본 논문은 상용화된 와이어 본딩용 초음파 혼 시스템에서 발생하는 와이어 본딩 불량의 원인을 진동해석을 통하여 파악하고자 한다. 먼저 링 형상의 압전 구동기와 초음파 혼 그리고 캐필러리 등 각 부품의 진동 특성과 136kH의 가진 주파수 근처에서 발생하는 전체 초음파 혼 시스템의 주요 진동 모드들을 유한요소해석을 이용하여 구하였다. 136kHz에서 공진되는 전체 트랜스듀서 시스템의 진동 모드가 종진동 모드가 아닌 굽힘 진동 모드임을 조화 가진 해석과 실험으로 확인하였다. 136kHz에서 발생하는 굽힘 진동 모드는 캐필러리 끝단의 움직임이 종방향 뿐만 아니라 좌우 횡방향으로도 큰 변위가 발생하기 때문에 정밀 작업 시 본딩 불량의 원인이 될 수 있다. 가진 주파수 대역 근처인 119kHz에서 발생하는 종진동 모드는 캐필러리의 횡방향 진동이 감소하기 때문에 본딩 성능의 향상을 위해서 이러한 종진동 모드를 이용하도록 설계 변경이 필요함을 제시하였다.
Longitudinal vibration of an axially moving material is investigated by using the assumed modes method. To circumvent a difficulty in choosing the comparison functions which satisfy the boundary conditions, the assumed modes method is adopted by which equations of motion are discretized. Based on the discretized equations, the complex eigenvalue problem is solved and then the effects of the translating velocity on the natural frequencies and modes are analyzed.
본 논문에서는 묵음 억제 기술이 지원되는 VoIP 트래픽에 비 실시간 트래픽을 위한 전원 절약 모드와 실시간 트래픽을 위한 전원 절약 모드를 동시에 적용하는 혼합 전원 절약 모드를 제안한다. 제안한 방법은 사용자들이 통화를 하고 있는 구간에서는 제 2종 전원 절약 모드를 적용하고 상호 침묵 구간에서는 BTE(binary truncated exponent) 알고리즘 혹은 PSID (probabilistic sleep interval decision) 알고리즘을 적용하여 휴지 구간 (sleep interval)의 길이와 위치를 결정한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 평균 버퍼링 지연 시간, 단말의 에너지 소비 효율, VoIP 패킷의 손실률 등을 고려한다. 시뮬레이션 결과로부터 혼합전원 절약 모드는 VoIP서비스의 최대 허용 패킷 손실률을 만족시키면서 단말의 에너지 소비를 제 2종 전원 절약 모드보다 25%까지 낮출 수 있다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 모드 정합법으로 산란 행렬을 해석하기 위해 효율적인 모드조합에 관하여 연구하였다. Combline 필터에서 가장 많이 사용되어지는 도파관내의 금속봉이 위치한 구조를 연구 모델로 사용하였고 이구종의 산란행렬을 유도하였다. 효율적인 모드조합은 각 불연속 영역에서 산란행렬의 결과 값에 영향이 적은 모드를 찾아내어 제거함으로써 각 불연속 영역에서 TE, TM모드 수를 각각 다르게 조절하여 선택할 수가 있다.
본 논문에서는 편종의 조율 방안을 모색하기 위하여 유물 편종과 현대 편종의 음향 스펙트럼을 비교분석하였다. 유물 편종은 세종대왕기념관에서 소장하고 있는 편종을, 현대 편종은 국립국악원에서 연주되는 편종을 사용하였다. 음향 스펙트럼과 TV 홀로그래피를 이용한 모드분석을 통해 현대 편종의 모드진동수와 모드형상을 파악하였다. 유물 편종의 경우는 음향 스펙트럼 분석만 하였다. 각각의 음고에 해당하는 현대 종과 유물 종의 기명진동수는 9.8 센트부터 203 센트까지 차이를 나타냈다. 유물 편종의 조율 상태가 양호하지 못한 점, 현대 국악에서 기준 황종음고를 서양의 C4로 정하는 경향 등을 그 차이의 원인으로 해석할 수 있다. 편종의 음색을 결정하는 고차 모드진동수의 기명진동수에 대한 상대적인 비율을 조사한 결과, (3,0)a와 (3,0)b모드를 제외한 모든 고차 모드진동수에서 유의미한 차이를 나타냈다. 이 차이는 통계적으로 유의미할 뿐만 아니라 최소가지진동수 이상이었다 이것은 유물 편종과 현대 편종 사이에 음색의 차이가 있음을 시사한다. 조율방안을 모색하기 위해서는 보다 많은 유물 편종에 대한 추가적인 음향 분석, 주물 분석 및 구조에 대한 연구가 필요하다.
