비선형 반도체 전력변화장치의 사용이 급증함에 따라 전원 측에 발생되는 고조파 및 무효전력을 보상하기 위한 능동전력필터에 관한 연구가 많이 이루어져 왔으며 실용화를 위한 노력이 계속 되고 있다. 그러나 수동필터 대비 능동전력필터의 가격이 아직까지는 고가이기 때문에 이의 상용화가 더디게 진전되고 있는 추세이며, 특히 소·중용량의 능동전력필터의 제어를 위하여 디지털 신호 처리용 프로세서인 DSP(digital signal processor)를 사용하는 경우 아직까지 그 가격이 고가이기 때문에 능동필터의 제어가격을 상승시키는 요인으로 작용한다. 한편 능동전력필터의 가격을 낮추기 위해 아날로그 제어기만을 도입하는 경우 제어회로가 너무 복잡해 지고 제어의 유연성이 떨어지는 단점을 수반하게 된다. 본 논문에서는 3상 5[kVA]급 농동전력필터의 저가형 제어기를 구현하기 위해 저가의 원칩 마이크로프로세서인 80C196KC를 사용하영 디지털 제어부를 구성하며 이를 통해 보상전류 성분의 계산 및 직류단 일정 전압제어를 수행하고, 능동필터 시스템의 전류제어를 위하여 아날로글 형태의 제어기인 히스테리시스 제어기를 함께 사용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 보상 시스템의 특성을 해석하였으며 실험에 의해 능동전력필터의 저가화를 위해 설계된 제어기가 고조파 및 무효전력 보상을 충실히 수행함을 확인하였다.
PIPO 경량 블록암호는 ICISC'20에서 발표된 암호이다. 본 논문에서는 32-bit RISC-V 프로세서 상에서 PIPO 경량 블록암호 ECB, CBC, CTR 운용 모드의 단일 블록 최적화 구현과 병렬 최적화 구현을 진행한다. 단일 블록 구현에서는 32-bit 레지스터 상에서 효율적인 8-bit 단위의 Rlayer 함수 구현을 제안한다. 병렬 구현에서는 병렬 구현을 위한 레지스터 내부 정렬을 진행하며, 서로 다른 4개의 블록이 하나의 레지스터 상에서 Rlayer 함수 연산을 진행하기 위한 방법에 대해 설명한다. 또한 CBC 운용모드의 병렬 구현에서는 암호화 과정에 병렬 구현 기법 적용이 어렵기 때문에 복호화 과정에서의 병렬 구현 기법 적용을 제안하며, CTR 운용모드의 병렬 구현에서는 확장된 초기화 벡터를 사용하여 레지스터 내부 정렬 생략 기법을 제안한다. 본 논문에서는 병렬 구현 기법이 여러 블록암호 운용모드에 적용 가능함을 보여준다. 결과적으로 ECB 운용모드에서 키 스케줄 과정을 포함하고 있는 기존 연구 구현의 성능 대비 단일 블록 구현에서는 1.7배, 병렬 구현에서는 1.89배의 성능 향상을 확인하였다.
코드분할다중접속(CDMA)시스템의 역방향에서 사용할 수 있는 스마트안테나의 새로운 빔 형성 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 적응 빔 형성을 위하여 Least Mean Square 알고리듬과 Conjugate Gradient 알고리듬을 직렬 연결한 것으로 차선의 웨이트벡터를 생성한다. 웨이트벡터의 갱신은 원하는 사용자 신호의 전력이 다른 신호 즉 간섭신호들의 전력보다 훨씬 크다는 가정 하에 수신기의 PN 상관기에 의한 역확산의 뒷단인 심벌 계층에서 이루어진다. 제안된 알고리듬은 웨이트 갱신을 위한 한 번의 과정에서 안테나 숫자의 다섯 배에 해당하는 O(5N)의 낮은 계산량을 요구한다. 제안된 알고리듬의 웨이트벡터가 평형상태에 도달했을 때의 출력 신호대간섭잡음비(SINR)가 수식으로 표현되었고 제안된 알고리듬에 의한 스마트안테나가 한 개의 안테나로 구성된 재래의 시스템보다 출력 SINR을 월등히 향상시키는 것이 모의실험에 의해 입증되었다. CGM-LMS 접목 알고리듬의 과도 상태에서의 웨이트벡터 수렴특성이 CGM 이나 LMS 알고리듬의 과도상태 수렴특성보다 우수하다는 것이 역시 모의실험에서 보여 졌고 빔 형성기 입력 신호대잡음비가 변화할 때의 BER 특성이 설명되었다.
