PDP TV의 전력 효율을 향상시키기 위해서는 PDP의 구동과정에서 발생하게 되는 불필요한 전력소모와 AC 입력으로부터 원하는 DC를 얻기 위한 과정 중에 발생하는 전력 소모를 최소화하여야 한다. 일반적인 PDP 구동을 위한 입력 전원단은 2단 구조의 역률 보상형 컨버터를 채용하고 있으며, PDP 구동시 전력소모가 가장 큰 서스테인 드라이버와 리셋 회로의 구동전원을 공급하기 위한 별도의 DC-to-DC 컨버터를 필요로 한다. 그러나 이러한 회로의 구현은 저가의 PDP를 요구하는 시장 상황에 유연하게 대처하는데 많은 어려움을 준다. 따라서 본 논문에서는 최소의 전력 변환단계를 가지도록 서스테인과 리셋 회로의 전원 공급이 가능한 1단방식의 역률보상형 AC-to-DC 컨버터를 제안한다. 제안하는 시스템은 1단방식의 입력전원부 구성을 통해 전력 변환단을 최소화하여 전력 변환 중에 발생하는 손실을 최소화하며, PDP 서스테인/리셋 드라이버의 구동전압을 직접 공급하는 형태로 구성하여 시스템 부피의 감소, 원가 절감을 이룰 수 있다.
스마트워터그리드(Smart Water Grid; 이하 SWG)란 현재 직면에 있는 물 부족, 물 안보, 물 복지 등 물에 대한 문제를 ICT 기술을 활용하여 물관리의 새로운 패러다임을 제시할 수 있는 융합 기술이다. 즉, SWG는 기존의 수자원 관리 시스템의 한계를 극복하기 위해 첨단 정보통신기술을 이용하는 고효율의 차세대 인프라 시스템으로 다양한 수원을 활용하고 물을 효율적으로 배분 관리 운송하여 수자원의 불균형을 해소하고, 첨단센서네트워크를 이용해 용수관리 전분야에 걸쳐 양방향 실시간으로 용수정보를 감시 대응하여 용수관리와 에너지 효율의 최적화된 메가시티(mega-city)에 적합한 지능형 물관리가 가능할 것으로 예상되는 시스템이다. 따라서 국토교통부 과제로 추진중인 SWG 연구단에서 개발한 스마트 워터 기술을 영종도 112 블록에 적용하여 지역주민의 물복지 향상 및 물 사용자에 대한 소비자 만족도를 높이는데 목적을 두고 데모플랜트를 구축 방안을 수립하였다. 영종도 112블록(인천 운서동 및 운북동 일원)은 인천 공촌정수장에서 해저관로를 지나 영종통합 가압장에서 가압 후 공항신도시배수지에서 물을 공급받고 있는 지역으로 면적은 $17.41km^2$, 인구는 약 17,000명, 물사용량 $8,000m^3$/일, 총관로연장 약 55km, 유수율이 겨우 73.2% 지역이다. SWG 적용성 평가를 위해 영종도 112 블록에 유수율 제고 및 운영비용 저감을 목적으로 데모플랜트를 구축하였다. 스마트 계측을 위해 스마트미터 469개(15~20mm), 디지털미터 172개(25~200mm), 누수유무센서 1개소, 다항목 수질측정기 1개소, 유량계 3개소, 수압계 5개소, AMI 시스템 641개 및 물효율 운영프로그램과 물정보 App서비스 기능으로 구성하였다. 물효율 운영프로그램은 실시간 수요량 예측, 배수지 운영에 따른 취수량, 송수량, 펌프 대수조합 및 운전스케줄링이 가능한 경제적 물공급 스케줄링, 관망상태 감시 및 제어(실시간 유량/수압 분석을 통한 누수분석) 기능이 탑재되어 통합운영센터에서 운영할 계획이다. 데모플랜트 운영을 통해 수자원의 효율적인 배분 및 공급, 유지관리 향상, 운영 비용 최소화 등의 결과를 바탕으로 신도시 및 기존도시의 물관리 정책수립에 활용할 수 있을 뿐만아니라 시간적 공간적 불균형 해소 및 물시장 발전에 크게 기여할 것으로 사료된다.
