SoC 설계의 검증 비용이 전체 설계 비용의 70%를 차지한다. 이런 검증을 위한 노력과 시간을 줄이기 위해서는 SOC 설계 검증 수준을 시그널 수준 또는 사이클 수준에서 트랜잭션 수준으로 높여야 할 필요성이 있으며, 또한 그렇게 하는 것이 바람직하다. 이 논문에서는 인터페이스 신호를 모니터하고, 트랜잭션의 수행을 로그 파일에 기록하고, 트랜잭션 오류를 보고하는 트랜잭션 모니터 모듈의 생성 방법에 대해 기술한다. 인터페이스 프로토콜에 대한 기술을 입력으로 모니터 모듈을 생성한다.
Recently, major developed countries have strengthened automobile fuel efficiency regulations and carbon dioxide emission allowance standards to curb climate change caused by global warming worldwide. Accordingly, research and manufacturing on electric vehicles that do not emit pollutants during actual driving on the road are being conducted. Several automobile companies are producing and testing electric vehicles to commercialize them, but it takes a lot of manpower and time to test and evaluate mass-produced electric vehicles with driving mileage of more than 300km on a per-charge. Therefore, in order to reduce this, a simulation model was developed in this study. This study used vehicle information and MCT speed profile of small electric vehicle as basic data. It was developed by applying Simulink, which models the system in a block diagram method using MATLAB software. Based on the vehicle dynamics, the simulation model consisted of major components of electric vehicles such as motor, battery, wheel/tire, brake, and acceleration. Through the development model, the amount of change in battery SOC and the mileage during driving were calculated. For verification, battery SOC data and vehicle speed data were compared and analyzed using CAN communication during the chassis dynamometer test. In addition, the reliability of the simulation model was confirmed through an analysis of the correlation between the result data and the data acquired through CAN communication.
본 논문은 기존의 리튬 배터리(lithium battery) 등가모델의 정확도 개선을 위한 배터리 모델 계수 보정기법을 제안한다. 전기자동차 등 다양한 산업분야에 사용되는 리튬 배터리의 배터리 셀간 잔존용량(SOC, state of charge) 동일하게 유지하여 배터리 수명의 단축을 최소화하기 위해 BMS(battery management system)가 연구 개발 되었지만, 배터리 셀 전압 기반의 셀 밸런싱(cell balancing) 동작으로 내부저항 및 커패시터에 따른 SOC 변화를 따라가지 못한다. 배터리 내부저항 및 커패시터에 따른 배터리 SOC 추정을 위해 다양한 배터리 등가모델이 연구되었지만, 모든 배터리에 동일하게 적용하는 것은 한계가 있으며 특히 과도상태의 배터리 상태 추정이 어렵다. 기존의 배터리 전기적 등가모델 연구는 1종의 배터리를 대상으로 5~10% 오차율로 충 방전 동적특성을 모사하며 서로 다른 전기적 특성을 갖는 실제 배터리에 적용이 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 모델 및 용량이 다른 실제 배터리 운용환경에 적합하며 오차율 5%이하의 동적특성 모사가 가능한 배터리 모델 계수 보정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 배터리 모델 계수 보정법 검증을 위해 3.7 V 정격전압, 280 mAh, 1600 mAh 용량의 리튬 배터리를 사용하였으며, 리튬 배터리의 전기적 등가 모델로 2단 RC Tank 모델을 사용하였다. 또한 0.25C, 0.5C, 0.75C, 1C 4가지 C-rate를 사용하여 배터리 충 방전 실험 및 모델검증을 진행하였으며 제안하는 배터리 모델 계수 보정 알고리즘을 통해 구현한 두 종류의 배터리 모델의 배터리 충 방전 특성 및 과도상태 특성의 오차율은 최대 2.13%이다.
최근에 CAD 툴의 비약적인 발전으로 인하여 대부분의 디지털 회로들은 VHDL 언어를 사용하여 설계된다. 그리고 IC 공정기술의 발달에 따라 하나의 칩에 많은 회로를 포함할 수 있으므로 VHDL 코드의 크기가 방대해져 이에 대한 검증(verification)은 칩 설계에 있어서 어렵고, 많은 시간을 소모하는 과정이 되고 있다. 본 연구에서는 SoC용 IP 사이에서 발생할 수 있는 자원충돌과 프로토콜의 오류를 검증하는 새로운 방법을 제시한다. VHDL 모델의 블록 또는 SoC용 IP 사이에서 발생할 수 있는 상위레벨 고장을 정의하고 분류하고, 하위 레벨 검증(low-level code verification)에 사용되는 검출률 측정 법을 사용하여 IP사이에서 발생하는 데이터 충돌과 프로토콜 또는 알고리즘의 오류를 검증하는 방법을 제안한다.
