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인공물ED
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공진법을 이용한 \(1-3\)형 압전복합체의 단일상 등가물성 도출
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<h1>III. 1-3형 압전복합체의 등가물성 도출</h1> <p>서론에서 밝힌 바와 같이 PZT5A가 삽입된 1-3형 압전복합체의 등가물성들을 유한요소 해석 모델에 공진법을 적용하여 도출하였다. 공진법은 특정 진동모드가 모드결합 없이 완벽하게 나타날 수 있는 구조적인 제한 조건을가지는 공진자 시편 혹은 모델을 제작하여 각 진동모드에서 공진 주파수와 반공진 주파수를 측정하여 결합계수를 구하고, 이를 이용해 물성 값을 계산하는 방법이다. 특정모드에서의 공진 주파수와 반공진 주파수를 파악하기 위해 그림 4에서 8과 같이 관찰하고자 하는 진동모드가 모드 결합 없이 우세하게 나타나도록 1-3형 압전복합체 공진자를 모델링하여 해석하였고, 관찰하고자 하는 진동모드에 따라 이름을 붙였다. 예를 들어 LE 모델은 Length Extensional 모드, TE 모델은Thickness Extensional 모드, RAD 모델은 Radial 모드를관찰하기 위한 것으로서, 각각 길이 방향 진동과 두께 방향 그리고 반경 방향 진동을 관찰하기 위한 모델을 의미하며, 모드 결합 없이 원하는 진동모드가 우세하게 나타나기 위한 구조적 조건들은 각 그림에 표시하였다. 각 그림에서 화살표는 압전세라믹의 분극 방향을 나타내며 모든 모델에서 동일하고, \(l\)은 길이, \(w\)는 너비, \(t\)는 두께, \(r\)은 반경을 의미한다. 전압을 인가하는 방향은 TS 모델을 제외한 모든 모델에서 분극 방향과 일치하고, TS 모델만분극 방향에 수직으로 전압을 인가하였다.</p> <p>그림 4의 LTE 모델은 3 방향으로 전압을 인가했을 때 길이 방향인 1 방향으로 공진하는 모드를 관찰하기 위한 모델인데, 이와 같이 형상변화에 따라 우세한 진동 모드의 관찰이 1-3형 압전복합체에서도 나타나는지 관찰하기 위해 그림 9와 같이 LTE모델을 제작하여 측정한 임피던스 스펙트럼을 유한요소해석 결과와 비교하였다. 그결과 그림 10과 같이 스펙트럼 상의 공진과 반공진 주파수에서 상대 오차가 \(1.2\%\) 이하로 일치함을 확인하였다. 이를 통해, 1-3형 압전복합체도 형상 조건에 따라 우세한공진 모드가 나타나며 이는 유한요소해석을 통해 정확히 파악 할 수 있음을 확인하였다.</p> <p>그림 4의 LTE 모델을 유한요소해석을 통해 임피던스 스펙트럼을 얻고, 해당 공진 주파수에서의 모드 형상을 길이 방향 진동모드로 확인한 후, 파악한 공진 주파수,반공진 주파수, 그리고 참고자료에서 유도한 식들을 이용하여 식 (9)와 (10)들에 의해 \(k_{31}^{2}\) 과 \(\overline{s_{11}^{E}}\) 을 구하였다.</p> <p>\(\frac{k_{31}^{2}-1}{k_{31}^{2}}=\frac{\tan \left(\pi f_{a LT}-2 f_{r LT}\right)}{\left(\pi f_{aLR}-2 f_{r L T}\right)}\)<caption>(9)</caption></p> <p>\(\overline{s_{11}^{E}}=1 / \bar{\rho}\left(2 l f_{r LT}\right)^{2}\)<caption>(10)</caption></p> <p>여기서, \(\bar{\rho}\) 는 1-3형 압전복합체의 밀도, \(f_{rLT}\) 과 \(f_{aLT}\)는 각각 두께방향 전위차에 의한 길이 방향 (LTE) 진동모드에서의 공진 주파수와 반공진 주파수를, \(k_{31}\)은 분극 방향에 수직으로 발생하는 길이 방향 진동모드에서의 전기-기계 결합계수를 말한다. LTE 모델을 이용하여 탄성 유연계수 \( \overline{s_{11}^{E}}\)과 이 모드에서의 결합계수 \ k_{31}\)을 구할 수 있게되는데, \(k_{31}\)은 이후 압전계수 \(\overline{d_{31}}\)을 구하는데 이용된다.</p> <p>같은 방식으로 그림 5의 TE 모델과 그림 6의 LE 모델을 이용하여서도 물성 상수들을 도출해 낼 수 있다. 이 모델들을 이용하여 계산한 상수들을 정리하면 다음과 같다. 식 (11)∼(13)은 TE 모델을 이용하여 도출되는 값들을 정리한 식이며, (14)∼(16)은 LE 모델에 대한 것이다.</p> <p>\( k_{t}^{2}=\frac{\pi}{2} \frac{f_{rT}}{f_{aT}} \tan\left(\frac{\pi}{2} \frac{f_{aT}-f_{rT}}{f_{aT} }\right) \)<caption>(11)</caption></p> <p>\( \overline{c_{33}^{D}}=\bar{\rho}\left(2 t f_{a T}\right)^{2} \)<caption>(12)</caption></p> <p>\( \overline{c_{33}^{E}}=\overline{C_{33}^{D}}\left(1-k_{t T}^{2}\right) \)<caption>(13)</caption></p> <p>\( k_{33}^{2}=\frac{\pi}{2} \frac{f_{r L}}{f_{c L}} \tan \left(\frac{\pi}{2} \frac{f_{c L}-f_{r L}}{f_{c L}}\right) \)<caption>(14)</caption></p> <p>\( \overline{s_{33}^{D}}=1 / \bar{\rho}\left(2 l f_{a L}\right)^{2} \)<caption>(15)</caption></p> <p>\( \overline{s_{33}^{E}}=\overline{s_{33}^{D}} /\left(1-k_{33}^{2}\right) \)<caption>(16)</caption></p> <p>위의 식들에서 \( k_{t} \) , \( k_{33} \)은 각각 두께 방향 진동모드에서의 전기-기계 결합계수, 길이 방향 진동모드에서의 결합계수를 나타내고, 이들 식에서의 \( f_{r T} \) 과 \( f_{a T} \) 는 각각 복합체의 두께 방향 (TE) 진동모드에서의 공진 주파수와 반공진 주파수, \( f_{r L} \)과 \( f_{a L} \)는 각각 복합체의 길이 방향 (LE)진동모드에서의 공진 주파수와 반공진 주파수를 나타낸다. \( k_{33} \)값 역시 압전계수 \( \overline{d_{33}} \)값을 계산하는데 이용된다.</p> <p>그림 7의 TS 모델을 이용하면 같은 방식으로 \( k_{15} \), \( \overline{c_{44}^{E}} \),\( \overline{s_{44}^{E}} \)를 구할 수 있으며 아래 식 (17)-(20)과 같이 나타낼수 있다. 여기서, \( k_{t} \)는 두께 방향에 대해 전단변형이 발생하는 모드의 결합계수를 나타내며 역시 압전계수 \( \overline{d_{15}} \) 를 구하는데 이용된다. 이들 식에서의 \( f_{r TS} \)과 \( f_{aTS} \)는 각각 TS 진동모드에서의 공진 주파수와 반공진 주파수를 나타낸다. TS 모델의 경우 표 1에 나타낸 것처럼 모재로 사용되는 고분자재료의 유전율이 작기 때문에 공진 주파수와 반공진 주파수에서 다른 모드에서처럼 임피던스 값 차이가 명확하게 나타나지는 않는다. 하지만 공진법에서는 공진과 반공진 주파수에서 임피던스의 크기를 이용하는 것이 아니라 주파수 값을 이용하므로 임피던스의 위상 (phase) 스펙트럼을 분석함으로써 정확한 공진주파수와 반공진주파수를 파악할 수 있다.</p> <p>\( k_{15}^{2}=\frac{\pi}{2} \frac{f_{r T S}}{f_{a T S}} \tan \left(\frac{\pi}{2} \frac{f_{a T S}-f_{r T S}}{f_{a T S}}\right) \)<caption>(17)</caption></p> <p>\( \overline{c_{44}^{D}}=\bar{\rho}\left(2 t f_{a T S}\right)^{2} \)<caption>(18)</caption></p> <p>\( \overline{c_{44}^{E}}=\overline{c_{33}^{D}}\left(1-k_{15}^{2}\right) \)<caption>(19)</caption></p> <p>\( \overline{s_{44}^{E}}=\frac{1}{\overline{c_{44}^{E}}} \)<caption>(20)</caption></p> <p>또한 \( 6 \mathrm{~mm} \) 의 대칭 조건을 가지는 압전재료에 대해서는 그림 8과 같은 RAD 모델을 이용할 수 있는데, 이를 이용하여 지정된 PZT의 부피비로 구성된 1-3형 압전복합체의 평면 포아송 비 (planar Poisson's ratio) \( \sigma^{P} \) 를 구할 수 있다. 이는 식 (21)과 같은 관계식을 통해 \( \overline{s_{12}^{E}} \) 를 구하는데 이용된다. 평면 포아송 비를 구하는 원리는 참고자료 [14]와 [20]에 자세히 유도되어 있다.</p> <p>\( \overline{S_{12}^{E}}=-\sigma^{P} \cdot \overline{S_{11}^{E}} \)<caption>(21)</caption></p> <p>이와 같은 과정을 통해 탄성유연계수 \( \overline{s_{11}^{E}}, \overline{s_{12}^{E}}, \overline{s_{33}^{E}} \), \( \overline{s_{44}^{E}}, \overline{s_{66}^{E}} \) 을 도출하였다. 탄성 유연계수 행렬을 완성시키기 위해 남은 탄성 물성은 \( \overline{s_{13}^{E}} \) 인데, 이는 탄성 유연계수 행렬을 탄성 강성계수 행렬로 변화시키는 과정에서 결정구조상의 대칭 조건에 의해 간단히 유도되는 식 (22)를 이용하여 도출 할 수 있다. 이미 도출한 탄성 유연계수들과 TE 모델에서 식 (13)으로 구한 \( \overline{c_{33}^{E}} \) 값이 여기에 사용된다.</p> <p>\( \overline{s_{13}^{E}} =\sqrt{\frac{\overline{s_{33}^{E}}\left(\overline {s_{11}^{E}}+\overline{\left.s_{12}^{E}\right)}-\left(\overline {s_{11}^{E}}+\overline {\left.s_{12}^{E}\right)}/ \overline {c_{33}^{E}}\right.\right.}{2}}\)<caption>(22)</caption></p> <p>이로써 구하고자 하는 등가 탄성 유연계수의 모든 값들을 찾아 전체 행렬을 완성할 수 있으며, 식 (6)과 같이그 역행렬을 계산하여 탄성강성계수 \(\overline{c^{E}}\) 행렬의 모든 값을찾을 수 있게 된다.</p> <table border><caption>표 2. 1-3형 압전복합체의 등가 물성</caption> <tbody><tr><td colspan="4">Equivalent Properties: PZT5A+Polymer(Volume fraction: 0.6)</td></tr><tr><td>\(\overline{c_{11}^{E}}\left[10^{\mathrm{10N}}/\mathrm{m}^{2}\right]\)</td><td>2.341</td><td>\(\overline{e_{31}}\left[\mathrm{C}/\mathrm{m}^{2}\right]\)</td><td>-1.043</td></tr><tr><td>\(\overline{c_{12}^{E}}\left[10^{\mathrm{10N}}/\mathrm{m}^{2}\right]\)</td><td>1.039</td><td>\(\overline{e_{33}}\left[\mathrm{C}/\mathrm{m}^{2}\right]\)</td><td>10.974</td></tr><tr><td>\(\overline{c_{13}^{E}}\left[10^{\mathrm{10N}}/\mathrm{m}^{2}\right]\)</td><td>1.153</td><td>\(\overline{e_{15}}\left[\mathrm{C}/\mathrm{m}^{2}\right]\)</td><td>0.047</td></tr><tr><td>\(\overline{c_{33}^{E}}\left[10^{\mathrm{10N}}/\mathrm{m}^{2}\right]\)</td><td>4.159</td><td>\(\overline{\epsilon_{11}^{S}}/\epsilon_{0}\)</td><td>16.602</td></tr><tr><td>\(\overline{c_{44}^{E}}\left[10^{\mathrm{10N}}/\mathrm{m}^{2}\right]\)</td><td>0.598</td><td>\(\overline{\epsilon_{33}^{S}}/\epsilon_{0}\)</td><td>499.803</td></tr><tr><td>\(\overline{c_{66}^{E}}\left[10^{\mathrm{10N}}/\mathrm{m}^{2}\right]\)</td><td>0.651</td><td>\(\overline{\rho^{C}}\left[\mathrm{~kg}/\mathrm{m}^{3}\right]\)</td><td>5138.4</td></tr></tbody></table> <p>1-3형 압전복합체의 등가 상대유전율, \(\overline{\varepsilon^{S}}\) 혹은 \( \overline{\varepsilon^{T}}\)를 구하기 위해선 복합체 유한요소 모델의 각 방향에 따른 정전용량을 구한 후, 도출한 정전용량을 이용하여 식(23)과 식 (24)를 통해 유전율을 구할 수 있다. 여기서, \(C_{\mathrm{t}}\), \(t_{\mathrm{t}}\), \(A_{\mathrm{t}}\)는 각각 아래첨자 i 방향에 대한 정전용량, 두께, 단면적을 나타낸다.</p> <p>\(\varepsilon_{11}^{T}=\frac{C_{1}\cdot t_{1}}{A_{1}}\)<caption>(23)</caption></p> <p>\(\varepsilon_{33}^{I}=\frac{C_{3}\cdot t_{3}}{A_{3}}\)<caption>(24)</caption></p> <p>이렇게 구한 유전율과 앞서 각 모델에서 구한 각 모드별 전기-기계 결합계수를 이용하여 압전계수 \( \overline{d}\)를 구할수 있으며, 이에 사용된 수식은 식 (25)에서 (27)과 같다. 도출한 유전율 행렬 \( \left[\overline{\varepsilon^{T}}\right]\), 압전계수 행렬 \([\overline{d}]\) 와 식(7)과 식(8)을 이용해 \( \left[\overline{\varepsilon^{S}}\right]\)과 \([\overline{e}]\)를 구할 수 있다.</p> <p>\(\overline{d_{33}}=k_{33}\sqrt{\overline{s_{33}^{E}}\cdot\overline{\varepsilon_{33}^{T}}}\)<caption>(25)</caption></p> <p>\(\overline{d_{31}}=-k_{31}\sqrt{s_{11}^{\bar{E}}\cdot\overline{\varepsilon_{33}^{T}}}\)<caption>(26)</caption></p> <p>\(\overline{d_{15}}=k_{15}\sqrt{\overline{s_{44}^{E}}\cdot \overline{\varepsilon_{11}^{T}}}\)<caption>(27)</caption></p> <p>이상으로 공진법을 이용하여 Hexagonal \(6\mathrm{~mm}\) 의 결정구조를 가지는 부피비 \(60\%\)의 PZT5A와 저점도 에폭시로 구성된 1-3형 압전복합체의 10개의 모든 등가 물성을 도출하였다. 도출한 최종 등가물성은 표 2와 같다.</p>
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"표 2에서, 가장 큰 값을 가지는 탄성강성계수 행렬은 무엇인가?",
"PZT5A가 삽입된 1-3형 압전복합체의 등가물성들을 어떤 과정을 거쳐 도출하고자 하였는가?",
"특정모드에서의 공진 및 반공진 주파수를 알기 위해 어떤 과정을 거쳤는가?",
"1-3형 압전복합체의 등가 상대유전율을 구하기 위해서 어떤 과정을 거쳐야하는가?",
"\\( \\overline{s_{13}^{E}} \\)는 어떤 과정을 거쳐 도출될 수 있는가?",
"표 2에서, \\(\\overline{e_{15}}\\left[\\mathrm{C}/\\mathrm{m}^{2}\\right]\\)에 해당하는 값은 무엇인가?",
"표 2에서 \\(\\overline{c_{11}^{E}}\\left[10^{\\mathrm{10N}}/\\mathrm{m}^{2}\\right]\\)에 해당하는 값은 무엇인가?",
"표 2에서, \\(\\overline{\\rho^{C}}\\left[\\mathrm{~kg}/\\mathrm{m}^{3}\\right]\\)의 값은 무엇인가?",
"공진법은 어떤 과정을 거쳐 물성 값을 계산하는 방법인가?",
"표 2에서 0.651의 값을 가지는 탄성 강성계수 행렬은 무엇인가?"
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4264cf65-2906-4b32-955b-bd6e7e71108a
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인공물ED
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5세대 이동통신을 위한 후보 변조기술들의 시간과 주파수 자원 비교 분석
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<p>본 논문에서는 OOB 전력의 제한을 \( -50 \mathrm{~dB} \) 로 설정하였다. 이는 송신 전력을 \( 23 \mathrm{dBm} \) 으로 설정하고, 4G LTE 시스템의 OOB Emission limit가 \( -25 \mathrm{dBm} \) 이며, 약간의 추가 마진을 고려하여 차이 \( 50 \mathrm{~dB} \) 를 OOB 전력으로 고려하였다.</p> <p>그림 11은 각 시스템의 선형 조건에서의 스펙트럼 특성을 나타낸다. 최외각의 부반송파로부터 Offset이 \( 7.5 \) \( \mathrm{MHz} \) 인 부분의 OOB 전력을 \( \mathrm{dBc} \) 단위로 표현하였다. 그림 11에서 UFMC, FBMC, W-OFDM 시스템은OOB 저감기술을 통해 각각 \( 4.7 \mathrm{MHz}, 7 \mathrm{MHz}, 4.1 \mathrm{MHz} \) 의 추가적인 주파수 자원을 확보할 수 있음을 확인할 수 있다.</p> <p>그림 12 에서 그림 14 는 비선형 HPA 조건에서의 최외각 부반송파로부터 Offset이 \( 7.5 \mathrm{MHz} \) 부분의 OOB 전력과 추가적으로 확보할 수 있는 주파수 자원의 크기를 보여 준다. 그림 12 에서 그림 14 를 모두 확인해 보면, 비선형 강도가 증가할수록 확보할 수 있는 주파수 자원이 줄어드는 것을 확인할 수 있다. 그림 11 에서 그림 14 의 시뮬레이션 결과는 표 3 과 표 4 에 정리되어 있다.</p> <table border><caption>표 3. HPA 비선형 조건에 따른 시간 자원 할당 및 OOB 특성 비교</caption> <tbody><tr><td></td><td>OFDM</td><td>UFMC</td><td>FBMC</td><td>W-OFDM</td></tr><tr><td>Linear</td><td>\( -26 \mathrm{dBc} / 292 \)</td><td>\( -83 \mathrm{dBc} / 292 \)</td><td>\( -130 \mathrm{dBc} / 480 \)</td><td>\( -66 \mathrm{dBc} / 304 \)</td></tr><tr><td>HPA condition 1</td><td>\( -26 \mathrm{dBc} / 292 \)</td><td>\( -82 \mathrm{dBc} / 292 \)</td><td>\( -85 \mathrm{dBc} / 480 \)</td><td>\( -66 \mathrm{dBc} / 304 \)</td></tr><tr><td>HPA condition 2</td><td>\( -26 \mathrm{dBc} / 292 \)</td><td>\( -74 \mathrm{dBc} / 292 \)</td><td>\( -75 \mathrm{dBc} / 480 \)</td><td>\( -66 \mathrm{dBc} / 304 \)</td></tr><tr><td>HPA condition 3</td><td>\( -26 \mathrm{dBc} / 292 \)</td><td>\( -66 \mathrm{dBc} / 292 \)</td><td>\( -67 \mathrm{dBc} / 480 \)</td><td>\( -65 \mathrm{dBc} / 304 \)</td></tr><tr><td>HPA condition 4</td><td>\( -26 \mathrm{dBc} / 292 \)</td><td>\( -63 \mathrm{dBc} / 292 \)</td><td>\( -65 \mathrm{dBc} / 480 \)</td><td>\( -63 \mathrm{dBc} / 304 \)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 4. HPA 비선형 조건에 따른 각 시스템의 시간 및 주파수 자원 특성 비교(추가 확보 가능한 주파수 자원 / 시간 자원 할당)</caption> <tbody><tr><td></td><td>UFMC</td><td>FBMC</td><td>W-OFDM</td></tr><tr><td>Linear</td><td>\( 4.7 \mathrm{MHz} /292 \)</td><td>\( 7 \mathrm{MHz} /480 \)</td><td>\( 4.1 \mathrm{MHz} /304 \)</td></tr><tr><td>HPA condition 1</td><td>\( 3.1 \mathrm{MHz} /292 \)</td><td>\( 3.1 \mathrm{MHz} /480 \)</td><td>\( 3.5 \mathrm{MHz} /304 \)</td></tr><tr><td>HPA condition 2</td><td>\( 2.9 \mathrm{MHz} /292 \)</td><td>\( 2.9 \mathrm{MHz} /480 \)</td><td>\( 3.0 \mathrm{MHz} /304 \)</td></tr><tr><td>HPA condition 3</td><td>\( 2.5 \mathrm{MHz} /292 \)</td><td>\( 2.5 \mathrm{MHz} /480 \)</td><td>\( 2.6 \mathrm{MHz} /304 \)</td></tr><tr><td>HPA condition 4</td><td>\( 2.2 \mathrm{MHz} /292 \)</td><td>\( 2.2 \mathrm{MHz} /480 \)</td><td>\( 2.4 \mathrm{MHz} /304 \)</td></tr></tbody></table> <p>표 4에서 비선형 특성이 존재할 경우, 각 시스템의 추가적인 주파수 자원 확보 특성이 유사해짐에 따라 동일한 데이터 정보 심볼 256 개를 전송할 때 시간 자원을 가장 많이 사용하게 되는 FBMC가 가장 시간 자원 대비 주파수 활용의 효율이 좋지 않은 것을 확인할 수 있다.</p>
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"표에서 선형 및 비선형 조건따라 OOB 전력이 변하지 않는 시스템은 뭐야 ?",
"비선형 HPA 조건1에서 시간 자원 대비 OOB 전력 값이 가장 높은 시스템의 시간 자원 할당 및 OOB 특성은 뭐야 ?",
"선형 조건에서 시간 자원 대비 주파수 활용의 효율이 가장 좋은 시스템은 뭐야?",
"선형 조건에서 W-OFDM 시스템의 시스템의 시간 및 주파수 자원 특성은 뭐야?",
"HPA condition 1 조건에서 시간 자원 대비 주파수 활용의 효율이 가장 낮은 시스템은 뭐야?",
"HPA condition 1 에서 시간 자원 대비 주파수 활용의 효율이 UFMC 보다 높은 시스템은 뭐야?",
"HPA condition 4 에서 시간 자원 대비 주파수 활용의 효율이 가장 좋은 시스템은 뭐야?",
"HPA condition 2 조건에서 시간 자원 대비 주파수 활용의 효율 W-OFDM보다 낮은 시스템은 뭐야?",
"UFMC 시스템에서 시간 자원 대비 주파수 활용의 효율이 가장 낮은 비선형 조건은 뭐야?",
"W-OFDM 시스템에서 시간 자원 대비 주파수 활용의 효율이 세번째로 좋은 조건은 뭐야?",
"FBMC 시스템이 HPA condition 3 조건일때 시스템의 시간 및 주파수 자원 특성은 뭐야?",
"HPA condition 3 에서 FBMC 시스템의 시스템의 시간 및 주파수 자원 특성은 뭐야?",
"FBMC 시스템에서 시간 자원 대비 주파수 활용의 효율이 가장 좋은 조건은 뭐야?",
"본 실험에서 각각 시스템이 추가적 주파수 자원을 얻기 위해 어떻게 하였나?",
"표의 비선형조건에서 시간 자원 대비 가장 큰 OOB 전력 값을 가지는 시스템은 뭐야?",
"비선형 HPA 조건1에서 시간 자원 대비 OOB 전력 값이 가장 낮은 시스템은 뭐야?",
"표의 비선형조건에서 시간 자원 대비 가장 적은 OOB 전력 값을 가지는 시스템은 뭐야?",
"표의 비선형조건에서 W-OFDM 시스템의 시간 자원 할당 및 OOB 특성은 뭐야 ?",
"표의 비선형조건에서 시간 자원 대비 전력 값이 UFMC 보다 크고 W-OFDM 보다 적은 시스템은 뭐야?",
"비선형 HPA 조건2에서 시간 자원 대비 OOB 전력 값이 FBMC 시스템 보다 큰 시스템은 뭐야?",
"W-OFDM 시스템에서 시간 자원 대비 OOB 전력 값이 HPA condition 3 조건 보다 큰 조건은 뭐야?",
"비선형 HPA 조건2에서 FBMC 시스템의 시간 자원 할당 및 OOB 특성은 뭐야?",
"비선형 HPA 조건4에서 시간 자원 대비 OOB전력 값이 FBMC 보다 큰 시스템은 뭐야?",
"FBMC 시스템에서 시간 자원 대비 OOB 전력 값이 두번째로 높은 조건은 뭐야?",
"비선형 HPA 조건3에서 UFMC 시스템의 시간 자원 할당 및 OOB 특성은 뭐야?",
"W-OFDM 시스템에서 시간 자원 대비 OOB 전력 값이 HPA condition 1, HPA condition 2와 같은 조건은 뭐야?",
"UFMC 시스템에서 시간 자원 대비 OOB 전력 값이 최대인 조건은 뭐야?"
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인공물ED
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5세대 이동통신을 위한 후보 변조기술들의 시간과 주파수 자원 비교 분석
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<h1>IV. 시뮬레이션 결과 및 분석</h1> <p>본 논문에서는 각 시스템의 시간 자원 할당에 대한 주파수 영역의 스펙트럼 특성을 비교 분석하기 위하여 표 1 과 같은 시뮬레이션 조건을 사용하였다.</p> <table border><caption>표 1. 시뮬레이션 환경</caption> <tbody><tr><td>Parameter</td><td>Value</td></tr><tr><td>Modulation</td><td>OAM</td></tr><tr><td># of total subcarrier (Total system)</td><td>\(64\)</td></tr><tr><td># of used subcarrier (Total system)</td><td>\(16\)</td></tr><tr><td># of null subcarrier (Total system)</td><td>\(48\)</td></tr><tr><td>CP & ZP length for CP-OFDM and UFMC</td><td>\(9\)</td></tr><tr><td>Filter for UFMC</td><td>Chebyshev Attenuation \( =60 \mathrm{~dB} \) \(Length =10\)</td></tr><tr><td>Filter for FBMC</td><td>Phydyas prototype \[\begin{array}{c}H_{0}=1 \\ H_{1}=0.97196 \\ H_{2}=0.7071 \\ H_{3}=0.235147 \end{array} \]</td></tr><tr><td># of sub-band m UFMC</td><td>\(64/8\)</td></tr><tr><td>Extension lengh for W-OFDM</td><td>\(6\)</td></tr></tbody></table> <p>본 논문에서는 각 시스템에서 전송하는 비트의 수를 모두 128 개로 동일하게 설정하였다. 전송 비트를 128 개로 하기 위하여 각 시스템은 모두 동일한 16 개의 부반송파를 사용하였으며, 2 비트를 한 번에 전송하는QAM 및 OQAM 변조를 고려하였다. 그리고 4개의 심볼을 전송하는 상황을 고려하였다. UFMC 시스템에서 시간영역 필터링을 위한 필터로 Chebyshev 필터를 사용하였으며, CP−OFDM 의 CP 길이와 같은 필터 응답을 고려하기 위해 Chebyshev 필터의 길이를 10 으로 설정하였다.</p> <table border><caption>표 2. HPA 비선형 조건(Saleh 비선형 HPA 모델)</caption> <tbody><tr><td>Condition</td><td>AM-AM</td><td>AM-PM</td></tr><tr><td rowspan=2>0 (linear)</td><td>\( \alpha_{A}=1 \)</td><td>\( \alpha_{\Phi}=0 \)</td></tr><tr><td>\( \beta_{A}=0 \)</td><td>\( \beta_{\Phi}=0.01 \)</td></tr><tr><td rowspan=2>1</td><td>\( \alpha_{A}=1 \)</td><td>\( \alpha_{\Phi}=0.01 \)</td></tr><tr><td>\( \beta_{A}=0.01 \)</td><td>\( \beta_{\Phi}=0.01 \)</td></tr><tr><td rowspan=2>2</td><td>\( \alpha_{A}=1 \)</td><td>\( \alpha_{\Phi}=0.03 \)</td></tr><tr><td>\( \beta_{A}=0.02 \)</td><td>\( \beta_{\Phi}=0.01 \)</td></tr><tr><td rowspan=2>3</td><td>\( \alpha_{A}=1 \)</td><td>\( \alpha_{\Phi}=0.05 \)</td></tr><tr><td>\( \beta_{A}=0.03 \)</td><td>\( \beta_{\Phi}=0.01 \)</td></tr><tr><td rowspan=2>4</td><td>\( \alpha_{A}=1 \)</td><td>\( \alpha_{\Phi}=0.07 \)</td></tr><tr><td>\( \beta_{A}=0.04 \)</td><td>\( \beta_{\Phi}=0.01 \)</td></tr></tbody></table> <p>본 논문에서는 각 시스템에 비선형 HPA 상황을 고려하기 위하여 Saleh 모델을 사용하였다. Saleh 모델의 비선형 강도는 Saleh 모델의 파라미터 수치를 조절하여 변경할 수 있다. 본 논문에서 고려한 비선형 특성의 파라미터는 표 2 와 같다. 조건 0 은 선형 조건을 나타내며, 조건 1 에서 4는 비선형 조건을 나타낸다. 조건 1 은 가장 약한 비선형 조건을 나타내며, 조건 4는 가장 강한 비선형 조건을 나타낸다. 본 논문에서는 각 HPA 비선형 조건에 대한 스펙트럼 특성을 각 시스템별로 평가하고 분석하였다.</p>
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"표 2에서 AM-AM, \\( \\beta_{\\Phi}=0.01 \\) 값을 가질때, condition는 뭐야?",
"표 2에서 AM-PM, \\( \\alpha_{\\Phi}=0.05 \\) 값을 가질때, condition는 뭐야?",
"표 1. 시뮬레이션 환경에서Filter for UFMC의 값은 얼마 입니까?",
"표 1에서 Filter for UFMC의 값은 뭐야?",
"표 2. HPA 비선형 조건(Saleh 비선형 HPA 모델)에서 AM-PM,\\( \\alpha_{\\Phi}=0 \\)일때 condition은 뭐야?",
"표 2에서 \\( \\alpha_{\\Phi}=0.07 \\)의 값을 가지는 Condition은 뭐야?",
"표 2. HPA 비선형 조건(Saleh 비선형 HPA 모델)의 \\( \\beta_{A}=0.04 \\)값은 Condition 몇번인가요?",
"표 1. 시뮬레이션 환경에서 # of total subcarrier (Total system)의 값은 얼마 입니까?",
"표 1에서 Value 값이 6인 것은 무엇입니까?",
"표 1에서 value값이 48인 Parameter는 무엇입니까?"
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인공물ED
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GaN HEMT Die를 이용한 Ku-대역 전력 증폭기 설계 및 제작
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<h1>III. 측정 결과</h1> <p>그림 8은 제작된 Ku-대역 전력 증폭기의 입력 전력에 따른 출력 전력, 전력 이득 및 드레인 효율 측정 결과를보여준다. \( 40 \mathrm{~V} \) 의 드레인 전압과 \( -2.48 \mathrm{~V} \) 의 게이트 전압을 갖는 Class AB 바이어스 즈건에서 전력 증폭기를 구동시켰다. 전력 증폭기 측정에 사용한 입력 신호는 펄스폭 10 us, 듀티 사이클 \( 0.01 \% \) 펄스 신호를 사용하였다. 그림 9 에서 확인할 수 있듯이, 주파수 \( 14.8 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 42.6 \mathrm{dBm} \)의 출력전력, \( 37.7 \% \) 의 드레인 효율 및 \( 7.9 \mathrm{~dB} \) 의 선형 이득을 얻었다.</p> <p>제작된 전력 증폭기의 주파수 응답 특성은 그림 9에 나타내었다. \( 14.7 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 15.1 \mathrm{GHz} \) 의 대역에서 \( 40 \mathrm{dBm} \) 이상의 출력 전력, \( 4 \mathrm{~dB} \) 이상의 전력 이득과 \( 23 \% \) 이상의 드레인의 효율을 얻었다.</p> <p>표 2 는 \( 14.8 \mathrm{GHz} \) 에서 펄스 duty cycle을 \( 0.01 \%, 0.1 \% \),\[\]<table border><caption>표 2. Duty cycle 가변에 따른 성능 비교</caption> <tbody><tr><td>주파수</td><td>Dutv cycle</td><td>출력 전력</td><td>드레인 효율</td></tr><tr><td>14.8 GHz</td><td>0.01 %</td><td>42.6 dBm</td><td>37.7 %</td></tr><tr><td>14.8 GHz</td><td>0.1 %</td><td>42.3 dBm</td><td>35.8 %</td></tr><tr><td>14.8 GHz</td><td>1%</td><td>41.6 dBm</td><td>35.8 %</td></tr><tr><td>14.8 GHz</td><td>4%</td><td>41.9 dBm</td><td>31.8 %</td></tr></tbody></table>\[\]\( 1 \%, 4 \% \) 로 가변시켜 가며 전력 증폭기의 특성을 확인하였다. 이 때, 펄스폭은 10 us로 고정을 시킨 상태에서 duty 가변을 하였다. duty가 높아지면서 GaN bare die의 열화현상으로 인해 출력 전력과 드레인 효율의 특성이 저하되는 현상을 확인할 수 있었다.</p> <table border><caption>표 3. Ku-대역 GaN 전력 증폭기 성능 비교</caption> <tbody><tr><td>주파수 [GHz]</td><td>출력 전력 [W]</td><td>PAE [%]</td><td>이득 [dB]</td><td>크기 [\( mm \mathrm{^2} \)]</td><td>운용 모드</td><td>참고 문헌</td></tr><tr><td>Ku-대역</td><td>62.2</td><td>44</td><td>8.5</td><td>9.8x9.2</td><td>Pulse</td><td>[2]</td></tr><tr><td>13.9</td><td>17.7</td><td>36.4</td><td>8.7</td><td>16.5x9.7</td><td>Pulse</td><td>[3]</td></tr><tr><td>14</td><td>100</td><td>•</td><td>8</td><td>•</td><td>Pulse</td><td>[4]</td></tr><tr><td>14.25</td><td>34.7</td><td>15</td><td>53</td><td>11x12.9</td><td>CW</td><td>[5]</td></tr><tr><td>14.8</td><td>18.2</td><td>25</td><td>7.9</td><td>16.8x20</td><td>Puise</td><td>본 논문</td></tr></tbody></table> <p>그림 10 은 \( 14.8 \mathrm{GHz} \) 에서 CW모드에서 전력 증폭기 입력 전력에 따른 출력 전력, 전력 이득 및 드레인 효율을 보여준다. 바이어스 조건은 펄스 측정 때와 모두 동일하게 세팅하여 측정을 하였다. Ku-대역 전력 증폭기 CW 측정 결과로는 \( 39.8 \mathrm{dBm} \) 의 출력 전력, \( 24.1 \% \) 의 드레인 효율과 \( 7.2 \mathrm{~dB} \) 선형 이득을 얻을 수 있었다. 앞의 펄스 모드에서 얻은 출력 전력보다 CW모드에서 \( 2.8 \mathrm{~dB} \) 낮은 출력전력을 얻었는데, 이는 GaN bare die에서 발생하는 열로인해 펄스 모드에서 동작시보다 특성이 저하되는 현상을 확인하였다. 그림 11 은 \( 14.7 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 15.1 \mathrm{GHz} \) 대역에서의 출력 전력, 전력 이득 및 드레인 효율 특성을 보여준다. 최대 \( 40 \mathrm{dBm} \) 의 출력 전력과 \( 4 \mathrm{~dB} \) 전력 이득 및 \( 24 \% \)드레인 효율을 얻었다. 펄스 모드에서 동작시보다 열적인문제로 인해 확연하게 특성이 저하되는 현상을 확인하였다.</p> <p>Ku-대역 GaN HEMT 전력 증폭기 특성을 본 논문과 비교를 위해 표 3 에 나타내었다. 본 논문이 비교 대상들에 비해 출력이 낮은 것은 단일 소자를 사용하여 전력 증폭기 설계 및 제작을 하였기 때문이다.</p>
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"표 2에서 출력 전력이 가장 높을 때, Dutv cycle은 어떤 거니?",
"표 2 Duty cycle 가변에 따른 성능 비교를 보면 Dutv cycle이 1%일 때, 출력 전력은 얼마입니까?",
"표 2에서 출력전력이 가장 높은 것은 얼마입니까?",
"표 2에서 출력전력이 가장 낮은 값을 가질 때, Dutv cycle은 무엇입니까?",
"표 2에서 드레인 효율이 가장 낮을 때, 출력 전력은 무슨 값을 가지니?",
"표 2에서 드레인 효율이 가장 높은 것은 수치가 뭐지?",
"표 2에서 주파수는 얼마로 다 같나요?",
"표 2를 보면 드레인 효율이 35.8%이고 출력 전력이 42.3dBm일 때, Dutv cycle은 어떤 값을 가지나요?",
"표 3에서 PAE의 결과 중 가장 작은 값의 주파수는 뭐지?",
"표 3 Ku-대역 GaN 전력 증폭기 성능 비교를 보면 주파수 Ku-대역에서 참고 문헌은 몇 번이니?",
"표 3에서 운용모드가 CW인 크기는 어떤 값이니?",
"표 3에서 주파수가 13.9일 때, 출력 전력은 얼마입니까?",
"표 3에서 출력전력이 100이고 이득이 8일 때, 운용모드는 무엇일까?",
"표 3에서 이득이 가장 작은 값의 운용 모드는 무엇일까?",
"표3에서 이득이 가장 큰 주파수는 어떤거야?"
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인공물ED
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GaN HEMT Die를 이용한 Ku-대역 전력 증폭기 설계 및 제작
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<h1>II. 설계 및 제작</h1> <p>Ku-대역 전력 증폭기 설계를 위하여 Cree사 \( 25 \mathrm{~W} \) 급 CGHV1J025D GaN HEMT die를 선정하였다. 그림 1은 본논문에 사용되어진 GaN HEMT die의 사진을 나타낸다. 이 소자는 \( 0.25 \mathrm{um} \) 게이트 길이를 가지는 GaN-on-siliconcarbid (SiC) HEMT이다.</p> <p>표 1은 Cree사 CGHV1025D의 특성을 나타낸다. DC에서부터 \( 18 \mathrm{GHz} \) 까지 사용이 가능하며, 드레인 전압이 \( 40 \mathrm{V} \) 일 때 \( 15 \mathrm{GHz} \) 의 주파수에서 \( 43.8 \mathrm{dBm} \) 의 포화 출력 전력, \( 7 \mathrm{~dB} \) 의 전력 이득과 \( 52 \% \) 의 드레인 효율을 낼 수 있다고 데이터 시트상에 명시되어 있다.</p> <p>설계는 Agilent Advanced Design System(ADS)와 Ansoft사의 High Frequency Structure Simulation(HFSS)을 병행적으로 사용하여 진행하였다. 우선, 소자의 바이어스 조건과 설계 주파수 대역에서 입/출력단 최적의 임피던스를\[\]<table border><caption>표 1. CGHV1J025D 소자의 제원</caption> <tbody><tr><td>성능 변수</td><td>값</td></tr><tr><td>사용 가능 주파수</td><td>DC-18 GHz</td></tr><tr><td>포화 출력 전력</td><td>43.8 dBm D 15 GHz</td></tr><tr><td>전력 이득</td><td>7 dB GHz</td></tr><tr><td>드레인 효율</td><td>52 % @ Psat</td></tr><tr><td>드레인 전압</td><td>40 v</td></tr><tr><td>크기</td><td>0.80x1.92x0.10 mm</td></tr></tbody></table>\[\]<p>찾기 위해 Cree사에서 제공해 준 비선형 모델과 ADS 시뮬레이션 코드를 이용하여 소스/로드-풀 시뮬레이션을 수행하였다. \( 15 \mathrm{GHz} \) 에서 드레인 전압 \( 40 \mathrm{~V} \), 바이어스 전류가 \( 180 \mathrm{~mA} \) 일 때의 최적의 소스 임피던스는 \( 0.645-j 1.287 \)\( \Omega \) 이고, 로드 임피던스는 \( 1.346-j 4.605 \Omega \) 이다. ADS 소스/로드-풀 시뮬레이션에서 얻은 결과를 바탕으로 Ansoft사의 High Frequency Structure Simulation(HFSS)을 통해 본딩와이어 효과를 포함하여 그림 2와 같이 입/출력단 정합회로를 설계하였다.</p> <p>그림 3은 HFSS 를 이용하여 설계한 소스 및 로드 임피던스의 위치를 보여준다. 소스 임피던스는 \( 0.77-j 1.287 \Omega \)이고, 로드 임피던스는 \( 1.42+j 4.8 \Omega \) 이다.</p> <p>앞에서 ADS시뮬레이션 큰드를 통해 얻어낸 소스 및 로드 임피던스와 완전히 동일하지는 않지만, ADS 시뮬레이션 코드에서 얻은 임피던스 점과 최대한 근처에 위치하게 설계하였다. HFSS 시뮬레이션에서 얻은 입/출력단 임피던스 결과를 s2p 파일로 추출하여 ADS 시뮬레이션코드에 심어서 출력 전력, 전력 이득 및 드레인 효율을 예측해 보았다. 그림 4 와 같이 Ku-대역 \( 14.8 \mathrm{GHz} \) 에서 \(42.9 \mathrm{dBm} \) 출력 전력, \( 5.9 \mathrm{~dB} \) 전력 이득 및 \( 43.2 \% \) 의 드레인 효율을 얻을 수 있었다.</p> <p>고주파 대역에서는 스터브의 라인 폭 및 길이에 따른 임피던스의 변화가 매우 민감하고, 설령 시뮬레이션과 동일하게 설계를 하여 제작을 하더라도 본딩 와이어 길이 및 PCB제작 시 생기는 오차로 인해 임피던스가 틀어질가능성이 있기 때문에 입/출력 정합 회로 기판 제작 시튜닝 패드를 만들어서 측정 시 임피던스 변화를 측정할수 있도록 제작을 하였다. 위에서 언급한 발생 가능한 오차들 중에서 실제 전력 증폭기를 제작할 때 제작 오차가 발생할 확률이 가장 큰 본딩 와이어 길이에 따른 영향을 HFSS 시뮬레이션 코드를 이용하여 분석해 보았다. 본딩와이어 길이에서 오차 발생 확률이 가장 큰 이유는 GaN bare chip에서 마이크로스트립 라인으로 본딩 와이어를 연결할 때, 수동으로 연결을 해야 하기 때문에 아무리 정확하게 맞춘다고 하여도 시뮬레이션에서 설계한 길이와 차이가 날 수 있기 때문이다. 그리하여 직경이 1 mil인 본딩 와이어를 길이에 따른 임피던스 변화를 시뮬레이션코드를 통해 살펴보았다.</p> <p>그림 5 와 같이 본딩 와이어 기준점을 설계하여 임의의정합 회로에서의 임피던스 점을 확인하고, 기준보다 \( 0.1 \mathrm{mm} \) 씩 변화를 주어가며 임피던스가 어떻게 변화하는지 살펴보았다. 그림 6에서 확인할 수 있듯이, 본딩 와이어가 \( 0.1 \mathrm{~mm} \) 씩 증가할 때마다 위상이 약 6 익 증가하는 경향을 확인하였다. 그리하여 입/출력단 정합 회로를 제작하기에 앞서 시뮬레이션을 통해 튜닝 패드를 이용하여 임피던스가 어떻게 변화하는지 경향을 파악한 후 실제전력 증폭기를 제작한다. 그림 7이 실제 제작된 전력 증폭기이다. 제작된 입/출력단 정합 회로 기판은 유전율 3.5 인 TACONIC사 RF35A2이며, 기판 두께는 10 mils 기판을 사용하여 제작하였다. 그리고 마이크로스트립 라인 폭과 길이를 변화시킬 수 있는 튜닝 패드를 설계하여 제작하였다. 전력 증폭기에 사용된 캐리어는GaN bare die에서 발생하는 열을 효과적으로 배출하기 위해 \( 15: 85 \% \) 비율로 합금된 CuW로 제작되었으며, GaN bare die의 유테틱본딩을 위해 소프트 금도금 처리를 하였다. 그리고 GaN bare die는 90:10\% 비율로 합금된 AuSn을 이용하여 캐리어에 유테틱 본딩을 하였고, GaN bare chip과 마이크로스트립 라인을 연결하기 위해 \( 1 \mathrm{mil} \) 의 직경을 가지는 금와이어를 이용하여 와이어 본딩 작업을 하였다. 그림 1 에서 보듯이 게이트단과 드레인단에 각각 4 개의 패드가 있고, 각 패드에 2 개씩 와이어 본딩을 하여 총 8 개를 연결하였다.</p>
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"사용 가능한 주파수 크기는 어떤 값이야?",
"표1의 내용을 보면 사용 가능한 주파수 크기는 뭐지",
"43.8 dBm D 15 GHz는 어떤 성능 변수 값이야?",
"드레인 전압의 크기는 얼마니?",
"CGHV1J025D 소자의 크기는 어떤 값이냐?",
"어떤 전력이득 값을 가지고 있을까?",
"표에 따르면 어떤 전력이득 값이 있어?",
"어떤 파라미터가 52 % @ Psat 값을 가지고 있니?"
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인공물ED
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전 탐색 영역 균일 성능을 갖는 항공기 탑재 능동 위상 배열 레이더의 빔 운용 연구
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<h1>요 약</h1> <p>최신의 다목적 전투기에 필수적으로 장착되고 있는 능동 위상 배열 레이더(AESA radar, Active Electronically Scanned Array radar)는 스캔 손실(scan loss)로 인해 빔 조향각별 탐지 거리가 불균일하게 나타난다. 빔 조향각별 드웰 시간(dwell time)을 가변함으로써 스캔 손실을 보상할 수 있는 방식이 제시되어 왔으나, 한정된 자원 속에 탐색, 추적, 미사일 유도 등의 다기능을 수행해야 하는 전투기 사격 통제 레이더에서 이러한 방식의 효용성은 종합적인 측면에서 고려되어야 한다. 본 논문에서는 먼저 빔 조향각별 드웰 시간을 가변함으로써, 능동 위상 배열 레이더의 전 탐색 영역에서 균일한 탐색 성능을 도출하였다. 다음으로 고정된 프레임 시간(frame time) 안에 빔 조향각별 드웰 시간을 가변하지 않을 경우의 탐색 부하를 \( 50 \% \) 로 가정하면, 균일한 탐색 성능을 위해서는 약 \( 100 \% \) 의 시간 자원을 탐색 업무에 할당함으로써, 다기능을 수행해야 하는 전투기 사격 통제 레이더의 요구사항을 만족하지 못함을 나타네었다. 다른 한편으로 균일한 탐색 성능과 \( 50 \% \) 의 탐색 부하를 나타내기 위해 프레임 시간을 증가할 경우, 탐색 성능이 기존 대비 \( 86.7 \% \) 저하됨을 보여주었다. 이러한 분석을 바탕으로 프레임 시간, 탐색 부하, 탐색 성능을 종합적으로 고려한 전 탐색 영역 균일한 성능을 갖는 항공기 탑재 능동 위상 배열 레이더의 효과적인 빔 운용 방안을 제시하였다.</p> <h1>\(\mathrm{I}\). 서 론</h1> <p>최신의 다목적 전투기는 탐지 거리의 증가, 탐색 영역 밖의 표적 추적, 탐색과 독립적인 다중 표적 추적, 다중 표적 근접 교전 지원과 같은 전술 운용상의 이점을 가져오는 능동 위상 배열 레이더(AESA ra-dar, Active Electronically Scanned Array radar)를 탑재하고 있다. 기존의 안테나 면을 기계적으로 회전하여 탐색을 수행하는 기계식 빔 조향 레이더(MSA radar, Mechanically Scanned Array radar)가 빔 조향각에 따른 균일한 탐지 거리를 나타내는 반면에, 능동 위상 배열 레이더는 그 특성상 빔 조향각에 따른 손실, 즉, 스캔 손실(scan loss)에 의해 탐지 거리가 그림 \(1\) 과 같이 불균일하게 나타난다. 장거리에서 표적에 대한 빠른 정보 획득이 교전 승패의 향방을 결정지을 수 있는 공중전의 특성상, 전투기 사격 통제 레이더에서는 모든 방향에서의 균일한 탐색 성능이 중요하게 고려될 수 있으며, 이를 위해 능동 위상 배열 레이더의 스켄 손실은 빔 즈향각별 드웰 시간 (dwell time)을 가변함으로써 보상될 수 있다. 그러나 이러한 드웰 시간의 가변에 따른 스캔 손실 보상 방식은 레이더가 지정된 탐색 영역을 한번 스캔하는 데 걸리는 시간인 프레임 시간(frame time)의 증가를 가져오거나, 프레임 시간을 고정하였을 경우에는 레이더에 주어진 자원 중 탐색 기능을 수행하는 데 소요되는 자원 할당의 증가를 의미하게 된다. 프레임 시간의 증가는 표적에 대한 누적 탐지 확률에 영향을 미치는 점, 교전을 위해 추적 및 미사일 유도 등을 보다 높은 우선 순위 임무로 고려하는 전투기 사격 통제 레이더에서 탐색 기능에 소요 자원을 우선적으로 할당하지 않는 점을 고려하였을 때, 이러한 드웰 시간의 가변은 종합적인 측면에서 고려되어야 한다. 본 논문에서는 전 탐색 영역에서 균일한 성능을 갖도록 빔 조향각별 드웰 시간을 가변하는 능동 위상 배열 레이더에서의 드웰 시간의 가변에 따른 프레임 시간 및 추적 형성 거리의 상호 영향을 분석하였다. 그리고 이러한 분석을 바탕으로 프레임 시간, 탐색 부하, 탐색 성능을 종합적으로 고려한 전 탐색 영역 균일한 성능을 갖는 항공기 탑재 능동 위상 배열 레이더의 효과적인 빔 운용 방안을 제시하였다. 본 논문의 II장에서는 전 탐색 영역 균일 성능을 갖는 능동 위상 배열 레이더에서의 탐색 성능 도출 과정을 설명하였고, III장에서는 시뮬레이션을 통해 드웰 시간의 가변에 따른 레이더 탐색 성능의 영향 분석 및 그에 따른 효과적인 빔 운용 방안을 기술하였으며, 마지막으로 IV 장에서 결론을 맺는다.</p> <h1>\(\mathrm{II}\). 전 탐색 영역 균일 성능을 갖는 능동 위상 배열 레이더</h1> <h2>\( 2-1 \) 스캔 손실 보상 방식</h2> <p>위상 배열 레이더의 빔조향 특성을 살펴보면, 그림 \(2\) 와 같이 빔 조향각에 따라 시스템에서 탐색 영역을 정의하는 구좌표계에서는 빔 폭이 달라지게 된다. 따라서 빔 조향각별로 안테나의 이득은 가변되며, 레이더가 빔 조향각에 따른 균일한 탐지 거리를 갖기 위해서는 이러한 스캔 손실을 보상할 수 있도록 빔 조향각별로 다른 드웰 시간을 갖도록 할 수 있다. 이를 위해서는 먼저 지정된 탐색 영역에 할당되는 각 빔의 위치 및 간격이 결정되어야 하며, 빔 조향각에 따라 빔 폭이 가변되지 않는 안테나 좌표계, 즉, \( \mathrm{u}-\mathrm{V} \) 좌표계를 이용할 수 있다. 그림 \(3\) 과 같이 시스템 좌표계와 안테나 좌표계를 정의하면, 좌표계간의 전환을 통해 식 \((1)\)과 같은 관계식을 도출할 수 있다. 여기서 \( T_{a} \) 는 안테나면의 기울임 각이다.</p> <ul> <li>\( x=-v \sin \left(T_{a}\right)+w \cos \left(T_{a}\right) \)</li> <li>\( y=v \cos \left(T_{a}\right)+w \sin \left(T_{a}\right) \)</li> <li>\( z=-u \)</li> <li>\( A z=\tan ^{-1}\left(\frac{z}{x}\right) \)</li> <li>\( E l=\sin ^{-1}(y) \)</li></ul> <caption>(1)</caption> <p>상기의 식으로부터 방위각, 고각으로 레이더의 탐색 영역과 빔 간격이 정해지면, 이를 만족하는 \( \mathrm{u}-\mathrm{v} \) 좌표계상의 위치 및 빔 개수를 확인할 수 있고, 식 \((2)\)로부터 해당되는 빔 위치에서의 스캔 손실을 보상할 수 있는 드웰 시간을 계산할 수 있다. \( S N R_{\theta} \simeq S N R_{0} \cos ^{3} \theta \) \( \cos \theta=\sqrt{1-\sin ^{2} \theta}=\sqrt{1-\left(u^{2}+v^{2}\right)}=w \)<caption>(2)</caption>그림 \(4\)는 이러한 방식으로 방위각 \( \pm 60^{\circ} \), 고각 \( 0 \sim \) \( 15^{\circ} \), 빔 간격 \( 2.1^{\circ} \), 안테나면의 기울임 각 \( 10^{\circ} \) 의 조건으로 레이더가 탐색을 수행할 경우, 균일한 탐지 거리를 나타내기 위해 각 빔 위치당 가변되어야 할 드웰 시간을 나타낸 것이다. 기준이 되는 안테나 보어 사이트(bore-sight) 위치에서의 드웰 시간은 \(1\) 로 설정하였다.</p> <h2>\( 2-2 \) 탐색 성능 도출</h2> <p>빔 기민성(beam agility)을 이용하여 표적을 탐지 및 추적하는 능동 위상 배열 레이더의 경우, 탐지 거리 측면이 아닌 추적 형성 거리(track formation range) 가 실질적인 탐색 성능에 대한 지표이기 때문에, 본 절에서는 \(2-1\)절의 내용을 반영한 레이더의 거리에 따른 추적 형성 거리를 도출하는 과정을 설명하고자 한다. 정의에 따라 단일 추적 형성 확률(probability of single track formation)은 식 \((3)\)과 같이 나타낼 수 있다. 여기서 \( P_{d}(R) \) 과 \( P_{d c}(R) \) 은 각각 거리 \( R \) 에서의 단일 탐지 확률(probability of detection) 및 확인 확률 (probability of confirm)이다. 본 논문에서는 논의의 편의를 위하여 \( P_{d c}(R)=P_{d c}=0.9 \) 로 설정하기로 한다. \( P_{d t}=P_{d}(R) \cdot P_{d c}(R) \)<caption>(3)</caption>Swerling I 표적에 대해 \( P_{d}(R) \) 은 식 \((4)\)와 같이 나타낼 수 있으며, 여기서 \( P_{f a} \) 는 오경보 확률(proba-bility of false alarm), \( S N R_{0}, R_{0} \) 는 기준 신호대 잡음비 및 그에 해당하는 표적의 거리이다. \( P_{d}(R)=P_{f a}^{\frac{1}{1+S N R}}=P_{f a}^{\frac{1}{1+S N R_{0}\left(\frac{R_{0}}{R}\right)^{4}}} \)<caption>(4)</caption>실질적으로 표적은 해당 위치에 중심을 갖는 빔에 의해서만 탐지되는 것이 아니라, 주변 빔에 의해서도 탐지될 수 있다. 예를 들어, 빔 간격 \( 2.3^{\circ} \), 빔 폭 \( 2^{\circ} \) 로 탐색 영역을 스캔할 경우의 빔 위치는 그림 \(5\) 와 같이 \( \mathrm{u}-\mathrm{v} \) 좌표계에 나타낼 수 있다. 만일 표적이 \( \mathrm{u}-\mathrm{v} \) 좌표계의 \( (0,0) \) 에 위치한다고 가정할 경우, 좌표계상의 중심에 위치한 빔에 의해 수신된 표적의 신호대 잡음비가 가장 클 것이며, 주변 빔에 의해서도 해당 위치의 표적에 대한 반사 신호가 레이더로 수신될 수 있다. 이러한 표적 및 빔 중심의 상호 위치에 따른 신호대 잡음비는 식 \((5)\)와 같이 나타낼 수 있다. 여기서 \( (u, v),\left(u_{i}, v_{i}\right) \) 는 각각 표적 및 빔의 위치, \( \theta_{B} \) 는 빔 폭을 나타낸다. 따라서 특정 표적 위치에 대해 레이더에서 탐지를 위해 설정한 신호대 잡음비의 문턱 값을 초과하는 빔의 위치가 있으면, 탐지 과정에 이를 반영해야 한다. 즉, 설정된 신호대 잡음비의 문턱 값을 초과하는 빔의 위치 수를 \( n \) 이라고 한다면, \( n \) 개의 빔 위치 중 적어도 한 개의 빔에서 탐지가 이루어지면 되는 것이므로, 이를 고려한 최종적인 단일 탐지 확률은 식 \((6)\)과 같이 나타낼 수 있는 것이다. 본 논문에서는 \( n \) 을 결정하는 기준으로 식 \((5)\)에 의해 표적과 빔의 상호 위치에 따른 신호대 잡음비의 감소값이 \( 30 \mathrm{~dB} \) 이하인 빔의 위치를 선정하였으며, 이는 참고문헌 \([10]\)과 같은 설정 값이다. 따라서 식 \((6)\)에 의한 최종 단일 탐지 확률은 식 \((4)\)와 \((5)\) 에 의해 \( n \) 개의 각 빔 위치에서의 탐지 확률 \( \left(P_{d i}(R)\right) \) 을 계산하여 적용하면 구할 수 있다.</p> <ul> <li>\( S N R_{i}=S N R_{0} \cdot \exp \left\{-2.78 \frac{\left(u-u_{i}\right)^{2}+\left(v-v_{i}\right)^{2}}{\theta_{B}^{2}}\right\} \)<caption>(5)</caption></li> <li>\( P_{d, \text { total }}(R)=1-\prod_{i=1}^{n}\left(1-P_{d i}(R)\right) \)<caption>(6)</caption></li> <li>\( P_{t}(R, \Delta R) \) \( =\frac{1}{N_{u v}} \sum_{i u v=1}^{N u v} \frac{1}{\Delta R} \int_{R}^{R+\Delta R} \) \( \left[1-\prod_{n=0}^{N}\left\{1-P_{d c} P_{d, \text { total }}\left(\frac{r+n \Delta R}{R_{0}}\right)\right\}\right] d r \)<caption>(7)</caption></li></ul> <p>일반적으로 레이더에서의 탐색 성능은 단일 탐지 확률보다는 누적 탐지 확률로 대표되며, 위상 배열 레이더에서는 특히, 식 \((7)\)과 같은 거리 \( R \) 에서의 누적 추적 형성 확률(cumulative probability of track for-mation)로 그 탐색 성능을 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 추가적으로 표적이 한 빔에 대하여 그 중심이 아닌 위치에 존재할 수 있음을 고려하였다. 즉, 식 \((7)\)에서 \( N_{u v} \) 는 그림 \(5\)의 표적 위치 격자의 수, \( i_{u v} \) 는 표적의 격자 위치를 나타내는 것으로서, 표적의 위치별 주변 빔에 의한 탐지를 고려한 식 \((6)\)에 의한 단일 탐지 확률을 이용하여 누적 확률을 구한 후, 그 평균을 구함으로써, 거리 \( R \) 에서의 최종 누적 추적 형성 확률을 구해낸다. 식 \((7)\)에서 \( \triangle R \) 은 프레임 시간동안 표적이 이동한 거리, \( N \) 은 거리 \( R \) 까지 표적이 이동하는 동안 레이더가 표적을 보는 횟수이며, 그림 \(6\)은 표 \(1\) 과 같이 파라미터들을 설정하였을 경우의 거리에 따른 탐지 확률과 누적 추적 형성 확률을 나타낸다. 즉, 빔 조향각 별로 균일하게 \( R_{t 0}= \) \( 74 \mathrm{~km} \) 에서 \( P_{\pm}=0.9 \) 의 추석 형성 확률을 나타냄을 의미 한다.</p> <table border><caption>표 \(1\). 설정 파라미터</caption> <tbody><tr><td>Parameters</td><td>Value</td></tr><tr><td>Az. coverage</td><td>\( -60^{\circ} \sim+60^{\circ} \)</td></tr><tr><td>E1. coverage</td><td>\( 0^{\circ} \sim15^{\circ} \)</td></tr><tr><td>Beam width</td><td>\( 3^{\circ}\)</td></tr><tr><td>Beam overlap angle</td><td>\( 2.1^{\circ}\)</td></tr><tr><td>Tilt angle</td><td>\( 10^{\circ}\)</td></tr><tr><td>\( P_{d, \text { total }}(80 \mathrm{~km}) \)</td><td>0.5</td></tr><tr><td>\( \Delta R \)</td><td>\(5\) km</td></tr></tbody></table> <h3>III. 레이더 탐색 성능 영향 분석 및 빔 운용 방안</h3> <p>\(2\)절에서 빔 조향각별 드웰 시간을 가변하여 빔 조향에 따른 스캔 손실을 보상할 수 있음을 설명하였다. 그러나 이러한 드웰 시간의 가변에 따른 스캔 손실 보상 방식은 레이더가 지정된 탐색 영역을 탐색 이외의 추적 및 미사일 유도 등의 기능을 수행하면서 한번 스캔하는 데 걸리는 시간인 프레임 시간의 증가를 가져오거나, 프레임 시간을 고정하였을 경우에는 레이더에 주어진 자원 중 탐색 기능을 수행하는 데 소요되는 자원 할당의 증가를 의미하게 된다. 즉, 프레임 시간의 증가는 결국 \( \triangle R \) 의 증가를 의미하며, 식 \((7)\)에서 보는 바와 같이 표적에 대한 누적 추적 형성 확률에 영향을 미치게 된다. 또한, 교전을 위해 추적 및 미사일 유도 등을 보다 높은 우선 순위 임무로 고려하는 전투기 사격 통제 레이더에서 탐색 기능에 소요 자원을 우선적으로 할당하지 않는 점을 고려하였을 때, 탐색 부하의 허용 정도도 고려되어야 한다. 본 절에서는 이러한 점을 고려한 레이더 탐색 성능의 영향을 수치적으로 분석하고, 그 결과에 따른 효과적인 빔 운용 방안을 제시한다.</p> <h2>\( 3-1 \) 프레임 시간을 고정할 경우의 영향 분석</h2> <p>먼저 한정된 레이더 시간 자원에서 탐색 기능에 할당되는 시간의 정도를 \( L_{s} \), 추적, 미사일 유도 등 우선 순위가 높은 기능을 포함한 탐색 이외의 기능에 할당되는 시간의 정도를 \( L_{T} \) 라고 하면, 식 \((8)\)과 같이 나타낼 수 있다. 여기서 \( N_{b e a m s} \) 은 지정된 탐색 영역을 스캔하는데 필요한 빔의 개수, \( T_{\text {dwello }} \) 은 안테나 보어 사이트 방향에서의 드웰 시간, \( T_{d w e l l, a v g} \) 는 스캔 손실을 보상할 경우의 평균 드웰 시간을 나타낸다. \( L_{s}=\frac{N_{\text {beams }} \cdot T_{\text {dwello }}}{T_{\text {frame }}} \) or \( \frac{\sum_{i=1}^{\text {Nbeams }} T_{\text {dwell, } i}}{T_{\text {frame }}} \Leftrightarrow \frac{N_{\text {beams }} \cdot T_{\text {dwell,avg }}}{L_{s}+L_{T}} \leq 1 \)<caption>(8)</caption>프레임 시간을 고정할 경우에는 식 \((8)\)과 그림 \(4\) 에서 알 수 있듯이, 스캔 손실을 보상한 드웰 시간을 각 빔 위치에 할당헸을 경우의 탐색 부하가 안테나 보어 사이트 방향에서의 드웰 시간을 전 빔 위치에 그대로 할당했을 경우의 탐색 부하보다 크게 될 것이다. 이를 수치적으로 확인하기 위하여 \(2\)절의 설정 파라미터를 이용하였고, 안테나 보어 사이트 방향에서의 드웰 시간을 전 빔 위치에 그대로 할당했을 경우의 탐색 부하를 \( 50 \% \) 로 가정하였다. 참고문헌 \([3]\)에서는 식 \((9)\)와 같이 고각과 방위각 영역 \( \left(A z_{1}, A z_{2}, E l_{1}, E l_{2}\right) \), 빔 간격 \( (\Psi) \), 그리고 안테나면 기울임 각이 주어지면, 지정 탐색 영역에 요구되는 빔 개수를 구할 수 있음을 나타내었다. 본 논문에서는 식 \((2)\)의 계산을 위해 각 빔의 위치에 해당하는 \( (u, v) \) 를 이미 구했으므로, 이의 좌표쌍 수가 요구되는 빔의 개수가 된다. 두 방법에 의해 구한 요구되는 빔의 개수는 거의 같음을 그림 \(7\)을 통해 알 수 있다. 그림 \(7\)에서 실선은 참고문헌 \([3]\)의 방식으로 구한 빔의 개수, 원은 \( (u, v) \) 좌표쌍 수를 이용해서 구한 빔의 개수를 나타낸다. 결과적으로 \(2\)절의 설정 파라미터를 만족하는 요구되는 빔 개수 \( N_{\text {beams }}=332 \) 이며, 평균 드웰 시간 \( T_{\text {dwell,avg }}=1.97 \) 이다. 이를 기준으로 그림 \(8\) 과 같이 드웰 시간, 프레임 시간, 탐색 부하의 관계를 \( T_{\text {dwello }} \) 로 정규화하여 나타내 보면, 프레임 시간을 변경하지 않을 경우, 탐색 부하는 스캔 손실을 보상하기 위해 증가된 평균 드웰 시간에 의해 거의 \( 100 \% \) 로 증가하게 된다. 이는 레이더의 모든 시간 자원을 탐색 기능에 할당하는 것을 의미하며, 앞서 말했듯이 교전을 위해 추적 및 미사일 유도 등을 보다 높은 우선 선위 임무로 고려하는 전투기 사격 통제 레이더에서 는 받아들일 수 없는 상황이 된다. 따라서 다시 전탐색 영역에 균일한 성능을 가지면서 탐색 부하를 기존의 \( 50 \% \) 를 유지하기 위해서는 프레임 시간을 증가시켜야 한다.</p> <h2>\( 3-2 \) 프레임 시간을 변경할 경우의 영향 분석</h2> <p>3-1절의 분석에서 전 탐색 영역에 균일한 성능을 가지면서 탐색 부하를 기존의 \( 50 \% \) 를 유지하기 위해서는 프레임 시간을 증가시켜야 함을 알 수 있다. 그러나 식 \((7)\)에서 보는 바와 같이 표적에 대한 누적 추적 형성 확률은 프레임 시간에 의해 결정되는 \( \triangle R \) 의 함수이므로, 탐색 부하를 고려한 프레임 시간의 조정은 다시 탐색 성능에 영향을 미치게 됨을 의미한다. 이러한 영향을 수치적으로 확인하기 위해 \(2\)절에서 구한 추적 형성 거리 \( R_{t 0} \) 와 그때의 프레임 시간을 \( T_{\text {frame,0 }} \) 로 두고, 이러한 값들로 정규화한 프레임 시간에 따른 추적 형성 거리를 나타내면 그림 \(9\) 와 같다. 여기서 점선으로 표시한 부분은 식 \((8)\)의 셋째 줄 조건을 만족하지 못하는 영역을 나타낸다. 따라서 스캔 손실을 보상하기 위해 증가된 평균 드웰 시간에 의해 약 \( 100 \% \) 가 된 탐색 부하를 다시 \(50%\)로 만들기 위해 프레임 시간을 \(2\) 배로 증가할 경우, 이는 추적 형성 거리의 약 \( 86.7 \% \) 의 감소로 나타나게 됨을 알 수 있다. \( \begin{aligned} A_{8}=& \frac{1}{2} \cos \left(T_{\alpha}\right)\left(E l_{2}-E l_{1}\right)\left\{\sin \left(A z_{2}-A z_{1}\right)\right\} \\ &+\frac{1}{2} \cos \left(E l_{2}\right)\left[\cos \left(T_{\alpha}\right) \sin \left(E l_{2}\right)\left\{\sin \left(A z_{2}\right)-\sin \left(A z_{1}\right)\right\}-\left(A z_{2}-A z_{1}\right) \cos \left(E l_{2}\right) \sin \left(T_{\alpha}\right)\right] \\ &-\frac{1}{2} \cos \left(E l_{1}\right)\left[\cos \left(T_{\alpha}\right) \sin \left(E l_{1}\right)\left\{\sin \left(A z_{2}\right)-\sin \left(A z_{1}\right)\right\}-\left(A z_{2}-A z_{1}\right) \cos \left(E l_{1}\right) \sin \left(T_{\alpha}\right)\right] \\ & N_{\text {beams }}=\frac{1}{4} \csc ^{2}\left(\frac{\psi}{2}\right) A_{s} \end{aligned} \)<caption>(9)</caption></p> <h2>\(3-3\) 효과적인 빔 운용 방안</h2> <p>결과적으로 전 탐색 영역에 균일한 성능을 갖도록 드웰 시간을 가변하여 보상할 경우에는 프레임 시간과 탐색 부하, 요구되는 추적 형성 거리를 종합적으로 검토하여야 하며, 그림 \(10\) 은 이러한 관계를 나타내는 그래프이다. 여기서 \( R_{t 1} \) 과 \( T_{f r a m e, 1} \) 은 \(3\)-\(2\) 절에서 구한 전 탐색 영역 균일 성능을 가지면서 탐색 부하가 \( 50 \% \) 일 때의 추적 형성 거리 및 프레임 시간이다. 그림 \(10\) 으로부터 전투기 사격 통제 레이더로서 능동 위상 배열 레이더를 장착할 경우, 그리고 전 탐색 영역에서 균일한 성능이 요구될 경우에는 다음과 같은 빔 운용 방안이 가능하다. 첫 번째, 초기 탐색 단계에서는 지정된 탐색 영역을 빠르게 스캔하고, 보다 먼 거리에서 표적을 탐지하여 추적을 형성할 수 있도록 빔을 운용한다. 예를 들어, 빔 조향각별 가변되는 드웰 시간은 유지한 채, 기준이 되는 \( T_{\text {frame,1 }} \) 보다 \( 1 / 2 \) 배 짧은 프레임 시간을 설정하게 되면, 탐색 부하는 \( 100 \% \) 로 증가하고, 추적 형성 거리는 기준 거리인 \( R_{t 1} \) 대비 약 \( 15 \% \) 증가하게 될 것이다. 초기 탐색 단계에서는 레이더 시간 자원을 탐색 기능에 중점적으로 할당할 수 있으므로 이러한 빔 운용은 실질적으로도 허용 가능할 것이다. 두 번째, 다수의 표적이 탐지되어 추적중일 경우, 레이더의 시간 자원은 탐색 기능에 적게 할당해아 할 것이며, 이러한 상황에서는 새로운 표적의 탐지보다는 기존의 추적 중인 표적에 대한 처리가 우선적일 것이다. 예를 들어, 이러한 경우에 \( 20 \% \) 의 탐색 부하가 허용된다고 하고, 초기 탐색 단계에서의 프레임 시간 \( 0.5 T_{\text {frame, } 1} \) 을 유지한다고 하면, 빔 조향각별 가변되는 드웰 시간을 상대적으로 감소시켜야 하고, 추적 형성 거리는 \( R_{t 1} \) 대비 약 \( 29 \% \) 감소하게 될 것이다. 그러나 상대적으로 탐색 영역에 대해 빠르게 스캔해야 할 필요성이 적으므로, \( 20 \% \) 의 탐색 부하는 유지하고, 프레임 시간을 \( T_{f r a m e, 1} \) 으로 증가함으로써, 추적 형성 거리의 감소율을 완화시키도록 빔을 운용할 수도 있다.</p> <h1>\( \mathrm{IV} \), 결 론</h1> <p>본 논문에서는 항공기 탑재 능동 위상 배열 레이더에서의 빔 조향각별 스캔 손실에 의한 불균일한 탐지 거리의 보상 방식 및 그에 따른 프레임 시간, 탐색 부하, 탐색 성능의 영향을 다루었다. 먼저 빔 조향각별 드웰 시간을 가변함으로써, 능동 위상 배열 레이더의 전 탐색 영역에서 균일한 탐색 성능을 도출하였다. 다음으로 고정된 프레임 시간안에 빔 조향각별 드웰 시간을 가변하지 않을 경우의 탐색 부하를 \( 50 \% \) 로 가정하면, 균일한 탐색 성능을 위해서는 약 \( 100 \% \) 의 시간 자원을 탐색 업무에 할당함으로써, 다기능을 수행해야 하는 전투기 사격 통제 레이더의 요구 사항을 만족하지 못함을 나타내었다. 다른 한편으로 균일한 탐색 성능과 \( 50 \% \) 의 탐색 부하를 나타내기 위해 프레임 시간을 증가할 경우, 탐색 성능이 기존 대비 \( 86.7 \% \) 저하됨을 보여주었다. 이러한 분석을 바탕으로 프레임 시간, 탐색 부하, 탐색 성능을 종합적으로 고려한 전 탐색 영역 균일한 성능을 갖는 항공기 탑재 능동 위상 배열 레이더의 효과적인 빔 운용 방안을 제시하였다. 향후, 확인, 추적 및 미사일 유도 등의 다른 기능에 소요되는 부하를 세분화하여 상호 영향을 미치는 레이더 파라미터를 최적화하는 연구가 필요하며, 실시간 적응형 레이더 자원 관리의 개발이 필요할 것으로 판단된다.</p>
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"모든 탐색 부분에 균등한 기능을 얻기 위해서는 어떻게 해야하는가?",
"표 \\(1\\). 설정 파라미터에서 Az. coverage의 값은 얼마인가?",
"어느 파라미터에서 Value이 \\( 3^{\\circ}\\)로 나오는가?",
"E1. coverage의 Value는 얼마인가?",
"무슨 파라미터가 각도가 \\( 10^{\\circ}\\)로 나오는가?",
"Beam overlap angle은 몇 도인가?",
"능동 위상 배열 레이더의 모든 탐색 부분에서 균등한 탐색 기능을 도출하기 위해 어떻게 하였는가?"
