Grid-connected inverters (GCIs) with an LCL output filter have the ability of attenuating high-frequency (HF) switching ripples. However, by using only grid-current control, the system is prone to resonances if it is not properly damped, and the current distortion is amplified significantly under highly distorted grid conditions. This paper proposes a synchronous reference frame equivalent proportional-integral (SRF-EPI) controller in the αβ stationary frame using the parallel virtual resistance-based active damping (PVR-AD) strategy for grid-interfaced distributed generation (DG) systems to suppress LCL resonance. Although both a proportional-resonant (PR) controller in the αβ stationary frame and a PI controller in the dq synchronous frame achieve zero steady-state error, the amplitude- and phase-frequency characteristics differ greatly from each other except for the reference tracking at the fundamental frequency. Therefore, an accurate SRF-EPI controller in the αβ stationary frame is established to achieve precise tracking accuracy. Moreover, the robustness, the harmonic rejection capability, and the influence of the control delay are investigated by the Nyquist stability criterion when the PVR-based AD method is adopted. Furthermore, grid voltage feed-forward and multiple PR controllers are integrated into the current loop to mitigate the current distortion introduced by the grid background distortion. In addition, the parameters design guidelines are presented to show the effectiveness of the proposed strategy. Finally, simulation and experimental results are provided to validate the feasibility of the proposed control approach.
열장치의 열성능 평가를 위한 수치 해석에서는 온도, 압력, 체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 열 역학적 성질들의 수치 값이 필요하다. 그러나 열역학적 성질들 사이의 관계를 나타내는 증기표는 그대로 이용할 수는 없기 때문에 모델링하여 사용하여야 한다. 본 연구에서는 스플라인 보간법과 비교함으로써, 습포화증기의 모델링에 신경회로망의 적용 가능성을 검토하였다. 다층신경 회로망을 구성하기 위하여 입력층으로 온도에 대한 1개의 노드, 두 개의 은닉층은 각각 10개와 20개의 노드, 출력층은 포화액과 건포화증기에 대한 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 6개의 노드로 구성하였으며, 스플라인 보간법은 2차 다항식과 3차 다항식을 사용하였다. 소구간으로 구성 된 스플라인 보간법과 비교하여 신경회로망 모델링은 비슷한 백분율 오차를 보여주었으며, 이 결과로부터 넓은 온도 범위의 증기표 모델링에 신경회로망이 아주 강력한 방법임을 확인하였다.
본 논문에서 제안하는 크레인의 이동거리 측정시스템은 전파의 위상 및 크기를 이용하여 거리를 인식하는 기술이다. 제안하는 기술은 거리측정용 무선송수신기를 설계하고, 측정시스템을 구현하며, 송수신된 900Mhz대 RF 신호로부터 중간주파수인 450Khz의 아날로그 데이터를 디스크에 저장한다. RF 측정결과 9.3 dBm의 출력과 96dBc@10khz의 위상 잡음특성을 얻었고 얻어진 RF 신호에 대한 450Khz 데이터를 디지털신호처리를 통하여 거리정보를 얻는 것이다. 측정된 거리의 평가를 위해서 실제거리와 측정된 거리를 비교분석하고, 또한 평균처리 및 진폭특성을 통한 측정오차 제거 방법을 제시하였다. 최종거리 측정 결과 Ref. 신호에 비하여 10m-30m 거리에 대하여 0.12, 그리고 5m 이내의 근거리 실험에서 위상오차가 0.00422이었으나, 진폭특성을 보완하여 4m에서 2.4E-04의 오차를 얻을 수 있었다.
수치해석적으로 열교환기의 열성능 평가를 하기 위하여는 온도, 압력, 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등의 열역학적 성질들의 수치값을 필요로 한다. 그러나 열역학적 성질들 사이의 관계를 나타내는 증기표나 선도를 수치 해석에 직접적으로 이용할 수는 없기 때문에 모델링하여야 한다. 본 연구에서는 2차 스플라인 보간법과 비교함으로써, 물의 과열증기 모델링에 신경회로망의 적용 가능성을 검토하였다. 신경회로망은 온도와 압력 2개의 노드로 구성된 입력층, 각각 15개와 25개의 노드로 구성된 2개의 은닉층, 비체적, 엔탈피, 엔트로피 등 3개의 노드로 구성된 출력층으로 이루어 진다. 스플라인 보간법에는 2차 다항식을 사용하였다. 소구간으로 구성된 스플라인 보간법과 비교하여 신경회로망은 훨씬 더 많은 데이터에 대하여 작은 백분율 오차를 보여 주었으며, 이 결과로부터 신경회로망이 과열증기의 열역학적 성질들을 모델링하는데 아주 강력한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.
