한국데이터베이스진흥센터(KDPC)와 전자신문사가 공동 주최한 '전자정부 그랜드 컨퍼런스 및 전시회'가 지난달 3일과 4일 이틀간에 걸쳐 한국과학기술단체총연합회 대강당에서 개최됐다. 정보통신부 행정자치부, KAIST, 전자정부연구센터, 한국행정학회, 전자정부연구회 등이 후원한 이번 '전자정부 그랜드 컨퍼런스 및 전시회'는 한국데이터베이스진흥센터 박준우 전무이사의 개회사로 시작돼 정부 및 산학연 관계자 700여명이 참가한 가운데 성황리에 진행됐다.
무선전력전송은 특성상 수신부에 수신되는 전압이 일정하지 않기 때문에 수신부에 넓은 입력 범위를 갖는 정전압 컨버터가 요구된다. 그 중 Buck-Boost 컨버터는 넓은 입력 범위를 갖기 때문에 무선전력전송 수신부의 정전압 컨버터로 많이 사용 되었다, 본 논문에서는 기존의 Buck-Boost 컨버터의 효율 향상을 위해 Synchronous Buck-Boost 컨버터를 제안하고 시뮬레이션을 통해 두 컨버터를 비교하여 개선된 결과를 확인하였다.
본 논문에서는 영전압 스위칭 탭인덕터 부스트 컨버터를 제안한다. 기존 컨버터는 DCM구간에 MOSFET의 Coss과 RC 스너버 및 탭인덕터의 공진에의해 MOSFET 양단에 전압 오실레이션이 발생하면서 턴온 시점에 따라 MOSFET 발열이 결정된다. 그래서 부하 변동과 부품편차와 무관하게 항상 최저전압조건에서 턴온하여 MOSFET의 발열을 저감하는 회로를 제안한다. 본 논문에서는 제안된 부스트 컨버터의 동작원리를 이론적으로 해석하고, 시제품 제작 및 실험을 통해 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 부밴드에서의 수렴 성능 향상을 위하여 새로운 블록 LMS 알고리듬과 부밴드 각 적응필터에 가변 적응이득을 사용하는 가변 적응이득 블록 LMS 알고리듬을 제안한다. 이들 알고리듬들을 유도하기 위해 새로운 비용함수를 제안하며, 유도된 비용함수는 적응 필터 계수에 대해 2차 형식인 특징을 가진다. 제안한 알고리듬의 수렴 성능을 평가하기 위하여 부밴드 LMS 알고리듬과 가변 적응이득 알고리듬을 컴퓨터 모의 실험을 통해 비교함으로서 성능의 우수성을 입증하였다.
기존의 기계적인 제동시스템은 고장 및 오작동이 잦고 유지보수가 어렵다. 본 논문에서는 부스트 컨버터를 이용한 전기적인 제동 방법을 제안하였다. 200 [W] 풍력발전기를 대상으로 부스트컨버터 제작 및 동작 실험을 하였다. 풍력발전기와 부스트 컨버터를 연계하여 제동 실험을 한 결과 풍력발전기의 최대 정격출력전압 이상이 되는 지점에서 제동이 되는 것을 확인하였다.
인터넷 자원 예약 프로토콜을 구현하고 있는 현재 RSVP(ISI re14.2a4)코드는 QoS를 지원하는 트래픽 제어부(큐 구조)와의 연결을 위해 LLDAL(Link-Layer-Dependent Adaptation Layer) 구조를 가지고 있다 트래픽 제어부와 통신을 하기 위해서 여러 호출들이 구현되어 있지만 실제 이러한 호출들을 사용해서 트래픽 제어를 하지는 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 수락 제어부와 트래픽 제어부를 구현하여 FreeBSD 상에서 일반화된 RSVP 라우터를 구현하였다.
본 논문은 변압기에 부하가 연결 되었을 때 발생하는 전류 고조파에 의한 변압기 손실을 분석한다. 3상 변압기에 대해서 선형 부하와 비선형 부하가 연결되었을 경우 변압기 손실 값을 계산한다. PSIM을 이용하여 부하를 모델링하고 시뮬레이션 수행한다. 시뮬레이션을 통하여 얻어진 데이터를 이용하여 변압기의 손실값을 계산한다.
Junho Kim;Jinhong Kim;Byeongjun Kang;Jaewon Choi;Jihoon Kim;Dongwoo Kang
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.11a
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pp.187-190
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2022
본 논문은 메타버스 등 인공지능 연계 증강/가상현실 부동 중계 플랫폼에서 부동산 영상 기반 매물 소개 시스템 구축에서 사생활 및 개인정보가 영상에 담기게 될 수 있는 위험이 존재하기에 부동산 영상 내의 개인정보 및 민감 정보를 인공지능 기술을 기반으로 검출하여 삭제해주고 복원해주는 인공지능 기술 연구개발을 목표로 하였다. 한국형 부동산 내 민감 object 를 정의하고, 최신 인공지능 딥러닝 기술 기반 민감 object detection 알고리즘을 연구 개발하며, 영상에서 삭제된 부분은 인공지능 기술을 기반으로 물체가 없는 실제 공간영상으로 복원해주는 영상복원 기술도 연구 개발하였다. 한국형 부동산 환경 (영상 촬영 조도, 디스플레이 스타일, 주변 가구 배치 등)에 맞는 인공지능 모델 구축을 위하여, 자체적으로 한국 영상 database 구축 및 Transfer learning for target domain adaptation 을 진행하였다. 제안된 알고리즘은 일반적인 환경에서 98%의 정확도와 challenge 환경에서 (occlusion 빛 반사, 저조도 등) 81%의 정확도를 보였다. 본 기술은 Proptech 분야에서 주목받고 있는 메타버스 기반 온라인 중계 서비스 기술을 활성화하기 위하여 기획되었으며, 특히 메타버스 부동산 중계 플랫폼의 활성화를 위하여 사생활 보호 측면에서 필요한 중요 기술을 인공지능 기술을 활용하여 연구 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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