휴대용 기기의 소비 전력을 낮추고 영상의 질을 개선하기 위해, 주변 밝기에 따라서 LCD 모듈의 백라이트를 조정하는 방법을 사용할 수 있다. 이를 효과적으로 구현하기 위해서 LCD 패널에 광 센서와 신호취득 회로를 집적하고자 했으며, LTPS TFT 공정을 이용하여 설계했다. 서로 다른 LCD 패널의 광 센서에 대한 특성 편차를 보정하기 위해 새로운 개념의 start-up 보정 방식을 제안하였다. 이와 더불어 광 전류 정보를 디지털 형태로 전달하기 위해 time-to-digital 방식을 사용하였으며, 이를 start-up 보정 방식과 효과적으로 결합하는 dual slope 보정 방법을 제안하였다. LTPS TFT 공정을 이용하여 최종적인 신호취득 회로를 구현하고자, 간단하고 안정적인 회로 구조와 타이밍을 제안하고 설계 및 검증을 진행했다. 설계한 신호취득 회로는 별도의 검사 설비 없이 광 센서 편차의 보정이 가능하며, 60dB 범위의 입력 광에 대해 10배수 구간 마다 4 단계의 디지털 데이터를 출력한다. 신호취득 속도는 100Hz이며, 디지털 변환의 선형 오차는 18% 미만이다.
본 논문에서는, 오류가 발생되어 심각한 피해와 문제의 우려가 있는 하드웨어에 대한 안정성 및 신뢰성을 높이기 위해 PC에서 결함 주입 방법을 이용한 검증시스템의 구현 방법을 제시한다. 검증시스템은 PC에 디지털 I/O 카드를 연결하여 대상 하드웨어 시스템에 소프트웨어 및 하드웨어 방법으로 신호를 입력할 수 있으며, 결함을 생성하여 입력할 수도 있다. 그리고 대상 하드웨어 시스템에서 출력되는 신호를 디지털 웨이브폼 그래프로 모니터링이 가능하도록 구현하여 입력 신호에 따른 출력 신호를 비교하여 신뢰성을 평가할 수 있다. 검증시스템을 이용하여 원자력 발전소 시스템 계통장치 FPGA 펌웨어를 테스트 및 검증하였으며, 소프트웨어 방법과 실장테스트 방법에서의 문제점을 해결하여 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 극저주파 자계 세기를 원격으로 측정하기 위한 장치를 설계하고 제작하였다. 자계 측정기는 자계를 등방적으로 측정하기 위하여 3축 자계 센서를 사용하였으며, 측정 대역내 주파수에서 주파수 특성을 보상하기 위하여 등화기를 사용하였다. 3축 자계 센서의 출력 신호를 시간적으로 다중화 시켜, 3축간 균일한 이득 및 주파수 특성을 얻었다. 자계 측정 레벨 범위는 $0.01{\sim}10.0\;uT$이며, 측정 주파수 대역은 $40{\sim}180\;Hz$이 되도록 설계하였다. 제어 시스템은 무선으로 자계 측정기에 접근하며, 최대 접근 거리는 1.0 km이다. 제작된 장치의 측정 레벨 오차는 5% 이내이다. 제작된 장치는 고전압 송전선이 지나는 골프 연습장에 설치되었다.
본 논문에서는 6~18 GHz 대역 8-비트 true time delay(TTD) 회로의 설계 및 측정결과에 대하여 기술하였다. 단위 지연 회로는 상대적으로 시간 지연 변화율이 일정한 m-유도 필터(m-derived filter)를 이용하였다. 설계한 8-비트 TTD는 2개의 single-pole double-throw(SPDT)와 7개의 double-pole double-throw(DPDT) 스위치로 구현하였으며, 인덕터를 이용하여 반사 특성을 개선하였다. 설계된 8-비트 TTD는 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 제작하였다. 측정된 TTD 회로의 시간 가변 범위는 250 ps이고, 시간 지연 해상도는 약 1 ps이다. 6~18 GHz의 동작 주파수에서 RMS 시간 지연 오차는 11 ps 미만이며, 입출력 반사 손실은 10 dB 이상이다. 공급 전압은 1.8 V이며, 소비 전력은 0.0 mW이다. 칩 면적은 $2.36{\times}1.04mm^2$이다.
본 논문은 무선통신 환경에서 이진 부호화된 네트워크 코딩 기술을 고차원 변조 방식과 결합하는 방식을 다룬다. 기존의 물리계층 네트워크 코딩 기술에서 중계 노드는 2개의 소스 노드에서 수신된 심볼들 사이의 엄격한 전력 제어와 위상 보상을 요구한다. 그러나 무선 페이딩 채널을 고려하면 소스 노드들에서 채널을 미리 알고 보상하는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 중계노드에서 수신단 채널 정보만을 이용하는 네트워크 코딩 수신 기법을 고려한다. 특히, 각 소스 노드들이 QPSK, 16QAM 등과 같은 고차원 변조방식을 사용했을 경우 사용할 수 있는 수신 기법을 제안하고, 채널 부호화 기법이 적용되었을 경우와 적용되지 않았을 경우에 대하여 그 성능을 분석한다.