고령화 사회에 진입하면서, 고령자 사고 중 낙상이 차지하는 비율은 연령의 증가에 따라 높아지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 고령자의 인체 활동 중 에너지 소비 추정 및 낙상의 유무를 판별하기 위하여 단일 칩으로 구성된 3축 가속도 센서와 다채널을 고려한 2.4GHz대역의 RF 칩을 이용하여 설계하였다. 제안하는 시스템은 인체 활동을 측정할 수 있는 신호 측정부와 RF통신부로 구성되어 있으며, 인체 활동 측정부는 인체 활동 중 소비된 에너지를 추정하고 고령자의 낙상 상태를 파악하기 위한 것으로 3축 가속도 센서를 활용하여 센서의 신호를 분석함으로써 인체 활동 및 낙상의 유무를 판별한다. RF통신부는 nRF24L01p로 구현하고, 프로세서는 저전력 8bit 마이크로 컨트롤러인 ATmega88로 구성한다. 에너지 소비를 추정한 결과 트레드밀과 비교시 제안하는 시스템과 7.8%의 오차를 보여 인체 활동 중 에너지 소비를 추정할 수 있는 가능성을 제시하였다. 인체활동과 낙상 검출을 위한 모니터링은 신호 벡터크기(Signal Vector Magnituge, SVM) 및 신호 크기 범위(Signal Magnitude Area, SMA)의 임계값으로 판별하며 무구속적 측정에 의한 판단이 가능하도록 구성하였다.
밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.
이 논문에서는 하드웨어와 소프트웨어의 통합 설계에 의한 H.263 동영상 코덱을 구현한다. 동영상의 부호화와 복호화를 실시간으로 수행하기 위해 동작 속도 및 응용성을 동시에 고려하여 H.263 코덱의 각 부분 중 어느 부분이 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현된는 것이 바람직한지 결정하였다. 하드웨어로 구현하는 부분은 움직임 추정부 및 보상부와 메모리 제어부이고, 나머지 부분은 RISC (reduced instruction set computer) 프로세서를 사용하여 소프트웨어로 처리한다. 이 논문에서는 하드웨어 및 소프트웨어 모듈의 효과적인 구현 방법을 소개한다. 특히 하드웨어로 구현되는 움직임 추정부를 위해서 주변 움직임 변위의 상관성 및 계층적 탐색을 이용한 다수의 움직임 후보를 가지고 알고리즘을 사용하였으며, 이 알고리즘에 기반한 소면적 구조를 제안한다. 소프트웨어로 처리되는 DCT (discrete cosine transform) 부분의 최적화를 위해서 움직임 추정부에서 얻어진 SAD (sum of absolute difference) 값에 근거하여 DCT 이후 양자화된 계수들의 통계적 특성을 분류하는 기법을 사용한다. 제안된 방법을 실제 RISC 프로세서와 gate array를 이용하여 구\ulcorner하고, 그 성능이 우수함을 확인하였다.
In this paper the hardware implementation of the direct torque control based on the fuzzy logic technique of induction motor on the Field-Programmable Gate Array (FPGA) is presented. Due to its complexity, the fuzzy logic technique implemented on a digital system like the DSP (Digital Signal Processor) and microcontroller is characterized by a calculating delay. This delay is due to the processing speed which depends on the system complexity. The limitation of these solutions is inevitable. To solve this problem, an alternative digital solution is used, based on the FPGA, which is characterized by a fast processing speed, to take the advantage of the performances of the fuzzy logic technique in spite of its complex computation. The Conventional Direct Torque Control (CDTC) of the induction machine faces problems, like the high stator flux, electromagnetic torque ripples, and stator current distortions. To overcome the CDTC problems many methods are used such as the space vector modulation which is sensitive to the parameters variations of the machine, the increase in the switches inverter number which increases the cost of the inverter, and the artificial intelligence. In this paper an intelligent technique based on the fuzzy logic is used because it is allows controlling the systems without knowing the mathematical model. Also, we use a new method based on the Xilinx system generator for the hardware implementation of Direct Torque Fuzzy Control (DTFC) on the FPGA. The simulation results of the DTFC are compared to those of the CDTC. The comparison results illustrate the reduction in the torque and stator flux ripples of the DTFC and show the Xilinx Virtex V FPGA performances in terms of execution time.