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06dee682-ba3c-443c-822e-7ab3a9060f8b
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인공물ED
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은닉 마코프 모델과 켑스트럴 계수들에 따른 한국어 속삭임의 인식 비교
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<h1>IV. 인식 실험 및 결과</h1><h2>1. 인식모델</h2><p>인식 대상은 고립 단어로서 '영', '일', '이', '삼', '사', '오', '육', ‘칠', '팔', '구', '공', '십', '백', '천', '만'의 15개의 숫자음들에 대한 정상어와 속삭임의 인식을 수행하였다. 인식 모델은 인식 성능과 유용성이 입증된 연속 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model with Continuous Mixture Density)을 사용하였고, HMM 형태는 'left-to-right' 모델로 하였다. 연속 은닉 마코프 모델에서 각 단어의 모델은 식(11)으로 표현되며, 가우시안 혼합 확률 밀도는 식 (12)과 같다.</p><p>\( \hat{\lambda}=(A, \widehat{B}, \widehat{\mu}, \hat{U}) \)<caption>(11)</caption></p><p>여기서, \( A \) : 상태천이확률행렬, \( \hat{B} \) : 관찰확률함수, \( \hat{\mu} \) : 평균벡터, \( \hat{U} \) : 코배리언스 행렬을 나타낸다.</p><p>\( b_{j}(\mathrm{x})=\sum_{\mathrm{k}=1}^{\mathrm{M}} c_{j k} N\left(\mathrm{x}, \mu_{\mathrm{jk}}, \mathrm{U}_{\mathrm{jk}}\right) \)<caption>(12)</caption></p><p>여기서 \( b_{j}() \) : 혼합(mixture)확률밀도, \( \mathrm{x} \) : 관찰특징벡터, \( c_{j k} \) : 혼합 밀도에 따른 가중치, \(\mathrm{N}\)() : 정상분포확 률밀도 \( \mathrm{M} \) : 혼합수를 나타낸다.</p><p>모델링을 위한 음성 입력의 특징벡터 차수는 12차를 사용하였고, 상태 수는 \( \mathrm{s}=6, \operatorname{mixture} \) 수는 \( \mathrm{M}=1 \), 코배리언스는 전코배리언스 행렬을 사용하였다.</p><h2>2. 데이터베이스</h2><p>실내 환경에서 성인 남자 20명, 성인 여자 20명이 '영', '일', '이', '삼', '사', '오', '육', '칠', ‘팔', '구', '공', '십', '백', '천', '만'의 15 개 단어를 정상어 3회, 속삭임 3회씩 발음한 것을 \( 16 \mathrm{khz} \) 샘플링, 16비트로 취득하여 각 단어 당 정상어, 속삭임 각각 120개씩의 음성 데이터베이스를 구축하고 이들 음성데이터 각각에서 LPCC, FTCC, MFCC, PLCC의 특징파라메타 벡터들을 추출하였다. 각 스펙트럴계수들의 차수는 12차로 하였고, 프레임 길이는 \( 25 \mathrm{~ms}, 400 \) 샘플, 프레임 이동은 \( 10 \mathrm{~ms}, 160 \) 샘플로 하여 특징벡터들의 배열로 데이터베이스를 구축하였다. 따라서 15개의 각 단어 당 LPCC, FTCC, MFCC, PLCC 별로 120개의 특징벡터 배열들이 얻어졌고, 이들 중 각각의 90개는 모델링을 위한 훈련과정을 위하 여 사용되었고 나머지 30개는 인식 시험을 위하여 사용되었다.</p><h2>3. 실험결과</h2><p>인식은 LPCC, FTCC, MFCC, PLCC의 각 특징벡터들에 대하여 정상어 모델, 속삭임 모델, 정상어 속삭임 봉합 모델들로 모델링 하여 시험하였다. 실험 방법은 다음의 다섯 가지 경우를 대상으로 하여 인식 결과를 비교하였다.</p><p>각 특징벡터들 별로 표 1의 실험 방법을 통하여 얻어진 결과를 비교하여 보도록 한다.</p>
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"식 (12)로 알 수 있는 것은 무엇이야?",
"모델링을 위한 음성 입력의 특징벡터 차수 12차를 사용하였을 때의 상태 수는?",
"위 식에서 정상분포확률밀도M이 의미하는 것은 무엇인가?"
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defa9385-3e5a-4dbd-8b8e-42ffe062f4f1
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인공물ED
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EZW 비트열의 ZTR심벌을 이용한 디지털 워터마킹
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<h1>Ⅳ. 실험 및 결과</h1> <p>실험에서 원영상은 먼저 Daubechius 9-7 tap 웨이블 릿 계수를 이용하여 웨이블릿 분해롤 하였고, 이를 EZW를 사용하여 부호화하였다. 이 때 삽입하는 워터마크는 앞장에서 설명한대로 이진 영상을 EZW로 압축하고, 이 때 만들어진 비트열을 100 개씩 나누어 PN-code 사용하여 섞어 만든다.</p> <p>일반적으로 비트열에 워터마크를 삽입하는 방법의 강인성(robustness)은 압축율에 따라 영상의 열화 정도와 워터마크의 손상유무로 판정한다. 원영상의 열화정도를 측정하기 위하여 PSNR(Peak-to-peak signal to noise ratio)을 이용하였다. 그리고 워터마크 영상의 손상 정도는 복원율(R)을 이용하여 측정하였다. 원하는 결과는 가능한 한 원영상과 워터마크가 삽입된 영상과 의 PSNR차가 적을수록 촣고, 이 때 추출되는 워터마크 영상의 복원율이 높을수록 좋다.</p> <p>실험은 원영상의 압축율을 \( 0.5,0.25,0.125 \mathrm{bpp} \) 로 고정 한 상태에서 워터마크의 양을 복원율에 따라 \( \mathrm{R}=100 \% \) 에서부터 \( 97 \% \) 까지 조절하여 삽입하였다. 본 논문에서 사용한 워터마크 영상의 경우에 표 1 에서 제시한 양만큼의 워터마크가 삽입되었다. 워터마크가 100 bit 단위로 잘린 이유는 워터마크 키를 삽입하면서 100 개를 단위로 암호화시키므로 100 으로 나누어 떨어지지 않는 나머지는 의미가 없기 때문이다.</p> <p>실험을 위하여 사용된 영상은 \( 512 \times 512 \) 크기의 'Ienna', 'Baboon', 'Barbara', 'Couple', 'Airfield' 등의 5 개의 영상이고 워터마크 영상은 \( 64 \times 64 \) 크기의 이진 영상을 사용하였다.</p> <p>표 2 는 각 영상에 대하여 \( 0.5,0.25,0.125 \mathrm{bpp} \) 에서 원 영상과 워터마크가 십입된 영상의 PSNR을 나타낸 것이다. 워터마크를 완벽하게 복원하기 위하여 워터마크 전체를 삽입하였을 경우 \( (\mathrm{R}=100 \%) \mathrm{PSNR} \) 의 차이가 \( 0.06 \) 에서 \( 0.25 \) 까지 비교적 크게 나타남을 볼 수가 있다. 복원될 워터마크 영상의 복원율을 약간 손해보더라도 삽 입할 워터마크 크기를 줄여서 삽입할 경우에는 PSNR 의 차이가 크게 줄어듦을 볼 수가 있다.</p> <p>표 3은 Lenna 영상으로부터 추출한 워터마크 영상이다. \( 0.5 \mathrm{bpp} \) 인 경우에는 복원율에 따라 삽입된 워터마크가 그대로 추출되는 것을 볼 수 있으나 \( 0.25 \) 나 \( 0.125 \mathrm{bpp} \) 인 경우에는 많은 워터마크가 삽입되어도 잘려나가서 워터마크가 손상을 입음을 알 수 있다.</p> <table border><caption>Title</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>영상</td><td rowspan=2>원영상 (A) [dB]</td><td rowspan=2>압축율 [bpp]</td><td colspan=4>워터마크가 삽입된 영상(B) [dB]</td></tr><tr><td>R=97</td><td>R=98</td><td>R=99</td><td>R=100</td></tr><tr><td rowspan=3>Lenna</td><td>34.00</td><td>0.5</td><td>33.94</td><td>33.93</td><td>39.92</td><td>33.86</td></tr><tr><td>31.59</td><td>0.25</td><td>31.54</td><td>31.54</td><td>31.53</td><td>31.45</td></tr><tr><td>29.00</td><td>0.125</td><td>28.89</td><td>28.87</td><td>28.85</td><td>28.85</td></tr><tr><td rowspan=3>Baboon</td><td>24.10</td><td>0.5</td><td>24.07</td><td>24.07</td><td>24.05</td><td>24.03</td></tr><tr><td>22.71</td><td>0.25</td><td>22.60</td><td>22.58</td><td>22.55</td><td>22.46</td></tr><tr><td>21.08</td><td>0.125</td><td>21.03</td><td>21.02</td><td>21.02</td><td>21.02</td></tr><tr><td rowspan=3>Barbara</td><td>30.18</td><td>0.5</td><td>30.15</td><td>30.14</td><td>30.14</td><td>30.12</td></tr><tr><td>26.49</td><td>0.25</td><td>26.44</td><td>26.43</td><td>26.42</td><td>26.38</td></tr><tr><td>24.03</td><td>0.125</td><td>23.91</td><td>23.91</td><td>23.91</td><td>23.91</td></tr><tr><td rowspan=3>Couple</td><td>30.49</td><td>0.5</td><td>30.46</td><td>30.46</td><td>30.45</td><td>30.42</td></tr><tr><td>27.71</td><td>0.25</td><td>27.62</td><td>27.61</td><td>27.58</td><td>27.52</td></tr><tr><td>25.79</td><td>0.125</td><td>25.67</td><td>25.67</td><td>25.67</td><td>25.67</td></tr><tr><td rowspan=3>Airfield</td><td>27.03</td><td>0.5</td><td>26.95</td><td>26.94</td><td>26.91</td><td>26.84</td></tr><tr><td>24.95</td><td>0.25</td><td>24.86</td><td>24.84</td><td>24.81</td><td>24.70</td></tr><tr><td>22.55</td><td>0.125</td><td>22.46</td><td>22.45</td><td>22.45</td><td>22.45</td></tr></tbody></table>
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[
"Lenna 원영상 값이 34.00일 때 원영상 값과 차이가 가장 적게 나는 값은 뭐야?",
"Baloon 영상 압축율이 0.125일 때 값이 가장 큰 값은 뭐야?",
"표에서 R이 97일 때 Baboon 영상 압축율 0.125의 값 보다 크고 0.25의 값 보다 적은 값을 가지는 영상은 뭐야?",
"표에서 R=97일 때 최소의 값을 가지 영상의 압축율을 얼마야?",
"표에서 원영상 값이 최대인 값을 가지는 영상은 뭐야?",
"Airfield 영상에서 최소값을 가지는 원영상 값은 얼마야 ?",
"표에서 원영상의 가장 적은 측정값을 가지는 영상은 뭐야?",
"표에서 R=97일 때 가장 큰 측정값을 가지는 영상은 뭐야?",
"표에서 R이 98일 때 가장 적은 측정값의 압축율은 얼마야?",
"표에서 R 값이 98일때 세번째로 큰 측정값을 가진 영상은 뭐야?",
"표에서 R이 97과 98의 측정값이 같은 영상중에 가장 적은 원영상 값을 가진 영상은 뭐야?",
"Airfield 영상에서 두번째로 큰 값을 가지는 측정값의 R값은 뭐야?",
"표에서 R이 98과 99의 측정값이 같은 원영상 중에 값이 가장 작은 원영상 값은 얼마야?",
"표에서 R이 100일 때 압축율 0.125의 원영상 중에 측정값이 두번째로 큰 측정값은 얼마야?",
"표에서 R이 100일 때 압축율이 0.25인 가장 적은 값의 원영상 측정값을 가진 영상은 뭐야?",
"표에서 R이 99와 100의 값의 차이가 가장 큰 원영상의 압축율은 얼마야?",
"표에서 R이 99일 때 최소값을 가진 원영상의 값과 차이가 가장 적은 값을 가진 원영상의 값은 뭐야?",
"표에서 압축율이 0.25일 때 가장 큰 값의 원영상 측정값을 가진 영상은 뭐야?",
"본문에서 워터마크 영상 손상을 알아내기 위해 어떻게 하였나?",
"Lenna 원영상 값이 34.00일 때 원영상 값과 차이가 가장 많이 나는 값의 R 값은 뭐야?",
"원본 영상의 열화정도 판단을 위해서 어떻게 진행했나?",
"원본 영상의 열화정도를 확인하기 위해 사용한 방법은 무엇인가?",
"Lenna 영상의 압축율이 0.25, R=100일 때 값은 뭐야?",
"Lenna 원영상 값이 34.00일 때 원영상 값 보다 더 큰 값의 R 값은 뭐야?",
"Lenna 영상의 압출률이 0.25일 때 R=97 경우와 같은 값을 가진 값의 R 값은 뭐야?",
"Lenna 원영상 값이 가장 작을 때 R=100일 때와 같은 값을 가진 값의 R 값은 뭐야?",
"Lenna 영상의 R=97일 때, 가장 큰 값의 원영상 값은 뭐야?",
"Lenna 영상의 R=99일 때, 압축율 0.25일 때 값보다 큰 값은 뭐야?",
"Lenna 영상 압축율이 0.125일 때, R=98일 때 값 보다 더 큰 값은 얼마야?",
"Lenna 영상의 R=98, 가장 적은 값의 압축율일 때 측정값은 얼마야?",
"Baboon 영상의 압출율 0.125일 때 값이 다른 측정값은 뭐야?",
"Baboon 영상의 압축율이 가장 적은 값의 원영상 값은 뭐야?",
"Baloon 영상 압축율이 0.5, R=100의 값은 뭐야?",
"Barbara 영상에 측정 값이 가장 최소 값의 압축율 값은 얼마야?",
"Barbara 영상에서 R값이 97과 98의 측정값이 같은 원영상의 압축율은 얼마야?",
"Barbara 영상에서 원영상 값이 26.49일 때, R=98 보디 큰 값을 가지는 값의 R 값은 얼마야?",
"Couple 영상에서 측정값이 30.45일때 원영상 값은 얼마야?",
"Barbara 영상에 원영상 값이 30.18일 때, R=98의 값과 차이가 가장 적은 값은 뭐야?",
"Couple 영상에서 R=97 값과 R=98의 값이 다른 원영상의 측정값은?",
"Couple 영상에서 측정값들의 사이의 차이가 가장 적은 영상의 압축율은 얼마야?",
"Couple 영상에서 30.45 보다 큰 측정값을 가지는 영상 중에 보다 큰 R 값은 얼마야?",
"Airfield 영상에서 R 값 98,99,100에서 같은 값을 가지는 원영상 측정값은 얼마야?",
"Airfield 영상에서 압축율이 0.125일 때, 다른 값을 가지는 측정값의 R 값은 얼마야?",
"Airfield 영상에서 측정값의 평균이 가장 적은 압축율은 얼마야?",
"Airfield 영상에서 26.94와 가장 가까운 값을 가지는 측정값의 R 값은 뭐야?",
"Barbara 영상에 측정 값이 가장 큰 값의 원영상 값은 얼마야?",
"Baboon 영상의 크기가 22.71일 때, 가장 큰 값은 뭐야?",
"Barbara 영상에 측정 값이 모두 같은 값의 원영상 값은 얼마야?",
"Couple 영상에서 두 번째로 큰 값의 R값은 뭐야?",
"Couple 영상에서 측정값이 모두 같은 원영상의 압축율은 얼마야?",
"Couple 영상에서 R=97일 때 값이 큰 값은 압축율은 얼마야?"
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5a2c0226-138d-428b-9b15-980413b91667
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인공물ED
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초고속 유도전동기 구동을 위한 신경회로망 제어기 설계
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<h1>4. 시물레이션 결과</h1> <p>신경회로망 제어기의 특성을 살펴보기 위하여, 가변 부하와 기준 속도 변화 시뮬레이션을 행하였고, 전류 제어기는 비간섭 PI 제어기를 사용하였다. 기준 속도는 \( 24,000[\mathrm{rpm} \) 의 정격 속도로 하고, 부하 외란은 정격 부하의 약 3배 정도인 \( 2[\mathrm{Nm}] \) 를, 그리고 가변속은 \( 24,000[\mathrm{rpm}] \) 에서 \( 12,000[\mathrm{rpm}] \)으로 가변하였다.</p> <p>PI 속도 제어기의 경우에는, 그림 5와 그림 6 에서 보인 바와 같이 벡터제어 센서리스 방식의 튜닝이 최적의 상태로 되었다고 볼 수 있으며, 부하외란과 기준 속도 변화시 우수한 응답 특성을 보인다.</p> <p>신경회로망 제어기의 경우에 에뮬레이터는 입력층과 은닉층 그리고 출력층으로 구성하고, 뉴런의수는 각각 3, 1, 1개, 입력은 \( u(k), u(k-1) \), \( \omega_{r}(k) \) 으로 하여 NNC를 위하여 먼저 오프-라인으로 학습이 이루어진다. 신경회로망 제어기에서 역시 에뮬레이터와 같은 구성을 이루며, 입력은 속도 지령치 \( \omega_{r}^{*}(k) \), 에러값 \( e(k) \), 그리고 에러의 변화량 \( c e(k) \) 이다. 각 층의 뉴런의 수와 학습율 그리고 관성항 상수는 시행착오를 통하여 결정되었으며, NNC의 학습율은 0.7, 관성 상수는 0.1, 그리고 NNE의 학습율은 0.7로하여 NNC와 NNE의 학습횟수는 실시간 제어시 문제되는 연산시간을 최소로 하기 위하여 3회로 하였다. 제어기와 에뮬레이터의 초기 접속강도는 오프-라인으로 구해지며, NNE의 학습으로부터 역전파 알고리즘을 이용하여 온-라인 학습을 한다. 그림 7과 그림 8에서는 신경회로망 속도 제어기를 사용하여 제어를 행한 경우이다. 신경 회로망 에뮬레이터는 초고속 전동기의 실제 속도를 잘 추종함을 알 수 있다.</p> <p>속도 제어기를 설계하는 데 있어서, PI 제어기는 이상적인 상황하에서는 다른 제어기 보다 우수한 제어 톡성을 보여 준다. 하지만 초고속 전동기롤 구 동하는 데 있어서 문제되는 환경의 변화에 대처할 수 있어야 하므로 신경회로망 제어기가 요구된다. 시뮬레이션 및 실험에 사용된 전동기의 상수는 표 1 과 같다.</p> <table border><caption>표 1. 유도 전동기의 파라미터</caption> <tbody><tr><td>정격 출력</td><td>\( 1.8[\mathrm{~kW}] \)</td><td>주파수</td><td>\( 400[\mathrm{~Hz}] \)</td></tr><tr><td>정격 전압</td><td>\( 220[\mathrm{~V}] \)</td><td>회전자 저항</td><td>\( 1.3[\mathrm{Q}] \)</td></tr><tr><td>정격 속도</td><td>\( 23400[\mathrm{rpm}] \)</td><td>고정자 인덕턴스</td><td>\( 0.0353[\mathrm{H}] \)</td></tr><tr><td>고정자 저항</td><td>\( 1.58[\mathrm{Q}] \)</td><td>회전자 인덕턴스</td><td>\( 0.03483[\mathrm{H}] \)</td></tr><tr><td>정격 부하전류</td><td>\( 8.5[\mathrm{~A}] \)</td><td>상호 인덕턴스</td><td>\( 0.0334[\mathrm{H}] \)</td></tr><tr><td>극 수</td><td>2 극</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
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"유도 전동기의 정격 전압은 무엇인가요?",
"무엇이 유도 전동기의 정전압이지?",
"신경회로망 제어기의 특성을 살펴보기 위해 부하 외란은 어떻게 설정했나요?",
"신경회로망 제어기의 특성을 알아보기 위해 전류 제어기는 어떻게 했나요?",
"시뮬레이션 및 실험에 사용된 전동기의 정격 출력은 얼마인가요?",
"신경회로망 제어기의 특성을 알아보기 위해 기준 속도는 어떻게 설정했나요?",
"학습률과 관성항 상수 그리고 각 층의 뉴런의 수는 어떻게 결정되나요?",
"신경회로망 제어기의 경우, NNC를 위해 어떻게 학습이 이루어지나요?",
"에뮬레이터가 신경회로망 제어기의 경우에는 어떻게 구성되나요?",
"신경회로망 제어기의 특성을 알아보기 위해 가변속은 어떻게 변화시켰나요?",
"유도 전동기의 파라미터 중 고정자 저항은 얼마인가요?",
"시뮬레이션 및 실험에 사용된 유도 전동기의 회전자 저항은 어떻게 되나요?",
"시뮬레이션 및 실험에 사용된 유도 전동기의 주파수는 어떻게 되나요?",
"유도 전동기의 파라미터 중 정격 부하전류는 얼마인가요?",
"본 논문의 실험에서 사용된 유도 전동기의 고정자 인덕턴스는 무엇인가요?",
"본 논문에서 진행한 실험의 유도 전동기의 상호 인덕턴스는 얼마야?",
"시뮬레이션 및 실험에 사용된 유도 전동기의 극 수는 몇 개인가?",
"본 논문의 실험에서 사용된 유도 전동기의 회전자 인덕턴스는 뭐야?",
"유도 전동기의 정격 속도는 뭐야?"
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d14c07d0-a68f-40ac-bd65-4b55241855d6
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인공물ED
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MICRO WAVE OVEN용 마그네트론 구동을 위한 전원장치개발에 관한 연구
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<h1>4. 실험결과</h1> <h2>4. 1 실험 파형</h2> <p>마그네트론 구동용 트랜스공진 ZVS-PFM 인버터링크 AC-DB 컨버터의 설계사양을 표 1에 나타내었고, 출력가변 특성을 표 2에 나타내었다. 표 2에 나타낸 특성은 입력전압 \( 100 \mathrm{V}_{\mathrm{AC}} \)에서 측정한 결과이다. 실험 파형을 그림 8 ~ 13에 나타내었다.</p> <p>그림 8은 AC 입력전압\( \left(V_{\mathrm{in}}\right) \)이 \( 100 \mathrm{V}_{\mathrm{AC}} \)일 때 입력라인의 입력 전류파형\( \left(I_{\text {in}}\right)\)을 나타낸다.</p> <p>입력 평활필터 커패시터\( (C) \)의 전압파형\( \left(V_{C}\right) \)을 그림 9에 나타내었다. 필라멘트/음극 양단의 정격 전압\( \left(3 \sim 5 \mathrm{V}_{\mathrm{AC}}\right) \)을 맞추기 위해 DC로 평활 시키지 않은 전파정류전압 파형을 컨버터의 입력전압\( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{C}}\right) \)으로 사용하였다.</p> <p>그림 10,11에 주스위치 \( (Q) \) 의 컬렉터와 이미터사이의 전압파형\( \left(V_{c e}\right) \), 게이트와 이미터사이의 전압파형\( \left(V_{g e}\right) \)과 컬렉터 전류파형\( \left(i_{s}\right) \)을 나타내었다. \( V_{c e} \) 파형에서 영전압 스위칭이 이루어지는 것을 알 수 있다.</p> <p>그림 12는 \( D_{1} \)의 양단의 전압으로 \( 4 \sim 4.4 \mathrm{kV} \)에서 클램프 되는 것을 볼 수 있다. 그림 13은 그림 12의 확대한 파형을 나타낸다.</p> <table border><caption>표 2 출력가변 특성</caption> <tbody><tr><td>\( P_{o} \) [W]</td><td>Duty</td><td>주파수\( [\mathrm{kHz}] \)</td><td>\( P_{i n} \)\( [\mathrm{kW}] \)</td><td>효율\( [\%] \),</td></tr><tr><td>600</td><td>0.538</td><td>38.5</td><td>1.111</td><td>54</td></tr><tr><td>620</td><td>0.546</td><td>37.1</td><td>1.148</td><td>54</td></tr><tr><td>640</td><td>0.556</td><td>37.0</td><td>1.163</td><td>55</td></tr><tr><td>660</td><td>0.560</td><td>36.8</td><td>1.200</td><td>55</td></tr><tr><td>680</td><td>0.565</td><td>36.0</td><td>1.214</td><td>56</td></tr><tr><td>700</td><td>0.571</td><td>35.7</td><td>1.250</td><td>56</td></tr></tbody></table>
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"\\( P_{o} \\) 600에서 Duty는 얼마야?",
"\\( P_{o} \\) 600에서 Duty수치가 뭐지",
"\\( P_{o} \\) 660에서 \\( P_{i n} \\)은 얼마야?",
"\\( P_{o} \\) 660일때 \\( P_{i n} \\)값이 뭐지",
"Duty가 최대일 때 효율은 얼마니?",
"Duty가 최대일 경우 효율은 어느 정도지",
"효율이 54인 것 중에 주파수가 더 적은 것의 \\( P_{o} \\) 값은 뭐야?",
"표에서 주파수가 36.0일 때 \\( P_{o} \\) 값은 얼마인가?",
"\\( P_{i n} \\) 값이 얼마일 때 주파수가 최대인가?",
"효율이 55인 것 중에 더 큰 \\( P_{i n} \\) 값은 얼마냐?",
"효울이 56인 것중에 더 적은 Duty 값은 얼마일까?",
"효울이 56인 것중에 더 적은 Duty 수치가 뭐지"
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인공물ED
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3축 가속도 센서를 이용한 자세 및 활동 모니터링
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<h1>4. 실험 및 결과</h1><h2>4.1. 구현된 시스템 및 평가용 실험셋</h2><p>본 연구에서는 일상생활 중 자세변화 및 활동상태를 판별하기 위한 가속도 계측 시스템을 구현하였다. 활동에 따른 가속도 신호의 검출을 위해 단일칩으로 구성된 3 축 가속도센서와 필터회로, 연산증폭기를 이용한 버퍼회로로 구성된 센서보드를 설계 및 제작하였으며, 무선센서노드에 구현된 센서보드를 부착한 사진을 그림 7에 나타내었다. 활동에 따른 가속도 정보를 무선 모니터링 하기위하여 그림 7과 같이 센서보드가 부착된 센서노드를 피험자의 허리에 부착하여 활동에 따른 가속도 신호를 계측하였다. 그리고 무선 데이터 전송을 위해 또 다른 센서노드를 베이스스테이션으로 노트북에 부착하여 가속도 신호의 무선계측이 가능하도록 실험셋을 구성하였으며, 그림 8 에 구현된 실험셋을 나타내었다.</p><h2>4.2. 정적인 자세 판별</h2><p>구현된 시스템의 계측성능 및 자세변화에 따른 자세 분류 가능성을 평가하기 위하여 가속도 측정용 센서보드를 피험자의 오른쪽 허리에 부착하고, 인위적인 자세변화에 따른 가속도신호의 변화를 계측하였다. 본 연구에서 평가한 자세변화는 서있는 자세(standing, St.), 앉은 자세(sitting, Si.), 바로 누워있는 자세(lying, Ly.), 뒤집어 누워있는 자세(lying-front, LyF.), 왼쪽으로 누워있는 자세(lying-left, LyL.) 등을 반복하며 가속도 변화를 계측하였다. 각 자세별로 50 회의 반복 측정에 따라 계측된 3축의 가속도신호의 평균치 및 표준편차를 표 2에 나타내었다. 표 2 의 결과를 살펴보면 자세변화에 따라 가속도 센서의 각축에 작용하는 중력가속도의 차가 발생하고 가속도 센서의 출력을 모니터링 함으로써 정적인 상태에서의 자세판별이 가능함을 확인할 수 있다.</p><h2>4.3. 활동상태 판별</h2><p>정적인 자세뿐만 아니라 일상생활 중 다양한 활동상태에 따른 가속도 신호의 출력 특성을 평가하고 이로부터 활동상태의 분류가능성을 평가하고자 하였다. 먼저 정적 상태인 누워있을 때(lying, Ly.), 앉아 있을 때 (sitting, Si.), 서 있을 때(standing, St.)의 상황을 연출하였으며, 활동상태인 걷고 있을 때(working, Wk.), 뛰고 있을 때(running, Rn.) 그리고 인위적인 낙상을 유발하였을 때(falling, Fall.)의 상황을 연출하고 각각의 상황에서 가속도 변화를 계측하였다. 실험결과 활동 상태인 걷거나 뛸 때에는 신체와 수직방향인 \( \mathrm{X} \) 축의 가속도 변화가 가장 크게 변화하는 것을 확인 할 수 있다. 그리고 낙상을 가정한 상황에서는 넘어지는 방향에 따라 각 축의 가속도 변화의 형태는 다르지만 일반적인 활동에서는 볼 수 없는 급격한 가속도의 변화를 관찰할 수 있다. 그리고 계측된 가속도 정보와 자세변화 및 활동상태의 분류를 위해 상기에 기술한 SVM 및 DSVM을 계산한 결과를 그림 9에 나타내었으며, DSVM의 크기를 통해 정적인 상태와 활동상태의 판별이 가능함을 확인 할 수 있다.</p><h2>4.4. 성능평가</h2><p>자세변화 및 활동 상태에 따른 구현된 시스템의 분류성능을 평가하기 위한 실험을 수행하였다. 먼저 DSVM의 기준 값을 이용하여 정적인 상태 또는 활동상태를 구분하였으며, 정적인 상태로 판단될 경우에는 각 축의 가속도 크기를 비고하여 자세변화를 판별하였다. 그리고 활동 상태로 판별된 경우에는 DSVM크기에 따라 걷고 있을 때, 뛰고 있을 때, 낙상 등을 판별하였다. 하지만 급격한 자세변화에 따른 가속도 변화에 의해 낙상으로 잘못 판별하는 경우가 발생할 수 있다. 따라서 낙상으로 판별 후 일정시간동안 피 실험자의 활동유무를 판별하여 움직임이 없거나 미소할 경우 최종적인 낙상으로 판별하는 낙상보정 알고리즘을 적용하였다. 그림 10 에 자세변화 및 활동상태 변화에 따른 DSVM과 본 연구에서 제시한 분류알고리즘을 통해 자세 및 활동 분류 결과, 분류 결과에 낙상보정 알고리즘을 적용한 실험의 일례를 나타내었다.</p><p>본 연구에 의해 구현된 시스템의 종합적인 성능평가를 위해 인위적인 자세변화 및 활동상태를 설정하고 각 상황에서의 분류 성능을 평가하였다. 본 연구에서 설정한 상황은 걸을 때, 뛀 때, 낙상, 서 있을 때, 누워 있을 때 등의 총 5 가지 상황을 설정하고 각 상황에서 100 회의 반복 측정을 수행하여 그 결과를 표 3 에 나타내었다. 표 3을 살펴보면 걷고 있을 때는 한번을 뛰는 경우로, 한번은 앉아 있는 경우로 판별하여 \( 98 \% \) 의 정확성을 보였으며, 걷는 경우의 평가에서는 2 번을 뛰는 경우로, 1 번은 낙상으로 판별하여 \( 97 \% \) 의 정확성을 보였다. 그 외 낙상, 앉아 있을 때, 누워 있을 때는 \( 100 \% \)의 분류 정확성을 보여주고 있다.</p>
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"가속도 센서의 출력을 모니터링 하기 위해서는 자세의 변화에 따라서 생기는 가속도 센서의 각축에 작용하는 무엇의 차이에 따른 것인가?",
"갑작스런 자세변화에 따라서 가속도의 변화를 낙상으로 잘못 판별하는 경우가 생길 수 있기에, 낙상으로 판별한 후에는 피 실험자의 활동유무를 일정시간동안 판별하는 움직임이 없을 경우에 가장 마지막에 어떻게 알고리즘을 적용하는가?",
"정적인 상태 또는 활동상태를 구분하려면, 어떤 기준 값을 이용해야 하는가?",
"본문에서의 바로 누워있는 자세(lying, Ly.), 뒤집어 누워있는 자세(lying-front, LyF.), 서있는 자세(standing, St.), 앉은 자세(sitting, Si.), 왼쪽으로 누워있는 자세(lying-left, LyL.) 등의 반복되는 자세 변화의 평가는 무엇을 계측하려는 것인가?",
"본 논문에서 제안한 시스템의 계측성능 및 자세변화에 따른 자세 분류 가능성을 평가하기 위하여, 어떻게 가속도 측정용 센서보드를 부착하여 가속도신호의 변화를 계측하였는가?",
"본 연구의 가속도 계측 시스템은 무엇을 판별하기 위한것인가?",
"활동상태와 정적인 상태의 판별은 SVM의 크기를 통해서 가능한가?",
"본 연구에서는 일상생활 가운데 활동상태 및 자세변화를 구별하기 위하여 가속도 계측 시스템을 구현하였고, 활동에 따른 가속도 신호를 검출하기위해 센서보드를 어떻게 구성, 설계하였는가?",
"본 논문에서 기록된 DSVM및 SVM을 계산한 결과의 내용을 그림 9에 나타낸 것은 어떻게 분류하기 위한 것인가?",
"본 논문의 실험을 위해, 어떠한 설정한 상황(5가지)을 선택하여 반복하였는가?",
"본 논문의 실험에서 갑작스런 자세의 변화에 의한 가속도 변화를 따라서, 낙상으로 잘못 판별하는 경우는 전혀 발생하지 않는가?",
"일반적인 활동 가운데 발견될 수 없는 갑작스런 가속도의 변화를 관찰할 수 있는 상황은 어느 때인가?",
"일상생활에서의 다양한 활동상태에 따른 가속도 신호의 출력 특징을 평가하고 이로 인한 활동상태의 분류가능성을 평가하기 위해 먼저 정적 상태의 상황을 어떻게 연출하였는가?",
"가속도 신호의 무선계측이 가능하도록 무선 데이터를 전송하기 위해, 또 다른 센서노드를 어떻게 하여 실험셋을 구성하였는가?",
"신체와 수직방향인 \\( \\mathrm{X} \\) 축의 가속도 변화가 가장 크게 바뀌는 건, 어떤 때인가?"
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인공물ED
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3축 가속도 센서를 이용한 자세 및 활동 모니터링
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<h1>3. 활동상태 분류 알고리즘</h1><p>구현된 계측시스템 및 모니터링 프로그램을 통해 계측된 가속도 정보로부터 자세변화와 활동상태를 분류하기 위한 분류 시스템을 구현하였다. 먼저 정적인 자세와 활동에 따른 동적인 상태를 구분하기 위하여 먼저 가속도 신호의 SVM(signal vector magnitude)을 계산하였다. 보다 명확한 정적인 자세와 동적인 자세의 구분을 위하여 SVM을 미분 후 절대치의 평균값을 계산한 DSVM(differential signal vector magnitude)을 추출하였다. SVM과 DSVM을 수식으로 나타내면 다음과 같다.</p><p>\( S V M=\sqrt{x_{i}^{2}+y_{i}^{2}+z_{i}^{2}} \)<caption>(1)</caption></p><p>\( D S V M=\frac{1}{t}\left(\int_{0}\left(\left|\sum S V M\right|\right) d t\right) \)<caption>(2)</caption></p><p>정적인 자세와 동적인 상태의 구분을 위해 DSVM을 사용하였으며, 실험을 통해 DSVM이 기준 값인 3.5보다 작으면 정적인 상태로, 3.5 이상의 값을 갖는 경우는 동적인 상태로 판별 하였다. 먼저 DSVM의 값이 3.5 보다 작은 정적인 경우에는 누워 있을 때(lying, Ly.), 앉아 있을 때(sitting, Si.) 그리고 서 있을 때(standing, St.)의 3 가지 경우로 세분화 하고자 하였다. 이를 위하여 각 자세별 0.5 초 동안의 \( \mathrm{X}\), \(\mathrm{Y}\), \(\mathrm{Z} \) 축의 가속도 신호를 반복 계측하여 평균값과 표준편차를 계산하여 자세 분류를 위한 분류표를 계산하였고, 실제 계측된 데이터와 비교함으로써 정적인 상태에서 세분화된 자세변화의 분류가 가능하도록 하였다. 그리고 DSVM에 의해 동적인 상태로 판정되었을 경우에는 DSVM의 크기에 따라 걷고 있을 때(working, Wk.), 뛰고 있을 때(Running, Rn.) 그리고 낙상이 발생하였을 때(falling, Fall.) 등의 상태를 구분하였다. 낙상의 판별에 있어 급격한 가속도 변화에 따라 자세변화 또는 뛰는 상황에서도 낙상으로 판별할 가능성이 발생한다. 따라서 DSVM을 통해 낙상으로 판별되어도 낙상 판별 후 일정시간동안 피 실험자의 활동유무를 판별하여 움직임이 없거나 미소할 경우 최종적인 낙상으로 판별하도록 분류알고리즘을 구현하였다. 본 연구에 의해 구현된 자세 및 활동 분류 알고리즘의 순서도를 그림 6에 나타내었다.</p>
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"명확한 자세의 구분을 위하여 SVM을 미분 후 절대치의 평균값을 계산한 것은 무엇인가?",
"계측시스템 및 모니터링 프로그램을 통해 계측된 정보는 무엇인가?",
"왜 가속도 신호의 SVM을 계산하였는가?",
"분류 시스템을 통해 가속도 정보로부터 분류되는 것은 무엇인가?",
"구현된 자세 및 활동 분류 알고리즘의 순서도는 어느 그림에 나타나있는가?",
"정적인 상태의 3 가지 세분화 경우는 무엇이 있는가?",
"실험을 통해 정적인 상태와 동적인 상태로 판별하 기준 DSVM 값은 얼마인가?",
"동적인 상태는 걷고 있을 때, 뛰고 있을 때로 구분되는가?",
"급격한 가속도 변화에 따라 자세변화 또는 뛰는 상황에서도 낙상으로 판별될 가능성이 발생하는가?",
"정직이 자세와 동적인 상태는 어떻게 계산되었지?",
"실험을 통해 얻은 DSVM 값이 3.5 이상이면 정적인 상태인가?",
"왜 낙상 판별 후 일정시간동안 피 실험자의 활동유무를 판별하는가?"
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인공물ED
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3축 가속도 센서를 이용한 자세 및 활동 모니터링
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<h1>5. 결론 및 고찰</h1><p>본 연구에서는 일상생활 중 편리하게 자세변화 및 활동상태를 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위해 기존의 연구와 차별화 하여 소형의 저전력 무선가속도 계측시스템을 구성하였고, PC 상에서 실시간으로 신호롤 모니터링 할 수 있는 프로그램을 구현하였다. 그리고 자세변화 및 활동상태를 분류할 수 있는 분류알고리즘을 제안하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 자세변화에 따른 시스템의 출력특성 평가와 자세변화 및 활동상태에 따른 분류성능 평가를 수행하였다. 특히 낙상보정 알고리즘의 적용을 통해 급격한 가속도 변화 시 판단오류를 최소화 하고자 하였다. 구현된 시스템의 종합 성능평가를 위한 자세변화 및 활동상태 분류성능평가 실험에서는 약 \( 99 \% \) 의 분류 정확성을 보였다.</p><p>향후 연구에서는 본 연구 결과를 바탕으로 다수의 피험자를 대상으로 보다 세분화된 자세변화 및 활동상태의 분류가 가능한 알고리즘을 개발하고, 분류 성능을 향상시키는 연구를 수행하고자 한다. 또한 자세변화 및 활동상태의 정확한 모니터링을 통해 정량화된 활동량을 모니터링하기위한 연구를 수행할 계획이다.</p>
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"자세 변화 및 활동상태를 분류할 수 있는 알고리즘이 어떻게 돼?",
"PC 상에서 실시간으로 신호롤 모니터링 할 수 있는 프로그램은 일상생활 중 편리하게 자세변화 및 활동상태를 모니터링 할 수 있는 시스템인가?",
"일상생활 중 편리하게 자세변화 및 활동상태를 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현하고자 평가한 성능은 무엇인가?",
"낙상보정 알고리즘의 적용은 급격한 가속도 변화가 있을 때 판단오류를 줄여주나?",
"급격한 가속도 변화가 있을 때 판단오류를 최소화했을 때 얼만큼의 분류 정확성이 있나?",
"일상생활 중 편리하게 자세변화 및 활동상태를 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현하고자 소형의 저전력 무선가속도 계측시스템을 구성하였나?",
"미래에 신호 모니터링 프로그램의 결과를 어떻게 활용 할 수 있어?",
"미래에 신호 모니터링 프로그램의 결과를 통해 할 수 있는 것은 무엇인가?"
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인공물ED
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3축 가속도 센서를 이용한 자세 및 활동 모니터링
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<h1>1. 서 론</h1><p>정보통신기술의 비약적인 발전과 더불어 보건의료에 대한 사회적 인식 변화는 의료서비스에 대한 개선 요구로 나타나고 있다. 또한 정보통신 기술의 결합을 통한 보건의료분야의 새로운 패러다임이 제시되고 있으며 진료중심의 의료에서 예방중심의 의료로, 질병관리 중심에서 건강관리 중심으로 변화하고 있다.</p><p>최근에는 정보통신기술과 헬스케어기술을 접목하여 시스템의 소형화 및 집적화를 통해 휴대형, 가정용 의료기기의 연구개발이 활발하게 진행되고 있으며, 네트워크와의 결합을 통한 원격, 재택진료에 활용 할 수 있는 다양한 시스템의 개발이 이루어지고 있다. 뿐만 아니라 시간과 장소에 구애받지 않고 언제, 어디서나 건강상태를 모니터링 할 수 있는 유비쿼터스 헬스케어 기술이 부각되고 있다. 유비쿼터스 혤스케어기술은 지속적인 건강정보의 모니터링을 통해 건강의 이상징후를 조기에 발견할 수 있고, 낙상 등과 같은 응급상황을 인지하고 신속한 후속조치를 가능하도록 지원한다. 특히 고령인구의 증가에 따라 노인의 건강관리의 수단으로서 유비쿼터스 헬스케어기술을 접목하여 인체의 동작 상태 구분, 응급상황인지, 동작의 형태에 따른 활동량의 정량화 등은 매우 중요한 기술로 인식되고 있다 .</p><p>활동량의 정량화를 위해서는 자세추정과 활동상태의 구분이 필수적이다. 따라서 가속도 센서를 인체에 부착하여 자세추정과 활동상태를 모니터링하는 연구가 수행되었다. 초기의 활동상태 모니터링 시스템에서는 단일축 또는 2 축 가속도센서를 이용하여 인체의 한부분에서 특정방향으로의 가속도 신호를 측정함으로써 인체의 활동상태를 구분하는 연구들이 수행되었다. 최근에는 인체의 다양한 활동을 보다 정확하고 효율적으로 측정하기 위해 인체의 여러 곳에 센서를 부착하고 다양한 자세변화와 활동상태를 모니터링하는 기법이 소개되었으며, 자세변화와 활동상태를 판별하기 위해 다양한 신호처리 기법을 적용한 연구가 수행되었다.</p><p>기존의 연구에서는 가속도 계측을 위하여 유선 기반의 센서계측용 실험세트를 구성하거나, 마이크로프로세서와 데이터 저장용 메모리가 부착된 가속도 측정시스템을 구성 후 메모리에 저장된 데이터를 PC에서 분석하는 기법 또는 마이크로프로세서를 이용한 계측시스템에 블루투스모듈을 부착하여 가속도 신호를 무선 계측하는 기법을 사용하였다.</p><p>본 연구에서는 기존 연구와 차별화 하여 일상생활중 보다 편리하게 가속도 변화를 모니터링하기 위하여 허리 부착형 초소형 무선 가속도 계측시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 단일칩의 3축가속도 센서를 이용하여 세 방향의 가속도 변화를 동시에 계측함으로써 자세변화 및 활동상태의 판별성능을 향상시키고자 하였다. 또한 계측된 가속도 신호의 무선전송을 위하여 IEEE 802.15.4 무선센서네트워크 기술을 적용한 무선센서노드를 이용하였으며, 계측 및 전송된 가속도 신호를 PC상에서 실시간으로 모니터링하기위한 프로그램을 구현하였다. 그리고 가속도 신호로부터 자세변화와 활동상태를 구분하고, 동적인 상태에서 활동상태의 종류를 판단하기 위해 개발하였다. 그리고 계측된 가속도 신호와 파라미터를 이용하여 자세변화 및 활동상태를 자동으로 분류하는 알고리즘을 개발하고 판별성능 평가를 수행하였다.</p>
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"활동량의 정량화를 위해서 인체에 부착하는 것은 무엇인가?",
"자세변화 및 활동상태를 자동으로 분류하는 알고리즘은 무엇을 이용하여 개발하고 판별성능 평가를 수행하였는가?",
"유비쿼터스 헬스케어 기술은 언제 어디서나 건강상태를 모니터링 할 수 있는가?",
"지속적인 건강정보의 모니터링을 통해 건강의 이상징후를 조기에 발견할 수 있고, 낙상 등과 같은 응급상황을 인지하고 신속한 후속조치를 가능하도록 지원해주는 것은 무엇인가?",
"허리 부착형 초소형 무선 가속도 계측시스템은 2축 가속도 센서를 사용하는가?",
"본문에서 일상생활중 보다 편리하게 가속도 변화를 모니터링하기 위하여 연구한 것은 무엇인가?",
"시간과 장소에 구애받지 않고 언제, 어디서나 건강상태를 모니터링 할 수 있는 기술의 이름은 무엇인가?"
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인공물ED
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해쉬 함수 기반의 무선 센서 네트워크 인증에 관한 연구
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<h1>II. 본론</h1><h2>1. 관련 연구</h2><h3>가. WSN 인증 방법</h3><p>무선으로 정보를 주고 받는 것을 뜻하는 WSN는 정보를 무선으로 전송함으로써 도/감청에 취약하다. 따라서 인증과 데이터의 무결성등 보안 문제가 크게 대두되었다. 그 중에서 인증을 해결할 수 있는 방법 가운데 인증서를 필요로 하는 방법과는 다른 인증서를 필요로 하지 않는 기법을 사용할 수 있다면 무거운 인증서를 다루는 것 보다는 좀 더 경량화에 도달할 수 있다는 생각에 Hamza Khemissa et al.는 인증서가 필요 없는 프로토콜을 제안하였다. 이들은 HMAC과 XOR 을 사용하여 인증을 처리함으로써 경량화 하였다.</p><h3>나. 기존 연구 분석</h3><p>Xue et al.은 WSN의 5가지의 기본 모델을 제시하였는데, 4가지는 사용자가 센서에 접근하기 전에 게이트웨이 노드를 반드시 경유하게 되어있으며 나머지 1가지는 원격 사용자가 바로 센서에 접근 가능하게 되어있다. Hamza Khemissa et al.이 사용한 방법은 원격 사용자가 센서에 접근하는 방법의 변형인 센서쪽에서 먼저 접속을 요청한다. 변형된 네트워크 구조는 그림 1 과 같이 나타낼 수 있다.</p><h3>다. 사용된 표기법</h3><p>본 연구에 사용된 표기법은 표 1 과 같다.</p><table border><caption>표 1. 사용된 표기법</caption><tbody><tr><td>Notation</td><td>Description</td></tr><tr><td>II</td><td>Concatenation</td></tr><tr><td>⊕</td><td>Exclusive-or operation (XOR)</td></tr><tr><td>N</td><td>Nonce value of the sensor node</td></tr><tr><td>M</td><td>First nonce value of the remote user</td></tr><tr><td>w</td><td>Second nonce value of the remote user</td></tr><tr><td>h()</td><td>A one way hash function</td></tr><tr><td>\( E_{K}(0) \)</td><td>AES-128 encryption using session key K</td></tr></tbody></table>
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"WSN은 어떤 것을 의미하는가?",
"WSN는 정보를 무선으로 전송함으로써 도/감청에 취약하다 이에 대해 대두 되는 것은 무엇인가?",
"WSN의 단점은 무엇인가?",
"이들은 어떤 것을 사용하여 인증을 처리함으로 경량화를 하였는가?",
"Hamza Khemissa et al.이 사용한 방법 어디에 먼저 접속을 요청하게 되는가?",
"5가지 중 4가지는 사용자가 센서에 접근하기 전에 게이트웨이 노드를 반드시 경유하게 되어있었다 그렇다면 남은 1가지는 어떻게 돼있는가?",
"인증을 해결할 수 있는 방법에는 두 가지가 있다, 이 두 가지 방법은 무엇인가?",
"Hamza Khemissa et al.는 인증서가 필요 없는 프로토콜을 제안하게 된 이유는 무엇인가?",
"WSN의 5가지의 기본 모델에서 1가지는 원격 사용자가 바로 센서에 접근 가능하게 되어있다 그렇다면 남은 4가지는 어떤 식으로 돼있는가?",
"HMAC과 XOR를 사용하여 무엇을 하였는가?",
"Xue et al.은 WSN의 몇 가지 모델을 제시하였는가?",
"II에서 Description의 표기법은 무엇인가?",
"⊕에서 Description의 표기법은 무엇인가?",
"N에서의 Description의 표기법은 어떻다고 기술되어 있지?",
"M에서의 Description의 표기법은 어떻게 되나요?",
"w에서의 Description의 표기법은 뭐라고 나와있나요",
"( E_{K}(0) \\)에서의 Description의 표기법은 표1의 내용을 기반으로 하면, 무엇인가요",
"h()에서의 Description의 표기법이 표1에 따르면 무엇인가"
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인공물ED
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해쉬 함수 기반의 무선 센서 네트워크 인증에 관한 연구
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<h3>라. Hamza Khemissa et al.의 프로토콜 분석</h3><p>(1) 등록단계</p><p>그림 2에서와 같이 센서 노드는 먼저 게이트웨이 노드에 등록된 다음 원격 사용자에 등록된다. 게이트웨이 노드는 센서 노드의 비밀키와 원격 사용자의 공개키를 알고 있으며, 센서 노드와 게이트웨이 노드 사이에는 안전한 채널이라고 가정한다.</p><p>센서는 안전한 채널을 통해 센서 노드의 \( I d_{i} \) 와 지원되는 cipher suite의 목록을 게이트웨이 노드로 전송한다. 게이트웨이 노드는 사용될 cipher suite를 선택하고 \( I d_{i} \) 와 센서의 비밀키 \( X_{i} \) 를 이용해서 마스크된 아이디 \( { MSId}_{i} \) 를 계산한다.</p><p>원격 사용자의 공개키로 \( I d_{i} \) 와 cipher suite를 암호화해 \( { MSId}_{i} \),\( P K_{j}\left(I d_{i}\right. \), ciphersuite \( ) \) 를 원격 사용자에게 전송한다. 원격 사용자는 개인키로 복호 후 cipher suite에 포함된 센서 노드의 비밀키로 Finished 메시지를 암호화해서 전송한다. 마지막으로 게이트웨이 노드가 센서 노드로 Finished 메시지를 보내는 것으로 등록 단계는 마무리된다.</p><p>(2) 인증단계</p><p>그림 1 과 같은 단계를 통해 인증 및 키 설정을 한다. 자세한 프로토콜 실행 단계는 생략하고, 보안적인 부분만 언급한다. 그림 1 에서 보안적인 취약점이 존재하는 단계는 게이트 노드와 원격 사용자 간의 메시지 전달과정이다. 그림 1 에서와 같이 2 번에서 전송하는 메시지는 \( { MSId}_{i} \), \( , N, M \), \( H M A C(M S I d_{i}, N, M) \) 이고, 3 번에서 전송하는 메시지는 \( N, M, T, H M A C\left(M, I d_{i}, S\right) \) 이다. 여기서 게이트 노드는 단순히 nonce S를 생성할 뿐 다른 역할을 하지는 않는다. 3번에서 N, T가 노출됨으로써 공격자는 \( S=N \oplus T \) 를 통해 \( \mathrm{S} \) 를 계산할 수 있다. HMAC의 인자인 N 은 1,2,3 번에서 T 는 3번에서 전송되는 메시지의 도청이 가능하므로 마찬가지로 S를 계산할 수 있다.</p><p>만약에 \( M S I d_{i} \)를 생성하는데 사용되는 \( X_{i} \) 값을 알게 된다면 이 값으로 충분히 HMAC값을 알 수 있으므로 3번으로 전송하는 메시지 \( N, M, T \), \( H M A C\left(M, I d_{i}, S\right) \) 은 HMAC 값과 함께 변조가 가능하다. 게이트웨이 노드로 전송되는 N, M도 노출되어 있기 때문에 같은 조건 과정을 통해서 변조가 가능하다.</p><p>따라서 다음 절에서는 불필요한 게이트웨이 노드의 참여를 제한하여도 안전하며, 인증서를 사용하지 않은 프로토콜로서 경량화한 단순 해쉬 기반의 프로토콜을 제안한다.</p>
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"게이트웨이 노드는 \\( I d_{i} \\) 와 센서의 비밀키 \\( X_{i} \\) 를 이용해서 무엇을 계산해?",
"센서 노드와 게이트웨이 노드 사이에 어떤 가정이 있어?",
"센서 노드는 원격 사용자에 등록되기 전에 어디에 등록 돼?",
"무엇을 통해 인증 및 키 설정을 하는가?",
"인증 키 설정을 어떻게 해?",
"등록 단계의 마무리 과정에서 하는게 뭐야?",
"무엇을 등록 단계의 마무리 과정에서 할까?",
"센서가 게이트웨이 노드로 전송하는 것은 뭐야?",
"원격 사용자는 개인키로 복호 후에 Finished 메시지를 암호화 하는데 이용하는 것은 뭐야?",
"게이트웨이 노드가 알고 있는 것들은 뭐야?",
"무엇을 게이트웨이 노드가 알고 있어?",
"원격 사용자의 공개키로 \\( I d_{i} \\) 와 cipher suite를 암호화해서 무엇을 원격 사용자에게 전송해?",
"다음 절에서 제안하는 프로토콜은 어떤 특징이 있는가?",
"어떤 특성이 다음 절에서 제안하는 프로토콜일까?"
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인공물ED
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해쉬 함수 기반의 무선 센서 네트워크 인증에 관한 연구
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<h1>I. 서론</h1><p>무선 인터넷의 발전으로 사물 인터넷이라는 개념이 도입되고, 그 도입을 위해서 선행된 WSN (무선 센서 네트워크)의 연구가 필요로 하게 되었다. WSN(Wireless Sensor Network)은 센서가 설치되는 환경에서 수집한 데이터의 통신과 처리를 가능하게 하는 작고 자율적인 장치로 구성된다. 낮은 비용으로 망의 구성을 마르게 할 수 있다는 장점으로 모니터링, 건물 보호, 오염 탐지등 다양한 분야에 사용된다.</p><p>WSN은 IoT(Internet of Things)를 구성하는 핵심 기술로써 많은 연구가 진행되어 왔다. 그 가운데 있어서 접근제어(Access Control)를 잘 지킬 수 있는 기본 솔루션으로써의 인증(Authentication)은 핵심을 차지하고 있다고 할 수 있다.</p><p>최근 이러한 인증에 관한 연구는 2가지로 나눌 수 있다. 인증서를 가지고 하는 연구와 인증서를 사용하지 않는 연구이다. 인증서를 기반으로 하는 경우에는 제 3의 중재자(인증기관)가 필요하며 인증기간은 다량의 처리기능 및 많은 메모리를 필요로 한다. 또한 인증서 처리는 한정된 에너지 소스를 가지고 있는 센서에게는 부담이 된다. 반면 인증서를 사용하지 않는 프로토콜의 경우에는 인증기관이 없으므로 망의 구성이 편리하며 센서의 부담을 줄여줄 수 있다.</p><p>본 연구에서는 Hamza Khemissa et al.이 제안한 인증서를 사용하지 않는 프로토콜에서 게이트웨이 노드의 불필요성에 대해 분석하고, 연산량과 센서의 부담을 줄이면서 센서 노드의 전반적인 속도를 향상할 수 있는 경량화된 인증 프로토콜을 제안 및 분석하였다.</p>
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"무선 인터넷의 발전으로 사물 인터넷이라는 개념이 도입되었는데, 선행되어져야 하는 연구는 무엇인가?",
"인증서를 기반으로 할 경우 제3의 중재자가 필요한데, 여기서 제3의 중재자는 무엇을 의미하는가?",
"인증기관이 없고, 인증서를 사용하지 않는 프로토콜의 장점은 무엇인가?",
"어떤 센서는 인증서 처리가 부담이 되는데, 그 센서가 어떻게 돼?",
"본 연구에서는 센서 노드의 전반적인 속도를 향상하도록 경량화된 인증 프로토콜을 제안하였는데, 어떤 부분의 부담을 줄이려 하는가?",
"센스가 설치되는 환경에서 수집한 데이터의 통신과 처리를 가능하게 하도록, WSN은 어떻게 구성되는가?",
"센스가 설치되는 환경에서 수집한 데이터의 통신과 처리를 가능하도록 하려면, WSN은 어떤 방식으로 구성되는거야?",
"무선 인터넷의 발전으로 사물 인터넷이라는 개념이 도입되기 위해서 선행되어져야 하는 연구로 올바른 것은 무엇인가?",
"WSN이 주로 사용되는 분야는 무엇인가?",
"IoT(Internet of Things)를 구성하는 중요 기술로써 WSN의 다양한 연구가 진행되었고, 그 중 접근제어(Access Control)를 잘 지키는 기본 솔루션으로써의 핵심기술은 무엇인가?",
"최근 WSN의 인증에 관한 연구의 2가지 종류는 무엇인가?",
"WSN이 주로 사용되는 분야는 모니터링, 건물보호, 오염 탐지등이며, WSN이 여러 분야에 사용될 수 있는 장점은 무엇인가?",
"인증에 관한 연구는 무엇의 유무에 따라 연구는 크게 두 가지로 나뉘는가?"
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인공물ED
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해쉬 함수 기반의 무선 센서 네트워크 인증에 관한 연구
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<h1>요 약</h1><p>WSN(Wireless Sensor Network)에 대한 인증은 많은 연구가 이루어지고 있다. 인증하는 방법에는 인증서를 사용하는지 여부에 따라 구분할 수 있다. 본 논문에서는 인증서를 사용하지 않는 프로토콜을 제안한다. 인증의 처리과정을 단순화하여 처리속도가 전반적으로 빨라지고, 센서 노드의 부하를 줄일 수 있다. 또한 HMAC(Keyed Hash Authentication Code)을 사용하는 대신에 단순 해쉬 함수를 사용하기 때문에 에너지 소비도 감소될 수 있다. 이 연구는 극히 한정된 자원과 낮은 처리 능력을 가진 센서 노드상에서도 작동할 수 있음을 확인했다.</p>
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"요즘 무엇에 대한 인증이 많이 연구되고 있는가?",
"인증하는 방법을 어떤 기준으로 구분할 수 있는가?",
"본 논문에서 제안하는 것은 인증서를 사용하지 않는 무엇인가?",
"처리속도를 전반적으로 높이기 위해 인증의 처리과정을 어떻게 하면 되는가?",
"인증의 처리과정을 단순화하면 처리속도 증가 외에 무엇을 감소시킬 수 있는가?",
"에너지 소비를 줄이기 위해 HMAC 대신 사용하는 것은 무엇인가?",
"단순 해쉬 함수 보다는 HMAC(Keyed Hash Authentication Code)을 사용하는 것이 에너지 소비 감소에 더 도움이 되는가?",
"이 연구는 극히 한정된 자원과 낮은 처리 능력을 가진 어디에서도 작동할 수 있음을 확인하였는가?",
"극히 한정된 자원과 낮은 처리 능력을 가진 센서 노드상에서도 무엇을 할 수 있는가?"
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인공물ED
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해쉬 함수 기반의 무선 센서 네트워크 인증에 관한 연구
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<h1>III 결론</h1><p>본 연구에서는 인증서와 인증서를 사용하지 않는 프로토콜 중에서 저전력과 저성능의 센서 노드를 고려해서 인증서를 사용하지 않는 인증 프로토콜을 제안하였다. 인증서를 사용하는 프로토콜은 인증서를 주고 받는 과정에서 센서 노드에 많은 부하가 가중된다. 따라서 인증서를 필요로 하지 않는 기존의 프로토콜을 수정/보완하여 인증 단계를 원격 사용자와 센서 노드간의 통신으로 단순화하였다. 프로토콜의 단순화로 인해 센서 노드의 송신 및 수신량을 감소함으로써 센서 노드의 전력 소비량을 낮추는게 가능하다. 기존 프로토콜 기법에서 사용된 HMAC 대신에 단순 해쉬 함수를 사용함으로씨 센서 노드의 연산 처리량을 줄였으며, 보안적인 분석 부분을 통하여서도 안전함을 확인하였다. 추후 연구를 통하여 보다 경량화된 표로토콜을 칮는 것이 가능할 것으로 사료된다.</p>
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"인증서를 사용하는 프로토콜은 인증서를 주고 받는 과정에서 무엇에 부하가 가중되는가?",
"인증서를 사용하는 프로토콜은 인증서를 주고 받는 과정에서 센서 노드에 많은 부하가 가중되는가?",
"프로토콜의 단순화로 무엇이 낮추어질 수 있는가?"
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인공물ED
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해쉬 함수 기반의 무선 센서 네트워크 인증에 관한 연구
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<h2>2. 제안하는 인증 프로토콜</h2><h3>가. 등록 단계</h3><p>Hamza Khemissa et al.의 등록 단계와 동일하게 그림 2와 같이 2단계의 전송 단계를 통해서 센서 노드와 게이트웨이 노드사이, 게이트웨이 노드와 원격 사용자 사이로 나누어 메시지를 전송함으로써 등록이 이루어진다.</p><h3>나. 인증 단계</h3><p>제안하는 인증 단계의 프로토콜은 그림 3과 같다. Hamza Khemissa et al.의 인증 프로토콜과 비교했을 때 가장 두드러진 변화는 인증에 있어서 \( \quad \) \(\mathrm{S}\)(Sensor node \( ) \rightarrow R \) (Remote user) \( \rightarrow \) \( \mathrm{G} \) (Gateway node)의 3 단계 통신 흐름에서 \( \mathrm{R} \rightarrow \mathrm{G} \)와 \( \mathrm{G} \rightarrow \mathrm{R} \) 의 통신 메시지가 생략되고 오직 \( \mathrm{S} \leftrightarrow \mathrm{R} \) 사이의 통신만으로 인증 및 키 설정이 이루어진다. 각 단계의 진행 과정은 다음과 같다.</p><p>(a) 센서 노드는 Random nonce N생성, \( M S I d_{i}, N, h\left(M S I d i, N, X_{i}\right) \) 를 원격 사용자에게 전송한다. 원격 사용자는 \( h\left(M S I d i, N, X_{i}\right) \) 를 검증하고, 일치한다면 Random nonce M 과 세션키 \( K=h(X_{i}, N, M) \) 을 생성함과 동시에 센서 노드를 인증하게 된다.</p><p>(b) 원격 사용자는 \( M S I d_{i}, M, h\left(M S I d_{i}, M, N_{i}\right) \) 를 센서 노드로 전송한다. 센서 노드는 해쉬값 \( h\left(M S I d_{i}, M, X_{i}\right) \) 를 검증하고, 일치한다면 원격 사용자를 인증함과 동시에 같은 세션키 K 를 생성하고 finish 메시지를 세션키 K 로 암호화한 후 원격 사용자에게 전송한다.</p><p>(c) 원격 사용자는 \( V^{\prime}=E_{K} (finish)\) 를 생성해서 \( V^{\prime}=V \) 임을 확인함으로써 상호 인증과 키 설정 단계를 마친다.</p><p>그림 3 과 같이 인증 단계에서 게이트웨이 노드의 참여가 없으며, HMAC을 사용하지 않고 단순 해쉬 함수를 사용함으로써 연산량이 감소되어 경랑화된 프로토콜을 제안하였다. 다음 절에서는 제안하는 프로토콜의 보안적인 측면에서 분석하였다.</p><h2>3. 제안하는 프로토콜의 보안 분석</h2><h3>가. 센서 노드로 가장한 재생공격</h3><p>공격자가 센서 노드와 원격 사용자로 가장하여 재생 공격을 시도해도 매번 새로운 Random nonce를 생성하며, 센서 노드의 아이디에 비밀키를 합쳐서(concatenate)해쉬한 \( h\left(I d_{i} \| X_{i}\right) \) 값으로 \( M S I d_{i} \) 를 사용하기 때문에 공격에 안전하다.</p><p>나. 상호인증</p><p>센서 노드와 원격 사용자에 의해 각각 생성된 랜덤 nonce와 센서 노드의 비밀키 \( \mathrm{X}_{i} \) 만을 사용해서 서로 인증함으로써 상호 인증이 된다.</p><p>다. Identity Protection</p><p>각각의 노드에서는 마스크된 \(MSId_{i}\) 만을 사용하며, \( I d_{i} \) 값은 등록단계에서 원격 노드와 게이트웨이 노드에 입력되기 때문에 센서 노드 \( I d_{i} \) 의 노출을 피할 수 있다.</p><p>라. 데이터 무결성</p><p>인증의 각 단계에서 해쉬 함수를 각각 사용하기 때문에 무결성이 보장된다.</p><p>마. 세션키 설정</p><p>(a) 단계에서 원격 사용자는 해쉬값이 검증되면 세선키 K를 생성하고, (b) 단계에서 센서 노드는 마찬가지로 해쉬값이 검증되면 세션키 K 가 생성된다. (c) 단계에서 \( V=E_{K} (finish)\)을 전송하여 원격 사용자와 센서 노드 사이에서 셍성된 세션키 K를 검증함으로써 세션키가 설정된다.</p>
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"Hamza Khemissa et al.의 등록 단계와 동일하게 그림 2와 같이 2단계의 전송 단계를 통해서 게이트웨이 노드사이, 게이트웨이 노드와 함께 원격 사용자 사이로 나누어 메시지를 전송하는 것은 무엇인가?"
