본 논문에서는 주파수 5.3 GHz에서 소형화된 branch line 커플러와 $360^{\circ}$ 이상의 위상천이를 보일 수 있는 가변 리액턴스 부하를 결합하여 소형화된 위상천이기의 설계를 보였다. 위상천이기의 소형화를 위하여, branch line 커플러의 새로운 구조를 제안하였다. 새로운 branch line 커플러는 전송선의 T 및 ${\pi}$형 등가회로 변환 방법을 이용하여 소형화하였다. 소형화된 branch line 커플러는 일반적인 구조에 비해 50 % 이상 소형의 크기를 가진다. 넓은 위상천이량을 갖기 위하여 전송선에 버렉터 다이오드 두 개를 입력과 출력에 연결한 부하 구조를 채택하였다. 특히, 조정 전압에 대한 위상천이량이 완만하도록 임피던스 변환기 역할을 하는 전송선을 설계된 부하 구조에 추가하여 구조를 보완하였다. 추가된 임피던스 변환기에 사용된 전송선 및 선정된 부하 구조의 전송선은 소형화에 장애가 되기 때문에 이를 집중 소자로 등가하여 소형화하였다. 제작된 위상천이기는 $15{\times}15mm^2$의 소형의 크기를 가지며, 조정 전압 0~10 V 범위의 경우, 중심 주파수 5.3 GHz에서 삽입 손실은 약 -4~-6 dB, 반사 손실은 -20 dB 이하, 약 $480^{\circ}$의 넓은 위상천이를 보였다.
본 논문은 소형 가전기기를 위한 AC DC 파워모듈 설계를 제시하고 효율과 신뢰성 및 안정성 특성을 나타낸다. 제안하는 파워모듈은 PCB 테스트보드에서 PWM 제어 IC 칩, 파워모스 소자, 트랜스포머, 각종 수동소자 (저항, 커패시터, 인덕터)를 사용하여 제작하였다. 본 논문에서 제시한 AC DC 파워모듈 회로 시뮬레이션 결과를 토대로 측정한 실험에서 입력전압은 상용전원 전압 220 V (RMS), 주파수 60 HZ의 교류전압(VAC : Voltage alternating current)을 사용 하였으며, 출력전압, OCP (over current protection), EMI(electromagnetic interference), PWM 신호 펄스, 효율 측정, 패키징 여부에 따른 발열측정 등을 실시하였다. 또한 파워모듈의 온도에 따른 특성변화와 트랜스포머 기준으로 1차측의 회로와 2차측 회로의 절연상태 확인을 하기 위한 내전압 테스트 등의 신뢰성테스트를 실시하였다. 효율 및 신뢰성 측정결과, AC DC 파워 모듈이 5 V의 출력전압, 200 mV의 리플, 약 73 %의 효율, 온도 약 $80^{\circ}C$ 까지 안정적으로 동작함을 확인하였으며, 4.2 kV의 크기로 60초 동안 견디는 내압 성능을 보였다.
기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
5.8 GHz의 DSRC(Dedicated Short Range Communication) 시스템을 사용하는 ITS(Intelligent Transport System)에 전자파 환경 문제가 발생하면서 광각 경사 입사 대책용 전파 흡수체의 사용이 요구된다. 5.8 GHz 주파수에서 경사 입사된 전파에 대해 낮은 반사 손실을 보이는 2층형의 전파 흡수체(유전 복합 재료/자성 복합 재료)를 설계하였다. 흡수층에는 iron flake를 filler로 사용하였다. 임피던스 정합 기능의 표면층에는 유전상수가 낮은 carbon black을 사용하였다. 각 층의 sheet는 일반적인 세라믹 혼합물 제조 공정에 의해 제작되었고, 지지재로는 가황고무를 사용하였다. 전송 선로 이론에 근거하여 TE(Transverse Electric)와 TM(Transverse Magnetic) 편파에 대해 입사각을 변화시키며 반사 손실을 계산하였고, 자유공간법에 의해 반사 전력을 실측하였다. 입사각 $55^{\circ}$까지 낮은 반사 손실(-10 dB 이하)을 갖는 2층형 흡수체가 설계되었다. 자유공간법에 의한 반사 전력의 실측치가 이론적 계산치와 비슷한 값을 보여 설계 방법의 타당성을 입증할 수 있었다.
