HIL 시뮬레이션은 복잡한 실시간 임베디드 시스템을 개발하고 테스트하는 데 사용되는 기법이다. HIL 테스트는 해양플랜트와 같은 고부가가치 선박인 LNGC의 PMS 성능 검증을 위한 효율적인 플랫폼이 된다. 그러나 국내 조선소를 비롯한 연구기관에서 스스로 HIL 테스트를 수행하기에는 시간이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 전력 공급 장치 / 소비 장치, 제어콘솔, MSBD 로 구성된 FPGA 기반의 PMS-HIL 시뮬레이터를 제안한다. 제안된 HIL시뮬레이션 플랫폼은 실제 장비 데이터를 사용하였고, PMS의 부하 공유 테스트를 수행하였다. 제안된 시스템은 대칭, 비대칭 및 고정 부하분배를 통해 검증하였고 공장수락시험 대체 가능성을 보여 준다. 또한 향후 에너지관리시스템 개발을 비롯한 선박 자동화 및 자율운항을 위한 추가 시스템 개발 시 많은 도움을 줄 것으로 사료된다.
TOF(Time-Of-Flight) 센서에 의해 획득된 정보로부터 3차원 깊이 영상(depth image)을 추출하기 위한 위상 연산기 하드웨어를 구현한다. 설계된 위상 연산기는 DCORDIC(Differential COordinate Rotation DIgital Computer) 알고리듬의 벡터링 모드를 이용하여 아크탄젠트 연산을 수행하며, 처리량과 속도를 늘리기 위해 잉여 이진 수체계와 파이프라인 구조를 적용하였다. 고정 소수점 MATLAB 시뮬레이션을 통해 검증하고 최적 데이터 비트 수 및 반복 횟수를 결정하였으며, MATLAB/Simulink와 FPGA 연동을 통해 하드웨어 동작을 검증하였다. TSMC $0.18-{\mu}m$ CMOS 공정으로 테스트 칩을 제작하였으며, 테스트 결과 정상 동작함을 확인하였다. 약 82,000 게이트로 구현되었고, 400MHz@1.8V로 동작하여 400 MS/s의 연산 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
본 논문에서는 위성통신용 IP 모뎀부를 설계 및 구현하였다. 위성 IP모뎀을 위성 의 전송 대역폭, 통신 효율성 등을 고려하여 0.2%의 오버헤드, $E_b/N_o=6dB$에서 $BER=10^{-5}$, 8KHz의 주파수 보정, 1536Kbps 데이터율, 140MHz의 IF 주파수를 갖도록 설계하였다. 설계된 시스템은 시뮬레이션을 통하여 검증하고 MPC86x 통신 프로세서, TMS320C6416 DSP, FPGA 등으로 모듈구조로 구현하여 개발시간의 단축과 성능개선이 용이한 장점을 갖고있다. IP 연동 및 다중 처리를 위한 임베디드 OS로 리눅스를 이용하여 모뎀의 각 하드웨어 에 대한 디바이스 드라이버를 설계하였다. 개발된 하드웨어는 위성 채널 시뮬레이터로 시험하여 검증하였다. 제안된 IP 모뎀은 휴대형으로 설계 되어 어느 곳에서든지 Internet 통신환경을 제공할 수 있다.
본 논문에서는 TOF(Time-Of-Flight) 센서에 의해 얻어진 정보로부터 3차원 깊이 영상(depth image)을 추출하기 위한 위상 연산기의 하드웨어 구현을 제안한다. 설계된 위상 연산기는 DCORDIC(Differential COordinate Rotation DIgital Computer) 알고리듬의 vectoring mode를 이용하여 Arctangent 연산을 수행하며, 처리량과 속도를 늘리기 위해 redundant binary 수체계와 pipelined 구조를 적용하였다. 제안된 알고리듬은 고정 소수점 MATLAB 시뮬레이션을 통해 검증하고 최적 데이터 비트 수 및 반복 횟수를 결정하였다. 설계된 위상 연산기는 MATLAB/Simulink와 FPGA 연동을 통해 가상의 3차원 데이터 복원 동작을 검증하였으며, 469 MHz의 클록 주파수로 동작하여 7.5 Gbps의 성능을 갖는 것으로 평가되었다.
인공지능(AI)은 최근 다양한 산업과 사회에서 패러다임을 바꾸고 있지만, 최첨단 AI 가 제조업에서는 즉각적인 성과를 보이지 못 하고 있다. 다시 말해, Industry 4.0 시점에서 기존의 접근 방법과 차별화되는 실용적인 방법론이 필요하다. 여기서 중요한 점은 '어떤' 데이터를 '어떻게' 활용하여 '어느' 부분에 적용할 것 인가이다. 제조업은 게임과 같이 가상의 캐릭터가 하나의 객체 단위로 구동되는 것이 아니라 수많은 하드웨어가 물리적으로 조합되어 연동한다. 따라서, 현실 세계에서는 물리적 마모, 고장 등으로 인해 엔지니어의 개입 없이 수천만 번 이상의 반복 학습이 불가능하다. 또, 제조업은 학습을 위한 방대한 양의 데이터를 수집하고 레이블링 하는 것이 매우 어렵다. 이 두 가지 한계를 극복할 수 있는 방법은 현실과 매우 유사한 환경을 시뮬레이션으로 재연 후 강화 학습을 사용하는 것이다. 제조 분야에서 아주 복잡한 환경 중 하나로 이송 설비가 있으며, 본 논문에서는 그리드 분류 시스템을 개발하고 강화 학습을 적용시킬 수 있는 환경을 설계한다.