본 논문에서는 인천공항 Concourse 지역에서 항공정보통신 무선 채널의 경로 손실 모델에 관해 연구하였다. 항공정보통신 주파수 밴드인 VHF/UHF 채널 중에 두 개의 주파수에 대해 전파 측정을 수행하였다. 현재 운영 중인 송신 사이트에서 변조 신호를 제거한 캐리어 파워를 송신하였으며, 전파 측정을 위해 수신기를 장착한 이동 차량을 이용하여 Concourse 지역에서 전파 측정을 수행하였다. 송신 파워, 주파수, 안테나 위치 등은 현재 운용 조건과 같다. 경로 손실 계수 및 실험적인 경로 손실 식은 기본적인 경로 손실 모델 및 하타 모델 등을 이용하여 추출하였다. Concourse 지역에서 추출된 LOS/NLOS 경로 손실 계수는 128.2MHz 및 269.1MHz에서 각각 3.1/3.13 및 3.01/3.38이었고 예측 에러의 편차는 각각 2.77/3.17 및 4.01/3.66이었다. 추출된 경로 손실 계수를 이용하여 Concourse 지역에서 전파 경로 손실식과 실험적인 경로 손실 계수를 도출하였으며 또한 다른 전파 패스 모델과 비교하였다. 이러한 결과는 항공정보통신 사이트 최적 위치 선정 및 항공정보통신 서비스 평가에 도움이 될 것이다.
본 논문은 저압계통에서 전기화재의 징후인 직렬아크의 검출방법에 대해 기술하였다. 제안한 검출회로는 전원주파수 성분을 80dB 이상 감소시킬 수 있는 저역차단주파수가 3kHz인 고역통과필터와 아크신호만을 검출하기 위한 중심주파수가 4kHz인 대역통과필터로 구성된다. UL1699에 규정된 아크발생장치를 이용하여 비선형부하인 위상제어 백열전구와 고주파발생부하인 인버터 추동 유도전동기에서 직렬아크신호를 모의하여 성능을 평가하였다. 실험 결과로부터 세안한 방식은 비선형부하와 고주파발생하에 대해서도 직렬아크신호를 정확히 구분함으로써 현재 최대 문제인 검출오류를 해결하였음이 확인되었다.
기존에 건조되어 있거나, 신규로 건조되고 있는 선저를 검사하기 위해선 전문 잠수부가 직접 수중 하부에서 육안으로 검사를 한다. 하지만 직접 사람이 하는 일이기 때문에 인명사고, 충돌사고 등 많은 위험이 뒤따른다. 이를 해결하기 위해 Visual Inspection을 위한 선박 검사용 수중 드론 개발이 필요하다. 수중 드론에 적용되는 기술과 각 부품의 용도와 제작 과정, 펌웨어 개발과 같은 제작 방법에 관해 기술하였으며 수중에서 드론 자체의 주행 능력과 크롤러를 이용한 주행 능력을 측정하여 차이를 비교해보고 위치 추적 장치 테스트를 통해 실제 위치와의 오차를 확인하였다. 본 연구를 통해 제작된 수중 드론을 작업 현장에서 사용하였을 때 인명사고를 예방하고 경제적 효과와 안정성을 얻을 것으로 기대된다.
Accidents prevention and mitigation is the highest priority of nuclear power plant (NPP) operation, particularly in the aftermath of the Fukushima Daiichi accident, which has reignited public anxieties and skepticism regarding nuclear energy usage. To deal with accident scenarios more effectively, operators must have ample and precise information about key safety parameters as well as their future trajectories. This work investigates the potential of machine learning in forecasting NPP response in real-time to provide an additional validation method and help reduce human error, especially in accident situations where operators are under a lot of stress. First, a base-case SGTR simulation is carried out by the best-estimate code RELAP5/MOD3.4 to confirm the validity of the model against results reported in the APR1400 Design Control Document (DCD). Then, uncertainty quantification is performed by coupling RELAP5/MOD3.4 and the statistical tool DAKOTA to generate a large enough dataset for the construction and training of neural-based machine learning (ML) models, namely LSTM, GRU, and hybrid CNN-LSTM. Finally, the accuracy and reliability of these models in forecasting system response are tested by their performance on fresh data. To facilitate and oversee the process of developing the ML models, a Systems Engineering (SE) methodology is used to ensure that the work is consistently in line with the originating mission statement and that the findings obtained at each subsequent phase are valid.
Gearboxes designed for reciprocating motion operating mechanisms operate under conditions where both the load and speed undergo continuous variations. When conducting durability tests on gearboxes designed for such applications, operating the target gearbox under conditions similar to the intended usage is essential. The gearbox must be operated for the required number of cycles to validate its durability under conditions mirroring its intended usage. This study devised an accelerated test method for gearboxes, which reduces operating angles and operational strokes. The reliability of the accelerated test was verified by comparing the stresses imposed on the gears under general and acceleration conditions through multi-body dynamic simulations. The results confirmed that the maximum contact stress levels under normal and accelerated conditions were within a 0.1% error range, indicating a minimal difference in the gear damage rates. However, a difference in the maximum contact stress results between the normal and accelerated conditions was observed when inertial forces acted on the output shaft due to the operational acceleration of the gearbox. Therefore, when conducting this acceleration test, caution should be exercised to ensure that the operational load on the gearbox, which affects inertia, does not significantly deviate from the conditions observed under normal operating conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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