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인공물ED
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WSN의 네트워크 계층에서의 공격과 탐지 및 대응 방안
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<h1>III. 결론</h1><p>센서를 네트워크로 구성한 기술인 무선 센서 네트워크는 전 세계적으로 다양한 분야에서 제품 및 프로그램 개발에 활용되고 있다. 무선 센서 네트워크에서의 위협들에는 Wormhole 공격, HELLO Flood 공격, Sybil 공격, 싱크홀 공격, 선택적 전달 공격이 있다. 이 공격들은 암호화 또는 스위칭 방법 같은 기존의 네트워크 공격 대응 방안으로는 대응되지 않으며, 소스 라우팅을 이용한 정기적 네트워크 모니터링, 키 변경 방법, 또는 프로토콜의 신중한 설계와 같은 대응 방안으로 탐지 및 방어될 수 있다. 무선 센서 네트워크는 기존 네트워크에 비해 취약해 강력한 보안이 요구되며, 안전한 활용을 위해 위의 대응방안 외에도 더 새롭고 완벽한 대응방안에 대한 연구가 필요하다.</p>
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"기존의 네트워크 대응 방안은 무엇인가?",
"센서를 네트워크로 구성한 기술은 무엇인가?",
"무선 센서 네트워크는 센서를 무엇으로 구성한 것인가?",
"무선 센서 네트워크는 전 세계적으로 다양한 분야에서 무엇에 활용되고 있는가?",
"Wormhole 공격, HELLO Flood 공격, Sybil 공격, 싱크홀 공격, 선택적 전달 공격은 무선 센서 네트워크에서의 무엇인가?",
"암호화 혹은 스위칭 방법같은 기존의 네트워크 공격 대응 방안으로는 대응되지 않는 것은 무엇인가?",
"무선 센서 네트워크 공격은 무엇의 신중한 설계로 탐지 및 방어될 수 있는가?",
"기존 네트워크에 비해 취약한 것은 무엇인가?",
"무선 센서 네크워크의 다양한 공격들은 무엇을 이용한 정기적 네트워크 모니터링으로 탐지 및 방어 되는가?",
"무선 센서 네트워크의 무엇을 위해 더 완벽한 대응방안에 대한 연구가 필요한가?",
"무선 센서 네트워크의 안정한 활용을 위해 더 새롭고 완벽한 대응방안에 대한 무엇이 필요한가?",
"무선 센서 네트워크는 무엇을 네트워크로 구성한 것인가?",
"무선 센서 네트워크의 위협에는 무엇이 있는가?",
"여러가지 네트워크 공격에 대응하는 방법은 무엇인가?",
"무선 센서 네트워크는 기존의 네트워크에 비해 취약해 무엇이 요구되는가?",
"무선 센서 네트워크는 기존의 네트워크에 비해 취약한가?"
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인공물ED
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WSN의 네트워크 계층에서의 공격과 탐지 및 대응 방안
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<h2>4. 공격에 대한 대응방안</h2><p>대부분의 외부 공격은 암호화 및 인증을 통해 대응할 수 있다. 하지만 앞의 내용과 같은 네트워크 계층에서의 공격들, 특히 Wormhole 공격과 HELLO Flood 공격에 대해서는 암호화 및 인증과 같은 기본적인 대응방안들로는 대응이 되지 않으며, 이에 대한 새로운 대응방안들이 존재한다. 본 논문에서 제안하는 새로운 대응방안은 다음과 같다.</p><h3>가. Wormhole 공격에 대한 방안</h3><p>Wormhole 공격은 필드 장치의 물리적 모니터링 및 소스 라우팅(송신 경로 지정)을 이용한 네트워크의 정기적인 모니터링을 통해 방어할 수 있으며, 모니터링 시스템은 페킷 침출 기술(패킷을 걸러내는 기술)을 사용할 수 있다. Wormhole 공격은 싱크홀 공격과 조합하여 사용되는 경우 방어하기가 어렵고, 기본 센서 네트워크에 보이지 않는 사설 대역 외 채널을 사용하기 때문에 탐지하기가 어렵다. Wormhole 공격을 막는 일반적인 접근 방법은 합법적인 노드가 패킷을 보낸 시점부터 수신자가 패킷을 수신한 지점까지의 시간인 패킷 전파 지연을 측정하고 지나치게 멀리 이동한 패킷을 사용하는 것이다. 하지만 이것은 엄격한 시간 동기화가 필요하기 때문에 대부분의 센서 네트워크에서는 실행이 불가능하다. 이러한 공격에 대해 기존의 프로토콜을 바꾸는 것은 어렵기 때문에 웜홀과 싱크홀이 의미가 없는 라우팅 프로토콜을 주의하여 설계하는 것이 좋다.</p><h3>나. HELLO Flood 공격에 대한 방안</h3><p>HELLO Flood 공격은 링크를 통해 수신된 메시지를 기반으로 적당한 조치를 취하기 전에 링크의 양방향성을 확인함으로써 방어할 수 있다. 신원 확인 프로토콜은 HELLO Flood 공격을 막기에 충분하다. 두 노드 사이의 양방향 링크를 확인할 뿐만 아니라, 공격자가 민감한 수신자를 가지고 있거나 네트워크의 여러 위치에 웜홀이 있는 경우에도 각 노드에 대해 인접한 노드의 수를 제한하는 신뢰할 수 있는 기지국은 적은 수의 노드가 훼손된 경우 네트워크의 큰 부분에서 HELLO Flood 공격을 막을 수 있다.</p><h3>다. Sybil 공격에 대한 방안</h3><p>Sybil 공격은 장치 재설정 및 세션 키 변경을 통해 방어할 수 있다. 공격자가 네트워크에 참여하는 것을 막을 수 없지만, 손상된 노드의 ID를 사용하여 막을 수 있어야 한다. 전역적으로 공유되는 키를 사용하면 공격자가 임의의 노드로 가장할 수 있고, 심지어는 존재하지 않는 노드로 가장할 수 있다. 따라서 신원이 반드시 확인되어야 한다. 기존의 실정에서 이것은 공개 키 암호화를 통해 해결될 수 있지만, 디지털 서명을 생성하고 확인하는 것은 센서 노드의 기능을 넘어선다. 한 가지 해결책은 모든 노드가 신뢰할 수 있는 기지국과 암호화와 복호화에 같은 암호를 사용하는 방식인 고유한 대칭 키를 공유하도록 하는 것이다. 그 다음 두 노드는 대칭 키와 인증 서버의 개념을 사용하여 제안한 키 교환 프로토콜인 Needham Schroeder 프로토콜을 사용하여 서로의 신원을 확인하고 공유 키를 설정할 수 있다. 한 쌍의 인접 노드는 결과 키를 사용하여 두 노드 사이의 인증된 암호화 링크를 구현할 수 있다. 공격자가 고정된 네트워크 주변을 배회하고 네트워크의 모든 노드와 공유 키를 설정하는 것을 방지하기 위해 기지국은 노드가 허용하는 인접노드의 수를 합리적으로 제한하고 노드가 이것을 초과하게 되면 오류 메시지를 보넬 수 있다. 따라서 노드가 손상된 경우에는 김증된 인접 노드와만 소통할 수 있도록 제한된다. 이것은 노드가 여러 개의 홉으로 떨어저 있는 기지국이나 집적 지점으로 메시지를 보내는 것이 금지된 것은 아니지만, 확인된 인접 노드가 아닌 다른 노드를 사용하여 메시지를 보내는 것은 제한된다. 그리고 공격자가 웜홀을 이용하여 두 노드 사이에 인공적인 링크를 만들어 이웃 노드라고 확신시킬 수 있지만, 공격자는 그 사이에서 도청하거나 수정할 수 없다.<h3>라. 싱크홀 공격에 대한 방안</h3><p>싱크홀 공격에 대해서는 센서 네트워크의 링크 품질 지표에 기초한 감지 방법이 있다. 이 방법은 링크 품질에 기반한 라우팅인 LQI (Link Quality Indicator) 기본 라우팅과 몆몆 탐지 노드를 사용하여 싱크홀 공격을 탐지할 수 있다. 싱크홀 공격에서는 홉 수를 사용하여 악의적인 노드를 탐지할 수 있으며, 이 방법은 기지국과의 협상이 없이도 악의적인 노드를 탐지할 수 있다.</p><p>마. 선택적 전달 공격에 대한 방안</p><p>선택적 전달 공격은 소스 라우팅을 이용한 정기적인 네트워크 모니터링 기술을 통해 방어할 수 있다. 싱크홀, 웜홀, Sybil 공격에 완전허 거부된 프로토콜의 경우에도 손상된 노드는 소스 또는 기지국 근처에 위치한 경우 데이터 흐름에 자체를 포함하여 선택적 전달 공격을 시작할 가능성이 크다. 다중 경로 라우팅은 이러한 유형의 공격에 대응할 수 있다. 노드와 완전히 분리된 경로를 통해 전달된 메시지는 손상된 노드와 관련된 선택적 전달 공격으로부터 완전히 보호되며, 노드가 손상될 때마다 잠재적인 보호 기능을 제공한다. 하지만 완전히 분리 된 경로를 만드는 것은 어려우며, 꼬여진 경로는 공동으로 노드를 가지고 있지만 공동의 링크는 없다. 이 꼬인 경로는 공동으로 2개가 연속된 노드가 없다. 다중 편조 경로의 사용은 선택적 전달 공격에 대해 확률적인 보호를 제공하고, 오직 지역화된 정보만을 사용할 수 있다.</p>
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"대부분의 외부 공격은 암호화와 어떤것을 통해 대응할 수 있니?",
"Wormhole 공격을 막기위한 모니터링 시스템은 어떤 기술을 사용할 수 있니?",
"Wormhole 공격은 어떤 공격과 조합하여 사용되는 경우 방어하기가 어렵니?",
"링크를 통해 수신된 메세지를 기반으로 적당한 조치를 취하기 전에 링크의 양방향성을 확인함으로써 방어할 수 있는 공격은 무엇이니?",
"HELLO Flood 공격을 막기 충분한 프로토콜은 무엇이니?",
"어떤 프로토콜을 사용하여 서로의 신원을 확인하고 공유 키를 설정할 수 있니?",
"모든 노드가 신뢰할 수 있는 기지국과 암호화와 복호화에 같은 암호를 사용하는 방식인 어떤 키를 공유하도록 하는것이 해결책이니?",
"공격자가 무엇을 이용하여 두 노드 사이에 인공적인 링크를 만들어 이웃 노드라고 확신시킬 수 있지만, 공격자는 그사이에서 도청하거나 수정할 수 없니?",
"어떤 라우팅이 선택적 전달 공격에 대응할 수 있니?",
"소스 라우팅을 이용한 정기적인 네트워크 모니터링 기술을 통해 방어할 수 있는 공격은 무엇이니?",
"장치 재설정 및 세션 키 변경을 통해 방어할 수 있는 공격은 무엇이니?",
"노드와 완전히 분리된 경로를 통해 전달된 메세지는 손상된 노드와 관련된 선택적 전달 공격으로 부터 완전히 보호되며, 노드가 손상될 때마다 잠재적인 어떤 기능을 제공하니?",
"센서 네트워크의 링크 품질 지표에 기초한 감지 방법으로 대응하는 공격은 무엇이니?",
"링크 품질에 기반한 라우팅인 어떤 라우팅과 몇몇 탐지 노드를 사용하여 싱크홀 공격을 탐지할 수 있니?",
"필드 장치의 물리적 모니터링 및 소스 라우팅을 이용한 네트워크의 정기적인 모니터링을 통해 방어할 수 있는 공격은 무엇이니?",
"패킷 전파 지연을 측정하고 지나치게 멀리 이동한 패킷을 사용하는 접근방법은 어떤 공격을 막는 접근 방법이니?",
"노드가 패킷을 보낸 시점부터 수신자가 패킷을 수신한 지점까지의 시간을 의미하는 것은 무엇이니?",
"Sybil 공격에 대한 방안으로 신원이 반드시 확인되어야 하는 이유는 공격자가 임의의 노드로 가장할 수 있고 심지어는 존재하지 않는 노드로 가장할 수 있기 때문이니?",
"Wormhole 공격은 기본 센서 네트워크에는 보이지만 사설 대역 외 채널을 사용하기 떄문에 탐지하기가 어렵니?",
"Wormhole 공격과 HELLO Flood 공격에 대해서는 암호화 및 인증과 같은 대응방안들로대응이 불가능 하니?",
"홉 수를 사용하여 싱크홀 공격을 탐지할 수 있고, 이런 방법은 기지국과의 협상이 없어도 되니?",
"노드가 손상된 경우에는 인증된 인접 노드와만 소통 할 수 있니?"
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인공물ED
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WSN의 네트워크 계층에서의 공격과 탐지 및 대응 방안
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<h1>I. 서론</h1><p>무선 센서 네트워크는 유비쿼터스 시대를 맞이하여 전 세계적으로 활발하게 연구되고 있는, 장소에 구애받지 않고 언제 어디서나 컴퓨팅환경에 접속할 수 있는 인간 중심 지향적인 기술 중 하나이다. 무선 센서 네트워크는 기존의 네트워크와 다르게 의사소통 수단이 아닌 자동화된 원격 정보 수집을 기본 목적으로 하며, 과학적, 의학적, 군사적, 상업적용도 등 다양한 응용 개발에 활용되는 기술이다. 하지만 다양한 활용에도 불구하고 이를 사용하는 데 있어서 다양한 보안 위협(공격)들이 존재한다.</p><p>기존의 센서 네트워크 공격에는 Sniffing(도청)공격, Flood 공격, Spoofing(위조)공격 등이 있고, 이에 대한 기본적인 대응방안에는 암호화 및 인증 방법, 스위칭 방법 등이 있다. WSN에서 네트워크 계층의 공격에는 Wormhole 공격, HELLO Flood 공격, Sybil 공격, 싱크홀 공격, 선택적 전달 공격이있는데, 이 공격들에 대해서는 기본적인 대응방안이 통하지 않는다.</p><p>본 논문에서는 기존의 대응방안으로 대응되지 않는 WSN 에서 네트워크 계층에서의 공격의 종류들에 대해 알아보고, 이에 대한 새로운 대응방안에 대해 알아본 후 결론을 맺도록 한다.</p>
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"무선 센서 네트워크는 언제 어디서나 무엇에 접속할 수 있는 기술인가?",
"장소에 구애받지 않고 언제 어디서나 컴퓨팅환경에 접속할 수 있는 인간 중심 지향적인 기술은 무엇인가?",
"무선 센서 네트워크는 무엇에 구애받지 않는가?",
"유비쿼터스 시대를 맞이하여 전 세계적으로 활발하게 연구되고 있는 기술이 무엇인가?",
"무선 센서 네트워크는 무슨 시대를 맞이하여 전 세계적으로 활발하게 연구되고 있는가?",
"본 논문에서는 기존의 대응방안으로 대응되지 않는 어디 에서 네트워크 계층에서의 공격의 종류들에 대해 알아보았나?",
"무선 센서 네트워크는 장소에 구애받지 않고 언제 어디서나 컴퓨팅환경에 무엇할 수 있는 기술인가?",
"자동화된 원격 정보 수집을 기본 목적으로 하는 기술은 무엇인가?",
"Sniffing(도청)공격, Flood 공격, Spoofing(위조)공격을 무엇이라 하나?",
"무선 센서 네트워크는 무엇이 아닌 자동화된 원격 정보 수집을 기본 목적으로 하는가?",
"본 논문에서는 WSN 에서 무엇의 종류들에 대해 알아보았는가?",
"무선 센서 네트워크는 무엇에 다양하게 활용되는 기술인가?",
"무선 센서 네트워크를 사용하는 데 있어서 어떤 위협이 존재하는가?",
"네트워크 계층의 공격에는 무엇이있는가?",
"기존의 대응방안으로 대응되지 않는 것은 무엇인가?",
"무선 센서 네트워크는 언제 어디서나 컴퓨팅환경에 접속할 수 있는 무엇 지향적인 기술인가?",
"무선 센서 네트워크는 무엇의 수집을 기본 목적으로 하는가?",
"무선 센서 네트워크는 어떤 용도에도 활용되는 기술인가?",
"공격에대한 기본적인 대응방안에는 무엇이 있나?",
"본 논문에서는 WSN 에 대한 새로운 대응방안에 대해 알아본 후 결론을 맺는가?",
"본 논문에서는 WSN 에서 네트워크 계층에서의 공격의 종류들에 대해 알아보는가?",
"기존의 센서 네트워크 공격에 대한 기본적인 대응방안에는 암호화 및 인증 방법, 스위칭 방법 등이 있는가?",
"무선 센서 네트워크는 자동화된 원격 정보 수집을 기본 목적으로 하는가?",
"무선 센서 네트워크는 과학적, 의학적, 군사적, 상업적용도 등 다양한 응용 개발에 활용되는 기술인가?",
"기존의 네트워크는 의사소통 수단으로 활용됐는가?",
"무선 센서 네트워크는 인간 중심 지향적인 기술 중 하나인가?",
"무선 센서 네트워크는 유비쿼터스 시대를 맞이하여 전 세계적으로 활발하게 연구되고 있는가?",
"무선 센서 네트워크는 언제 어디서나 컴퓨팅환경에 접속할 수 있는가?",
"본 논문에서는 WSN이 기존의 대응방안으로 대응되지 않는다는 사실을 바탕으로 네트워크 계층에서의 공격 유형에 대해 알아보았는가?",
"WSN에서 네트워크 계층의 공격 유형들은 기본적인 대처방법으로 해결할 수 있는가?",
"무선 센서 네트워크는 특정 장소에서만 이용할 수 있는가?",
"Sniffing(도청)공격, Flood 공격, Spoofing(위조)공격은 기존의 센서 네트워크 공격 유형에 해당하는가?",
"무선 센서 네트워크는 보안 공격으로부터 자유로운가?",
"기초적인 대처방법만으로 Sybil 공격, 싱크홀 공격 등을 해결할 수 있는가?",
"WSN의 네트워크 계층 공격 유형에는 Wormhole 공격, HELLO Flood 공격 등이 있는가?"
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인공물ED
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WSN의 네트워크 계층에서의 공격과 탐지 및 대응 방안
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<h1>II. 본론</h1><h2>1. 무선 센서 네트워크(WSN)</h2><p>무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network; WSN는 센서로 감지가 가능하고 수집된 정보를 가공하는 프로세서가 달려 있으며, 이를 전송하는 소형 무선 송수신 장치가 달린 네트워크 시스템으로, 센서 노드(Sensor Node)와 이를 수집하여 외부로 보내는 싱크 노드(Sink Node)로 구성되어 있다. 국내에서는 유비쿼터스란 개념을 포함해 USN (Ubiquitous Sensor Network)으로 불리기도 하지만 국제적으로는 WSN으로 많이 불린다.</p><h3>가. WSN의 구조</h3><p>무선 센서 네트워크(WSN)는 센서 노드, 싱크 노드(또는 게이트웨이), 소프트웨어로 구성되어 있다.</p><p>(1) 센서 노드</p><p>센서 노드는 무선 센서 네트워크를 구성하는 기본 요소이며, 물리적인 현상을 관측하고 수집하는 센싱과 그 값을 가공해 전송하는 통신 기능을 가지고 있는 일종의 작은 장치로, 온도, 기압 등과 같은 물리, 환경 조건을 측정하기 위하여 분산, 배포된 노드이다.</p><p>(2) 싱크 노드</p><p>싱크 노드는 무선을 통해 센서 노드로부터 데이터를 수집하여 이를 중앙서비스로 전달하는 노드이다. 각각의 센서 노드에서 감지한 데이터는 싱크 노드에 의해 수집되어 인터넷 등의 외부 네트워크를 통해 사용자에게 제공되어 데이터를 활용할 수 있도록 한다.</p><p>(3) 소프트웨어</p><p>소프트웨어는 측정 밎 수집된 데이터를 저장, 관리, 분석, 활용하기 위한 사용자 인터페이스이다.</p><h3>나. WSN의 보안 특징</h3><p>무선 센서 네트워크의 안전한 보호를 위해, WSN은 다음과 같은 보안 특징을 가진다.</p><p>(1) 기밀성</p><p>기밀성은 인가된 사용자만이 정보에 접근할 수 있는 것으로, WSN 에서는 수집된 데이터가 인접 네트워크로 누출되어서는 안 된다. 노드는 매우 민감한 데이터를 전달하기 때문에 WSN 에서의 보안 채널은 매우 중요하다.</p><p>(2) 무결성</p><p>무결성은 적절한 권한을 가진 사용자에 의해 인가된 방법으로만 정보를 변경할 수 있도록 하는 것으로, 한 노드에서 다른 노드로 전송된 메시지가 악의적인 중간 노드에 의해 수정되지 않도록 한다.</p><p>(3) 가용성</p><p>가용성은 네트워크 시스템에서 데이터에 대해 적절한 시간에 접근이 가능하도록 한 것으로, 시스템 이 지체 없이 동작하도록 하고, 사용자가 서비스 사용을 거절당하지 않도록 한다.</p><h2>2. 네트워크 OSI 계층</h2><p>네트워크를 통해 데이터를 주고 받기 위해서는프로토콜이 필요하다. 복잡한 네트워크에서 프로토콜의 역할을 분담하기 위해 계층을 나누었으며, 이 계층화된 구조의 프로토콜 집합을 프로토콜 스택이라고 한다. 센서 네트워크에서의 프로토콜 스택은 Application Layer, Transport Layer, Network Layer, Datalink Layer, Physical Layer과 같이 기존의 프로토콜 스택과 매우 유사하며, 그림 1과 같다.</p><p>가. Application Layer(응용 계층)</p><p>응용 계층은 주기적으로 데이터를 수집하며 센서 네트워크의 기능을 정의한다. 구현한 것에 따라 표준 서비스 및 인터페이스 기본 요소들을 정의한다.</p><p>나. Transport Layer(전송 계층)</p><p>전송 계층은 센서 네트워크 application에 필요한 경우 데이더를 목적지까지 손실 없이 전달하는데 도움이 된다.</p><p>다. Network Layer(네트워크 계층)</p><p>전송 계층은 센서 네트워크 application에 필요한 경우 데이터를 목적지까지 손실 없이 전달하는데 도움이 된다.</p><p>라. Datalink Layer(링크 계층)</p><p>링크 계층은 이웃한 센서 노드에게 데이터를 전달하는 역할을 하며, 신뢰성 있는 전송을 보장한다.</p><p>마. Physical Layer(물리 계층)</p><p>물리 계층은 주파수 선택, 신호. 탐지, 변조 및 데이터 암호화를 담당하고, 무선 채널을 통해 데이터를 전송한다.</p>
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"소형 무선 송수신 장치가 달린 네트워크 시스템으로 센서 노드와 싱크노드로 구성된 것이 뭐야?",
"무선 센서 네트워크 시스템에서 어디에서 수집된 정보가 싱크노드를 통해 외부로 보내지니?",
"무선 센서 네트워크에서 수집한 정보를 외부로 전송하는 건 뭐야?",
"무선 센서 네트워크는 국내에서 어떤 개념이 합쳐져서 USN으로 불려지니?",
"국제적으로 무선 센서 네트워크는 무엇으로 많이 불리니?",
"싱크 노드는 센서 노드로 부터 받은 정보를 어디로 전달하니?",
"물리 계층은 어떻게 동작하지?",
"센서 노드에서 수집된 정보가 싱크 노드를 통해 중앙서비스로 전달되면 외부 네트워크를 통해 사용자에게 전달되어 이를 이용할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스를 뭐라고 부르니?",
"무선 센서 네트워크 구성요소 중 센서 노드에서 수집한 값을 수집하여 중앙 서비스로 전달하는 요소는 뭐야?",
"센서 노드는 어떤 것을 측정하기 위해 분산, 배포 되었어?",
"싱크 노드에서 수집된 정보는 어디를 통해 사용자에게 제공 돼?",
"각 센서 노드에서 수집된 정보들은 싱크 노드에서 어떻게 활용되니?",
"적합한 권한을 가진 사용자에 의해 허락된 방법으로 데이터를 변경하는 것 만 허용하도록 하는 무선 센서 네트워크의 보안 특징은 뭐야?",
"무선 센서 네트워크 보호를 위해 가용성은 어떻게 작동하니?",
"무결성의 특징으로 각 노드 간 전송된 메시지는 어떤 것에 의해 수정 되지 않도록 해야하니?",
"WSN에서 수집된 데이터가 인접 네트워크로 누출되어서는 안되기 때문에 중요한 것은 뭐야?",
"인가된 사용자만이 정보에 접근하여 이용하는 노드는 어떤 정보를 전달해?",
"시스템이 즉각 동작하도록 하고 이용자가 서비스 사용을 거절당하지 않도록 하는 가용성은 무엇을 가능하게 하니?",
"네트워크를 통해 데이터를 송수신 하기 위해서는 어떤 것이 필요하니?",
"네트워크에서 각 프로토콜의 역할을 나눈 것을 뭐라고 말하니?",
"복잡한 네트워크에서 프로토콜의 역할이 각각 분담된 구조가 뭐니?",
"계층화된 구조의 프로토콜 집합을 뭐라고 하니?",
"프로토콜 스택은 어떤 기존 프로토콜 스택과 비슷하지?",
"데이터를 주기적으로 수집하고 센서 네트워크의 기능을 정의하는 계층이 뭐지?",
"Application Layer에서 센서 네트워크의 기능을 정의하기 위해 주기적으로 수집하는 게 뭐야?",
"응용 계층이 데이터를 수집한 것을 토대로 센서 네트워크의 기능을 정의하고 구현한 것에 따라 정의하는 요소는 뭐야?",
"전송 계층의 역할이 뭐야?",
"센서 네트워크의 계층 중에서 정보를 목적지까지 손실 없이 전달하는 계층이 뭐야?",
"Datalink Layer가 이웃한 센서 노드에 정보를 전달할 때 보장하는 건 뭐지?",
"링크 계층은 어디에 데이터를 전달 하니?",
"링크 계층의 역할이 뭐야?",
"무선 채널을 통해 데이터를 전송하며 변조 및 데이터 암호화를 담당하는 계층이 뭐지?",
"무선 센서 네트워크는 국내에서는 유비쿼터스라는 개념을 포함하여 뭐라고 불려?",
"국내에서 무선센서 네트워크는 어떤 개념을 포함하여 USN으로 불리니?",
"Wireless Sensor Network의 시스템은 어떻게 구성되어있니?",
"무선 센서 네트워크를 구성하는 기본 요소 중 물리적인 현상을 관측하고 수집하고 그 값을 처리해 전송하는 통신 기능을 하는 것은 어디서 이루어지니?",
"무선 센서 네트워크의 구성 중 하나인 싱크 노드의 다른 이름은 뭐야?",
"싱크노드를 통해 전달된 데이터는 어디로 보내져서 사용자가 이용할 수 있게 되니?",
"측정 밎 수집된 데이터를 활용할 수 있도록 만들어진 소프트웨어를 뭐라고 부르니?",
"WSN의 보안 특징 중 하나로 인가된 사용자만이 데이터에 접근 할 수 있는 특징은 무엇이야?",
"WSN의 보안 특징 중 하나로 기밀성을 위해 누구만이 데이터에 접근 할 수 있도록 했니?",
"노드 간 전송된 메시지가 악의적인 중간 노드에 의해 수정되지 않도록 하는 방법이 뭐야?",
"네트워크에서 프로토콜의 계층을 나눈 이유가 뭐야?",
"이웃한 센서 노드에 신뢰성 있는 전송을 보장하는 역할을 하는 계층이 뭐야?",
"센서 노드에서 수집된 정보를 가공하여 전송하는 기능이 뭐야?",
"Physical Layer는 어디를 통해 암호화된 데이터를 전송하니?",
"한 노드에서 다른 노드로 전송되는 것이 뭐야?",
"WSN 센서에는 센서 노드와 싱크 노드 프로세서가 장착되어 있니?",
"무선 센서 네트워크에는 정보의 감지와 정보를 가공하는 역할을 하는 프로세서가 장착되어있니?",
"싱크노드에서 실제 환경 또는 물리적 정보를 수집하니?",
"센서 노드에서 수집된 정보는 싱크노드로 전달되니?",
"허락된 사용자만 정보에 접근하여 기밀한 데이터를 전달하기 때문에 WSN의 보안 채널은 전달된 정보를 누출되지 않게 보안을 중요시해야 하지?",
"무선 센서 네트워크의 보안 특징은 수집된 데이터가 인접 네트워크에 누출되어서는 안된다는 기밀성을 가지니?",
"센서 노드는 현실에서 실제 환경이나 물리적 정보를 측정하기 위한 장치이니?"
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인공물ED
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WSN의 네트워크 계층에서의 공격과 탐지 및 대응 방안
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<h3>3. WSN에서의 네트워크 계층의 공격</h3><p>제한된 노드를 사용하는 무선 센서 네트워크는 여러 가지 공격에 대해 매우 취약하다. 무선 센서 네트워크에서의 네트워크 계층에서의 공격의 종류는 다음과 같다.</p><p>가. Wormhole 공격</p><p>Wormhole 공격은 데이터를 전달하는 기존의 두 노드 사이에 공격자가 포획한 다른 한 노드를 통해 데이터가 전송되게 함으로써 공격자가 데이터를 도청, 위조, 손실 등을 하게 되는 공격법이다. 공격자가 노드에 대해 경로를 더 쩗게 하는 방식으로 설득을 해서 네트워크를 중단시킬 수 있는 공격방법으로, 그림 2와 같다.</p><p>나. HELLO Flood 공격</p><p>많은 프로토콜은 인접 네트워크에 HELLO 패킷을 브로드캐스팅 하기 위해 노드를 필요로 한다. HELLO 패킷을 수신하는 노드는 송신자의 정상적인 무선 범위 내에 있다고 가정할 수 있지만, 이 가정은 거짓일 수 있다. 노트북(Laptop)급 공격자가 충분한 전송 전력으로 라우팅이나 기타 정보를 브로드캐스팅 하면 네트워크의 모든 노드가 상대방이 이웃이라는 사실을 알고 정보를 교환할 수 있는데, 이것이 HELLO Flood 공격이고, 그림 3 과 같다.</p><p>다. Sybil 공격</p><p>Sybil 공격은 공격자가 어떤 특수한 목적을 이루기 위해 한 사람의 행위를 여러 사람의 행위인 것으로 속여 네트워크를 공격하는 방법으로, 그림 4와 같다. 단일 노드가 네트워크의 다른 노드에 여러 ID를 제공하므로 결함 허용(Fault Tolerant)제도의 효율성을 크게 저하시킬 수 있기 때문에 공격자가 한 번에 여러 위치에 있을 수 있다.</p><p>라. 싱크홀 공격</p><p>싱크홀 공격은 공격자가 주위의 노드 중 특정 손상된 노드를 통해 공격자를 중심으로 싱크홀을 만들어 트래픽을 유인하는 공격으로, 그림 5 와 같다. 근처에 있는 노드는 응용 프로그램 데이터를 조작할 기회가 많기 때문에 싱크홀 공격은 패킷이 따르는 경로 상에서 선택적 포워딩 공격 같은 다른 많은 공격을 할 수 있다.</p><p>마. 선택적 전달 공격</p><p>선택적 전달 공격은 블랙홀처럼 행동하고, 특정 메시지를 전달하지 않고 간단히 삭제하여 더 이상 전파되지 않도록 하는 공격으로, 블랙홀 공격이라고 부르기도 하며, 그림 6 과 같다. 공격자는 인접한 노드가 실페했다고 판단하여 다른 경로를 찾는데 따르는 위험을 감수해야 한다. 이 공격의 파악하기 어려운 형태는 상대방이 선택적으로 패킷을 전달할 때 발생한다. 일부의 선택된 노드에서 시작된 패킷을 억제하는데 관심이 있는 상대방은 나머지 트래픽을 안정적으로 전달함으로써 잘못된 행동에 대한 의혹을 제한할 수 있다.</p>
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"공격자가 어떤 특수한 목적을 이루기 위해 한 사람의 행위를 여러 사람의 행위인 것으로 속여 네트워크를 공격하는 방법을 무엇이라 하는가?",
"싱크홀 공격은 어떤 방식으로 트래픽을 유인하는가?",
"어떤 무선 센서 네트워크에서 네트워크 계층의 공격에 취약하게 되는가?",
"공격자가 주위의 노드 중 특정 손상된 노드를 통해 공격자를 중심으로 싱크홀을 만들어 트래픽을 유인하는 공격을 무엇이라 하는가?",
"블랙홀처럼 행동하고, 특정 메시지를 전달하지 않고 간단히 삭제하여 더 이상 전파되지 않도록 하는 공격을 무엇이라 하는가?",
"Wormhole 공격은 어떻게 공격자가 데이터를 도청, 위조, 손실 등을 하게 되는 공격법인가?",
"선택적 전달 공격을 부르는 다른 이름은 무엇인가?",
"HELLO Flood 공격에서 어떻게 하면 네트워크의 모든 노드가 상대방이 이웃이라는 사실을 알고 정보를 교환하게 되는가?",
"Sybil 공격은 어떤 방식으로 네트워크를 공격하는가?",
"Wormhole 공격은 데이터를 전달하는 어떤 것 사이에 발생되는 공격법인가?",
"HELLO Flood 공격은 어떤 위치의 공격자에 의해 발생하는가?"
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인공물ED
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WSN의 네트워크 계층에서의 공격과 탐지 및 대응 방안
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<h1>요 약</h1><p>기존의 센서 네트워크 상의 공격에는 Snifling(노칭) 공격, Flood 공격, Spooling(위조)공격 등이 있고, 이에 대한 기본적인 대응 방법에는 암호화 및 인증 방법, 스위칭 방법 등이 있다. 무선 센서 네트워크(WSN)에서 네트워크 계층에서의 공격에는 Wormhole 공격, HELLO Flood 공격, Sybil 공격, 싱크홀 공격, 선택적 전달 공격 등이 있다. 이러한 항격들은 앞서 말한 기본적인 대응방안으로 방어 되지 않는 경우가 있다. 이러한 공격들에 대한 새로운 대응방안에는 정기적인 키 변경, 정기적인 네트워크 모니터링 등의 여러 가지 방안들이 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 네트워크 계층의 여러 가지 위협(공격)들과 그에 따른 새로운 대응방안들에 대해 제시한다.</p>
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"센서 네트워크 상의 공격에는 Snifling(노칭) 공격, Flood 공격과 어떤 공격 등 이 있니?",
"센서 네트워크상의 공격에 대응방법에는 암호화 및 인증방법과 어떤 방법이 있니?",
"무선 센서 네트워크(WSN)에서 어떤 계층에서의 공격에는 Wormhole 공격, HELLO Flood 공격, Sybil 공격, 싱크홀 공격, 선택적 전달 공격 등이 있니?"
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인공물ED
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지상 운용 회전형 SAR 시험용 시스템 연구
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<h2>4-2 SAR 영상 최적화</h2> <p>그림 6은 \( (\mathrm{x}, \mathrm{y}) \) 좌표와 \( (r, \phi) \) 좌표를 적용한 SAR 영상 생성 시 영상의 왜곡 정도와 효율성 등을 비교하기 위한 실험으로 앞선 시스템 설정으로 \( 5 \mathrm{~m} \) 범위의 시험영역 내 단일 목표물(CR \( 30 \mathrm{~cm}\)) 을 측정한 결과이며, 회전각(\(\phi \)) 은 \( \pm 15^{\circ} \) 범위이다.</p> <p>\( x_{i}=R_{g} \cos \phi^{\prime}, \quad y_{j}=R_{g} \sin \phi^{\prime} \)<caption>(8)</caption>좌표 변환을 이용한 SAR 영상 생성을 위해 식 (5) 에서 SAR 영상 내 \( i j \)-번째 픽셀 \( \left(x_{i}, y_{j}\right) \) 위치를 식 (8) 을 이용한 \( \left(R_{g i}, \phi_{j}^{\prime}\right) \) 형태로 변형하여 부채꼴 형태의 영상을 생성하였다. 제안된 회전형 SAR 시스템은 목표물의 거리가 멀수록 안테나의 빔이 펴지는 효과를 갖게 되어 불푈요한 영역의 영상처리 시간을 줄일 수 있는 부채꼴 형태의 영상 생성이 보다 더 효율적일 수 있게 된다. 또한, 목표물의 IRF(Impulse Response Function)를 이용한 좌표 변환에 의한 영상 왜곡특성 분석에는 의미 있는 차이가 발생하지 않았다.</p> <p>그림 7은 앞선 단일 목표물에 대한 실험과 같은 방법으로 안테나로부터 \( 2.5 \mathrm{~m} / 3.5 \mathrm{~m} / 4.5 \mathrm{~m} \), 중심각으로 부터 \( 0^{\circ}+8 \%-2^{\circ} \) 위치에 금속구(지름 \( 30 \mathrm{~cm} \) )와 직각변 길이가 \( 20 \mathrm{~cm}, 30 \mathrm{~cm} \) 인 삼각 전파 반사기를 각각 위치시켰다. 그림 7의 (a)는 생성된 영상의 상대적 합성 전력의 크기를 각 픽셀별로 나타낸 것이며, 그림 7의 (b)와 (c)는 목표물을 식별하기 위해 적합한 합성 전력 범위를 변화시킨 것으로 각각 \( -30 \mathrm{~dB} \) 로부터 \( 10 \mathrm{~dB} \) 의 범위와 \( -10 \mathrm{~dB} \) 로부터 \( 20 \mathrm{~dB} \) 의 범위로 설정한 SAR 영상을 비교한 것이다.</p> <h2>4-3 SAR 영상 해상도</h2> <p>회전형 SAR 시스템의 range( \( \Delta R)\)/ cross-range(\(\Delta \phi\)) 해상도 변화와 목표물 식별 성능을 비교하기 위해서 측정 시스템의 대역폭을 \( 0.5 \mathrm{GHz}\) 에서 \( 2 \mathrm{GHz}\) 로 변화시켜 그 결과를 분석하였다. 그림 8의 (a)는 풀밭에 3 개의 삼각 전퐈 반사기 \( (10 / 20 / 30 \mathrm{~cm}) \) 를 위치시킨 시험 설정을 보여준다. 그림 8(b)~(d) 는 시스템 대역폭을 각각 \( 2 \mathrm{GHz}, 1 \mathrm{GHz}\) 그리고 \( 0.5 \mathrm{GHz}\) 로 설정한 영상으로 각각의 해상도를 영상 내 목표물의 IRF을 추출하여 최대값으로부터 \( 3 \mathrm{~dB} \) 낮은 지점을 분석하였다. 표 1 은 각 대역폭별SAR 영상으로부터 얻어진 해상도 (\( \Delta R, \Delta \phi \)) 분석 결과이며, 확인된 해상도는 이론값과 비교해 cross-range 해상도에서 상대적으로 큰 차이를 보였다. 이는 수풀층에 의한 다중 산란 및 배경 간섭 효과 그리고 회전 궤적 오차 성분 등으로 기인된 목표물의 IRF 펴짐 현상으로 나타난 결과이다.</p>
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"회전각은 어떻게 돼?",
"\\( x_{i}=R_{g} \\cos \\phi^{\\prime}, \\quad y_{j}=R_{g} \\sin \\phi^{\\prime} \\)<caption>(8)</caption>좌표 변환을 이용한 SAR 영상 생성을 위해 어떻게 했어?",
"제안된 회전형 SAR 시스템은 목표물의 거리가 멀수록 안테나의 빔이 펴지는 효과를 갖게되면 어떻된 결과를 얻을 수 있어?",
"금속구(지름 \\( 30 \\mathrm{~cm} \\) )와 직각변 길이가 \\( 20 \\mathrm{~cm}, 30 \\mathrm{~cm} \\) 인 삼각 전파 반사기를 어떻게 위치시켰어?",
"회전형 SAR 시스템의 range( \\( \\Delta R)\\)/ cross-range(\\(\\Delta \\phi\\)) 해상도 변화와 목표물 식별 성능을 비교하기 위해서 실험을 어떻게 진행했어?"
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인공물ED
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볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서의 프렌지 포인트 최적화를 위한 실험적 방법 제안
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<h1>III. 실험방법</h1><p>란주반 초음파 트랜스듀서를 고정하는 프렌지의 효과를 구현하기 위하여 Fig. 3에 나타낸 것과 같은 반원형 쐐기 형태의 고정 지그를 제작하였다. Fig.4(a)와 같이, 이러한 지그 1 쌍을 바이스에 고정하여 트랜스듀서의 앞부분 알루미늄 봉의 측면에 압력을 가해 고정하도록 하였다. Fig. 4(b)와 같이, 압력을 가하는 부분 \( (d) \) 을 이동해 가며 트랜스듀서의 전기단자에서 입력어드미턴스를 측정하여 공진 특성의 변화를 관찰하였다. 이때 압력이 일정하게 인가되도록 바이스에 토크렌치를 사용하여 일정한 압력을 가하였다. 토크렌치에 의한 회전력과 이로 인해 바이스에 전달되는 축력, \( F \), 사이에는 다음과 같은 관계가 있다.</p><p>\( T=k \phi F \),<caption>(4)</caption></p><p>여기서 \( \phi \) 는 볼트의 직경이고 \( k \) 는 토크계수로 0.15 ~ 0.2 의 값을 가진다. 따라서 지그에 의해 트랜스듀서의 측면에 가해지는 압력 \( P \) 는 다음과 같이 주어진다.</p><p>\( P=\frac{T}{k \phi A} \)<caption>(5)</caption></p><p>여기서 \( A \) 는 트랜스듀서의 측면에 닿는 지그의 면적이다. 본 연구에서는 토크를 \( T=7.3 \mathrm{Nm} \) 로 고정하였으며 바이스의 볼트직경은 \( \phi=12.6 \mathrm{~mm} \), 지그와 닿 는 면적은 \( A=38.63 \mathrm{~mm}^{2} \), 마찰이 없는 경우로 간주하여 \( k=0.2 \) 가 적용되었다. 따라서 트랜스듀서의 측면에 인가되는 압력은 약 \( P=75.0 \mathrm{MPa} \) 로 계산될 수 있다.</p>
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"란주반 초음파 트랜스듀서를 고정하는 어떤 효과를 구현하기 위한 것인가?",
"란주반 초음파 트랜스듀서를 고정하는 프렌지의 효과를 구현하기 위하여 무엇의 고정 지그를 제작하였나?",
"무엇을 고정하는 프렌지의 효과를 구현하기 위하여 Fig. 3에 나타낸 것과 같은 반원형 쐐기 형태의 고정 지그를 제작하였나?",
"Fig. 3에 나타낸 것과 같은 반원형 쐐기 형태의 고정 지그를 제작한 것은 무엇을 위하여 하였는가?",
"무엇을 바이스에 고정하여 트랜스듀서의 앞부분 알루미늄 봉의 측면에 압력을 가해 고정하도록 하였나?",
"란주반 초음파 트랜스듀서를 고정하는 프렌지의 효과를 구현하기 위하여 Fig. 3에 나타낸 것과 같은 반원형 쐐기 형태의 무엇을 제작하였나?",
"란주반 초음파 트랜스듀서를 고정하는 프렌지의 효과를 구현하기 위하여 반원형 쐐기 형태의 고정 지그를 제작하였나?",
"이러한 지그 1 쌍을 어디에 고정하여 트랜스듀서의 앞부분 알루미늄 봉의 측면에 압력을 가해 고정하도록 하였나?",
"압력을 가하는 부분 \\( (d) \\) 을 이동해 가며 어디에서 입력어드미턴스를 측정하여 공진 특성의 변화를 관찰하였나?",
"이러한 지그 1 쌍을 바이스에 고정하여 어디에 압력을 가해 고정하도록 하였나?",
"지그 1 쌍을 바이스에 고정하여 트랜스듀서의 뒷부분 알루미늄 봉의 측면에 고정하도록 하였나?",
"압력을 가하는 부분 \\( (d) \\) 을 이동해 가며 트랜스듀서의 전기단자에서 입력어드미턴스를 측정하여 무엇을 관찰하였나?",
"압력이 일정하게 인가되도록 어떻게 했나?",
"압력을 가하는 부분 어디를 이동해 가며 트랜스듀서의 전기단자에서 입력어드미턴스를 측정하여 공진 특성의 변화를 관찰하나?",
"압력이 일정하게 인가되도록 어디에 토크렌치를 사용하여 일정한 압력을 가하나?",
"회전력과 이로 인해 바이스에 전달되는 축력, \\( F \\), 사이에는 다음과 같은 관계있는데 이것은 무엇에 의한 것인가?",
"지그 1 쌍을 바이스에 고정하여 트랜스듀서의 앞부분 알루미늄 봉의 측면에 어떻게 했나?",
"\\( k \\) 는 토크계수는 0.15 ~ 0.2 의 값을 가지고 \\( \\phi \\) 는 볼트의 직경인가?",
"\\( P=\\frac{T}{k \\phi A} \\)에서 \\( A \\) 는 트랜스듀서의 측면에 닿는 무엇인가?",
"지그에 의해 트랜스듀서의 측면에 가해지는 압력 \\( P \\) 는 어떻게 주어지나?",
"\\( P=\\frac{T}{k \\phi A} \\)에서 \\( A \\) 는 트랜스듀서의 측면에 닿는 지그의 면적인가?",
"압력을 가하는 부분 \\( (d) \\) 을 이동해 가며 입력어드미턴스를 측정하여 공진 특성의 변화를 관찰하나?",
"토크를 무엇으로 고정하였으며 바이스의 볼트직경은 \\( \\phi=12.6 \\mathrm{~mm} \\)인가?",
"압력이 일정하게 인가되도록 바이스에 무엇을 사용하여 일정한 압력을 가하나?",
"토크를 \\( T=7.3 \\mathrm{Nm} \\) 로 고정하였으며, \\( \\phi=12.6 \\mathrm{~mm} \\) 이것은 무엇에 관련된 수치인가?",
"트랜스듀서의 측면에 인가되는 압력은 약 얼마로 계산될 수 있는가?",
"토크를 \\( T=7.3 \\mathrm{Nm} \\) 로 고정하였으며 바이스의 볼트직경은 \\( \\phi=12.6 \\mathrm{~mm} \\), 지그와 닿 는 면적은 \\( A=38.63 \\mathrm{~mm}^{2} \\), 마찰이 없는 경우로 간주하여 무엇이 적용되었나?",
"약 \\( P=75.0 \\mathrm{MPa} \\) 로 계산될 수 있는 것은 어디에 인가되는 압력인가?",
"약 \\( P=75.0 \\mathrm{MPa} \\) 로 계산되는 것은 무엇인가?",
"약 \\( P=75.0 \\mathrm{MPa} \\) 로 계산될 수 있는 것은 트랜스듀서의 측면에 인가되는 압력인가?",
"토크렌치에 의한 회전력과 이로 인해 바이스에 전달되는 축력, \\( F \\), 사이에 어떤 관계 있는지 식으로 어떻게 나타내나?"
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인공물ED
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볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서의 프렌지 포인트 최적화를 위한 실험적 방법 제안
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<h1>II. 볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서에 대한 등가회로 해석</h1><h2>2.1 공진특성 해석</h2><p>Fig. 1에 나타낸 것과 같은 볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서의 공진 특성을 해석하기 위하여 Fig. 2 와 같은 Mason의 등가회로를 사용하였다. Fig. 1의 초음파 트랜스듀서의 구조는 두께가 약 \( 5 \mathrm{mm} \) 인 원판형의 압전 진동자 2 장을 분극방향이 서로 마주 보도록 하여 두께가 각각 \( 16.0 \mathrm{~mm} \) 및 \( 27.5 \mathrm{~mm} \) 인 알루미늄 봉 사이에 삽입한 후 스테인리스 스틸제 볼트로 고정되어있다. 등가회로 해석에 있어서, 분극방향을 서로 마주보게 한 고정된 2 장의 압전 진동자는 두께가 2 배인 1 장의 압전 진동자와 거동이 일치하므로 제동용량이 2 배이고 두께가 2 배인 한 장 의 압전 진동자로 등가 하여 해석할 수 있다. 여기서는 볼트 및 전극판의 영향은 무시하였는데 이는 정확한 공진 주파수의 파악이 목적이 아니라, 두께진동 공진 모드들의 주파수 영역을 파악하기 위한 해석이기 때문이다.</p><p>Fig. 2에 나타낸 각 변수는 다음과 같다.</p><p>\( Z_{b 1}=j Z_{a} \tan \frac{k_{a} l_{b}}{2}, Z_{t 2}=-j Z_{a} \csc k_{a} l_{b}, \)</p><p>\( Z_{f 1}=j Z_{a} \tan \frac{k_{a} l_{f}}{2}, Z_{f 2}=-j Z_{a} \csc k_{a} l_{f}, \)</p><p>\( Z_{p 1}=j Z_{p} \tan \frac{k_{p} l_{p}}{2}, Z_{p 2}=-j Z_{p} \csc k_{p} l_{p}, \)</p><p>여기서 \( Z_{a}=\rho_{a} c_{a} S, Z_{p}=\rho_{p} c_{p} S, k_{a}=\frac{2 \pi f}{c_{a}}, k_{p}=\frac{2 \pi f}{c_{p}}\) 이며, \( \rho_{a} \) 및 \( \rho_{p} \) 는 각각 알루미늄과 압전체의 밀도, \( c_{a} \)및 \( c_{p} \) 는 각각 알루미늄과 압전체의 음속이다. \( S \) 는 단 면적, \( l_{b}, l_{f} \), 그리고 \( l_{p} \) 는 각각 뒷부분 알루미늄 봉의 길이, 앞부분 알루미늄 봉의 길이 및 압전진동자의 두께이다. \( k_{a} \) 및 \( k_{p} \) 는 각각 알루미늄과 압전체에서 의 파수이다. 전기기계 변환 변압기의 권선비로 나타나는 \( \phi \) 및 제동용량 \( C_{0} \) 는 각각 다음과 같이 나타낼 수 있다.</p><p>\( \phi=4 \frac{e_{33^{S}}}{l_{p}}, \)<caption>(1)</caption></p><p>\( C_{0}=4 \frac{\epsilon_{33}^{S} S}{l_{p}}, \)<caption>(2)</caption></p><p>여기서 \( e_{33} \) 및 \( \epsilon_{33}^{S} \) 는 압전진동자의 압전 상수 및 유전율을 나타낸다. 또한 Fig. 2 의 \( v_{0}, v_{1}, v_{2} \) 및 \( v_{3} \) 와 \( f_{0}, f_{1} \), \( f_{2} \) 및 \( f_{3} \) 는 각 매질의 단면에서의 입자속도 및 힘을 나타내고 있다. 트랜스듀서의 양끝 단면에 음향매질이 없는 경우(자유단), \( f_{0} \) 및 \( f_{3} \) 는 모두 0 이 된다. 등가회로에서 전기단의 전류와 전압의 비 \( I_{E} / V_{E} \) 를 계산하여 입력어드미턴스를 구할 수 있다.</p><h2>2.2 진동분포 해석</h2><p>특정 공진 주파수에 대한 트랜스듀서의 진동속도 분포를 계산하기 위하여 다음과 같은 분포정수 행렬을 사용할 수 있다. 각 매질에서의 입자속도 및 힘의 관계는 다음과 같다.</p><p>\( \left[\begin{array}{l}f_{x} \\ v_{x}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}\cos k_{a} x & j Z_{a} \sin k_{a} x \\ j \frac{1}{Z_{a} \sin k_{a} x} & \cos k_{a} x\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}f_{0}=0 \\ v_{0}\end{array}\right], 0 \leq x<l_{b} \)</p><p>\( \left[\begin{array}{l}f_{x} \\ v_{x}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}\cos k_{p} x & j Z_{p} \sin k_{p} x \\ j \frac{1}{Z_{p} \sin k_{p} x} & \cos k_{p} x\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}f_{1} \\ v_{1}\end{array}\right], l_{b} \leq x<l_{p} \)</p><p>\( \left[\begin{array}{l}f_{x} \\ v_{x}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}\cos k_{a} x & j Z_{a} \sin k_{a} x \\ j \frac{1}{Z_{a} \sin k_{a} x} & \cos k_{a} x\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}f_{2} \\ v_{2}\end{array}\right], l_{p} \leq x<l_{f} \).<caption>(3)</caption></p><p>Eq. (3)에서 첫 번째식은, 뒷부분의 알루미늄 봉에 대한 진동분포로, 트랜스듀서의 배면에 음향매질이 없다고 가정하므로 단면의 힘 \( f_{0} \) 는 0 으로 두었다. 두 번째 식은 압전진동자에 대한 진동분포이며, 세 번째 식은 앞부분의 알루미늄 봉에 대한 진동분포를 계산하는 식이다. 여기서는 방사면의 입자속도로 규격화된 진동분포를 나타내기 위하여 \( v_{2}=1 \) 로 두고 계산하였다.</p><p>위의 세 식을 순차적으로 계산하여 각 탄성매질에서의 입자속도를 구하면 진동속도 분포를 구할 수 있다.</p>
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"초음파 트랜스듀서의 구조는 어떻게 되는가?",
"볼트 및 전극판의 영향은 무시한 이유는 무엇인가?",
"분극방향을 서로 마주보게 한 고정된 2 장의 압전 진동자가 제동용량이 2 배이고 두께가 2 배인 한 장 의 압전 진동자로 등가 하여 해석할 수 있는 이유는 무엇인가?",
"\\( c_{a} \\)및 \\( c_{p} \\) 는 각각 무엇을 나타내는가?",
"\\( \\rho_{a} \\) 및 \\( \\rho_{p} \\) 는 각각 무엇을 나타내는가?",
"압전진동자에 대한 진동분포 식은 무엇인가?",
"앞부분의 알루미늄 봉에 대한 진동분포를 계산하는 식은 무엇인가?",
"등가회로에서 입력어드미턴스는 어떻게 구하나?",
"특정 공진 주파수에 대한 트랜스듀서의 진동속도 분포를 계산하기 위하여 무엇을 사용하나?",
"\\( k_{a} \\) 및 \\( k_{p} \\) 는 각각 무엇을 나타내는가?",
"\\( l_{b}, l_{f} \\), 그리고 \\( l_{p} \\) 는 각각 무엇을 나타내는가?",
"Fig. 2 의 \\( v_{0}, v_{1}, v_{2} \\) 및 \\( v_{3} \\) 와 \\( f_{0}, f_{1} \\), \\( f_{2} \\) 및 \\( f_{3} \\) 는 무엇을 나타내는가?",
"\\( f_{0} \\) 및 \\( f_{3} \\) 는 모두 0 이 되는 경우는?",
"\\( S \\) 는 무엇을 나타내는가?",
"\\( e_{33} \\) 및 \\( \\epsilon_{33}^{S} \\) 는 무엇을 나타내는가?",
"단면의 힘 \\( f_{0} \\) 를 0으로 두는 이유는 무엇인가?",
"\\( v_{2}=1 \\) 로 두고 계산하는 이유는 무엇인가?",
"위의 세 식을 순차적으로 계산하여 각 탄성매질에서의 입자속도를 구하면 무엇을 구할 수 있나?",
"\\( \\left[\\begin{array}{l}f_{x} \\\\ v_{x}\\end{array}\\right]=\\left[\\begin{array}{cc}\\cos k_{a} x & j Z_{a} \\sin k_{a} x \\\\ j \\frac{1}{Z_{a} \\sin k_{a} x} & \\cos k_{a} x\\end{array}\\right]\\left[\\begin{array}{c}f_{0}=0 \\\\ v_{0}\\end{array}\\right], 0 \\leq x<l_{b} \\) 이 식은 무엇을 나타낸것인가?",
"위 세 식을 순차적으로 계산하면 무엇을 구할수 있나?",
"볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서의 공진 특성을 해석하기 위하여 무엇을 사용하였나?"
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인공물ED
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볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서의 프렌지 포인트 최적화를 위한 실험적 방법 제안
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<h1>I. 서 론</h1><p>볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서는 초음파 용접기 혹은 초음파 균질기 등과 같은 초음파의 동력적인 응용분야에서 매우 널리 사용되고 있다. 이러한 란주반형 초음파 트랜스듀서는 시스템에 고정해서 사용되는데 이 때 트랜스듀서의 진동에 영향을 최소로 미치는 부분을 찾아 프렌지를 만들어 고정하는 것이 일반적이다. 따라서 프렌지의 설치 위치는 진동속도 혹은 진동 변위 분포에서 절(node)의 위치가 된다. 그러나 면내진동을 하는 란주반형 트랜스듀서의 금속블럭 표면에서 종진동의 절을 정확히 예측하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면 물성이 상이한 금속 블록, 금속 볼트 및 압전 세라믹이 혼재되어 있으며 면적이 일정치 않은 구조로 체결되어 있어 등가회로 등을 사용한 이론적 해석으로는 진동 분포의 정확한 예측이 어렵기 때문이다. 또한 유한요소 해석을 사용할 경우 구성 물질에 대한 정확한 물성치가 확보되어야만 한다는 제약이 있다.</p><p>이러한 문제들을 극복하기 위한 해결책 중의 하나로 본 연구에서는 볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서를 고정하기 위한 프렌지의 위치를 최적화하는 실험적 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 반원형 쐐기 형태의 지그를 제작하여 란주반형 트랜스듀서의 금속블럭 측면에 부착하고 지그의 띠 형태의 좁은 면적에 일정한 압력을 가하여 프렌지와 유사한 효과를 구현하였다. 압력이 가해지는 위치를 변화시켜가며 트랜스듀서의 전기적 단자에서 측정된 입력 어드미턴스의 변화를 측정하여 분석함으로써 진동에 최소의 영향을 주는 프렌지의 위치를 찾을 수 있었다.</p>
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"초음파의 동력적인 응용분야에서 볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서는 어떻게 사용되나?",
"어느분야에서 볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서는 일반적으로 사용되나?",
"초음파의 동력적인 응용분야에서 무엇이 매우 널리 사용되나?",
"초음파 용접기 혹은 초음파 균질기 등은 어떤 분야인가?",
"초음파의 동력적인 응용분야에는 어떤장비가 있는가?",
"란주반형 초음파 트랜스듀서는 시스템에서 어떻게 사용되는가?",
"트랜스듀서의 진동으로 부터 어떤 부분을 찾는가?",
"트랜스듀서의 진동으로 부터 최소로 영향을 미치는 부분을 찾는 이유는 무엇인가?",
"트랜스듀서는 일반적으로 시스템에 무엇을 만들어 고정하는가?",
"트랜스듀서는 시스템의 어떤 곳에 프렌지를 만들어 고정하는가?",
"시스템에 프렌지를 만들어 고정하는것은 무엇인가?",
"프렌지의 설치 위치는 진동속도 혹은 진동 변위 분포에서 어느 위치가 되는가?",
"프렌지의 설치 위치는 어떤부분에서 절의 위치가 되는가?",
"무엇의 설치 위치는 진동속도 혹은 진동 변위 분포에서 절의 위치가 되는가?",
"종진동의 절은 어디에서 정확한 예측이 어려운가?",
"등가회로 등을 사용한 이론적 해석으로는 진동분포의 무엇이 어려운가?",
"무엇 등을 사용한 이론적 해석으로는 절의 정확한 예측이 어려운가?",
"어떤 해석을 위한 등가회로 등의 사용 으로는 절의 정확한 예측이 어려운가?",
"등가회로 등을 사용한 이론적 해석으로진동 분포의 정확한 예측이 어려운것은 무엇 때문인가?",
"란주반형 트랜스듀서는 물성이 상이한 어떤 재료가 혼재되어 있는가?",
"란주반형 트랜스듀서는 면적이 어떠한 구조로 체결되어 있는가?",
"어떤 해석을 사용할 경우 구성 물질에 대한 정확한 물성치 확보의 제약이 있나?",
"본 연구에서 절의 정확한 예측 문제들을 극복하기 위한 무엇을 제안하였나?",
"본 연구에서 볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서를 고정하기 위한 프렌지의 위치를 최적화하는 어떤 방법을 제안하였나?",
"본 연구에서 볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서를 고정하기 위한 어떤 실험적 방법을 제안하였나?",
"본 연구에서 무엇의 위치를 최적화하는 어떤 방법을 제안하였나?",
"문제들을 극복하기 위한 해결책 중의 하나로 제안한 방법은 무엇인가?",
"본 연구에서 어떤 모양의 지그를 제작하였나?",
"본 연구에서 란주반형 트랜스듀서의 금속블럭 측면에 지그를 어떻게 하였나?",
"본 연구에서 반원형 쐐기 형태의 무엇을 제작하였나?",
"지그의 어디에 일정한 압력을 가하였나?",
"무엇을 구현하기 위해 지그에 압력을 가하였나?",
"본 연구에서는 어떻게 하여 프렌지와 유사한 효과를 구현 하였나?",
"압력이 가해지는 위치 변화에 따라 어디에서 측정된 입력 어드미턴스의 변화를 측정하였나?",
"압력이 가해지는 위치 변화에 따라 트랜스듀서의 전기적 단자에서 측정된 어떤 특성의 변화를 측정하였나?",
"진동에 최소의 영향을 주는 프렌지의 위치를 어떻게 찾을 수 있었나?",
"트랜스듀서의 무엇으로 부터 최소로 영향을 미치는 부분을 찾는가?",
"유한요소 해석을 사용할 경우 어떤 제약이 있나?",
"본 연구에서 란주반형 트랜스듀서의 금속블럭 어디에 지그를 부착하였나?",
"입력 어드미턴스 변화를 분석함으로써 무엇을 찾을 수 있었나?",
"무엇의 변화에 따라 트랜스듀서의 전기적 단자에서 측정된 입력 어드미턴스의 변화를 측정하였나?",
"면내진동을 하는 란주반형 트랜스듀서의 금속블럭 표면에서 무엇을 정확히 예측하기 어려운가?",
"지그의 띠 형태의 좁은 면적에 일정한 무엇을 가하였나?",
"구성 물질에 대한 정확한 물성치가 확보되어야만 유한요소 해석을 사용할 수 있는가?",
"초음파의 동력적인 응용분야에서 볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서는 국지적으로 사용되나?",
"트랜스듀서의 진동으로 부터 최소로 영향을 미치는 부분을 찾는가?",
"등가회로 등을 사용한 이론적 해석으로는 절의 정확한 예측이 쉬운가?",
"등가회로 등을 사용한 이론적 해석으로진동 분포의 정확한 예측이 어려운것은 상이한 물성과 일정치 않은 면적 구조 때문인가?",
"란주반형 트랜스듀서는 물성이 상이한 금속 블록, 금속 볼트 및 압전 세라믹이 혼재된 구조로 체결되어 있는가?",
"진동에 최소의 영향을 주는 프렌지의 위치를 입력 어드미턴스 변화를 분석함으로써 찾을 수 있었나?",
"트랜스듀서는 일반적으로 시스템에 프렌지를 만들어 고정하는가?",
"란주반형 초음파 트랜스듀서는 시스템과 별도로 사용되는가?",
"트랜스듀서는 열에 영향을 최소로 미치는 곳에 프렌지를 만드는가?",
"초음파의 동력 응용분야에는 초음파 용접기 혹은 초음파 균질기 등이 있는가?",
"란주반형 트랜스듀서는 면적이 일정한구조로 체결되어 있는가?",
"프렌지와 유사한 효과를 구현하기 위해지그에 압력을 가하였나?",
"종진동의 절을 파악하여 진동의 최소점을 이용할 수 있고 란주반형 트랜스듀서의 경우는 면내진동을 하기 때문에 금속블럭 표면에서의 절 예측이 용이하니?",
"본 연구에서 절의 정확한 예측 문제들을 극복하기 위한 해결책을 제안하였나?",
"본 연구에서 프렌지의 위치를 최적화하는 방법으로 볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서를 고정하기 위한 이론적 해석방법이 제안되었니?",
"본 연구에서 프렌지 위치와 유사한 효과시험을 위해 제작한 지그의 부착 위치를 란주반형 트랜스듀서의 금속블럭 윗면으로 하였니?",
"본 연구에서 프렌지 위치의 적합성 모사 시험을 위해 부착된 반원모양의 쐐기형 지그의 띠 형태의 좁은 면적에 일정한 온도를 가하였니?",
"트랜스듀서의 진동으로 부터 가능한 영향을 줄일 수 있는 부분으로 진동속도 또는 진동 변위 분포에서 절의 위치가 프렌지를 설치하기에 적당한 위치이니?",
"프렌지의 위치 모사 시험을 위해 본 연구에서 반원형태의 쐐기 모양 지그를 만들었니?",
"입력 어드미턴스 측정은 압력을 주는 부위를 옮겨가면서 트랜스듀서의 전기적 단자에서 측정하였니?"
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볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서의 프렌지 포인트 최적화를 위한 실험적 방법 제안
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<h1>IV. 실험결과 및 분석</h1><p>등가회로 계산에 사용할 압전체의 물질상수들을 구하기 위하여 란주반 트랜스듀서를 구성하고 있는 두께 \( 5 \mathrm{~mm} \) 인 원판형 압전 진동자의 입력어드미턴스를 측정하였고 그 결과를 Fig. 5 에 이론계산 결과와 함께 나타내었다. 그림에서 굵은 파선은 측정결과를, 가는 실선은 계산결과를 나타낸다. 이론계산 결과는 등가회로를 이용하여 계산한 것이며 압전 진동자의 감쇠를 결정하기 위하여 계산결과가 측정결과에 근접할 때까지 압전체의 감쇠계수를 변수로 하여 반복계산을 한 후 결정하였다. 또한 란주반 트랜스듀서를 구성하고 있는 알루미늄 봉의 음속 및 밀도를 측정하였다. Fig. 5로부터 도출된 압전진동자의 물질상수와 측정된 알루미늄 봉의 물질상수들을 Table 1에 나타내었다.</p><p>Table 1의 물질상수들을 Fig. 2에 나타낸 란주반 초음파 트랜스듀서의 등가회로의 각 요소에 적용하였다. 이 등가회로에서 란주반 초음파 트랜스듀서의 양 단면이 자유인 조건을 만족하도록 하여 전기단자의 입력어드미턴스를 계산하였고그 결과를 Fig. 6에 나타내었다. 그림에서 컨덕턴스를 굵은 파선으로, 서셉턴스를 가는 실선으로 나타내었다.</p><p>이 결과로부터 약 \( 40 \mathrm{kHz} \) 부근의 기본 공진 모드와 \( 75 \mathrm{kH}, 110 \mathrm{kH} \) 부근 등 조화모드가 나타남을 알 수 있다. 한편 Fig. 1의 볼트 체결형 란주반 초음퐈 트랜스듀서의 양 단면이 자유인 조긴을 갖도록 하여 임피던스 아날라이저(Keysight, E4990A)를 이용하여 측정한 입력 어드미턴스의 결과를 Fig. 7에 나타내었 다. 이 결과를 보면 등가회로를 사용하여 계산한 결과인 Fig. 6 의 결과와 유사하게 약 \( 40 \mathrm{kHz} \) 부근에서 기 본 공진 모드와 \( 75 \mathrm{kH}, 110 \mathrm{kHz} \) 부근에서 조화모드가 나타남을 확인할 수 있다. 측정결과(Fig. 7)에서는 계산결과(Fig. 6)와는 달리 작은 스퓨리어스가 많이 나타나는데, 이들은 알루미늄과 압전 세라믹과의 접합면에서 발생하는 다중반사에 의한 것과 횡방향의 진동모드에 의한 것으로 생각된다. Figs. 6과 7을 비교해 보면, 기본공진모드와 조화모드들의 주파수 영역이 유사함을 알 수 있으며, 두 결과 사이의 약간의 차이는, 상술한 바와 같이, 등가회로 해석 시 금속 볼트 및 전극의 영향을 무시한 것으로부터 기인된 것으로 생각된다. 그럼에도 불구하고 이론계산 결과로부터 길이방향의 유효한 모드는 충분히 확인할 수 있다.</p><p>란주반 초음파 트랜스듀서의 진동속도 분포를 해석하기 위하여 Eq. (3)을 사용하여 각 공진 모드에 대한 진동속도를 계산하였고 그 결과를 Fig. 8에 나타내었다. 진동속도 값은 트랜스뉴서의 후면에서의 진동속도로 구격화하여 나타낸 것이다. 결과를 보면 기본 공진 (실선)인 \( 41.34 \mathrm{kHz} \) 에 대해서는 진동의 절 부분이 트랜스듀서의 방사면으로부터 약 \( 24 \mathrm{~mm} \) 떨어진 곳에 나타나며 제 2 조화파 모드 (파선)에 대해서는 약 \( 5 \mathrm{~mm} \), 제 3 조화파 모드 (점선)에 대해서는 약 \( 8.0 \mathrm{~mm} \) 인 지점에 각각 나타남을 알 수 있다.</p><p>다음으로 본 연구에서 제안한 방법인 Fig. 4 에 나타낸 실험장치를 사용하여 란주반 초음파 트랜스 듀서의 측면에 부착한 반원형 쐐기 형태의 지그의 위치를 변화시켜 가며 트랜스듀서의 전기적인 특 성 변화를 측정하였고 그 결과를 Fig. 9에 나타내었 다. Fig. 9(a)는 기본 공진모드에 대한 입력컨덕턴스 의 변화를 압력을 가하는 지점인 \( d \) 를 변화시켜 가며 측정한 결과이다. 컨덕턴스의 피크의 위치는 공진 주파수를 나타내고 있으며 트랜스듀서에 아무런 압력을 가하지 않은 자유상태인 경우의 결과를 파선으로 나타내었다. 이 파선과 피크의 위치가 가장 가까운 경우에 대해 굵은 실선으로 나타내었으며 이 경우 압력을 가한 위치는 트랜스듀서의 방사면으로 부터 \( d=21.96 \mathrm{~mm} \) 떨어진 곳임을 알 수 있다. 이 결과는 Fig. 8에 나타낸 진동속도 분포에서의 절의 위치와 매우 유사함을 알 수 있다. 같은 방법으로 제 2 조화파 모드에 대한 측정 결과를 Fig. 9(b)에 나타내었다. 파선의 최대값과 가장 가까운 피크를 나타내는 굵은 실선의 결과는 \( d=6.58 \mathrm{~mm} \) 로 나타나 Fig. 7 의 결과에서 나타난 \( 5 \mathrm{~mm} \) 의 절의 위치와 대략적으로 잘 대응됨을 알 수 있다. 제 3 조화파 모드에 대해서도 Fig. 9(c)에 나타낸 고정점의 위치는 Fig. 8의 진동속도분포의 절의 위치와도 잘 대응되고 있다.</p>
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"본 논문의 실험 결과는 어떤 목적으로 사용할 것인가?",
"본 논문에서 알루미늄 봉의 음속 및 밀도는 무엇을 구성하고 있는가?",
"본 논문에서 컨덕턴스를 굵은 파선으로 나타내었는가?",
"본 논문의 실험에서 어떤 것을 측정하였는가?",
"본 논문에서 언급하고 있는 란주반 트랜스듀서는 무엇으로 구성되어 있는가?",
"본 논문에서 굵은 파선은 계산결과를 가는 실선은 측정결과를 나타내는가?",
"본 논문에서 언급하고 있는 원판형 압전 진동자의 두께는 얼마 인가?",
"본 논문에서 이론계산을 할때 어떤 것을 변수로 하였는가?",
"본 논문에서 이론계산은 어떤 것을 이용하여 결과를 도출했는가?",
"이론계산을 할때 변수를 정하고 여러 번 나누어 계산하였는가?",
"본 논문에서 공진 모드에 대한 진동속도 계산을 하였을때 무엇을 사용하였는가?",
"본 논문에서 Fig.6의 결과로 무엇이 나타나는가?",
"본 논문에서 서셉턴스를 무엇으로 나타내었는가?",
"계산결과에서 작은 스퓨리어스가 나타나는가?",
"본 논문에서 Fig.9는 어떤 것에 대해서 측정한 결과인가?",
"측정결과와 계산결과를 비교했을때 어떤 사실을 알 수 있는가?",
"본 논문에서 진동속도 값은 어떻게 나타낸것인가?",
"컨덕턴스의 피크의 위치는 무엇을 나타내고 있는가?",
"본 논문에서 작은 스퓨리어스들은 무엇으로 인해 발생하는가?",
"테이블 1의 물질상수들을 어디에 적용하였는가?",
"본 논문에서 Fig.7의 결과를 도출할때 무엇을 사용하였는가?",
"본 논문에서 Fig.7의 결과는 어떤 결과와 유사하다라는 것을 알 수 있는가?",
"란주반 초음파 트랜스듀서의 등가회로에서 어떤 조건을 만족하게 하였는가?"