2015년 미국 켈리포니아 주의 LEV3 배출가스 허용기준 도입과 함께 국내에서도 2017년부터 LEV 3에 준하는 가솔린 및 가스자동차 배출가스 허용기준이 적용될 예정이다. 이 기준에는 국내 배출가스 허용기준 모드가 FTP-75 모드뿐만 아니라 HWFET 및 SFTP(US06, SC03)를 추가할 예정이다. 대부분의 LPG 자동차는 국내에서 저공해자동차로 인증 받았다. 현재까지는 저공해자동차 등록을 위하여 FTP-75 모드의 허용기준만 만족하면 되었으나 LEV3 기준 부터는 추가된 3가지 모드의 허용기준이 추가될 것으로 판단된다. 본 연구는 LPG차량의 연료분사기술에 따라 LEV3 SULEV SFTP 허용기준 적합여부와 발전방향 제시를 위하여 8종의 LPG 차량과 4종의 가솔린 차량을 대상으로 FTP-75 모드 및 SFTP 모드 배출가스 시험을 실시하였다. 연구결과 최근 출시된 LPLi 1개 차종을 제외하고 SFTP 허용기준을 만족시키는 차량은 없었으며 이를 보완하기 위하여 연소분사 제어기술의 개선이 필요한 것으로 나타났다.
고반복률의 안정된 솔리톤 펄스열 출력을 얻기 위해 재생형 위상 변조에 의한 고차 조화 모드록킹 방식을‘8’구조 광섬유 레이저에 적용하고 실험하였다. 레이저 펄스 출력의 종모드간 맥놀이 스펙트럼으로부터 모드록킹 기본 주파수의 96차 고조파인 400 MHz 성분을 추출하고. 이를 증폭하여 공진기 내의 위상 변조기를 구동함으로써 변조기의 변조 신호에 따라 등간격으로 정렬된 솔리톤 펄스열 출력을 얻을 수 있었다. 이때 솔리톤 펄스의 반치폭 930 fs, 반치 파장선폭은 3.1 nm 였으며, 펄스폭과 주파수 대역폭의 곱이 0.359로써 변환한계에 가까운 솔리톤 펄스임을 알 수 있었다. 변조 주파수가 레이저의 종모드간 주파수 차이와 언제나 정확히 일치하므로 능동형 모드록킹에서 흔히 요구되는 공진기 길이의 조절없이도 안정적인 고차 조화 모드록킹이 가능하였다.
최근의 무선 통신은 LTE, WiMAX, 무선랜 등이 공존하는 이기종 네트워크와 멀티 인터페이스를 탑재한 멀티 모드 단말로 인하여 큰 발전을 이루고 있다. 이기종 네트워크는 다양한 무선 접속 기술을 갖는 통합 네트워크로 상황에 맞는 최적의 무선 네트워크를 이용하여 사용자에게 최상의 통신 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이기종 네트워크의 구성과 연동 레벨 및 구조를 살펴본다. 또한 이기종 네트워크에서 발생하는 주요 이슈인 이동성 제공, 무선 자원 관리, 멀티미디어 서비스 제공에 대해서 분석하고 최신 연구 및 표준화 통향을 소개한다.
단일모드광섬유에서의 유도브릴루앙산란을 설명하고 광원에 의한 기준신호 및 광섬유에서의 유도브릴루앙산란 신호를 이용해 헤테로다인 방식으로 주파수변화를 조사하였다. 수개의 종모드를 갖는 광원과 고리형 광섬유공진기를 결합하여 간단하게 스팩트럼분석기로 광섬유에서의 브릴루앙산란을 관측할 수 있다. 이 방법은 기준맥놀이 신호를 사용하기 때문에 13GHz 영역에서의 주파수변화를 수 GHz의 낮은 영역에서의 주파수변화로 브릴루앙산란 신호를 볼 수 있다. 분산천이광섬유와 크래딩에 Ti 도핑된 광섬유및 일반단일모드광섬유를 적절히 선택하여 13GHz 영역에서의 주파수변화를 수 GHz 이하의 영역에서 주파수변화로 조사하니 각각 3.32GHz, 900MHz 및 870MHz였다.
본 연구에서는 운전자 별로 생활 중에 이동하는 주행 도로의 특징 및 교통상황이 서로 다르며 운전습관이 상이함을 고려하여, 운전자 혹은 운전자 그룹별 기계학습모형을 구성하고, 학습된 모델을 분석하여 운전자의 주행모드 별 특징을 탐색하여 자율 주행 자동차를 시뮬레이션 하였다. 운전지식을 활용하여 주행조작 전후 센서의 동작 상황에 따라 8종류의 종방향 모드와 4종류 회전모드로 구분하고, 종방향 모드와 회전모드를 결합한 21개의 결합형 주행모드로 세분화 하였다. 주행모드가 레이블 된 시계열 데이터에 대해 딥러닝 지도학습 모델인 RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), Bi-LSTM 모델을 활용하여서 운전자 별 혹은 운전자 그룹별 주행데이터를 학습하고, 학습된 모델을 테스트 데이터 셋에서 주행 모드인식률을 검증하였다. 실험 데이터는 미국 VTTI 기관에서 수집된 22명의 운전자의 1,500개의 실생활 주행 데이터가 사용되었다. 주행 모드 인식에 있어, 데이터 셋에 대해 Bi-LSTM 모델이 RNN, LSTM 모델에 비해 향상된 성능을 보였으며, 최대 93.41%의 주행모드 인식률을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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