분산자원 집합 거래시장에 참여를 원하는 소비자나 사업자를 위한 가상발전소의 전력거래 플랫폼에서 사업참여자의 수요 자원을 관리하고, 이에 적절한 전략을 제공하기 위해 익일 개별 참여자의 수요와 전체 계통의 전력수요를 예측하는 것이 대단히 중요하다. 이러한 전력거래 플랫폼에서 활용하는 것을 목표로 본 논문은 우선 익일의 24시간 전력계통 전력수요예측 모델을 개발하였다. 본 논문에서는 전력수요예측 데이터의 시계열 특성을 고려하여 딥러닝 기법 중 LSTM 알고리즘을 사용하였고, 전력수요량 등의 입출력 값에 원-핫 인코딩 기법을 적용하는 새로운 시도를 하였다. 성능평가에서 일반 DNN과 본 논문에서 구현된 LSTM 예측모델은 각각 평균 제곱근 오차 4.50, 1.89를 나타내어 LSTM 모델이 예측정확도가 높게 나타났다.
본 논문은 ICT 융합기술 분야의 기초가 되는 전자회로 교육을 위한 방법으로 증강현실 기반 전자회로 교육 시스템을 제안한다. 시스템은 실제 회로를 확인할 수 있는 하드웨어 모듈과 증강현실 기술을 적용하여 전류의 흐름, 입·출력, 측정값을 확인할 수 있는 모바일 교육 콘텐츠로 구성된다. 시스템의 안정적인 동작을 목적으로 주요 성능인 이미지 인식에 대한 실험을 진행하였고, 실험 방법은 하드웨어 모듈과 모바일 기기까지의 거리를 일정 간격으로 변경하여 인식률을 측정하였다. 실험 결과 25[Cm] 이상의 거리에서는 인식률 100%를 보였고, 25[Cm] 이하부터는 인식률이 12% 저하되는 것을 확인할 수 있었으며, 이는 거리가 근접하여 촬영된 이미지 손실에서 발생하는 오류의 영향이라 할 수 있다. 향후 본 논문에서 제시하는 교육 시스템을 수업에 적용할 계획이며, 이는 수업의 효율성을 높이며 학생의 흥미유발 및 교과에 대한 이해도를 향상시킨다.
본 논문에서는 수중글라이더용 항법필터 설계를 수행한다. 해양의 염분, 수온 등 해양 정보 획득을 위해서 사용되는 수중글라이더는 저전력으로 장기간 운용이 되기 때문에, 다양한 센서를 적용하기에 많은 제약이 있다. 제한된 수중글라이더의 운용 특성을 고려하여 센서 구성이 다른 두 종류의 위치 추정을 위한 항법 필터를 설계한다. 항법필터는 최소한의 센서출력 정보를 바탕으로 수중글라이더의 동체좌표계 기준 속도를 추정한다. 첫 번째 필터의 센서 구성은 가속도계, 지자계, 심도계 센서로 구성 되어있고, 두 번째 필터는 첫 번째 필터와 동일한 구성에 자이로 센서가 추가된다. 추정된 속도는 자세정보와 융합하여 항법좌표계의 속도정보로 변환 뒤 최종적으로 위치를 추정한다. 제안된 필터의 성능을 분석하기 위해 단일 시뮬레이션 및 몬테카를로 수치해석 기법을 이용하여 분석을 수행하고 수행결과는 표준편차(standard deviation, 1σ)로 분석한다. 각 필터의 위치오차에 대한 표준편차는 334.34, 125.91m이다.