최근 기존의 격자방식의 해석 방법을 벗어나 해석 영역에 대한 분할을 별도로 고려치 않는 수치기법의 실무적 적용사례가 증가 하고 있으며, 이러한 방식중 SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) 방식이 근자에 수자원 분야에서도 도입되어 관수로 및 개수로 해석 또는 복합해석 등에 활용된 바 있다. 최초 도입된 무격자방식의 모형들은 주로 복잡한 형상을 지니는 유체기계 등에 활용성이 높았던 바, 큰 규모의 해석 도메인을 가지는 수자원 분야에서의 SPH의 실무적용 평가와 효율성의 확보를 위해서, 본 연구는 국내 댐을 시범 대상으로 하여 SPH 수치해석 툴을 적용하고자 하였다. 분석 대상댐은 국내 P댐으로서 관리수위의 변동은 크지 않으나, 댐 직상류의 만곡이 심하고 다수의 대규모 취수구를 가진 곳으로 상시 발전방류 및 수시 댐 수문방류에 의해 유체의 흐름이 2,3차원의 복잡성을 띄고있기 때문에, 3차원 전산유체역학 Tool의 적용이 적절한 것으로 판단하였다. 해석을 위해 하류경계조건을 댐축과 문비로 설정하였고 상류 1km까지를 해석의 도메인으로 설정하였다. 소요시간을 줄이기 위해 여러 번의 모의를 거쳐 입자의 평균 입경은 0.6m로 제안하고 시격은 1초 미만(평균 0.5초)로 설정하였다. 수문 및 발전방류는 해당댐의 1~2년 빈도 수준에 해당하는 $5,000m^3/s$ 이하의 유량을 기준으로 하여 모의를 수행하였다. 모의의 안정성을 확보한 이후에는 해당 댐지역의 하류영향을 고려한 문비제어를 반영한 다양한 방식의 수문운영 및 취수지점의 순간 수위 영향을 검토하였다. 그 결과로 본 모의에서는 특정한 수문의 운영 조건에서는 댐수위 계측지점과 인근 취수지점 간에도 0.2m 수준의 순간 수위차가 발생할 수 있음을 보였으며, 이는 경우에 따라 취수시설의 일시적 장애요소로 발생할 수 있음을 의미한다. 따라서, 현재의 취수구조물과 문비운영 특성에 따라 발생가능한 취수장애를 줄일 수 있는 운영조건의 탐색을 위해서 수치모의를 추가로 하였으며, 이 때 댐축 상류의 유속분포에 대한 추가 검토도 수행하였다. 다만, 댐에서 방류시 하류조건에 대한 검토는 추후 보강되어야 할 것으로 판단된다.
본 논문은 저가형 AHRS(: Attitude Heading Reference System)센서를 이용하여 무인 운송체(Unmanned vehicle)의 자세를 무향 칼만 필터 (Unscented Kalman filter)통해 추정하는 방법을 제안한다. 측정된 가속도와 지구자기장 값을 이용하여 UKF의 보정 단계에서 사용될 자세를 계산한다. 롤 (roll)과 피치 (pitch)는 가속도로부터 구해지며 요 (yaw)는 지구 자기장을 이용하여 연산한다. 이때 사용되는 지구자기장 측정값은 강철 효과(hard-iron effect)와 연철 효과(soft-iron effect)에 의해 쉽게 왜곡되기 때문에 계산된 요의 불확실성이 롤이나 피치의 불확실성에 비하여 크다. 본 논문은 이러한 불확실성을 줄이기 위하여 측정된 지구자기장에 포함된 편차성분을 추정하고 보정하여 더 정밀한 요값을 구한다. 제안된 방법을 수조에서의 무인 운송체 항법 실험을 통하여 검증하였다. 실험결과, 자세 추정 성능이 개선되고 이에 따라 위치 추정 성능도 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 시변 최적 FIR 필터를 이용한 전력 신호의 고조파 검출 방법을 제안한다. 잡음이 고려된 전력 신호에 대해 고조파의 진폭과 위상각의 변화량이 확률적 정보로 고려된 시변 상태 방정식 모델에 대해 시변 최적 FIR 필터를 설계하여 고조파 성분을 검출한다. 제안한 검출 방법에 사용된 시변 FIR 필터는 유한 구간의 정보만을 사용하고 어떠한 초기 조건도 사용하지 않도록 설계되어 칼만 필터 기반의 검출 방법의 오차 누적에 따른 검출 성능 저하나 발산 문제를 해결할 수 있다. 또한 FIR 구조의 필터 사용을 통해 칼만 필터 대비 불확실성에 대해 보다 강인한 검출이 가능하다. 시변 최적 FIR 필터의 사용을 통해 시불변 최적 FIR 필터 기반 고조파 검출 방법 대비 보다 일반적인 해를 제공한다. 제안하는 검출 방법의 우수성을 검증하기 위해 시변 칼만 필터 및 적응 칼만 필터 기반 고조파 검출 방법과의 비교 시뮬레이션을 수행한다.
최근, 기후변화에 의해 가뭄 및 홍수의 발생빈도 및 지속시간이 길어지고, 하천유량감소 및 연도별 편차가 증대하고 있다. 이러한 추세는 지속될 것으로 예상되며, 수자원의 관리는 수량, 수질 등을 종합적으로 분석하고 관리하는 쪽으로 변화하고 있다. 이러한 수자원의 관리를 위해서는 수자원관련 기초자료의 취득, 저장, 처리, 활용 등이 유기적으로 이루어져야 하는데, 이를 전자적으로 수행하는 것을 홍수경보시스템이라 하고, 이는 수문관측시스템과 경보방송시스템으로 구분할 수 있다. 수문관측시스템은 댐 유역의 수문현황을 관측할 수 있는 수문관측소(수위, 강우량, 수질)에서 계측된 수문관측자료를 인공위성 등 다양한 통신망을 통하여 댐 사무소에 위치한 중앙감시제어시스템에 전송되고, 수집된 수문관측자료는 1분 단위로 K-water본사에 전송된다. 전송된 자료를 활용하여 각종 수문분석 및 표출을 통해 대내 외에 제공되어 댐에 대한 이 치수의 의사결정을 지원한다. 본 논문에서는 수문관측시스템 구축방안에 대해서 알아본다.