본 논문에서는 새로운 구조의 헬리컬 안테나를 UHF 대역 RFID 리더용 안테나로 제안하였다. 제안된 헬리컬 안테나는 안테나의 선로가 다각 구조의 외부단에서 내부단으로 감겨 들어가는 형태를 가져 복사 이득과 복사 패턴의 조절이 용이하고, 감긴 선로의 수평 회전각과 수직 회전각을 조절하여 양질의 원형 편파를 복사할 수 있다. 세부적인 안테나 설계 변수는 Pareto 유전자 알고리즘을 사용하여 RFID 리더 특성에 적합하도록 최적화 시켰다. 최적화된 RFID 리더 안테나들 중 2단 구조의 표본 안테나를 선별하여 유연한 유전체인 종이 위에 스트립 선로로 제작하였으며, 제작된 안테나의 측정간을 시뮬레이션 결과와 비교, 분석하였다. 제작된 안테나는 kr=3.2의 크기를 가지며 21.4 %의 반사 손실 대역폭, 31.9 %의 원형 편파 대역폭, 약 $5.5m^2$의 인식 영역 특성을 보였다. 안테나 선로의 전류 분포와 선로 구조의 민감도를 조사한 결과, 급전 부위 근처에서 선로가 $0.25{\lambda}$ 정합기로 동작하게 되어 광대역의 정합 특성을 가지며, 꺾이는 스트립 선로 구조는 최적의 진행파를 형성하여 양질의 원형 편파를 발생시키는 것을 확인하였다.
KTX산천 고속차량에서 사용하는 전력변환시스템은 전력전자기술, 고속 대용량 반도체소자 및 마이크로프로세서의 기술발달에 힘입어 높은 성능과 효율, 안전성, 에너지 소비측면에서 뛰어난 제어능력을 갖추게 되었다. 하지만 고속스위칭소자인 IGBT를 사용함에 따라 발생하는 고조파로 인해 전기차량은 물론 변전소, 신호시스템, 데이터전송 및 감시시스템 등 선로변 신호설비에 문제를 야기시켰다. 특히 전력변환장치의 정수배 부근 주파수에서 발생하는 귀선전류고조파의 영향으로 TI-21 무절연AF궤도회로가 부정 동작하는 사례가 발생되었다. 본 논문은 고속전기차량과 궤도회로간 귀선전류고조파 이동경로 분석을 위하여 실제 현장에서 측정 및 분석방법을 제시하였다. 이러한 분석결과는 향후 신규로 도입되는 고속전기차량, AF궤도회로, 공동접지망 설계 시 폭넓게 반영될 것으로 기대된다.
열이나 빛의 자극에 의한 물질의 발광현상, 즉 열자극발광(thermoluminescence, TL)과 광자극발광(optically stimulated luminescence, OSL)의 메커니즘을 규명하고, 이 현상을 방사선량의 측정에 활용할 수 있는 새로운 발광물질을 개발하는데 활용할 수 있는 측정장치를 개발하였다. 이는 열자극과 광자극을 동시에 가할 수 있는 장치로서, 열자극에 필요한 온도제어를 위하여 35 kHz의 정현파 전원으로 변환하여 스트립 형태의 발열부에 걸어주게 되며, 최대 $20K{\cdot}s^{-1}$의 온도상승률로 약 1K의 정밀도로 온도를 제어할 수 있었다. 광자극을 위한 광원으로 중심파장이 470 nm인 Luxeon V형 고휘도 LED 등 여러 파장영역의 LED나 레이저를 사용할 수 있도록 하였다. 대표적으로 470 nm의 LED로 $Al_2O_3$:C의 OSL을 측정하는 경우, 시료의 발광에서 자극광을 분리시키기 위하여 LED의 자극광은 단파장차단필터인 GG420을 통과시켜서 시료에 걸리게 하고, 시료의 발광은 대역통과필터인 UG11를 통과하여 광증배관에 걸리게 하였다. 아울러 시료에 따라 LED나 필터들을 다르게 조합할 수 있도록 하여 시료의 발광특성에 맞는 최적의 측정을 수행할 수 있다. PC로 측정장치의 전체적인 제어가 이루어지며 LabView로 개발한 제어프로그램은 그래픽사용자환경(GUI)으로 되어 있다. 이 연구를 통해서 개발한 장치로 LiF:Mg,Cu,Si와 $Al_2O_3$:C를 표준시료로 하여 TL과 OSL을 측정하였고, 이들의 발광특성이 기존에 알려진 특성을 재현하여 이 장치가 신뢰할 수 있는 성능을 내는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 1차측 환류 다이오드를 제거한 ZVZCS(영전압 영전류 스위칭) Three Level DC/DC 컨버터에 관하여 논하였다. 