본 논문에서는 풍향 풍속 계측모듈 및 DSP 센서인터페이스 회로시스템을 제안한다. 이 DSP 시스템은 풍향 풍속모듈, 대기압센서, 대기 온도 센서의 정보를 받아들이고, 빠르게 처리하여 PC 모니터링 시스템에 전달한다. 특히 풍향 풍속 모듈과 DSP 하드웨어는 직접 설계하여 적용한다. 풍향 풍속 모듈은 바람에 관한 벡터적 정보를 얻기 위해 4개의 박막형 RTD(Resistive Temperature Detectors) 또는 박박형 피에조센서를 원기둥 모양의 지지표면에 벡터적으로 배치하는 구조를 채택한다. 이 구조를 채택한 계측 모듈은 진동, 습기, 부식 등에 강인하면서 정확한 계측을 가능케 한다. 센서 신호처리 회로는 TI 사의 고속 DSP인 TMS320F2812 를 사용한다.
지형정보에 대한 3차원 재현 및 지리정보의 제공에 관한 연구는 최근 다양한 분야에 걸쳐 진행되고 있다. 지형정보의 효율적인 재현 및 제공을 위해서는 현재까지 구축된 자료들을 체계적으로 관리함과 동시에 최신의 지형정보를 신속하고 경제적으로 취득할 필요성이 있다. 특히 최근에 그 활용성이 증대되고 있는 LiDAR 시스템은 3차원 공간데이터를 빠르고 조밀하게 취득할 수 있는 특징이 있다. 그러나 이러한 LiDAR 자료는 3차원의 공간을 표현하기 위한 자료로는 매우 적합하지만, 이러한 벡터 구조자료를 재구성 없이 3차원으로 표현할 경우 3차원 자료의 특성상 화면을 통한 2차원의 형태로 표현하기 위해서는 많은 연산 작업을 수반하기 때문에 고사양의 처리 프로세서가 필요하다. 이에 비해 기본적으로 2차원 형태로 구성된 격자구조 자료는 간단한 구조로 인하여 벡터구조에 비하여 저가의 장비에서도 표현이 용이한 장점이 있다. 본 연구에서는 LiDAR 자료를 3차원으로 나타낼 때 저장공간의 효율적인 사용을 위한 자료 압축 및 구현속도의 향상을 위하여 자료를 압축된 트리구조 자료로 재구성하는 알고리즘을 제시하고자 한다.
원시 LiDAR 데이터는 벡터 구조이기 때문에 직접 활용 시 처리과정이 복잡해지지만, LiDAR 데이터를 필터링을 통해 정규 가상 격자 형태로 변환하면 데이터 용량이 감소되고 처리 속도가 빠르기 때문에 저가의 장비에서도 처리가 가능하다. 특히 Quadtree와 같은 영상 압축 처리 기법을 적용할 경우, 평활화를 통하여 비지면 요소인 자동차, 수목등이 제거되어 모델링에 유리하다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 대용량의 LiDAR 데이터로부터 Quadtree와 영역확장법을 활용하여 지면점을 자동 추출할 수 있는 알고리즘을 제시하였으며, 오차분류기법을 활용하여 정확도를 분석하였다. 그 결과, 지면점 분류 정확도는 98%이상으로 나타나, 지면점 추출에 유리함을 알 수 있었다. 또한 Quadtree와 영역확장법을 활용시 자동차, 수목등의 비지면 요소들을 효과적으로 제거할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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