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볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서의 프렌지 포인트 최적화를 위한 실험적 방법 제안
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<h1>초 록</h1><p>강력초음파 분야에 있어서, 트랜스듀서의 고정을 위한 프렌지의 위치설정은 트랜스듀서의 변환효율에 큰 영향을 주는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서의 공진모드에 따른 프렌지의 설치 위치를 결정하기 위한 실험적 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 반원형 쐐기 형태의 지그를 제작하여 트랜스듀서의 측면을 따라 이동하며 지그에 일정한 압력을 가한 후 트랜스듀서의 진동특성을 분석하였다. 압력을 가하는 위치에 따른 트랜스듀서의 입력 어드미턴스의 변화를 분석하여 프렌지의 최적의 위치를 결정할 수 있었다. 이 위치들은 메이슨 등가회로를 적용하여 계산한 공진 주파수 및 전송선로 모델 해석으로부터 계산한 각 공진 모드에 대한 입자속도 분포로부터 예측한 진동 모드의 절의 위치와 좋은 대응을 보이고 있어 본 연구에서 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.</p>
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"강력초음파 부분에서 트랜스듀서의 변환효율에 커다란 영향을 미치는 주요 요소는 트랜스듀서의 고정을 위한 프렌지의 위치설정이야?",
"트랜스듀서의 변환효율에 큰 영향을 주는 중요한 요소인 트랜스듀서의 고정을 위한 프렌지의 위치설정을 위해 본 연구가 제안 되었나?",
"본문의 제안된 트랜스듀서의 변환효율에 큰 영향을 주는 중요한 요소인 트랜스듀서의 진동 특성을 분석시 어떤 형태의 지그를 이용했어?",
"본문의 제안된 트랜스듀서의 변환효율에 큰 영향을 미치는 중요한 요소인 트랜스듀서의 진동 특성을 분석시 반원형 쐐기 형태의 지그를 이용했어?",
"프렌지의 최적의 위치를 결정은 무엇을 분석하여 이루어 지니?",
"제안된 방법에서 트랜스듀서의 진동특성을 분석은 어떻게 이루어졌어?",
"제안된 방법에서는 트랜스듀서의 진동특성을 분석시 반원형 쐐기 형태의 지그의 가압 부위는 어디야?",
"제안된 방법에서는 트랜스듀서의 진동특성을 분석시 반원형 쐐기 형태의 지그에 가압은 어떻게 이루어지지?",
"결정된 프렌지의 최적의 위치들에 공진 주파수는 메이슨 등가회로를 적용하여 계산하니?",
"프렌지의 최적의 위치를 결정은 압력을 가하는 위치에 따른 트랜스듀서의 입력 어드미턴스의 변화를 분석하여 이루어 지니?",
"강력초음파 분야에 있어서 트랜스듀서의 변환효율에 큰 영향을 미치는 주요 요소가 뭐야?",
"결정된 프렌지의 최적의 위치들에 공진 주파수는 어떻게 계산하니?"
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인공물ED
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볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서의 프렌지 포인트 최적화를 위한 실험적 방법 제안
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<h1>V. 결 론</h1><p>볼트 체결형 란주반 초음파 트랜스듀서를 고정하기 위한 프렌지의 위치를 최적화하기 위한 실험적 방법을 제안하였다. 반원형 쐐기 형태의 지그를 사용하여 트랜스듀서의 고정점을 변화시켜가며 전기 단자에서 측정한 입력 어드미턴스의 특성 변화를 관찰하였다. 그 결과, 각 공진 모드에 대한 진동 속도분포의 절에 대응하는 위치를 각 모드에 대해 찾을 수 있었고, 이를 이용하여 트랜스듀서를 고정하기 위한 최적의 프렌지 설치위치를 결정할 수 있었다. 본 연구에서 사용한 란주반형 초음파 트랜스듀서의 경우, 기본모드, 제 2 조화파 모드 및 제 3 조화파 모드에 대해 프렌지의 설치 위치는 방사면으로부터 각각 \( 21.96 \mathrm{~mm}, 6.58 \mathrm{~mm} \), 및 \( 10.28 \mathrm{~mm} \) 떨어진 지점으로 나타났다.</p>
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"본 논문에서 란주반형 초음파 트랜스듀서의 프렌지 설치 위치는 어디인가?",
"본 논문에서 무엇을 고정하기 위한 실험 방법을 제안하였는가?",
"본 논문에서 트랜스듀서의 고정점을 변화시킬때 어떤 모양의 지그를 사용하였는가?",
"본 논문에서 입력 어드미턴스는 어디로부터 측정할 수 있는가?",
"본 논문에서 트랜스듀서를 고정하기 위해서는 무엇이 필요한가?",
"본 논문에서 트랜스듀서의 고정점을 변화시킬때 무엇을 사용하였는가?"
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인공물ED
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감성판별을 위한 생체신호기반 특징선택 분류기 설계
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<h1>III. 결과 및 토의</h1> <h2>1. 추출된 특징</h2> <p>본 연구의 특징추출 과정을 통하여 추출된 특징은 그림 3과 같다. 각 감성별 평균과 표준편차는 표 1과 같다. 이는 각 감성별로 추출된 생체신호 특징들의 평균을 나타낸 것이고, 이를 통하여 감성별로 어떠한 특징이 차이가 나는지를 알 수 있다.</p> <p>표 1에서 알 수 있듯이 각각의 특징들 모두 표준편차들을 고려하면 중첩되는 부분을 가지고 있다. 가장 감성 간 평균의 차이가 큰 특징인 피부전도도 평균의 경우, 평균과 표준편차는 보통상태 시 \(0.44\pm0.20\), 슬픔감성 시 \(0.23\pm0.08\), 공포상태 시 \(0.80\pm0.10\), 행복감성 시\(0.03\pm0.03\)이다.</p> <p>그러나 전반적으로는 특징 간 큰 차이가 있음에도 불구하고 표준편차에 의하여 보통상태의 최소값 0.24와슬픈 감성 시의 최대값 0.31이라는 값이 추출되면 두개의 상태는 서로 중첩되어 감성을 구분하는 데 어려움이 생긴다.</p> <p>또한 맥파 신호에서 추출 된 호흡과 같이 감성 간 평균의 차이가 매우 작은 경우에는 평균과 표준편차가 보통상태 시 \(0.61\pm0.12\), 슬픔감성 시 \(0.61\pm0.13\), 공포상태시 \(0.61\pm0.09\), 행복감성시 \(0.61\pm0.14\)이고, 이는 데이터특징이 유의한 차이를 보이지 않으므로 의미 있는 특징 데이터라고 정의할 수 없다. 이러한 생체신호 특징은 감성분류를 위해 사용할 때 분류 마진 간격이 작아 분리 효용성이 낮은 파라미터이다.</p> <p>따라서 한 신호만을 넣게 된다면 정규화시킨 신호의표준편차 때문에 분류 오류가 발생할 수 있는 문제점을 가지게 된다. 이러한 오류를 줄이기 위하여 감성분류를 위하여 하나의 신호가 아닌 여러 생체신호의 조합이 필요로 된다.</p> <table border><caption>표 1. 각 감성 별 평균과 표준편차</caption> <tbody><tr><td></td><td>Neutral</td><td>Sad</td><td>Fear</td><td>Joy</td></tr><tr><td>\( m_{H} \)</td><td>0.65±0.10</td><td>0.45±0.09</td><td>0.31±0.09</td><td>0.63±0.15</td></tr><tr><td>dH</td><td>0.05±0.08</td><td>0.05±0.10</td><td>0.03±0.02</td><td>0.08±0.17</td></tr><tr><td>rH</td><td>0.03±0.06</td><td>0.03±0.10</td><td>0.01±0.01</td><td>0.06±0.17</td></tr><tr><td>nH</td><td>0.37±0.11</td><td>0.51±0.11</td><td>0.63±0.12</td><td>0.39±0.13</td></tr><tr><td>fH</td><td>0.04±0.07</td><td>0.04±0.04</td><td>0.05±0.11</td><td>0.05±0.11</td></tr><tr><td>mT</td><td>0.51±0.07</td><td>0.12±0.11</td><td>0.24±0.07</td><td>0.34±0.10</td></tr><tr><td>sT</td><td>0.04±0.08</td><td>0.05±0.15</td><td>0.02±0.01</td><td>0.06±0.10</td></tr><tr><td>mR</td><td>0.61±0.12</td><td>0.61±0.13</td><td>0.61±0.09</td><td>0.61±0.14</td></tr><tr><td>zR</td><td>0.65±0.10</td><td>0.45±0.09</td><td>0.31±0.09</td><td>0.63±0.15</td></tr><tr><td>sR</td><td>0.05±0.08</td><td>0.05±0.10</td><td>0.03±0.02</td><td>0.08±0.17</td></tr><tr><td>mS</td><td>0.03±0.06</td><td>0.03±0.10</td><td>0.01±0.01</td><td>0.06±0.17</td></tr><tr><td>sS</td><td>0.37±0.11</td><td>0.51±0.11</td><td>0.63±0.12</td><td>0.39±0.13</td></tr><tr><td>zG</td><td>0.04±0.07</td><td>0.04±0.04</td><td>0.05±0.11</td><td>0.05±0.11</td></tr><tr><td>mG</td><td>0.51±0.07</td><td>0.12±0.11</td><td>0.24±0.07</td><td>0.34±0.10</td></tr><tr><td>δF</td><td>0.04±0.08</td><td>0.05±0.15</td><td>0.02±0.01</td><td>0.06±0.10</td></tr><tr><td>θF</td><td>0.61±0.12</td><td>0.61±0.13</td><td>0.61±0.09</td><td>0.61±0.14</td></tr><tr><td>αF</td><td>0.65±0.10</td><td>0.45±0.09</td><td>0.31±0.09</td><td>0.63±0.15</td></tr><tr><td>βF</td><td>0.05±0.08</td><td>0.05±0.10</td><td>0.03±0.02</td><td>0.08±0.17</td></tr><tr><td>γF</td><td>0.03±0.06</td><td>0.03±0.10</td><td>0.01±0.01</td><td>0.06±0.17</td></tr><tr><td>δC</td><td>0.37±0.11</td><td>0.51±0.11</td><td>0.63±0.12</td><td>0.39±0.13</td></tr><tr><td>αC</td><td>0.59±0.03</td><td>0.61±0.03</td><td>0.64±0.13</td><td>0.18±0.10</td></tr><tr><td>βC</td><td>0.21±0.02</td><td>0.22±0.02</td><td>0.19±0.09</td><td>0.75±0.10</td></tr><tr><td>γC</td><td>0.83±0.02</td><td>0.82±0.02</td><td>0.82±0.16</td><td>0.25±0.15</td></tr><tr><td>θF</td><td>0.61±0.12</td><td>0.61±0.13</td><td>0.61±0.09</td><td>0.61±0.14</td></tr></tbody></table>
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[
"표 1에서 \\( m_{H} \\)가 0.65±0.10 일 때, 기분은 어떤 상태야?",
"표 1. 각 감성 별 평균과 표준편차에서 보통상태에서 평균값이 가장 큰 것은 무엇입니까?",
"표 1. 각 감성 별 평균과 표준편차에서 θF가 0.61±0.14일 때 어떤 감정을 느낄 상황 입니까?",
"표 1에서 행복할 때, 평균이 가장 큰 항목은 어떤거니?",
"표 1에서 공포상태 일 때, 편차가 가장 큰 것은 무엇입니까?"
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인공물ED
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간접급전 패드를 이용한 이중 대역 GPS 배열 안테나 설계
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<h1>Ⅱ. 패드 간접급전 구조 안테나 설계</h1><p>그림 1은 제안된 간접급전 패드를 이용한 이중대역 안테나의 구조를 나타낸다. 제안된 안테나의 급전 구조는 두 공진 대역에 모두 간접급전하기 위하여 상◦하부패치 사이에 \( w_{3} \mathrm{~mm} \times w_{3} \mathrm{~mm} \) 크기의 사각패드가 위치하며, 패드의 중심에 급전 핀이 직접 연결된다. 세라믹 기판 하층에는 L2 대역에서 공진하기 위한 \( w_{1} \mathrm{~mm} \times w_{1} \mathrm{~mm} \) 크기의 공진 패치가 위치하며, 급전 핀과 교차하는 지점에 직경 \( 2 \mathrm{~mm} \)의 홀을 뚫어 급전 핀이 하부패치에 직접 연결되지 않는 구조를 가진다. 기판 상층에는 L1 대역 공진을 위한 \( w_{2} \mathrm{~mm} \times w_{2} \mathrm{~mm} \) 크기의 공진 패치가 위치한다. 안테나는 상층, 하층, 중간층 모두 직경 \( d_{1} \)인 고유전율 유전체 기판 \( \left(\varepsilon_{r}=20, \tan \delta=0.0035\right) \)을 적층한 형태로, 각 층의 두께는 \( h_{1} \mathrm{~mm}, h_{2} \mathrm{~mm}, h_{3} \mathrm{~mm} \)이다. CP 특성 구현을 위하여 세 라믹 유전체 하단에는 FR-4\( \left(\varepsilon_{r}=4.4, \tan \delta=0.018\right) \)를 사용하여 설계된 칩커플러 회로 기판이 부착되어 있으며, 한 개의 입력 포트와 두 개의 출력 포트로 구성되어 있다. 입력 포트를 통해 인가된 신호는 하이브리드 칩커플러를 통하여, 서로 \( 90^{\circ} \) 위상차를 나타내며, 전력이 \( 3 \mathrm{~dB} \) 감쇄되어 2개의 출력 포트로 전달된다. 그림 1(a)에서 \( f_{1}, f_{2} \) 는 유전체 기판의 중심을 원점으로 하는 급전핀의 위치를 의미한다. \( 0^{\circ} \)의 위상을 갖고 급전되는 핀의 위치는 \( f_{1}, 90^{\circ} \)의 위상을 갖고 급전되는 핀의 위치는 \( f_{2} \)로 구성되며, 칩커플러 보드 상단의 접지면과 세라믹 유전체 중간층의 2개의 간접급전 패드와 연결된다. 안테나 방사 패치의 최적화된 크기는 GPS L1/L2 대역의 관내 파장을 고려하여 각 주파수 대역에서 약 반 파장의 크기를 가지며, 자세한 설계변수를 표 1에 정리하였다.</p><p>그림 2는 제작된 안테나의 사진을 나타낸다. 안테나 제작에 사용된 기판은 세라믹 파우더를 소성하고, 각 층의 두께가 \( 2 \mathrm{~mm}, 5 \mathrm{~mm}, 2 \mathrm{~mm} \)가 되도록 가공하여 제작하였다. 공진패치 및 간접급전패드는 세라믹 기판 상단과 사이에 삽입하여 제작하였다. 칩커플러 회로기판은 Anaren사의 XC1400P-03S 하이브리드 칩커플러, coplanar waveguide, \( 50 \Omega \) 칩저항으로 구성되어 있으며, \( 1 \sim 2 \mathrm{GHz} \) 범위에서 두 개의 급전 핀 사이에 \( 90^{\circ} \)의 위상차와 \( 3 \mathrm{~dB} \) 감쇄된 전력이 두 개의 출력포트로 전달된다.</p><table border><caption>표 1. 제안된 안테나의 최적화된 설계 변수</caption><tbody><tr><td>설계 변수</td><td>값</td></tr><tr><td>\( d_{1} \)</td><td>\( 127\mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td>\( w_{1} \)</td><td>\( 27.3\mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td>\( w_{2} \)</td><td>\( 21.0\mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td>\( w_{3} \)</td><td>\( 7.8\mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td>\( h_{1} \)</td><td>\( 2\mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td>\( h_{2} \)</td><td>\( 5\mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td>\( h_{3} \)</td><td>\( 2\mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td>\( f_{1} \)</td><td>(\( -5.7\mathrm{~mm}, 3.0\mathrm{~mm} \))</td></tr><tr><td>\( f_{2} \)</td><td>(\( 3.6\mathrm{~mm}, 7.8\mathrm{~mm} \))</td></tr></tbody></table>
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"제안된 안테나의 급전 구조는 두 공진 대역에 모두 간접급전하기 위하여 상◦하부패치 사이에 \\( w_{3} \\mathrm{~mm} \\times w_{3} \\mathrm{~mm} \\) 크기의 어떤 것이 위치하지?",
"그림 1은 제안된 간접급전 패드를 이용한 어떤 구조를 나타내고 있지?",
"제안된 안테나의 급전 구조는 상◦하부패치 사이에 \\( w_{3} \\mathrm{~mm} \\times w_{3} \\mathrm{~mm} \\) 크기의 사각패드가 위치하고, 그 패드의 중심에 무엇이 직접 연결돼?",
"세라믹 기판 하층에는 어느 대역에서 공진하기 위한 공진패치가 위치하지?",
"제안된 안테나의 급전 구조는 왜 상◦하부패치 사이에 \\( w_{3} \\mathrm{~mm} \\times w_{3} \\mathrm{~mm} \\) 크기의 사각패드가 위치하고 있지?",
"세라믹 기판 하층에는 급전 핀과 교차하는 지점에 직경 얼마의 홀을 뚫었지?",
"세라믹 기판 하층에는 무엇을 위하여 \\( w_{1} \\mathrm{~mm} \\times w_{1} \\mathrm{~mm} \\) 크기의 공진 패치가 위치하지?",
"L1 대역 공진을 위한 \\( w_{2} \\mathrm{~mm} \\times w_{2} \\mathrm{~mm} \\) 크기의 공진 패치가 위치하고 있는 곳은 어디지?",
"세라믹 기판 하층에는 급전 핀과 교차하는 지점에 직경 \\( 2 \\mathrm{~mm} \\)의 홀을 뚫어 급전 핀이 어디에 직접 연결되지 않는 구조를 가지지?",
"기판 상층에는 무엇을 위한 공진 패치가 위치하지?",
"안테나는 상층, 하층, 중간층 모두 직경 \\( d_{1} \\)인 무엇을 층층이 쌓은 형태야?",
"세라믹 유전체 하단에는 무엇을 위해 FR-4 를 사용하여 설계된 칩커플러 회로 기판이 부착되어 있지?",
"세라믹 유전체 하단에는 무엇을 사용하여 설계된 칩커플러 회로 기판이 부착되어있어?",
"세라믹 유전체 하단에는 FR-4를 사용하여 설계된 어떤 기판이 부착되어있지?",
"입력 포트를 통해 인가된 신호는 하이브리드 칩커플러를 통하여 전력이 얼마나 감쇄됐지?",
"입력 포트를 통해 인가된 신호는 어떤 장치를 통해서 서로 \\( 90^{\\circ} \\) 위상차를 나타내지?",
"세라믹 유전체 하단에는 FR-4를 사용하여 설계된 칩커플러 회로 기판이 부착되어 있고, 이 기판의 입,출력 포트는 어떻게 구성되어 있어?",
"세라믹 유전체 하단에는 FR-4를 사용하여 설계된 칩커플러 회로 기판이 부착되어 있는데, 입,출력 포트의 구성은 한 개의 입력포트와 몇 개의 출력포트로 구성되어 있어?",
"입력 포트를 통해 인가된 신호는 하이브리드 칩커플러를 통하여 서로 얼마의 위상차를 나타내지?",
"입력 포트를 통해 인가된 신호는 하이브리드 칩커플러를 통하여, 서로 \\( 90^{\\circ} \\) 위상차를 나타내며, 전력이 \\( 3 \\mathrm{~dB} \\) 감쇄되어 몇 개의 출력 포트로 전달됐어?",
"그림 1(a)에서 \\( f_{1}, f_{2} \\) 은 어떻게 구성되어 있지?",
"그림 1(a)에서는 칩커플러 보드 상단의 접지면과 어떤 패드가 연결되지?",
"안테나 제작에 사용된 기판은 무엇을 소성하여 제작했지?",
"그림 1(a)에서 \\( f_{1}, f_{2} \\) 는 무엇을 원점으로 하는 급전핀의 위치를 의미하지?",
"안테나 제작에 사용된 기판은 세라믹 파우더를 소성하고, 각 층의 두께가 얼마가 되도록 가공하여 제작했어?",
"그림 1(a)에서 유전체 기판의 중심을 원점으로 하는 급전핀의 위치는 무엇으로 표현했어?",
"칩커플러 회로기판은 어느 회사의 XC1400P-03S 하이브리드 칩커플러로 구성되어있지?",
"안테나 방사 패치의 최적화된 크기는 무엇을 고려하여 각 주파수 대역에서 약 반 파장의 크기를 가지게 했지?",
"칩커플러 회로기판은 Anaren사의 XC1400P-03S 하이브리드 칩커플러, coplanar waveguide와 무엇으로 구성되었지?",
"표 1.에서 \\( w_{2} \\)의 값은 얼마로 나오지?",
"표 1. 에서 설계 변수 \\( w_{1} \\)의 값은 얼마로 나타나지?",
"무엇을 세라믹 기판 상단과 사이에 삽입하여 제작했어?",
"칩커플러 회로기판은 얼마의 주파수 범위에서 두 개의 급전 핀 사이에 \\( 90^{\\circ} \\)의 위상차와 \\( 3 \\mathrm{~dB} \\) 감쇄된 전력이 두 개의 출력포트로 전달돼?",
"표 1. 에서 설계 변수 \\( d_{1} \\)의 값은 얼마야?",
"표 1. 에서 설계 변수 값이 \\( 2\\mathrm{~mm} \\)로 나타난 설계 변수는 뭐지?",
"표 1. 에서 설계 변수 \\( h_{2} \\)의 값은 얼마지?",
"표 1. 에서 \\( -5.7\\mathrm{~mm}, 3.0\\mathrm{~mm} \\)의 값을 가지는 설계 변수는 무엇이지?",
"표 1. 에서 \\( 3.6\\mathrm{~mm}, 7.8\\mathrm{~mm} \\)값을 나타내는 설계 변수는 뭐야?",
"표 1. 에서 \\( h_{3} \\)의 값은 얼마로 나타나지?",
"안테나의 경우 어떤 층의 직경이 \\( d_{1} \\)인 고유전율 유전체 기판을 적층한 형태야?",
"제안된 안테나의 급전 구조는 두 공진 대역에 모두 간접급전하기 위하여 상◦하부패치 사이에 어떤 크기의 사각패드가 위치하고 있지?",
"세라믹 기판 하층에는 L2 대역에서 공진하기 위한 어떤 크기의 공진패치가 위치해?",
"안테나는 상층, 하층, 중간층 모두 직경 \\( d_{1} \\)인 고유전율 유전체 기판을 적층한 형태로, 각 층의 두께는 얼마지?"
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인공물ED
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간접급전 패드를 이용한 이중 대역 GPS 배열 안테나 설계
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<h1>Ⅳ. 분 석</h1><p>그림 8은 제안된 안테나 형상에서 다른 모든 설계 변수는 고정하고, 상부패치의 한 변의 길이(\( w_{2} \))만 \( 20 \sim 23 \mathrm{~mm} \)까지 \( 1 \mathrm{~mm} \) 간격으로 변화시켰을 때 전면 방향 이득의 변화를 시뮬레이션을 통하여 비교하여 나타낸 그래프이다. 안테나의 전면방향 주파수 특성은 하이브리드 칩 커플러의 출력포트와 연결된 각 안테나 포트의 임피던스 정합특<table border><caption>표 2. GPS 안테나간 특성 비교</caption><tbody><tr><td></td><td>최대이득(\( \mathrm{dBic} \))</td><td>\( 3 \mathrm{~dB} \) 축비 대역폭 \( (\%) \)</td></tr><tr><td>Ref</td><td>4.1</td><td></td></tr><tr><td>Ref</td><td>2.2</td><td>1.4</td></tr><tr><td>Ref</td><td>5.5</td><td>1.6</td></tr><tr><td>Ref</td><td>3.7</td><td>2.5</td></tr><tr><td>Proposed</td><td>3.0</td><td>19.0</td></tr></tbody></table>성에 의해 결정되는 방사효율과 관계되므로, \( w_{2} \)에 따라 전면방향 이득의 주파수 특성이 변한다. 따라서 \( w_{2} \)의 변화에 무관하게 저주파수 쪽의 공진주파수는 \( 1.227 \mathrm{GHz} \)로 일정 하지만, 고주파수 쪽의 공진주파수는 \( w_{2} \)가 \( 20 \mathrm{~mm} \)일 때 \( 1.625 \mathrm{~GHz}, 23 \mathrm{~mm} \)일 때 \( 1.475 \mathrm{~GHz} \)로 변하는 것을 확인할 수 있다.</p><p>그림 9는 제안된 안테나의 다른 설계변수를 모두 고정하고, 하부패치의 한 변의 길이 \( w_{1} \)만 \( 24.3 \sim 27.3 \mathrm{~mm} \) 범위에서 \( 1 \mathrm{~mm} \) 간격으로 변화시켰을 때, 전면 방향 이득 변화를 시뮬레이션을 통해 비교하여 나타낸 그래프이다. \( w_{1} \)의 변화와 무관하게 고주파수 쪽의 공진주파수는 \( 1.575 \mathrm{~GHz} \)로 일정하지만, 저주파수 쪽의 공진주파수는 \( w_{1} \)이 \( 24.3 \mathrm{mm} \)일 때 \( 1.375 \mathrm{~GHz}, 27.3 \mathrm{~mm} \)일 때 \( 1.227 \mathrm{~GHz} \)로 변하는 것을 확인할 수 있다. 이와 같이 제안된 안테나는 두 공진주파수 대역에서 상부 또는 하부패치의 크기를 조절하여 두 주파수 대역에서 독립적으로 공진주파수를 조절 할 수 있는 장점이 있다. 이는 다 소자 배열 또는 외부 회로가 삽입되는 상황 등에서 커플링에 의해 발생하는 공진주파수 천이 현상으로 안테나 이득 성능이 감소하였을 때, 패치 크기만 조절하여 공진주파수를 맞추어 안테나 이득 성능을 손쉽게 끌어 올릴 수 있는 장점이 있다.</p><p>그림 10은 제안된 안테나의 상◦하부패치 중심을 기준으로 \( x=-1 \mathrm{~mm}(-20 \mathrm{~mm}<y<20 \mathrm{~mm}, 0 \mathrm{~mm}<z<30 \mathrm{~mm} \) 범위 내의) 위치에서의 단면의 H-field 분포를 \( 201 \times 121 \) point에서 관찰한 결과를 나타낸다. \( 1.5754 \mathrm{GHz} \)의 경우, 하부패치와 상부패치 사이에 강한 자계가 분포하며, \( 1 \mathrm{~W} \)의 전력이 입력될 시 자계의 최댓값은 \( 34.4 \mathrm{~A} / \mathrm{m} \)를 나타낸다. 반면에, \( 1.2276 \mathrm{GHz} \)의 경우, 그라운드 면과 하부패치 사이에 강한 자계가 분포하며, 동일한 전력이 인가될 시, 자계의 최댓값은 \( 129.6 \mathrm{~A} / \mathrm{m} \)를 나타낸다. 주파수에 따라 자계가 밀집한 위치가 상이하므로 상부 또는 하부패치의 크기를 조절하여도, 서로 다른 주파수 대역의 성능에는 영향을 거의 주지 않고, 독립적으로 공진주파수 조절이 가능하다.</p><p>그림 11(a), 그림 11(b)는 제안된 안테나 형상에서 다른 변수를 모두 고정하고, 간접급전 패드의 크기 (\( w_{3} \))만 \( 3.8 \sim 7.8 \mathrm{~mm} \) 범위에서 \( 1 \mathrm{~mm} \) 간격으로 변화할 때, 전면방향 이득 성능의 변화를 시뮬레이션을 통해 비교한 그래프이다. 실선은 GPS L1/L2 대역에서 전면 방향 이득이 최대가 되는 공진주파수에서의 전면 방향 이득 값을 나타내며, 점선은 공진주파수를 나타낸다. GPS L1/L2 대역에서 \( w_{3} \)의 변화에 따라 전면 방향 이득은 각각 \( 0.2 \mathrm{~dB}, 0.7 \mathrm{~dB} \)의 차이를 보이지만, 공진주파수의 경우 각각 \( 1.575 \mathrm{~GHz}, 1.25 \mathrm{~GHz} \)로 일정한 값을 나타낸다.</p><p>그림 12(a), (b)는 제안된 안테나의 다른 모든 변수를 고정하고, 상층 유전체 두께 (\( h_{3} \))를 \( 1 \sim 5 \mathrm{~mm} \)까지 \( 1 \mathrm{~mm} \) 간격으로 조절하였을 때, 전면 방향 이득 성능의 변화를 시뮬레이션을 통해 비교하여 나타낸 그래프이다. 실선은 GPS L1/L2 대역에서 전면 방향 이득이 최대가 되는 공진주파수에서의 전면 방향 이득 값을 나타내며, 점선은 공진주파수를 나타낸다. GPS L1 대역의 경우, \( h_{3} \)이 \( 1 \sim 5 \mathrm{~mm} \)로 증가함에 따라 공진주파수가 \( 1.60 \mathrm{~GHz} \)에서 \( 1.485 \mathrm{~GHz} \)로 약 \( 115 \mathrm{~MHz} \) 변화하며, GPS L2 대역의 경우 \( 1.26 \mathrm{~GHz} \) 에서 \( 1.22 \mathrm{~GHz} \)로 공진주파수가 약 \( 40 \mathrm{~MHz} \) 변화한다. 상층 유전체 기판 두께를 조절하였을 때, Ll 대역의 공진주파수가 L2 대역의 공진주파수보다 크게 변화하기 때문에, 이를 이용하여 두 공진주파수 간의 간격을 조절할 수 있다.</p><p>그림 13은 제안된 안테나 급전 구조를 적용하여 동일한 직경을 가진 유전체 기판 외각에 7소자 배열하여 제작한 사진을 나타낸다. 개별 소자의 배열 반경은 \( 42 \mathrm{~mm} \)이며, 원형 기판의 중심을 기준으로 \( 51.4^{\circ} \)씩 회전하도록 배치하였다. 칩커플러 회로 기판은 7 개의 하이브리드 칩커플러가 접지면을 공유하되, 개별적으로 신호 전달이 가능하도록 coplanar waveguide를 삽입하여 제작하였다.</p><p>그림 14는 제작된 7소자 배열안테나에서 Ant. 1의 active element pattern을 전파 반무반사실(semi anechoic chamber)에서 측정하여 시뮬레이션 결과와 비교한 그래프이다. Ant. 2 \( \sim \) Ant. 7은 \( 50 \Omega \) termination을 연결하고, Ant. 1 에만 신호를 인가하여 시뮬레이션하였으며, 측정은 전면 방향 에서의 active element pattern 이득을 측정하였다. 제작된 배열안테나는 \( 1.5754 \mathrm{~GHz} \)에서 \( -0.2 \mathrm{~dBic}, 1.2276 \mathrm{~GHz} \) 에서 \( -2.4 \mathrm{~dBic} \)의 결과를 나타낸다. 제안된 7소자 배열안테나의 인접 소자 간 최소 거리는 \( \lambda / 20 \) 이며, 제안된 안테나가 전기적으로 작은 공간에 밀집하여 장착될 경우, 배열소자 간 커플링에 의해 이득이 저감되는 것이 일반적이다. \( 1.5754 \mathrm{~GHz} \)에서 제안된 안테나의 배열 시 이득 저감은 \( 3.2\mathrm{dB} \)로 유사한 공간에 더 적은 수의 안테나 소자를 배열한 참고문헌의 결과와 유사하므로, 제안된 안테나는 소형 배열안테나 시스템에 적합하다.</p>
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"그림 8의 고정 요건은 무엇인가요?",
"모든 설계 변수 고정 시, 무엇을 확인 할 수 있나요?",
"상부패치의 한 변의 길이 변화 조건은 얼마입니까?",
"Ant.1의 시뮬레이션 방식은 무엇입니까?",
"\\( 20 \\sim 23 \\mathrm{~mm} \\)까지 얼마의 간격으로 변화시켰습니까?",
"제안된 안테나 형상에서 다른 모든 설계 변수를 고정하였을 때 무엇의 변화를 확인 할 수 있나요?",
"전면 방향 이득의 변화를 어떻게 비교 할 수 있나요?",
"제안된 안테나 형상에서 시뮬레이션을 통한 비교를 위한 실험 설정은 무엇입니까?",
"공진주파수는 어떻습니까?",
"일정한 공진주파수의 값은 무엇입니까?",
"공진주파수는 무엇에 따라 변화합니까?",
"고주파수 쪽의 공진주파수는 어떻게 변합니까?",
"실험 결과 공진주파수가 \\( 1.625 \\mathrm{~GHz} \\) 로 변할 때의 \\( w_{2} \\)의 값은 무엇입니까?",
"공진주파수가 \\( 1.475 \\mathrm{~GHz} \\) 로 변할 때의 \\( w_{2} \\) 가 몇 mm 일때 입니까?",
"그림 9는 어떻게 실험한 결과를 갖고 있나요?",
"저주파수 쪽의 공진주파수는 어떻게 변화합니까?",
"고주파쪽의 공진 주파수의 변화 양상은 어떻습니까?",
"저주파수 쪽의 공진주파수는 \\( 24.3 \\mathrm{mm} \\) 일 때 몇 \\({GHz} \\)로 변합니까?",
"제안된 안테나는 어떤 장점을 가지고 있나요?",
"제안된 안테나는 어떤 절차로 공진주파수를 조절 할 수 있습니까?",
"하부패치 크기 조절 시 무엇이 가능합니까?",
"하부패치 크기를 조절해 공진주파수를 조절하는 경우 어떤 장점이 있을까요?",
"공진주파수와 하부패치는 어떤 관계입니까?",
"공진주파수 천이 현상은 언제 발생 할 수 있습니까?",
"다 소자 배열 또는 외부 회로가 삽입되는 경우 무엇이 발생할 수 있나요?",
"손쉽게 공진주파수를 맞추어 안테나 이득 성능을 손쉽게 끌어 올릴 수 있는 방법은 무엇입니까?",
"공진 주파수의 천이 현상은 왜 발생합니까?",
"상 하부 패치 중심의 위치의 범위는 몇인가요?",
"제안된 상,하부패치 중심을 기준으로 무엇을 관찰하였나요?",
"안테나의 상,하부 패치를 중심으루 어떻게 관찰했습니까?",
"상하부 패치에 강한 자계가 분포하는 경우는 언제입니까?",
"하부패치와 상부패치 사이에 강한 자계가 분포하는 경우의 주파수는 얼마입니까?",
"\\( 1.5754 \\mathrm{GHz} \\)의 경우, \\( 1 \\mathrm{~W} \\)의 전력이 입력될 시 자계의 최대값은 얼마입니까?",
"자계의 최댓값은 \\( 34.4 \\mathrm{~A} / \\mathrm{m} \\) 일 때 입력 전력값은 얼마였나요?",
"\\( 1.5754 \\mathrm{GHz} \\)의 경우, 동일한 전력이 인가될 시 자계의 최대값은 얼마인가요?",
"독립적으로 공진주파수 조절이 가능한 이유는 무엇인가요?",
"상하부 패치의 크기 조절과 주파수 대역의 관계는 어떻습니까?",
"주파수에 따른 자계의 위치는 어떻습니까?",
"간접급전 패드의 사이즈는 얼마입니까?",
"간접근접 패드의 크기 변화량은 얼마입니까?",
"실선은 무엇을 나타냅니까?",
"실선이 나타낸 전면 방향 이득이 최대가 되는 대역은 어디입니까?",
"점선의 의미는 무엇입니까?",
"실선이 나타낸 값의 의미는 무엇입니까?",
"시뮬레이션 통해 비교한 결과 공진주파수의 값은 어떻습니까?",
"GPS L1/L2 대역에서의 \\( w_{3} \\)의 전면 방향 이득 결과는 어떻습니까?",
"GPS L1/L2 대역에서 차이를 보이는 이유는 왜인가요?",
"그림 12가 제안한 시뮬레이션의 실험 조건은 무엇인가요?",
"상층 유전체 두께를 어떻게 조절하였습니까?",
"상츤 유전체 두께의 가변 범위는 얼마입니까?",
"GPS L1 대역의 경우 길이 변화와 공진주파수의 변화량은 어떻습니까?",
"GPS L1 대역의 경우, \\( h_{3} \\)은 얼만큼 변화했나요?",
"GPS L1 대역의 경우, \\( h_{3} \\)이 \\( 1 \\sim 5 \\mathrm{~mm} \\)로 증가함에 따라 공진 주파수는 얼만큼 변화했습니까?",
"공진 주파수의 변화량인 \\( 115 \\mathrm{~MHz} \\) 경우는 어디 대역이었습니까?",
"GPS L2 대역의 경우 공진주파수는 얼만큼 변화합니까?",
"GPS L2 대역의 경우 공진주파수의 변화 범위는 얼마입니까?",
"두 공진주파수 간의 간격을 어떻게 조절 할 수 있나요?",
"상층 유전체 기판 두께를 조절하였을 때 어떤 대역의 공진주파수가 더 크게 변합니까?",
"L1와 L2의 대역을 이용하여 공진주파수의 간격을 이용하는 경우는 언제입니까?",
"동일한 직경을 가진 유전체 기판 외각에 7소자 배열할 때 사용한 방법은 무엇입니까?",
"안테나 급전 구조를 적용 후 몇 개의 소자를 배열하였나요?",
"개별 소자의 배열 반경은 얼마입니까?",
"7소자 배열 시 회전 각도는 어떻게 하였습니까?",
"7 개의 하이브리드 칩커플러가 접지면을 공유하되, 개별적으로 신호 전달이 가능하도록 coplanar waveguide를 삽입하여 제작한 것은 무슨 기판인가요?",
"칩커플러 회로 기판은 무엇을 공유합니까?",
"칩커플러의 기능 중 하나는 무엇인가요?",
"개별적으로 신호 전달이 가능케 한 것은 무엇인가요?",
"무엇을 삽입하여 개별적 신호 전달이 가능하게 되었습니까?",
"그림 14는 무엇을 측정하였나요?",
"active element pattern은 어디서 측정되었습니까?",
"그림 14의 측정치는 어떻게 하였습니까?",
"Ant. 1 에는 어떤 작업을 하였나요?",
"시뮬레이션 후 측정은 어디서 하였습니까?",
"시뮬레이션 후 측정은 어떻게 하였나요?",
"제안한 방식은 무엇을 측정였습니까?",
"제안된 7소자 배열안테나의 인접 소자 간 최소 거리는 얼마입니까?",
"배열소자 간 이득이 감소되는 이유는 왜 그런가요?",
"배열 소자 간 커플링이 발생하는 경우는 언제입니까?",
"배열소자 간 커플링은 무엇을 초래합니까?",
"배열 소자 간 커플링에 의해 이득이 감소되는 경우는 언제인가요?",
"\\( 1.5754 \\mathrm{~GHz} \\)에서 제안된 안테나의 배열 시 이득은 어떻다고 판단됩니까?",
"배열 시 이득 저감은 \\( 3.2\\mathrm{dB} \\) 인 것은 어떻습니까?",
"\\( 1.5754 \\mathrm{~GHz} \\)에서 제안된 안테나의 배열은 소형 안테나 시스템에 어떻다고 사료됩니까?",
"제안된 안테나가 소형 배열안테나 시스템에 적합하다고 판단되는 근거는 무엇입니까?",
"표를 통해 알 수 있듯, GPS 안테나간 특성 비교를 위한 요소는 무엇입니까?",
"GPS 안테나간 특성에서 제안된 방법의 최대 이득과 축비대 역폭은 각각 얼마로 기대됩니까?"
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인공물ED
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레이더와 비전센서 융합기반의 움직임추정을 이용한 전방차량 검출 및 추적
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<h1>Ⅴ. 성능평가 및 결과 분석</h1> <p>본 장에서는 제안하는 움직임추정 과정의 도입이 차량검출 및 추적 성능에 미치는 영향을 보여주고 그 결과를 분석한다. 다양한 도로환경에서 수집한 데이터를 사용하여 정량적인 성능평가와 함께 정성적인 평가 결과도 제시한다. 실험은 15\(\mathrm{fps}\)(frame per second)로 취득한 \(1280 \times 800\) 크기의 영상과 77\(\mathrm{GHz}\) 자동차 레이더로 수집한 데이터에 대해 Intel Core i7 950 3.06\(\mathrm{GHz}\)CPU의 PC에서 수행하였다.</p> <p>움직임추정 과정의 도입이 검출 및 추적 결과에 미치는 영향을 분석하기 위해 500개의 연속하는 프레임에서 움직임추정을 통해 보정한 위치와 보정하지 않은 위치를 비교하였다. 그림 8은 타겟의 실세계 좌표 \(X\) 의 관측한 위치와 움직임추정을 통해 보정한 위치를 비교하는 그래프다. 그림 9는 움직임추정을 통해 실세계 좌표의 \(Y\)를 보정한 것과 \(Y\) 를 카메라의 높이로 고정한 것을 영상평면에 투영변환 하였을 때 영상평면에서 높이\(y\)를 비교하는 그래프다. 그림 8과 그림9에서 모두 보정한 위치가 보정하지 않은 것보다 프레임의 진행에 따라 급격한 위치변화 없이 시간적 일관성을 유지하는 것을 확인할 수 있다.</p> <p>그림 10과 그림 11은 자차 및 전방차량의 차선변경시움직임추정 여부에 따른 차량검출의 결과를 각각 보여준다. 두 그림에서 빨간색 화살표는 차량검증만 수행할경우 발생하는 오검출을 나타낸다. 움직임을 추정한 결과는 두 경우 모두 전방차량을 강건하게 추적하는 것을확인할 수 있다.</p> <p>제안하는 차량검출 및 추적 방법의 강건성을 확인하기 위해 다양한 도로환경에서 평가하였다. 객관적인 성능평가를 위해 프레임 당 차량 수 NV/Frame (numberof vehicles per frame), 전체차량 중에서 검출한 차량의비율 TPR(true positive rate), 검출된 차량에서 오검출의 비율 FDR(false detection rate), 프레임 당 오검출의비율 FP/Frame(false positive per frame)을 평가지표로사용한다. 또한 프레임 당 처리속도(ms/Frame)는 다양한 도로환경이 처리시간에 미치는 영향을 확인하기 위함이다. 표 1은 성능평가에 사용된 DB의 특성을 보여준다.표 2는 표 1의 DB들을 대상으로 수행하는 제안하는 방법의 성능평가 결과이다.</p> <p>자차 및 전방차량의 차선 변화가 많은 DB 1과 NV/Frame가 높은 DB 2는 높은 TPR과 낮은 FDR을보여준다. 또한 제안하는 방법은 차량 혼잡도가 증가해도 신뢰도가 높은 타겟에 대해 차량검증 과정 없이 레이더 타겟 정합과 움직임추정 및 추적 과정을 통해 차량을 검출하기 때문에 처리속도에는 큰 변화가 없다는것을 확인할 수 있다. DB 3은 다른 DB에 비해 조명조건 및 반대편 차량 등으로 인한 간섭이 심한 환경에서 수집되었기 때문에 성능이 다소 낮게 측정되었지만, 전체적으로 다양한 도로환경에서 강건하게 차량을 검출하는 것을 확인할 수 있다.</p> <p>표 3은 Liu 등의 방법과 제안하는 방법의 성능 비교 결과를 보여준다. 위 표에 나타난 것처럼 제안하는 방법은 Liu 등의 방법에 비해 높은 차량 혼잡도를 가지는 영상에 대해서 높은 TPR과 낮은 FDR을 보임을확인할 수 있다. 또한 Liu 등의 방법은 도심에서 취득한 영상에 대해 TPR은 94.4\(\%\), FDR은 2.1\(\%\),FP/Frame은 9.7의 성능을 보이므로, 제안하는 방법이도심에서 기존의 방법보다 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 그림 12는 제안하는 방법으로 DB1-3에 대해 차량을 검출한 결과 중 일부를 보여준다. 그림에서 확인할 수 있듯이 다양한 도로환경에서도 강건하게 차량을 검출한다.</p> <table border><caption>표 1. 실험에서 사용한 DB의 정보</caption> <tbody><tr><td>DB</td><td># offrames</td><td>장소</td><td>특징</td></tr><tr><td>1</td><td>1750</td><td>고속도로</td><td>자차 및 전방차량의 차선 변화,곡선도로</td></tr><tr><td>2</td><td>1013</td><td>고속도로</td><td>차량 정체</td></tr><tr><td>3</td><td>1240</td><td>도심</td><td>오르막, 내리막, 터널,다리 밑 그림자, 반대편 차량</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 2. 다양한 도로환경에서 제안하는 방법의 성능</caption> <tbody><tr><td></td><td>DB 1</td><td>DB 2</td><td>DB 3</td></tr><tr><td>NV/Frame</td><td>3.4</td><td>4.5</td><td>2.9</td></tr><tr><td>TPR(%)</td><td>98.4</td><td>97.9</td><td>96.5</td></tr><tr><td>FDR(%)</td><td>0.3</td><td>0.4</td><td>1.8</td></tr><tr><td>FP/Frame</td><td>1.0</td><td>1.7</td><td>5.1</td></tr><tr><td>ms/Frame</td><td>5.5</td><td>6.5</td><td>5.6</td></tr></tbody></table>
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"DB 1의 # offrames 값은 무엇인가?",
"DB 3의 # offrames 값은 무엇인가?",
"DB 1의 장소 값은 무엇인가?",
"DB 2의 # offrames 값은 무엇인가?",
"실험에서 사용된 정보 중 DB 3의 장소는 어디인가?",
"실험에서 사용된 정보 중 DB 2의 장소는 어디였는가?",
"실험에서 사용된 정보 중 DB 1은 어떤 특징을 가지는가?",
"실험에서 사용된 정보 중 DB 2의 특징은 어떻게 되는가?",
"실험에서 사용된 정보 중 DB 3는 어떤 특징을 가지는가?",
"DB1에서 NV/Frame 값은 어떻게 나타났는가?",
"DB2에서 NV/Frame 값은 얼마인가?",
"NV/Frame 값이 DB2에서 얼마지?",
"DB3에서 NV/Frame 값은 어떠한가?",
"DB1에서 TPR값은 얼마로 나타났는가?",
"DB2에서 TPR값은 무엇인가?",
"DB3에서 TPR은 어떠한가?",
"DB1에서 FDR값은 어떻게 나타났는가?",
"DB2에서 FDR 값은 몇인가?",
"DB3에서 FDR값은 몇으로 나타났는가?",
"DB1에서 FP/Frame 값은 얼마나 나타났는가?",
"DB2의 FP/Frame 값은 얼마나 되는가?",
"DB3의 FP/Frame에 대한 값은?",
"DB 1의 ms/Frame 값은 어떻게 나타났는가?",
"DB 2의 ms/Frame에 대한 값은 몇인가?",
"DB 3의 ms/Frame 값은 얼마인가?",
"본 논문에서 실험은 어떻게 수행되었는가?",
"움직임 추정 과정의 도입이 검출과 추적 결과에 영향을 미치는 것에 대한 분석을 위해 어떻게 실험하였는가?",
"제한하는 방법의 성능 평가를 위하여 평가 지표로 어떤 방법을 사용했는가?"
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224e3989-49a5-4bf4-bdd9-bc1e0c910d9c
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인공물ED
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태양전지 모듈의 신뢰성 평가
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<h1>3. \( \mathrm{Si} \) 계 태양전지 모듈의 신뢰성</h1> <p>Table \(1\)은 태양전지 모듈의 환경 스트레스와 그로 인한 고장현상 및 고장 메커니즘에 대해 정리한 내용이다. 태양전지 모듈은 주로 실외에서 사용하기 때문에 온도, 습도 뿐만 아니라 자외선에 의한 열화에 견뎌야 할 필요가 있다. 또한 모듈을 구성하는 각종 패키지, 충진재, 백 시트, 배선 등에 다양한 소재가 사용되고 있고, 각 소재가 모듈 전체의 신뢰성에 미치는 영향을 고려해야 한다. 사용 환경에서 스트레스에 의해 발생하는 고장현상 중에서 직렬저항 증가는 태양전지 모듈의 수명과 직결되는 현상이다. Fig. \(2\)에 고장현상의 검토를 통해 적용할 수 있는 태양전지 모듈 시험법의 일례를 나타내었다. 직렬저항 증가에 의한 고장은 접합불량이 주 원인으로, 시험방법은 기계적 시험과 시장에서의 고장수명, 잠재적 결함 등의 문제점을 확인하는 열적 시험법으로 나눌 수 있다. 또한 열적, 습열적 시험과 광조사를 조합한 시험법도 이용되고 있다. 최근에는 보다 효과적인 신뢰성 시험방법을 개발하기 위한 다양한 접근이 이루어지고 있다.</p> <table border><caption>Table \(1\). Failure factors of photovoltaic modules.</caption> <tbody><tr><td>열화인자(스트레스)</td><td>고장 매커니즘</td><td>주요 고장현상</td></tr><tr><td><li>열적 (온도, 습도)</li> <li>기계적 (열응력, 충격)</li> <li>전기적 (전압, 전류)</li> <li>광조사(자외선)</li></td><td><li>열피로</li> <li>클립</li> <li>산화 · 환원 (이온마이그레이션)</li> <li>전기분해</li> <li>가수분해</li> <li>용해</li> <li>흡착 · 탈습</li> <li>확산</li> <li>마모</li> <li>팽창 · 수축 · Swelling</li> <li>발열</li></td><td><ul> <li>직열저항 증가 (전극박리)</li> <li>전극부식</li> <li>백탁(봉지제-셀 간 박리)</li> <li>봉지(EVA) 변색</li> <li>글라스, 셀 깨짐</li> <li>쇼트 · 리크</li></ul></td></tr></tbody></table> <p>일본 AIST(The National Institute of Advanced Industrial Science and Technology)의 태양광발전 연구센터는 민간기업 31개사와 공동으로 "고신뢰성 태양전지 모듈의 개발 및 평가 컨소시엄"을 2009년 10 월에 발족시켰다. 태양광발전 기술연구조합과 9개의 단체가 협력기관으로 참가하여 1년 6개월에 걸쳐 의견교환을 진헹하였다. 태양 전지 모듈의 신뢰성 향상과 장수명화를 위해, 화학업체, 부재업체를 중심으로 태양전지 모듈의 신뢰성, 수명의 지배적 요인인 모듈주변 부재에 대해 검토하여 새로운 모듈부재 및 구조의 유용성을 검증하였다. 특허 이 컨소시엄에서는 태양전지 모듈을 수년~수십 년간 실외에 노출시켜 태양전지 성능의 변화, 태양전지 모듈의 외관 및 사용부재의 열화, 손상 등의 상태를 관찰하는 장기 실외노출 시험과 태양전지 모듈을 온도, 습도, 광조사 강도 등 인공적인 일정 조건에 노출시켜 태양전지의 성능 및 부재의 변화를 측정하는 가속열화 시험의 결과를 비교, 검토하였다.</p> <p>가속열화 시험의 경우, 장기적인 실외노출 시험에 비해 단기간에 결과를 얻을 수 있어, 이미 국제전기표준회의(IEC: International Electrotechnical Commission)의 IEC-61215로 규격화 되어 있다. 이 규격에 의한 합격불합격 판정이 일반적인 인증시험 방법으로 시행되고 있으나, 열 사이클 시험 \( -40 \sim 85^{\circ} \mathrm{C} \)조건이 구간에서 \( 50 \sim 200 \) 사이클로 규정되어 있어, 이 조건만으로는 장기간 사용 중에 발생하는 시장고장의 검출이 어려운 실정이다. 태양전지 모듈의 시장고장 중에서도 온도변화에 기인하는 열사이클 피로는 모듈의 직렬저항 증가를 일으켜 모듈의 발전출력에 현저한 영향을 미치는 중요한 고장모드이다. 한편, 평가방법의 관점에서 보면 시장에서의 열화와의 상관성으로부터 종래의 온도사이클 시험으로는 \( 400 \sim 1500 \) 사이클 정도가 필요하다고 보고되고 있어, 3개월 이상의 시험 기간이 필요하여, 제품개발이 단기화되고 있는 경향을 반영하면 현실적이지 못한 시험법이라고 할 수 있다.</p>
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"Table 11에서, 전기분해, 가수분해, 용해 등은 태양전지 모듈의 어떤 공통적인 내용들인가?",
"Table 1에서, 태양전지 모듈의 고장 요인들 중 열적, 기계적 요소들은 공통적으로 어떤 요인들로 분류할 수 있는가?",
"태양 전지 모듈의 신뢰성을 높이고 오랫동안 사용하기 위해 어떻게 검증하고 있는가?",
"Table 1에서, 직열저항 증가와 백탁 등의 요인들은 태양전지 모듈 고장 원인 들 중 어떤 것으로 분류할 수 있을까?",
"Table 1에서, 태양전지 모듈의 주요 고장 현상들 중에서 전극박리라고도 불리는 현상은 어떤 것인가?",
"Table 1에서, 태양전지 모듈의 고장 매커니즘에서 이온마이그레이션이라고 불리는 것은 어떤 것인가?",
"Table 1에서, 태양전지 모듈의 열화인자(스트레스) 중에서 열적인 것에는 어떤 것이 있는가?"
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인공물ED
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태양전지 모듈의 신뢰성 평가
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<h1>4. \( \mathrm{Si} \) 계 태양전지 모듈의 고장현상과 평가방법</h1> <p>전고에서 전자패키지의 다양한 신뢰성 평가기술에 대해 소개하였다. 본고에서는 고 신뢰성 태양전지 모듈의 개발 및 평가 컨소시엄 활동의 일환으로 진행된, 태양전지 모듈의 고장현상 및 시험방법과 단기간에 열피로 수명을 평가하는 방법에 대한 연구 중에서, 스트레스 강도를 높인 열 사이클 시험 (급속 온도사이클 시험)에 의한 태양전지 모듈의 가속시험 평가사례를 간략히 소개하고자 한다.</p> <p>Table \(2\)에 본 연구에 사용한 시험편과 시험조건을 나타내었다. 시험편은 다결정 실리콘 태양전지 셀 9개를 접속한 태양전지 모듈을 이용하였다. 솔더는 \( \mathrm{Sn}-\mathrm{Pb} \), 봉지재는 EVA, T/P/T(TedlarⓇ/Polyester/TedlarⓇ) 백 시트를 이용하였다. 태양전지 모듈의 열사이클 시험은 급속 열사이클 챔버(ESPEC, TSA-101S)를 이용하였으며, 시험온도 구간은 봉지재의 변성온도를 고려하여 \( 90^{\circ} \mathrm{C} \) 이하로 하여, IEC-61215와 같은 \( -40 \sim 85^{\circ} \mathrm{C} \)로 설정하였다. 스트레스 강도는 IEC-61215에 설정된 온도변화율 \( \left(100^{\circ} \mathrm{C} / \mathrm{h}\right. \) 이하 \( ) \)과 비교하여 급속한 온도변화율 \( \left(\right. \) 약 \( \left.400^{\circ} \mathrm{C} / \mathrm{h}\right) \)를 적용하여 높게 설정하였다. 또한 시험사이클 수는 500 사이클로 실시하였다. 시험 중의 전기저항의 측정은 4단자법을 이용하여 태양전지 모듈의 직렬저항치를 1분당 1회로 연속측정(ESPEC, AMR-040-PA)하여 열화거동을 확인하였다 (Fig. \(3\)). 시험 전후의 태양광 발전성능을 비교하기 위해 솔라 시뮬레이터(solar simulator: SPI-SUN Simulator, Spire,116N)로 전류전압 특성 \( (\mathrm{I}-\mathrm{V} \) 특성)을 측정하였다. 또한 고장원인을 조사하기 위해 서모 카메라(thermo camera: Thermo Tracer, NEC Avio, TVS-500)를 이용하여 발열 부분의 위치를 탐색하였다.</p> <table border><caption>Table \(2\). Test conditions of photovoltaic modules.</caption> <tbody><tr><td rowspan='2'>평가샘플</td><td>셀</td><td>다결정 \( \mathrm{Si} \) 셀 \( (100 \mathrm{~mm} \times 100 \mathrm{~mm}) \)</td></tr><tr><td>모듈</td><td>셀 수: \(9\) 셀간 접속: \( \mathrm{Sn}-\mathrm{Pb} \) solder</td></tr><tr><td>스트레스</td><td>시험방법</td><td>열사이클 시험: \( -40 \sim+85^{\circ} \mathrm{C} \) 온도변화율 \( = \) 약 \( 400^{\circ} \mathrm{C} / \mathrm{h}, 500 \) 사이클</td></tr><tr><td>고장검출</td><td>측정방법 해석방법</td><td>전기저항치 측정, 전류-전압 특성측정, 열 카메라에 의한 열해석, 단면관찰</td></tr></tbody></table>
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"측정방법 해석방법에서 무엇에 의한 열해석을 하였는가?",
"표 2의 제목은 무엇인가?",
"다결정 \\( \\mathrm{Si} \\) 셀의 크기는 어떻게 되는가?",
"평가샘플에서 셀은 어떤 셀을 말하나요?",
"평가 샘플에는 모듈과 무엇이 있는가?",
"모듈과 무엇이 평가 샘플로 구성되어 있어?",
"몇 개의 셀간 접속을 하였는가?",
"스트레스 시험을 할 때, 몇 사이클을 시험하였는가?",
"고장검출에서 어떤 저항치를 측정하였는가?",
"어떤 solder를 모듈로 사용하였는가?",
"모듈로 활용한 것은 어떤 solder일까?",
"스트레스의 시험방법에서 열사이클 시험은 어떤 온도에서 이루어졌는가?"
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인공물ED
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전력 반도체 p+n 접합의 해석적 항복전압
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<p>표 1의 lucky drift 파라미터를 이용하여 구한 이온화 계수를 그림 2에 나타냈다. 일반적으로 전계가 증가하면 그림 2와 같이 이온화계수도 증가하게 되는데, 이것은 전력 소자의 항복전압을 분석하는데 중요한 요소가 된다. 그림 2 로부터 각 이온화계수의 크기는 전계에 대해 \( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As}\), \(\mathrm{Si}\), \(\mathrm{GaAs}\), \(\mathrm{InP}\) 순으로 작아지며, 여기서 \( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As}\)의 이온화계수는 \( \mathrm{InP} \)와 비교해 매우 큰 것을 알 수 있다. 이로 인해 농도에 따른 항복전압의 결과에서는 그 크기가 \( \mathrm{InP}\), \(\mathrm{GaAs}\), \(\mathrm{Si}\), \(\mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As} \) 순으로 작이지며, 이온화계수의 경우와는 반대로 \( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As} \)의 항복전압이 \( \operatorname{InP} \)와 비교해 매우 작게 나타난다.</p> <table border><caption>표 1. Lucky drift 파라미터</caption> <tbody><tr><td>이온화 계수</td><td>파라미터</td><td>\(\mathrm{Si}\)</td><td>\(\mathrm{GaAs}\)</td><td>\( \mathrm{InP} \)</td><td>\( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As} \)</td></tr><tr><td rowspan=4>\( \alpha \)</td><td>\( \hbar w(e V) \)</td><td>0.055</td><td>0.029</td><td>0.025</td><td>0.027</td></tr><tr><td>\( E_{I}(e V) \)</td><td>1.1</td><td>1.7</td><td>1.47</td><td>1.0</td></tr><tr><td>\( p \)</td><td>0.011</td><td>0.0068</td><td>0.00105</td><td>\( \infty \)</td></tr><tr><td>\( \lambda(\mathring{A}) \)</td><td>77.4</td><td>50.4</td><td>34.0</td><td>32.1</td></tr><tr><td rowspan=4>\( \beta \)</td><td>\( \hbar w(e V) \)</td><td>0.055</td><td>0.029</td><td>0.025</td><td>0.027</td></tr><tr><td>\( E_{I}(e V) \)</td><td>1.8</td><td>1.424</td><td>1.38</td><td>1.0</td></tr><tr><td>\( p \)</td><td>0.0032</td><td>0.0037</td><td>0.0012</td><td>0.46</td></tr><tr><td>\( \lambda(\mathring{A}) \)</td><td>75.6</td><td>45.0</td><td>36.2</td><td>32.5</td></tr></tbody></table> <p>한편, 한쪽 도핑 농도가 다른 쪽에 비해 매우 높고 일정하다고 가정한 계단형 접합의 경우에 공핍층은 엷게 도핑된 쪽으로 확장된다. 역방향 바이어스 전압이 인가된 \( \mathrm{p}^{+} \mathrm{n} \) 접합의 경우에는 \( \mathrm{p}^{+} \)쪽의 높은 도핑 농도로 인해 공핍층이 \( \mathrm{n} \)형 쪽으로 확산되므로 1차원적 Poisson 식이 \( \mathrm{n} \)형 쪽에 적용되어 식 (11)이 된다.</p> <p>\( \frac{d^{2} V}{d x^{2}}=-\frac{d E}{d x}=-\frac{Q(x)}{\epsilon_{s}}=\frac{q N_{D}}{\epsilon_{s}} \)<caption>(11)</caption></p> <p>여기서, \( Q(x) \) 는 공핍층 전하, \( \epsilon_{s}=\epsilon_{0} \epsilon_{r} \) 이며, 진공 유전율 \( \epsilon_{0}=8.85418 \times 10^{-14} \mathrm{~F} / \mathrm{cm} \) 이고, \( \epsilon_{r} \)는 반도체의 유전 상수, \( q \) 는 전자 전하, \( N_{D} \) 는 donor의 도핑 밀도이다. 식(11)을 적분하고 \( \mathrm{E}(\mathrm{W})=0 \)의 경계 조건을 이용하면 전계 식 (12)를 구하게 된다.</p> <p>\( E(x)=\frac{q N_{D}}{\epsilon_{s}}(W-x) \)<caption>(12)</caption></p> <p>식 (12)와 같이 거리에 따라 선형적으로 변화하는 전계 분포를 그림 1에 나타냈다. 한편, 식 (12)를 적분하면 전위 분포는 식 (13)과 같이 구해진다.</p> <p>\( V(x)=\frac{q N_{D}}{2 \epsilon_{s}}(W-x)^{2} \)<caption>(13)</caption></p> <p>전위는 거리의 제곱으로 변화하는데, \( x=W \)에서의 전위는 인가된 역방향 바이어스 전압 \( V_{R} \)과 같아야 하는 경계 조건으로부터 공핍층 폭은 식 (14)가 된다.</p> <p>\( W=\left(\frac{2 \varepsilon_{s} V_{R}}{q N_{D}}\right)^{1 / 2} \)<caption>(14)</caption></p>
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"본문의 표 1. Lucky drift 파라미터에서 이온화 계수가 \\( \\alpha \\)이고 파라미터가 \\( \\hbar w(e V) \\)일 때 \\(\\mathrm{GaAs}\\)값은 얼마일까?",
"본문의 표 1. Lucky drift 파라미터에서 이온화 계수가 \\( \\alpha \\)이고 파라미터가 \\( \\hbar w(e V) \\)일 때 \\( \\mathrm{InP} \\)값은 얼마야?",
"본문의 표 1. Lucky drift 파라미터에서 이온화 계수가 \\( \\alpha \\)이고 파라미터가 \\( E_{I}(e V) \\)일 때 \\( \\mathrm{InP} \\)값은 어느 정도지?",
"본문의 표 1. Lucky drift 파라미터에서 이온화 계수가 \\( \\alpha \\)이고 파라미터가 \\( \\hbar w(e V) \\)일 때 \\( \\mathrm{In}_{0.53} \\mathrm{Ga}_{0.47} \\mathrm{As} \\)값은 얼마지?",
"본문의 표 1. Lucky drift 파라미터에서 이온화 계수가 \\( \\alpha \\)이고 파라미터가 \\( E_{I}(e V) \\)일 때 \\(\\mathrm{GaAs}\\)값은 어느 정도인가?",
"본문의 표 1. Lucky drift 파라미터에서 이온화 계수가 \\( \\alpha \\)이고 파라미터가 \\( E_{I}(e V) \\)일 때 \\(\\mathrm{Si}\\)값은 어느 정도일까?",
"본문의 표 1. Lucky drift 파라미터에서 이온화 계수가 \\( \\alpha \\)이고 파라미터가 \\( p \\)일 때 \\(\\mathrm{GaAs}\\)값은 어느 정도의 값이지?",
"본문의 표 1. Lucky drift 파라미터에서 이온화 계수가 \\( \\alpha \\)이고 파라미터가 \\( p \\)일 때 \\( \\mathrm{InP} \\)값은 어느 정도의 값인가?",
"본문의 표 1. Lucky drift 파라미터에서 이온화 계수가 \\( \\alpha \\)이고 파라미터가 \\( \\lambda(\\mathring{A}) \\)일 때 \\( \\mathrm{In}_{0.53} \\mathrm{Ga}_{0.47} \\mathrm{As} \\)값은 어느 정도의 값을 가져?",
"본문의 표 1. Lucky drift 파라미터에서 이온화 계수가 \\( \\alpha \\)이고 파라미터가 \\( \\lambda(\\mathring{A}) \\)일 때 \\(\\mathrm{GaAs}\\)값은 어느 정도의 값을 가지는가?",
"본문의 표 1에서 이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( \\lambda(\\mathring{A}) \\)인 경우에 \\(\\mathrm{Si}\\)값은 얼마야?",
"이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( \\lambda(\\mathring{A}) \\)인 경우에 \\(\\mathrm{Si}\\)값은 본문의 표 1에 따르면 어떤 값이 되지",
"본문의 표 1에서 이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( \\hbar w(e V) \\)인 경우에 \\(\\mathrm{GaAs}\\)값은 어느 정도인가?",
"본문의 표 1에서 이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( \\hbar w(e V) \\)인 경우에 \\( \\mathrm{In}_{0.53} \\mathrm{Ga}_{0.47} \\mathrm{As} \\)값은 어느 정도야?",
"본문의 표 1에서 이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( \\hbar w(e V) \\)인 경우에 \\( \\mathrm{InP} \\)값은 어느 정도지?",
"본문의 표 1에서 이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( \\lambda(\\mathring{A}) \\)인 경우에 \\(\\mathrm{GaAs}\\)값은 얼마지?",
"본문의 표 1에서 이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( E_{I}(e V) \\)인 경우에 \\(\\mathrm{GaAs}\\)값은 어느 정도의 값이지?",
"본문의 표 1에서 이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( E_{I}(e V) \\)인 경우에 \\( \\mathrm{InP} \\)값은 어느 정도의 값이야?",
"본문의 표 1에서 이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( p \\)인 경우에 \\(\\mathrm{Si}\\)값은 어느 정도의 값을 가질까?",
"본문의 표 1에서 이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( E_{I}(e V) \\)인 경우에 \\( \\mathrm{In}_{0.53} \\mathrm{Ga}_{0.47} \\mathrm{As} \\)값은 어느 정도의 값일까?",
"본문의 표 1. Lucky drift 파라미터에서 이온화 계수가 \\( \\alpha \\)이고 파라미터가 \\( \\hbar w(e V) \\)일 때 \\(\\mathrm{Si}\\)값은 얼마인가?",
"본문의 표 1. Lucky drift 파라미터에서 이온화 계수가 \\( \\alpha \\)이고 파라미터가 \\( E_{I}(e V) \\)일 때 \\( \\mathrm{In}_{0.53} \\mathrm{Ga}_{0.47} \\mathrm{As} \\)값은 어느 정도야?",
"본문의 표 1. Lucky drift 파라미터에서 이온화 계수가 \\( \\alpha \\)이고 파라미터가 \\( p \\)일 때 \\(\\mathrm{Si}\\)값은 어느 정도의 값이야?",
"본문의 표 1. Lucky drift 파라미터에서 이온화 계수가 \\( \\alpha \\)이고 파라미터가 \\( p \\)일 때 \\( \\mathrm{In}_{0.53} \\mathrm{Ga}_{0.47} \\mathrm{As} \\)값은 어느 정도의 값일까?",
"본문의 표 1. Lucky drift 파라미터에서 이온화 계수가 \\( \\alpha \\)이고 파라미터가 \\( \\lambda(\\mathring{A}) \\)일 때 \\( \\mathrm{InP} \\)값은 어느 정도의 값을 가지지?",
"본문의 표 1. Lucky drift 파라미터에서 이온화 계수가 \\( \\alpha \\)이고 파라미터가 \\( \\lambda(\\mathring{A}) \\)일 때 \\(\\mathrm{Si}\\)값은 어느 정도의 값을 가질까?",
"본문의 표 1에서 이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( \\lambda(\\mathring{A}) \\)인 경우에 \\( \\mathrm{InP} \\)값은 얼마인가?",
"본문의 표 1에서 이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( \\lambda(\\mathring{A}) \\)인 경우에 \\( \\mathrm{In}_{0.53} \\mathrm{Ga}_{0.47} \\mathrm{As} \\)값은 얼마일까?",
"본문의 표 1에서 이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( \\hbar w(e V) \\)인 경우에 \\(\\mathrm{Si}\\)값은 어느 정도일까?",
"본문의 표 1에서 이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( E_{I}(e V) \\)인 경우에 \\(\\mathrm{Si}\\)값은 어느 정도의 값인가?",
"이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( E_{I}(e V) \\)인 경우에 \\(\\mathrm{Si}\\)값은 표 1을 참조하면 얼마가 되지",
"본문의 표 1에서 이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( p \\)인 경우에 \\( \\mathrm{In}_{0.53} \\mathrm{Ga}_{0.47} \\mathrm{As} \\)값은 어느 정도의 값을 가져?",
"본문의 표 1에서 이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( p \\)인 경우에 \\( \\mathrm{InP} \\)값은 어느 정도의 값을 가지지?",
"본문의 표 1에서 이온화 계수가 \\( \\beta \\)이고 파라미터가 \\( p \\)인 경우에 \\(\\mathrm{GaAs}\\)값은 어느 정도의 값을 가지는가?"
