본 연구 이전에 제안되었던 실시간 교량 모니터링 시스템은 교량 곳곳에 배치되어 있는 센서들로부터 중앙서버로 동축 케이블을 통해 데이터를 송수신하였는데, 동축 케이블을 이용하여 교량 전체의 센서들의 네트워크를 구성하기 위해서는 막대한 인력과 비용이 따르게 된다. 본 연구에서는 USN을 기반으로 한 교량 모니터링 시스템 제안하고, 이에 대한 프로토타입을 설계 및 구현하였다. HSDPA를 통해 얻은 센싱 데이터 값을 TCP/IP 소켓을 통해 교량 모니터링 서버에 전달함으로써 양방향 통신을 구축하여 그래프 변환을 하는 전체 시스템을 구현하였다.
한우 17번 염색체 유전자 지도에서 QTL (quantitative trait loci) 분석을 실시하여 선별된 Loci 값들을 순열검정(Permutation Test)을 이용하여 유의성 검정을 실시하였다. 한편, 우수 경제형질 DNA marker들을 K-평균 군집법을 실시 파악하였다. 또한, 부스트랩 방법을 이용하여 선별된 Locus의 DNA Marker들의 신뢰구간을 구하였다. 이들 QTL과 K-평균법, 부스트랩 방법에 의해 한우의 염색체 17번 BMS941의 우수 DNA Marker 85, 105번을 선별하였다.
본 연구는 대구시의 교통카드자료를 이용하여, 환승정류장의 특성을 분석하였다. 대구시의 교통카드자료는 서울시와 달리 승차 정류장의 내용을 포함하고 있지 않고, 하차 단말기도 설치되어 있지 않기 때문에 환승정류장을 파악하기가 어렵다. 따라서 교통카드자료와 대구시 BMS자료와의 Matching으로 환승통행에 대한 데이터를 구축하여 본 연구를 진행하였다. 환승량 모형은 도심으로부터의 거리와 노선수는 양의 계수를 나타낸 반면, 대기시간은 음의 계수가 나타나는 것으로 분석되었다. 본 분석에서는 Oneway ANOVA 분석을 통하여, 최적의 군집수를 정하였다. 군집1은 군집중심이 2.99로써, 대구시 중심에 위치한 형태이며 군집2는 군집중심이 6.73으로 군집3은 군집중심이 12.78로써, 대구시와 경산시의 경계를 포함하고 있는 형태를 나타내며 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 태양광을 이용하여 에너지를 발전하여 생성되는 전력으로 각종 센서 및 환경 모니터링이 가능하도록 계통 독립형 전력을 공급한다. 생산된 잉여 전력은 리튬 배터리에 저장시켜 태양광이 없는 환경에서도 컨테이너 하우스가 원활한 구동이 가능하도록 설계하였다. 긴 장마나 폭설로 인하여 태양광 생성이 어려우면 디젤발전으로 시스템이 멈추지 않고 구동할 수 있도록 하였다. 태양광 및 전력 관리를 위해 BMS(Battery Management System)를 구축하여 태양광 방/충전 및 사용량을 모니터링한다. 각종 센싱 데이터를 자동으로 기록하고 전송되며, 컴퓨터 및 스마트폰 앱을 통해 무선 모니터링이 가능하도록 설계하였다. 본 연구에서 제안하는 컨테이너 하우스는 계통 전원이 없는 오지, 공원, 행사장, 공사현장 등에서 최적의 에너지 운영을 수행함으로써 효율적인 에너지 관리가 가능하다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권7호
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pp.635-641
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2016
엔진과 전기추진장치를 혼합한 하이브리드 추진 장치를 구동하기 위해서는 셀 단위로 이루어진 수십 개의 리튬계열의 배터리가 들어 있는 팩들로 접속이 된 전원을 사용한다. 따라서 많은 량의 배터리 셀의 상태를 언제든지, 엄격하게 관리할 필요가 있다. 일반적으로 배터리 관리(Battery management system, BMS)는 셀 전압, 전류 및 온도 등의 데이터를 운전 중에 받아서 상태를 컴퓨터로 모니터링 한다. 배터리의 상태를 확인하기 위한 또 다른 중요한 데이터는 배터리의 잔존수명(State of charge, SOH)을 알 수 있는 내부저항과 충전상태(State of charge, SOC)를 알 수 있는 무 부하 단자전압(Open circuit voltage, OCV)이 있다. 그러나 연속운전 중에는 내부 손실저항과 캐패시턴스의 병렬 등가회로로 인하여 내부저항의 측정이 어렵다. 또한 대부분의 에너지저장시스템에는 전압, 전류, 온도 등의 데이터를 이용하여 BMS가 수행되고 있지만, 운전 중에 예기치 않게 배터리 셀의 고장이 발생하는 경우에는 구동 전원장치의 출력전압이 변동하고, 하이브리드 자동차 또는 선박의 추진이 어려울 수가 있다. 본 논문에서는 리튬인산철 배터리 팩을 이용한 하이브리드 선박용 직류전원장치를 대상으로 배터리 셀의 돌발고장 순간에도 직류전원장치의 일정전압을 유지하면서 내부저항의 추정이 가능하고, 정상운전 중에는 OCV의 추정이 가능한 고 안전 BMS를 구현하고자 한다.
