• 한국전자파학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1079-1086
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• 2012

본 논문에서는 반도체형 전력 증폭기의 바이어스를 개선하기 위하여 순차 제어 회로와 펄스 폭 가변 회로를 적용한 X-대역 60 W 고효율 전력 증폭 모듈을 설계하였다. 순차 제어 회로는 전력 증폭 모듈을 구성하는 각 증폭단의 GaAs FET의 드레인 전원을 순차적으로 스위칭하도록 회로를 구성하였다. 드레인 바이어스 전원의 펄스 폭을 RF 입력 신호의 펄스 폭보다 넓게 하여 전력 증폭 모듈의 입력 신호가 있을 때만 스위칭 회로를 순차적으로 구동시킴으로써 전력 증폭 모듈의 열화에 따른 출력 신호의 왜곡과 효율을 향상시킬 수 있다. 60 W 전력 증폭 모듈은 고출력 GaAs FET를 이용하여 전치 증폭단, 구동 증폭단과 주전력 증폭단으로 구성하였으며, 주전력 증폭단은 전력결합기를 이용한 평형증폭기 구조로 구현하였다. 설계된 전력 증폭 모듈은 9.2~9.6 GHz에서 듀티사이클 10 %로 동작시켰을 때 50 dB의 전력 이득, 펄스 주기 1 msec, 펄스 폭 100 us, 출력 전력 60 W에서 동작함에 따라 펄스-SSPA 형태로 반도체 펄스 압축 레이더 등에 적용할 수 있다.

• 대한조선학회논문집
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• 제55권5호
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• pp.401-414
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• 2018

Planing hull type ships are often equipped with interceptor or trim tab to improve the excessive trim angle which leads to poor resistance and sea keeping performances. The purpose of this study is to design a controller to control the attitude of the ship by controllable stern interceptor and validate the effectiveness of the attitude control by the towing tank test. Embedded controller, servo motor and controllable stern interceptor system were equipped with planing hull type model ship. Prior to designing the control algorithm, a model test was performed to identify the system dynamic model of the planing hull type ship including the stern interceptor. The matrix components of model were optimized by Genetic Algorithm. Using the identified model, PID controller which is a classical controller and sliding mode controller which is a nonlinear robust controller were designed. Gain tuning of the controllers and running simulation was conducted before the towing tank test. Inserting the designed control algorithm into the embedded controller of the model ship, the effectiveness of the active control of the stern interceptor was validated by towing tank test. In still water test with small disturbance, the sliding mode controller showed better performance of canceling the disturbance and the steady-state control performance than the PID controller.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.542-549
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• 2023

대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.

• 한국광학회지
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• 제27권1호
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• pp.1-17
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• 2016

최근 20 여년간의 괄목할만한 발전을 통해 단일 광섬유 레이저의 출력은 이미 kW 수준을 상회하고 있으며, 기존의 벌크 방식 레이저의 대체 기술로서 여전히 학계 및 산업계의 뜨거운 관심을 받고 있다. 본 논문은 이와 같은 광섬유 레이저의 괄목할만한 성장을 가능하게 한, 이터븀(Ytterbium) 혼입 이득 광섬유 사용 방식, 레이저 다이오드 펌프와 이중 클래딩 광섬유 구조를 통한 광학적 펌프 방식, 더 나아가서 양자결함을 최소화 하는 종렬 펌핑 방식 등 그 주요 요소 기술들을 개괄하고, 그 극한적 고출력화에 따른 발진 효율 및 특성 저하, 시스템 열화 및 불안정성 증대 등과 같은 고출력 광섬유 레이저 기술 자체가 직면하고 있는 다양한 기술적 문제점 및 그 완화 방안을 논의한다. 여기에서는 광섬유 레이저의 고출력화와 더불어 야기되는 다양한 형태의 광섬유내 비선형 현상, 광섬유 손상 및 모드 불안정 현상에 대한 논의를 포함한다. 이와 더불어, 전술한 다양한 출력 제한 현상을 극복함과 동시에 광섬유 레이저의 출력을 현격한 수준으로 더욱 증가시키기 위한 대체 방안으로 최근 주목을 많이 받고 있는 다중 빔 결합 기술에 대해 개괄적으로 논의한다. 특히, 분광형 다중 빔 결합 기술의 개념적 시스템 구성 요소 및 각 부문별 요구 기술에 대해 보다 심화된 논점을 둔다. 최종적으로 현 수준을 뛰어 넘는 광섬유 레이저의 출력 증대와 본 기술의 지속적 발전을 위한 앞으로의 발전 방향을 논의한다.