• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.624-633
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• 2018

멀티미디어 강의시스템은 첨단 기술로 스마트해지고 있지만 마이크는 손에 들거나 신체에 부착하는 고전 방식에 여전히 의존하고 있다. 본 논문에서는 천정 부착형 배열 마이크를 제안하여 넓은 범위를 지원하면서 화자가 아무 장비를 착용하지 않고 자유롭게 이동이 가능함을 보였다. 제안된 시스템은 복잡한 빔 포밍 방식 대신에 이동통신의 셀(Cell)과 핸드 오버(Handover)를 적용하여 셀 간에 연속되는 마이크를 저가로 구현하였다. 음성에서 무성음 구간이 의사잡음(Pseudo Noise)과 유사한 특징을 이용하여 3개의 마이크에 지연-합의 다중경로 수신기를 연결하여 소프트 핸드오버를 제공하였다. 제안된 마이크 시스템은 강단 범위인 $6.3{\times}1.5m$ 영역에서 동작을 검증하였다. 실시간 처리를 위하여 상관기(Correlator)의 연산 범위를 82% 이상 줄였으며 출력 지연은 지연 적응 필터로 개선하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.242-249
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• 2011

제안하는 컨버터는 부스트 하프브리지-전압 더블러를 각각 병렬-직렬로 연결하여 출력전력 및 출력전압을 증대시키므로 고승압 대전력 응용에서 소자의 선정이 용이하다. 특히 고주파변압기 턴 비를 작게 할 수 있고 DC 오프셋이 제거되어 최적의 변압기 설계가 가능하며, 3개의 코아로 전력이 분배되어 Low Profile 및 열 분산에 유리하다. 제안하는 컨버터는 전 영역(0 ∼ 1)의 듀티 사용으로 스타트업 및 추가의 클램프회로가 필요 없으며 입력전압 변동이 큰 응용에 적합하다. 또한 넓은 듀티영역에서 스위치의 ZVS 턴온과 다이오드의 ZCS 턴온 턴오프가 성취되므로 고효율을 달성할 수 있다. 제안하는 컨버터를 5 kW급 시작품으로 검증하였다.

• 전력전자학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.343-354
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• 2009

본 논문에서는 집적 가능한 전력변환기 제작을 위하여 자화 소자가 없는 전력용 직류-직류 변환기를 제안하였다. 자화 소자가 없는 대신, 압전 트랜스듀서의 유도성 임피던스 구간을 사용함으로써 에너지 저장 및 소프트 스위칭을 위한 공진파형을 구현하였다. 압전소자는 권선이 없고 전극을 사용하여 전력을 전달하므로, 반도체 공정을 통한 대량생산이 가능한 장점이 있다. 본 논문에서는 압전 트랜스듀서를 적용가능한 승압형 공진형 직류-직류 변환 회로를 제안하고, 동작모드 및 주파수 제어 특성을 분석하였다. 또한, 단일 컨버터를 확장한 다중 직렬형 토폴로지를 살펴보고, 동일하게 주파수 제어 특성을 분석하였다. 분석 결과를 검증하기 위하여 10W 출력 직류-직류 전력변환기 하드웨어를 제작하였다. 또한 확장형 다중 직렬 컨버터 하드웨어를 제작하여 검증하였다. 단일 컨버터와 동일하게 주파수 제어 특성을 보였으며, 전력변환기로 매우 우수한 효율 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1257-1259
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• 1996

In this paper, we introduce an integrated communication and control system(ICCS) for control of a crane. The system is integrated with a compasite technique as a network interfacing, a user interfacing and a system control for continuous process like as a container crane. The field-bus(Profibus) network module is used to interconnect each input/output module with main control unit. The MMI system for user interfacing is integrated with an ODBC-based data management tool and IECl131-based control logic design tool(Soft-Logic Designer:SLD). The each programmed control task in the main Controller is executed using a petri-net based scheduler.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1954-1960
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• 2008

