• Proceedings of the KSME Conference
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• 2001.06b
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• pp.552-557
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• 2001

To minimize the fuel consumption in the hybrid vehicle, the single performance index, which can express the fuel consumption in engine and electric energe consumption in battery system at the same time, is required. In this study we proposed a single performance index with equivalent BSFC concept, and with this, we constructed driving control algorithm, which can determine optimal gear ratio and power split ratio of the engine and the motor, for the parallel hybrid vehicle. Additionally, to verify the validity of this algorithm, driving simulation is performed.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.11
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• pp.1449-1461
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• 2005

In this paper, we propose a vehicle recognition system based on the classification of vehicle identification mark and recognition of vehicle license plate. In the proposed algorithm, From the input vehicle image, we first simulate preprocessing procedures such as noise reduction, thinning etc., and detect vehicle identification mark and license plate region using the frequency distribution of intensity variation. And then, we classify extracted vehicle candidate region into identification mark, character and number of vehicle by using structural feature informations of vehicle. Lastly, we recognize vehicle informations with recognition of identification mark, character and number of vehicle using hybrid and vertical/horizontal pattern vector method. In the proposed algorithm, we used three properties of vehicle informations such as Independency property, discriminance property and frequency distribution of intensity variation property. In the vehicle images, identification mark is generally independent of the types of vehicle and vehicle identification mark. And also, the license plate region between character and background as well as horizontal/vertical intensity variations are more noticeable than other regions. To show the efficiency of the propofed algorithm, we tested it on 350 vehicle images and found that the propofed method shows good Performance regardless of irregular environment conditions as well as noise, size, and location of vehicles.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.239-240
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• 2016

최근 친환경 차량에 대한 관심이 급증함에 따라 고효율 운전이 가능한 하이브리드 전기자동차(Hybrid Electric Vehicle, 이하 HEV)에 대한 관심이 급증하고 있다. 구동형 전동기로는 효율이 높고 단위 체적당 토크가 큰 전동기가 요구되고 있으며, 본 논문에서는 계자권선형 동기전동기(Wound Field Synchronous Motor, 이하 WFSM)를 적용하였다. WFSM은 자속 성분을 임의로 제어할 수 있기 때문에 저속영역부터 고속영역까지 좋은 운전 특성을 가지는 장점이 있지만, 기존 동기전동기와는 달리 제어변수가 증가한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 HEV용 WFSM에 적용된 MTPA(Maximum Torque Per Ampare, 이하 MTPA) 등에 대한 제어 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.10b
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• pp.27-29
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• 2003

최근 자동차시스템의 고품위화에 대한 요구가 지속적으로 증대되어 자동차의 전기시스템화가 급속히 진행되고 있다. 향후 하이브리드 전기자동차 및 연료전지자동차 그리고 차세대 파워트레인의 구동모터에 이르기까지 전기구동모터의 영역은 지속적으로 확대되고 있으며 이러한 움직임은 자동차 전기시스템의 구조자체에 대한 변화를 요구하고 있다. 따라서 본 논문에서는 최근 자동차분야에서의 모터구동시스템의 주요연구 분야에 대해 기술하며 기술발전에 있어서의 문제점 및 극복해야 할 과제에 대해서 논의한다. 차량관점에서의 개선목표를 제시하며 이를 달성하기 위한 핵심기술 및 세부요소기술에 대한 동향을 함께 제시한다. 이를 통하여 모터구동시스템 자체만의 독립적인 기술이 아닌 차량을 고려한 모터 구동시스템의 기술발전에 대한 필요성에 대해 강조한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2009.11a
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• pp.114-116
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• 2009

