Solar photovoltaic (PV) system shows a non-linear current (I) -voltage (V) characteristics, which depends on the surrounding environment factors, such as irradiance, temperature, and the wind. Solar PV system, with current (I) - voltage (V) and power (P) - Voltage (V) characteristics, specifies a unique operating point at where the possible maximum power point (MPP) is delivered. At the MPP, the PV array operates at maximum power efficiency. In order to continuously harvest maximum power at any point of time from solar PV modules, a good MPPT algorithms need to be employed. Currently, due to its simplicity and easy implementation, Perturb and Observe (P&O) algorithms are the most commonly used MPPT control method in the PV systems but it has a drawback at suddenly varying environment situations, due to constant step size. In this paper, to overcome the difficulties of the fast changing environment and suddenly changing the power of PV array due to constant step size in the P&O algorithm, least mean Square (LMS) methods is proposed together with P&O MPPT algorithm which is superior to traditional P&O MPPT. PV output power is predicted using LMS method to improve the tracking speed and deduce the possibility of misjudgment of increasing and decreasing the PV output. Simulation results shows that the proposed MPPT technique can track the MPP accurately as well as its dynamic response is very fast in response to the change of environmental parameters in comparison with the conventional P&O MPPT algorithm, and improves system performance.
항공무선표지소는 항공이동통신시설(U/VHF송수신기) 및 다양한 항행안전시설을 통해 항공기에게 하늘길을 만들어 주고 안전하게 비행할 수 있도록 도와주는 역할을 하고 있다. 항공기에게 정확하고 안전한 신호를 끊김없이 제공해야 하기 때문에 주변의 큰 수목이나 잡초등을 제거할 필요가 있다. 조경시설의 효율적 관리를 위한 예초작업 중 예초기(Lawn Mower)에 의한 잡음 유입으로 관제업무에 지장을 초래하는 사례가 발생하고 있다. 이에 따라, 예초기가 항공이동통신시설에 어떤 영향을 주는지 분석하기 위해 4행정, 2행정, 배터리형 3가지 종류의 예초기를 대상으로 항공이동통신시설에 대한 간섭 영향 분석을 진행하였고 분석 결과 2행정 예초기가 항공이동통신시설에 크게 영향을 미친다는 점을 알 수 있었다.
본 연구에서는 멀티콥터를 이용한 무인항공용 방제약제 살포시 사용하는 상용 노즐에 3가지 타입에 따른 살포양상과 피복도를 조사하였다. 처리구에 플루페녹수론·메타플루미존(flufenoxuron+metaflumizone) 액상수화제와 비펜트린(bifenthrin) 유제를 살포하고난 뒤, 살포 약제의 낙하입자를 감수지를 이용하여 측정하고 감수지의 피복도를 조사하였다. 낙하입자 분석결과 풍속의 차이에 따라 노즐별 낙하입자 균일도에 차이를 보였으며 제형별 차이는 없었다. 노즐별 분사량은 공식 제공정보와 실제 분사량에 차이를 보였다. 이 결과들은 무인항공기 이용 농업현장방제 및 약제등록시험 가이드라인 설정에 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.
Kang, Seonghee;Choi, Chang Heon;Park, Jong Min;Chung, Jin-Beom;Eom, Keun-Yong;Kim, Jung-in
한국의학물리학회지:의학물리
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제32권4호
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pp.153-158
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2021
Purpose: This study evaluated the features of a pressure mapping system for patient motion monitoring in radiation therapy. Methods: The pressure mapping system includes an MS 9802 force sensing resistor (FSR) sensor with 2,304 force sensing nodes using 48 columns and 48 rows, controller, and control PC (personal computer). Radiation beam attenuation caused by pressure mapping sensor and signal perturbation by 6 and 10 mega voltage (MV) photon beam was evaluated. The maximum relative pressure value (mRPV), average relative pressure value (aRPV), the center of pressure (COP), and area of pressure distribution were obtained with/without radiation using the upper body of an anthropomorphic phantom for 30 minutes with 15 MV. Results: It was confirmed that the differences in attenuation induced by the FSR sensor for 6 and 10 MV photon beams were small. The differences in mRPV, aRPV, area of pressure distribution with/without radiation are about 0.6%, 1.2%, and 0.5%, respectively. The COP values with/without radiation were also similar. Conclusions: The characteristics of a pressure mapping system during radiation treatment were evaluated on the basis of attenuation and signal perturbation using radiation. The pressure distribution measured using the FSR sensor with little attenuation and signal perturbation by the MV photon beam would be helpful for patient motion monitoring.
본 연구에서는 3D 프린팅 FDM 방식의 적층 방향에 따라 기계적 물성이 달라지는 이방성 특성을 확인하고 이를 이용하여 위상 최적설계를 수행하였다. 벤치마크 문제인 자동차 현가장치 부품 중 하나인 로어 컨트롤 암에 대하여 밀도법 기반 위상 최적설계를 수행하였으며, 외부 하중과 이방성 특성에 따라 위상 최적결과가 다르게 나타나는 것을 확인하였다. 이를 이용하여 최적화된 모델에 대하여 3D 프린터로 적층 방향을 달리하여 2가지 시험품을 제작하였으며 인장시험을 수행하였다. 시험시 3D 비접촉 변형률 측정기를 이용하여 변형률을 구하였으며 이를 CAE 응답해석으로 얻은 변형률과 비교한 결과가 정량 및 정성적으로 일치하는 것을 확인하였다. 3D 프린팅 적층 방향을 고려한 위상 최적모델의 인장 실험 결과를 통해 해당 최적설계 방법론의 유효성을 검증하였다.