직렬형 하이브리드 자동차는 구조가 간단하고 단품들의 효율이 높기 때문에 연비성능이 우수하며, 병렬형과 비교하여 배터리, 엔진, 모터의 용량이 상대적으로 고용량인 특징을 가진다. 본 연구에서는 직렬형 하이브리드 자동차의 최적용량매칭을 통해 최적의 연비를 도출하고, 실시간 시뮬레이션 환경에서 사용될 알고리즘을 개발한다. 연구에서 진행된 용량매칭은 모터, 엔진/발전기 및 배터리를 대상으로 13개 주행 사이클에 대하여 순차적으로 이루어 졌으며, 이를 위해 Matlab 환경에서 최적화 기법인 DP(Dynamic Programming)을 사용하였다. 실시간 성능검증을 위한 차량모델은 Simulink 및 AMEsim을 기반으로 개발되었고 실시간 제어로직이 구현된 RCP(Rapid Control Proto-typing)와 연동하여 그 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 18000-3 모드 3로 국제표준화된 13.56MHz RFID PJM(Phase Jitter Modulation) 모드 태그의 동기부 및 복조부 설계를 위해서 최근에 제안된 동기, 복조 알고리즘을 최적화하여 설계하고 구현하는 과정을 보인다. 두 알고리즘을 분석하여 불필요한 레지스터 사용을 최소화하고 국제표준에 근거하여 구현하며, 시뮬레이션 및 테스트는 모델심(Modelsim)과 알테라(Altera) FPGA를 이용하여 검증한다. 3개의 상관기로 구성된 동기부를 구현하기 위해서 총 1,024(16bit ${\times}$ 64cycle)개의 레지스터를 사용하고, 2개의 상관기를 갖는 복조부를 구현하기 위해서 128(2bit ${\times}$ 64cycle)개의 레지스터를 사용한다. 마지막으로 동기부, 복조부를 연동시켜 시뮬레이션을 수행하여, 잡음환경에서 SNR -2dB일 경우에 는 87%의 성공률을, 4dB 이상일 경우에는 100% 성공함을 보인다.
디지털 컨버전스가 이루어지면서 무선기기들 간의 호환성은 단말기의 중요한 특성이 되었고, SDR은 가장 필요한 기술이고 표준이다. 하지만 통신 프로토콜이 다른 무선 환경에서 호환성을 갖는 단말기를 하드웨어만을 이용한 ASIC이나 SoC로 만들기는 어려운 실정이다. 그래서 본 논문은 여러 통신 프로토콜을 가속화 시킬 수 있는 코프로세서의 구조를 제안하였다. 메인 프로세서와 쉽게 연동이 되고, 네트워크의 PHY 레이어에 특화된 코프로세서가 바로 그것이다. 통신 시스템에서 가장 많이 사용하는 변조 방식인 OFDM과 CDM을 사용하는 무선 랜 표준 IEEE802.11a와 IEEE802.11b를 모델링한 C 프로그램을 ARM cross 컴파일러를 이용해 컴파일 하였고, Simplescalar-Arm 버전을 이용해 시뮬레이션 및 프로파일을 수행하였다. 프로파일 결과 비터비 연산과 부동 소수점 복소수 연산이 가장 많은 연산을 차지하였다. 프로파일 결과를 바탕으로 비터비 연산과 부동 소수점 복소수 연산을 가속화 할 수 있는 코프로세서를 제안하여 명령어를 추가했으며, 추가된 명령어는 Simplescalar-Arm 버전을 이용해 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 ARM 코어 하나만 사용 했을 때보다 비터비 연산은 약 4.5배, 부동 소수점 복소수 연산은 약 2배의 성능 향상을 보였다. IEEE802.11a에서는 일반 ARM 코어보다 약 3배의 성능 향상을 보였고, IEEE802.11b에서는 약 1.5배의 성능 향상의 보였다.
Fuel cells are suitable for a power plant of a unmanned aerial vehicle (UAV) as it is not only environmentally friendly and quiet but also more efficient than an internal combustion engine. A fuel cell hybrid UAV has better performance in endurance than a fuel cell only or battery only UAV. One of the key purposes of making fuel cell hybrid UAVs is having long endurance and now maximum 26 hours of flight is possible. Because optimal design and control methods for fuel cell hybrid UAVs are absolutely needed for their long endurance we have to check the methods. The aircraft made by using application-integrated design method has less BOP mass and better performances. The optimal design and control methods are generally based on computer simulations or Hardware-In-The-Loop simulations by using dynamic models for their design and control. The Hardware-In-The-Loop simulation (HILS) is to use a hardware device like a fuel cell stack as well as a simulation program and it allows for making optimally designed applications. This paper introduce efficient methods of design, control and evaluation for the fuel cell hybrid UAVs.
본 논문에서 통합 전장 시뮬레이터 환경인 AddSIM에서 레이다 동작을 모의하기 위한 고해상도 다기능 레이다의 모델링을 제안한다. 다기능 레이다 모델을 AddSIM에 연동하기 위해, 모델링은 물리부, 논리부, 정보부로 구성된 컴포넌트 기반의 구조를 가져야 한다. 이를 위해, 레이다의 RF 하드웨어부를 물리부로, 제어부를 논리부로, 레이다의 RF 제원을 정보부로 각각 분리한다. 레이다의 물리부/논리부에 대한 세부 모델링 방법을 기술하며, 공학급 레벨의 시뮬레이션을 위한 데이터 구조 또한 제시한다. 다중 표적이 교전하는 시나리오에서 다기능 레이다의 성능이 수치적으로 분석하며 제안된 모델에 대한 타당성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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