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인공물ED
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전력 반도체 p+n 접합의 해석적 항복전압
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<p>그림 4(a)에는 표 4를 이용하여 얻은 \( \mathrm{Si} \), \( \mathrm{GaAs}\), \(\mathrm{InP} \) 및 \( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As}\) \(\mathrm{p}^{+} \mathrm{n} \) 다이오드의 해석적인 항복전압을 \( 10^{14} \mathrm{~cm}^{-3} \square 5 \times 10^{17} \mathrm{~cm}^{-3} \) 도핑 농도에 대해 비교하여 나타냈다. 그림 4(a)에서 일정 농도에 대한 항복전압의 크기는 앞에 언급한 바와 같이 \( \mathrm{InP}, \mathrm{GaAs}\), \(\mathrm{Si} \) 및 \( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As} \) 순서로 점차 작게 나타났다. 그림 4(b)~(e)에서 실선 -은 본 논문에서의 해석적 결과이고, 그림 4(b)에서 ●, ■, ▲ 기호는 각각 \( \mathrm{Si} \) 의 실험 결과이다. 그림 4(c)에서 ● 기호는 \( \mathrm{GaAs} \) 의 실험 결과이고, 그림 4(d)에서 ●, ■, ▲, ▼,◆ 기호는 각각 \(\mathrm{InP} \) 실험 결과이며, 굵은 점선 - 은 \( \mathrm{InP} \)의 수치적 결과이다. 그림4(e)에서 ● 기호는 \( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As} \)의 실험 결과이고, 굵은 점선 -은 \( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As} \)의 수치적 결과이다. 그림 4(d) 및 그림 4(e)의 경우에는 실험 결과와 비교해 볼 때 해석적 결과가 오히려 수치적 결과보다 더 일치함을 나타냈다. 그림 4의 해석적 항복전압 결과로부터 농도가 높아짐에 따라 항복 전압이 낮아짐을 확인할 수 있고, 해석적 결과는 실험 결과와 매우 잘 일치함으로써 해석적 항복전압의 타당성이 입증되었다. 또한, 항복시 최대 전계는 식 (12)로부터 \( E_{C, p p}=L \cdot N_{D}^{q}(\mathrm{~V} / \mathrm{cm}) \)의 형태로 표 5 와 같이 구해진다. 이와 같은 최대 임계전계는 소자의 아발란치 항복을 결정하는 중요한 요소로서, 계단형 접합에 대한 위의 모든 해석적 표현식은 다양한 pn 접합에 대한 기초 변수를 예측하는 데 유용하게 사용된다.</p> <table border><caption>표 5. 항복시 최대 전계</caption> <tbody><tr><td>단위 (\(V/cm\))</td><td>\(\mathrm{Si}\)</td><td>\(\mathrm{GaAs}\)</td><td>\(\mathrm{InP}\)</td><td>\( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As} \)</td></tr><tr><td>\(L\)</td><td>\(4.01\times 10^{3}\)</td><td>\(4.77\times 10^{3}\)</td><td>\(4.92\times 10^{3}\)</td><td>\(3.19\times 10^{3}\)</td></tr><tr><td>\(q\)</td><td colspan=4>0.125</td></tr></tbody></table> <p>그림 3에는 \( 10^{14} \mathrm{~cm}^{-3} \sim 5 \times 10^{17} \mathrm{~cm}^{-3} \) 도핑 농도 에 대한 \( \mathrm{Si}\), \(\mathrm{GaAs}\), \(\mathrm{InP} \) 및 \( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As} \) \(\mathrm{p}^{+} \mathrm{n} \) 접합의 임계 전계에 대한 해석적 결과를 각각 비교하여 나타냈으며, 농도가 증가함에 따라 임계 전계가 증가함을 알 수 있다. 이것은, 전계가 증가할 경우 항복전압의 저하율이 감소하는 것을 의미하며, 표 5와 같이 농도의 0.2승 이하에 비례하므로 그 정도가 미미하다. 따라서, \( \mathrm{Si} \), \( \mathrm{GaAs}\), \(\mathrm{InP} \) 및 \( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}{ }_{0.47} \mathrm{As} \)의 경우, 임계 전계는 농도가 변하더라도 크게 변하지 않음을 알 수 있다.</p> <p>이상의 해석적인 표현식에 의해 나타낸 그림 2에서 그림 4의 결과는 전력 소자의 항복전압 설계 시 최적의 에피층 농도와 두께를 결정하는데 유용하게 쓰여진다.</p>
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"본문의 표 5. 항복시 최대 전계에서 \\(L\\)의 \\(\\mathrm{GaAs}\\)값은 얼마일까?",
"본문의 표 5. 항복시 최대 전계에서 \\(L\\)의 \\(\\mathrm{InP}\\)값은 얼마야?",
"본문의 표 5. 항복시 최대 전계에서 \\(L\\)의 \\( \\mathrm{In}_{0.53} \\mathrm{Ga}_{0.47} \\mathrm{As} \\)값은 얼마지?",
"본문의 표 5. 항복시 최대 전계에서 \\(L\\)의 \\(\\mathrm{Si}\\)값은 얼마인가?"
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fab044d2-e21b-44cc-b3b2-c82f2dbb1479
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인공물ED
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전력 반도체 p+n 접합의 해석적 항복전압
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<p>계단형 \( \mathrm{p}^{+} \mathrm{n} \) 접합 다이오드의 항복전압을 구하기 위해서는 식 (12)의 전계 분포식을 이용하여 식 (1)의 이온화 적분식을 풀어야 하는데, 이 경우 전자와 정공의 이온화계수를 대입하여 수치적으로 계산해야한다.</p> <p>전자와 정공의 이온화계수 \( \alpha \)와 \( \beta \)는 서로 다르지만 \( \alpha \approx \beta \)로 근사화시킨 유효이온화계수를 이용하여 항복전압을 구하더라도, \( \mathrm{Si} \)의 경우, 큰 오차가 발생하지 않고 상당히 정확한 결과를 얻을 수 있다고 알려져 있다.</p> <p>따라서, 이온화계수를 근사화시키기 위해 \( \alpha \approx \beta \approx \gamma \)인 적정한 두 점을 전계에 대해 구하고, 구해진 전계에 대한 이온화계수 값을 이용하여 \( \gamma=A \cdot E^{m}\left(\mathrm{~cm}^{-1}\right) \) 형태의 유효 이온화계수를 추출하면, \( \mathrm{Si}\), \(\mathrm{GaAs}\), \(\mathrm{InP}\) 및 \( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As} \)의 유효이온화계수 \( \gamma \)는 표 2와 같다. 추출된 유효이온화계수에서 특히 \( \mathrm{Si} \)의 경우에는 Fulop에 의해 이미 발표된 유효이온화계수와 일치하였다. 표 2의 유효이온화계수 식은 \( p^{+} n \) 접합의 아발란치 항복전압에 대한 closed-form의 해를 구하는데 유용하게 쓰여진다.</p> <table border><caption>표 2. 추출된 유효이온화 계수</caption> <tbody><tr><td>단위 (\(cm ^{-1}\))</td><td>\(\mathrm{Si}\)</td><td>\(\mathrm{GaAs}\)</td><td>\(\mathrm{InP}\)</td><td>\( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As} \)</td></tr><tr><td>\(A\)</td><td>\(1.8\times 10^{-35}\)</td><td>\(4.15\times 10^{-3}\)</td><td>\(3.23\times 10^{-3}\)</td><td>\(9.95\times 10^{-3}\)</td></tr><tr><td>\(m\)</td><td colspan=4>7</td></tr></tbody></table> <p>또한, 그림 2 에는 \( 2 \times 10^{5} \mathrm{~V} / \mathrm{cm} \sim 8 \times 10^{5} \mathrm{~V} / \mathrm{cm} \)의 전계 범위에 대한 \( \mathrm{Si}\), \(\mathrm{GaAs}\), \(\mathrm{InP}\) 및 \( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As} \)의 유효이온화계수 \( \gamma \) 를 각각 나타냈다.</p> <p>그림 2에서 \( \gamma \)가 이온화계수 \( \alpha \) 및 \( \beta \)와 차이를 나타낸 것은 \( \gamma \) 추출에 있어 경험적 방법을 이용함으로써 나타난 결과로서, 근사화시킨 유효이온화계수를 이용하더라도 항복전압 결과가 실험 결과와 큰 오차를 나타내지 않는 것으로 알려져 있다. 유효이온화계수 \( \gamma \)를 사용하면 식 (1)의 항복 조건은 식 (15)와 같이 간소화된다.</p> <p>\( \int_{0}^{W} \gamma d x=1 \)<caption>(15)</caption></p> <p>여기서, \( \mathrm{W} \)는 \( \mathrm{n} \) 영역으로 확산되는 공핍층 폭으로서 이온화 과정이 \( \mathrm{W} \)까지 이루어지는 것으로 가정하여 적분을 수행한다. 식 (1)을 이용하여 이온화 적분을 수행할 경우, 복잡한 과정을 거쳐야 하는 것과는 달리, 식 (15)를 이용 함으로써 전계 E 만의 함수로 된 표 2의 유효이온화계수를 적분하게 되어, 간단히 항복전압을 구하게 된다.</p> <p>\( \operatorname{InP} \)의 경우, 유효이온화계수 \( \gamma_{InP} \)와 전계 식 (12)를 이온화 적분 식 (15)에 대입하면 식 (16)이 된다.</p> <p>\( \int_{0}^{W} 3.23 \times 10^{-36}\left[\frac{q N_{D}}{\varepsilon_{s}}(W-x)\right]^{7} d x=1 \)<caption>(16)</caption></p> <p>식 (16)으로부터 평면형 접합에 대한 항복시 공핍층 폭을 \( W_{C, p p}=C \cdot N_{D}^{n}(\mathrm{~cm}) \)의 형태로 구하면 표 3과 같다.</p> <table border><caption>표 3. 항복시 공핍층 폭</caption> <tbody><tr><td>단위 (\(cm\))</td><td>\(\mathrm{Si}\)</td><td>\(\mathrm{GaAs}\)</td><td>\(\mathrm{InP}\)</td><td>\( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As} \)</td></tr><tr><td>\(C\)</td><td>\(2.6\times 10^{10}\)</td><td>\(3.4\times 10^{10}\)</td><td>\(3.39\times 10^{10}\)</td><td>\(2.38\times 10^{10}\)</td></tr><tr><td>\(n\)</td><td colspan=4>-0.875</td></tr></tbody></table> <p>공핍층 폭 \( W_{C,p p} \)에서 아랫 첨자 \( \mathrm{C} \)는 임계값을 나타내고, \( \mathrm{pp} \)는 평면형이나 준 무한대 접합을 의미한다. 그림 3에는 표 3의 해석적 표현식을 이용하여 얻은 \( \mathrm{Si} \), \( \mathrm{GaAs}\), \(\mathrm{InP} \) 및 \( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As}\) \(\mathrm{p}^{+} \mathrm{n} \) 접합의 공핍층 폭을 각각 비교하여 나타냈다. 그림 3으로부터 각 소자의 항복시 공핍층 폭이 도핑 농도가 높을수록 점차 감소함을 나타냈는데, 이것은 \( \mathrm{p}^{+} \mathrm{n} \) 접합에서 낮은 농도 쪽으로 공핍층 폭이 더 많이 확산되어 감을 의미하는 것이다.</p> <p>\( x=0 \) 의 경우, 식 (13)에 공핍층 폭 \( W_{C, p p} \) 을 대입하면 계단형 접합 다이오드의 항복전압은 식 (17)로부터 표 4와 같이 \( V_{B, p p}=K \bullet N_{D}^{p}(V) \)의 형태로 구해진다.</p> <p>\( V_{B, p p}=\frac{q N_{D} W_{c, p p}{ }^{2}}{2 \epsilon_{s}} \)<caption>(17)</caption></p> <table border><caption>표 4. 항복전압</caption> <tbody><tr><td>단위 (\(V\))</td><td>\(\mathrm{Si}\)</td><td>\(\mathrm{GaAs}\)</td><td>\(\mathrm{InP}\)</td><td>\( \mathrm{In}_{0.53} \mathrm{Ga}_{0.47} \mathrm{As} \)</td></tr><tr><td>\(K\)</td><td>\(5.21\times 10^{13}\)</td><td>\(8.11\times 10^{13}\)</td><td>\(8.35\times 10^{13}\)</td><td>\(3.8\times 10^{13}\)</td></tr><tr><td>\(p\)</td><td colspan=4>-0.75</td></tr></tbody></table>
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"항복전압표에서 \\(\\mathrm{Si}\\)에 해당하는 \\(K\\)의 값은 얼마인가?",
"추출된 유효이온화 계수표에서 \\(A\\)에 해당하는 \\(\\mathrm{Si}\\)의 값은 무엇인가?",
"표2의 내용을 참고할 때, 추출된 유효이온화 계수표에서 \\(A\\)에 해당하는 \\(\\mathrm{Si}\\)의 값은 어느 정도지",
"항복시 공핍층 폭표에서 \\(\\mathrm{Si}\\)에 해당하는 \\(C\\)의 값은 무엇인가?",
"항복시 공핍층 폭의 표에서 \\(\\mathrm{GaAs}\\)에 해당하는 \\(C\\)의 값은 무엇인가?",
"추출된 유효이온화 계수표에서 \\(\\mathrm{GaAs}\\)에 해당하는 \\(A\\)의 값은 무엇인가?"
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인공물ED
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연료전지 전원을 갖는 Z-소스 능동전력필터에 의한 장거리 배전선로의 전압 THD 저감
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<h1>3. 모의 실험 검증</h1> <p>표3는 제안된 시스템에 대한 PSIM시뮬레이션 파라미터를 나타내고 있다. \( 6.6 \mathrm{kv} \) 장거리 배전계통을 전원전압의 최대치가 \( 155 \mathrm{v} / 60 \mathrm{~Hz} \) (선로 임피던스 \( \mathrm{L}=0.22 \mathrm{mH}, \mathrm{C}=150 \mathrm{uF} \) )인 모델로 축소하여 모의 실험하였다. 모의실험에 사용한 Z-AFU의 dc전원은 Ballard NEXA(1.2kw, \( V_{f c}=42.2 \mathrm{v}-26.6 \mathrm{v} \), \( I_{f c}=50 \mathrm{~A} \) ) PEMFC의 시뮬레이터를 사용하였다. 버스2의 부하로는 전압형 다이오드 정류기를 사용하였다.</p> <p>그림7은 제안된 시스템의 ESS로 사용하는 PEMFC의 V-I-P(전압-전류-출력)의 모의실험 파형을 나타낸 것이다. Ballard NEXA (1.2kw) 연료전지의 특성을 얻기 위해 시뮬레이터로 모델링 하였으며, 매 \( 0.05 \mathrm{s} \)마다 저항 부하를 20번 증가한 결과 실제 Ballard NEXA (1.2kw) 연료전지와 유사한 특성을 얻을 수 있었다.</p> <p>그림 8은 그림 1 로 나타낸 버스4 전압 \( \left(v_{4}\right) \)으로부터 그림4과정에 의하여 고조파 전압 \( \left(v_{h}\right) \) 신호를 검출한 결과이다. 검출된 \( v_{4} \) 신호로부터 고조파 전압신호 \( v_{h} \)가 잘 추출되고 있음을 알 수 있다. Z-AFU이 동작하는 \( 0.2-0.3 \mathrm{ms} \)동안에는 \( v_{4} \)를 비롯한 계통 전압의 고조파 성분이 저감되므로 검출된 \( v_{h} \) 신호는 거의 0에 가깝게 된다.</p> <p>그림 9는 버스2에 전압형 다이오드 정류기가 연결되어 있을 때, 버스4에 Z-AFU가 설치되기 전의 각 버스에 대한 전압 파형을 보인 것이다. 그림 9와 표 4-5에서 보는 바와 같이 버스 1 의 전압 \( v_{1} \)은 THD가 \( 5.3 \% \)로 약간의 고조파를 함유하고 있으나, 버스4로 갈수록 고조파는 확산되어 버스4에서는 THD가 \( 13.3 \% \)로 증폭된다.</p> <p>그림10은 버스4에 Z-AFU을 설치하여 전압 고조파 확산을 억제한 결과이다. 표 4-5에서와 같이, 버스1에서의 전압의 THD는 \( 3.1 \% \)이며 버스4에서는 THD가 \( 5.3 \% \)로 매우 감소됨을 알 수 있다. 표4와 표5는 그림9와 그림10의 전압파형에 대한 THD를 나타낸 것이다. 특히 표5는 5고조파 전압 v(5th)과 기본파 전압 v(1th)과의 비 \( T H D_{5}=\frac{v(5 t h)}{v(1 t h)} \)를 각 버스에 대하여 나타내고 있다. 표5에서 보는 바와 같이 버스4에서의 5고조파 전압에 대한 THD \(11.9 \% \)는 Z-AFU를 설치한 후 \( 4.3 \% \)로 감소됨을 보이고 있다. Z-AFU를 버스4에 설치한 후에 모든 버스에서의 고조파 확산은 억제되며 또한 버스 전압 파형은 정현파로 됨을 알 수 있다.</p> <p>그림11은 그림9와 그림10의 각 전압 파형 중 \( v_{3} \)와 \( v_{4} \)에 대한 고조파 스펙트럼을 FFT로 분석 결과를 나타내고있다. Z-AFU이 동작하기 전에 \( v_{3} \) 와 \( v_{4} \)에 있는 \( 300 \mathrm{Hz} \) 성분은 Z-AFU이 동작한 후 제거됨을 보인다. \( v_{3} \)와 \( v_{4} \)를 FFT 대상으로 선택한 것은 AFU 설치에 따른 전압 고조파 저감 효과가 \( v_{3} \)와 \( v_{4} \)에서 가장 크기 때문이다.</p> <table border><caption>표 4 각 버스에 대한 전압 THD</caption> <tbody><tr><td>THD\([\%] \)</td><td>Bus 1</td><td>Bus 2</td><td>Bus 3</td><td>Bus 4</td></tr><tr><td>Without Z-AFU</td><td>5.3</td><td>9.1</td><td>11.7</td><td>13.3</td></tr><tr><td>With Z-AFU</td><td>3.1</td><td>4.5</td><td>4.7</td><td>5.3</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 5 각 버스에 대한 \( T H D_{5} \)의 비교</caption> <tbody><tr><td>\( T H D_{5}[\%] \)</td><td>Bus 1</td><td>Bus 2</td><td>Bus 3</td><td>Bus 4</td></tr><tr><td>Without Z-AFU</td><td>4.3</td><td>7.9</td><td>10.5</td><td>11.9</td></tr><tr><td>With Z-AFU</td><td>1.9</td><td>3.6</td><td>4.2</td><td>4.3</td></tr></tbody></table> <p>그림12와 그림1은 Z-AFU를 동작하기 전과 동작한 후, 과도상태에 대한 전압 고조파 확산 억제 성능을 나타난 것이다. 버스4에 설치된 Z-AFU가 \( 0.3 \mathrm{ms} \)부터 동작할 때 전압 고조파확산은 곧바로 억제되기 시작하며, 각각의 버스 전류 역시 고조파 진동이 감쇄된다.</p> <p>특히 그림12의 \( V_{c 1} \)는 그림2의 Z-네트워크에 있는 \( C_{1} \)에 걸리는 전압이다. 이는 그림3의 삼각파 캐리어의 최대치 \( V_{t r i}=1 \), shoot-through 조절전압 \( V_{s h}=0.66 \), 변조지수 M=0.65의 조건하에서, PEMFC의 전압 \( V_{f c}=84.4 \mathrm{v}\left(V_{f c}=42.2 \mathrm{v} \times 2\right) \)을 \( 300 \mathrm{v} \)까지 부스트함을 보인다. Z-AFU는 \( V_{c 1}=300 \mathrm{v} \)를 보상에너지로 하여 그림12에서 보는 바와 같은 각 버스 전압의 고조파 확산을 저지할 뿐 만 아니라, 그림13의 각 버스 전류의 고조파 진동을 감쇄하기 위한 보상전류 \( i_{c} \)를 발생하게 된다.</p>
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"Z-AFU가 설치 안되었을 경우 Bus1의 THD 값은 얼마야?",
"Z-AFU가 설치 안되었을 경우 THD 값은 Bus3에서 얼마일까?",
"Z-AFU가 설치 되었을 경우 어떤 Bus가 두번째로 큰 값을 가지나?",
"Z-AFU가 설치 되었을 경우 THD값이 Bus 2와 가장 가까운 Bus는 무엇인가?",
"Z-AFU가 설치 되었을 경우와 안되었을 경우의 THD 차이가 가장 큰 Bus는 어떤걸까?",
"Z-AFU가 설치가 안되었을 경우 \\( T H D_{5}[\\%] \\)가 5보다 적은 값을 가진 Bus는 뭐냐?",
"Z-AFU가 설치가 안되었을 경우 \\( T H D_{5}[\\%] \\) 값이 가장 큰 Bus는 무엇인가?",
"Z-AFU가 설치 되었을 경우 \\( T H D_{5}[\\%] \\) 값이 2보다 적은 값을 가진 Bus는 무엇이니?",
"Z-AFU가 설치 되었을 경우 Bus 3의 \\( T H D_{5}[\\%] \\) 값은 얼마니?",
"Z-AFU가 설치가 안되었을 경우 7.9의 \\( T H D_{5}[\\%] \\) 값을 가진 Bus는 무엇일까?",
"Z-AFU가 설치 안되었을 경우 어떤 Bus가 최대값을 가져?",
"Z-AFU가 설치 되었을 경우 THD 값이 최소인 Bus는 어떤거니?",
"Z-AFU가 설치 되었을 경우와 안되었을 경우의 THD 차이가 최소인 Bus는 어떤 것이니?"
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인공물ED
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강섬유의 구조적 파라미터에 따른 콘크리트의 전자파 차폐효과
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<h1>III. 강섬유의 구조적 변수에 따른 차폐효과 분석</h1> <h2>3-1 강섬유 보강 콘크리트 해석 방법</h2> <p>강섬유가 함유된 콘크리트의 전자파 차폐효과를 분석하기 위해 본 연구에서 해석한 과정을 그림 4 에 정리하였다. 먼저 콘크리트의 등가 유전율은 2강에서의 설명을 토대로 MATLAB을 이용하여 추출하였다. 해석하고자 하는 주파수 대역 및 차폐효과의 레벨을 고려하여 평균제곱오차를 손실함수로 설정하고, 최소자승법을 이용하여 Jonscher 모델의 계수를 얻는 방식으로 콘크리트의 등가유전율을 도출하였다. 이후 HFSS 를 이용하여 콘크리트의 구조를 노델링하였으며, 앞서 도출한 등가 유전율을 해당구조에 할당하였고, 도전율을 갖는 강섬유를 분포시켜 시뮬레이션하는 방식으로 진행하였다.</p> <p>차폐효과 시뮬레이션을 위해 플로케 모드(Floquet mode) 해석을 진행하였고, 해석에 사용된 콘크리트는 \( 100\mathrm{mm} \) 의 두께를 가지며, 단면적의 가로 및 세로 길이는 해석 시간을 고려하여 \( 30 \mathrm{~mm} \) 로 설정하였다. 전파의 진행방향은 \( \hat{k}=-\hat{z} \) 방향, 전계의 편파 방향은 \( \vec{E}=\hat{y} \) 방향으로 설정하였고, 상기 사항들은 그림 5 에 나타내었다. 해석에 사용된 강섬유의 구조 및 제원은 표 1 에 나타내었으며, 강섬유는 도전율이 매우 큰 물질이므로 PEC(perfect electric conductor)로 설정하였다.</p> <h2>3-2 강섬유 구조에 따른 차폐효과 해석 결과</h2> <p>본 절에서는 3-1절의 해석 방법을 토대로 강섬유의 어떠한 구조적 요인이 차폐효과에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 구조적 변수로 설정한 파라미터는 방향,각도, 개수, 길이이며, 각 변수에 따른 차폐효과의 변화를 확인하였다.</p> <p>그림 6은 강섬유가 놓인 방향에 따른 차폐효과를 분석한 결과이며, Case 1은 강섬유가 포함되지 않은 일반 콘크리트, Case 2는 강섬유가 입사파의 편파와 수직한 경우, Case 3은 강섬유가 입사파의 편파와 평행한 경우이다. Case 2 의 경우, Case 3 과 같이 강섬유 1 개가 함유되었음에도 불구하고 강섬유가 함유되지 않은 Case 1 과 거의 동일한 결과가 나타났다. Case 3 의 경우, \( 2.6 \mathrm{GHz} \) 지점에서 강섬유의 길이에 의한 반파장 공진이 발생하여 내부 산란이 일어나, 입사파 대비 투과되는 전자파의 양이 감소하여 차폐효과가 증가함을 알 수 있다. 이는 입사파의 편파와 강섬유가 놓인 방향이 차폐효과에 주요한 요소로 작용함을 의미하고, 이를 통해 실제 강섬유 보강 콘크리트와 같이 강섬유를 랜덤하게 분포시키는 것이 다양한 편파의 전자파를 차폐하는 방법임을 알 수 있다.</p> <p>그림 7은 강섬유가 기울어진 각도와 차폐효과의 관계를 분석한 결과이며, Case 1 - Case 4는 y 축과 x축 사이의 각도를 증가시켜본 경우이며, Case 5 - Case 8은 y 축과 z축 사이의 각도를 증가시켜본 경우이다. 앞선 결과와 같이, 강섬유가 놓인 방향이 전계의 편파 방향과 일치할 때 강섬유의 반파장 공진에 의해 발생하는 내부 산란이 가장 크게 나타나 가장 큰 차폐 성능을 보였으며, 강섬유가 기울어진 각도와 전계의 편파 방향이 일치하지 않을수록 편파 손실이 발생하여 내부 산란 레벨이 낮아져 공진 지점에서의 차폐효과가 적게 나타나는 것을 확인하였다. 이를 통해 공진 지점에서의 차폐효과는 강섬유가 기울어진각도와 입사파의 편파 방향이 일치할수록 증가함을 알수 있다.</p> <p>그림 8은 강섬유의 개수 및 부피에 따른 차폐효과 변화를 분석한 결과이며, Case 1은 콘크리트 부피 대비 강섬유 부피비가 \( 0.01 \% \) 이며, 강섬유의 개수는 15 개인 경우, Case 2 는 부피비가 \( 0.02 \% \) 이며, 강섬유의 개수는 15 개인 경우, Case 3은 부피비가 \( 0.01 \% \) 이며, 강섬유의 개수는 30개인 경우, Case 4는 부피비가 \( 0.02 \% \) 이며, 강섬유의 개수는 30 개인 경우이다. 이때 개수가 동일하고 부피비가 다른 경우는 강섬유의 반지름 길이로 부피비를 조절한 것이다. Case 1 과 Case 3을 비교해 보면, 두 경우 모두 콘크리트 대비 강섬유의 부피비가 \( 0.01 \% \) 로 동일하지만, Case3 의 경우에 반지름 두께를 얇게 하고 개수를 2 배로 늘린상황이며, Case 3의 차폐효과가 훨씬 크게 나타남을 알수 있다. 이와 반대로, Case 1과 Case 2 를 비교해 보면 둘은 부피비는 서로 다르지만 강섬유의 개수는 동일한 상황이며, 차폐효과는 거의 유사하게 나타남을 알 수 있다. 이는 앞서 강섬유에 의한 차폐효과는 강섬유의 길이 공진에 의해 나타났음을 근거로 하여, 강섬유의 반지름 두께가 달라지더라도 강섬유의 길이는 동일하기 때문에, 강섬유가 함유된 부피비보다는 강섬유의 개수가 차폐효과에 주요한 영향을 미치게 된 것임을 알 수 있다.</p> <p>그림 9는 강섬유의 길이가 달라짐에 따른 차폐효과 변화를 분석한 결과이며, Case 1 은 강섬유의 길이가 \( \infty \mathrm{mm} \)인 경우, Case 2 는 강섬유의 길이가 \( 19.5 \mathrm{~mm} \) 인 경우, Case3 은 강섬유의 길이가 \( 9.75 \mathrm{~mm} \) 인 경우이다. 앞서 언급한대로 플로케 모드 해석을 진행하고 있기에, Case 1의 경우 강섬유의 길이와 해석 단면적의 길이가 동일하므로강섬유의 길이가 무한하다고 볼 수 있고, 그 경우에는 강섬유 길이에 의한 공진 주파수가 DC부근에 나타남을 알수 있다. Case 2의 경우에는 앞서 확인했듯이 \( 2.6 \mathrm{GHz} \) 부근에서 공진함을 알 수 있고, Case 3의 경우에는 강섬유의 길이가 절반으로 짧아짐으로써 공진 효과가 Case 2 의 2 배 주파수에 해당하는 \( 5 \mathrm{GHz} \) 부근에서 발생함을 알 수있다. 이를 통해, 콘크리트에 함유된 강섬유의 길이에 따라 차폐효과의 공진 주파수가 달라짐을 알 수 있었고, 이에 다양한 길이의 강섬유를 동시 사용할 경우 광대역 차폐의 가능 여부를 분석하였다.</p> <p>그림 10 은 다양한 길이의 강섬유를 동시 사용한 경우에 대한 분석 결과이며, 콘크리트의 두께는 \( 100 \mathrm{~mm} \) 로 앞선 분석에서와 동일하고, 단면적의 가로 및 세로 길이는다양한 길이의 강섬유를 포함할 수 있도록 \( 60 \mathrm{~mm} \) 로 설정하였다. Case 1은 \( 31.5 \mathrm{~mm} \) 길이의 강섬유가 5 개 함유된</p> <p>경우, Case 2 는 \( 19.5 \mathrm{~mm} \) 길이의 강섬유가 10 개 함유된 경우, Case 3은 \( 13.5 \mathrm{~mm} \) 길이의 강섬유가 15 개 함유된 경우, Case 4는 Case 1 - Case 3의 강섬유가 동시에 함유된 경우이다. 강섬유의 길이가 짧을수록 공진 현상에 의해 산란되는 세기가 적으므로 그로 인한 차폐효과는 상대적으로작게 나타난다. 각 Case마다 유사한 레벨의 차폐효과를 갖는 상황에서 비교하기 위해, 강섬유의 길이가 짧은 경우는 개수를 추가하여 보완하였다. 앞선 결과와 같이, Case 1, Case 2, Case 3의 경우에는 각 강섬유 길이에 의한 반파장 공진으로 인해, 각 길이에 해당하는 공진 주파수 에서의 차폐효과가 증가함을 알 수 있다. Case 4 의 경우에는 다양한 길이의 강섬유가 동시에 함유되어, 각 길이가 관장하는 대역에 대한 차폐효과가 동시에 증가함을 알 수 있다. 이를 통해, 다양한 길이의 강섬유가 포함된경우 또는 강섬유끼리 서로 붙어 유효한 길이가 서로 다른 경우, 광대역 차폐가 가능할 것임을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 2. 강섬유의 구조적 파라미터에 따른 차폐효과 및 공진 주파수</caption> <tbody><tr><td colspan=2>Category</td><td>Shielding efectiveness (@ Peak)</td><td colspan=2>Resonance frequency (@ Peak)</td></tr><tr><td rowspan=4>Orientation (Angle)</td><td>\( 0 \degree\)</td><td>\( \cong 13.26 \mathrm{~dB} \)</td><td colspan=2>\( \cong 2.6 \mathrm{~GHz}\)</td></tr><tr><td>\( 30 \degree\)</td><td>\( \cong 12.28 \mathrm{~dB} \)</td><td colspan=2>\( \cong 2.6 \mathrm{~GHz}\)</td></tr><tr><td>\( 45 \degree\)</td><td>\( \cong 11.53 \mathrm{~dB} \)</td><td colspan=2>\( \cong 2.6 \mathrm{~GHz}\)</td></tr><tr><td>\( 60 \degree\)</td><td>\( \cong 10.85 \mathrm{~dB} \)</td><td colspan=2>\( \cong 2.6 \mathrm{~GHz}\)</td></tr><tr><td rowspan=4>Number</td><td>\( 15(0.01 \%) \)</td><td>\( \cong 117.3\mathrm{~dB} \)</td><td colspan=2>\( \cong 2.6 \mathrm{~GHz}\)</td></tr><tr><td>\( 15(0.02 \%) \)</td><td>\( \cong 123.3 \mathrm{~dB} \)</td><td colspan=2>\( \cong 2.6 \mathrm{~GHz}\)</td></tr><tr><td>\( 30(0.01 \%) \)</td><td>\( \cong 59.54 \mathrm{~dB} \)</td><td colspan=2>\( \cong 2.6 \mathrm{~GHz}\)</td></tr><tr><td>\( 30(0.02 \%) \)</td><td>\( \cong 62.39 \mathrm{~dB} \)</td><td colspan=2>\( \cong 2.6 \mathrm{~GHz}\)</td></tr><tr><td rowspan=3>Length</td><td>\( \infty \mathrm{mm} \)</td><td>\( \>>25 \mathrm{~dB} \)</td><td colspan=2>\( \cong 0 \mathrm{~GHz}\)</td></tr><tr><td>\( 19.5 \mathrm{~mm} \)</td><td>\( \cong 13.26 \mathrm{~dB} \)</td><td colspan=2>\( \cong 2.6 \mathrm{~GHz}\)</td></tr><tr><td>\( 9.75 \mathrm{~mm} \)</td><td>\( \cong 12.31 \mathrm{~dB} \)</td><td colspan=2>\( \cong 5 \mathrm{~GHz}\)</td></tr></tbody></table> <p>앞서 분석한 결과를 토대로 첨두 지점에서의 차페효과와 그 공진 주파수를 강섬유의 구조적 파라미터에 따라 표 2 에 정리하였다. 또한, 강섬유의 주요한 구조적 파라미터에 따른 그 영향을 독립변수와 종속변수로 나누어 표 3 에 정리하였다. 결과적으로, 다양한 편파의 전자파를 차폐하기 위해서는 강섬유가 놓여진 방향 및 각도를 고려하여야 하고, 공진 지점에서의 차폐효과 레벨을 증가시키기 위해서는 강섬유의 개수를 늘려야 하고, EMP 피해가 큰 저주파 대역 차펜효과를 증가시키기 위해서는 강섬유의 길이가 길거나 강섬유끼리 서로 붙어 유효한 길이가 길게 하여 공진 주파수를 이동시켜야 함을 도출하였다.</p>
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"Orientation\\( 45 \\degree\\)일시 공진주파수는 얼마야?",
"Orientation\\( 45 \\degree\\)일때 Shielding efectiveness는 얼마야?",
"Orientation\\( 0 \\degree\\)일때 Shielding efectiveness는 뭐야?",
"Orientation\\( 30 \\degree\\)일때 Shielding efectiveness 는 뭐지?",
"Shielding efectiveness\\( \\cong 12.31 \\mathrm{~dB} \\)일때 Length값은 얼마야?",
"Orientation\\( 30 \\degree\\)일때 Resonance frequency값은 얼마지?",
"\\( 60 \\degree\\)일때 Shielding efectiveness는 얼마야?",
"강섬유의 구조적 파라미터에 따른 차폐효과 및 공진 주파수표에서 Orientation\\( 0 \\degree\\)일때 Resonance frequency 는 얼마야?",
"\\( 60 \\degree\\)Orientation일시 Resonance frequency는 뭐야?",
"Length\\( 9.75 \\mathrm{~mm} \\)일때 Shielding efectiveness 값은 얼마야?",
"Length\\( \\infty \\mathrm{mm} \\)일때 Shielding efectiveness는 얼마지?",
"\\( 19.5 \\mathrm{~mm} \\)Length값일때 Shielding efectiveness는 뭐지?"
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ed612eca-a14f-4d4e-9780-4b1fe4d5ea5a
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인공물ED
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내용기반 음악 검색 시스템에서의 검색 속도 향상에 관한 연구
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<h1>II. 음악 특징 벡터 추출</h1> <p>각 특징 벡터의 분석 및 추출은 다음과 같은 조건에서 수행하였다. 먼저 음악 신호는 \( 22050 \mathrm{~Hz}, 16 \mathrm{bits} \), mono로 샘폴링 되었으며 실험에 사용된 음악 클립은 20초 분량에 해당한다. 다음으로는 각 음악 신호에 \( 23 \mathrm{~ms} \) 크기의 Hamming window를 인접한 프레임과 \( 25 \% \) 씩 중복되게 이동하면서 각 \( 23 \mathrm{~ms} \) 프레임으로부터 음악 신호의 음색 특징들과 계수 영역 특징 등 2가지 형태의 특징들을 추출하였다. 음색 특징들로는 spectral centroid, spectral rolloff, spectral flux 그리고 zero crossing rates를 추출하였으며 계수 영역 특징들로는 13차의 Mel-frequency cepstral coefficients(MFCC)와 10차의 linear predictive coefficients(LPC)를 사용하였다. 음악 파일의 각 프레임에서 이상의 6가지 특징들을 추출하여 평균과 분산을 구하면 총 54차의 특징 벡터가 구해진다. 각 특징 벡터를 구한 후 전체 특징 벡터를 평 균이 0, 분산이 1이 되도록 정규화시켜 사용하였는데, 이는 각 특징 값들의 편차로 인한 실제 음악 장르 분류 의 오동작을 방지하기 위함이다. 본 논문에서 사용된 특징 벡터들은 일반적인 신호 처리 분야에서 잘 알려진 것들이므로 상세한 설명은 배제하고 다음의 표1 에 간략한 정의만 소개하였다.</p> <table border><caption>표 1. 음악 특징에 대한 정의</caption> <tbody><tr><td>특징 계수</td><td>설명</td></tr><tr><td>Spactral Centroid</td><td>STET의 magmutade 스펙트럼의 중심을 뜻하며, 스펙트럼의 형태를 측정하는 방법 중의 하나이다.</td></tr><tr><td>Spactral Rolloff</td><td>스펙트럼의 형태와 낮은 주파수 영역에 신호의 에너지가 얼마나 집중되어 있는지를 보여준다.</td></tr><tr><td>Spestral Flux</td><td>연속된 스펙트럼 분포에서 정규화된 magnitude들 간의 차이를 제곱해서 구할 수 있으며, 스펙트럼 변화의 양을 계산할 수 있다.</td></tr><tr><td>ZCR</td><td>오디오 신호 파형의 위상이 중심축을 통과하는 회수를 나타내며, 신호의 주파수 내용을 측정하는 가장 간단한 특징으로 음성인식에서 유,무성 음의 판별에 사용된다.</td></tr><tr><td>MFCC</td><td>인간의 청각 특성을 모델링 하는 방법으로 오디오 신호의 magnitude 스펙트럼을 log scale 한 후 FFT bin을 그룹화하여 인간의 청각 특성에 맞는 Mel-Frequency scale로 변환한 것이다.</td></tr><tr><td>LPC</td><td>인간의 발성 모델에 입각해서 음성 신호를 부호화하는 방법으로 오디오 파형의 샘플 값에서 필터 계수를 구하여 성대에서 입, 코까지의 성도 특성을 8~12차의 전극형(All-pole) 필터에 근사 시키는 방법이다.</td></tr></tbody></table>
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"분석에 사용할 음악 신호는 어떻게 만들었을까?",
"어떻게 분석에 이용할 음악 신호가 만들었지",
"음악 파일의 각 프레임으로부터 어떻게 특징 벡터를 생성할까?",
"어떻게 음악 파일의 각 프레임으로부터 특징 벡애를 생성하지",
"특징 값들의 편차로 인한 오류를 줄이기 위해 특징 벡터를 어떻게 전처리할까?",
"특징 벡터를 어떻게 전처리하는 것이 트차로 인한 오류가 있기 위한 거야",
"표 1 음악 특징에 대한 정의에서 연속된 스펙트럼 분포에서 정규화된 magnitude들 간의 차이를 제곱하여 구할 수 있는 특징 계수는 무엇일까?",
"표 1 음악 특징에 대한 정의엔 계속된 스펙트럼 분포의 규화를 통해 구할 수 있는 형태능은 뭐야",
"논문의 표 1 음악 특징에 대한 정의에 따르면 Spactral Rolloff는 음악의 어떤 특징을 보여줄까?",
"음악의 어떤 특징을 논문의 표 1 음유 확의에 따르면 Spactral Rolloff가 보여줘",
"표 1 음악 특징에 대한 정의에서 Spactral Centroid는 무엇을 측정하는 방법일까?",
"무엇을 표 1 음악 특성에 대한 정의여 Spactral Centroid가 측정하는 방법이니",
"표 1 음악 특징에 대한 정의에 의하면 특징 계수 ZCR가 나타내는 것은 무엇일까?",
"표 1 음악 특징에 대한 정의를 의미하면 무엇이 푠지 계수 ZCR가 나타내니",
"연구의 표 1 음악 특징에 대한 정의에서 인간의 청각 특성을 모델링 하는 방법인 특징 계수는 무엇일까?",
"어떤 특징 계수가 연구의 표 1 음악 경험에서 인간의 청각 기능을 모델링 하는 방법이니",
"표 1 음악 특징에 대한 정의에서는 어떻게 오디오 신호의 magnitute 스펙트럼으로부터 특징 계수 MFCC를 얻을까?",
"표 1 음악 특징에 대한 정의엔 오디오 신호의 magnitute 스펙트럼으로부터 편성 계수 MFCC를 얻은 건 뭐야",
"표 1 음악 특징에 대한 정의에서 표시된 ZCR은 음성인식에서 어떤 일에 사용될까?",
"표 1 음악 특징에 대한 정의로 인해 통제된 ZCR은 의견인식연성인이 어떤 일을 사용하지",
"음악 신호에 대한 음색 특징들과 계수 영역 특징은 어떻게 추출했을까?",
"계수 영역 특징과 음악 신호에 대한 의사 확률은 어떻게 추출했니",
"표 1 음악 특징에 대한 정의에 드러난 특징 계수 LPC는 무엇을 의미할까?",
"표 1 음악 특징에 대한 정의여서 무엇을 뜻하고 포함되어야 하니",
"표 1 음악 특징에 대한 정의에서 LPC는 오디오 파형의 샘플 값으로부터 구한 필터 계수를 어디에 근사시킬까?",
"표 1 음악 특성에 대한 정의여 오디오 파형을 샘플하게 하는 필터 계수를 어딜까",
"논문의 표 1에서 음성 신호를 인간의 발성 모델에 입각하여 부호화하는 방법은 무엇인가?",
"음성 신호를 논문의 표 1에서 인간의 성취 모델으로 적용하여 부혼화하는 방법은 무엇일까",
"표 1 음악 특징에 대한 정의에 표시된 ZCR은 무엇을 측정하는 특징일까?",
"무엇을 측정하는 특성이 표 1 음악 형태에 대한 정의없이 ZCR일까"
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인공물ED
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원격운용 시스템의 네트워크 성능분석을 위한 시간동기화 방안에 관한 연구
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<h2>2. 실험 결과</h2> <p>본 장에서는 제안하는 시간동기화 방법을 검증하기 위해 수행한 실험 및 결과를 분석하여 기술하였다. 먼저 시간동기화 방법의 사전 검증방법으로 GPS 수신보드에서 출력되는 1PPS 신호와 TOD 신호를 분석하였으며(가항), 무인차량과 통제차량 기록기의 데이터 저장 실험을수행하여 그 결과를 분석하였다(나항). 이때 일반 노트북을 이용한 실험결과와 SBC와 RedHawk Linux 및 네트워킹 SW/CPU shielding 기법을 적용 여부에 대한 실험결과를 분석하여 최적의 네트워킹 지연시간을 확보할 수 있는 시간동기화 방안을 도출할 수 있었다. 마지막으로 제안하는 방법의 객관적 유용성을 검토하기 위해서실 환경에서 네트워크 Tap 장비와 성능 비교를 수행하였다(다항).</p> <h3>가. 시간동기화 사전 검증 실험 결과</h3> <p>시간동기화 성능을 사전 검증하기 위해서 각 기록장치에 있는 GPS 수신모듈(GPS Receiver)에 수신되는 1PPS 신호와 TOD 신호가 기록장치 간 오차가 얼마나 발생할 수 있는지 분석하였다. 실험을 위해 아래 그림과 같이 장비를 구성하였다.</p> <p>두 개의 기록장치를 사용하는 것을 가정해서 두 개의 GPS 수신모듈을 사용하였다. 각각의 수신부는 1PPS 신호와 TOD 신호를 위성신호를 이용하여 생성하고 각각의 신호는 하나의 오실로스코프에 입력하여 파형을 측정하고 그 시간차를 분석했다. 각각 32회의 측정결과를 표1에 나타내었으며, 결과 파형의 예를 그림 7에 나타내었다. 측정결과 1PPS 신호는 별도의 GPS 안테나를 이용하여 수신하더라도 평균 \(37\mathrm{ns}\) 수준의 시간차를 보임을 확인할 수 있었으며 시간정보 신호인 TOD 신호는 약 \(2.4\mathrm{us}\)의 평균 시간차이를 나타냄을 확인할 수 있었다. 이것은 현재 시간동기화 목표로 설정한 \(1\mathrm{ms}\)에 비해서 매우 작은 양으로 두 개의 기록장치 간 GPS 신호 및 시간정보 신호는 시간동기화 오차에 크게 영향을 주지 않음을 확인할 수 있었다</p> <h3>나. 데이터 저장 실험 결과 비교 분석</h3> <p>본 절에서는 기록장치 내 저장된 데이터의 시간동기화 성능을 분석하기 위하여 세 가지 실험을 수행하여 결과를 분석하였다. 시간동기화 성능을 높이는 방법을 단계적으로 분석하기 위해서 먼저 일반 노트북 및 Ubuntu Linux를 활용한 저장장치를 활용한 실험을 먼저 수행하였다.</p> <p>그 후 제작된 별도의 기록장치(SBC 활용 및 RedHawk이용)를 활용하여 두 번째 실험을 수행하였으며, 마지막으로 제안하는 방법과 같은 CPU shielding 방법과 affinity 설정방법까지 적용한 기록장치(SBC, RedHawk)를 활용한 실험결과를 나타내었다.</p> <p>그림 8에는 노트북(Ubuntu Linux)를 활용한 실험 세팅과 기록장치(SBC, RedHawk)를 활용한 세팅을 각각 나타내었다. 제안하는 방법은 기록장치를 활용한 세팅방법에 본문 1-다항의 설정방법까지 SW로 적용한 방법에 해당한다. 각 실험에서는 네트워크 스위치를 활용해 두개의 저장장치로 동시에 전송된 이더넷 데이터를 저장할 때 저장시간 정보를 비교함으로써 시간동기화 오차를 확인하였다.</p> <p>먼저 그림 8(a) 환경으로 세팅한 일반 노트북과 Ubuntu Linux를 활용한 실험결과를 표 2에 나타내었다. 다양한 데이터 전송속도 \( (10 \mathrm{~Hz} \sim 100 \mathrm{~Hz}) \) 에 대하여 테스트를 수행 한 결과 저장시간의 차이가 평균 \( 351.8 \sim 549.6 \mathrm{us} \) 이며 최대 \( 5.9 \mathrm{~ms} \) 의 시간차이를 나타내어 시간동기화 목표 (\(1.0\mathrm{ms}\)이내)를 만족할 수 없음을 확인할 수 있었다. 일반 이더넷 데이터의 지연시간으로는 저장시간을 동기화 하는데 어려움이 있음을 확인할 수 있었다.</p> <p>두 번째로 기록장치를 제작하고 SBC와 Red Hawk Linux를 이용하여 실험한 결과를 표 3에 나타내었다. 수행결과 표 2의 실험결과에 비해서 평균 \( 43\sim 74\mathrm{us} \) 수준 및 최대 \( 400\mathrm{us} \)수준으로 성능이 개선되었음을 확인할 수 있었다. 시간동기화 목표인 \( 1\mathrm{ms} \) 수준으로 적용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 시간동기화 성능분석 결과 #1과 #2를 비교해보면 각 데이터 주기에 따라 SBC(RedHawk)의 경우가 평균이 대폭 감소했음을 그림 9(a)에서 확인 할 수 있다.</p> <p>본문 1-다항에서 논의된 CPU shielding 및 affinity 설정의 효과를 분석하기 위해서 설정 여부에 따른 성능비교를 추가로 수행하여 표 4에 나타내었다. CPU 설정결과 시간동기화 오차의 평균값이 \( 30\mathrm{us} \)이내로 감소함을 확인할 수 있었으며, 최대 시간오차도 \( 250\mathrm{us} \)이내로 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. CPU shielding과 affinity 설정 적용 시 평균시간과 최대값 모두 개선됨을 확인할 수 있었다. 따라서 제안하는 시간동기화 방법으로 적용하면 \( 1\mathrm{ms} \)이내의 시간동기화를 만족하는데 문제가 없음을 확인하였고, 이를 활용해서 유무선 데이터가 복합적으로 있는 무인차량과 통제차량의 이더넷 데이터를 효과적으로 분석이 가능할 것으로 예상된다.</p> <table border><caption>표 4. 시간동기화 성능분석 결과 #3–CPU shielding effect analysis</caption> <tbody><tr><td>CPU shielding /afinity</td><td>Data Rate (\(\mathrm{Hz}\))</td><td>Avg. (\(\mathrm{us}\))</td><td>Max. (\(\mathrm{us}\))</td><td>Std. (\(\mathrm{us}\))</td><td>counts</td></tr><tr><td rowspan=2>X</td><td>50</td><td>64.94</td><td>378.01</td><td>54.81</td><td>30109</td></tr><tr><td>100</td><td>64.24</td><td>307.92</td><td>53.12</td><td>30176</td></tr><tr><td rowspan=2>O</td><td>50</td><td>26.93</td><td>247.00</td><td>26.02</td><td>30109</td></tr><tr><td>100</td><td>28.65</td><td>206.95</td><td>26.99</td><td>30221</td></tr></tbody></table> <h3>다. 실 환경 네트워크 데이터 저장 실험</h3> <p>마지막으로, 실제 원격운용 환경에서 제안한 시간동기화 방법의 성능을 확인하기 위해 그림 10과 같은 시험환경을 구성하였다. 통제차량과 무인차량 내부는 기가랜스위치를 통해 유선네트워크로 구성되어있고, 통제차량과 무인차량은 무선통신을 통해 연결하였다. 차량 내 구성품들은 송/수신되는 주요 패킷을 유선네트워크를 통해 기록장치에 전송하고, 기록장치는 이를 수신하여 수신시간과 함께 내부 데이터베이스에 저장한다.</p> <p>덧붙여, 기록장치의 패킷 수신시간 기록의 정확도를 비교할 수 있는 대상으로 네트워크 Tap을 이용하였다. 네트워크 Tap은 네트워크 노드 간에 전달되는 트래픽을 미러링하는 외부 모니터링 장치로, 차량 내부 스위치와 연결되어 선택된 포트에 대한 트래픽을 복제하여 기록하는 동작을 수행한다. 통제차량과 무인차량의 내부 기가랜 스위치를 하나의 네트워크 Tap장치에 연결하여 패킷을 기록함으로써 별도의 시간동기화 기법없이 동기화된 패킷 수신시간을 기록하였다.</p> <p>시험을 위해 통제차량에서 무인차량으로 \( 50 \mathrm{~Hz} \) 주기의 신호를 총 15,000 개 발생시켰다. 그 후, 통제차량과 무인차량 기록장치로부터 기록데이터를 추출하고, 네트워크 Tap의 기록에서 패킷 수신시간을 추출하여 전송지연을 계산하였다. 그림 11은 두 가지 측정방법의 전송지연간 차이를 그린 것으로, \( 1 \mathrm{~ms} \) 이하의 차이를 보임을 확인 할 수 있다. 그림 12에는 각 측정방법의 전송지연 평균과 표준편차를 나타내었다. 기록기를 통한 전송지연은 평균 \( 5.580 \mathrm{~ms} \), 네트워크 Tap을 통한 전송지연은 평균 \( 5.623 \mathrm{~ms} \) 를 보였으며, 표준편차는 \( 0.471 \mathrm{~ms} \) 와 \( 0.463 \mathrm{~ms} \) 으로 나타났다. 이 결과를 통해 제안하는 시간동기화 기 법을 이용한 네트워크 데이터 분석방법은 일반적으로 사용가능한 네트워크 tap 장비와 비교하여도 그 성능 차이가 \( 1 \mathrm{~ms} \) 이내임을 확인 할 수 있었다. 이를 활용하면 네트워크 Tap을 직접 연결하기 힘든 유무선 통신이 복합적으로 적용된 원격운용 시스템의 네트워크 데이터를 효과적으로 분석할 수 있을 것으로 예상된다.</p>
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"최적의 네트워킹 지연시간을 확보할 수 있는 시간동기화 방안을 도출은 어떻게 이뤄지나요?",
"GPS 수신보드에서 출력되는 1PPS 신호와 TOD 신호를 분석을 어떻게 했나요?",
"제안하는 시간동기화 방법을 검증하기 위해 가장 먼저 수행한 것은 무엇인가요?",
"시간동기화 성능을 사전 검증은 어떻게 진행되나요?",
"제안하는 방법의 객관적 유용성을 검토하기 위해서실 어떻게 했나요?",
"시간동기화 사전 검증 실험 결과에서 두 개의 GPS 수신모듈을 사용은 어떻게 사용되나요?",
"각각의 수신부는 어떻게 신호를 생성하나요?",
"두 개의 GPS 수신모듈로 수신후, 가공한 신호는 어떻게 분석하나요?",
"각각의 수신부는 어떤 전처리한 후 오실로스코프에 입력하나요?",
"수신부에서 생성한 신호의 파형을 측정을 어떻게 하나요?",
"시간동기화 방법의 사전 검증방법으로 분석한 다음 나항에서는 어떤 분석을 하나요?",
"각각의 수신부는 1PPS 신호와 TOD 신호를 위성신호를 이용하여 생성한 각각의 신호는 어떻게 시간차를 분석하나요?",
"각 실험에서는 두개의 저장장치로 동시에 전송된 이더넷 데이터를 저장할 때 저장시간 정보를 비교를 어떻게 하나요?",
"각 실험의 시간동기화 오차를 확인은 어떻게 이뤄지나요?",
"시간동기화 성능을 높이는 방법을 어떻게 분석하려고 하나요?",
"마지막 실험은 어떻게 진행하나요?",
"시간동기화 성능을 높이는 방법을 단계적으로 분석하기 위해서 어떻게 실험을 진행했나요?",
"논문에서는 제안하는 SW로 적용한 방법은 어떻게 사용되나요?",
"일반 노트북 및 Ubuntu Linux를 활용한 저장장치를 활용한 실험의 후행 실험은 어떻게 이뤄지나요?",
"그림 8 어떻게 세팅된 실험 환경을 보여주나요?",
"두 개의 기록장치 간 GPS 신호 및 시간정보 신호는 시간동기화 오차에 크게 영향을 주지 않음을 어떻게 확인하나요?",
"두번째 실험에서 시간동기화 성능을 높이는 방법을 어떻게 진행했나요?",
"표1에 나타난 32번의 측정결과는 어떻게 도출하나요?",
"기록장치 내 저장된 데이터의 시간동기화 성능을 분석하기 위해 어떤 실험을 가장 먼저 기술했나요?",
"두번째 실험에서 시간동기화 목표인 \\( 1\\mathrm{ms} \\) 수준으로 적용할 수 있음을 어떻게 확인하나요?",
"CPU 설정결과 시간동기화 오차의 평균값이 특정 범위 내로 감소하고 최대 시간 오차도 줄어든 것을 어떻게 확인하나요?",
"다양한 데이터 전송속도에 대하여 테스트를 수행 한 결과 저장시간의 차이가 시간동기화 목표 (\\(1.0\\mathrm{ms}\\)이내)를 만족할 수 없음을 어떻게 확인하나요?",
"#1과 #2를 비교시, 각 데이터 주기에 따라 SBC(RedHawk)의 경우가 평균이 대폭 감소했음을 어떻게 확인하나요?",
"일반 이더넷 데이터의 지연시간으로는 저장시간을 동기화 하는 난이도를 어떻게 확인하나요?",
"수행결과 표 2의 실험결과에 비해서 성능이 개선되었음을 어떻게 확인하나요?",
"CPU shielding 및 affinity 설정의 효과를 분석하기 위한 성능 비교는 어떻게 이뤄지나요?",
"시간동기화 성능분석 결과 #1과 #2를 비교해서 봤을때, 어떻게하면 평균이 대폭 감소하나요?",
"CPU shielding과 affinity 설정 적용 시 평균시간과 최대값을 개선하려면 어떻게 해야하나요?",
"시간동기화 성능을 높이는 방법으로 제안된 방법과 같은 방법은 어떻게 진행되나요?",
"어떻게 이더넷 데이터를 효과적인 분석이 가능할 것으로 예상하나요?",
"제안된 시간동기화 방법으로 적용하면 어떻게 되나요?",
"제안하는 시간동기화 방법을 활용하면 어떻게 될 것으로 예상하나요?",
"실제 원격운용 환경에서 제안한 시간동기화 방법의 성능을 확인하려면 어떻게 해야하나요?",
"실제 원격운용 환경에서 제안한 시간동기화 방법의 성능을 확인에서 유선 네트워크와 무선 통신은 어떻게 구현되어 있나요?",
"통제차량과 무인차량의 인터넷은 어떻게 구성되어있나요?",
"차량에서 송/수신되는 주요 패킷을 어떻게 처리하나요?",
"록장치의 패킷 수신시간 기록의 정확도를 비교는 어떻게 하나요?",
"네트워크 Tap은 어떻게 작동하나요?",
"네트워크 Tap은 차량 내에서 어떻게 작동하나요?",
"별도의 시간동기화 기법없이 동기화된 패킷 수신시간을 기록은 어떻게 이뤄졌나요?",
"네트워크 Tap장치는 어떻게 연결되나요?",
"어떻게 별도의 시간동기화 기법없이 동기화하나요?",
"시험을 위해 통제차량에서 무인 차량으로 어떻게 신호를 보냈나요?",
"전송지연을 계산은 어떻게 하나요?",
"제안하는 기법을 이용한 네트워크 데이터 분석방법은 일반적으로 사용가능한 네트워크 tap 장비와 비교하여도 그 성능 차이가 \\( 1 \\mathrm{~ms} \\) 이내임을 어떻게 확인하나요?",
"표4를 참조하면 CPU 조건 값이 X이고 Date Rate가 50이면 카운트 값은 얼마를 가지나요?",
"시간동기화 성능분석 결과에서 카운트 값이 가장 클 때, CPU shielding /afinity의 값은?",
"#3–CPU shielding effect analysis표에서 Date Rate의 단위는 무엇인가요?",
"해당 표에서 Std.값이 다른 CPU shielding /afinity 경우에 비해 크게 가지는 경우 CPU shielding /afinity\t의 설정 값은?",
"시간동기화 성능분석 결과에서 Max.값이 가장 낮은 경우 Date Rate는 몇인가요?"
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인공물ED
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망 분리를 이용한 딥러닝 학습시간 단축에 대한 연구
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<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 딥러닝 구조를 분할을 이용한 개별 학습을 수행하여 학습시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 망 분류 기점 설정 과정, 특징 벡터 추출 과정, 특징 노이즈 제거 과정, 클래스 분류 과정 등의 4가지 과정으로구성된다. 첫 번째로 망 분류 기점 설정 과정에서는 효과적인 특징 벡터 추출을 위한 망 구조의 분할 기점을 설정한다. 두번째로 특징 벡터 추출 과정에서는 기존에 학습한 가중치를 사용하여 추가 학습 없이 특징 벡터를 추출한다. 세 번째로 특징노이즈 제거 과정에서는 추출된 특징 벡터를 입력받아 각 클래스의 출력값을 학습하여 데이터의 노이즈를 제거한다. 네 번째로 클래스 분류 과정에서는 노이즈가 제거된 특징 벡터를 입력받아 다층 퍼셉트론 구조에 입력하고 이를 출력하고 학습한다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 Extended Yale B 얼굴 데이터베이스를 사용하여 실험 하였다. 실험 결과, 1회학습에 소요되는 시간의 경우 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘 기준 \( 40.7 \% \) 단축하였다. 또한 목표 인식률까지 학습 횟수가 기존 알고리즘과 비교하여 단축하였다. 실험결과를 통해 1회 학습시간과 전체 학습시간을 감소시켜 기존의 알고리즘보다 향상됨을 확인하였다.</p><h1>Ⅰ. 서론</h1><p>현재 딥러닝 알고리즘은 검색엔진 및 음성 인식,그림 인식 등 여러 분야에서 사용되고 있으며 효과적인 인식률을 통해 성능을 입증하고 있다. 초기딥러닝의 경우 1990년 Yann LeCun의 손글씨 인식에서 convolution연산을 이용하여 인식률을 향상시키는 결과를 보였지만 당시의 하드웨어 성능 및 많은 연산량으로 인해 실용적인 문제가 있었다. 하지만 이후 1995년 Yann LeCun에 의해 convolution연산을 이용하여 재정립한 CNN (Convolution Neural Network) 알고리즘이 발표되면서 보다 높은 인식률과 효과적인 데이터 처리가 가능해졌다.이후 하드웨어의 발달과 함께 병렬처리 기법으로 처리시간을 대폭 줄이는 등 실용성을 향상시켰다.</p><p>하지만 여전히 문제점이 남아있다. 첫 번째로 많은메모리와 연산량이 요구된다. 많은 메모리와 연산량을 처리하기위해 고속으로 연산이 가능한 고사양 하드웨어를 사용해야하는 등의 추가적인 문제도 발생한다. 두 번째로 병렬처리를 하더라도 학습에 많은 시간을 소요한다. 학습과정에서 딥러닝 전체구조를 통해 오차를 전파해야하기 때문에 많은시간이 요구되어 사용에 번거로움이 있다. 따라서 딥러닝 구조를 분할을 이용한 개별 학습을 수행하여 학습시간을 단축하는 알고리즘을 제안한다. 그림 1은 본 논문에서 제안한 알고리즘의 전체 순서도이다. 제안하는 알고리즘은 망 분류 기점 설정 과정, 특징 벡터 추출 과정, 특징 노이즈제거 과정, 클래스 분류 과정 등의 4가지 과정으로 구성된다.</p><p>첫 번째로 분류 기점 설정 과정에서는 딥러닝을 통과하여 생성되는 특징 벡터가 어느 지점까지 도달해야 효과적인 특징 벡터를 추출할 것인가 유추하여 구조의 분할 기점을 설정한다. 두번째로 특징 벡터 추출 과정에서는 기존에 다른 데이터를 학습한 가중치를 사용하여 학습과정을 따로 거치지 않고 특징 벡터를 추출하여 학습시간을 단축한다. 세 번째로 특징 노이즈 제거 과정에서는 이전 단계에서 추출된 특징 벡터를 입력받아 각 클래스에 따라 생성되는 노이즈를 필터링하여 뒷단의 클래스 분류에서 사용될 특징 벡터를 생성한다.네 번째로 클래스 분류 과정에서는 최종적으로 추출된 특징 벡터를 다층 퍼셉트론 구조를 통해 클래스를 학습하고 분류한다.</p>
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"현재 어떤 알고리즘은 검색엔진 및 음성 인식, 그림 인식 등 여러분야에서 사용되고 있니?",
"현재 딥러닝 알고리즘은 검색엔진 및 음성 인식, 그림 인식 등 여러 분야에서 사용되고 있지만 인식률이 낮아 성능이 낮니?",
"초기 딥러닝의 경우 당시의 하드웨어 성능 및 많은 어떤것으로 인해 실용적인 문제가 있었니?",
"초기 딥러닝의 경우 손글씨 인식에서 어떤 연산을 이용하여 인식률을 향상 시키는 결과를 보였니?",
"1995년 Yann LeCun에 의해 counvolution 연산을 이용하여 재정립한 알고리즘은 무엇이니?",
"제안하는 알고리즘의 4가지 중 아닌것은 무엇이니?",
"딥러닝을 통과하여 생성되는 특징 벡터가 어느 지점까지 도달해야 효과적인 특징 벡터를 추출할 것인가 유추하여 구조의 분할 기점을 설정하는 과정은 무엇이니?",
"기존에 다른 데이터를 학습한 가중치를 사용하여 학습 과정을 따로 거치지 않고 학습 시간을 단축하는 과정은 무엇이니?",
"최종적으로 추출된 특징 벡터를 다중 퍼셉트론 구조를 통해 클래스를 학습하고 분류하는 과정은 클래스 분류 과정이니?",
"제안하는 알고리즘은 어떻게 진행되니?",
"제안하는 알고리즘은 어떤 절차로 진행되니?",
"이전 단계에서 추출된 특징 벡터를 입력받아 각 클래스에 따라 생성되는 노이즈를 필터링 하여 뒷단의 클래스 분류에서 사용될 특징 벡터를 생성하는 과정은 클래스 분류 과정이니?",
"제안하는 알고리즘의 첫번째 망 분류 설정 과정은 어떻게 진행되니?",
"제안하는 알고리즘의 특징 벡터 추출 과정은 어떻게 진행되니?",
"제안하는 알고리즘의 특징 노이즈 제거 과정은 어떻게 진행되니?",
"제안하는 알고리즘의 클래스 분류 과정은 어떻게 진행되니?"
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인공물ED
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망 분리를 이용한 딥러닝 학습시간 단축에 대한 연구
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<h1>III. 결론</h1><p>본 논문에서는 망 분리를 이용하여 딥러닝 학습시간을 단축시키는 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 1회 학습 소요시간을 기존 알고리즘과 비교하여 \( 40.7 \% \) 감소시켜 학습시간을 단축하는 성능을 확인하였다. 또한 기존 알고리즘과 비교하여 목표 인식률에 더 빨리 도달함을 통해 성능을 입증하였다. 향후 연구 방향으로 정교한 인식률을 위한 구 조및 학습방법에 대한 연구가 필요하다고 사료된다.</p>
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"제안하는 알고리즘은 1회 학습 소요시간을 기존 알고리즘보다 얼마나 감소시켰어?",
"1회 학습 소요시간을 제안하는 알고리즘에서는 얼마나 줄였지?"
