결정성장 도중 전류에 의해 고/액 계면에서 발생하는 Peltier 열을 이용하면 온도구배의 증가와 이에 따른 성장속도의 증가 및 결정성의 향상에 기여할 것이라 예상되어, 고/액 계면에서 복합적으로 발생하는 Peltier 효과를 조사하였다. 전류 밀도, 극성 및 온도구배의 변화에 따른 고상과 액상 및 그 계면에서의 온도변화로부터 이론적 추론에 의해 Peltier 열, Thomson 열 및 Joule 열만의 영향으로 분류할 수 있었고, 고상/액상 계에 대한 Peltier 계수 및 Thomson 계수도 구할 수 있었다.
This paper deals with current distribution analysis of the windings of a superconducting transformer with BSCCO-2223 High Tc Superconducting (HTS) tapes. Current distribution of HTS windings wound in parallel is analyzed by electromagnetic field analysis of finite element method and verified by experiments. For the sake of uniform current distribution, windings must be transposed so to make the impedances of each strands same. The parallel HTS tapes were transposed between the pancakes via non-superconducting joints because it is hard to make transpositions inside the pancake windings. In order to measure current distribution, test windings are fabricated and experimented for both transposed and non-transposed windings. We compared test results with calculated ones.
Superconducting transmission power cable is one of interesting parts in power application using high temperature superconducting wire. One of important parameters in high-temperature superconduting (HTSC) cable design is transport current distribution because it is related with current transmission capacity and AC loss. In this paper, the transport current distribution at conducting layers was investigated through the analysis of the equivalent circuit for HTSC power cable with shield layer and compared with the case of without shield layer. The transport current distribution due to the pitch lenght was improved in the case of HTSC power cable with shield layer from the analysis.
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.
$\textrm{Bi}_{2}\textrm{Te}_{3}$의 고/액 계면을 통하여 전류밀도와 방향을 달리 하면서 통전시켰을 때 발생하는 고상, 액상 및 고/액 계면에서의 미소 온도변화를 측정하였다. 이 냉각(가열) 효과는 전류밀도, 통전방향 및 시간에 따라 다르게 나타났으며, 온도변화에 미치는 Peltier 열, Thomson 열 및 Joule 열의 영향을 이론 및 실험에 의해 각각 분류하였다. $\textrm{Bi}_{2}\textrm{Te}_{3}$의 고/액상간의 Peltier 계수는 -1.10$\times\textrm{10}^{-1}$V이었으며, 고상과 액상의 Thomson 계수는 각각 7.31\times\textrm{10}^{-4}V/K와 5.77\times\textrm{10}^{-5}V/K이었다. 직류를 통전하면서 Bi$_2$Te$_3$결정을 성장한 결과, 고상에서 액상으로 통전한 경우, Peltier 냉각에 의한 온도구배의 상승으로 방향성이 향상된 결정을 얻을 수 있었지만, 전류의 방향을 반대로 하면, 결정성 향상에 별 도움을 주지 못하였다.
심장에서 발생된 전류는 전위 뿐만 아니라 자기장을 생성한다. 본 논문에서는 61 채널 양자 간섭 장치 (SQUID) 시스템을 사용하여 심자도 (MCG)의 신호를 취득하고, 이것으로부터 임상적으로 유의하다고 생각되는 다양한 특징 파라미터를 계산한다. 이를 입력으로 신경회로망 알고리즘을 적용하여 허혈성 심장질환의 분류를 수행하였다. 심자도 신호는 전처리 과정을 통해 파라미터의 추출을 용이하게 하였다. 연구에 사용된 데이터는 정상인 10명과 안정형 협심 증세를 보이는 허혈성 심장질환 환자 10명분의 신호이다. 이들 신호로부터 임상적으로 유의한 특징점, 특징 간격 파라미터 및 진폭비를 추출하였다. 심자도 특징 파라미터를 신경회로망 입력으로 사용하여 허혈성 심장질환의 분류가 가능함을 보였다.