최근 계속되는 유가 상승과 화석에너지의 고갈 문제, 그리고 환경에 대한 관심 증가로 인해 자동차의 연비 개선 및 배기가스 저감을 위한 친환경 저연비 자동차 기술이 요구되고 있다. 이들 중 하이브리드 차량은 화학적 에너지 저장 장치에 차량 감속 시 회생 제동을 통해 전기 에너지를 저장하고 가속 시 이 에너지를 다시 사용함으로써 연비 개선과 배기가스 저감 효과를 가져 올 수 있다. 이를 위하여 회생 제동 시에 발생하는 에너지를 저장하기 위해 배터리 또는 초고용량 커패시터가 사용 된다. 본 논문에서는 두 에너지 저장 장치의 특성을 전기적인 등가회로 모델로 표현하고 주파수 응답을 통해 온도와 SOC에 따른 각각의 회로 정수를 산출할 뿐 아니라 이 때 주파수 변화에 따른 전압과 전류의 위상차와 역률에 관하여 알아보고자한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.04a
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• pp.125-127
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• 2007

현재 차량 내 네트워크에서 주로 쓰이는 CAN 프로토콜은 네트워크 내에 다수의 노드가 연결되어 동작하는 경우 우선순위가 낮은 메시지의 전송지연이 심각하게 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 다양한 제어 방법들이 제안되어 시험되고 있는데, 본 논문에서는 동적 ID 차당 기법을 연로전지 하이브리드 자동차 네트워크 시스템에 적용하여 각 장치들간의 메시지 전송 지연문제를 해결 하며, 또한 이로 인해 발생하는 차량 내 네트워크 시스템의 수행 주기 변화의 문제점을 샘플링 주기 결정 기법을 이용하여 효율적으로 해결하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2010.07a
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• pp.190-191
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• 2010

본 논문은 전기자동차 (Electric Vehicles, EVs) 및 플러그인 하이브리드 자동차 (Plug-In Hybrid Electric Vehicles, PHEVs)용 리튬 이온 (Li-Ion) 배터리 충전을 위한 3.3 kW급 차량 탑재형 (On-Board) 충전기 하드웨어의 설계 및 제작에 대하여 기술한다. 차량 실장 특성을 고려하여 부하직렬공진형 dc-dc 컨버터를 적용하고, 80-130kHz의 고주파 스위칭 및 ZVS (Sero-Voltage Switching) 기법을 통해 수동소자의 크기를 최적화하여 5.84L, 5.8kg의 저부피, 경량을 달성한다. 전자부하를 대상으로 정전류 (Continuous Current, CC) 및 정전압 (Continuous Voltage, CV) 제어를 수행하여 93%의 고효율 획득 및 성능을 검증한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2010.07a
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• pp.127-128
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• 2010

본 논문에서는 일반 가정용 전원으로 친환경 차량의 배터리를 충전할 수 있는 On-board charger를 위한 단일단 능동클램프 하프브리지 컨버터를 제안한다. 제안하는 컨버터는 4개의 스위칭 소자를 가지며 전 듀티영역에서 ZVS가 성취되므로 스위칭 주파수를 높일 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 타당성 및 성능을 검증하였다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.13 no.1
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• pp.166-173
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• 2005

A vehicle stability control logic for 4WD hybrid electric vehicle is proposed using the regenerative braking of the rear motor and electronic brake force distribution module. Performance of the stability control logic is evaluated for J-turn and single lane change. It is found from the simulation results that the regenerative braking at rear motor is able to provide improved stability compared with the vehicle performance without my stability control. Additional improvement can be achieved by applying the regenerative braking plus electronic brake farce distribution control. It is expected that the regenerative braking offers additional improvement of the fuel economy as well as the vehicle stability control.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.19 no.6
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• pp.97-106
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• 2011

Both an optimal design of the engine operating strategy and fuel economy prediction technique for a HEV under the vehicle driving condition are very crucial for the development of vehicle fuel economy performance. Thus, in this study, engine operating characteristics of PRIUS III were analyzed with vehicle running conditions and the correlations between vehicle tractive power and fuel consumption were introduced. As a result, fuel economy performance of PRIUS III with various test modes were predicted and verified. Errors of predicted fuel economy were between -5% and -1%.