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인공물ED
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IEEE \(802.15.4\mathrm{g}\) SUN 시스템용 RF 주파수 합성기의 구현
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<h1>III 주파수 합성기 회로 설계</h1><p>일반적으로 송수신기에서는 (I-Q) 신호 즉, 90도 위상차를 가지는 두 신호를 생성하기 위하여 사용대역 보다 2 배 높은 주파수가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 전압 제어 발진기의 발진 주파수가 사용 주파수 \(779 \sim 928 \mathrm{MHz} \) 의 2 배인 \( 1558 \sim 1856 \mathrm{MHz} \) 을 포함하도록 주파수 합성기를 설계하였다. 또한 각 채널의 출력 주파수 설정에 있어 유연성을 확보하기 위하여 소수를 생성 할 수 있는 분수형-N (fractional-N) 주파수 합성기를 사용한다. 제안한 주파수 합성기는 그림 3에 나타낸 것과 같이 위상 주파수 검출기(phase frequency detector), 전하 펌프(charge pump), 전압 제어 발진기, \( 1 / 2 \) 분주기 (frequency divider), \( 1 / 2 \) 프리스케일러(prescaler), 64\(\sim\)127 정수형 분주기, 소수 분주를 하기 위한 델타-시그마 \( \left(\Delta-\sum\right) \) 모듈레이터로 구성된다. 저역통과 필터는 수동 3 차 필터로 설계하였으며, 칩 제작 후 튜닝 등을 고려하여 오프-칩(off-chip)형태로 구성한다.</p><h2>가. 전압 제어 발진기</h2><p>무선 통신 시스템에서는 국부 발진 신호를 생성하는 주파수 합성기의 성능에 따라 송수신 신호의 품질이 결정된다. 특히 국부 발진 신호를 최종적으로 생성하는 전압 제어 발진기의 잡음과 스퓨리어스 특성이 우수하여야 국부 발진 신호의 품질이 좋아진다. 우수한 위상 잡음 특성을 얻기 위하여 본 연구에서는 그림 4 와 같이 Q 특성(quality factor, Q)이 높은 LC 탱크 구조를 공진부로 적용하였으며, \( 1.5 \sim 1.9 \mathrm{GHz} \) 의 사용 주파수 대역에서 전력소모 및 파형 대칭성이 우수한 NP 코어 토폴로지를 선택하였다. 제안한 주파수 합성기는 광대역 주파수 특성을 가져야한다. 따라서 잡음 특성을 다소 희생하더라도 넓은 범위의 주파수 조정 특성을 얻기 위하여 13 단계로 광대역 조정이 가능한 캡-뱅크 (cap-bank)를 사용하였다. 또한 LC 탱크 발진기의 커패시터는 광대역 사용 주파수 범위 \( 1558 \sim 1856 \mathrm{MHz} \) 에 적합한 \( 339 \sim 892 \mathrm{fF} \) 의 광범위 변화 특성을 갖는 바랙터 다이오드(varactor diode)를 채택하였다. 그림 5는 설계된 전압 제어 발진기의 제어전압에 따른 주파수 변화 시뮬레이션 결과를 나타낸 것으로, 전압 제어 발진기의</p><p>출력 주파수 범위는 \( 1481 \sim 2077 \mathrm{MHz} \) (중심 주파수 대비 약 \( 33.5 \%) \) 의 매우 넓은 광대역 특성을 보였다. 이는 목표 값인 \( 1558 \sim 1856 \mathrm{MHz} \) 에 비해 낮은 주파수에서는 \( 77 \mathrm{MHz} \), 높은 주파수에서는 \( 221 \mathrm{MHz} \) 의 여유가 있다. 이러한 넓은 주파수 여유분은 칩 제작공정 오차에 의해서 발생하는 칩 특성변화에 대한 대비책이며, 높은 주파수에서 여유를 더 많이 둔 것은 제작된 칩에서 발생하는 기생성분에 의한 지연시간을 고려했기 때문이다.</p><p>한편, 광대역이면서 저잡음 특성을 동시에 얻기 위하여 VCO 에는 \( 1 / f^{3} \) 과 \( 1 / f^{2} \) 위상 잡음을 유발하는 바이어스 회로는 사용하지 않았으며, VDD 전원의 변화에 따른 출력 특성 변화를 최소화하기 위하여 \( 1.6 \mathrm{~V} \) 정전압원(voltage regulator)을 사용하였다. 또한 센서노드의 전체 소비전력 절감을 위하여 전압 제어 발진기의 전원을 차단할 수 있도록 제어부도 추가 하였다.</p><table border><caption>표 1. PLL 주파수 생성 계획</caption><tbody><tr><td>Fpll(\(\mathrm{MHz}\))</td><td>Fvco(\(\mathrm{MHz}\))</td><td>N</td><td>Fractional</td><td>Err.((\(\mathrm{Hz}\)))</td></tr><tr><td>779.0000000</td><td>1558.0000000</td><td>97</td><td>0.3750000</td><td>0</td></tr><tr><td>781.0000000</td><td>1562.0000000</td><td>97</td><td>0.6250000</td><td>0</td></tr><tr><td>783.0000000</td><td>1566.0000000</td><td>97</td><td>0.8750000</td><td>0</td></tr><tr><td>785.0000000</td><td>1570.0000000</td><td>98</td><td>0.1250000</td><td>0</td></tr><tr><td>787.0000000</td><td>1574.0000000</td><td>98</td><td>0.3750000</td><td>0</td></tr><tr><td>868.3000183</td><td>1736.6000366</td><td>108</td><td>0.5375023</td><td>36.6</td></tr><tr><td>906.0000000</td><td>1812.0000000</td><td>113</td><td>0.2500000</td><td>0</td></tr><tr><td>908.0000000</td><td>1816.0000000</td><td>113</td><td>0.5000000</td><td>0</td></tr><tr><td>910.0000000</td><td>1820.0000000</td><td>113</td><td>0.7500000</td><td>0</td></tr><tr><td>912.0000000</td><td>1824.0000000</td><td>114</td><td>0.0000000</td><td>0</td></tr><tr><td>914.0000000</td><td>1828.0000000</td><td>114</td><td>0.2500000</td><td>0</td></tr><tr><td>916.0000000</td><td>1832.0000000</td><td>114</td><td>0.5000000</td><td>0</td></tr><tr><td>918.0000000</td><td>1836.0000000</td><td>114</td><td>0.7500000</td><td>0</td></tr><tr><td>920.0000000</td><td>1840.0000000</td><td>115</td><td>0.0000000</td><td>0</td></tr><tr><td>922.0000000</td><td>1844.0000000</td><td>115</td><td>0.2500000</td><td>0</td></tr><tr><td>924.0000000</td><td>1848.0000000</td><td>115</td><td>0.5000000</td><td>0</td></tr></tbody></table><h2>나. 프리스케일러</h2><p>주파수 합성기 전체 블록 중 가장 빠른 주파수로 동작하는 전압 제어 발진기의 출력 주파수를 일반 분주기가 분주하기에는 무리가 따르므로 프리스케일러가 사용되어야 하며, 매우 빠른 동작속도를 요구한다. 본 연구에서는 정적구조 대신 동적구조를 사용한 TSPC(true single phase clock) 회로를 이용하여 D-F/F 을 구성 한 후 \( 1 / 2 \) 분주기를 설계하였다. 기존 정적구조의 회로에 비하여 TSPC 회로는 전하공유 현상이 적기 때문에 매우 빠른 동작속도를 보장한다. 시뮬레이션 결과 \( 5.0 \mathrm{GHz} \) 이상의 주파수에서 동작하는 우수한 성능을 보였다.</p><h2>다. 정수형 분주기</h2><p>위상 주파수 검출기로 입력되는 기준클록 \( 8 \mathrm{MHz} \) 와 정수형 분주기의 출력을 일치시키기 위하여 전압 제어 발진기 출력단 \( 1 / 2 \) 프리스케일러의 출력 주파수를 64\(\sim\) 127의 분주비로 분주 할 수 있는 정수형 분주기를 설계 하였다. \(1/64 \sim 1/127\)분주기는 D-F/F 과 논리 게이트를 이용한 \( 1 / 2,3 \) 분주기를 비동기식으로 6 개 연결하여 구현하였으며, 6 비트의 제어 신호를 통하여 \( 1 / 64 \sim 1 / 127 \) 의 분주비를 얻었다.</p><h2>라. 델타-시그마 모듈레이터</h2><p>주파수 합성기의 분주비를 소수점 아래까지의 값으로 생성하고 분수형 스퓨리어스를 억제하기 위하여 24 비트 제어 신호에 의하여 동작하는 3차 MASH형 델타-시그마 모듈레이터를 RTL(Register Transfer Level)로 설계 하였다. 표 1 은 분수형- N 분주기에 의한 주파수 생성계획을 나타낸 것이다.</p><h2>마. 저역통과 필터</h2><p>전압 제어 발진기는 입력 제어 전압에 따라 출력 주파수가 달라지므로 매우 안정화된 전압이 입력되어야 한다. 전단에 위치한 전하 펌프로부터 출력되는 전압에는 고주파 성분의 잡음이 포함되어 있으므로, 저주파 성분만 통과시키기 위하여 저항.커패시터를 사용한 저역통과 필터를 사용한다. 스퓨리어스 성분 및 잡음 감쇄비가 높은 3차 저역통과 필터를 사용하였으며, 필터 대역폭은 일반적으로 기준 주파수 \( (8 \mathrm{MHz}) \) 의 \( 1 / 20 \) 부터 설정할 수 있으나 본 연구에서는 안정적인 응답특성 및 차단 특성 개선을 고려하여 \( 1 / 200 \) 인 \( 40 \mathrm{KHz} \) 로 설정하였다. 또한 칩 제작 이후 기생성분에 의한 성능변화에 유연하게 대처하기 위하여 외부에서 튜닝이 가능하도록 오프-칩 형태로 설계하였다.</p><h2>바. 주파수 합성기 공통 회로</h2><p>위상 주파수 검출기와 전하 펌프 또한 전압 제어 발진기만큼 주파수 합성기 성능에 미치는 영향이 크므로 최적화하여 설계해야 한다. 위상 주파수 검출기는 D-F/F 과 부정 논리합(NOR) 회로를 이용하여 설계하였으며, 데드존(dead-zone) 현상이 발생하지 않는 구조를 채택하였다. 기준(reference) 주파수 신호는 사용 주파수가 인접 채널 간격 \( 2 \mathrm{MHz} \) 에 영향을 미치지 않게 하기 위하여 기본 스퓨리어스(fundamental spurious tone)가 멀리 떨어진 영역에 발생하는 \( 8 \mathrm{MHz} \) 로 결정하였다. 표 2 는 PLL 설계에 사용된 주요 변수이다.</p>
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"표 1. PLL 주파수 생성 계획에서 779.0000000의 N은 무슨 값인가?",
"표 1. PLL 주파수 생성 계획에서 어느 Fpll에 Err.가 36.6으로 나왔는가?"
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인공물ED
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용접 불량 검사를 위한 음향공진 검사 장치 개발
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<h1>1. 서 론</h1><p>기계장치의 제작에 필수적인 요소인 용접방법으로는 아크 용접이 대표적으로 사용되고 있다. 가장 일반적인 방법이며, 용접 하고자 하는 모재와 용접봉 사이에 아크를 발생시켜 용접봉을 녹여 접합하는 방식이다. 아크 용접은 작업이 간단하고 기계적 화학적 후 처리가 불필요해 많이 사용되는 방법이다. 그러나 용접 부위가 미세 하거나 작업자의 능력에 따라 품질이 좌우되는 단점이 있으며, 열 변형, 수축, 응력에 의한 균열 등이 발생되는 단점이 있다. 이에 비해 마찰 교반 용접은 아크 용접 법과 비교해 볼 때 매우 작은 변형과 고강도의 양호한 용접 품질을 나타내는 용접 방법이어서, 특히 자동차 부품 제조 분야에서 많이 사용하고 있다.</p><p>그러나 기본적으로 용접 방법이 갖는 문제점은 용접 부위의 품질 검사가 곤란하다는 점이다. 즉 육안 검사 이외에 내부 검사가 어렵기 때문에 이를 검사하기 위한 다양한 방법들이 사용되고 있다. 그 중에서 대표적인 방식으로는 비전 검사 방식이 있다. 용접 이미지를 취득하여 영상 분할, 윤곽선 추출, 특징 값 추출, 패턴인식 등의 순서를 통해 용접 불량을 검출하고 있다. 비전 검사 방식의 경우에는 비전이라는 특성상 외부 환경에 매우 민감하며, 이를 적절하게 통제하여야 하는 문제점이 있다. 특히 가공 라인의 경우에는 절삭유, 분진, 가공 후 발생한 이물질이 매우 많은 열악한 환경이며, 비전검사시에 이러한 이물질이 제품에 부착되어 있는 경우에는 오 판정을 할 확률이 매우 높아지기 때문에 가성 불량(양품을 불량으로 판정 하는 경우)이 발생할 확률이 매우 높아진다는 단점이 있다.</p><p>뿐만 아니라 ICT 기술의 발달과 더불어 스마트 팩토리 구축이 산업계의 화두로 떠오른 이후로 초음파를 이용한 용접 불량 검출을 위한 연구가 진행되었다. 초음파 검사의 경우에는 초음파의 특성상 매질을 반드시 거쳐야 하기 때문에 용액에 담그고 측정을 진행하여야 하며, 세척 과정이 별도로 추가 되어야 하므로 이로 인한 검사 시간의 증가가 필수적으로 발생한다. 방사선 검사의 경우에는 검사 장비가 매우 고가이며, 특히 방사선 물질이 인체에 해롭기 때문에 전문가를 반드시 확보해야 하는 문제점이 있다. 기업에서 쉽게 도입하기 어려운 문제점이 있다. 또한 방사선 검사의 경우에는 제품 하나하나 방사선 사진을 찍어 분류를 해야하기 때문에 빠른 검출에 문제점이 있다. 이외에도 변위 센서 (LVDT), 압전형 힘 센서와 압전형 변위 센서를 이용한 측정을 통해 용접 불량을 검출하는 연구가 진행되었다. 변위 센서의 경우에는 본 연구에서 측정하고자 하는 제품의 불량을 찾기에 적합하지 않았다. 이 외에도 전통적인 방법인 자분 탐상 검사, 와류 탐상 검사 등의 다양한 방법으로 문제점을 찾아내는 연구들이 진행되었다. 자분 탐상 검사는 반드시 자분이 제품의 틈새로 침투하도록 하기 위한 프로세스가 필요하며, 자분이 침투된 부분을 확인하기 위한 인력이 필요하며, 최종적으로 세척 공정이 추가되어야 한다. 와류 탐상 검사의 경우에는 표면의 크랙은 확실하게 측정할 수 있으나, 내부에 있는 크랙은 측정이 불가능한 단점을 가지고 있다.</p><p>본 연구에서는 마찰 교반 용접 방법으로 용접한 부품의 불량을 빠르고 쉽게 검사 할 수 있는 검사 장치를 디자인하고 개발하여 자동차 공조장치 부품의 시험에 적용하였다. 이를 위하여 음향공진 검사방법을 적용하였다. 음향공진 방법은 테스트 샘플의 고유 진동수를 분석하여 용접 불량 여부를 판단하는 방법으로 1 초 이내의 매우 빠른 검사 시간과 자동화 구성이 간단한 장점을 가지고 있다.</p><p>음향공진 방법을 활용하기 위해서는 측정하고자 하는 샘플의 고유진동수를 확인하여야 한다. 고유 진동수는 임팩트 해머를 사용한 테스트를 통해 알 수 있다.</p><p>이러한 진동 모델을 수학적 형태로 표시하면 다음과 같다.</p><p>\( \mathrm{f}(\mathrm{t})=m \ddot{x}+c \dot{x}+k x \)<caption>(1)</caption></p><p>수식 (1)에서 \( \mathrm{m} \) 은 질량, \( \mathrm{c} \) 는 댐핑 계수, \( \mathrm{k} \) 는 강성 계수이다.</p><p>수식 (1) 미분 방정식은 다음과 같은 특성 방정식을 만족한다.</p><p>\( \mathrm{ms}^{2}+c s+k=0 \)<caption>(2)</caption></p><p>수식 (2)에서 \( \mathrm{s} \) 는 복소수 값을 갖는 진동수 변수이다. 수식 (2)와 같은 특성 방정식은 다음과 같은 두개의 복소수 근을 가지게 된다.</p><p>\( \lambda_{1,2}=-\sigma \pm j \omega \)<caption>(3)</caption></p><p>수식 (3)에서 \( \sigma \) 는 mode1에 대한 감쇠 요소를 나타내며, \( \omega \) 는 mode1에 대한 감쇠 고유진동수 이다. 따라서 완전한 식은 수식 (4)와 같다.</p><p>\( \mathrm{x}(\mathrm{t})=A e^{\lambda_{1} t}+B e^{\lambda_{2} t} \)<caption>(4)</caption></p><p>수식 (4)를 통해 물체의 고유 진동수를 찾아낼 수 있다.</p><p>고유 진동수 분석을 통해 마찰 교반용접으로 용접된 기계부품의 불량 여부를 측정하기 위한 검사 장치를 개발하였다. 이를 위해 용접 불량 샘플의 고유 진동수를 측정하기 위한 DAQ 장치를 개발하였으며, 측정된 신호를 산업현장에서 빠르게 분석할 수 있는 분석 소프트웨어를 개발 하여 운용하였다.</p>
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"용접 불량은 어떻게 검출하지?",
"용접방법은 기계장치의 제작에 필수적인 요소인가?",
"아크 용접은 대표적인 용접방법이지?",
"기계장치의 제작에 필수적인 요소는 무엇인가?",
"용접 부위가 미세 하거나 작업자의 능력에 따라 품질이 좌우되는 단점이 있는 용접은 아크용접이니?",
"아크 용접은 왜 많이 사용되는가?",
"작업이 간단하고 기계적 화학적 후 처리가 불필요해 많이 사용되는 용접방식은 마찰 교반용접이지?",
"아크 용접은 어디에 아크를 발생시켜 용접봉을 녹여 접합하니?",
"자동차 부품 제조 분야에서 많이 사용되고 있는 용접방식은 무엇인가?",
"아크 용접은 어떻게 하는 것이지?",
"마찰 교반 용접이 자동차 부품 제조 분야에서 많이 사용되고 있는 이유는 뭐야?",
"매우 작은 변형과 고강도의 양호한 용접 품질을 나타내는 용접 방법은 마찰 교반 용접이지?",
"기본적으로 용접 방법이 갖는 문제점 무엇이지?",
"비전 검사 방식의 경우에는 비전이라는 특성상 어디에 매우 민감하니?",
"특성상 외부 환경에 매우 민감하며 이를 적절하게 통제하여야 하는 문제점을 가진 검사 방식은 무엇이지?",
"매질을 거쳐야 하기 때문에 용액에 담그고 측정을 진행하는 검사는 무엇이지?",
"초음파 검사의 경우에는 초음파의 특성상 무엇을 반드시 거쳐야 하니?",
"검사 장비가 매우 고가인 검사방식은 뭐야?",
"방사선 검사는 왜 빠른 검출에 문제점이 있어?",
"초음파 검사는 왜 검사 시간의 증가가 필수적으로 발생하는가?",
"자분이 제품의 틈새로 침투하도록 하기 위한 프로세스가 필요한 검사는 무엇이니?",
"와류 탐상 검사의 단점은 뭐야?",
"표면의 크랙을 확실하게 측정할 수 검사는 자분 탐상 검사인가?",
"자분 탐상 검사가 인력이 필요하며, 최종적으로 세척 공정이 추가하는 이유는 무엇때문이니?",
"음향공진 방법츼 장점은 뭐야?",
"</p><p>\\( \\mathrm{f}(\\mathrm{t})=m \\ddot{x}+c \\dot{x}+k x \\) 에서 댐핑 계수는 무엇인가?",
"고유 진동수는 무엇을 사용한 테스트를 통해 알 수 있니?",
"고유 진동수를 알기 위해 임팩트 해머를 사용한 테스트의 수식은</p><p>\\( \\mathrm{f}(\\mathrm{t})=m \\ddot{x}+c \\dot{x}+k x \\)인가?",
"임팩트 해머를 사용한 테스트를 통해 무엇을 알 수 있어?",
"음향공진 방법의 검사시간은 어느 정도야?",
"</p><p>\\( \\mathrm{f}(\\mathrm{t})=m \\ddot{x}+c \\dot{x}+k x \\) 에서 \\( \\mathrm{k} \\) 는 질량이지?",
"</p><p>\\( \\mathrm{ms}^{2}+c s+k=0 \\)<caption>에서 복소수 값을 갖는 진동수 변수는 무엇이니?",
"무엇을 통해 마찰 교반용접으로 용접된 기계부품의 불량 여부를 측정하기 위한 검사 장치를 개발했어?",
"고유 진동수 분석을 통해으로 어떤 용접방법으로 용접된 기계부품의 불량 여부를 측정하기 위한 검사 장치를 개발했지?",
"용접 불량 샘플의 고유 진동수를 측정하기 위한 장치는 뭐야?",
"DAQ 장치는 개발하였는가?",
"용접 하고자 하는 모재와 용접봉 사이에 아크를 발생시켜 용접봉을 녹여 접합하는 방식의 용접방법은 무엇이지?",
"아크 용접은 가장 일반적 대표적으로 사용되는 용접방식이니?",
"</p><p>\\( \\mathrm{ms}^{2}+c s+k=0 \\)에서 \\( \\mathrm{s} \\) 는 뭐야?",
"가공 라인의 경우에는 비전검사시 왜 오판정을 할 확률이 매우 높아져서 가성 불량이 발생할 확률이 매우 높아지니?",
"</p><p>\\( \\mathrm{f}(\\mathrm{t})=m \\ddot{x}+c \\dot{x}+k x \\)에서 \\( \\mathrm{m} \\) 은 뭐야?",
"아크 용접은 열 변형, 수축, 응력에 의한 균열 등이 발생되는 단점말고 어떤 단점이 또 있지?",
"방사선 검사는 방사선 물질이 인체에 해롭기 때문에 전문가를 반드시 확보해야 하는 문제가 있지?",
"내부에 있는 크랙은 측정이 불가능하지만 표면의 크랙은 확실하게 측정할 수 있는 검사 방법은 무엇인가?",
"음향공진 방법은 테스트 샘플의 무엇을 분석해서 용접 불량 여부를 판단하니?",
"고유 진동수를 알기 위해 임팩트 해머를 사용한 테스트의 수식은 무엇이야?",
"</p><p>\\( \\mathrm{f}(\\mathrm{t})=m \\ddot{x}+c \\dot{x}+k x \\)은 고유 진동수를 알기 위한 테스트이지?",
"테스트 샘플의 고유 진동수를 분석하여 용접 불량 여부를 판단하는 방법은 뭐야?"
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인공물ED
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용접 불량 검사를 위한 음향공진 검사 장치 개발
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<h1>2. 용접불량 검사장치 설계 및 제작</h1><h2>\( 2.1 \) 검사 장치 구성</h2><p>본 연구에서는 용접 불량을 검출하기 위한 검사 장치를 개발 하였으며 그림 1 은 검사 장치 구성도를 나타내고 있다. 용접 불 량을 검출하기 위해 용접 샘플에 진동을 발생시키기 위한 수동 해머(PCB 806C03)를 사용하였으며, 진동 정보를 취득하기 위 해서 마이크로폰(PCB 1130F20) 을 사용하였다.</p><p>\( \mathrm{DAQ} \) 와 분석 소프트웨어는 본 연구에서 개발하였다.</p><h2>2.1.1 하드웨0어 설계</h2><p>그림 2 는 하드웨어 회로도를 나타내고 있다. 본 연구에서는 산업에서 많이 사용하는 IEPE (Integrated Electronics Piezo- Electric) 방식의 마이크로폰(모델명130E20)과 IEPE 방식의 힘 센서를 내장한 수동 해머(모델명 086C03)를 사용하였다. 마이 크로폰은 샘플을 타격하였을 때 샘플의 고유진동수를 측정하기 위해 사용되는 센서이며, 수동 해머는 샘플에 타격하여 진동을 발생시키는 역할을 담당한다.</p><p>힘 센서는 수동 해머에 내장 되어있으며, 데이터 수집 트리거 로 사용된다. IEPE방식의 장점은 센서를 구동하기 위해서 반드시 필요한 전원선과 신호선을 함께 공유 함으로써 2 wire 만으로 사 용 할 수 있기 때문에 간편한 연결과 유지보수 면에서 큰 장점이 있어 산업에서 많이 사용하고 있는 방식이다. 본 연구에서 개발한 \( \mathrm{DAQ} \) 하드웨어는 IEPE 방식의 센서를 사용하도록 하기 위해서 IEPE드라이버(DC \( 18 \mathrm{~V}, 2 \mathrm{~mA} \) 전원공급) 회로를 내장하였다. 24- bit 분해능을 위해 ADS1278 ADC칩을 탑재하였다. 응용분야에 따 라 3 축 \( (\mathrm{X}, \mathrm{Y}, \mathrm{Z}) \) 센서를 사용하여야 할 필요가 있기 때문에 4 채널을 구현하였다. 멀티 채널로 부터 데이터 수집을 원활히 하기 위해서 본 연구에서는 32-bit MCU (STM32F407ZET)을 사용하여 DAQ</p><p>회로를 구성하였다. 본 연구에서는 DAQ 하드웨어의 통신 방식으 로 TCP/IP 방식을 채택하였다. 8 채널을 구성하고 한다면 두개의 \( \mathrm{DAQ} \) 를 사용하면 되기 때문에 TCP/IP방식은 매우 유용한 방법이 라 할 수 있다. 또한 DI/O 입출력 회로를 탑재하여 입력 4채널과 출력 4채널의 \( \mathrm{IO} \) 를 구성하였다. \( \mathrm{DI}( \) 디지털 입력)는 외부 신호와</p><p>연동하기 위해서 사용하고, \( \mathrm{DO} \) (디지털 아웃)는 판정결과 등을 사 용자에게 피드백 하기 위해 주로 사용된다.</p><p>그림 3은 (a)아날로그 입력부와 (b)ADC 회로부의 회로도를 나타내고 있다.</p><p>그림 4는 회로 설계를 바탕으로 제작한 DAQ 하드웨어의 PCB 보드 모습을 나타내고 있다. 제작한 \( \mathrm{PCB} \) 보드의 사이즈는 110 \( \mathrm{mm} \times 110 \mathrm{~mm} \) 이며 컴팩트한 디자인을 구현하였다. 센서 입력 커넥터는 현장에서 가장 많이 사용하는 BNC 타입의 커넥터를 적용하였다.</p>
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"마이크로폰은 샘플에 충격을 가하여 진동을 발생시키는 역할을 한다.",
"DI(디지털 입력)은 판정결과를 사용자에게 피드백 하기 위해 주로 사용한다.",
"용접 샘플에 진동을 발생시켜 용접 불량을 검출하기 위해 사용되는 것은 무엇인가?",
"산업에서 많이 사용하고 있으며, 센서를 구동하기 위한 전원선과 신호선을 공유하여 연결이 간편한 방식은 무엇인가?",
"진동 정보를 획득하기 위해서는 수동 해머를 사용해야 한다."
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인공물ED
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Dead-Time 적응제어 기능을 갖는 PWM CMOS DC-DC 부스트 변환기
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<h2>2.2 CCR을 이용한 Dead-Time 적용제어</h2><p>고정된 dead-time을 갖는 기존의 gate driver에서 발생하는 loss를 최소화하기 위해, 참고문헌 [4]에서 그림 4와 같은 dead-time 적응제어 기능을 갖는 회로를 제안하였다. 여기서 사용된 CCR(CMOS-Control Rectifier) 회로는 그림 5 와 같다.</p><p>이 논문에서는 \( \mathrm{V}_{\mathrm{LX}} \)와 \( \mathrm{V}_{\text {OUT }} \)을 비교하여 \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \)의 상태를 결정함으로써 dead-time 적응제어 기능을 구현하였다. \( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \) 이 off되고 \( \mathrm{V}_{\mathrm{LX}} \) 가 증가하여 \( \mathrm{V}_{\mathrm{OUT}} \)보다 커지게 되면 비교기가 동작하여 즉시 \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \) 를 on시키게 된다. 따라서 \( \mathrm{T}_{\mathrm{D}} \)는 \( \mathrm{T}_{\mathrm{D}_{-} \mathrm{OPT}} \)에 근접하게 된다. 또한 DCM 동작시 인덕터 전류가 0 이 되면 \( \mathrm{V}_{\mathrm{LX}} \)는 감소하게 되고 Vout보다 작아지게 되면, 비교기가 상태를 바꾸어서 \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \)를 off시키게 되어 역전류를 방지하게 된다.</p><p>그러나 그림 4의 회로를 사용한 DC-DC Boost 변환기를 CCM에서 동작시킬 경우, 두 개의 스위치 \( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \)과 \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \)가 동시에 on이 되는 overlapping 구간이 발생하게 되어 시스템의 효율이 감소하는 문제점이 발생한다.</p><p>그림 6은 그림 4의 회로를 모의실험한 결과이다. NMOS 스위치의 게이트 신호인 \( \mathrm{V}_{\mathrm{N}} \)이 'high'가 되면, \( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \)은 on이 되고 \( \mathrm{V}_{\mathrm{LX}} \)는 감소하게 된다. 전압 \( \mathrm{V}_{\mathrm{LX}} \)가 감소하여 출력전압 Vout보다 작아지면 비교기의 상태가 바뀌어서 PMOS 스위치 \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \)가 비로소 off된다. 따라서 \( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \)이 on이 되고 \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \)가 off될 때까지 약 \( 4.5 \mathrm{ns} \)의 overlapping 구간이 발생한다. 이처럼 두 개의 전력 스위치가 동시에 on이 되는 overlapping 구간이 발생하게 되면, DC-DC Boost 변환기의 효율은 감소하게 된다.</p><h2>2.3 제안된 Dead-Time 적응제어</h2><p>본 논문에서 제안하는 dead-time 적응제어 기능을 갖는 ADTC(Adaptive Dead-Time Control) gate driver 회로를 그림 7에 나타내었다. 제안된 회로는 dead-time 적응제어 기능을 갖기 때문에 고정된 dead-time 방식에서 발생하는 body-diode conduction loss와 charge-sharing loss를 최소화할 수 있으며, CCM에서 동작하는 경우에도 전력 스위치들이 동시에 on이 되는 구간이 발생하지 않도록 설계하여 시스템의 효율을 향상시켰다.</p><p>그림 4 의 기존 방식에서는 \( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \)만 클록(CLK)에 의해서 동작하고 \( \mathrm{MP}_{\mathrm{P}} \)는 CCR에 의한 적응제어로 동작하기 때문에 \( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \)이 on 될 때 overlapping 구간이 발생하였다. 따라서 본 논문에서는 그림 8에서와 같이 간단한 Non-Overlapping Signal Generator(NOSG)를 사용하여 클록으로부터 겹치지 않는 신호인 CP와 \( \overline{\mathrm{CP}} \)를 생성하여 사용한다.</p><p>CP는 NMOS 스위치를 구동하는데 사용되고, \( \overline{\mathrm{CP}} \)는 PMOS 스위치의 dead-time 적응제어 회로에 사용된다. 따라서 제안된 회로는 DCM 동작 시에는 기존 방식과 같은 dead-time 적응제어 기능과 역 전류 차단 기능을 가지며, CCM에서 동작하는 경우에는 그림 9 의 모의실험 결과에서 보듯이 기존방식에서 발생하던 overlapping 구간이 발 생하지 않게 된다. 모의실험 결과 제안된 회로는 NMOS 스위치가 on이 되기 전에 PMOS 스위치가 먼저 off되며, 약 \( 9.4 \mathrm{ns} \) 정도의 non-overlapping 구간이 발생 한다.</p>
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[
"CCR 회로는 고정된 dead-time을 갖는 기존의 gate driver에서 발생하는 loss를 최소화를 위해서 어떤 기능을 가지고 있지?",
"dead-time 적응제어 기능을 가지는 회로는 고정된 dead-time을 갖는 기존의 어디에서 발생하는 loss를 최소화하기 위해서 제안했지?",
"dead-time 적응제어 기능을 위해서 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{LX}} \\)와 \\( \\mathrm{V}_{\\text {OUT }} \\)을 비교해서 무엇의 상태를 결정했지?",
"dead-time 적응제어 기능을 갖는 회로로 기존의 gate driver에서 발생하는 loss를 최고 적게하기 위해서 사용한 회로의 이름은 무엇이지?",
"\\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{LX}} \\)는 감소는 DCM 동작 시 인덕터 전류가 몇일 때 일어나지?",
"Vout보다 DCM 동작시 인덕터 전류가 0 이 되면 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{LX}} \\)는 감소하고 이로 인해 비교기가 상태를 바꾸어서 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{P}} \\)를 off하면서 무엇을 방지하지?",
"overlapping 구간이 DC-DC Boost 변환기를 CCM에서 동작시킬 경우에 무엇이 감소하지?",
"CCM에서 DC-DC Boost 변환기를 동작시킬 때에는 두 개의 스위치 인 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)과 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{P}} \\)가 한꺼번에 on이 되는 구간을 무엇이라고 하지?",
"\\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)은 on이 되면서 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{LX}} \\)는 낮아지는 경우는 NMOS 스위치의 게이트 신호가 무엇이 될 때이지?",
"PMOS 스위치 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{P}} \\)가 off가 될 경우는 출력 전압이 Vout보다 작아질 경우로 무엇이 감소할 때이지?",
"발생한 overlapping 구간은 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)이 on이 되고 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{P}} \\)가 off될 때 얼마이지?",
"dead-time 적응제어 기능을 갖는 ADTC gate driver 회로는 고정된 dead-time 방식에서 생기는 무엇을 최소화 할 수 있지?",
"즉시 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{P}} \\) 를 on시키게 될 경우로 무엇이 동작할 때 이지?",
"dead-time 적응제어 기능을 가지며 시스템의 효율을 향상시킬 수 있는 회로의 이름은 무엇이지?",
"dead-time 적응제어 기능을 갖는 회로는 시스템의 효율 향상을 위해서 CCM에서 동작하는 경우에 전력 스위치들이 동시에 무엇이 되는 구간을 없게 했지?",
"즉시 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{P}} \\) 를 on시키는 상태로 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\) 이 off되고 증가된 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{LX}} \\) 가 무엇보다 커질 때이지?",
"간단한 Non-Overlapping Signal Generator(NOSG)를 사용하여 생성한 CP는 무엇이지?",
"\\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)이 on 될 때 overlapping 구간이 발생하는 문제를 해결하기 위해서 CP와 \\( \\overline{\\mathrm{CP}} \\)를 무엇을 사용하여 생성했지?",
"\\( \\overline{\\mathrm{CP}} \\)의 경우 PMOS 스위치의 dead-time 적응제어 회로에 이용이 되고 CP는 무엇을 구동할 때 사용되지?",
"PMOS 스위치의 dead-time 적응제어 회로에 사용되는 클록과 관련된 신호는 무엇이지?",
"\\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)은 on이 되고 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{LX}} \\)는 감소하게 하는 것은 NMOS 스위치의 게이트 신호인 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{N}} \\)이 'low'가 될 때 이지?",
"약 \\( 4.5 \\mathrm{ns} \\)의 overlapping 구간은 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)이 off이 되고 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{P}} \\)가 off될 때까지 발생하지?",
"\\( \\overline{\\mathrm{CP}} \\)는 PMOS 스위치, CP는 NMOS 스위치와 관련이 있지?",
"body-diode conduction loss와 charge-sharing loss는 고정된 dead-time 방식에서 생기며 이를 낮추고 CCM에서 작동하는 경우에도 전력 스위치가 전체 on이 되는 구간이 생기지 않게 설계하므로써 dead-time 적응제어 기능이 있는 회로는 시스템의 효율을 향상할 수 있지?"
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인공물ED
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Dead-Time 적응제어 기능을 갖는 PWM CMOS DC-DC 부스트 변환기
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<h1>Ⅴ. 결론</h1><p>본 논문에서는 dead-time 적응제어 기능을 갖는 PWM DC-DC 부스트 변환기를 설계하였다. DCM 뿐만 아니라 CCM에서도 전력 트랜지스터가 동시에 'on'이 되는 구간이 없도록 설계하여 전 부하전류 범위에서 높은 효율을 얻을 수 있도록 하였다. CMOS \( 0.35 \mu \mathrm{m} \) 공정을 이용하여 모의실험한 결과 설계된 회로는 \( 500 \mathrm{kHz} \)의 스위칭 주파수로 동작시 \( 2.5 \mathrm{V} \)의 입력 전압으로부터 약 \( 4 \mathrm{mV} \)의 리플 특성을 갖는 안정된 \( 3.3 \mathrm{V} \)의 전압을 출력한다. 설계된 회로는 부하 전류가 \( 90 \mathrm{mA} \) 이상에서는 \( 90 \% \) 이상의 효율을 갖으며, 부하 전류가 \( 135 \mathrm{mA} \) 일 때 최대 \( 97.3 \% \)의 효율 특성을 보인다. 본 논문에서 제안된 dead-time 적응제어 기법은 부스트가 필요한 다양한 응용분야의 DC-DC 변환기 에 적용될 수 있다.</p>
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"본문에서는 어떤 제어 기능을 갖는 PWM DC-DC 부스터 변환기를 설계하였는가?",
"본문에서는 dead-time 적응제어 기능을 갖는 무엇을 설계하였는가?",
"DCM과 CCM 모두 어떤 것이 동시에 'on'이 되는 구간이 없도록 설계되었는가?",
"모의실험에서 설계된 회로는 몇 \\( \\mathrm{kHz} \\)의 스위칭 주파수로 동작하게 했는가?",
"설계한 회로대로 모의실험이 진행되었다면 전압은 어떤 특성을 갖는가?",
"설계된 회로의 부하 전류가 \\( 90 \\mathrm{mA} \\) 이상일 때 몇 \\(\\% \\)의 효율을 갖는가?",
"설계된 회로에서 부하전류가 \\( 135 \\mathrm{mA} \\) 일 때 최대 몇 \\( \\% \\)의 효율 특성을 보이는가?",
"설계된 회로에서 최대 \\( 97.3 \\% \\)의 효율 특성을 보이려면 부하 전류가 몇이어야 하는가?",
"CCM과 DCM에서 전력 트랜지스터가 동시에 'on'이 되는 구간이 없도록 설계한 것은 어느 범위에서 높은 효율을 얻을 수 있기 위함인가?",
"dead-time 적응제어 기법은 어떤 것이 필요한 다양한 응용분야의 DC-DC 변환기에 적용될 수 있는가?",
"CMOS \\( 0.35 \\mu \\mathrm{m} \\) 공정을 이용한 모의실험은 어떻게 전압이 출력되는가?",
"설계된 회로가 \\( 90 \\% \\) 이상의 효율을 갖기 위해서는 어떤 전류가 \\( 90 \\mathrm{mA} \\) 이상이어야 하는가?",
"전 부하전류 범위에서 높은 효율을 얻기 위해서는 DCM과 CCM 모두 어떤 구간이 없어야 하는가?",
"전력 트랜지스터가 동시에 'on'이 되는 구간이 없어야 하는 구간은 DCM과 CCM에 존재하는가?",
"본문에서 설계한 PWM DC-DC 부스트 변환기에는 dead-time 적응제어 기능이 갖춰져 있는가?",
"\\( 2.5 \\mathrm{V} \\)의 압력 전압으로부터 약 \\( 4 \\mathrm{mV} \\)의 리플 특성을 갖는 안정된 \\( 3.3 \\mathrm{V} \\)의 전압을 출력하기 위해서는 모의 실험에서 설계된 회로가 \\( 500 \\mathrm{kHz} \\) 스위칭 주파수로 동작해야하는가?",
"본문에 나온 모의실험에는 CMOS \\( 0.35 \\mu \\mathrm{m} \\) 공정이 이용되었는가?",
"DCM과 CCM에서 전력 트랜지스터가 동시에 'on'이 되는 구간이 있다면 전 부하전류 범위에서 높은 효율을 얻을 수 있는가?",
"PWM DC-DC 부스터 변환기가 설계대로 만들어졌다면 전 부하전류 범위에서 낮은 효율을 얻는가?",
"\\( 90 \\% \\) 이상의 효율을 갖기 위해서는 \\( 90 \\mathrm{mA} \\) 이상의 부하전류가 설계된 회로에 흘러야하는가?",
"모의실험에서 설계된 회로는 안정된 전압을 출력해 내는가?",
"DC-DC 변환기에 적용된 dead-time 기법은 부스트 측면에서 높은 효율을 보이는가?",
"DC-DC 변환기에 부스트가 필요하다면 dead-time 기법을 적용할 수 있는가?"
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인공물ED
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Dead-Time 적응제어 기능을 갖는 PWM CMOS DC-DC 부스트 변환기
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<h1>III. DC-DC 부스트 변환기 설계</h1><p>그림 10 은 본 논문에서 제안된 dead-time 적응제어 기능을 갖는 PWM DC-DC 부스트 변환기의 전체 블록 다이어그램이다. 설계된 회로는 \( 500 \mathrm{kHz} \) 의 클록과 ramp 신호를 생성하는 Clock and Ramp Generator, 인덕터에 흐르는 전류를 감지하는 Current Sensing Circuit, 감지된 전류와 ramp 신호를 더해주는 Slope Compensator, 출력의 feedback 전압과 reference 전압차를 증폭하는 Error Amplifier, Error Amplifier의 출력과 Slope Compensator의 출력을 비교하는 Modulator, 제안된 ADTC Gate Driver 등으로 구성 된다.</p><p>설계된 회로의 PWM 동작 원리는 다음과 같다. 먼저 Clock Generator에서 발생된 클록에 의해 스위칭이 시작된다. NOSG의 출력 CP에 의해 전력 트랜지스터 \( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \)이 on 되어 인덕터에 전류가 증가하게 된다. 인덕터에 흐르는 전류는 Current Sensing Circuit에 의해 감지되고, sub-harmonic oscillation을 방지하기 위한 보상 ramp 전류와 더해진 후, 전압 신호 Vsum으로 변환되고, odulator에서 control 전압 \( \mathrm{Vc} \) 와 비교된다. 감지된 인덕터 전류에 해당하는 \( \mathrm{Vsum} \)이 control 전압 \( \mathrm{Vc} \) 보다 커지게 되면 Modulator는 \( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \)을 off시킨다. 전력 트랜지스터 \( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \)이 off가 되면, 제안된 ADTC Gate Driver에 의해 \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \)는 on이 되어 출력에 전력이 공급된다. 이 때 dead-time은 최적화된다. 다음 클럭 펄스 CLK에 의해 다음 싸이클이 시작되며, CP에 의해 \( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \)이 on되기 전에 \( \overline{\mathrm{CP}} \)에 의해 \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \)가 먼저 off 된다.</p><p>DC-DC 부스트 변환기의 부하 전류가 증가하면 conduction loss가 증가한다. Conduction loss는 전력 트랜지스터의 on 저항이 큰 영향을 미치기 때문에 전력 트랜지스터의 크기 선택이 중요하다. 본 논문에서의 전력 트랜지스터 \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \)와 \( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \)의 크기를 각각 \( 32,000 \mathrm{um}/0.35 \mathrm{um} \)와 \( 28,000 \mathrm{um}/0.35 \mathrm{um} \)으로 결정하였으며, 이 때 각각의 on 저항은 \( 0.30 \Omega \)과 \( 0.27 \Omega \)이다. 또한, 부하전류가 작을 시에는 conduction loss보다 switching loss가 증가하기 때문에 버퍼의 크기가 중요하다. 본 논문에서는 4 단 버퍼를 사용하였고, tapering factor는 6으로 설계하였다.</p><p>설계된 전류감지 회로는 그림 11 에서와 같이 전류 미러 방식을 이용하였다. \( \mathrm{V}_{\mathrm{N}} \)이 high가 되면 \( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \), \( \mathrm{M}_{\mathrm{N} 1}, \mathrm{M}_{\mathrm{S} 1} \)은 on이 되고 전력 트랜지스터 \( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \)에 흐르는 인덕터 전류 \( \mathrm{I}_{\mathrm{L}} \)이 \( \mathrm{M}_{\mathrm{N} 1} \)에 복사된다. 이 때 \( \mathrm{K} \)배 축소 복사를 하기 때문에 \( \mathrm{M}_{\mathrm{N} 1} \)에는 \( \mathrm{I}_{\mathrm{L}} / \mathrm{K} \)의 전류가 흐르게 된다. 감지된 전류는 \( \mathrm{Rsense} \)로 전달되고 전압신호 \( \mathrm{Iref} \)만 흐르게 된다.</p><p>부스트 변환기가 초기 동작할 때 급격한 출력전압 상승과 inrush current가 발생하여 소자가 손상되거나 오동작할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 그림 12 와 같이 Error Amp에 인가되는 기준전압 \( \mathrm{V}_{\mathrm{REF}} \)를 완만하게 상승하는 전압으로 만들어 인가해서 출력전류의 급격한 상승을 방지하기 위한 soft-start 회로를 설계하였다.</p><p>그림에서 Error Amp의 기준전압 입력단자(+ 단자) \( \mathrm{V}_{\mathrm{REF}_{-} \mathrm{SOFT }} \) 에 초기에는 서서히 증가하는 VSS 신호가 인가되다가 soft start 기간이 끝나면 기준전압 \( \mathrm{V}_{\mathrm{REF}} \)가 인가되도록 설계하였다. 설계된 soft start 시간은 약 \( 1 \mathrm{ms} \) 정도이며 soft start 기능이 끝나면 Soft Start 회로는 shut-down된다.</p>
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"어떻게 Error Amplifier의 출력과 Slope Compensator의 출력을 비교하나요?",
"인덕터에 흐르는 전류를 감지하고 난 이후 어떻게 변환되나요?",
"설계된 회로는 CLK에 의해 다음 싸이클이 시작되면 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{P}} \\)가 먼저 off되고 어떻게 작동하나요?",
"설계된 전류감지회로의 인덕터 전류 복사는 어떻게 작동하나요?",
"설계된 감지회로가 전류를 복제시 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N} 1} \\)에 흐르는 전류는 어떻게 처리되나요?",
"부스트 변환기가 초기 동작시 부정적인 동작은 어떻게 발생되나요?",
"Error Amp에 인가되는 soft-start 회로는 어떻게 작동하나요?",
"그림 12 와 같이 Error Amp에 인가되는 기준전압 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{REF}} \\)를 완만하게 상승하는 전압으로 만들어서 어떻게 하였나요?",
"부스트 변환기가 초기 동작할 때 생기는 소자 손상과 오동작을 개선하기 위해 어떻게 하였나요?",
"설계된 회로는 어떻게 구성되어지나요?",
"어떻게 출력의 feedback 전압과 reference 전압차를 증폭하나요?",
"PWM 동작은 어떻게 시작되나요?",
"그림 10 은 어떻게 기술되어지나요?",
"감지된 전류를 sub-harmonic oscillation을 방지하기 위해 어떻게 처리하나요?",
"인덕터에 흐르는 전류는 어떻게 감지되나요?",
"NOSG의 출력 CP에 의해 전력 트랜지스터 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)이 on 되면 어떻게 되나요?",
"Current Sensing Circuit에 의해 감지된 전류는 직후 어떻게 되나요?",
"Vsum으로 변환되어진 전압은 odulator에서 어떻게 되나요?",
"Vsum으로 변환되어진 전압은 odulator에서 어떤 과정을 거치나요?",
"전력 트랜지스터 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)이 off가 되면 어떻게 되나요?",
"감지된 인덕터 전류에 해당하는 \\( \\mathrm{Vsum} \\)이 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)을 off 시켜진 경우 어떻게 하나요?",
"감지된 인덕터 전류에 해당하는 \\( \\mathrm{Vsum} \\)이 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)을 off 시켜진 경우 어떤 절차를 거쳐야하나요?",
"어떻게 인덕터에 전류가 증가하게 되나요?",
"설계된 회로가 출력에 전력이 공급하는 방법이 어떻게 돼?",
"설계된 회로가 출력에 전력이 공급하는 방법은 무엇인가요?",
"설계된 회로에서 CLK에 의해 다음 싸이클이 시작되면 어떻게 작동하나요?",
"DC-DC부스터 변환기의 conduction loss가 증가시키는 방법이 어떻게 돼?",
"DC-DC부스터 변환기의 conduction loss가 증가시키는 방법은 무엇인가요?",
"dead-time은 최적화된 이후 다음 클럭 펄스 CLK에 의해 어떻게 되나요?",
"dead-time은 최적화된 이후 다음 클럭 펄스 CLK에 의해 어떤 일이 일어나나요?",
"DC-DC 부스트 변환기의 부하 전류가 증가하면 어떻게 되나요?",
"본 논문에서의 전력 트랜지스터 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{P}} \\)와 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)의 크기를 어떻게 구성하였나요?",
"설계된 회로는 부하전류가 작을 시에 어떻게 되나요?",
"본 논문에서는 DC-DC 부스트 변환기를 어떻게 구성하였나요?",
"설계된 회로의 switching loss가 증가 시키는 방법이 어떻게 돼?",
"설계된 회로의 switching loss가 증가 시키는 방법은 무엇인가요?",
"설계된 전류감지 회로는 어떻게 작동하나요?",
"설계된 전류감지 회로는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{N}} \\)이 high가 되면 어떻게 되나요?",
"감지된 인덕터 전류에 해당하는 \\mathrm{Vsum}Vsum 어떻게 하면 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)을 off시키나요?",
"본 논문에서 전력 트랜지스터의 on저항을 결정한 기준의 근거로 삼은 방법이 어떻게 돼?",
"본 논문에서 전력 트랜지스터의 on저항을 결정한 기준의 근거로 삼은 방법은 무엇인가요?",
"그림 11 에서의 회로는 어떻게 구성되어있나요?",
"다음 싸이클이 시작되기 전에 제안된 회로에 전력이 공급되면 어떻게되나요?",
"본 실험에서 전력 트랜지스터 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{P}} \\)와 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)의 크기를 각각 \\( 32,000 \\mathrm{um}/0.35 \\mathrm{um} \\)와 \\( 28,000 \\mathrm{um}/0.35 \\mathrm{um} \\)으로 결정하였으며 이 때 각각의 on 저항은 \\( 0.30 \\Omega \\)과 \\( 0.27 \\Omega \\)이고 부하 전류가 작을 시에는 switching loss보다 conduction loss 증가하기 때문에 버퍼의 크기가 중요하나요?",
"설계된 회로의 PWM 동작 원리는 인덕터에 흐르는 전류는 전압 신호 Vsum으로 변환되나요?"
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인공물ED
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Dead-Time 적응제어 기능을 갖는 PWM CMOS DC-DC 부스트 변환기
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<h1>요 약</h1><p>기존의 DC-DC 부스트 변환기에 사용되는 non-overlapping gate driver는 dead-time이 고정되어 있기 때문에 body-diode conduction loss 또는 charge-sharing loss가 발생하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 loss에 의한 효율 감소를 줄이기 위해 본 논문에서는 dead-time 적응제어 기능을 갖는 PWM DC-DC 부스트 변환기를 설계하였다. 제안된 DC-DC 부스트 변환기는 CMOS 0.35μm 공정으로 설계되었고, 입력전압 \( 2.5 \mathrm{V} \)를 받아서 \( 3.3 \mathrm{V} \)의 출력전압으로 승압시킨다. 스위칭 주파수는 \( 500 \mathrm{kHz} \)이며, 최대효율은 \( 97.3 \% \) 이다.</p>
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"charge-sharing loss의 발생에 따른 효율 감소를 줄이기 위해 본 논문에서 설계한 변환기는 어떤 것인가?",
"본 논문에서 charge-sharing loss의 발생으로 인한 효율 감소를 해결하기 위해 어떤 변환기를 설계했지?",
"CMOS 0.35μm 공정으로 설계된 DC-DC 부스트 변환기의 입력전압은 \\( 2.5 \\mathrm{V} \\) 이지?",
"본 논문에서는 loss에 의한 효율 감소를 줄이기 위해 어떻게 했나요?",
"DC-DC 부스트 변환기가 승압시키는 출력전압의 값은 어떻게 될까?",
"DC-DC 부스트 변환기에서 승압되는 출력전압은 얼마야?",
"본문에서 DC-DC 부스트 변환기는 CMOS 0.34μm 공정으로 설계되었지?",
"본문에서 CMOS 034μm 공정으로 DC-DC 부스트 변환기가 설계됐어?",
"본 논문에서 DC-DC 부스트 변환기는 어떻게 설계되었나요?",
"제안된 DC-DC 부스트 변환기의 스위칭 주파수 값은 어떻게 될까?",
"스위칭 주파수 값은 제안된 DC-DC 부스트 변환기에서 얼마인가요?",
"non-overlapping gate driver는 dead-time이 정해져 있어서 어떤 문제가 생겨?",
"기존 DC-DC 부스트 변환기에서의 non-overlapping gate driver는 dead-time이 고정되어 있나요?",
"CMOS 0.35μm 공정을 사용해 만들어진 DC-DC 부스트 변환기의 최대효율은 어떻게 될까?",
"CMOS 035μm 공정으로 제작된 DC-DC 부스트 변환기의 최대효율은 얼마인가?",
"CMOS 0.35μm 공정을 활용해 설계하는 DC-DC 부스트 변환기의 승압 절차는 어떻게 되지?"
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인공물ED
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Dead-Time 적응제어 기능을 갖는 PWM CMOS DC-DC 부스트 변환기
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<h1>II. Gate Drlver 회로</h1><h2>2.1 고정된 Dead-Time을 갖는 Non-overlapping Gate Driver</h2><p>그림 1 은 DC-DC 변환기에서 일반적으로 사용되는 non-overlapping gate driver의 구조이다.</p><p>두 개의 입력 단자 IN1, IN2 에 위상이 같은 클록(clock)이 입력되면, cross feedback 회로에 의해 두 전력 스위치 트랜지스터 \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \)와 \( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \)은 동시에 'on'이 되지 않는다. 즉, 한 쪽 스위치가 'off'되어야 다른 쪽 스위치가 'on'이 되도록 구성되어 있다. 그러나 이 회로를 사용하는 경우에는 두 전력 스위치가 동시에 'off' 되는 시간인 dead-time이 고정된다. 따라서 DC-DC Boost 변환기에서는 non-overlapping gate driver에서 견정된 고정된 dead-time으로 인해 다음과 같은 두 가지 Loss가 발생할 수 있다.</p><p>첫 번째는 그림 2에서와 같이 dead-time(\( T_{D} \))이 최적의 dead-time(\( \mathrm{T}_{\mathrm{D}_{-} \mathrm{OPT}} \))보다 클 때 발생되는 Body-Diode Conduction Loss이다. 여기서 \( \mathrm{T}_{\mathrm{D}_{-} \mathrm{OPT}} \)는 다음과 같다.</p><p>\( \mathrm{T}_{\mathrm{D}_{-} \mathrm{OPT}} =\frac{V_{O U T} \cdot C_{P A R}}{I_{L_{-} P E A K}} \)<caption>(1)</caption></p><p>\( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \) 이 먼저 off되고 바로 \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \)가 on이 되어야 하지만 dead-time( \( \left.\mathrm{T}_{\mathrm{D}}\right) \)이 \( \mathrm{T}_{\mathrm{D}_{-} \mathrm{OPT}} \)보다 큰 경우에는, 그림 2에서와 같이 \( \mathrm{V}_{\mathrm{LX}} \) 는 계속 증가하여 \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \)에 있는 기생 body diode가 on이 되고 body diode에서 conduction loss가 발생하게 된다. 이 때 \( \mathrm{V}_{\mathrm{LX}} \)는 출력전압 보다 다이오드 전압만큼 증가한다. \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \)가 on이 되면 전류가 \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \)를 통해 흐르기 때문에 다이오드는 off되고 \( \mathrm{V}_{\mathrm{LX}} \)는 출력전압 \( \mathrm{V}_{\mathrm{OUT}} \)과 같아지게 된다.</p><p>두 번째는 그림 3에서와 같은 Charge-Sharing Loss로 \( \mathrm{T}_{\mathrm{D}} \)가 \( \mathrm{T}_{\mathrm{D}_{-} \mathrm{OPT}} \)보다 작을 때 발생된다. \( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \)이 off된 후 인덕터에 흐르던 전류가 \( \mathrm{C}_{\mathrm{PAR}} \)를 충전하여 \( \mathrm{V}_{\mathrm{LX}} \)가 증가하게 되는데, \( \mathrm{T}_{\mathrm{D}} \)가 \( T_{D_{-} O P T} \)보다 짧은 경우에는 \( \mathrm{V}_{\mathrm{LX}} \)가 \( \mathrm{V}_{\text {OUT }} \)에 도달하기 전에 \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \)가 on이 된다. 따라서 \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \)가 on이 되는 순간에 \( \mathrm{C}_{\mathrm{PAR}} \)와 \( \mathrm{C}_{\mathrm{OUT}} \) charge sharing이 발생하게 되고 이로 인한 loss가 발생 한다.</p>
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"non-overlapping gate driver의 구조에서 두 개의 입력 단자 IN1, IN2 에 위상이 같은 클록(clock)이 입력되었을 때 두 전력 스위치 트랜지스터 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{P}} \\)와 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)이 동시에 'on'이 되지 않게 해주는 회로의 이름은 뭐야?",
"dead-time(\\( T_{D} \\))이 최적의 dead-time(\\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{D}_{-} \\mathrm{OPT}} \\))보다 클 때 발생되는 Loss는 뭐야?",
"non-overlapping gate driver의 구조에서 두 개의 입력 단자 IN1, IN2 에 위상이 같은 클록(clock)이 입력되었을 때 cross feedback 회로에 의해 두 전력 스위치 트랜지스터 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{P}} \\)와 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)이 동시에 'on'이 되지 않게 해주는 회로의 이름은 무엇인가?",
"dead-time( \\( \\left.\\mathrm{T}_{\\mathrm{D}}\\right) \\)이 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{D}_{-} \\mathrm{OPT}} \\)보다 큰 경우에는 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{LX}} \\) 가 계속 감소하지?",
"DC-DC 변환기에서 일반적으로 사용되는 구조는 overlapping gate driver의 구조 맞지?",
"non-overlapping gate driver에서 발생하는 Loss 중에 Charge-Sharing Loss는 언제 발생 돼?",
"두 전력 스위치 트랜지스터 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{P}} \\)와 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)을 동시에 'on'이 되지 않게 해주는 cross feedback 회로를 사용하면 dead-time이 고정되지?",
"DC-DC 변환기에서 일반적으로 사용되는 non-overlapping gate driver의 구조의 두 개의 입력 단자는 무엇인가?",
"\\mathrm{T}_{\\mathrm{D}} \\)가 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{D}_{-} \\mathrm{OPT}} \\)보다 작을 때 발생되는 Loss는 뭐야?",
"body diode에서 conduction loss가 발생하게 될 때 \\( \\mathrm{V}_{\\mathrm{LX}} \\)는 출력전압 보다 다이오드 전압만큼 증가하지?",
"non-overlapping gate driver에서 발생하는 Loss 중에 Body-Diode Conduction Loss는 언제 발생 돼?",
"DC-DC Boost 변환기에서는 non-overlapping gate driver에서 왜 Body-Diode Conduction Loss가 발생해?"
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Dead-Time 적응제어 기능을 갖는 PWM CMOS DC-DC 부스트 변환기
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<h1>Ⅳ. 모의실험 결과</h1><p>설계된 부스트 변환기는 \( 0.35 \mathrm{um} \) CMOS 공정변수를 사용하여 모의실험을 하였으며 모의실험 결과를 그림 \( 13 \sim 15 \) 에 보였다.</p><p>그림 13은 설계된 회로가 CCM에서 동작할 때의 모의실험 결과로 입력 전압은 \( 2.5 \mathrm{V} \)이고, 부하 전류는 \( 200 \mathrm{mA} \)이다. 스위칭 주파수가 \( 500 \mathrm{kHz} \)일 때, 출력전압은 약 \( 4 \mathrm{mV} \)의 리플전압을 가지며 \( 3.3 \mathrm{~V} \)에서 레귤레이션되는 것을 확인 할 수 있다.</p><p>그림 14 는 설계된 회로가 CCM에서 동작할 때 확대된 파형이다. CCM에서는 전력 트랜지스터 \( \mathrm{M}_{\mathrm{N}} \)과 \( \mathrm{M}_{\mathrm{P}} \)가 non-overlapping 되어 정상적으로 동작하는 것을 \( \mathrm{V}_{\mathrm{N}} \)과 \( \mathrm{V}_{\mathrm{P}} \) 파형에서 확인할 수 있다.</p><p>그림 15 는 설계된 회로가 DCM (\( \mathrm{Iout} \)=\( 80 \mathrm{mA} \))에서 동작할 때 확대된 결과 파형이다. DCM에서 동작할 때 역전류가 발생하면 \( \mathrm{M}_\mathrm{P} \) 가 강제로 off되는 것을 확인할 수 있다.</p><p>그림 4의 CCR율 이용한 Dead-Time 적응제어 기능을 갖는 기존 변환기와 본 논문에서 제안된 변환기의 효율을 그림 16 에 비교하였다. 부하 전류가 비교적 작은 DCM에서는 효율 차이가 작은 편이지만, 부하전류가 큰 CCM에서는 제안된 회로의 효율이 높은 것을 확인할 수 있다. 설계된 회로는 부하 전류가 \( 90 \mathrm{mA} \) 이상에서는 \( 90 \% \) 이상의 효율을 가지며, 부하 전류가 \( 135 \mathrm{~mA} \)일 때 최대 \( 97.3 \% \)의 효율 특성을 보인다. 표 1 에 기존 연구결과와 성능을 비교하였다.</p><table border><caption>표 1. DC-DC 부스트 변환기의 성능 비교</caption><tbody><tr><td></td><td>[1]</td><td>[2]</td><td>I3]</td><td>[41</td><td>[5]</td><td>This Work</td></tr><tr><td>Feedback mode</td><td>Current</td><td>Current</td><td>Current</td><td>Current</td><td>Current</td><td>Current</td></tr><tr><td>Low-side switch</td><td>PMOS</td><td>PMOS</td><td>DIODE</td><td>PMOS</td><td>PMOS</td><td>PMOS</td></tr><tr><td>Operation mode</td><td>PWM</td><td>PWM</td><td>PWM</td><td>PWM</td><td>PFM</td><td>PWM</td></tr><tr><td>Input voltage(\( \mathrm{V} \))</td><td>1~3.6</td><td>0.8~2.4</td><td>2.7~5.5</td><td>0.9~1.2</td><td>0.15~0.9</td><td>2.3~</td></tr><tr><td>Output voltage(\( \mathrm{V} \))</td><td>1.5~</td><td>1.8~3.3</td><td>6~13</td><td>2.5</td><td>1.2</td><td>~3.3</td></tr><tr><td>Switching frequency(\( \mathrm{kHz} \))</td><td>100</td><td>500</td><td>1000</td><td>667</td><td>15~700</td><td>500</td></tr><tr><td>Max, efficience(\( \mathrm{\%} \))</td><td>95.5</td><td>90.7</td><td>93.4</td><td>87</td><td>83</td><td>97.3</td></tr><tr><td>Load current range(\( \mathrm{mA} \))</td><td>10~150</td><td>100~500</td><td>1~200</td><td>20~100</td><td>0.1~1</td><td>70~500</td></tr><tr><td>Technology(\( \mu \mathrm{m} \))</td><td>0.6</td><td>0.18</td><td>0.35</td><td>0.35</td><td>0.35</td><td>0.35</td></tr><tr><td>Year</td><td>2005</td><td>2005</td><td>2008</td><td>2008</td><td>2008</td><td>2012</td></tr></tbody></table>
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"DC-DC 부스트 변환기 비교군 중 [3]의 operation mode는 뭐야?",
"무엇이 발생하면 DCM이 강제로 off 되지?",
"설계된 회로가 \\( 90 \\% \\) 이상의 효율을 가지는 부하 전류는 얼마야?",
"제안된 회로의 효율은 부하전류가 큰 CCM에서 높았어?",
"변환기 성능비교 중 [2]의 low-side switch는 뭐야?",
"DC-DC 부스트 변환기의 성능 중 [1]의 feedback mode는 뭐야?",
"스위칭 주파수가 \\( 500 \\mathrm{kHz} \\)일 때 얼마에서 레귤레이션 되지?",
"DC-DC 부스트 변환기 중 가장 낮은 output volatage를 나타낸 것은 뭐야?",
"그림 14에서 전력 트랜지스터 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{N}} \\)과 \\( \\mathrm{M}_{\\mathrm{P}} \\)가 non-overlapping 되어 정상적으로 동작하는 것은 어떤 파형에서 확인할 수 있어?",
"비교된 DC-DC 부스트 변환기 중 90.7의 max efficience를 보인 것은 뭐야?",
"비교된 DC-DC 부스트 변환기 중 가장 높은 switching frequency를 보인 것은 뭐야?",
"비교된 DC-DC 부스트 변환기 중 0.18의 technology를 갖는 것은 뭐야?",
"This work의 DC-DC 부스트 변환기는 언제 보고되었어?",
"설계된 회로가 CCM에서 동작할 때 입력 전압은 얼마야?",
"출력전압은 약 \\( 4 \\mathrm{mV} \\)의 리플전압을 가질 때의 스위칭 주파수는 얼마야?",
"설계된 부스트 변환기는 어떤 공정변수를 사용하여 모의실험 했어?",
"설계된 회로가 CCM에서 동작할 때 부하 전류는 얼마야?",
"DC-DC 부스트 변환기 성능 중 가장 높은 input voltage를 나타내는 것은 뭐야?",
"DC-DC 부스트 변환기 성능 중 [1]의 load current range는 얼마야?"
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인공물ED
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Dead-Time 적응제어 기능을 갖는 PWM CMOS DC-DC 부스트 변환기
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<h1>I. 서론</h1><p>최근 휴대단말기와 노트북 같은 전자기기들은 소형화, 경량화될 뿐만 아니라 안정적인 전원공급이 필요하며 한 번 충전으로 사용시간의 증가가 요구된다. 이들 기기들은 하나의 배터리 전원으로부터 전력을 공급받아야 하기 때문에, 내부 시스템에 필요한 동작 전압으로 변환할 때의 전력손실을 최소화하여 전력 변환 효율을 높여야 한다. 이러한 전력관리 시스템의 효율을 향상시키기 위한 PMIC(Power Management IC)에 대한 연구가 활발후 진행되고 있다.</p><p>기존의 DC-DC 부스트 변환기(boost converter)는 전력(power) 스위치 트랜지스터를 구동하기 위해 non-overlapping gate driver를 사용한다. 이 회로는 두 개의 전력 스위치(NMOS, PMOS)가 동시에 'on'이 되어 효율이 감소하는 구간을 없애기 위해, 둘 다 'off'되는 dead-time 구간을 의도적으로 발생시키는 역할을 한다. 그러나 기존의 non-overlapping gate driver는 dead-time이 고정되어 있기 때문에 body-diode conduction loss 또는 charge-sharing loss가 발생하는 문제점을 가지고 있다.</p><p>참고문헌 [4]에서는 dead-time 적응제어 기능을 갖는 CCR(CMOS-Control Rectifier) 회로를 설계하여, dead-time시 발생하는 loss를 최소화하였다. 그러나 이 논문에서 설계된 DC-DC 부스트 변환기는 DCM(Discontinuous Conduction Mode)에서는 정상적으로 동작하지만 CCM(Continuous Conduction Mode)에서는 전력 트랜지스터들이 동시에 'on'이 되는 구간이 발생되어 시스템의 효율이 감소하는 문제점을 가지고 있다.</p><p>본 논문에서는 dead-time 적응제어 기능을 갖는 PWM DC-DC 부스트 변환기를 DCM 뿐만 아니라 CCM에서도 동작하도록 설계하였다. CCM에서도 전력 트랜지스터가 동시에 'on'이 되는 구간이 없도록 설계하여 전 부하전류 범위에서 높은 효율을 얻을 수 있도록 하였다.</p>
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"PWM DC-DC 부스트 변환기가 전 부하전류 범위에서 높은 효율을 얻도록 하는 방법은 무엇인가?",
"어떤 방법을 통해서 PWM DC-DC 부스트 변환기의 높은 효율을 얻고자 하는가?",
"PMIC(Power Management IC)는 노트북 같은 전자기기들의 전력관리 시스템 효율을 향상을 연구하는 분야야?",
"PMIC는 노트북 같은 전자기계들의 전력관리 시스템을 연구하는 분야이니?",
"휴대 단말기 노트북 등 소형 전자기기들의 전력관리 시스템 효율을 높이기 위해서 활발히 연구되는 부분은 뭐지?",
"휴대 단말기 노트북과 같은 소형 전자기기들의 전력관리 시스템 효율을 높이기 위한 목적으로 어떤 것들이 많이 연구되고 있을까?"
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인공물ED
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LLC 하프 브리지 공진형 컨버터 효율 특성
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<h1>5. 실험 및 고찰</h1> <p>위 식(25)~(27)을 바탕으로 최대 효율 조건을 선정하였고, 그 결과 값은 표 1에 나타내었다. 그림 6은 게이트-소스 파형과 공진전류의 파형, 그림 7은 공진커패시터의 전압을 표시한 파형, 그림 8은 Low side 정류다이오드의 전류 파형, 그림 9는 High side 정류다이오드의 전류 파형이다.</p> <p>TEA1610의 제어칩을 사용하여 전체회로를 구성하였고 전류 및 전압사양에 따라 각각의 부품을 선정하였다. 제어부분은 TEA1610주변회로로써 저항과 커패시터의 값을 이용하여 스위칭 주파수 및 Dead-time을 조절하였고 피드백 제어부분에서는 Photo-coupler를 이용하여 출력전압을 제어한다. Soft-start부분은 3개의 직렬 저항과 커패시터로 구성되었다. 파워 Stage부분은 주파수영역 및 Dead-time을 조절하면서 LLC가 정확한 동작영역에서 ZVS스위칭을 하도록 하였다. EFD3030트랜스포머의 와인딩(winding)에 의해서는 충분한 인덕턴스 값을 얻을 수 없었으므로 외부에 작은 인덕터를 추가하여 공진 값을 결정하였다.</p> <table border><caption>표 1 실험 값</caption> <tbody><tr><td>부품 및 변수</td><td>부품 품명 및 변수 값</td></tr><tr><td>공진 IC</td><td>TEA1610</td></tr><tr><td>메인 스위치</td><td>IRFB11N50A</td></tr><tr><td>트랜스포머</td><td>EFD3030</td></tr><tr><td>정류다이오드</td><td>SBG3045CT</td></tr><tr><td>공진 커패시터\( (\mathrm{Cr}) \)</td><td>\( 4.7 \mathrm{nF} \)</td></tr><tr><td>누설 인덕턴스\( (\mathrm{Lk}) \)</td><td>\( 135 \mathrm{uH} \)</td></tr><tr><td>자화 인덕턴스\( (\mathrm{LM}) \)</td><td>\( 700 \mathrm{uH} \)</td></tr><tr><td>턴비\( (n) \)</td><td>14</td></tr><tr><td>deadtime저항</td><td>\( 5.6 \mathrm{k} \Omega \)</td></tr><tr><td>최소주파수 저항</td><td>\( 39 \mathrm{k} \Omega \)</td></tr><tr><td>최대주파수 저항</td><td>\( 75 \mathrm{k} \Omega \)</td></tr></tbody></table> <p>부품선정에 있어서 메인스위치 정류다이오드 및 공진커패시터의 선정에 각별히 유의하여야 한다. MOSFET의 선정에 있어서 도통손실을 줄이기 위해서는 우선 \( P_{\text {conducton }}=I^{2} R_{d s(o n)} \)에 의하여 \( R_{d s(o n)} \)이 작은 부품을 선정한다. 또 Ciss값이 \( R_{d s(o n)} \)에 반비례되므로 드라이브손실 역시 고려해야 한다. 즉 \( P_{\text {drive }}=\frac{1}{2} C_{i s s} V^{2} \)이므로 Ciss값 역시 작은 값을 선정한다. 즉 타협하여 이 두 값이 적절한 부품을 선정한다. 또 MOSFET의 커패시터 값이 공진에도 영향을 주기 때문에 공진커패시터의 값을 선정할 때 MOSFET의 커패시터 값도 고려해주어야 한다. 정류다이오드를 선정할 때 \( \mathrm{VF} \)값이 작고 \( 90 \mathrm{W} \) 출력이기 때문에 충분한 전류를 낼 수 있는 쇼트키 다이오드를 선정해야 한다. LLC동작 주파수가 \( 200 \mathrm{KHz} \)이기 때문에 LLC를 원활하게 동작시키기 위해서는 주파수 특성이 좋은 폴리프로필렌(Polypropylene) 커패시터를 사용하여야 한다.</p> <p>그림 8은 중부하 일 때의 스위치(Low side) 게이트-소스파형과 공진전류의 파형을 나타낸 것이다. 중부하일 때의 주파수는 \( 134 \mathrm{KHz} \)임을 알 수 있고 정확히 LLC 동작영역에서 동작하며 ZVS조건을 만족한다는 것을 알 수 있다. 그림 9는 공진커패시터의 전압을 표시한 파형이다. 공진파형으로서 중부하 일 때의 최대값은 \( 366 \mathrm{V} \)까지 달함을 알 수 있다. 즉 공진커패시터를 선정함에 있어서 주파수특성 및 전압 값에 유의하여야 한다. 그림 10은 Low side정류다이오드의 전류파형을 표시한 것이다. Low side FET가 턴-온 되었을 때, Low side다이오드 역시 도통된다. 그림 11은 High side의 정류다이오드 전류파형이다. 정류다이오드 전류의 피크값은 약 \( 13 \mathrm{A} \)이고 실효치는 \( 5.2 \mathrm{A} \)이다. 표 2는 실험으로부터 얻은 효율 특성이고 그림 12는 효율 그래프를 나타낸다.</p> <table border><caption>표 2 효율 특성</caption> <tbody><tr><td>Vin\( ( \mathrm{V} ) \)</td><td>Iin\( ( \mathrm{A} ) \)</td><td>Vout\( ( \mathrm{V} ) \)</td><td>Iout\( ( \mathrm{A} ) \)</td><td>Efficiency\( ( \% ) \)</td></tr><tr><td>390</td><td>0.028</td><td>15.93</td><td>0.5</td><td>\( 72.940 \% \)</td></tr><tr><td>390</td><td>0.048</td><td>15.926</td><td>1</td><td>\( 85.075 \% \)</td></tr><tr><td>390</td><td>0.069</td><td>15.926</td><td>1.5</td><td>\( 88.774 \% \)</td></tr><tr><td>390</td><td>0.09</td><td>15.923</td><td>2</td><td>\( 90.729 \% \)</td></tr><tr><td>390</td><td>0.111</td><td>15.919</td><td>2.5</td><td>\( 91.932 \% \)</td></tr><tr><td>390</td><td>0.1325</td><td>15.916</td><td>3</td><td>\( 92.401 \% \)</td></tr><tr><td>390</td><td>0.154</td><td>15.912</td><td>3.5</td><td>\( 92.727 \% \)</td></tr><tr><td>390</td><td>0.1755</td><td>15.91</td><td>4</td><td>\( 92.980 \% \)</td></tr><tr><td>390</td><td>0.197</td><td>15.907</td><td>4.5</td><td>\( 93.169 \% \)</td></tr><tr><td>390</td><td>0.219</td><td>15.902</td><td>5</td><td>\( 93.092 \% \)</td></tr><tr><td>390</td><td>0.241</td><td>15.899</td><td>5.5</td><td>\( 93.036 \% \)</td></tr><tr><td>390</td><td>0.263</td><td>15.898</td><td>6</td><td>\( 92.998 \% \)</td></tr></tbody></table>
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"자화 인덕턴스의 값을 얼마로 설정하여 실험을 수행했을까?",
"제어부분은 어떻게 스위칭 주파수와 Dead-time을 조절할까?",
"실험에서 값으로 \\( 135 \\mathrm{uH} \\)이 설정된 변수명은 무엇인가?",
"피드백 제어부분은 어떻게 출력전압을 제어할까?",
"어떻게 피드백 제약부분이 출력전압을 통제하지",
"실험에 어떤 공진 IC가 사용되었을까?",
"어떤 공진 IC가 실험에 이용되고 있지",
"실험에서 정류다이오드로 사용된 부품 이름은 무엇인가?",
"실험에 사용된 메인 스위치의 품명은 무엇인가?",
"무엇이 실험에 이용된 메인 스위치의 품명일까",
"실험에서 deadtime 저항은 얼마로 설정했을까?",
"실험에서 가장 낮은 주파수 저항으로 설정한 값은 얼마인가?",
"실험에 사용된 턴비의 수는 얼마인가?",
"도통손실을 낮출 수 있는 MOSFET을 어떻게 찾을까?",
"Iin 값 중 가장 작은 값은 얼마인가?",
"실험에 사용된 변수 중 값이 \\( 75 \\mathrm{k} \\Omega \\)로 설정된 변수는 무엇인가?",
"Vin이 \\(390 \\mathrm{V}\\)이고 Iin이 \\( 0.028 \\mathrm{A} \\)일 때, Vout (\\(\\mathrm{V}\\))은 얼마인가?",
"실험에서 EFD3030는 어떤 부품으로 사용되었을까?",
"주파수 \\( 200 \\mathrm{KHz} \\)에서 LLC를 원활하게 동작시키기 위해 커패시터를 어떻게 선정해야 할까?",
"Iin이 0.028일 때 효율은 얼마인가?",
"Iin이 0.028일 경우 효율이 어때",
"Vout이 \\(15.93 \\mathrm{V}\\)일 때 Iout(\\(\\mathrm{A}\\))은 얼마인가?",
"Vout이 \\(15.93 \\mathrm{V}\\)일 때 Iout(\\(\\mathrm{A}\\))수치가 뭐지",
"Iout\\( ( \\mathrm{A} ) \\)이 1일 때 Iin\\( ( \\mathrm{A} ) \\)은 얼마인가?",
"Vout\\( ( \\mathrm{V} ) \\)이 15.926이고 Iout\\( ( \\mathrm{A} ) \\)이 1일 때 Efficiency는 얼마인가?",
"Iout\\( ( \\mathrm{A} ) \\)이 1.5인 경우 Iin\\( ( \\mathrm{A} ) \\)의 값은 얼마인가?",
"Vout이 \\( 15.926 \\mathrm{V}\\)이고 Iout이 \\(1.5 \\mathrm{A} \\)일 때 실험 결과로 얻은 효율 값은 얼마인가?",
"Iout\\( ( \\mathrm{A} ) \\)이 1.5인 경우 Iin\\( ( \\mathrm{A} ) \\)는 얼마의 값을 갖는가?",
"Iin이 \\( 0.09 \\mathrm{A} \\)일 때 Efficiency는 몇 \\( \\% \\)일까?",
"\\( 390 \\mathrm{V} \\) Vin와 \\( 0.09 \\mathrm{A} \\) Iin이 주어졌을 때의 Vout \\( ( \\mathrm{V} ) \\) 값은 얼마인가?",
"Iin과 Iout이 각각 \\( 0.111 \\mathrm{A} \\), \\( 2.5 \\mathrm{A} \\)일 때 Efficiency 값은 얼마인가?",
"실험으로부터 얻은 가장 높은 효율은 얼마인가?",
"Efficiency가 가장 높았을 때의 Vout\\((\\mathrm{V}) \\)은 얼마일까?",
"Vin(\\(\\mathrm{V}\\))이 390이고 Iin(\\(\\mathrm{A}\\))이 0.241일 때 Vout의 값은?",
"실험에 사용한 Vout\\( ( \\mathrm{V} ) \\) 값 중 가장 낮은 값은 얼마인가?",
"Iout(\\(\\mathrm{A}\\))의 값이 최대일 때 효율은 얼마인가?",
"\\(0.219 \\mathrm{A}\\) Iin일 때 Iout은 얼마인가?",
"모든 실험에서 같은 값으로 설정된 효율 특성은 무엇인가?",
"Iin\\( ( \\mathrm{A} ) \\)이 0.048일 때 Vout\\( ( \\mathrm{V} ) \\)의 값은 얼마일까?",
"Iout 값이 \\( 3 \\mathrm{A} \\) 일 때 Iin\\( ( \\mathrm{A} ) \\)는 얼마인가?",
"Vin(\\(\\mathrm{V}\\))이 390이고 Iin(\\(\\mathrm{A}\\))이 0.197일 때 Vout(\\(\\mathrm{V}\\))은 얼마일까?",
"실험에 사용된 Iin\\( ( \\mathrm{A} ) \\)의 값 중 가장 큰 값은 얼마인가?",
"효율이 \\( 90.729 \\% \\)로 계산되었을 때의 Iout\\( ( \\mathrm{A} ) \\) 값은 얼마인가?",
"실험에서 공진 커패시터 값은 얼마로 설정되었을까?"
