인버터에 사용되는 전력용 반도체 소자의 정션 온도는 모듈의 보호 및 수명 예측에 중요한 영향을 미친다. 온도를 추정하기 위해 제조사에서 제공되는 데이터 시트로부터 피라미터를 찾아 입력하게 되는데, 온도, 전류 및 $R_g$ 저항 등의 요인에 의해 이 파라미터가 변경된다. 본 논문은 온도 추정 과정에서 사용되는 파라미터에 온도에 따라 변동되는 성분을 선형화하여 추가하여 현재 온도에 맞는 파라미터를 계산해 낼 수 있는 방법에 관한 것으로 데이터 시트로부터 미리 계산된 계수 값을 이용하여 수식적으로 온도 의존성을 반영할 수 있다.이를 이용하여 부하 전류, 스위칭 주파수, DC Link 전압 등의 변동에 따라 정션 온도를 실시간으로 추정하였으며, iGBT 의 상단에 온도 센서를 부착하여 추정결과를 검증하였다. 본 방법을 통해 파라미터의 온도 의존성을 수식적으로 반영할 수 있으므로 파라미터를 저장하는 인버터의 데이터 저장 공간을 최소화 할 수 있다.
기존의 버스트 모드 자동전력제어 회로는 저 전력과 단일 칩화에 적합한 효율적인 구조인 반면에 데이터 율(data rate)이 높아짐에 따라 영의 밀도(zero density) 영향을 심하게 받아 에러를 야기하였다. 본 논문에서는 더블 게이트 MOS와 MOS다이오드를 이용하여 주입전류의 불균형을 보상하는 할 수 있는 새로운 구조의 첨두 비교기를 고안하고 이를 자동전력제어 회로에 적용하여 높은 데이터 율에서도 영의 밀도 변화에 강한 버스트 모드 자동전력제어 회로를 제안하였다. 제안한 자동전력제어 회로 내의 첨두 비교기는 높은 데이터 율에서 영의 밀도 변화에도 불구하고 정확한 전류비교 기준점을 견지하며 에러 없이 정상동작 하였다. 또한 제안한 첨두 비교기는 저전력 구조이고 대용량의 커패시터가 사용되지 않아 단일 칩화에도 적합하였다.
기존의 버스트 모드 자동전력제어 회로는 데이터 율이 증가함에 따라 마크밀도 변화 영향을 심하게 받아 에러를 야기하였다. 이 문제를 해결하기 위해 높은 데이터 율에서도 마크밀도의 영향을 배제시킬 수 있는 새로운 구조의 첨두 비교기를 고안하고 이를 자동전력제어 회로에 적용하여 마크밀도 변화에 강한 버스트 모드 자동전력제어 회로를 제안하였다. 제안한 자동전력제어 회로 내의 첨두 비교기는 높은 데이터 율에서 뿐만 아니라 광범위한 기준전류 및 차 전류 변화에서도 미소한 마크밀도 변화 영향만을 보여 마크밀도 변화에 매우 강한 특성을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 OLED 패널 소스 구동회로에서 구동 전류의 크기와 폭을 조절하는 새로운 amplitude width modulation(AWM) 방식을 제안하였다. 기존의 소스 구동회로에서 pulse amplitude modulation(PAM) 방식은 DAC 회로 추가로 인해 크기가 커진다는 단점이 있고, pulse width modulation(PWM) 방식은 낮은 그레이 신호 레벨에서 발광 효율이 나쁜 단점이 있다. 이와 같은 단점을 개선하기 위해 본 논문에는 색상 데이터 비트의 MSB를 이용하여 구동 전류의 레벨을 제어하고, 데이터 비트의 LSB를 이용하여 구동 전류의 폭을 조정하는 구동방식을 제안하였다. 제안된 구동 방식은 $0.35-{\mu}m$ 3-poly 4-metal CMOS high voltage 공정을 사용하여 구현하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 AWM 구동 회로가 PAM 방식에 비해 회로 크기를 줄였고 신호 레벨이 낮은 영역에서 PAM과 거의 동일한 발광 효율을 얻었다.
태양흑점폭발로 인해 방출되는 코로나 물질은 지자기 교란을 일으킨다. 대규모 지자기 교란으로 인한 유도전류는 변압기 손상을 일으킬 수 있다. 이러한 유도전류를 산출하기 위해 먼저 유도전기장을 산출해야 한다. 푸리에 변환 방법을 적용한 유도전기장 산출방법은 정확도가 높으나, 1일 24시간 동안의 관측 데이터가 필요하다. 반면, 적분 공식을 적용한 유도전기장 산출방법은 실시간 데이터로 산출이 가능하나, 정확도 확인이 요구된다. 이 논문에서 적분 구간을 조정하여 푸리에 변환 방법의 결과값과 오차를 줄이고자 하였다. 그 결과, 적분 공식을 적용한 유도전기장 예상값은 푸리에 변환방법의 예상값과 상관성이 높았으며, 적분 공식으로 산출한 유도전류 예상값은 유도전류 관측값과 시간 동기 및 방향이 일치하고, 그 크기가 오차 범위 1 A 이하에서 92 % 이상 일치함을 확인하였다.
