이블이 거쳐야 하는 많은 시험 중 하나인 직류 임계전류 측정방법에 대해서 다루었다. 초전도 전력 케이블에 여러 가지 방법으로 전압탭을 설치하고, 각각 직류 임계전류를 측정하였다. 이렇게 측정된 데이터를 분석하고, 초전도 전력케이블의 직류 임계전류 측정에 가장 적합한 전압탭 연결 방법을 제안하였다.
우주발사체I 상단 시스템은 비행 중에 킥 모터 점화, 위성분리와 같은 HBW 점화기 기폭이 순차적으로 발생 한다. HBW 점화기의 기폭시에는 일반적으로 전도성 구조물을 통한 단락전류가 일시적으로 발생한다. 이러한 단락전류는 구동 전원 측으로 최대 전류 값 및 루프 면적에 비례한 일시적인 자기장을 형성시키고 near 필드(${\lambda}/2{\pi}$) 내의 인접하게 위치한 하니스에 자계 결합을 통한 역기전력 발생의 원인이 될 수 있다. 이러한 인접 하니스에 자계 노이즈 결합은 여러 자료를 통해 우주시스템 환경에서 일시적인 데이터 손실의 원인이 되는 것으로 분석되고 있다. 본 논문은 우주발사체의 HBW 점화기 기폭시 발생되는 전도성 구조물 단락전류 귀환현상으로 인한 자계노이즈 분석 및 감쇄방안에 대해 논의하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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