AlGaN/GaN 반도체 위에 금속이 접합된 HEMT와 SiO2와 NiO를 게이트 층간막으로 갖는 MOSHFET를 제작하고 NiO 박막에 따른 효과와 특성변화의 원인을 연구하였다. HEMT 구조에서 보인 -3.79 V의 문턱전압은 SiO2를 층간막으로 했을 때 - 5.52 V로 -1.73 V의 음방향 변화를, NiO를 층간막으로 했을 때 -2.76 V로 +1.03 V의 양방향 변화를 나타냈다. 또 NiO MOSFET의 경우 선형성이 증가하여 넓은 범위에 걸쳐 균일한 트랜스컨덕턴스 특성을 나타냈으며 0 V 이상의 게이트 전압에서는 HEMT와 SiO2 MOSHFET보다 더 높은 값을 보였다. 게이트에 입력된 펄스신호가 -5 V~0 V로 스윙할 때 HEMT의 포화 드레인 전류는 0.1 Hz~10 Hz의 주파수에서 20%의 감소를 보인 뒤 그 값을 유지하였으나, NiO MOSHFET은 10 Hz에서부터 지속적으로 감소하여 서로 다른 응답특성을 보였다.
This study proposes a DAB two-stage series structure with insulated bidirectional DC-DC converter for two-way power transfer between the renewable energy of high voltages (1 kV and above). The proposed circuit transforms the existing DAB converter into a two-stage series structure to reduce the pressure in the switch. The problem of power imbalance occurring in the design of the DAB converter second-stage series is improved by applying the cell balancing method circuit and the common mode coupled inductor using an external flying capacitor instead of reflecting the existing improvement measures, voltage balance control, and inductor current control. In addition, a no-load supercharging sequence is proposed in high voltages and high-speed switching by using the fixed duty output method. This study presents the analysis results through the structure of the proposed circuit, the principle of improving the power imbalance problem, and simulations. Prototypes were manufactured to meet the specifications of input/output voltage of 1700 V, maximum load of 65 kW, and switching frequency of 51kHz, and the validity of the topology was verified using the experimental results and efficiency data.
인적이 드문 한적한 곳이나 산악 지역에서 화재가 발생 하였을 때 화재 상황을 정확하게 파악하고 적절한 초동 대처를 한다면 피해를 최소화할 수 있으므로 사전 화재인지시스템과 자동알림시스템이 요구된다. 본 연구에서는 객체인식을 위한 딥러닝 알고리즘 중 Faster-RCNN 및 SSD(single shot multibox detecter)을 사용한 화재 인식시스템을 전력선 통신과 연동하여 자동알림시스템을 시연하였으며 향 후 고압송전망을 이용한 산불화재 감시에 응용 가능함을 제시하였다. 학습된 모델을 장착한 라즈베리파이에 파이카메라를 설치하여 화재 영상인식을 수행하였으며, 검출된 화재영상은 유도형 전력선 통신망을 통하여 모니터링 PC로 전송하였다. 학습 모델별 라즈베리파이에서의 초당 프레임 율은 Faster-RCNN의 경우 0.05 fps, SSD의 경우 1.4 fps로 SSD의 처리속도가 Faster-RCNN 보다 28배 정도 빨랐다.
안전한 홈네트워크 서비스를 제공하는데 있어서 사용자 인증 및 키교환은 아주 중요한 구성요소이다. TTA는 사용자 인증과 키전송 표준으로 EEAP-PW를 채택하고 있지만 이 프로토콜은 전방향 안전성을 제공하지 못하는 것을 포함한 몇 가지 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 먼저 EEAP-PW 프로토콜의 문제점을 분석하고 이를 효율적으로 해결할 수 있는 속성기반의 인증된 키교환 프로토콜(EEAP-AK)을 제안한다. 제안한 프로토콜은 사용자의 속성에 기반한 인증과 키 교환 후 사용자 속성에 따라 홈 네트워크 서비스의 접근성을 차별화 시킴으로 보안의 다양한 레벨을 제공한다. 본 논문에서 제안하는 프로토콜은 EEAP-PW의 문제점을 효율적으로 해결할 수 있어 EEAP-AK를 통한 보다 안전한 홈네트워크 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
서버의 응용계층에 대한 DDoS 공격은 매우 적은 량의 패킷으로 효과적인 공격이 가능하며, 공격 트래픽이 정상 트래픽과 유사하여 탐지가 매우 어렵다. 하지만 HTTP 응용계층 공격 트래픽에는 사용자 의도에 의한 특성이 있음을 찾았다. 정상 사용자와 DDoS 공격자는 동일하게 TCP 계층에서 세션을 맺는다. 이후 최소 한번의 HTTP Get 요구 패킷을 발생한다. 정상적인 HTTP 요구는 서버의 응답을 기다리지만 공격자는 Get 요청 직후 세션을 종료한다. 이러한 행위는 사용자 의도에 의한 차이로 해석할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 차이를 기반으로 응용계층 분산서비스 거부 공격 탐지 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 정상 네트워크와 봇 기반 분산서비스거부 공격 툴에서 발생한 트래픽으로 실험되었으며, 거의 오탐 없이 HTTP-Get 공격을 탐지함을 보여 주였다.