본 논문은 전력계통의 배전계통시스템에서 FRTU(Feeder remote terminal unit)의 고장검출 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. FRTU는 상과 지락에 관한 고장검출을 할 수 있다. 특히 고장픽업 기능과 돌입억제기능은 일반적인 부하전류로부터 고장전류를 구별할 수 있다. FRTU는 돌입전류 또는 설정값을 초과한 고장전류가 발생하면 고장표시기(FI)로 고장을 발생한다. 짧은 시간 푸리에 변환(STFT) 분석은 주파수와 시간에 관한 정보론 제공하고, 퍼지 중심 평균 클러스터링(FCM) 알고리즘은 고조파의 특성을 추출한다. 고장 검출기의 신경회로망 시스템은 최급강하법을 이용하여 고장상태로부터 돌입전류를 구별하도록 학습된다. 본 논문에서는 FCM과 신경회로망을 이용하여 고장검출기법을 개선하였다. 검증에 사용된 데이터는 22.9KV 배전계통 시스템에서 실제 측정된 데이터이다.
최근 IoT기반으로 가전제품을 실시간 모니터링을 하는 스마트 플러그가 활성화 되고 있다. 이를 통해 상시 실시간 에너지 소비 모니터링을 통한 소비자의 에너지 절약 유도를 하고, 소비자 설정 기반의 알람 기능을 통해 소비전력을 절감하는 효과를 보고 있다. 본 논문에서는 이러한 실시간 모니터링을 위해 벽 전원 콘센트에서 나오는 교류 전류를 측정한다. 이때, 가전제품마다의 전류 패턴을 분류하고 어떤 제품이 동작하는지 판단을 위해 딥러닝(Deep learning)으로 실험하였다. 전류 패턴의 학습으로 제품의 종류에 따른 인식 성능을 검증하기 위하여, 교차 검증 방법과 붓스트랩(Bootstrap) 검증 방법을 이용하였다. 또한 Cost function과 학습 성공률(Accuracy)이 Train 데이터와 Test 데이터가 동일함을 확인하였다.
넓은 온도 범위에서 고정된 구동 전류로 동작하는 VCSEL(Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser) 송신기의 저전류 동작 특성을 살펴보았다. 사용된 VCSEL은 산화형 850 nm 레이서로, $d^2I_{th}/dT^2$값이 약 $1.346\times10^{-4}mA/^{\circ}C^2$으로 문턱전류의 온도의 존성이 비교적 낮은 것이었으며, 데이터 속도는 1.25 Gbps였다. 칩 상태에서의 광출력-전류-전압을 측정하여 $20^{\circ}C$에서의 광출력이 1 mW가 되는 전류를 on 전류로 설정한 후 $-20^{\circ}C$에서 $80^{\circ}C$의 온도 범위에서 $20^{\circ}C$ 간격으로 온도를 바꾸어가며 off 전류의 변화에 따른 turn-on 특성, turn-off 특성 그리고 eye-diagram을 관찰하였고 온도와 off 전류에 따라 eye-diagram에서 rise time, fall time, extinction ratio, timing jitter가 어떻게 변화하는지를 살펴보았다. 그 결과 최소 문턱전류보다 약 $0.1\sim0.2mA$ 정도 낮게 off 전류를 설정하면 $-20^{\circ}C$에서 $80^{\circ}C$의 온도 범위에서 off 전류와 on 전류를 변화시키지 않고 1.25 Gbps에서 송신기로 동작 시킬 수 있음을 확인하였다.
전철화 확대의 영향으로 전차선로 변의 고장발생 빈도는 지속적으로 증가하여, 고장위치를 표정하는 시스템의 중요도는 향상되고 있다. 그럼에도 전차선로의 정확한 고장위치 표정은 매우 어려운 현실이다. 본 논문에서는 기존 회로방정식으로 제안된 전차선로 임피던스 계산이론에 대해 현장실측 데이터를 활용하여 보편화 정리하고 변전소 및 운행차량의 전압, 전류 데이터를 동기화 실측하여 전차선로의 임피던스를 예측 하였다. 또한 예측된 전차선로 임피던스값의 유효성 확인을 위해 동일지점에서 열차전류에 따른 임피던스 변화 정도를 시뮬레이션으로 확인하였다. 끝으로 측정 데이터와 지락시험을 통한 데이터를 비교 분석하였다. 본 기법은 강제지락시험, 인공지락시험을 통해 임피던스를 예측하는 현행 방식 대비 열차운행 중단 없이 다수의 데이터를 확보할 수 있고 시간경과에 따른 임피던스 변화에 대해서도 신속하고 편리하게 대응할 수 있는 장점이 있는 것으로 판단된다.
도시가스 배관의 안전을 위해 다양한 시스템이 가동되고 있지만 대부분 현장점검에 의존하는 한계점을 가지고 있다. 본 연구에서는 국내 도시가스 공급업체들 중 하나인 중부도시가스사의 실시간 배관운영 데이터를 분석해 배관의 위험을 예측한다. 배관의 압력, 출력전압, 출력전류, 방식전위, 전위값 데이터와 기타 도시가스 관련요인 데이터를 통합해 상관분석을 진행한다. 그리고 특정 공급권역의 실시간 배관 압력 데이터를 분석해 압력 수치를 예측한다. Random forest regression과 support vector regression(SVR) 알고리즘을 사용해 모델을 구성한 결과 배관 데이터의 시계열 정보를 추가한 데이터 셋과 random forest regression을 사용한 모델에서 가장 우수한 예측 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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