제안된 컨버터는 1차측 회로를 Three Level 결선하고, 여기에 위상이동 스위칭 방법을 이용하여, 스위치 전압 스트레스를 저감시킬 수 있으므로, 기존의 Full-Bridge 컨버터에 비하여 스위칭 손실이 적고, 고전압 응용 분야에 적합하다. 기존의 경우 2차측에 한 개의 커패시터와 두 개의 다이오드를 이용한 보조회로를 부가하여, 누설 인덕터와 2차측 보조 커패시터를 이용하여 공진을 일으킴으로써 주 스위치의 영전압 영전류 스위칭(ZVZCS)이 가능하였다. 그러나 새로운 컨버터는 기존의 보조 회로에 결합 인덕터를 추가함으로써, 누설 인덕터, 2차측 보조 커패시터, 2차측 결합 인덕터가 공진을 일으키므로 기존의 경우보다 도전 손실이 저감된 고효율 컨버터를 구현할 수 있다. 또한 1차측 순환 전류의 현저한 감소로 환류 손실이 작아지며, 1차측에 환류 다이오드를 제거한 경제적인 Three Level 컨버터를 구현하였다. 본 논문에서는 제안된 컨버터의 동작원리, 해석 및 특성에 대해서 논하였으며, IGBT를 사용하여 1[㎾]급 시작품을 제작, 50[KHz]에서 실험하였다.
선박으로부터 발생하는 배출가스에 대한 규제가 강화되고 이를 해결하기위한 대안으로 전기추진시스템의적용이 대형상선에서부터 중·소형선박에 이르기까지 그 사용이 증가되고있다. 전기추진시스템의 효율 향상을 위한 방법으로 발전원의 개선, 배터리·연료전지·태양광 등의 친환경 발전원의 시스템 연계 및 정류기, 전력변환장치, 추진전동기의 개발과 제어방식의 연구를 들 수 있다. 그 중 정류방식에 있어 상천이변압기과 다이오드를 이용하는 방식이 널리 사용되었으나, 직류배전을 이용한 친환경발전원의 계통 연계, 가변속 발전원의 사용, 중·소형 전기추진시스템의 적용을 통해 전력용 반도체 소자를 이용한 AFE정류기에 대한 수요가 증대되고 있다. 이러한 AFE 정류기를 제어하는 방식에 있어 기존의 비례적분제어기가 아닌 신경회로망을 이용한 방식을 본 연구에서는 제안하였다. 기존의 제어기 데이터를 활용하여 Matlab/Simulink를 통해 학습한 신경회로망제어기를 설계하고 PSIM을 통해 설계된 정류시스템에 신경회로망 제어기를 적용하여 부하변동에 따른 직류출력단의 파형과 역률 개선의 유효성을 확인하였다. 이는 공간이 협소한 중소형 친환경 선박의 정류시스템으로써 적용이 가능하다.
개방형 어휘 3차원 포인트 클라우드 개체 분할은 3차원 장면 포인트 클라우드를 훈련단계에서 등장하였던 기본 클래스의 개체들뿐만 아니라 새로운 신규 클래스의 개체들로도 분할해야 하는 어려운 시각적 작업이다. 본 논문에서는 중요한 모델 설계 이슈별 기존 모델들의 한계점들을 극복하기 위해, 새로운 개방형 어휘 3차원 개체 분할 모델인 Open3DME를 제안한다. 첫째, 제안 모델은 클래스-독립적인 3차원 마스크의 품질을 향상시키기 위해, 새로운 트랜스포머 기반 3차원 포인트 클라우드 개체 분할 모델인 T3DIS[6]를 마스크 제안 모듈로 채용한다. 둘째, 제안 모델은 각 포인트 세그먼트별로 텍스트와 의미적으로 정렬된 시각적 특징을 얻기 위해, 사전 학습된 OpenScene 인코더와 CLIP 인코더를 적용하여 포인트 클라우드와 멀티-뷰 RGB 영상들로부터 각각 3차원 및 2차원 특징들을 추출한다. 마지막으로, 제안 모델은 개방형 어휘 레이블 할당 과정동안 각 포인트 클라우드 세그먼트별로 추출한 2차원 시각적 특징과 3차원 시각적 특징을 상호 보완적으로 함께 이용하기 위해, 특징 앙상블 기법을 적용한다. 본 논문에서는 ScanNet-V2 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 정량적, 정성적 실험들을 통해, 제안 모델의 성능 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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