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인공물ED
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제한적 궤환량 사용 시 부분적 CoMP 전송의 성능 이득
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<table border><caption>표 1. 기지국의 개수가 3인 경우의 협력 기지국 조합 예시</caption> <tbody><tr><td></td><td>각 기지국 조합 별 선호하는 기지국 정보</td></tr><tr><td>기지국 조합 1</td><td>\( \mathbf{c}_{1}=[1,0,0] \)</td></tr><tr><td>기지국 조합 2</td><td>\( \mathbf{c}_{2}=[0,1,0] \)</td></tr><tr><td>기지국 조합 3</td><td>\( \mathbf{c}_{3}=[0,0,1] \)</td></tr><tr><td>기지국 조합 4</td><td>\( \mathbf{c}_{4}=[1,1,0] \)</td></tr><tr><td>기지국 조합 5</td><td>\( \mathbf{c}_{5}=[1,0,1] \)</td></tr><tr><td>기지국 조합 6</td><td>\( \mathbf{c}_{6}=[0,1,1] \)</td></tr><tr><td>기지국 조합7</td><td>\( \mathbf{c}_{7}=[1,1,1] \)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 2. 기지국의 개수가 4인 경우의 협력 기지국 조합 예시</caption> <tbody><tr><td></td><td>각 기지국 조합 별 선호하는 기지국 정보</td></tr><tr><td>기지국 조합 1</td><td>\( \mathbf{c}_{1}=[1,0,0,0] \)</td></tr><tr><td>기지국 조합 2</td><td>\( \mathbf{c}_{2}=[0,1,0,0] \)</td></tr><tr><td>기지국 조합 3</td><td>\( \mathbf{c}_{3}=[0,0,1,0] \)</td></tr><tr><td>기지국 조합 4</td><td>\( \mathbf{c}_{4}=[0,0,0,1] \)</td></tr><tr><td>기지국 조합 5</td><td>\( \mathbf{c}_{5}=[1,1,0,0] \)</td></tr><tr><td>기지국 조합 6</td><td>\( \mathbf{c}_{6}=[1,0,1,0] \)</td></tr><tr><td>기지국 조합 7</td><td>\( \mathbf{c}_{7}=[1,0,0,1] \)</td></tr><tr><td>기지국 조합 8</td><td>\( \mathbf{c}_{8}=[1,1,0,1] \)</td></tr><tr><td>기지국 조합 9</td><td>\( \mathbf{c}_{9}=[1,0,1,1] \)</td></tr><tr><td>기지국 조합 10</td><td>\( \mathbf{c}_{10}=[1,1,1,1] \)</td></tr></tbody></table> <p>코어 망은 선호 기지국 조합 보고 단계를 통해 얻은 단말별 협력 기지국 조합 \( \mathbf{b}_{k} \) 와 시스템 내 선택한 협력 기지국 조합을 비교한다. \( \mathbf{b}_{k}=\mathbf{c}_{n} \) 인 \( n \) 을 조사하여 해당 \( \mathbf{c}_{n} \) 에 대하여 가중치를 부과한다. 부여되는 가중치는 다양한 방법으로 적용할 수 있으나, 본 논문에서는 해당 \( \mathbf{c}_{n} \) 에 대하여 1 의 빈도수를 부여하고, 모든 기지국 조합의 빈도수를 합한 값을 각 조합 빈도수에 나눈 결과를 가중치로 저장하는 방식을 활용한다. 그림 2 는 제안하는 방식의 섹터 내 3 개의 기지국이 존재하는 경우의 예시를 나타낸다. 단말 \( \mathrm{a} \) 는 1 과 2 의 인덱스를 갖는 기지국을 선호하기 때문에, \( \mathbf{b}_{\mathrm{a}}= \) \( [1,1,0] \) 정보를 시스템에게 전달한다. 시스템은 \( \mathbf{b}_{\mathrm{a}} \) 와 동일한 \( \mathbf{c}_{4} \) 에 1 의 빈도수를 부과한다. 같은 방식으로 단말 b와 c 의 선호 기지국 조합을 활용하여 각각 \( \mathbf{c}_{4} \)와 \( \mathbf{c}_{7} \) 에 빈도수 1 을 부과한다. 각 협력 기지국 조합 빈도수는 모든 기지국 조합의 빈도수인 3으로 나누어 결과 값을 가중치로 할당한다. 즉, \( \mathbf{c}_{4} \) 의 가중치는 \( 2 / 3, \mathbf{c}_{7} \) 의 가중치는 1/3 로 할당된다.</p> <p>코어 망은 각 조합별로 결정된 가중치를 활용하여 부분적 CoMP 전송을 운용하기 위한 협력 기지국 조합의 패턴을 구성한다. 즉, N개의 조합을 고려하며, 각각의 조합에 대한 가중치를 \( p_{n} \) 으로 정의하는 경우,코어 망은 샘플 스페이스 \( \left\{\mathbf{c}_{1}, \cdots, \mathbf{c}_{N}\right\} \) 을 대상으로 총 L 개의 샘플을 랜덤하게 추출하여 협력 패턴을 생성하며, 이 때 샘플 스페이스 내 각 원소들이 선택될 확률을 \( p_{n} \) 으로 활용한다. 구성된 L 개의 협력 패턴 중 순차적으로 1 개의 협력 패턴을 선택한 후 포함된 협력 기지국들을 바탕으로 부분적 CoMP전송을 수행한다.</p>
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"본 연구에서는 가중치를 어떻게 적용했는가?",
"협력 기지국 조합 frequency 수는 어떻게 구하는가?",
"코어망은 가중치를 활용하여 어떻게 구성하는가?",
"L개의 협력 pattern 중 차례대로 1개를 선택한 후 어떻게 수행하는가?",
"표2에서 부여된 빈도수는 얼마인가요?",
"표2는 기지국 개수를 몇 개로 가정한 예시인가요?",
"표1에서는 기지국 조합의 예시가 몇까지 있나요?",
"표 1을 통해 알 수 있는 기지국 조합의 개수는 몇 개인가요?",
"표2에서는 기지국 조합의 수가 몇 까지 있습니까?",
"표 2에서 언급된 기지국 조합은 몇까지 있나요?",
"표에 따르면 기지국 개수가 몇 개인 경우 조합의 경우가 더 많은가?",
"표1과 표2 중에서 기지국 조합 예시가 더 많은 것은 어디인가요?",
"표1에서 기지국 개수를 몇개로 가정했는가?",
"표1에서 기지국 조합1의 정보는 무엇인가요?"
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인공물ED
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종이접기 구조의 자세 파악을 위한 폴딩 센서 개발
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<h1>4. 결론</h1><p>본 논문에서는 극판의 면적과 극판 사이의 거리, 극판 사이의 각도를 이용한 폴딩 센서를 제안하였다. 극판이 접히는 속도에 따라 최대 커패시턴스 값이 변한다는 것을 통해 커패시터의 충전 시간과 커패시터 충전의 동적 변화 사이의 관계를 유추할 수 있었다. 또한 센서 사이의 각도를 0 에서 180 도까지 반복적으로 변화시켜 실험하였다. 해당 실험값들이 주기적인 파형의 형태로 나타나는 것을 확인하였다. 이를 통해 구동 부분의 기계적 특성의 변화나 방해 없이 구동 상태를 파악할 수 있는 가능성을 제시하였다. 실험값과 이론값의 차이는 동적 커패시턴스 변화에 대한 후속 연구를 통해 모델링 할 수 있을 것으로 보인다. 또한 Op-Amp를 통한 Active Shielding과 Wire Insulating, Surrounding Shielding 등과 같은 Passive Shielding을 통해 주변 환경의 영향에 더욱 둔감해질 수 있을 것이다.</p>
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"Passive Shielding을 이용하게 된다면 결과를 어떻게 얻을 수 있을까?",
"실험값과 이론값의 차이는 어떻게 모델링을 할 수 있어?",
"본 논문에서는 폴딩 센서에 대해 어떻게 제안했어?",
"본 논문에서는 폴딩 센서에 대해 어떤 제안을 했어?",
"커패시터의 충전시간과 커패시터 충전의 동적 변화사이의 관계를 어떻게 유추할 수 있어?",
"실험을 진행할 때 센서의 각도를 어떻게 하여 진행했어?",
"해당 실험에서 실험값들의 형태는 어떻게 되니?",
"실험값들의 형태는 해당 실험에서 어떻게 되지?",
"실험값들이 주기적인 파형의 형태로 나타나는 것을 기반으로 어떻게 제안을 했어?",
"커패시터의 충전 시간과 커패시터 충전의 동적 변화 사이의 관계 유추를 어떻게 할 수 잇어?"
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인공물ED
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스마트팜 비간섭 전력 부하 감시를 위한 데이터취득 시스템 개발
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<h1>Ⅰ.서론</h1><p>스마트팜, 식물공장, 비닐하우스에서 생육환경을 조절하기 위해서 다양한 전기 기기들이 사용되고 있다. 에너지 모니터링을 통하여 에너지 사용을 효율화할 수 있을 뿐만 아니라 개별 기기의 동작 상태를 파악하여 정밀 제어가 가능하다. 메인선의 총 전력 사용량만으로 개별 전기 기기들의 전력 사용량을 추론할 수 있는 비간섭 전력 부하 감시(Non Intrusive Load Monitering)알고리즘을 사용하면 비용 효율적인 측정이 가능하다. NILM 알고리즘을 개발하기 위해서는 개별 전기 기기들의 전력 사용 패턴과 이들 기기의 다양한 조합 시나리오에 따른 총 전력사용량 패턴을 취득하여야 한다. 이 논문에서는 스마트팜에서 사용하는 전기기기의 개별 전력사용량 패턴과 시나리오에 따른 총 전력사용량 패턴을 취득하고 외부 서버에 저장할 수 있는 데이터취득 시스템을 개발하였다.</p><h1>Ⅱ. 비간섭 전력 부하 감시를 위한 데이터 취득 시스템</h1><h2>2.1 측정 대상 전기기기</h2><p>본 연구에서는 스마트팜에서 많이 사용되는 전기 온풍기, 관수 펌프, 환풍기, 순환팬, 측천창 개폐기를 측정 대상으로 하였다. 그 기기들과 스팩들은 표 1 에 보여준다.</p><p><table border><caption>표 1. 기기 목록</caption><tbody><tr><td>Device</td><td>Product</td><td>Phase</td><td>Power</td></tr><tr><td>Electric Heater</td><td>Daelim Energy, DL20-6K</td><td>Single</td><td>6000\(\mathrm{W}\)</td></tr><tr><td>Water Pump</td><td>Hanil Electric, PA-280</td><td>Single</td><td>580\(\mathrm{W}\)</td></tr><tr><td>Ventilator</td><td>Dae Ryun, DR-F45DSA</td><td>Single</td><td>410\(\mathrm{W}\)</td></tr><tr><td>Air Mixer</td><td>LD Inc, LD-SF250</td><td>Single</td><td>70\(\mathrm{W}\)</td></tr><tr><td>Window Motor</td><td>Woosung Hitec, WSM-4035</td><td>Single</td><td>65\(\mathrm{W}\)</td></tr></tbody></table></p><h2>2.2 계측/통신 제어부</h2><p>제어를 위해서 리눅스가 설치된 싱글 보드 컴퓨터와 릴레이(Solid State Relay)를 사용하였고, 계측은 멀티 채널 전력량계와 AC CT 센서를 이용한다. 통신은 무선 공유기와 휴대폰을 이용한다. 그림 1은 5개의 전기기기들이 컨트롤러에 의해 on/off되고, 측정된 전력량 데이터는 유선으로 연결된 무선 공유기와 휴대폰을 통해 외부망으로 연결되는 다이어그램을 보여준다.</p><p>제어는 설정 가능한 시나리오를 통하여 리눅스 시스템에서 릴레이를 개폐한다. 컨트롤러는 Phidgets SBC3이며 Phidgets에서 제공하는 Phidget22 라이브러리의 파이썬 API 를 이용하여 시나리오 프로그램을 작성하였다.</p><p><table border><caption>표 2. 제어기, 전력량계, 통신기기</caption><tbody><tr><td>Device</td><td>Product</td></tr><tr><td>Controler</td><td>PhidgetSBC3</td></tr><tr><td>Relay</td><td>FOTEK, SSR-50 DA</td></tr><tr><td>Multi Channel Energy Meter</td><td>eGauge, EG4115</td></tr><tr><td>AC CT Sensor</td><td>J&D, JS10FL-333\(\mathrm{mV}\)</td></tr><tr><td>Router</td><td>EFM ipTIME, N702R</td></tr><tr><td>Mobile Phone</td><td>Galaxy S6</td></tr></tbody></table></p><p>각 측정은 매초마다 동시에 이루어지고, 개별 기기의 전원 제어는 컨트롤러와 릴레이를 사용한다. 전력량 측정을 위하여 전압은 메인선에서 측정하고, AC 전류 센서(CT 센서)를 6 곳에 설치하여 5 개 전기 기기와 총 사용량을 측정한다. 전력량계와 컨트롤러는 무선 공유기로 유선 연결을 하고, 무선 공유기는 휴대폰과 무선 브릿지를 통하여 연결한다. 휴대폰은 모바일 핫스팟 기능을 이용하여 무선 공유기를 외부망으로 연결한다. 이를 통하여 컨트롤러와 전력량계가 외부로 통신이 가능해진다. 표 2 는 계측/통신 제어박스에 사용된 기기 및 스펙들을 보여주며 그림 2 는 표 2 의 디바이스를 사용하여 구성된 계측/통신 제어박스를 보여준다.</p>
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"비간섭 전력 부하 감시 알고리즘은 무엇인가?",
"무엇을 통하여 에너지 사용을 효율화할 수 있을 뿐만 아니라 개별 기기의 동작 상태를 파악하여 정밀 제어가 가능한가?",
"에너지 모니터링을 통하여 에너지 사용을 효율화할 수 있을 뿐만 아니라 무엇이 가능하니?",
"에너지 모니터링을 통하여 무엇을 효율화 할 수 있지?",
"에너지 모니터링을 통하여 에너지 사용을 효율화하고 무엇을 파악하여 정밀 제어가 가능한가?",
"비간섭 전력 부하 감시 알고리즘은 무엇만으로도 개별 전기 기기들의 전력 사용량을 추론할 수 있지?",
"비간섭 전력 부하 감시 알고리즘을 사용하면 비용 효율적인 측정이 가능하지?",
"NILM 알고리즘을 개발하기 위해서는 어떻게 해야 할까?",
"마트팜에서 많이 사용되는 것들은 무엇이 있지?",
"전기 온풍기는 스마트팜에서 많이 사용되는가?",
"무엇을 개발하기 위해서는 개별 전기 기기들의 전력 사용 패턴과 이들 기기의 다양한 조합 시나리오에 따른 총 전력사용량 패턴을 취득하여야 하지?",
"제어를 위해서 무엇이 설치된 싱글 보드 컴퓨터와 릴레이를 사용하니?",
"리눅스가 설치된 싱글 보드 컴퓨터와 릴레이를 왜 사용하였어?",
"제어를 위해서는 리눅스가 설치된 무엇을 설치해야해?",
"싱글 보드 컴퓨터에는 제어를 하기위한 리녹스가 설치되어 있니?",
"계측은 무엇을 이용해서 하지?",
"멀티 채널 전력량계와 AC CT 센서를 이용해서 무엇을 할까?",
"멀티 채널 전력량계는 계측을 위해 사용되는가?",
"AC CT 센서는 제어를 위해 사용하지?",
"제어는 무엇을 통하여 리눅스 시스템에서 릴레이를 개폐하니?.",
"설정 가능한 시나리오를 제어는 이용하여 어디에서 릴레이를 개폐하지?",
"설정 가능한 시나리오를 이용해서 제어는 리눅스 시스템에서 어떻게 하나?",
"전압은 어디에서 측정하지?",
"개별 기기의 전원 제어는 무엇을 사용하니?",
"전력량계와 컨트롤러는 어떻게 연결하지?",
"휴대폰은 무엇을 이용하여 무선 공유기를 외부망으로 연결하니?",
"측천창 개폐기는 어디에서많이 사용될까?",
"관수 펌프는 스마트팜에서 많이 사용되는 전자기기인가?",
"휴대폰과 무선 브릿지를 통하여 무엇을 연결하지?",
"휴대폰은 모바일 핫스팟 기능을 이용하여 무선 공유기를 어디로 연결하지?",
"65\\(\\mathrm{W}\\)는 어떤 전자기기의 전력량이지?",
"Galaxy S6는 어떤 기기야?",
"Multi Channel Energy Meter로 사용된 EG4115은 어디 제품이야?",
"AC CT 센서로는 J&D의 어떤 제품을 사용했어?",
"컨트롤러로는 무엇이 사용되었지?",
"어떤 기기가 가장 작은 전력량을 가지고 있지?",
"가장 큰 전력량을 가진 기기는 무엇인가?",
"Air Mixer의 전력량은 얼마야?",
"Relay로는 어디 회사의 제품을 사용했지?",
"전기 온풍기는 몇 \\(\\mathrm{W}\\)인가?",
"580\\(\\mathrm{W}\\)의 전력량은 가진 전자기기는 무엇이니?",
"어떤 전자기기가 410\\(\\mathrm{W}\\)인가?"
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인공물ED
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스마트팜 비간섭 전력 부하 감시를 위한 데이터취득 시스템 개발
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<h1>Ⅳ. 결론</h1><p>본 논문에서는 첫째, 스마트팜에서 사용하는 전기기기의 개별 전력사용량 패턴들과 이들 기기의 다양한 조합 시나리오에 따른 총 전력사용량 패턴들을 측정할 수 있는 시스템을 개발하고 둘째, 이를 외부에서 접속하여 모니터링할 수 있으며, 측정된 데이터를 외부서버에 저장할 수 있는 데이터취득 시스템을 개발하였다.</p><p>여기서 취득된 데이터들은 비간섭 전력부하 감시 알고리즘을 개발하기 위한 필수적인 자료들이 될 것이며, 또한 여기서 개발된 시스템을 사용하여 스마트팜의 전력사용량과 개별 기기의 동작 상태를 모니터링할 수 있으므로 에너지사용 효율화를 극대화할 수 있다.</p>
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"본문에서 취득한 데이터들은 무엇을 개발하는데 있어 필수 자료가 될 것이라 예측하는가?",
"본문에서 총 전력 사용량 패턴을 측정하는 시스템을 개발하면 이를 어디에서 모니터링이 가능해지는가?",
"본문에서 개발된 시스템을 통한다 하더라도 아직은 스마트팜 전력 사용량을 모니터링 하기에는 미비하지?",
"본문에서는 어디에 사용하는 시스템을 개발하는가?"
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인공물ED
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스마트팜 비간섭 전력 부하 감시를 위한 데이터취득 시스템 개발
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<h1>요 약</h1><p>비간섭 전력부하 감시 알고리즘은 메인선의 총 전력 사용량만으로 개별 전기 기기들의 전력 사용량을 추론할 수 있다. 이런 알고리즘을 개발하기 위해서는 개별 기기의 전력사용 패턴 데이터와 이들 기기의 다양한 조합 전력사용 패턴 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 스마트팜용 비간섭 전력부하 감시 알고리즘개발에 필요한 전력사용 패턴 데이터 취득시스템 개발 방법을 제시하였다. 데이터 취득시스템은 매초마다 개별 전기 기기들의 전력 사용량과 다양한 조합의 시나리오에 따른 전력 사용량을 동시에 측정할 수 있도록 되어있다. 측정된 데이터는 LTE 망을 통하여 스마트팜 외부에서 원격으로 모니터링이 가능하며, 측정된 데이터는 외부 서버에 저장된다.</p>
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"데이터 취득시스템에 측정된 데이터는 내부 서버에 저장돼?",
"데이터취득시스템은 매초 개별 전기 기기들의 무슨 사용량을 즉정할 수 있어?",
"본문에서 스마트팜용 비간섭 전력부하 감시 알고리즘개발에 필요한 전력사용 패턴데이터 취득시스템 개발 방법을 제시했어?"
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인공물ED
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스마트팜 비간섭 전력 부하 감시를 위한 데이터취득 시스템 개발
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<h1>Ⅲ. 데이터 취득 및 모니터링</h1><h2>3.1 데이터 취득 시나리오.</h2><p>스마트팜에 설치된 전기기기들은 주변상황의 필요에 따라 on/off 시킬 수 있어야 하며, 또한 때에 따라서는 기기의 고장으로 인하여 on/off 상태가 변할 수 있다. 그래서 다양한 상황을 고려한 시나리오가 필요하며, 이러한 시나리오프로그램은 외부에서 접속하여 작성할 수 있게 하였다. 여기서는 간단하게 시나리오를 임의의 순서대로 매 1 분마다 전기 기기가 순차적으로 시작되고 모든 기기가 시작된 후에는 역순으로 종료되게 작성하였다. 그림 3 은 이를 보여준다.</p><p>그림 4는 그림 3 의 시나리오에 따라 전기기기들이 무작위 순서로 작동되는 상황을 보여준다.</p><h2>3.2 모니터링 및 데이터 저장</h2><p>외부에서 접속하여 원격 제어를 하기 위해서 컨트롤러는 crontab을 통하여 일정 시간 간격마다 고정 IP 주소를 가진 서버로 SSH 접속을 시도한다. 이 서버는 클라우드 서비스에 설치하였다. SSH 접속이 완료된 후에는 Reverse SSH Tunneling을 통하여 컨트롤러와 클라우드 서버 사이에 터널이 생성되고, 방화벽 등의 제약 없이 외부 연결이 가능하게 된다. 외부에서는 클라우드 서버에 접속함으로써 컨트롤러에 접근이 가능하다. 또한 이 터널을 이용하여 컨트롤러가 위치하는 내부 네트워크에 접근이 가능하다. 컨트롤러의 터널을 이용하여, 내부 네트워크에 존재하는 전력량계의 웹서버가 외부로 노출되며, 이곳에 접속하여 실시간 데이터를 브라우저를 통하여 확인할 수 있다.</p><p>eGauge EG4115 전력량계는 최대 15 개 장치의 전력사용량을 동시에 측정할 수 있으며, 내부적으로 웹서버와 Modbus 서버를 제공하고 있다. 전력량계 또한 네트워크 시간 서버를 사용하여 컨트롤러와 시간 동기화가 된다. Reverse SSH Tunneling 을 위해 설치한 클라우드 서버에 Modbus 클라이언트를 실행하여 전력량계로부터 매초마다 전력 사용량을 전송받아 시계열 데이터베이스에 저장한다. 그림 5는 시스템이 원격제어 되고 데이터가 저장되는 경로를 보여주며, 그림 6 은 데이터베이스에 저장된 전력사용량 그래프를 보여준다.</p><p>그림 7은 본 논문에서 개발한 시스템을 실험하기 위하여 전기기기들과 제어부를 제주대학교 그린하우스에 설치한 모습이다.</p>
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"스마트팜에 설치된 전기기기들은 주변상황의 필요에 따라 on/off 시킬수 있어야 해?",
"eGauge EG4115 전력량계는 최대 10개 장치의 전력사용량을 동시에 측정할 수 있으며, 내부적으로 웹서버와 Modbus 서버를 제공하고 있는거야?",
"Reverse SSH Tunneling 을 위해 설치한 클라우드 서버에 Modbus 클라이언트를 실행하여 전력량계로부터 매초마다 전력 사용량을 전송받아 어디에 저장해?",
"외부에 접속하여 원격 제어를 하기 위해서 컨트롤러는 무엇을 통하여 일정 시간 간격마다 고정 ip 주소를 가진 서버로 ssh 접속을 시도해?",
"SSH 접속이 완료된 후에 무엇을 통하여 컨트롤러와 클라우드 서버 사이에 터널이 생성되는 거야?"
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인공물ED
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Synchro-Phasor 데이터를 이용한 수도권 전압 안정화 제어 스킴 개발에 관한 연구
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<h1>4. 기술개발 내용 및 접근방법</h1><p>3절에 기술한 현행 부하차단시스템의 개선을 포함하여, Synchro-phasor 데이터를 이용한 수도권 전압안정화 제어 시스템을 개발하는 본 과제는 크게 Synchro-phasor 최적위치 선정 및 설치, Synchro-phasor 기반의 전압안정도 감시지수 개발, EMS와 Synchro-phasor 데이터를 이용한 hybrid 형 부하제어 스킴 개발, 개발된 스킴을 현장설치 전 검증할 수 있는 실시간 시뮬레이터 기반 Test-Bed의 구축 및 실증시험으로 구성되어 있다. 표 2 에 구현방식에 따른 부하차단 방식을 구분해보았다. 본 과제는 가변 차단량을 제외한 3 세대 부하차단 시스템 개발을 최종목표로 추진하고자 한다.</p><table border><caption>표 2 구현방식에 따른 부하차단방식 구분</caption><tbody><tr><td>구 분</td><td>1세대</td><td>2세대</td><td>3세대</td></tr><tr><td>감시정보</td><td>Relay</td><td>EMS/SCADA</td><td>Sync.-phasor</td></tr><tr><td>해석방법</td><td>정적해석 (Off-line)</td><td>동적해석 (Off-line)</td><td>On-line 해석</td></tr><tr><td>부하차단 기준</td><td>정적 안정도지수</td><td>동적 안정도지수</td><td>실시간 안정도지수</td></tr><tr><td>차단량</td><td>고정차단량</td><td>고정차단량</td><td>가변차단량</td></tr><tr><td>차단방식</td><td>일괄차단</td><td>다단계차단</td><td>다단계차단</td></tr></tbody></table><h2>4.1 Synchro-phasor 최적 설치위치 선정기법</h2><p>본 과제에서는 수도권 계통의 모든 주요모선에 Synchro-phasor를 설치할 수 없으므로(30기 규모), 전압안정도 측면에서 최소한의 Synchro-phasor를 최적으로 설치하여 목적을 달성하기 위한 해석적인 방법을 개발한다. 물론, 통신선로 구성유무 등의 현장상황이나 계통운영자의 경험에 의해 반드시 설치해야만 하는 설비 등 현실적인 여건을 동시에 고려하여 최종 설치위치를 결정할 예정이다. 설치대상 개소는 수도권지역의 주요 \( 345 \mathrm{kV} \) 모선 및 주요 발전기이다.</p><p>그림 6은 'Tree Search Placement Algorithm'으로 미국 Virginia 대학의 Phadke 교수에 의해 제안되었다. 제안된 알고리즘은 주어진 계통에 대하여 모든 모선이 정해진 비가관 측 깊이(Depth-Of-Unobservability, DOU) 이하가 되도록 Synchro-phasor의 설치 위치를 정하는 알고리즘으로 최초 Root 모선을 정하고, 이곳에서 Terminal 모선을 만날 때 까지 계속적으로 Tracking하여 모든 모선의 DOU가 정해진 값 이하가 되게끔 설치위치를 정하는 방식이다. 그림 6은 그 하나의 예로써 14개 모선에 2개의 Synchro-phasor를 설치하여 모든 모선의 DOU가 1이하가 되도록 한다. 본 예에서는 1 번, 10 번, 14 번 모선은 관찰 할 수 없는 모선이 된다. 본 알고리즘을 적용하기 위해서는 Synchro-phasor의 채널이 충분하여 기기가 설치된 모선과 연결되어 있는 모든 선로의 전류를 취득 할 수 있다는 전제조건이 필요하다.</p>
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"표 2에서 3세대의 차단량은 어떤 종류인 것을 확인할 수 있어?",
"현재 실행되고 있는 부하차단시스템의 개선사항은 3절에 어떻게 나타나 있어?",
"실시간 시뮬레이터 기반 Test-Bed는 개발된 스킴을 현장설치 전에 어떻게 사용해?",
"1세대는 어떻게 해석했어?",
"1세대는 부하를 어떻게 차단해?",
"1세대의 감시정보는 명칭이 뭐야?",
"1세대는 부하를 차단할 때 무엇을 기준으로 삼아?",
"표 2에서 1세대와 2세대가 같은 값을 나타내는 것은 이름이 뭐야?",
"구현방식에 따른 부하차단방식 구분 내용에서 2세대의 감시정보는 어떻게 표현되어 있어?",
"2세대는 어느 해석방법을 사용해?",
"2세대는 1세대와 달리 부하차단 기준이 어느 지수야?",
"3세대와 2세대의 공통적인 차단방식은 이름이 뭐야?",
"최초 Root 모선이 Terminal 모선을 만날 때까지 어떻게 작업해?",
"Phadke 교수는 Tree Search Placement 알고리즘을 어떻게 했어?",
"설치하는 위치는 어떻게 정하는가?",
"수도권지역의 주요 발전기를 앞으로 어떻게 처리해야 돼?",
"예를 들어, 모든 모선의 DOU가 1이하가 되도록 하려면 어떻게 해야 돼?",
"본문에서 언급된 과제는 수도권 전압안정화 제어 시스템을 어떻게 개발해?",
"On-line 해석은 어느 세대에서 사용되는 해석방법이야?",
"왜 최소한의 Synchro-phasor를 최적으로 설치하여 목적을 달성하기 위한 해석적인 방법을 개발했어?",
"본문에 소개된 알고리즘을 실제로 적용하려면 어떻게 해야 하는가?"
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인공물ED
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Synchro-Phasor 데이터를 이용한 수도권 전압 안정화 제어 스킴 개발에 관한 연구
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<h1>2. 국내외 기술동향 및 수준분석</h1><p>앞서 언급한 것과 같이 본 절에서는 Synchro-phasor의 응용기술에 대한 해외 및 국내 기술동향을 문헌 조사를 통해 정리하고 분석하였다. 특히, 학술적, 이론적인 연구 보다는 Synchro- phasor를 이용하여 광역 제어기를 설계 및 실계통에 적용한 해외 사례를 중심으로 조사하였다. 또한, 해외 사례들의 기술 특징과 장점을 소개함으로서 본 과제를 포함한 국내 기술 개발의 현 위치를 조망하고자 한다.</p><h2>2.1 해외 기술 동향</h2><p>일본의 동경지역은 전력계통 구조상 국내의 수도권과 비슷한 특징을 가지고 있다. 동경지역에도 부하량이 크고 밀집되어 있어 광역 정전에 대해서 매우 취약한 구조를 가지고 있다. 일본은 이러한 구조적인 단점을 극복하고자 Synchro-phasor를 동경지역의 주요 발변전소에 설치하였다.</p><p>Synchro-phasor에서 측정되는 실시간 계통정보를 바탕으로 동경 내 중요 부하를 광역정전으로부터 방어하고 송전선로 정지시 계통분리(Islanding Protection System) 등을 위한 SPS를 개발하고 실제 적용하고 있다.</p><p>중국의 경우는 Synchro-phasor의 측정 데이터를 피드백하여 제어 스킴에 사용한 첫 사례로서 큰 의미를 갖는다. 중국은 광역 지역 댐핑 제어 시스템(Wide Area Damping Control System)을 구현하기 위해 적응형 제어 전략을 구현하고 다기 HVDC를 제어하는 스킴을 개발하여 중국 남부 계통의 광역 안정도를 확보하였다.</p><p>ABB 사는 노르웨이 계통의 전압 불안정도 예측 및 전압 안정도 향상을 위해서 Synchro-phasor를 이용한 실시간 제어 기법을 적용하였다. 전압 불안정도 예측(Voltage Instability Prediction) 기법을 개발하여 적용하였고, SVC (Secondary Voltage Controller)를 설계하여 캐패시터 뱅크를 제어함으로서 계통의 전압안정도 향상을 위한 스킴들을 실계통에 적용하였다.</p><p>캐나다의 Hydro-Quebec 또한 Synchro-phasor를 이용한 다양한 응용분야에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히, SVC 및 동기조상기를 제어하기 위해서 Synchro-phasor 데이터를 이용하는 연구가 진행되고 있으며, 단기 전압안정도 뿐만 아니라 장기 전압안정도를 향상 시킬 수 있는 제어 기법에 대한 연구가 진행되고 있다.</p><p>그 밖에도 미국, 호주, 멕시코 등에서도 Synchro-phasor 데이터를 이용한 광역 제어시스템 설계 및 계통 적용에 대한 많은 연구가 이뤄지고 있다. Synchro-phasor를 이용하여 제어시스템을 구축하고 실제 적용한 해외 사례들에 대한 특징 및 장점을 표 1 에 간략히 요약하였다.</p><table border><caption>표 1 Synchro-phasor 응용기술 해외사례 분석 (제어응용 중심)</caption><tbody><tr><td>국가( 기관 )</td><td>특 징</td><td>장 점</td></tr><tr><td>일본 (TEPCO)</td><td><ul><li>WAMAC 개발 및 계통 적용 완료</li><li>독립 보호 시스템은 거리계전기가 동작하거나 PMU 신호가 위상 붕괴 및 저전압을 감지했을 때 작동</li></ul></td><td><ul><li>송전선로 사고시, 성공적으로 독립 보호 시스템 동작</li><li>다양한 상정사고 시에도 안전하게 계통을 보호</li></ul></td></tr><tr><td>중국 (CSG, ECG)</td><td><ul><li>WAMAC 개발 및 계통 적용 완료</li><li>지역간 진동 댐핑 향상에 기여</li><li>PMU 신호의 피드백 제어시스템 설계</li><li>보호제어를 위한 실시간 지수 제공</li></ul></td><td><ul><li>기존의 PSS 같은 댐핑 제어기의 경우, 광역 관측, 상호작용, 설치위치의 유연성 제약에 따라 지역간 진동 댐핑을 효과적으로 할수 없다는 단점을 극복</li><li>정상상태, 다이나믹 상태, 과도 상태 데이터를 수집 분석하는 시스템 구축으로 전력계통의 최적 보호 가능</li></ul></td></tr><tr><td>노르웨이 (ABB)</td><td><ul><li>개발 및 Prototype 테스트 완료</li><li>테브난 임피던스와 부하 비교를 통한 전압 불안정성 예측(VIP) 기법 개발</li><li>Secondary Voltage Control(SVC)를 위한 캐패시터 뱅크의 제어</li></ul></td><td><ul><li>전압 불안정성 예측 및 무효전력 예비량 실시간 분석을 통한 안정성 및 전송효율 증가</li><li>SVC 기법 적용으로 상정사고 시 무효전력 공급의 신뢰성 증가</li></ul></td></tr><tr><td>캐나다 (Hydro-Quebec)</td><td><ul><li>개발 및 Prototype 테스트 완료</li><li>Secondary voltage control을 이용한 장기 전압안정도 지수 개발</li><li>단기 전압안정도 향상을 위한 SVC 및 동기 조상기 제어 기법 설계</li></ul></td><td><ul><li>실시간 장기전압안정도 측정으로 안정도 향상 및 송전 효율 증가</li><li>SVC 및 동기 조상기를 실시간으로 제어하여 안정도 향상 및 최적 송전 가능</li></ul></td></tr><tr><td>미국 (EPRI,BPA)</td><td><ul><li>개발 및 Prototype 테스트 단계</li><li>부하차단, 독립운전 scheme 개발</li><li>광역 진동 주파수 및 감쇠비 계산</li><li>UFLS, UVLS 지수 개발</li></ul></td><td><ul><li>주파수, 전압, 전압각 등을 실시간 contour로 표현</li><li>정전 제어 및 SPS scheme 개발로 계통 안정도 향상</li><li>광역 진동 주파수 및 감쇠비 실시간 표현으로 안정도 예측</li></ul></td></tr><tr><td>호주 (Psymetrix)</td><td><ul><li>개발 및 Prototype 테스트 완료</li><li>실시간 저주파 진동 모드 계산 기법</li></ul></td><td><ul><li>전력계통 안전도 향상 및 안전한 전력 송전 가능 발전기 및 제어기의 진동 특성 확인</li><li>발전기 및 제어기의 진동 특성 확인</li></ul></td></tr><tr><td>멕시코 (SIMEFAS)</td><td><ul><li>WAMAC 개발 및 계통 적용 완료</li><li>계통 특성 곡선 실시간 계산</li><li>Automatic Generator Shedding 기법</li></ul></td><td><ul><li>정전 제어 및 SPS scheme 개발로 계통 안정도 향상</li><li>사고시 자동으로 발전기 및 부하를 탈락하여 계통의 안정도 향상 도모</li></ul></td></tr></tbody></table><h2>2.2 국내 기술동향</h2><p>국내에서는 2004년에 한국전기연구원 주관으로 시작되었던 “실시간 전력계통 감시시스템 (K-WAMS) 개발” 과제에서 처음으로 Synchro-phasor를 이용한 실시간 계통 감시시스템을 국내 전력망에 적용하였다. K-WAMS는 계통의 전압, 전류의 Phasor를 시각 동기화하여 중앙시스템에서 모니터링을 하는 시스템으로서, 계통의 불안정 상황이 발생시 경고를 알려주는 기능을 갖추고 있다. 하지만 국내에서는 현재까지 Synchro-phasor를 이용하여 계통의 댐핑 향상, 전압안정도 향상을 위한 광역 제어기 설계 및 SPS 구축을 위한 연구는 진행되지 않았었다. 본 과제는 기존의 계통 모니터링을 위한 K-WAMS 기능을 넘어서서 국내 계통의 실시간 광역 제어를 달성하기 위해 시작되었다.</p><p>그림 1은 문헌조사를 통해, 약 30건의 Synchro-phasor 응용 사례들을 수준별로 분석하여 도식화 하였다. 시뮬레이션 기반 테스트와 실 계통 적용한 사례들을 발전 정도에 따라 구분한 결과, 현재 국제적으로도 실시간 광역제어를 위한 계통 적용 사례는 많지 않은 것을 확인할 수 있었으며, 현재 국내의 기술 개발도 Synchro-phasor를 제어에 적용하는 기술은 초기단계에 있다. 따라서, 본 과제의 성공적인 수행을 통해, 국내 계통제어 기술의 선진화는 물론, 동일분야 해외기술을 선도할 수 있는 좋은 기회가 될 것으로 판단된다.</p>
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"본 연구에서는 어떤 기술의 응용기술에 대한 리서치를 수행했니?",
"일본의 동경지역이 광역 전전에 대해 매우 취약한 구조를 가진 이유는 뭐야?",
"본 연구에서는 Synchro-phasor를 어떤 영역에 적용한 해외 사례를 수집했니?",
"일본은 부하량이 크고 밀집된 지역의 취약한 전력계통 구조를 극복하기 위해 무엇을 주요발변전소에 설치했니?",
"일본은 부하량이 크고 밀집된 지역의 취약한 전력계통 구조를 극복하기 위해 Synchro-phasor를 어디에 설치했니?",
"본 연구에서는 전력계통 구조상 국내 수도권과 비슷한 특징을 가지고 있는 일본의 지역으로 어디를 언급했니?",
"동경 내 중요 부하를 광역정전으로부터 방어하고자 Synchro-phasor에서는 실시간으로 어떤 정보를 측정해?",
"Synchro-phasor의 측정 데이터를 제어 스킴에 피드백하여 처음으로 사용한 곳은 어디야?",
"Synchro-phasor를 이용해 전압 불안정도 예측, 전압 안정도 향상을 위해 실시간 제어 기법을 적용한 회사는 어디인가요?",
"실계통에 계통의 전압안정도 향상을 위한 스킴들을 적용하고자 SVC를 설계한 회사는 어디인가요?",
"ABB사에서는 어떤 기법을 개발하여 실시간 제어 기법으로 적용했나요?",
"ABB사에서는 캐피시터 뱅크를 제어하고자 어떤 것을 설계했나요?",
"Synchro-phasor를 이용한 연구를 진행중인 Hydro-Quebec은 어느 나라 회사인가요?",
"본 논문에서는 Synchro-phasor 관련 연구를 진행하는 대표적인 캐나다 회사로 어디를 언급했니?",
"동경에서는 Synchro-phasor를 활용하여 어떤 상황을 대비한 부하차단장치를 개발하고 적용하고 있어?",
"광역 지역 댐핑 제어 시스템을 개발하여 중국에서는 어떤 것을 하고자 하였나요?",
"표 1에 제시된 국가들 중, Automatic Generator Shedding 기법을 사용하는 나라는 어디야?",
"Automatic Generator Shedding 기법을 사용하는 나라는 표 1에 제시된 국가들 중 어디일까?"
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인공물ED
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루프-스타(Loop-Star) 기저 함수와 전제 조건(Preconditioner)을 이용한 모멘트법의 계산 효율 향상에 대한 연구
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<h1>III. 수치 해석 결과</h1> <p>먼저 루프-스타 기저 함수를 모멘트 법에 적용하였다. 또한, 구조물은 삼각형 기반으로 금속 도체를 모델링하였다. 수치 해석 결과의 정확도를 확인하기 위하여 주파수는 \( 0.3 \mathrm{GHz} \), 전계 입사 방향은 \( -z \) 방향, 전계는 x 방향으로 편파된 평면파가 반경이 \( 1 \mathrm{~m} \)인 금속 도체 구로 입사하였을 때, \( \phi=0 \) 인 x-z 평면에서 \( \theta \) 의 변화에 따라 계산한 바이스태틱(bistatic) 레이더 단면적(radar cross section)을 계산하였다. 그림 3 에서 알 수 있듯이 루프-스타 기저 함수를 사용하였을 때의 계산 결과는 해석해(Mie-series), RWG 기저 함수를 사용한 모멘트법과 잘 일치함을 확인하였다. 따라서 루프-스타 기저 함수를 이용한 모멘트 법이 제대로 구현되었음을 확인할 수 있다. 그림 4에서는 CGM의 반복 횟수에 따른 상대 오차의 변화를 나타낸 그래프이다. 사용된 구조물과 시뮬레이션(simulation) 환경 파라미터는 그림 3에서 설정한 것과 동일하게 유지한 상태에서 차례대로 전제 조건 행렬을 사용하지 않았을 때와 BDP, pMUS와 CGM을 결합하여 해의 수렴 속도를 비교하였다. 또한, pMUS와 BDP의 희소성 비율은 동일하게 유지하였고, 각 블럭의 역행렬을 계산하이 위한 많은 방법이 존재하지만, 본 논문에서는 불완전 \( L D L^{T}(0) \) 분해법을 이용하였다. 희소성 비율(sparsity)은 행렬 방정식을 풀기 위하여 전제 행렬을 형성하였을 때 0 이 아닌 성분들의 개수를 전체 요소의 개수 \( \left(N^{2}\right) \)로 나눈 것을 의미한다. 그림 4를 통하여, 전제 조건 행렬로 pMUS를 사용하였을 때가 가장 빠른 해의 수렴성을 보이고 있고, 전제 행렬을 사용하지 않을 경우 400 번의 반복 이내에 \( 10^{-4} \)에 수렴하지 않음을 확인할 수 있다. 끝으로, 다양한 구조물(그림 5)에 대하여 시뮬레이션 환경은 앞서 언급한 것과 동일한 상태에서 행렬 방정식의 조건 수, BDP와 pMUS를 CGM에 적용하였을 때 해를 구하기 위한 반복 횟수를 표 1에 정리하였다. 표 1에서 반복 횟수는 최대 400번 이내에, 상대 오차(relative residual error)가 \( 10^{-4} \)에 도달할 때까지 요구되는 반복 횟수를 나타낸 것이다. 수치 해석 결과, pMUS는 다양한 구조물에 대하여, BDP 보다 해를 계산하기 위하여 적은 반복 횟수를 사용하여 계산할 수 있음을 확인할 수 있다.</p> <table border><caption>표 1. 각 구조물에 대한 조건 수와 해를 계산하기 위하여 요구되는 반복 횟수 및 계산 시간</caption> <tbody><tr><td>구조물 (Number of unknows)</td><td>Condition number</td><td>Sparsity\( (\%) \)</td><td>BDM+CGM (Residual entor 1e-4)</td><td>pMUS+CGM (Residual enor 1e-4)</td><td>BDM+CGM CPU time \( (\mathrm{sec}) \)</td><td>pMUS+CGM CPU time \( (\mathrm{sec}) \)</td></tr><tr><td>Pyramid (381)</td><td>4.4*1e3</td><td>27.5</td><td>23</td><td>14</td><td>7.103</td><td>4.825</td></tr><tr><td>Cube (720)</td><td>1.0*1e4</td><td>27.5</td><td>36</td><td>22</td><td>38.875</td><td>23.996</td></tr><tr><td>Cone (840)</td><td>2.6*1e5</td><td>27.5</td><td>11</td><td>5</td><td>16.585</td><td>9.324</td></tr><tr><td>Cylinder (1758)</td><td>3.4*1e4</td><td>27.5</td><td>146</td><td>82</td><td>934.223</td><td>680.275</td></tr><tr><td>Plate (2640)</td><td>1.1*1e5</td><td>27.5</td><td>-</td><td>284</td><td>-</td><td>4345.46</td></tr><tr><td>Sphere (3901)</td><td>4.5*1e9</td><td>27.5</td><td>219</td><td>112</td><td>6895.9</td><td>4814.08</td></tr><tr><td>Cone (5145)</td><td>1.4*1e5</td><td>27.5</td><td>-</td><td>231</td><td>-</td><td>6723.26</td></tr></tbody></table>
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"표 1에서 BDM+CGM CPU time \\( (\\mathrm{sec}) \\)의 수치가 가장 작은 구조물의 Condition number는 무엇입니까?",
"표 1. 각 구조물에 대한 조건 수와 해를 계산하기 위하여 요구되는 반복 횟수 및 계산 시간에서 구조물 Cone (840)의 Condition number은 뭐야?",
"수치 해석 결과의 정확도를 확인하기 위하여 어떻게 했어?",
"어떻게 수치 해석 결과의 정확도를 확인했지?",
"표 1에서 Sphere (3901)의 BDM+CGM CPU time \\( (\\mathrm{sec}) \\)는 무엇입니까?",
"표 1에서 pMUS+CGM (Residual enor 1e-4)의 값이 제일 큰 구조물의 Condition number는 뭐야?",
"표 1. 각 구조물에 대한 조건 수와 해를 계산하기 위하여 요구되는 반복 횟수 및 계산 시간에서 구조물 Plate (2640)의 pMUS+CGM (Residual enor 1e-4)은 뭐야?",
"구조물 Plate (2640)의 pMUS+CGM (Residual enor 1e-4)은 표 1에서 뭐였어?",
"표 1에서 BDM+CGM (Residual entor 1e-4)의 값이 있는 것 중 가장 작은 구조물은 뭐야?",
"표 1에서 BDM+CGM (Residual entor 1e-4)의 값이 제일 큰 구조물은 뭐야?"
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인공물ED
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효율적인 부공간 추적에 의한 강인한 MVDR 적응 어레이
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<p>\( x_{k+1}(N) \) 을 \( x_{k+1}(N)=x_{k}(N)-z_{k}(N) e_{k}(N) \) 과 같이 구한다. 복소 곱셈(complex multiplication) 견지에서 요구되는 계산량을 비교하면, PASTd에서 \( 4 M K+O(K) \) MPASTd에서는 직교화를 제외하고 \( 3 M K+O(K) \) 의 계산량이 요구된다. 고유벡터 \( e_{k}{ }^{\prime}(N) \) 의 직교화는 Gran-Schmidt 직교화 과정에 의거하여 구할 수 있다. Gran-Schmidt 직교화에 따라 \( e_{k}(N) \) 은</p> <p>\( e_{k}(N)=\frac{e_{k}^{\prime \prime}(N)}{\left\|e_{k}^{\prime \prime}(N)\right\|} \)<caption>(30)</caption></p> <p>\( e_{k}^{\prime \prime}(N)=e_{k}^{\prime}(N)-\sum_{l=1}^{k-1} \rho_{k l} e_{l}(N) \)<caption>(31)</caption></p> <p>\( \rho_{k l}=e_{k}^{H}(N) e_{l}^{\prime}(N) \)<caption>(32)</caption></p> <p>와 같이 계산된다. \( \rho_{k l} \) 을 (32)에 따라 직접 계산하지 않고 표 2 와 같이 효율적으로 계산하여 \( e_{k}^{\prime}(N) \) 을 직교화한다. \( e_{k}^{\prime}(N) \) 을 직교화하는 단계인 \( k \) 번째 단계에서 계수 \( \rho_{k l} \) \( \left(l=1, \cdots, k-1\right. \) 을 구하기 위해서 \( b_{l-} \) 이 필요한 데, 이들은 이미 단계 \( k \) 의 전단계에서 구하였다. 계수 \( \rho_{k l} \) 을 구해 \( e_{k}{ }^{\prime}(N) \) 을 직교화한 다음, \( (k+1) \) 번째 단계에서 \( \rho_{(k+1) l}(l=1, \cdots, k) \) 의 계산을 위해 필요한 \( b_{k+} \) 를 구한다. 식 (32)에서 정의된 \( \rho_{k l} \) 을 표 2 에서와 같이 구할 수 있음이 참고문헌 [6]에 증명되어 있다. MPAStd에서 직교l 화에 \( M K(K+1) / 2+K^{-2}+O\left(\mathbb{R}{ }^{2}\right) \) 복소 곱셈 계산이 필요하며, (32)에 따라 직접 계수를 구하는 방법에 비해 계산량을 적게 한다. \( e_{k}^{\prime \prime}(N) \) 의 \( n \circ r \) 을 각 요소의 크기제 곱을 해서 계산하는데, 이에 \( M K / 2+O(K) \) 의 계산량이 요구된다. 본 논문에서는 \( e_{k}^{\prime \prime}(N) \) 의 norm 을 효과적으로 구하는 방법을 다음과 같이 제시한다.</p> <p>벡터 \( e_{l}(N)(l=1,2, \cdots, k-1) \) 은 서로 직교하다는 사실과 (32)를 이용하면, (31)로부터 \( e_{k}^{\prime \prime}(N) \) 의 제곱 norm은</p> <p>\( \left\|e_{k}^{\prime \prime}(N)\right\|^{2}=\left\|e_{k}^{\prime}(N)\right\|^{2}-\sum_{l=1}^{k-1}\left|\rho_{k l}\right|^{2} \)<caption>(33)</caption></p> <p>와 같이 나타내진다. 표 1 에서 \( e_{k}{ }^{\prime}(N) \) 은 다음과 같다.</p> <p>\( e_{k}^{\prime}(N)=e_{k}(N-1)-\zeta_{k}(N) \tilde{x}_{k}(N) \)<caption>(34)</caption></p> <p>표 1 에 주어진 \( \tilde{x}_{k}(N)=x_{k}(N)-z_{k}(N) e_{k}(N-1) \) 에서 \( z_{k}(N)=e_{k}^{H}(N-1) x_{k} \) 대입하면</p> <p>\( \tilde{x}_{k}(N)=x_{k}(N)-e_{k}(N-1) e_{k}^{H}(N-1) x_{k}(N) \)<caption>(35)</caption></p> <p>와 같이 쓸 수 있다. (35)로부터 \( \tilde{x}_{k}(N) \) 는 \( e_{k}(N-1) \) 과 직교함을 보여준다. 이 직교성과 (34)를 이용하여 \( e_{k}{ }^{\prime}(N) \) 의 제곱 norm을 구하면</p> <p>\( \left\|e_{k}^{\prime}(N)\right\|^{2}=1+\left|\zeta_{k}(N)\right|^{2}\left\|\tilde{x}_{k}(N)\right\|^{2} \)<caption>(36)</caption></p> <p>와 같이 쓸 수 있다. \( e_{k}^{\prime \prime}(N) \) 의 제곱 norm을 구하는 과정을 표 3 에 요약하였다. 표 3 에 따라 \( e_{k}^{\prime \prime}(N) \) 의 제곱 norm 을 구하는대 있어, \( \tilde{x}_{k}(N) \) 의 제곱 norm을 아는 것이 펼요한데, 이는 이미 표 2 에 구해져있다. \( e_{k}^{\prime \prime}(N) \) \( (k=1, \cdots, K) \) 의 norm을 표 3 에 따라 계산하는 대 \( K^{-2} / 4+O\left(K^{2}\right. \) 의 복잡도를 가지며, 직접 계산하는데 소요되는 \( M K / 2+O(K) \) 보다 계산량을 크게 감소시킨다. 데이터 \( x(N) \) 이 수신되면 \( K \) 개의 고유쌍을 표 1 에 따라 계산하고, 표 1 에서 \( e_{k}^{\prime}(N) \) 의 직교화는 표 2 에 따라, 표 2 에서 \( e_{k}^{\prime \prime}(N) \) 의 norm은 표 3 에 따라 계산한다.</p> <p>식 (28)에 의거해서 잡음전력 \( \sigma^{2} \) 을 다음처럼 추정할 수 있다.</p> <p>\( \begin{aligned} \sigma^{2}(N)=& \beta \sigma^{2}(N-1) \\ &+\frac{\|x(N)\|^{2}-\left\|E_{K}^{H}(N) x(N)\right\|^{2}}{M-K} \end{aligned} \)<caption>(37)</caption></p> <p>여기서 \( E_{K}(N)=\left[e_{1}(N) \cdots e_{K}(N)\right] \) 이다.</p> <p>표 3. \( e_{k}^{\prime \prime}(N) \) 의 제곱 norm을 구하는 과정</p> <p>\( \left\|e_{k}^{\prime}(N)\right\|^{2}=1+\left|\zeta_{k}(N)\right|^{2}\left\|\tilde{x}_{k}(N)\right\|^{2} \)</p><p>\( \left\|e_{k}^{\prime \prime}(N)\right\|^{2}=\left\|e_{k}^{\prime}(N)\right\|^{2}-\sum_{l=1}^{k-1}\left|\rho_{k l}\right|^{2} \)</p> <h2>2. 가중벡터의 계산</h2> <p>\( N \) 번째 데이터에서 표 1 의 과정을 거처 \( \lambda_{k}(N) \), \( e_{k}(N) \) 을 계산하고 \( (37) \) 을 이용하여 \( \sigma^{2}(N) \) 을 구한 후,\( \gamma_{s}(N) \) 을 계산한다. \( \gamma_{s}(N) \) 은 다음처럼 계산된다. 식 \( (23) \) 에 각각 \( \lambda_{k}, e_{k} \sigma^{2} \) 대신 각각 순서대로 \( \lambda_{k}(N) \), \( e_{k}(N), \sigma^{2}(N) \) 을 대입한 \( h_{N}(\gamma) \) 을 얻는다. \( \gamma_{s}(N) \) 은 식 (38)의 해이다.</p> <p>\( h_{N}\left(\gamma_{s}(N)\right)=\frac{M}{(M-\epsilon / 2)^{2}} \)<caption>(38)</caption></p> <p>\( \gamma_{s}(N) \) 이 구해지면 (24)에서 \( \lambda_{k}, e_{k}, \sigma^{2}, \gamma_{s} \) 대신 \( \lambda_{k}(N) \), \( e_{k}(N), \sigma^{2}(N), \gamma_{s}(N) \) 을 대입하여 \( a_{s}(N) \) 을 구한다. \( a_{s}(N) \) 으로부터 제안방식에서 사용하는 조향벡터 \( a_{p}(N) \) 은 다음처럼 계산된다.</p> <p>\( a_{p}(N)=c_{P}(N) E_{K}(N) E_{K}^{H}(N) a_{0}(N) \)<caption>(39)</caption></p> <p>여기서 \( c_{P}(N) \) 은 \( \left\|a_{p}(N)\right\|^{2}=M \) 이 되도록 곱해지는 스칼라인자이다. 가중벡터 \( w(N) \) 은</p> <p>\( w(N)=c^{\prime}(N) E_{K}(N) \Lambda_{K}^{-1}(N) E_{K}^{H}(N) a_{p}(N) \)<caption>(40)</caption></p> <p>과 같고, (39)를 (40)에 대입하면</p> <p>\( w(N)=c(N) E_{K}(N) \Lambda_{K}^{-1}(N) E_{K}^{H}(N) a_{3}(N) \)<caption>(41)</caption></p> <p>여기서 \( c(N) \) 은 \( w^{H}(N) a_{p}(N)= \) 의 단위이득조건을 만족 하도록 결정된다.</p>
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"어떻게 고유벡터 고유벡터 \\( e_{k}{ }^{\\prime}(N) \\) 의 직교화를 구할 수 있나?",
"다음 \\( w(N)=c(N) E_{K}(N) \\Lambda_{K}^{-1}(N) E_{K}^{H}(N) a_{3}(N) \\)<caption>(41) 식에서 c(N)은 어떻게 결정되는가?",
"표3은 무엇을 나타내는가?"
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인공물ED
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효율적인 부공간 추적에 의한 강인한 MVDR 적응 어레이
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<h1>V. 시뮬레이션</h1> <p>시뮬레이션에서는 제안방식과 샘플행렬로부터 고유쌍 모두를 구하는 기존의 SDCB, SSPB 방식과SINR 성능을 비교한다. 기존의 MPASTd에 기초한 DCB 방식은 고유분해에 기초한 SDCB 방식과 매우유사한 성능을 가짐을 나타내었고, 따라서 시뮬레이션에서는 기존의 MPASTd-DCB에 대한 성능은 다루지않는다. 성능비교를 위해 반파장 간격으로 놓인 10개의 센서로 구성되는 ULA(uniform linear array) 어레이를 이용하였다. 이 어레이에 원하는 신호, 2개의 간섭신호가 도래한다. 원하는 신호의 입력 SNR(signal-to-noiseratio)은 \( 15 \mathrm{~dB} \), 간섭 신호는 \( \theta_{2}=-37^{0}, \theta_{3}=25^{\circ} \) 로부 터 포래하며 입력 INR(interference-to-noise ratio)은 각각 \( 5 \mathrm{~dB}, 25 \mathrm{~dB} \) 이다. 원하는 신호에 대한 추정 도래 각은 \( \hat{\theta}_{1}=0^{0} \) 이고, 이때 초기 조향벡터는 \( \widehat{a_{1}}=\left[\begin{array}{lll}1 & \cdots & 1\end{array}\right]^{T} \) 와 같이 주어진다. 제안방식과 \( \mathrm{SDCB} \) 에서 불확실 한계 는 \( \epsilon=2 \) 로, 제안방식에서 주 고유벡터로 사용한 벡터의 수 \( K \) 는 도래하는 신호의 수인 3으로 하였다. 포인팅 에러는 \( \theta_{e}=\theta_{1}-\hat{\theta}_{1} \) 와 같이 정의되고, 100 번의 독 립적인 시뮬레이선을 통해 SINR의 평균을 구하였다.</p> <p>\( N=2000 \) 일 때, 그림 1은 포인팅 에레 \( \theta_{e} \) 의 함수로 \( \mathrm{SINR} \) 을 나타낸다. \( \mathrm{SDCB} \) 는 다음처럼 정의되는 최적 한계 \( \epsilon_{\text {opt }} \) 에 민감한 특성을 보인다.</p> <p>\( \epsilon_{\text {opt }}=\min _{\phi}\left\|e^{j o} \tilde{a}_{1}-\hat{a}_{1}\right\|^{2} \)</p> <p>여기서 \( \tilde{a}_{1}=\sqrt{M} a_{1} /\left\|a_{1}\right\| \) 이다. \( \hat{\theta}_{1}=0^{0} \) 이면, 최적 한계 \( \epsilon_{\text {optt }} \) 은 \( \theta_{1} \) 에 대한 우함수이다. \( \theta_{1}\left(=\theta_{e}\right) \) 이 대략 \( \pm 2.88^{\circ} \) 일 때 \( \epsilon_{\text {opt }} \) 은 2 에 가까운 값을 가지며, 주어진 \( \theta_{1} \) 영역에서 \( \left|\theta_{1}\right| \) 이 증가하면 \( \epsilon_{\text {opt }} \) 프 증가한다. 제안방식과 \( \mathrm{SDCB} \) 는 \( \left|\theta_{e}\right|=2.88^{\circ} \) 근처에서 피크 값을 나타내며, 이 부근에서 SINR 감소율이 크다. 특히 \( \epsilon \) 이 \( \epsilon_{\text {opt }} \) 보다 작을 때, 성능의 감소가 크다. \( \epsilon<\epsilon_{\text {opt }} \) 일 때 제안방식은 SDCB보다 감소율이 작으며, 주어진 \( \theta_{e} \) 전 구간에서\( \mathrm{SDCB} \) 보다 우수한 성능을 보인다. \( \mathrm{SSPB} \) 와 비교하면 \( \theta_{e} \) 가 0 에 가까운 부근을 제외하고는 제안방식이 좋은 SINR 성능을 보인다.</p> <p>그림 2 는 샘플의 수 \( N \) 에 대한 성능을 예시한다. 그 림 2(a), \( 2(\mathrm{~b}) \) 는 각각 \( \theta_{e}=-3^{0}, 2^{0} \) 인 경우이다. 제안방 식은 다른 방식을 압도하면서 빠른 수렴속포를 보인다. 제안방식에서, 예를 들어 \( N=20 \) 과 \( N=10000 \) 에서의 \( \mathrm{SINR} \) 차이는 그림 \( 2(\mathrm{a}) \) 에서 \( 3.22 \mathrm{~dB} \), 그림 \( 2(\mathrm{~b}) \) 에서는 \( 3.36 \mathrm{~dB} \) 에 불과하다.</p> <p>그림 3은 \( N=2000 \) 일 때 빔 패턴을 예시한다. 그림 \( 3(\mathrm{a}), 3(\mathrm{~b}) \) 는 각각 \( \theta_{e}=-3^{0}, 2^{0} \) 인 경우이다. 100 번의 모의실험을 통해 구한 평균이 아닌 한번의 모의실험으로 구한 패턴으로, 이외 시뮬레이션 조건은 그림 2 와 동일하다. 그림 3(a), \( 4(\mathrm{~b}) \) 에서 보듯이, 세 방식 모두 가장 강한 신호가 도래하는 \( \theta_{3}=25^{\circ} \) 방향으로 깊은 널을 형성한다. 한편 \( 5 \mathrm{~dB} \) 의 INR로 상대적으로 작은 세기를 가지는 \( \theta_{2} \) 방향에 대해서 살펴보면, 그림 3(a)에선 세 방식 모두 이 방향으로 널을 만들지 않고, 그림 3(b)에 선 제안방식, \( \mathrm{SDBC} \) 는 널을 만들지만 \( \mathrm{SSPB} \) 에서는 생성하지 않는다. 각 신호의 도래방향에서 빔 크기의 값 \( (\mathrm{dB}) \) 과 가중벡터의 제곱 norm을 보여주는 표 4 에서도 이러한 사실을 확인할 수 있다. 표에 주어진 값을 이용 하여 SINR을 쉽게 계산할 수 있다. 예를 들어 \( \theta_{e}=-3^{0} \) 인 경우, 입력 잡음전력 \( \sigma^{2} \) 을 \( 1(0 \mathrm{~dB}) \) 이라 하면, 제안방식에서 원하는 신호에 대한 출력전력은 \( 14.9(=-0.1+15) \mathrm{dB} \), 두 간섭에 대한 출력전력은 각각 \( 6.1 \mathrm{~dB},-18.9 \mathrm{~dB} \), 출력 잡음전력은 \( -9.5 \mathrm{~dB} \) 이다. 두번째 간섭 전력은 첫 번째 간섭전력에 비해 매우 작으므 로 이를 무시하면 SINR은 \( 19.4 \mathrm{~dB} \) 와 같이 구해진다. 표에 따르면 세 방식에서 원하는 신호에 대한 빔 크기는 비슷한 값을 가지는 데, 그림 2 에서 보듯이, SSPB 방식이 다른 방식보다 열등한 성능을 가지는 것은 작은 전력을 가지는 첫 번째 간섭을 잘 제거하지 못하는 데 기인한다. 제안방식이 SDCB보다 우수한 성능을 가지는 주요한 이유는, \( \theta_{e}=-3^{0} \) 일 때는 상대적으로 적은 잡음전력을 가지기 때문이고, \( \theta_{e}=2^{0} \) 인 경우 상대적으로 두 번째 간섭을 잘 제거하기 때문임을 표는 보여준다.</p> <table border><caption>표 4. 도래각에서 빔 이득</caption> <tbody><tr><td colspan="2"></td><td>제안</td><td>SDCB</td><td>SSPB</td></tr><tr><td rowspan="4">-3 \(^{\circ} \)</td><td>\(\theta_{1}\)</td><td>-0.1</td><td>-0.3</td><td>0.0</td></tr><tr><td>\(\theta_{2}\)</td><td>-11.1</td><td>-10.1</td><td>0.2</td></tr><tr><td>\(\theta_{3}\)</td><td>43.9</td><td>-44.4</td><td>-44.1</td></tr><tr><td>\( \|w\|^{2} \)</td><td>-9.5</td><td>-1.4</td><td>6.4</td></tr><tr><td rowspan="4">2 \(^{\circ} \)</td><td>\(\theta_{1}\)</td><td>0.2</td><td>0.5</td><td>0.0</td></tr><tr><td>\(\theta_{2}\)</td><td>-36.0</td><td>-58.9</td><td>-4.6</td></tr><tr><td>\(\theta_{3}\)</td><td>-30.7</td><td>-26.1</td><td>-38.4</td></tr><tr><td>\( \|w\|^{2} \)</td><td>-9.8</td><td>-9.0</td><td>- 8.4</td></tr></tbody></table>
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"도래각의 빔 이득 표를 통해서 \\( \\theta_{e}=-3^{0} \\)의 경우에 왜 제안방식이 SDCB보다 우수한 성능을 가지는가?",
"도래각에서 빔 이득에서 SDCB 기법의 -3 \\(^{\\circ} \\)의 \\(\\theta_{2}\\) 값은 얼마인가?",
"도래각의 빔 이득 표와 관련해서 왜 \\( \\theta_{e}=2^{0} \\)의 경우에 있어서 제안한 기법이 SDCB보다 우수한가?",
"도래각에서 빔 이득에서 제안한 기법의 -3 \\(^{\\circ} \\) 기준 가중벡터의 제곱 norm 값은 얼마인가?",
"도래각에서 빔 이득에서 제안한 기법의 2 \\(^{\\circ} \\) (\\theta_{1}\\) 값은 얼마인가?"