본 연구는 EV용 전기차동차의 차세대 에너지원인 리튬이온 배터리 팩을 관리하는 BMS의 성능 검증을 위한 시뮬레이터의 Cell simulation 보드와 이를 컨트롤 할 수 있는 임베디드 프로그램을 개발 하였다. 그리고 시뮬레이터의 속도를 향상시키고, 시스템 단가를 낮출 수 있는 Amplifier를 직렬로 연결하는 방식을 고안하여 OP amp와 트랜지스터를 직렬로 연결하였다. 또한, DAC를 채널마다 사용하여 채널간 절연(isolation)성능 을 기존 방식보다 향상 시켰다. 그리고 전류 제한 보호회로를 구성하여, 외란으로부터 보드를 보호 할 수 있도록 하였다. 개발된 시뮬레이터의 성능 검증을 위하여 각 셀에 5V부터 0.5V까지 0.5V의 크기로 전압을 강하 시키면서 총 10번의 실험을 하였다. 실험 데이터의 유의성 분석 결과, 모든 실험 조건에서 평균 0.001~0.004V 표준 편차로 출력되는 것을 확인하였으며, 이를 통하여 본 시뮬레이터가 높은 유의성 및 반복성을 가지는 시스템임을 확인 할 수 있었다.
2004년 7월, 서울시는 대중교통 이용률을 높이고, 여러 교통 문제를 해소 또는 완화하기 위해 버스 중심의 대중교통체계로 대대적인 개편을 단행하였다. 중앙버스전용차로제가 확대 시행되었고, 광역, 간선. 지선 순환의 네 가지 형태로 노선을 구분. 정비하였으며, 통합거리비례요금제 방식을 도입하였다. 이와 함께 BMS(Bus Management System)의 구축으로 서울시 버스 시스템 전반에 대한 관리 및 제어가 가능해 짐으로써 버스 이용자들에게 보다 신속, 정확하게 실시간 정보를 제공할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 이러한 서울시의 새로운 대중교통체계에 맞추어. 선행연구를 통해 정립된 최적경로 탐색기법들을 적용하여 대중교통 최적경로를 산출하고, 기존의 여러 통행시간예측모형 비교를 통해 선정된 비모수 회귀분석 기법을 적용하여 주간선 및 보조간선 도로망에서의 대중교통 데이터에 기초한 통행시간 예측 응용 프로그램을 구현하였다. 그리고 구현된 프로그램의 정확성과 신속성 평가를 통해 실제 시스템에서의 적용가능성과 그 방안들을 제시하였다.
본 논문에서는 친환경 하이브리드 자동차의 핵심부품중 배터리 전압을 모니터하는 CVM(Cell Voltage Monitoring) 동작에서 모니터링된 배터리 전압을 디지털 데이터로 변환시키는 A/D (Analog to Digital) 컨버터의 설계 및 제작결과를 소개한다. CVM에 적정한 A/D컨버터는 중속동작 및 고분해능의 동작이 필요하여, SAR(Successive Approximate Register) typed A/D 컨버터 사용을 제안하였고, Magna 0.6um 40V 공정을 이용하여 10bits 분해능을 갖도록 설계 및 제작하였으며, 측정결과 FSR(Full Scale Range) 5V 전구간에서 ${\pm}1$ LSB Accuracy의 선형성을 확보하여, CVM 구현에 유용함을 나타내었다.
정확한 SOC 추정은 배터리 운영 전략을 제시하는 중요한 지표로 많은 연구가 진행되었다. 기존 연구에서 검증을 위해 주로 사용되던 시뮬레이션 방식은 실제 BMS 환경처럼 실시간 SOC를 추정하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 실시간 배터리 SOC 추정이 가능한 임베디드 시스템을 구현하고 검증 과정에서 발생 가능한 문제 분석을 목표로 한다. 2개의 라즈베리파이 보드로 구성된 환경은 Simscape 배터리에서 측정된 데이터로 EKF 기반 SOC 추정을 진행한다. 검증 단계에서는 온도에 따라 달라지는 배터리 특성을 고려하여, 다양한 주변 온도에서 결과를 확인하였다. 또 임베디드 환경에서 발생하는 오프셋 오류와 패킷 손실에 대비하여, 문제 상황에서 SOC 추정 성능을 검증하였다. 이를 통해 안정범위의 5%내의 오차를 갖는 실시간 SOC 추정이 가능한 임베디드 시스템 구현을 위한 전략을 제시한다.
출력 운전중 원자로 건물내의 중성자 에너지 스펙트럼의 분포를 살펴보기 위해 중성자 스펙트럼 측정을 수행하였다. 영광4흐기 원자로 건물내 100ft 상에서 4곳, 122ft 상에서 4곳, 144 ft 상에서 8곳을 Bonner Multisphere Spectrometer(BMS) 시스템을 이용하여 중성자 스펙트럼을 측정하였다. BMS는 Cf-252 선원으로 교정하였으며 측정된 데이터는 BUNKI 코드를 이용하여 unfolding 하여 에너지 스펙트럼을 얻었다 분석 결과 100 ft의 경우 평균 중성자 에너지는 0.100 ~ 1.954 MeV, Fluence는 4.913$\times$$10^2$ ~ 1.478$\times$$10^4$ n/$\textrm{cm}^2$, 선량율은 0.56 ~ 289.37 mrem/hr의 분포를, 122 ft의 경우 평균 중성자 에너지는 0.122 ~ 0.320 MeV, Fluence는 4.586$\times$$10^{0}$ ~ 7.743$\times$$10^3$ n$\textrm{cm}^2$, 선량율은 0.05 ~ 201.46 mrem/hr의 분포를, 144 ft의 경우 평균 중성자 에너지는 0.062 ~ 0.578 MeV, Fluence는 7.922$\times$$10^{0}$ ~ 1.703$\times$$10^2$ n/$\textrm{cm}^2$, 선량율은 0.10 ~ 45.58 mrem/hr의 분포를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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