상업용 12인치 급속가열장치(RTP)의 다변수 고급제어기를 개발하기 위하여 열전대가 부착된 웨이퍼를 대상으로 다변수 모델인식을 수행하였다. 웨이퍼에는 7개의 열전대가 설치되어 있으며 10개의 텅스텐-할로겐 램프 그룹으로 가열을 할 수 있다. 모델인식 실험과정에서 웨이퍼의 휨을 최소화하며 최종적으로 10-입력 7-출력의 균형 잡힌 상태공간 모델을 얻기 위한 모델인식방법을 제안하였다. 또한 넓은 온도영역에서 복사에 의한 비선형성을 가장 효과적으로 상쇄시킬 수 있는 출력변수 정의방법을 제안하였다. 600, 700, $800^{\circ}C$ 부근의 정상상태에서 실험을 수행하여 모델을 추정한 결과 상태의 차수는 80~100, 모델출력은 $y=T(K)^2$으로 결정하는 것이 바람직하며, 이때 one-step-ahead 온도예측 오차의 제곱평균은 0.125~0.135 K 정도로 나타났다.
본 논문에서는 질량-스프링 구조를 이용한 새로운 광세기 기반 광섬유 진동센서를 제안하고 시뮬레이션과 부분 실험을 통하여 그 실현 가능성을 제시한다. 제안한 광세기 기반 광섬유 진동센서는 네 개의 구불구불하게 휘어지는 스프링과 질량체 안의 사각형 개구면(aperture)으로 구성된 질량-스프링 구조를 가진다. 광시준기(optical collimator)는 질량체 안의 사각형 개구면의 변위에 의해서 변조되는 광을 넓히는 데 이용된다. 제안한 광섬유 진동센서를 광학적인 면과 기계적인 면에서 해석하고 설계한다. 기계적인 부분의 설계는 이론적인 해석, 수학적인 모델링 및 3 차원 유한요소법 시뮬레이션을 이용한다. 기계적인 진동이 가해질 때 개구면의 상대적인 변위관계를 3차원 유한요소법 시뮬레이션을 이용하여 구하고, 개구면의 상대적인 변위에 따른 출력값을 실험을 통하여 측정한다. 이를 이용하여 진동에 따른 출력 특성을 파악한 결과 센서 민감도 $15.731{\mu}W/G$, 감지영역 ${\pm}6.087G$를 얻었다. 그리고 입력광원의 파워가 10 dB까지 변하더라도 참조광을 이용하여 0.75%의 상대오차를 보이는 매우 안정된 출력광 파워를 얻었다. 제안한 광섬유 진동센서는 간단한 구조, 저비용 및 다지점 측정 가능의 특징을 가지면서, MEMS (Micro-Electro-Mechanical System) 기술을 이용하여 소형으로 간편하게 제작할 수 있는 잠재력을 가진다.
전신방사선조사(total body irradiation)는 크게 두 가지가 있는데 첫 번째는 전후 이문대향조사방법(anterior-posterlor total body irradiation)이고 두 번째는 좌우 이문대향조사방법(lateral total body irradiation)이다. 본 병원에서 시행 중인 방법은 환자의 좌우 이문대향조사방법으로서 환자의 측면에서 방사선이 조사되기 때문에 인체의 윤곽에 따른 방사선의 분포가 각 부분에 대해서 다르게 나타나게 된다. 전신 방사선 치료에서 보상체(Compensator)를 사용하여 몸 전체에 균일한 방사선 분포를 만들어내게 한다. 하지만 이런 보상체의 제작은 인체의 모든 부위에서의 수치, 각 부분의 깊이와 길이가 필요한데 특히 머리 부위와 다리 부위 수치에 대한 세밀한 고려가 중요시 되며 또한 조사되는 방사선량의 정확성이 요구된다. 본 연구에서는 기존에 수작업으로 각 부분을 계산하는 방법에서 방사선데이터 및 환자의 각 부분을 데이터화하여 윈도우 환경에서 사용이 용이한 전신방사선조사 계산 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 보상체의 제작 및 방사선량을 계산할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 프로그램 개발을 위하여 IDL 6.0 (Intersys, USA)과 Visual C++ (Microsoft, USA)를 사용하였다. 전신방사선치료시 사용하는 각 에너지별 최대조직선량비(Tissue Maximum Ratio, TMR), 출력인수(output factor), 거 리 역제곱법 칙(Inverse square law), 빔 스포일 러(beam speller), 조사면(field size) 등의 인수를 데 이 터 베이스화함으로써 환자별 보상체의 자동화 제작 및 방사선량 계산을 할 수 있도록 하여 수작업으로 인해 발생할 수 있는 오차와 시간을 줄일 수 있었다. 개발된 전신방사선조사 프로그램을 활용하여 수작업으로 인한 오차를 줄이고 정확한 수치 및 데이터의 적용으로 전신방사선조사에 대한 치료계획을 최적화한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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