본 논문에서는 유도전동기 고장진단을 위하여 계층적인 하이브리드 뉴럴네트웍을 제안하였다. 시스템의 입출력 데이터에 근거하여 패턴을 분류할 때 단계별 변환 및 분류 기법을 이용하였다. 제안된 방법에서는 실험에 측정된 전류값을 주기별로 주성분분석(PCA) 기법을 이용하여 입력차원을 축소한 후 이를 조건부 FCM으로 방사기저함수의 초기치를 최적화하는데 사용하였다. 이는 주성분분석이 가지는 특성을 이용하여 데이터의 특징을 나누었으며 이를 뉴럴네트웍의 학습 기능을 이용하여 고장검출 모델의 최종 성능을 개선하는 것이다. 이를 실제 계측된 유도전동기 데이터를 이용하여 실험한 결과 제안된 방법의 성능이 기존의 방법들에 비하여 우수함을 알 수 있었다.
최근 MEMS 센서는 기계상태감시에 있어서 전력소모, 크기, 비용, 이동성, 응용 등에 있어서 각광을 받고 있다. 특히, MEMS 센서는 스마트센서와 통합가능하고, 대량생산이 가능하여 가격이 저렴하다는 장점이 있다. 이와 관련한 기계상태감시를 위한 많은 실험적 연구가 수행되고 있다. 이 논문은 MEMS 센서들을 3 가지 인공지능 분류기 성능평가를 위한 비교연구에 대해 설명하고 있다. 회전기계에 MEMS 가속도와 전류센서들을 부착하여 데이터를 취득했고, 특징추출과 파라미터 최적화를 위해 Cross validation 기법을 사용하였다. MEMS 센서를 이용한 결함분류기 적용은 적합하다고 판단된다.
고효율 AC powder EL 소자를 초저가형과 저전력 소모형으로 분류하여 막의 두께와 제조된 유기결합제에 따라 스크린 프린팅법으로 제조하였다. 제조된 소자의 광전기적 특성을 평가하기 위하여 인가 주파수는 400Hz~1kHz, 인가 전압은 50~300 $V_{rms}$까지 변화시켜 휘도 및 전류밀도를 측정하였다. 주파수 및 전압공급원은 정현파 발생 장치로서 frequency generator를 이용하였다. 또한 휘도는 luminometer 의해 측정되었으며 전류밀도 측정을 위하여 multimeter를 사용하였다. 초저가형 AC powder EL 소자의 경우에는 가소제를 첨가하지 않고 발광층의 두께는 45~50$\mu\textrm{m}$이며 유전층의 두께는 약 10$\mu\textrm{m}$에서 43cd/$m^2$ 정도의 휘도와 20$\mu$A/$cm^2$정도의 전류밀도를 얻을 수 있었으며 저전력 소모형 AC powder EL 소자의 경우에는 15wt의 가소제 첨가하에 발광층의 두께는 45~50$\mu$m이며 유전층의 두께는 15~20$\mu$m에서 74cd/ $m^2$정도의 휘도와 30~40$\mu$A/ $m^2$정도의 전류밀도를 얻을 수 있었다. 또한 수명시간에 있어서 본 연구에서 제조한 AC powder EL 소자가 타사 제품보다 절대적으로 우수한 특성을 보였다.다.
본 논문은 배전시스템 내의 공통 접속점에 연결된 부하를 2단계로 분석하여 추정된 부하의 구성비를 왜곡전력 품질지수에 적용하는 방안에 관한 연구이다. 제안된 2단계 분석법은 기존의 배전시스템 내 전기부하의 구성비를 한꺼번에 추정하는 방법과 달리, 부하의 전류 파형을 고려해 전기부하를 분류하여 각 단계별로 부하구성비를 칼만 필터를 이용하여 추정한다. 제안된 부하구성비 추정법의 유효성은 분산전원이 포함된 모의배전시스템을 구성하여 검증한다. 또한, 모의 배전시스템 내에서 추정된 부하구성비를 왜곡전력 품질지수에 적용하여 부하들의 전력품질을 진단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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