디지털시스템 설계에 대한 HDL 시뮬레이션을 통한 검증 과정에서는 설계에 대한 분석 및 디버깅을 위하여 설계에 존재하는 수많은 신호선들에 대하여 시뮬레이션 실행 중에 시그널 덤핑을 통한 가시도 확보가 필요하게 된다. 그러나 이와 같은 시그널 덤핑은 일반적으로 시뮬레이션의 속도를 크게 떨어뜨리는 문제점을 가지고 있거나, 시뮬레이션의 실행 횟수를 늘리는 문제점을 초래한다. 본 논문에서는 디자인 체크포인트를 활용하여서 시그널 덤핑을 효율적이며 신속하게 수행하는 시뮬레이션 방법을 제시하고, 이를 시스템반도체급의 대규모 회로인 산업체 설계들에 적용하여 제안된 방법이 효과적임을 확인하였다.
최근 국내 주요 SOC 시설물의 사용 연수가 30년 이상을 넘어가고 있어, 10년 내 노후화가 급속도로 진행될 것으로 예상되면서 시설물의 선제적 유지관리에 대한 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 유지관리 분야에도 스마트 점검 기술을 도입하기 위한 연구가 다수 수행되고 있다. 하지만 현재 시설물 유지관리는 인력위주의 안전점검 및 진단에 맞춰 제도가 마련되어 있어, 실제 현장에서 육안조사에 의존하여 조사가 이뤄지고 있는 실정이다. 인력점검의 경우 점검시간이 과다 소요되고 결과 분석 시에 주관적인 오류 등이 발생할 수 있으며, 터널의 경우 일부 구간 차단으로 사회간접비용 손실 등이 발생한다는 단점이 있다. 따라서 스마트 안전점검을 제도적으로 도입하기 위해서는 첨단 장비 사용, 전문가 자격 변경 등 구체적인 방안 마련을 위한 검토가 필요하다. 또한 제도적 변경에 앞서 첨단 장비를 통한 안전점검 결과에 대한 확인 및 검증이 필요하므로, 국가차원의 공식적인 연구나 검증 기관 운영 등이 필요하다. 이를 통해 유지관리 분야에 스마트 점검 기술이 도입되면, 터널 등 SOC 시설물의 일상적인 점검이 가능해질 것으로 예상된다. 결과적으로 시설물 상태변화에 의한 안전사고를 미리 인지하고 선제적으로 대응할 수 있는 유지관리 기술이 정착될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 EV(Electric Vehicle)에 사용되는 배터리의 충/방전 전류에 따른 SOC(State of Charge) 및 전압특성을 Matlab Simulink로 구현하였으며, 검증을 위해 양방향 DC-DC 컨버터를 설계하여 실험을 하였다. 배터리 모델에 사용된 파라미터는 Randles등가회로를 기반으로 펄스방전을 통해 추출하였고, 단자전압 계산부에 3D Look-up 테이블을 이용해 적용하였다. SOC계산부는 전류에 따른 용량변화를 보상하기 위해 Peukert Effect를 적용하였으며, FTP-75 전류패턴으로 온도($0^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $40^{\circ}C$)에 따라 실험한 결과 시뮬레이션의 오차율은 5%로 높은 정확도를 갖는 것을 확인을 통해 검증 하였다.
This paper describes the design and implementation of a System-on-a-Chip (SoC) for pattern recognition to use in embedded applications. The target Soc consists of LEON2 core, AMBA/APB bus-systems and custom-designed accelerators for Gaussian Pyramid construction, lighting compensation and histogram equalization. A new FPGA-based prototyping platform is implemented and used for design and verification of the target SoC. To ensure that the implemented SoC satisfies the required performances, a pattern recognition application is performed.
본 논문은 EV(Electric Vehicle) 자동차에 사용되는 배터리의 충/방전 전류에 따른 SOC (State of Charge) 및 전압특성을 시뮬레이션으로 구현 및 검증하기 위하여, 양방향 DC-DC 컨버터를 설계 및 구현을 하였다. 실험을 통해 EV 자동차의 도심 주행 모드(FTP-75) 충/방전 전류 패턴을 재현 하였다. 제어기법으로는 PI전류 제어를 사용 하였으며, 배터리 전류 리플을 최소화하기 위하여 L-C-L필터를 사용 하였다.
본 논문에서는 내장된 메모리의 자체 테스트를 통한 메모리 고장 유무 확인과 더불어 메인 메모리의 고장난 부분을 여분의 메모리로 재배치하여 사용자로 하여금 고장난 메모리를 정상적인 메모리처럼 사용할 수 있도록 BISR(Build-In Self Repair) 설계 및 구현을 하였다. 메인 메모리를 블록 단위로 나누어 고장난 셀의 블록 전체를 재배치하는 방법을 사용하였으며, BISR은 BIST(Build-In Self Test) 모듈과 BIRU(Build-In Remapping Unit) 모듈로 구성된다. 실험결과를 통해 고장난 메모리를 여분의 메모리로 대체하여 사용자가 메모리를 사용함에 있어서 투명하게 제공하는 것을 확인 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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