근래의 Robot은 모든 산업체에서 사용되고 있다. 이 전의 로봇은 단순 작업용으로 쓰여 왔으나, 근래에 로봇은 사람과 같은 동작 및 행동을 할 수 있는 형태로 발전되고 있다. Robot의 동작은 입력된 명령을 반복 수행하거나 혹은 매 순간마다 센서의 출력 값에 따라 다른 동작을 수행한다. 본 논문에서는 자율적으로 목적물을 뒤따르는 자율이동로봇에 대해 연구하였다. 이 로봇은 무거운 짐을 인간 대신에 운반하는 목적으로 사용될 수 있다. 로봇의 구성은 목적물의 위치 인식 센서, 동작을 제어하는 프로세스 그리고 모터를 구동하는 구동부이다. 또한 로봇이 통신망과 연동하여 원격제어 또는 동작 상태를 모니터링을 하도록 하였다. 구동 오차를 줄이기 위한 방법으로 외부 환경에 대한 동작 알고리즘 개발하였다. 실험으로 자율로봇을 제작하였고, 초음파 센서의 지향성과 지향성에 대한 오차 그리고 구동시의 유연성을 보였다. 또한 로봇과 감지 시스템과의 통신 결과를 그림으로 보였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제33권3호
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• pp.319-332
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• 2019

This study is aimed to predict the behaviour of channel shear connectors in composite floor systems at different temperatures. For this purpose, a soft computing approach is adopted. Two novel intelligence methods, including an Extreme Learning Machine (ELM) and a Genetic Programming (GP), are developed. In order to generate the required data for the intelligence methods, several push-out tests were conducted on various channel connectors at different temperatures. The dimension of the channel connectors, temperature, and slip are considered as the inputs of the models, and the strength of the connector is predicted as the output. Next, the performance of the ELM and GP is evaluated by developing an Artificial Neural Network (ANN). Finally, the performance of the ELM, GP, and ANN is compared with each other. Results show that ELM is capable of achieving superior performance indices in comparison with GP and ANN in the case of load prediction. Also, it is found that ELM is not only a very fast algorithm but also a more reliable model.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.994-1002
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• 2019

본 논문은 농업용 전기차량의 전기식 동력인출장치용 전력변환시스템에 대해 제안한다. 대부분의 전기식 동력인출장치(Electric Power Take-Off : e-PTO)는 상용전원 $220V_{AC}$를 사용한다. 농업용 전기차량의 낮은 배터리 전압을 사용하여 높은 출력 전압을 공급하기 위한 DC-DC 컨버터와 DC-AC 인버터로 구성된 2단 구조를 갖는 양방향 전력변환시스템이 적합하다. 제안하는 전력변환시스템은 1단의 Dual Active Bridge(DAB)컨버터와 2단의 양방향 풀 브릿지 인버터로 구성된다. 또한, 초기 구동시 DC 버스단 커패시터 충전에 의해 발생되는 돌입 전류 저감을 위해 소프트 스타트 알고리즘을 제안한다. 3kW급 전력변환시스템 시제품 및 알고리즘을 구현하고 실험을 통해서 실용성을 입증하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제83권3호
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• pp.327-340
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• 2022

The Collapse Margin Ratio (CMR) is a notable index used for seismic assessment of the structures. As proposed by FEMA P695, a set of analyses including the Nonlinear Static Analysis (NSA), Incremental Dynamic Analysis (IDA), together with Fragility Analysis, which are typically time-taking and computationally unaffordable, need to be conducted, so that the CMR could be obtained. To address this issue and to achieve a quick and efficient method to estimate the CMR, the Artificial Neural Network (ANN), Response Surface Method (RSM), and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) will be introduced in the current research. Accordingly, using the NSA results, an attempt was made to find a fast and efficient approach to derive the CMR. To this end, 5016 IDA analyses based on FEMA P695 methodology on 114 various Reinforced Concrete (RC) frames with 1 to 12 stories have been carried out. In this respect, five parameters have been used as the independent and desired inputs of the systems. On the other hand, the CMR is regarded as the output of the systems. Accordingly, a double hidden layer neural network with Levenberg-Marquardt training and learning algorithm was taken into account. Moreover, in the RSM approach, the quadratic system incorporating 20 parameters was implemented. Correspondingly, the Analysis of Variance (ANOVA) has been employed to discuss the results taken from the developed model. Additionally, the essential parameters and interactions are extracted, and input parameters are sorted according to their importance. Moreover, the ANFIS using Takagi-Sugeno fuzzy system was employed. Finally, all methods were compared, and the effective parameters and associated relationships were extracted. In contrast to the other approaches, the ANFIS provided the best efficiency and high accuracy with the minimum desired errors. Comparatively, it was obtained that the ANN method is more effective than the RSM and has a higher regression coefficient and lower statistical errors.