심전도 신호는 위조가 불가능하며 양쪽 손목에서 신호를 간편히 취득할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 심전도 신호의 방향 정보를 이용해 커플링 이미지를 생성하고, 이를 이용한 개인 인식 방법을 제안한다. 제안하는 커플링 이미지는 정방향 심전도 신호와 R-peak를 기준으로 회전된 역방향 심전도 신호를 이용해 생성하며, 생성한 커플링 이미지는 개인별로 고유한 패턴과 명암을 나타낸다. 또한 같은 주기의 심전도 신호 연산을 통해 R-peak 영역 데이터가 증가하여 개인 인식 성능 향상이 가능하다. 생성한 커플링 이미지는 제안한 합성곱 신경망을 이용해 패턴 및 명암에 대한 특징을 추출하며, 네트워크 속도 향상을 위해 다수의 풀링층을 사용해 데이터 크기를 축소한다. 실험은 47명의 공개된 심전도 데이터를 이용하며, 공개된 네트워크 중 top-5 성능이 상위권인 5개 네트워크와 제안한 네트워크를 이용해 비교 실험을 진행한다. 실험 결과 제안한 네트워크의 개인인식 성능이 99.28%로 가장 높게 나타남에 따라, 제안한 커플링 이미지를 이용한 개인 인식 방법이 유효함을 확인하였다.
스마트시티의 도시 환경은 최신 기술로 인해 더욱 편리해지고 있지만, 삶의 만족도는 기존 도시보다 향상되지 못하고 있다. 이는 스마트시티를 건설할 때 기술에만 집중할 뿐 지역 문화의 중요성을 간과했기 때문이다. 본 논문은 캄보디아에서 스마트시티에 적용되는 기술로 지역 문화를 활성화 할 수 있는 가능성을 모색하기 위한 연구를 진행한다. ICT, IoT 기술 등을 사용하여 다양한 문화 프로그램을 연계하는 방법 및 문화유산의 효과적 계승을 돕기 위한 플랫폼을 제안한다. 그러므로, 스마트 시티와 문화와의 융합은 지역 고유의 콘텐츠를 발전시키고 도시의 시민과 관광객의 방문을 유도하여 경제적 이익을 창출할 것이다. 또한, 사회 구성원으로서의 정체성 확립을 돕고, 첨단 기술과 지역 문화가 통합된 스마트시티 구축의 방법론은 유사한 다른 도시에 적용을 가능케 함으로 지역사회와 국제사회에 기여한다.
최근 국내 미세먼지 발생의 증가에 따라 발생하는 인체에 유해한 영향을 줄이기 위하여, 미세먼지 수치를 예측하고 사전 조치를 취할 수 있도록 돕는 기술이 필요해지고 있다. 본 논문에서는 국내 미세먼지 위험 수준을 예측하기 위한 1D Convolutional to Recurrent Neural Network (1-D CRNN) 모델을 제안한다. 제안 된 모델은 딥러닝 신경망의 CNN과 RNN을 결합한 구조이며, 다른 종류의 데이터로 구성된 시계열 데이터 세트에서 데이터 예측을 수행 할 수 있다. 데이터 예측을 위해 국내·외 미세먼지, 풍향, 풍속 데이터를 사용한다. 제안된 모델은 약 76%(부분 최대 84%)의 정확도를 달성했으며, 일반 RNN 모델(53%)보다 정확한 예측 결과를 얻었을 수 있었다. 제안된 모델은 향후 여러 개의 시계열 데이터 세트를 고려해야 하는 데이터 예측 모델 학습 및 실험을 목표로 한다.
지문정보를 이용한 사용자 인증은 편리함과 동시에 강력한 보안을 제공한다. 그러나 유한개의 손가락 개수로 인해 패스워드처럼 변경을 자유롭게 할 수 없기 때문에 사용자 인증을 위해 저장된 지문정보가 타인에게 도용된다면 심각한 문제를 일으키게 된다. 지문정보를 안전하게 보호하기 위한 지문 퍼지볼트 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 기하학적 해싱 기법을 적용하여 지문 정렬 문제를 해결하려는 연구도 진행되었다. 본 논문에서는 기하학적 해싱 기반 지문 퍼지볼트 시스템의 하드웨어 구조를 제안한다. 제안한 구조는 소프트웨어 모듈과 하드웨어 모듈로 통합 구성된다. 하드웨어 모듈은 등록 해시 테이블과 인증 해시 테이블의 변환 특징점의 정합을 담당한다. 실험결과, 제안한 하드웨어 구조의 수행 시간은 지문 특징점의 수가 36개이고 거짓 특징점의 수가 100개 일 때 0.2초, 400개 일 때, 0.53초이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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