자유 공간 광통신 시스템에서 발생하는 대기 외란에 의한 광신호 변동을 억제하기 위하여 전광(all-optical) 자동 이득 조절(automatic gain controlled, AGC) 어븀 첨가 광섬유 증폭기(erbium-doped fiber amplifier, EDFA)를 활용할 때의 성능을 실험적으로 평가하였다. EDFA에 입력되는 광신호 입력을 -30 dBm과 -10 dBm으로 각각 설정하여 증폭기가 소 신호 영역과 포화 영역에서 동작할 때의 성능을 실험적으로 비교하였다. 이 때 광신호의 요동은 음향 광학 변조기(acousto-optic modulator, AOM)를 활용하여 구현하였다. 실험 결과로부터 EDFA가 소 신호 영역에서 동작하며, 피드백되는 증폭된 자발 방출(amplified spontaneous emission, ASE) 광 전력이 0 dBm으로 증폭기를 포화시킬 수 있는 경우에 가장 작은 광신호 요동 특성을 얻을 수 있음을 확인하였다.
The aim of current work is to evaluate thermo-electrical characteristics of graphene nanoplatelets Reinforced Composite (GNPRC) coupled with magneto-electro-elastic (MEE) face sheet. In this regard, a cylindrical smart nanocomposite made of GNPRC with an external MEE layer is considered. The bonding between the layers are assumed to be perfect. Because of the layer nature of the structure, the material characteristics of the whole structure is regarded as graded. Both mechanical and thermal boundary conditions are applied to this structure. The main objective of this work is to determine critical temperature and critical voltage as a function of thermal condition, support type, GNP weight fraction, and MEE thickness. The governing equation of the multilayer nanocomposites cylindrical shell is derived. The generalized differential quadrature method (GDQM) is employed to numerically solve the differential equations. This method is integrated with Deep Learning Network (DNN) with ADADELTA optimizer to determine the critical conditions of the current sandwich structure. This the first time that effects of several conditions including surrounding temperature, MEE layer thickness, and pattern of the layers of the GNPRC is investigated on two main parameters critical temperature and critical voltage of the nanostructure. Furthermore, Maxwell equation is derived for modeling of the MEE. The outcome reveals that MEE layer, temperature change, GNP weight function, and GNP distribution patterns GNP weight function have significant influence on the critical temperature and voltage of cylindrical shell made from GNP nanocomposites core with MEE face sheet on outer of the shell.
전기는 다양한 산업에 이용되는 등 현대 사회에 있어서 필수적인 에너지이다. 그러나, 이를 다루기 위한 전자배선 상에서 발생하는 화재의 비율이 매우 높다. 본 연구에서는 다양한 회귀 모델들을 사용한 분석을 통하여 전기 회로의 온도 변화를 예측하는 시스템을 구현하였다. 이를 위해 전기 회로를 제어하는 전자 접촉기 27종을 사용한 회로상의 온도 데이터를 수집하고 수집된 온도 데이터를 이용하여 회귀 모델들을 훈련하였다. 실험에서 실제 온도와 예측온도의 차이가 평균 4℃ 정도 발생하여, 이를 통해 충분히 사용 가능한 수준의 모델을 훈련할 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 연구 결과는 전기 회로의 온도 예측 및 화재 예방에 도움이 될 것이다.
4차 산업시대가 도래하면서 농업의 수요는 날이 갈수록 증가하고 있으며, 작금에 실정에 맞추어 컴퓨터가 농업을 관리하는 스마트팜 기술이 발전하고 있다. 그러나 이를 사용하는 농업종사자들은 스마트팜을 관리 시스템을 설정 및 사용하는 것에 어려움을 느끼고 있다. 본 논문은 차세대 4차 산업혁명 유망 사업중 하나인 ICT기술 농장(이하 스마트팜)의 제어 프로그램의 사용을 용이하게 하기 위하여, Lab-View 스마트팜 관리 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. Lab-View를 기반으로 사용자가 재배하고자 하는 작물의 종류를 간단히 설정하고, 설정된 작물별 적정의 온/습도 데이터를 설정하여, 센서를 통하여 실시간으로 데이터를 수집하여 DB에 저장한다. 이러한 기능을 통해 사용자 측면에서 편의성 및 사용성을 극대화 하도록 하였다.
철강 표면 결함의 검출 및 분류는 철강 산업의 제품 품질 관리에 중요하다. 그러나 정확도가 낮고 속도가 느리기 때문에 기존 방식은 생산 라인에서 효과적으로 사용할 수 없다. 현재 널리 사용되는 알고리즘(딥러닝 기반)은 정확도 문제가 있으며 아직 개발의 여지가 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 EfficientNetV2와 물체 검출기로 YOLOv5를 결합한 강철 표면 결함 검출 방법을 제안한다. 이 모델의 장점은 훈련 시간이 짧고 정확도가 높다는 것이다. 먼저 EfficientNetV2 모델에 입력되는 이미지는 결함 클래스를 분류하고 결함이 있을 확률을 예측한다. 결함이 있을 확률이 0.3보다 작으면 알고리즘은 결함이 없는 샘플로 인식한다. 그렇지 않으면 샘플이 YOLOv5에 추가로 입력되어 금속 표면의 결함 감지 프로세스를 수행한다. 실험에 따르면 제안된 모델은 NEU 데이터 세트에서 98.3%의 정확도로 우수한 성능을 보였고, 동시에 평균 훈련 속도는 다른 모델보다 단축된 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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