• 한국재료학회지
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• 제32권11호
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• pp.508-514
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• 2022

Piezoelectric composite films which are enabled by inorganic piezoelectric nanomaterials-embedded polymer, have attracted enormous attention as a sustainable power source for low powered electronics, because of their ease of fabrication and flexible nature. However, the absorption of applied stress by the soft polymeric matrices is a major issue that must be solved to expand the fields of piezoelectric composite applications. Herein, a flexible and porous piezoelectric composite (piezoelectric sponge) comprised of BaTiO₃ nanoparticles and polydimethylsiloxane was developed using template method to enhance the energy conversion efficiency by minimizing the stress that vanishes into the polymer matrix. In the porous structure, effective stress transfer can occur between the piezoelectric active materials in compression mode due to direct contact between the ceramic particles embedded in the pore-polymer interface. The piezoelectric sponge with 30 wt% of BaTiO₃ particles generated an open-circuit voltage of ~12 V and a short-circuit current of ~150 nA. A finite element method-based simulation was conducted to theoretically back up that the piezoelectric output performance was effectively improved by introducing the sponge structure. Furthermore, to demonstrate the feasibility of pressure detecting applications using the BaTiO₃ particles-embedded piezoelectric sponge, the composite was arranged in a 3 × 3 array and integrated into a single pressure sensor. The fabricated sensor array successfully detected the shape of the applied pressure. This work can provide a cost-effective, biocompatible, and structural strategy for realizing piezoelectric composite-based energy harvesters and self-powered sensors with improved energy conversion efficiency.

• Geomechanics and Engineering
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• 제28권6호
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• pp.599-611
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• 2022

Tendon reinforced cemented soil is applied extensively in foundation stabilisation and improvement, especially in areas with soft clay. To solve the deterioration problem led by steel corrosion, the glass fiber-reinforced polymer (GFRP) tendon is introduced to substitute the traditional steel tendon. The interface bond strength between the cemented soil matrix and GFRP tendon demonstrates the outstanding mechanical property of this composite. However, the lack of research between the influence factors and bond strength hinders the application. To evaluate these factors, back propagation neural network (BPNN) is applied to predict the relationship between them and bond strength. Since adjusting BPNN parameters is time-consuming and laborious, the particle swarm optimisation (PSO) algorithm is proposed. This study evaluated the influence of water content, cement content, curing time, and slip distance on the bond performance of GFRP tendon-reinforced cemented soils (GTRCS). The results showed that the ultimate and residual bond strengths were both in positive proportion to cement content and negative to water content. The sample cured for 28 days with 30% water content and 50% cement content had the largest ultimate strength (3879.40 kPa). The PSO-BPNN model was tuned with 3 neurons in the input layer, 10 in the hidden layer, and 1 in the output layer. It showed outstanding performance on a large database comprising 405 testing results. Its higher correlation coefficient (0.908) and lower root-mean-square error (239.11 kPa) were obtained compared to multiple linear regression (MLR) and logistic regression (LR). In addition, a sensitivity analysis was applied to acquire the ranking of the input variables. The results illustrated that the cement content performed the strongest influence on bond strength, followed by the water content and slip displacement.