4차 산업혁명 시대의 차세대 미디어 기술인 실감미디어는 사용자 경험을 최적화 하는 환경을 통해 체험하는 기술로 이슈화 되고 있고, 보건·헬스케어 융·복합분야로 빠르게 발전하고 있다. 노년층의 인구 증가로 만성질환의 증가, 인지훈련 및 재활분야의 인프라와 전문인력의 부족으로 이를 해결하기 위해 실감미디어 기술과 서비스를 채택하고 있다. 이에 본 연구는 인지 재활이 필요한 경도인지장애 MCI(: Mild cognitive impairment) 대상자를 대상으로 인지능력과 일상생활 활동능력을 향상시키는 목적으로 인지 훈련 시스템을 설계하고 구현하였다. 향후 AI와 BigData 기반의 지능형 인지재활 통합 플랫폼으로 쌍방향 컴뮤니케이션과 즉각적인 피드백이 존재하는 통합 서비스 플랫폼을 연구과제로 남긴다.
V2X를 탑재한 소형 전기운송차는 기존 자동차의 운전시스템에 더 많은 정보와 기능을 제공할 수 있다. V2X 기술의 주요 요소는 V2V(자동차 대 자동차), V2N(자동차 대 네트워크), V2I(자동차 대 인프라) 등이 있다. 본 연구는 외부장비와 연계되는 VI형 E-PTO를 설계하고 구현하는 것으로 E-PTO는 DC/DC 변환기, DC/AC 변환기, 배터리 양방향 충전시스템 등으로 구성된다. 또한 구동을 위한 기기와 제어시스템을 구현하였다. 기동/정지 및 정상상태 운전 통한 VI형 E-PTO 구성부품에 대한 시험결과는 100ms 이내 회복시간과 순간 전압변동율 10%의 허용 가능한 요건을 충족하였다.
음향 이벤트 검출(Sound Event Detection, SED)은 음향 신호에서 관심 있는 음향의 종류와 발생 구간을 검출하는 기술로, 음향 감시 시스템 및 모니터링 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근 음향 신호 분석에 관한 국제 경연 대회(Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events, DCASE) Task 4를 통해 다양한 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 다양한 영역에서 성능 향상을 이끌고 있는 Dense Convolutional Networks(DenseNet)을 음향 이벤트 검출에 적용하기 위해 설계 변수에 따른 성능 변화를 비교 및 분석한다. 실험에서는 DenseNet with Bottleneck and Compression(DenseNet-BC)와 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 한 종류인 양방향 게이트 순환 유닛(Bidirectional Gated Recurrent Unit, Bi-GRU)을 결합한 DenseRNN 모델을 설계하고, 평균 교사 모델(Mean Teacher Model)을 통해 모델을 학습한다. DCASE task4의 성능 평가 기준에 따라 이벤트 기반 f-score를 바탕으로 설계 변수에 따른 DenseRNN의 성능 변화를 분석한다. 실험 결과에서 DenseRNN의 복잡도가 높을수록 성능이 향상되지만 일정 수준에 도달하면 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있다. 또한, 학습과정에서 중도탈락을 적용하지 않는 경우, 모델이 효과적으로 학습됨을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 AC 리플이 리튬 이온 배터리의 수명에 미치는 영향을 실험적으로 분석한다. 에너지 저장 시스템(ESS)의 이용 효율을 높이기 위해 양방향 전력변환시스템(PCS)이 사용되며, 계통 연계 시 구조상 계통 주파수의 2배의 주파수를 갖는 전류 리플이 배터리에 인가되게 된다. 따라서, AC 리플이 Li-ion 배터리의 노화에 미치는 영향에 대해 분석하기 위해 DC 및 DC+AC 리플 사양의 충/방전 프로파일을 적용하여 노화 실험이 수행되었다. 실험 결과를 바탕으로 직류 내부 저항(DCIR), 증분 용량(IC), 표면 온도를 분석하였다. 결과적으로 AC 리플이 노화에 직접적으로 영향을 미치지 않으며 특정 주기 이 후 배터리 노화가 둔화되는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 AC 리플이 발생하는 어플리케이션에서 전류 리플을 줄이기 위해 적용된 필터를 개선하는 데 도움이 될 수 있다.
태양광 패널의 큰 기생 커패시턴스에 기인하는 과도한 누설 전류를 피하기 위한 단상 태양광 인버터 중에 부스트 컨버터와 하프브리지 인버터를 종속적으로 결합하는 방식은 가장 단순하면서 누설 전류가 가장 작다. 하지만 직류단 전압이 높아 스위칭 소자의 정격 전압이 높고 스위칭 손실이 크다. 본 논문은 부스트 컨버터를 제거하는 대신에 하프브리지 인버터의 출력 측에 2개의 양방향 스위치를 추가함으로써 벅부스트 인버터로 동작할 수 있는 새로운 회로 토폴로지를 제안한다. 고전압 직류단을 거치는 두 단계의 전력 변환을 한 단계로 줄인 덕분에 전력 손실을 절감할 수 있으며 비용 및 누설 전류는 증가하지 않는다. 제안된 회로 토폴로지의 타당성은 컴퓨터 시뮬레이션 및 전력 손실 계산을 통해 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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