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효율적인 부공간 추적에 의한 강인한 MVDR 적응 어레이
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<h1>IV. 제안 방식</h1> <p>제안방식에서는 상관헹렬의 고유쌍 모두를 구하지 않고, 단지 \( K(\geq \eta) \) 개만의 주 고유쌍을 구한다. \( R_{x} \) 의 고유치는 \( i>\eta \) 에 대해 \( \lambda_{i}=\sigma^{2} \) 이므로 (19), (17)를 \( K \) 개의 주 고유쌍만으로 나타낼 수 있다.</p> <p>\( h(\gamma)=\frac{\sum_{k=1}^{K} \frac{\left|\alpha_{k}\right|^{2}}{\left(\lambda_{k}^{-1}+\gamma\right)^{2}}+\frac{\nu_{K}}{\left(\sigma^{-2}+\gamma\right)^{2}}}{\left(\sum_{k=1}^{K} \frac{\left|\alpha_{k}\right|^{2}}{\lambda_{k}^{-1}+\gamma}+\frac{\nu_{K}}{\sigma^{-2}+\gamma}\right)^{2}} \)<caption>(23)</caption></p> <p>\( a_{s}=c_{s}\left(c_{1} \hat{a}_{1}+\sum_{k=1}^{K} c_{2, k} \alpha_{k} e_{k}\right) \)<caption>(24)</caption></p> <p>여기서</p> <p>\( \nu_{k}=M-\sum_{k=1}^{K}\left|\alpha_{k}\right|^{2} \)<caption>(25)</caption></p> <p>\( c_{1}=\frac{1}{\sigma^{-2}+\gamma_{s}} \)<caption>(26)</caption></p> <p>\( c_{2, k}=\frac{1}{\lambda_{k}^{-1}+\gamma_{s}}-\frac{1}{\sigma^{-2}+\gamma_{s}} \)<caption>(27)</caption></p> <p>\( c_{3} \) 는 \( \left\|a_{3}\right\|^{2}=M \) 이 만족되도록 정해지는 인자이다. 잡음전력 \( \sigma^{2} \) 은 주 고유쌍만으로 다음처럼 나타낼 수 있다.</p> <p>\( \begin{aligned} \sigma^{2} &=\frac{E\left\|P_{\bar{E}_{R}} x(t)\right\|^{2}}{M-K} \\ &=\frac{E\left[\|x(t)\|^{2}-\left\|E_{K}^{H} x(t)\right\|^{2}\right]}{M-K} \end{aligned} \)<caption>(28)</caption></p> <p>여기서 \(P_{Ek} = I - E_{k}E_{k}\)이다.</p> <p>SSPB, SDCB 에서는 (22)와 같이 표본행렬을 구하고 이를 직접 고유분해하여 가중벡터를 구함에 따라 계산이 복잡하게 된다. 반면에 제안 방식에서는 \( K \) 개의 주 고유쌍만을 이용하고 이들 고유쌍은 수신 데이터로부터 직접 반복갱신을 통해 구함에 따라 계산이 간단하다. \( N \) 번째 샘플에서, \( K \) 개의 고유쌍이 구해지면 (18), (23) (28)에 근거하여 \( \mathrm{DCB} \) 최소화 문제 (16)의 해 \( a_{3}(N) \) 을 구한다. 이때, (16)의 최소화 문제에서 \( f(a) \) 대신 \( f_{N}(a)=1 / a^{H} R_{x 2}^{-1}(N) \)를 이용한다. \( R_{x 2}(N) \) 은 식 (29) 에 정의되어있다. \( a_{3}(N) \) 이 구해지면, \( K \) 개의 고유벡터가 생성하는 부공간으로 \( a_{s}(N) \) 을 투사하여 벡터 \( a_{p}(N) \) 을 얻는다. 전체적인 계산과정을 다음과 같이 요약할 수 있다.</p> <ol type=1 start=1><li>수신데이터 \( x(N) \) 이 입력되면 갱신과정을 통해 \( K \) 개의 주 고유쌍을 구함</li> <li>\( \mathrm{DCB} \) 최소화 문제의 해 \( a_{5}(N) \) 을 구함</li> <li>\( a_{s}(N) \) 를 부공간에 투사하여 조향벡터 \( a_{p}(N) \) 을 얻음</li> <li>가중벡터 계산</li></ol> <h2>1. 고유쌍의 갱신</h2> <p>PASTd를 이용하여 고유쌍을 갱신할 수 있다 .PASTd에서는 (23)과 같은 상관행렬 추정에 대한 고유쌍을 근사적으로 구한다.</p> <p>\( R_{x 2}(N)=\beta R_{x 2}(N-1)+x(N) x^{H}(N) \)<caption>(29)</caption></p> <p>여기서 \(\beta\)는 감쇠인자(forgetting factor)로 1에 가까운 값을 가진다. 제안방식에서는 PASTd 보다 계산량을 절감할 수 있는 MPASTd에 기초하여 고유쌍을 구한다. 표1에 MPASTd 알고리즘을 요약하였다. 표에서 ‘othnorm'은 ‘orthonomalization’을 의미한다.</p> <p>MPASTd에서는 구한 \( K \) 개의 고유벡터를 직교화 (orthonomalization)한다는 점과 벡터 \( x_{k+1}(N) \) 을 구하는 과정이 PASTd와 다르나. PASTd 알고리즘은 표 1 에서 직교화하지 않고, 즉 \( e_{k}(N)=e_{k}^{\prime}(N) \) 이고,</p> <table border><caption>표 1. MPASTd 알고리즘</caption> <tbody><tr><td>\( x_{1}(N)=x(N) \)</td></tr><tr><td>For \( k=1,2, \cdots, K \) Do</td></tr><tr><td>\( z_{k}(N)=e_{k}^{H}(N-1) x_{k}(N) \)</td></tr><tr><td>\( \lambda_{k}(N)=\beta \lambda_{k}(N-1)+\left|z_{k}(N)\right|^{2} \)</td></tr><tr><td>\( \tilde{x}_{k}(N)=x_{k}(N)-z_{k}(N) e_{k}(N-1) \)</td></tr><tr><td>\( \zeta_{k}(N)=z_{k}^{*}(N) / \lambda_{k}(N) \)</td></tr><tr><td>\( e_{k}^{\prime}(N)=e_{k}(N-1)-\zeta_{k}(N) \tilde{x}_{k}(N) \)</td></tr><tr><td>\( e_{k}(N)=\operatorname{orthnorm}\left[e_{k}^{\prime}(N)\right] \)</td></tr><tr><td>\( x_{k+1}(N)=x_{k}(N)-z_{k}(N) e_{k}(N-1)\left(=\widetilde{x}_{k}(N)\right) \)</td></tr><tr><td>End</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 2. \( e_{k}^{\prime}(N) \) 의 직교화 과정</caption> <tbody><tr><td>\( \left\|\tilde{x}_{k}(N)\right\|^{2}=\left\|\tilde{x}_{k-1}(N)\right\|^{2}-\left|z_{k}(N)\right|^{2} \)</td></tr><tr><td>For \( l=1,2, \cdots, k-1 \) Do</td></tr><tr><td>\( \rho_{k l}=b_{l+}^{*}(N)\left[z_{k}^{*}(N)+\zeta_{k}(N)\left\|\tilde{x}_{k}(N)\right\|^{2}\right] \)</td></tr><tr><td>End</td></tr><tr><td>\( e_{k}^{\prime \prime}(N)=e_{k}^{\prime}(N)-\sum_{l=1}^{k-1} \rho_{k l} e_{l}(N) \)</td></tr><tr><td>\( e_{k}(N)=e_{k}^{\prime \prime}(N) /\left\|e_{k}^{\prime \prime}(N)\right\| \)</td></tr><tr><td>\( b_{k+}(N)=\left[\zeta_{k}(N)-\sum_{l=1}^{k-1} \rho_{k l} b_{l+}(N)\right] /\left\|e_{k}^{\prime \prime}(N)\right\|^{2} \)</td></tr></tbody></table>
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"표 1에서, \\( e_{k}^{H}(N-1) x_{k}(N) \\)은 어떤 식으로 표현될 수 있는가?",
"표 1에서, \\( \\zeta_{k}(N)\\)은 어떤 식으로 표현되는가?",
"표 1에서, \\( x_{1}(N)\\)은 어떤 값과 같다고 식으로 표현할 수 있는가?",
"표 1에서, \\( e_{k}(N)\\)에 해당하는 식은 무엇인가?",
"표 1에서 \\( \\lambda_{k}(N)\\)은 어떤 식으로 표현될 수 있는가?",
"표 2에서, \\( b_{k+}(N)\\)은 어떤 식으로 표현될 수 있는가?",
"표 2에서, \\(e_{k}^{\\prime}(N)-\\sum_{l=1}^{k-1} \\rho_{k l} e_{l}(N) \\)은 어떤 식으로 표현될 수 있는가?",
"표 2에서, \\( e_{k}(N)\\)는 어떤 식으로 표현될 수 있는가?",
"표 2에서, \\(\\left\\|\\tilde{x}_{k-1}(N)\\right\\|^{2}-\\left|z_{k}(N)\\right|^{2} \\)은 어떤 식으로 표현되었는가?",
"표 2에서, \\( \\rho_{k l}\\)는 어떤 식으로 표현되었는가?",
"본 논문의 제안방식에서는 어떤 과정을 거쳐 고유쌍을 구하는가?",
"제안 방식은 어떤 과정을 거쳐 가중벡터를 계산하는가?"
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인공물ED
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GSM 단말기에서 두부 팬텀 조건하의 방사 전력 최적화를 위한 단말기 구조에 관한 연구
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<h2>4-6 안테나 길이 변경 후 TRP 차이값</h2> <p>안테나 단품 특성에 영향을 주는 안테나의 길이를 \( 3 \mathrm{~mm} \) 증가시켜 실헙한 결과, 안테나가 긴 것이 표 9와 같이 자유 공간과 팬텀의 TRP 감쇄 차이가 \( 1 \mathrm{~dB} \) 줄어듬을 확인할 수 있었다. 이는 안테나 자체의 성능과 팬텀과 안테나 끝 부분과의 거리가 바뀌어 이러한 결과가 나왔다고 유추할 수 있다.</p> <table border><caption>표 9. 안테나 길이 변경 실험 결과</caption> <tbody><tr><td></td><td colspan=2>변경전</td><td colspan=2>변경후</td></tr><tr><td>측정 조건</td><td>모의 실험 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>측정 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>모의 실험 결과[\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>측정 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td></tr><tr><td>자유 공간</td><td>30.5</td><td>29.2</td><td>30.6</td><td>29.7</td></tr><tr><td>팬텀</td><td>21.8</td><td>20.7</td><td>22.9</td><td>22.7</td></tr><tr><td>자유 공간과 팬텀의 차이</td><td>8.7</td><td>8.5</td><td>7.7</td><td>7.5</td></tr></tbody></table> <h2>4-7 폴더 각도 변경 후 TRP 차이값</h2> <p>측정시 단말기의 거치 위치는 폴더의 각에 따라 많은 영향을 받는다. 예를 들면 폴더의 각이 작을수록 안테나와 팬텀과의 거리는 상대적으로 멀어지게 되며, 표 10과 같이 폴더 각도를 \( 20^{\circ} \) 축소한 결과 자유 공간과 팬텀의 TRP 감쇄 차이가 감쇄가 \( 1.5 \mathrm{~dB} \) 줄었음을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 10. 폴더 각도 변경 실험 결과</caption> <tbody><tr><td></td><td colspan=2>변경전</td><td colspan=2>변경후</td></tr><tr><td>측정 조건</td><td>모의 실험 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>측정 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>모의 실험 결과[\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>측정 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td></tr><tr><td>자유 공간</td><td>30.5</td><td>29.2</td><td>30.6</td><td>29</td></tr><tr><td>팬텀</td><td>21.8</td><td>20.7</td><td>22.8</td><td>22</td></tr><tr><td>자유 공간과 팬텀의 차이</td><td>8.7</td><td>8.5</td><td>7.8</td><td>7</td></tr></tbody></table> <h2>4-8 FPCB 연결 방법 변경 후 TRP 차이값</h2> <p>그림 11과 같이 FPCB 연결 방법을 다르게 하면 안테나 주위의 접지 조건이 틀려져 TRP가 변할 수 있는 경우가 발생할 수 있으며, 실험 결과 변경 전과 자유 공간과 팬텀의 TRP 감쇄 차이가 표 11 과 같이 \( 5 \mathrm{~dB} \)가 개선이 됨을 볼 수 있으며, 지금까지의 변화 요소 중 가장 영향을 많이 주는 요소임을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 11. FPCB 연결 방법 변경 실험 결과</caption> <tbody><tr><td></td><td colspan=2>변경전</td><td colspan=2>변경후</td></tr><tr><td>측정 조건</td><td>모의 실험 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>측정 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>모의 실험 결과[\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>측정 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td></tr><tr><td>자유 공간</td><td>30.5</td><td>29.2</td><td>29</td><td>29.3</td></tr><tr><td>팬텀</td><td>21.8</td><td>20.7</td><td>26.6</td><td>25.8</td></tr><tr><td>자유 공간과 팬텀의 차이</td><td>8.7</td><td>8.5</td><td>2.4</td><td>3.5</td></tr></tbody></table>
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"표 9에서 안테나 길이 변경전 모의 실험 결과가 21.8인 측정조건은 무엇인가?",
"표 9에서 안테나길이 변경전 팬텀에서의 측정 결과는 얼마인가?",
"표 10에서 팬텀에서의 결과 값이 22.8이면 이것은 폴더 각도 변경후의 어떤 결과인가?",
"표 9에서 안테나 길이 변경전 자유공간과 팬텀의 모의 실험 결과의 차이는 얼마인가?",
"표 9에서 안테나 길이 변경전 자유공간에서의 측정결과는 얼마인가?",
"표 10에서 팬텀에서의 측정결과가 22인것은 폴더 각도 변경 전인가 후인가?",
"표 9에서 안테나 길이 변경전 자유공간에서의 모의실험 결과는 얼마인가?",
"표 9에서 변경후 자유공간과 팬텀의 측정 결과 차이는 얼마인가?",
"표 11에서 FPCB 연결 방법 변경후 팬텀에서의 모의 실험 결과는 얼마인가?",
"표 10에서 폴더 각도 변경 후 자유공간과 팬텀의 모의 실험 결과의 차이는 얼마인가?",
"표 9에서 안테나 길이 변경후 모의 실험 결과가 22.9인 측정조건은 무엇인가?",
"표 10에서 폴더 각도 변경 후 자유공간에서의 측정결과는 얼마인가?",
"표 11에서 FPCB 연결 방법 변경후 자유공간과 팬텀에서의 측정결과값의 차이는 얼마인가?",
"표 10에서 폴더 각도 변경전 자유공간에서의 모의 실험 결과는 얼마인가?",
"표 11에서 자유공간에서 모의 실험 결과가 30.5이면 이것은 FPCB 연결 방법 변경전인가 후인가?",
"표 11에서 FPCB 연결 방법 변경전 자유공간과 팬텀에서의 모의 실험 결과의 차이는 얼마인가?",
"표 11에서 팬텀에서 FPCB 연결 방법 변경전 측정결과 값은 얼마인가?",
"표 10에서 폴더 각도 변경 전 팬텀에서의 측정결과는 얼마인가?"
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GSM 단말기에서 두부 팬텀 조건하의 방사 전력 최적화를 위한 단말기 구조에 관한 연구
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<h1>IV . 가인자 선정, 모의 실험, 측정 결과</h1> <p>모의 실험과 실 측정을 위해 TRP에 영향을 줄 것으로 예상되는 인자를 표 3과 같이 설정하고 FIM(Fi-nite Integral Method) 기반의 full wave 시뮬레이터로 계산을 하였다.</p> <p>일반적으로 단말기의 크기가 큰 것과 폴더 각이 작은 것들이 좋은 결가 나오고 있기 때문에 단말기의 크기와 폴더각을 가인자로 잡았으며, 안테나의 위치 중 후방으로 이동하는 것은 안테나와 두부 팬텀간의 거리를 멀리 할 수 있는 직접적인 요인이기 때문에 가인자로 선정하였다.</p> <p>또한, 안테나 단품 특성과 밀접한 관계가 있는 안테나 길이와 메인 PCB와 폴더부의 전기적 연결을 해주는 FPCB의 연결 방법을 가인자로 선정하였다. 주 인자로 선택하는 조건은 실험 결과가 \( 1 \mathrm{~dB} \) 이상 변화가 있을 시에 영향을 주는 인자로 분류하기로 하였다.</p> <h2>4-1 폴더부 길이 변경 후 TRP 차이값</h2> <p>폴더부 길이를 동박 테이프를 이용하여 \( 10 \mathrm{~mm} \) 확장시켜 실험하였다. \( 10 \mathrm{~mm} \)로 한 이유는 휴대 단말기에서 \( 1 \mathrm{~mm} \)는 상당한 크기의 증가이며, \( 10 \mathrm{~mm} \) 정도는 비약적으로 크게 늘린 것이라 할 수 있기 때문이며, 결과는 표 4 와 같이 자유 공간과 팬텀의 TRP 감쇄 차이가 \( 0.1 \mathrm{~dB} \) 정도 변화가 있었으나 \( 0.1 \mathrm{~dB} \) 변화는 계측기상 오차 안에 포함이 되는 정도이기 때문에 \( 1 \mathrm{~dB} \) 이상 변화가 없으면 TRP 감쇄 개선이 없다고 볼 수 있다.</p> <table border><caption>표 4. 폴더부 길이 변경 실험 결과</caption> <tbody><tr><td></td><td colspan=2>변경전</td><td colspan=2>변경후</td></tr><tr><td>측정 조건</td><td>모의 실험 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>측정 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>모의 실험 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>측정 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td></tr><tr><td>자유 공간</td><td>30.5</td><td>29.2</td><td>30.8</td><td>29.4</td></tr><tr><td>팬텀</td><td>21.8</td><td>20.7</td><td>22.2</td><td>21</td></tr><tr><td>자유 공간과 팬텀의 차이</td><td>8.7</td><td>8,5</td><td>8.6</td><td>8.4</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 5. 폴더부 넓이 변경 실험 결과</caption> <tbody><tr><td></td><td colspan=2>변경전</td><td colspan=2>변경후</td></tr><tr><td>측정 조건</td><td>모의 실험 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>측정 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>모의 실험 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>측정 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td></tr><tr><td>자유 공간</td><td>30.5</td><td>29.2</td><td>30.4</td><td>29.5</td></tr><tr><td>팬텀</td><td>21.8</td><td>20.7</td><td>21.6</td><td>21</td></tr><tr><td>자유 공간과 팬텀의 차이</td><td>8.7</td><td>8.5</td><td>8.8</td><td>8.5</td></tr></tbody></table> <h2>4.2 폴더부 넓이 변경 후 TRP 차이값</h2> <p>그림 5 와 같이 단말기의 폴더 부위 폭을 한 쪽당 \( 2 \mathrm{~mm} \)씩 총 \( 4 \mathrm{~mm} \)를 증가시켜 실험을 하였다. 폴더부의 넓이 확장으로 인하여 표 5 와 같이 자유 공간에서의 TRP 변화는 \( 0.3 \mathrm{~dB} \)정도로 거의 없었으며 SAM 팬텀 조건에서의 변화도 \( 0.3 \mathrm{~dB} \) 정도 밖에는 차이가 나지 않았다. 변경 전과 후를 비교해 보았을 때 소량의 변동폭은 존재하나 계측 시스템의 오차 범위에 들어갈 정도로 미소하기 때문에 자유 공간과 팬텀의 TRP 감쇄 차이가 동일한 것을 알 수 있다.</p>
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"폴더부 길이 변경 실험에서, 측정 조건 팬텀에서 변경후 모의 실험 결과는 무엇입니까?",
"폴더부 길이 변경 실험에서, 자유 공간에 대해서 변경전 측정 결과는 어떻게 되는가?",
"폴더부 길이 변경 실험에서, 변경전 모의 실험 결과가 21.8일 때 측정 조건은 무엇인가?",
"폴더부 길이 변경 실험에서, 측정 조건이 자유 공간과 팬텀의 차이일 때 변경전 모의 실험 결과는 어떻습니까?",
"폴더부 길이 변경 실험에서, 8.5의 변경전 측정 결과를 보여주는 측정 조건은 무엇일까?",
"폴더부 길이 변경 실험에서, 측정 조건이 자유 공간일 때 변경후 측정 결과는 무슨 값을 보여주나요?",
"폴더부 길이 변경 실험에서, 29.7의 변경전 측정 결과를 보여주는 측정 조건은 뭐야?",
"폴더부 길이 변경 실험에서, 변경후 모의 실험 결과와 자유 공간과 팬텀의 차이에 해당하는 결과는 어떻게 됩니까?",
"폴더부 길이 변경 실험에서, 측정 조건 자유 공간 중 변경후의 모의 실혐 결과는 어떤가?",
"폴더부 넓이 변경 실험에서, 변경전 측정 결과가 29.2에 해당하는 측정 조건은 뭐야?",
"폴더부 길이 변경 실험에서, 변경후 측정 결과에서 측정 조건 팬텀에서의 결과는 어떻습니까?",
"폴더부 넓이 변경 실험에서, 변경 전 모의 실험 결과가 21.8인 경우에 해당하는 측정 조건은 무엇일까요?",
"폴더부 길이 변경 실험에서, 변경후의 측정 결과가 8.4일 때의 측정 조건은 무엇일까요?",
"폴더부 넓이 변경 실험에서, 측정 조건이 자유 공간인 경우 변경전 모의 실험 결과는 무엇인가?",
"폴더부 넓이 변경 실험에서, 어떤 측정 조건일 때 변경후 측정 결과가 29.5인가?",
"폴더부 넓이 변경 실험에서, 변경후 모의 시험 결과와 측정조건 자유 공간이 교차하는 영역의 값은 어떻게 되나요?",
"폴더부 넓이 변경 실험에서, 측정 조건이 자유 공간과 팬텀의 차이일 때 변경후 측정 결과는 어떻게 되는가?",
"폴더부 넓이 변경 실험에서, 자유 공간과 팬텀의 차이가 측정 조건일 때 변경전 측정 결과는 어떤 값을 보여줍니까?",
"폴더부 넓이 변경 실험에서, 팬텀이 측정 조건인 상황에서 변경전 측정 결과는 어때?",
"폴더부 넓이 변경 실험에서, 변경전 모의 실험 결과가 8.7일 때 측정 조건의 뭘까?",
"폴더부 넓이 변경 실험에서, 측정 조건 팬텀과 변경후 모의 실험 결과가 만나는 영역의 수치는 어떻게 됩니까?",
"폴더부 넓이 변경 실험에서, 변경후 모의 실험 결과가 8.8일때 측정 조건은 뭐야?",
"폴더부 넓이 변경 실험일 때, 어떤 측정 조건에서 변경후 측정 결과가 21에 해당할까요?",
"폴더부 길이 변경 실험에서, 측정조건이 자유공간일 때 변경전 모의 실험 결과는 무엇인가?"
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GSM 단말기에서 두부 팬텀 조건하의 방사 전력 최적화를 위한 단말기 구조에 관한 연구
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<h2>4-3 메인 PCB 길이 변경 후 TRP 차이값</h2> <p>그림 6 과 같이 메인 PCB 하단을 \( 10 \mathrm{~mm} \) 확장시켜 실험을 실시하였다. 메인 PCB 하단을 늘림으로서 단말기의 길이가 길어져 방사 성능의 변화가 있을 것으로 생각이 되었으나 예상과 달리 표 6과 같이 free space에서는 \( 0.5 \mathrm{~dB} \) 향상되었고 SAM 팬텀 조건에서는 \( 0.1 \mathrm{~dB} \) 감소되어 자유 공간과 팬텀의 TRP 감쇄 차이가 \( 0.6 \mathrm{~dB} \) 많아지는 것을 확인할 수 있다.</p> <table border><caption>표 6. 메인 PCB 길이 변경 실험 결과</caption> <tbody><tr><td></td><td colspan=2>변경전</td><td colspan=2>변경후</td></tr><tr><td>측정 조건</td><td>모의 실험 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>측정 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>모의 실험 결과[\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>측정 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td></tr><tr><td>자유 공간</td><td>30.5</td><td>29.2</td><td>30.6</td><td>29.7</td></tr><tr><td>팬텀</td><td>21.8</td><td>20.7</td><td>21.7</td><td>20.6</td></tr><tr><td>자유 공간과 팬텀의 차이</td><td>8.7</td><td>8.5</td><td>8.9</td><td>9.1</td></tr></tbody></table> <h2>4-4 메인 PCB 넓이 변경 후 TRP 차이값</h2> <p>단말기의 크기에 영향을 줄 것이라 예측되는 메인 PCB의 넓이를 그림 7과 같이 \( 2 \mathrm{~mm} \)씩 총 \( 4 \mathrm{~mm} \) 확장하여 실험을 실시한 결과, 표 7처럼 자유 공간에서는 \( 0.3 \mathrm{~dB} \) 감소하였고, SAM 팬텀에서는 \( 0.4 \mathrm{~dB} \)가 증가하여 자유 공간과 팬텀간의 TRP 차이가 \( 0.7\mathrm{~dB} \) 개선이 되었으나 개선이 되었다고 판단하기에는 작은 변화이므로 변경 후에도 TRP 차이가 없다는 것을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 7. 메인 PCB 넓이 변경 실험 결과</caption> <tbody><tr><td></td><td colspan=2>변경전</td><td colspan=2>변경후</td></tr><tr><td>측정 조건</td><td>모의 실험 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>측정 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>모의 실험 결과[\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>측정 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td></tr><tr><td>자유 공간</td><td>30.5</td><td>29.2</td><td>30.3</td><td>28.9</td></tr><tr><td>팬텀</td><td>21.8</td><td>20.7</td><td>22.2</td><td>21.1</td></tr><tr><td>자유 공간과 팬텀의 차이</td><td>8.7</td><td>8.5</td><td>8.1</td><td>7.8</td></tr></tbody></table> <h2>4-5 안테나 위치 변경후 TRP 차이값</h2> <p>복사에 직접 영향을 줄 수 있는 안테나의 위치를 후방으로 \( 4 \mathrm{~mm} \) 이동한 후 측정을 하였다. 안테나를 후방으로만 이동시킨 이유는 안테나를 좌, 우로 이동하는 것보다는 팬텀과 안테나의 거리를 늘릴 수 있는 요소이기 때문이며, 측정 결과 표 8과 같이 자유 공간과 팬텀의 TRP 감쇄 차이가 \( 1.1 \mathrm{~dB} \) 줄어드는 것을 확인할 수 있다.</p> <table border><caption>표 8. 안테나 위치 변경 실험 결과</caption> <tbody><tr><td></td><td colspan=2>변경전</td><td colspan=2>변경후</td></tr><tr><td>측정 조건</td><td>모의 실험 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>측정 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>모의 실험 결과[\( \mathrm{dBm} \)]</td><td>측정 결과 [\( \mathrm{dBm} \)]</td></tr><tr><td>자유 공간</td><td>30.5</td><td>29.2</td><td>29.9</td><td>29.1</td></tr><tr><td>팬텀</td><td>21.8</td><td>20.7</td><td>21.9</td><td>21.7</td></tr><tr><td>자유 공간과 팬텀의 차이</td><td>8.7</td><td>8.5</td><td>8</td><td>7.4</td></tr></tbody></table>
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"표 6. 메인 PCB 길이 변경 실험 결과에서 값이 30.5인 측정 조건은 뭐야?",
"표 7. 메인 PCB 넓이 변경 실험 결과에서 값이 21.1인 측정 조건은 뭐야?",
"표 8. 안테나 위치 변경 실험 결과에서 값이 7.4인 측정 조건은 뭐야?",
"표 6. 메인 PCB 길이 변경 실험 결과에서 값이 29.7인 측정 조건은 뭐야?",
"표 7. 메인 PCB 넓이 변경 실험 결과에서 값이 8.7인 측정 조건은 뭐야?",
"표 7. 메인 PCB 넓이 변경 실험 결과에서 값이 \t8.5인 측정 조건은 뭐야?",
"표 8. 안테나 위치 변경 실험 결과에서 값이 8인 측정 조건은 뭐야?",
"표 7. 메인 PCB 넓이 변경 실험 결과에서 값이 30.5인 측정 조건은 뭐야?",
"표 8. 안테나 위치 변경 실험 결과에서 값이 8.7인 측정 조건은 뭐야?",
"표 6. 메인 PCB 길이 변경 실험 결과에서 값이 21.8인 측정 조건은 뭐가 될 수 있어?",
"표 8. 안테나 위치 변경 실험 결과에서 값이 8.5인 측정 조건은 뭐야?",
"표 6. 메인 PCB 길이 변경 실험 결과에서 값이 8.7인 측정 조건은 뭐야?",
"표 6. 메인 PCB 길이 변경 실험 결과에서 값이 30.6인 측정 조건은 뭐야?",
"표 6. 메인 PCB 길이 변경 실험 결과에서 값이 29.2인 측정 조건은 뭐가 될까?",
"표 6. 메인 PCB 길이 변경 실험 결과에서 값이 8.5인 측정 조건은 뭐야?",
"표 7. 메인 PCB 넓이 변경 실험 결과에서 값이 29.2 측정 조건은 뭐야?",
"표 8. 안테나 위치 변경 실험 결과에서 값이 29.9인 측정 조건은 뭐야?",
"표 7. 메인 PCB 넓이 변경 실험 결과에서 값이 7.8인 측정 조건은 뭐야?",
"표 8. 안테나 위치 변경 실험 결과에서 값이 21.8인 측정 조건은 뭐야?",
"표 8. 안테나 위치 변경 실험 결과에서 값이 29.2인 측정 조건은 뭐가 될까?",
"표 6. 메인 PCB 길이 변경 실험 결과에서 값이 20.7인 측정 조건은 뭐야?",
"표 7. 메인 PCB 넓이 변경 실험 결과에서 값이 28.9인 측정 조건은 뭐야?",
"표 7. 메인 PCB 넓이 변경 실험 결과에서 값이 20.7인 측정 조건은 뭐야?",
"표 6. 메인 PCB 길이 변경 실험 결과에서 값이 9.1인 측정 조건은 뭐야?",
"표 7. 메인 PCB 넓이 변경 실험 결과에서 값이 22.2인 측정 조건은 뭐야?",
"표 8. 안테나 위치 변경 실험 결과에서 값이 30.5인 측정 조건은 뭐야?",
"표 6. 메인 PCB 길이 변경 실험 결과에서 값이 21.7인 측정 조건은 뭐야?",
"표 8. 안테나 위치 변경 실험 결과에서 값이 21.9인 측정 조건은 뭐야?",
"표 8. 안테나 위치 변경 실험 결과에서 값이 21.7인 측정 조건은 뭐야?",
"표 7. 메인 PCB 넓이 변경 실험 결과에서 값이 \t8.1인 측정 조건은 뭐야?",
"표 7. 메인 PCB 넓이 변경 실험 결과에서 값이 21.8인 측정 조건은 뭐야?",
"표 8. 안테나 위치 변경 실험 결과에서 값이 20.7인 측정 조건은 뭐야?",
"표 7. 메인 PCB 넓이 변경 실험 결과에서 값이 30.3인 측정 조건은 뭐가 될까?",
"표 6. 메인 PCB 길이 변경 실험 결과에서 값이 20.6인 측정 조건은 뭐야?",
"표 6. 메인 PCB 길이 변경 실험 결과에서 값이 8.9인 측정 조건은 뭐가 될까?",
"표 8. 안테나 위치 변경 실험 결과에서 값이 29.1인 측정 조건은 뭐야?"
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높은 전력밀도를 갖는 500kHz 고주파 LLC 컨버터의 설계와 구현
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<h1>4. 모의시혐과 실험 결과</h1> <h2>4.1 모의시험 결과</h2> <p>그림 \(7\)은 기존의 \( 100 \mathrm{kHz} \) LLC 컨버터와 본 논문에서 제안하는 \( 500 \mathrm{kHz} \) LLC 컨버터를 비교하기 위한 시뮬레이션 결과이다. \( 500 \mathrm{kHz} \) 의 동작구간에서 MOSFET 영전압 스위칭 및 \(2\)차측 다이오드 영전류 스위칭 조건을 확보하여 파워 스위치에서 발생하는 스위칭 손실을 최소화 하였다.</p> <p>표 \(2\)에서는 동작 주파수의 증가에 따른 컨버터 수동소자의 용량 변화를 나타낸다. \( 100 \mathrm{kHz} \) 컨버터의 수동소자에 비해 \( 500 \mathrm{kHz} \) 컨버터에서 수동소자의 인덕턴스 및 캐패시턴스가 감소함을 확인할 수 있다.</p> <h2>4.2 실험결과</h2> <p>그림 \(8\)은 \( 100 \mathrm{kHz} \) 전부하와 경부하 시 LLC 컨버터의 실험결과로 시뮬레이션과 같이 MOSFET의 영전압 스위칭 및 \(2\)차측 다이오드의 영전류 스위칭이 잘 이루어짐을 확인할 수 있다. 그림 \(9\)는 \( 500 \mathrm{kHz} \) LLC 컨버터의 전부하와 경부하시 실험결과로서 MOSFET 영전압 스위칭 조건은 만족하나 완벽한 \(2\)차측 영전류 스위칭이 이루어지지 못했다. 이는 주파수 측정 결과 스위칭 주파수 \( (470 \mathrm{kHz}) \)가 공진주파수 \( (493 \mathrm{kHz}) \)보다 조금 낮게 형성되어 부분적 \(2\)차측 다이오드 영전류 스위칭이 이루어지고 있기 때문이다.</p> <p>그림 \(9\)에서와 같이 컨버터의 출력전압 리플을 측정하였는데, 먼저 \( 6600 \mathrm{uF} \)의 용량, \( 14.8 \mathrm{m \Omega} \)의 ESR을 가지는 캐패시터를 사용하여 출력전압 리플을 측정해 본 결과 리플 전압이 \( 1.82 \mathrm{V} \)로 측정되었다. 그림 \(10\)은 같은 조건에서 \( 1047 \mathrm{uF} \)의 용량, \( 11.66 \mathrm{m} \Omega \)의 \ESR을 가지는 캐패시터를 사용하여 측정한 파형으로 \( 1.77 \mathrm{V} \) 의 리플 전압이 측정되었다.</p> <p>그림 \(9\)와 \(10\)의 실험 결과를 통해 높은 스위칭 주파수에서 ESR에 의한 출력 전압 리플이 캐패시턴스에 의한 전압 리플보다 더 우세한 영향을 끼침을 확인할 수 있으며 이는 위의 식 (\(14\))에서 예측하였던 결과와 일치한다. 또한 그림 \(11\)과 같이 캐패시턴스의 감소에 따라 \( 1047 \mathrm{uF} \) 캐패시터의 부피가 \( 6600 \mathrm{uF} \) 캐패시터의 부피에 비해 약 \( 5.2 \) 배 감소하였다.</p> <p>그림 \(12\)는 식 (\(11\))를 \(1\)차측 턴수에 대해 정리하고 이에 변압기의 정보를 이용하여 나타낸 것으로 실험에 사용한 변압기를 \( 500 \mathrm{kHz} \)에서 동작시킬 때 \( B_{\max } \) 값을 \(1\)차측 턴비에 따라 그린 것이다. 그림 \(12\)에서 실제 사용할 수 있는 \( B_{\max } \)값 아래로 턴비를 설정하면 \( 500 \mathrm{kHz} \)에서 적절한 변압기의 턴 수와 최대 자속 밀도를 설계할 수 있다.</p> <p>그림 \(13\)에서 \( 500 \mathrm{kHz} \) 컨버터에 사용된 변압기의 크기가 기존의 \( 100 \mathrm{kHz} \) 컨버터 변압기에 비해 약 \( 1.3 \) 배가 크기가 감소할 수 있음을 보이고, 자기 포화가 일어나지 않음을 실험적으로 확인하였다. 이 결과로부터 식 (\(13\))에서 제시한 주파수의 증가에 따른 변압기 크기의 감소가 가능하였고 변압기의 자력선 길이가 감소함에 따라 변압기의 크기가 줄어드는 효과가 반감되어 약 \( 1.3 \) 배에서 포화가 생기지 않음을 실험적으로 확인하였다.</p> <h2>4.3 효을 및 전력손실 분석</h2> <p>그림 \(14\)에서 \( 100 \mathrm{kHz} \)와 \( 500 \mathrm{kHz} \) LLC 공진형 컨버터의 효율을 비교하여 나타내었다. \( 100 \mathrm{kHz} \) 컨버터의 최고 효율은 \( 95.6 \% \)이고 \( 500 \mathrm{kH} \) 컨버터의 최고 효율은 \( 91.2 \% \)로 측정이 되었다. 고주파 스위칭 시 그림 \(14\)과 같이 효율이 떨어지는 원인으로 스위칭 주파수가 높아짐에 따라 기생 소자가 주요해짐과 더불어 스위칭 손실의 증가와 코어의 히스테리시스 손실 증가, 그리고 \(1\)차측 전류의 증가로 인한 도통 손실 증가가 예측이 된다. 이 같은 손실은 스위칭 주파수가 다른 컨버터의 소자에서 발생하는 열을 측정하여 스위칭 주파수의 변화에 따른 소자 별 전력 손실을 확인할 수 있다.</p> <p>그림 \(15\)는 주요 컨버터 소자의 온도를 측정한 데이터로 환경 조건은 \( 100 \mathrm{kHz} \)와 \( 500 \mathrm{kHz} \)의 스위칭 소자에 방열판 \( (25 \mathrm{mm} \times 16.5 \mathrm{mm} \times 16 \mathrm{mm}) \)을 부착하였으며, 주변온도는 \( 25.6{ }^{\circ} \mathrm{C} \), 그리고 OMRON사의 ZR-RX\(25 \)를 사용하여 온도를 측정하였다. 온도 측정 그래프에서 스위칭 주파수 별 변화가 있는 소자들의 온도를 정리하면 표 \(3\)과 같다.</p> <table border><caption>TABLE Ⅲ COMPARISON OF COMPONENTS' TEMPERATURE WITH RESPECT TO THE SWITCHING FREQUENCY</caption> <tbody><tr><td>Specification</td><td>\( 100 \mathrm{kHz} \)</td><td>\( 500\mathrm{kHz} \)</td></tr><tr><td>Diode</td><td>\( 58^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 66^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>MOSFET</td><td>\( 31^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 46^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>L\(6599\)(gate driver)</td><td>\( 40^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 56^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>Transformer</td><td>\( 50^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 64^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>Resonant capacitor</td><td>\( 31^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 35^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>Output capacitor</td><td>\( 26^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 31^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr></tbody></table> <p>위와 같이 스위칭 소자와 게이트 드라이버에서 약 \( 10^{\circ} \mathrm{C} \), 변압기에서 \( 20^{\circ} \mathrm{C} \) 이상의 온도변화가 나타나는데 이는 스위칭 손실과 전도 손실 그리고 변압기의 히스테리시스 손실이 증가하는 것을 의미한다. 동일한 전력용량 에서 \(1\)차 및 \(2\)차측 전류를 줄이는 것은 어려우므로 고주파 스위칭 시 스위칭 손실이 적은 능동 혹은 수동 소자를 사용하는 것이 고주파 컨버터의 전력변환 효율을 높이는데 가장 효과적이다.</p> <h1>5. 결 론</h1> <p>본 논문에서는 \( 500 \mathrm{kHz} \)의 높은 스위칭 주파수를 가지는 LLC 공진형 컨버터의 동작 특성과 손실을 저감할 수 있는 디자인 방법을 제안하였다. 스위칭 주파수가 증가함에 따라 변압기의 크기와 출력 캐패시터의 크기가 줄어들게 되어 컨버터의 전력 밀도가 상승함을 이론적으로 예측하였고 고주파 동작 시에 적용할 수 있는 새로운 자화 인덕턴스 설계방법을 제안하여 \( 500 \mathrm{kHz} \)의 고주파 스위칭 시에도 컨버터가 ZVS 영역에서 동작할 수 있게 설계하였다. 모의시험 및 실험을 통하여 앞서 제안한 효과적인 설계 방법과 전력밀도 향상의 타당성을 입증하였다. 또한 \( 100 \mathrm{kHz} \) 와 \( 500 \mathrm{kHz} \) 컨버터를 제작하고 실험을 통하여 효율 및 전력 손실을 분석함으로써 동작 주파수 상승에 따른 스위칭 손실의 증가를 확인하고 이를 개선할 수 있는 방안을 제시하였다.</p>
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"100kHz 스위칭 소자에서 변압기의 온도변화는 어느정도 발생하였는가?",
"스위칭 주파수 변화에 따른 소자별 전력 손실을 확인할수있는 방법은 무엇인가?",
"고주파 스위칭시 효율이 떨어지는 과정은 어떻게 진행되는가?",
"고주파 컨버터의 전력변환 효율을 높이는 가장 효과적인 방법은 무엇인가?"
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인공물ED
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반무반사실내 VHF 대역 안테나 측정환경 구현
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<h2>2. 반무반사실내 반사파 억제 기법을 적용한 측정 영역 구현</h2><h3>가. 제안한 반무반사실 구현</h3><p>다음은 상기한 설계기법을 적용한 측정영역 구현에 대해 설명하려고 한다. 그림 10 은 일반적인 \( 20 \mathrm{~m} \) 급 반무반사실내에 고지향성 송신 안테나와 지면의 삼각기둥형 반사판을 설치한 안테나 측정환경을 보여주고 있다.</p><p>그림 10 에서 사용한 송수신 안테나는 Schwarzbeck사의 광대역 다이폴 안테나(모델명: VHA 9103)이며, 송수신 안테나간 거리는 \( 4.0 \mathrm{~m} \), 송신 안테나는 지면에서 \( 3.0 \mathrm{~m} \) 에 위치하였으며 송신 안테나 후방의 반사판은 지름 \( 12 \mathrm{~mm} \), 길이 \( 1800 \mathrm{~mm} \) 의 반사봉으로 구성되어 지면상 \( 1.3 \mathrm{~m} \) 에서 \( 4.7 \mathrm{~m} \) 까지 위치해 있다. 송신 안테나와 지면 반사판간 수평거리는 \( 1.91 \mathrm{~m} \) 이며, 하나의 반사판은 길이 \( 1.5 \mathrm{~m} \), 높이 \( 0.37 \mathrm{~m} \) 로 되어있으며 \( =60 \mathrm{deg}\), \(\theta_{3}=164 \mathrm{deg} \) 로 설계되었다. 총 6 개의 반사판을 연결하여 지면상에 설치하였다. 또한, 수신 안테나의 거치대는 비유전율이 \( 1.0 \) 에 가까운 soft foam으로 제작되었다.</p><h3>나. 제안한 반무반사실의 측정영역 측정</h3><p>다음으로 그림 10 과 같이 구성된 측정환경을 이용하여 VHF대역의 측정영역을 검증하였다. 그림 11은 지면에 반사판이 없는 경우, 그림 12 는 지면 반사판이 있는 경우에 측정영역에서 얻은 수신전력의 세기를 각각 보여주고 있다. 그림에서 붉은색 원으로 표시한 부분은 정규화된 수신신호에서 \( 0.25 \mathrm{~dB} \) 내의 영역을 표시하고 있으며 위상 측정은 최대 11 도 정도로 무시할 수 있으므로 별도로 기재하지 않았다.</p><p>그림 11 과 그림 12 의 결과에서 측정영역의 크기는 비슷하나 지면 반사판을 적용한 경우에 곡선의 간격이 넓어져 전기장 분포의 변화가 완화되었음을 알수 있다. 이는 지면에서 반사되어 측정영역으로 향하는 진행파의 상당 부분이 지면 반사판에서 반사되어 흡수가 가능한 벽면으로 진행된 결과로 이해된다. 그러나 측정영역의 중심이 위아래로 치우쳐져 있고 영역의 좌우방향은 \( 60 \mathrm{~cm} \) 이상이지만 상하방향은 \( 10 \mathrm{~cm} \) 정도가 된다. 이러한 이유는 지면상의 반사판이 주반사파를 억제하는 효과는 있었지만 넓은 금속 지면을 가진 반무반사실내의 환경에서 발생하는 잔향과 안테나간의 다중반사를 충분히 제거하지 못한 결과로 분석된다. 따라서 시간영역 측정법을 사용하여 기타 반사 성분을 제거할 필요가 있다. 앞서 설명한 측정환경에서 송수신 안테나간 거리 \( (4.0 \mathrm{~m}) \) 와 지면에서 안테나까지 높이 \( (3.0 \mathrm{~m}) \) 를 고려할 경우 대략 \( 3.2 \mathrm{~m} \) 의 경로차를 예상할 수 있다. 일반적으로 시간영역 측정법에서는 경로차로 인한 시간차 \( 10.6 \mathrm{ns} \) 대비 대략 10 배 정도인 \( 950 \mathrm{MHz} \) 의 측정 주파수 대역폭이 필요하다. 그러나 VHF 대역에서 안테나 방사성능 측정을 위해 지나치게 넓은 대역폭으로 측정하는 것은 무의미하므로 본 논문에서는 VHF 대역 \( (174 \sim 216 \mathrm{MHz}) \) 을 고려하여 \( 250 \mathrm{MHz} \) 대역폭 \( (=1 / 4 \mathrm{~ns}, 50 \sim 300 \mathrm{MHz}) \) 에 대한 주파수 영역 측정과 역푸리에 변환(Inverse Fourier Transformation)을 통하여 측정영역 중심에서 그림13 과 같은 정규화된 시간영역 데이터를 얻었다.</p><p>송수신간 안테나의 거리가 \( 4 \mathrm{~m} \) 인 점을 고려하면 대략 \( 13.3 \mathrm{~ns} \) 이후는 반사파로 간주할 수 있으나, 통상적으로 전파시간 및 측정상의 오차를 감안한다. 본 논문에서는 \( 26 \mathrm{~ns} \) 이상을 확실한 반사파로 구분하여 제거하고 푸리에 변환을 통하여 그림 14 와 같은 결과를얻었다.</p><p>상기한 그림 14 에서와 같이 시간영역 측정법을 통하여 그림 13에서 얻은 결과의 균일도를 더욱 개선하여 대략 상하 좌우 \( 60 \mathrm{~cm} \) 정도의 측정영역을 확보하였다. 따라서, 본 논문에서 제안한 반사파 제거 기법을 적용하여 저주파 대역의 소형 안테나를 반무반사실에서 측정할 수 있을 것으로 판단된다.</p>
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"반사파 제거 기법을 사용한다면 저주파 대역의 소형 안테나를 반무반사실에서 측정할 수 있을 것으로 판단되었는가?",
"그림 10 을 보았을때 일반적인 \\( 20 \\mathrm{~m} \\) 급 반무반사실내에 안테나를 측정하기 위해 어떤 것들을 설치하였는가?",
"그림 10을 참고하여 일반적인 반무반사시내는 몇 m 인가?",
"그림 10 을 보면 일반적인 \\( 20 \\mathrm{~m} \\) 급 반무반사실내에 고지향성 송신 안테나와 지면의 삼각기둥형 반사판을 설치한 무엇을 측정하기 위한 환경인가?",
"그림 10 에서 사용한 송수신 안테나는 어느 회사 제품인가?",
"그림 10 에서 사용한 송수신 안테나간 거리는 몇 m 였는가?",
"그림 10 에서 사용한 송수신 안테나 후방의 반사판은 지름 몇 mm 였는가?",
"그림 10 에서 사용한 송수신 안테나는 지면에서 몇 m 떨어져있었는가?",
"그림 10 에서 사용한 송수신 안테나나 후방의 반사판은 무엇으로 구성되어 있었는가?",
"그림 10 에서 사용한 송수신 안테나 후방의 반사판의 길이는?",
"그림 10 에서 사용한 송수신 안테나의 후방에 반사판이 있었는가?",
"하나의 반사판의 높이는?",
"지면 반사판의 길이는?",
"총 몇 개의 반사판을 연결하여 지면상에 설치하였는가?",
"수신 안테나의 거치대는 무엇으로 제작되었는가?",
"총 6 개의 반사판을 분리하여 지면상에 설치하였는가?",
"그림 11에서 위상 측정은 최대 몇 도 정도였는가?",
"그림 11 과 그림 12 의 결과에서 측정영역의 크기는 비슷하나 지면 반사판을 적용한 경우에 곡선의 간격이 넓어져 무엇의 분포의 변화가 완화되었음을 알수 있었나?",
"그림 11 과 그림 12 의 결과에서 측정영역의 크기는 비슷하나 지면 반사판을 적용한 경우에 곡선의 무엇이 넓어졌는가?",
"그림 11 과 그림 12 의 결과에서 무엇의 크기는 비슷하였는가?",
"그림 11 과 그림 12 의 결과에서 측정영역의 크기는 비슷하나 지면 반사판을 적용한 경우에 곡선의 기울기가 커졌다고 볼 수 있는가?",
"지면에서 반사되어 어디로 향하는 진행파의 상당 부분이 지면 반사판에서 반사되어 흡수가 가능한 벽면으로 진행된 결과인가?",
"측정영역의 상하방향은 얼마 이상이었는가?",
"측정영역의 좌우방향은 얼마 이상이었는가?",
"지면에서 반사되어 측정영역으로 향하는 진행파의 상당 부분이 지면 반사판에서 반사되어 무엇이 가능한 벽면으로 진행된 결과인가?",
"측정영역의 중심이 어디로 치우쳐져 있었나?",
"지면에서 반사되어 측정영역으로 향하는 진행파의 상당 부분이 어디에서 반사되어 흡수가 가능한 벽면으로 진행된 결과인가?",
"지면상의 반사판이 무엇을 억제하는 효과가 있었는가?",
"넓은 금속 지면을 가진 반무반사실내의 환경에서 발생하는 잔향과 안테나간의 무엇을 충분히 제거하지 못한 결과인가?",
"측정영역의 무엇이 위아래로 치우쳐져 있는가?",
"안테나간 다중반사 외에 넓은 금속 지면을 가진 반무반사실내의 환경에서 발생하는 무엇을 충분히 제거하지 못했는가?",
"시간영역 측정법을 이용하여 무엇을 제거할 필요가 있는가?",
"기타 반사 성분을 제거하기 위해 어떤 방법을 사용할 수 있는가?",
"일반적으로 시간영역 측정법에서는 경로차로 인한 시간차 \\( 10.6 \\mathrm{ns} \\) 대비 대략 10 배 정도인 \\( 950 \\mathrm{MHz} \\) 의 무엇이 필요한가?",
"앞서 설명한 측정환경에서 송수신 안테나간 거리 \\( (4.0 \\mathrm{~m}) \\) 와 지면에서 안테나까지 높이 \\( (3.0 \\mathrm{~m}) \\) 를 고려할 경우 대략 \\( 3.2 \\mathrm{~m} \\) 의 무엇을 예상할 수 있는가?",
"VHF 대역에서 안테나 방사성능 측정을 위해 지나치게 넓은 대역폭으로 측정하는 것은 무의미한가?",
"송수신간 안테나의 거리가 \\( 4 \\mathrm{~m} \\) 인 점을 고려하면 대략 \\( 13.3 \\mathrm{~ns} \\) 이후는 무엇으로 간주할 수 있나?",
"상기한 그림 14 에서와 같이 시간영역 측정법을 통하여 그림 13에서 얻은 결과의 무엇을 더욱 개선하였는가?",
"그림 10 은 일반적인 \\( 20 \\mathrm{~m} \\) 급 반무반사실내에 고지향성 송신 안테나와 지면의 어떤 형태의 반사판을 설치한 안테나 측정환경을 보여주고 있는가?",
"저주파 대역의 소형 안테나를 반무반사실에서 측정할 수 있을 것으로 판단되는 방법은 무엇인가?",
"본 논문에서는 \\( 26 \\mathrm{~ns} \\) 이상을 확실한 무엇으로 구분하여 제거하였는가?",
"상기한 그림 14 에서와 같이 시간영역 측정법을 통하여 그림 13에서 얻은 결과의 균일도를 더욱 개선하여 대략 상하 좌우 \\( 60 \\mathrm{~cm} \\) 정도의 무엇을 확보하였는가?",
"본 논문에서 제안한 반사파 제거 기법을 적용하여 저주파 대역의 소형 안테나를 어디에서 측정할 수 있을 것으로 판단되는가?",
"그림 10 은 일반적인 \\( 20 \\mathrm{~m} \\) 급 반무반사실내에 고지향성 송신 안테나와 지하에 삼각기둥형 반사판을 설치한 안테나 측정환경인가?",
"그림 10 에서 송수신 안테나는 Schwarzbeck사의 어떤 안테나를 이용하였는가?",
"본 논문에서 제안한 반사파 제거 기법을 적용하여 저주파 대역의 무엇을 반무반사실에서 측정할 수 있을 것으로 판단되는가?",
"그림 10 에서 사용한 송수신 안테나의 모델명은 무엇인가?",
"송신 안테나와 지면 반사판간 수직거리는 \\( 1.91 \\mathrm{~m} \\) 인가?",
"송신 안테나와 지면 반사판간 수평거리는?"
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인공물ED
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반무반사실내 VHF 대역 안테나 측정환경 구현
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>일반적으로 안테나의 방사특성을 측정하기 위해서는 외부의 간섭이나 잔향(echoes)이 거의 없는 환경 구현이 가장 중요하다. 그러나 주파수가 낮은 안테나의 방사성능 측정을 위한 환경 구현은 매우 어려운 관계로 근역장(near field)에서 방사성능을 측정하는 기술이 연구되고 있다. 또한 반사파와 잔향을 효과적으로 제거하기 위한 연구가 진행되고 있다. 국내에서 안테나 방사측정은 특별한 경우를 제외하고 완전 무반사실(Fully Anechoic Chamber)을 이용한다. 완전 무반사실은 주로 이동통신 주파수 대역에 맞게 설계된 것들이 많을 뿐만 아니라 소형 안테나 측정에 적합하도록 \( 3 \mathrm{~m} \) 급의 소형 측정실로 이루어져 있다. 따라서 VHF 대역 \( (174 \mathrm{MHz} \sim 216 \mathrm{MHz}) \) 을 이용하는 지상파 DMB 안테나 혹은 \( 433 \mathrm{MHz} \) 의 RFID와 같이 \( 800 \mathrm{MHz} \) 이하를 사용하는 소형 안테나의 방사성능을 측정하기 위해서는 \( 1.5 \mathrm{~m}\) (\(200 \mathrm{MHz}\) 기준 1 파장) 이상의 대형 전파흡수체가 부착된 중형급이상의 측정시설이 필요하다. 한편, 바닥면이 금속 접지면인 점을 제외하고 완전 무반사실과 유사한 구성을 가지고 있는 반무반사실(Semi-Anechoic Chamber)은 일반적으로 \( 30 \mathrm{MHz} \) 대역부터 복사성 전력측정 및 기타 EMC와 관련한 평가를 위해 설계된 대형 측정시설이다. 그러므로 반무반사실의 환경을 적절히 변형하고 시간영역 측정법을 사용하여 지면에서의 반사파와 기타 불필요한 잔향들을 억제할 경우 적절한 크기의 측정영역 (QZ, Quiet Zone)을 확보할 수 있어 저주파 대역의 안테나 방사성능 측정에 유리할 뿐 아니라 반무반사실의 용도를 확장시킬 수 있다. 본 논문에서는 반무반사실의 환경을 활용하여 VHF대역 소형 안테나의 측정환경을 구현한 결과를 소개하고자 한다.</p>
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"소형 안테나의 방사성능을 측정하기 위해 필요한 시설이 뭐야?",
"반무반사실은 일반적으로 몇 MHz 대역에서 EMC와 관련한 평가를 위해 설계된 대형 측정시설이야?",
"주파수가 낮은 안테나의 방사성능 측정 환경 구현이 어렵기 때문에 어디서 방사성능을 측정하는 기술이 연구되어야 해?",
"완전 무반사실은 주로 몇 m 급의 측정실로 이루어져 있는가?",
"완전 무반사실의 특징으로 옳은 것은 뭐야?",
"무엇이 완전 무반사실의 특성으로 옳지?",
"국내의 안테나 방사측정은 특별한 경우를 제외하고는 어떤 방을 이용해?",
"안테나의 방사측정을 측정하기 위해 중요한 환경은 무엇인가?",
"소형 안테나의 방사성능을 측정하기 위해 어떤 크기의 측정시설이 필요한가?",
"\\( 30 \\mathrm{MHz} \\) 사성 전력측정 및 기타 EMC와 관련한 평가를 위해 설계된 대형 측정시설은 무엇인가?"
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인공물ED
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반무반사실내 VHF 대역 안테나 측정환경 구현
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<h1>Ⅲ 결론</h1><p>본 논문에서는 반무반사실내에서 삼각기둥형 반사체와 시간영역 측정을 이용하여 주반사파와 잔향을 효율적으로 제거하여 VHF 대역 소형 안테나 측정을 위한 측정영역 구현 결과를 보여주고 있다. 측정영역은 대략 \( 60 \mathrm{~cm} \) 정도로 소형 안테나 측정을 위해 충분한 영역을 확보하였다. 그러나 측정환경을 구현하기 용이하도록 송신 안테나의 수평편파만 고려한 점과 송수신 안테나의 정확한 이득 교정(calibration) 과정에서 보완이 향후 필요할 것으로 판단된다.</p>
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"VHF 대역 소형 안테나 측정을 위한 측정영역은 \\( 600\\mathrm{~cm} \\)야?",
"소형 안테나 측정을 위해 확보한 영역은 대략 몇이지?",
"VHF 대역 소형 안테나 측정을 위해서 삼각기둥형 반사체와 시간영역 측정을 이용해 어떻게 했어?",
"주반사파와 잔향을 제거하기 위해 어떤 방법을 이용했어?",
"삼각기둥형 반사체와 시간영역 측정을 이용해서 주반사파와 잔향을 제거하면 나타나는 결과가 어떻게 돼?",
"소형 안테나 측정 환경을 쉽게 구현하기 위한 방법이 어떻게 돼?"
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인공물ED
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반무반사실내 VHF 대역 안테나 측정환경 구현
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<h1>Ⅱ. 본문</h1><h2>1. 반무반사실내 반사차 억제 기법과 측정영역 설정</h2><p>그림 1 은 지면이 금속면으로 이루어진 일반적인 반무반사실내의 전파진행을 간단히 나타내고 있다. 송신 안테나에서 전파되는 일부의 에너지가 지면에서 반사되어 측정영역으로 진행되므로 완전 무반사실에서와 동일한 안테나 성능 측정결과를 얻기란 어렵다. 반면에 반무반사실은 지면을 제외한 나머지 5 면에 대해선 전파흡수체가 설치되어 있어 실효복사전력(ERP, Effective Radiated Power)과 같은 안테나의 일부 방사성능을 측정하고 있다. 따라서 금속면으로 이루어진 지면을 효율적으로 이용하고 무지향성에 가까운 송신용 다이폴 안테나의 지향성(directivity)을 증가시킨 다음 시간영역에서 잔향을 제거하면 측정영역에서 전기장의 균일도를 개선할 수 있다. 따라서 일반적인 무반사실에서와 같은 안테나 방사성능 측정이 가능해진다.</p><h3>가. 송신용 다이폴 안테나의 지향성 개선</h3><p>일반적인 다이폴 안테나의 경우는 무지향성에 가까운 특성을 보이게 되어 그림 1 에서와 같이 금속 지면으로 전파하는 에너지가 매우 크다. 결국에 측정영역으로 전달되는 많은 반사파로 인해 사실상 측정영역 생성이 불가능하다. 따라서 그림 2 와 같이 다이폴 안테나의 후방에 \( 1 / 10 \) 파장 간격으로 다수의 반사봉을 배치하여 파라볼릭형의 반사판을 가진 송신 안테나를 설계하여 지면과 수직인 방향에 대해 지향성을 높였다. 송신 안테나의 성능은 EM시뮬레이터를 사용하여 표 1 과 같이 결과를 얻었다.</p><table border><caption>표 1. 송신용 다이폴 안테나의 수평면상 방사성능 계산치</caption><tbody><tr><td></td><td>주파수 \( [\mathrm{MHz}] \)</td><td>최대방사이득 \( [\mathrm{dBi}] \)</td><td>\( 3 \mathrm{~dB} \) 빔폭 \( [\mathrm{deg}] \)</td><td>\( 10 \mathrm{~dB} \) 빔폭 \( [\mathrm{deg}] \)</td></tr><tr><td rowspan=3>반사봉 설치후 지향성을 높인 다이폴 안테나</td><td>170</td><td>11.8</td><td>37</td><td>74.2</td></tr><tr><td>20</td><td>12.6</td><td>34</td><td>65.4</td></tr><tr><td>216</td><td>13.3</td><td>29.2</td><td>60</td></tr></tbody></table><h3>나. 반사파의 전파경로 변경을 위한 금속 반사체 설계</h3><p>앞에서 설명한 고지향성 송신 안테나를 사용하는 경우는 지면에서 반사파의 세기를 줄일 수 있으나 측정영역의 성능을 더욱 개선하기 위해서는 지면상에 반사파를 억제하기 위한 방법이 강구되어야 한다. 지면상의 반사파를 줄이는 방법은 대형 전파흡수체를 설치하는 방법이 있으나, 넓은 영역에 걸쳐 설치를 해야하고 반무반사실의 용도로 변환하는데 많은 번거로움이 있다. 따라서 본 논문에서는 지면에서 발생하는 반사파의 전파경로를 변경하기 위한 금속 반사체를 설계하였다.</p><p>그림 3은 반무반사실내에 삼각기둥 모양의 반사체를 지면에 설치할 경우 예상되는 전파경로를 표시하고 있다. 송수신 안테나의 거리를 \( \mathrm{R} \), 높이를 \( \mathrm{D} \) 라고 하면 측정영역으로 향하는 주반사파(dominant indirect contribution)는 식 1 과 같이 지면과 각도로 입사하게 된다.</p><p>\( \theta_{1}=90+\tan ^{-1}(/ 2 D) \)<caption>(1)</caption></p><p>이렇게 입사된 파의 일부를 지면과 나란하게 \( +\mathrm{Z} \) 방향과 \( -\mathrm{Z} \) 방향으로 전파시키면 측정영역으로 전달되는 반사파는 크게 줄게 된다. 따라서 전파경로 변경을 위하여 식 2 , 식 3 과 같이 삼각기둥 모양의 반사체를 설계하였다.</p><p>\( \theta_{2}=\theta_{1} / 2 \)<caption>(2)</caption></p><p>\( \theta_{3}=\left(\theta_{1} / 2\right)+90 \)<caption>(3)</caption></p><h3>다. 제안한 반무반사실의 측정영역 성능</h3><p>다음은 제안한 반사파 억제 기법을 적용하여 반무반사실내 측정영역의 성능을 보여주려고 한다. 측정영역의 성능검증을 위해서 EM simulator를 사용하였다. 계산 주파수는 VHF대역내 \( 174 \mathrm{MHz}\) , \(216 \mathrm{MHz} \) 이며 완전 무반사 환경인 경우, 일반적인 반무반사실인 경우, 본 논문에서 제안한 반무반사실인 경우 순으로 계산 결과를 표시하였다. 측정영역은 송신 안테나에서 \( 4 \mathrm{~m}(\mathrm{R}) \) 떨어지고 지면에서 \( 3 \mathrm{~m}(\mathrm{D}) \) 되는 점을 중심으로 선정하고 성능의 기준은 완전 무반사실의 측정영역 기준을 적용하여 정규화된 값에서 \( 0.25 \mathrm{~dB} \), \( 5 \mathrm{deg} \) 범위로 설정하였다.</p><p>그림 7 과 그림 9의 경우는 크기와 위상의 중심이 측정영역의 중심과 일치하고 측정영역으로 간주할 수 있는 영역의 크기가 큰 반면 그림 8 과 같이 일반적인 반무반사실의 경우는 중심이 주파수에 따라서 상하로 이동되어 있고 원들의 간격이 조밀하여 유효한 측정영역의 크기가 작음을 알 수 있다. 따라서 제안한 반무반사실의 측정환경의 성능이 양호함을 알 수 있다.</p>
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"기본 다이폴 안테나는 어떤 지면으로 전파하는 에너지가 아주 커?",
"고지향성 안테나를 사용하면 지면에서 어떤 것을 줄일 수 있어?",
"반사봉 설치후 지향성을 높인 다이폴 안테나에서 \\( 3 \\mathrm{~dB} \\) 빔폭이 가장 작은 \\(\\mathrm{deg} \\)은 얼마야?",
"송신 안테나에서 전파되는 일부 에너지는 어디에서 반사되?",
"송신 안테나에서 전파되는 일부 에너지가 지면에서 반사되어 측정영역으로 진행되기 때문에 어떤 환경과 동일한 성능 측정결과를 얻기 어려워?",
"반무반사실은 지면을 제외한 5면에 무엇이 설치되어 있어?",
"송신용 다이폴 안테나의 지향성은 증가시켜 어느 영역에서 잔향을 제거해?",
"무엇과 같은 안테나의 일부 방사성능을 측정하기 위해 전파흡수체를 사용해?",
"송신용 다이폴 안테나은 무지향성에 가까워?",
"다이폴 안테나는 측정영역으로 무엇이 많이 전달되?",
"다이폴 안테나의 후방에 파장 간격으로 얼마를 두고 반사봉을 배치했어?",
"다이폴 안테나 후방에 다수의 반사봉을 배치하여 어떤 반사판을 가진 송신 안테나로 설계했어?",
"지면상에 무엇을 억제시키면 측정영역의 성능을 개선할 수 있어?",
"파라볼릭형 반사판을 가진 송신 안테나는 지면과 어떤 방향에 대한 지향성을 높였어?",
"지면상의 반사파를 감소시키려면 어떤 것을 설치해야해?",
"대형 전파흡수체를 설치하면 어떤 용도로 변환하는데에 어려워?",
"금속반사체를 설계하여 지면에서 발생하는 반사파의 무엇을 변경하는데 사용해?",
"대형 전파흡수체를 설치할 때 넓은 영역을 걸쳐 설치해야해?",
"제안한 반사파 억제 기법을 적용하여 측정 영역 성능검증을 하는데 어떤 시뮬레이터를 사용해?",
"반사봉 설치후 지향성을 높인 다이폴 안테나에서 최대 방사이득이 가장 클 때 주파수는 몇 \\( \\mathrm{MHz} \\) 을 가져?",
"송신용 다이폴 안테나의 수평면상 방사성능 계산치에서 가장 적은 최대 방사이득을 가지는 안테나의 주파수는 몇\\( \\mathrm{MHz} \\) 이야?",
"\\( 3 \\mathrm{~dB} \\) 빔폭과 \\( 10 \\mathrm{~dB} \\) 빔폭이 가장 큰 안테나의 주파수는 몇 \\( \\mathrm{MHz} \\) 이야?",
"\\( 3 \\mathrm{~dB} \\) 빔폭과 \\( 10 \\mathrm{~dB} \\) 빔폭이 가장 작은 주파수는 몇 \\( \\mathrm{MHz} \\) 이야?",
"반사봉 설치후 지향성을 높인 다이폴 안테나에서 \\( 10 \\mathrm{~dB} \\) 빔폭이 가장 큰 \\(\\mathrm{deg} \\)은 얼마야?",
"반사봉 설치후 지향성을 높인 다이폴 안테나에서 \\( 10 \\mathrm{~dB} \\) 빔폭이 가장 적은 안테나는 몇 \\(\\mathrm{deg} \\)은 얼마야?",
"시간영역에서 잔향을 제거하면 측정영역에서 무엇을 개선할 수 있어?",
"다이폴 안테나는 실제로 측정영역 생성이 가능해?",
"반사봉 설치후 지향성을 높인 다이폴 안테나에서 \\( 3 \\mathrm{~dB} \\) 빔폭이 가장 큰 \\(\\mathrm{deg} \\)은 얼마야?"
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인공물ED
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반무반사실내 VHF 대역 안테나 측정환경 구현
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<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 반무반사실내에서 반사체와 시간영역 측정을 이용한 반사파의 효과적인 억제 기술을 제안하고 있다. 제안한 기법을 이용하여 측정 영역상에 전기장의 균일도를 향상시켜 완전 무반사실과 유사한 안테나 측정환경을 구현할 수 있었다. 구현한 측정환경의 성능은 측정을 통하여 검증하였으며 소형 VHF대역 안테나 측정에 사용가능할 것으로 판단된다.</p>
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"본 논문에서는 어디에서의 반사체와 시간영역 측정을 이용한 반사파의 효과적인 억제 기술을 제안하고 있는가?",
"본 논문에서는 반무반사실내에서 어떤 값들을 측정하여 반사파의 효과적인 억제 기술을 제안하고 있는가?",
"제안한 기법을 이용하여 측정 영역상에 무엇을 향상시켰는가?",
"제안한 기법을 이용하여 측정 영역상에 전기장의 균일도를 향상시켜 완전 무반사실과 유사한 어떤 것을 측정할 수 있었나?",
"구현한 측정환경의 성능은 무엇을 통하여 검증하였는가?",
"본 논문에서는 반무반사실내에서 반사체와 시간영역 측정을 이용한 반사파의 효과적인 어떤 기술을 제안하고 있는가?",
"구현한 측정환경의 성능은 추론을 통하여 검증했는가?",
"구현한 측정환경의 성능은 측정을 통하여 검증하였으며 어디에 사용가능할 것으로 판단되었는가?",
"본 논문에서 구현한 측정환경의 성능은 측정을 통하여 이미 검증되었고, 이것을 대형 VHF대역 안테나 측정에도 사용할 수 있다고 예상하였는가?"
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인공물ED
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시스템 통합을 위한 IEC 61970/61968 기반의 CIMToolkit 개발
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<table border><caption>표 2 CIMToolkit 구성</caption> <tbody><tr><td>프로그램 이름</td><td>설명</td></tr><tr><td>CMExporter</td><td>CMExporter는 표준 RDF Profile(IEC 61970-501)을 기반으로 TDAS Database로 부터 모델의 인스턴스 정보를 추출하여 CIM DB에 입력할 수 있는 형태로 변환하는 작업을 담당한다. 변환된 결과는 IEC 61970-501 을 따르는 XML 형식의 파일로 저장되며 CMImporter를 통하여 CIM Database에 입력된다.</td></tr><tr><td>CMImporter</td><td>CMImporter 는 세 가지 기능을 가지고 있다. 첫 번째 기능은 CIMTool 통하여 만들어진 표준 RDF Profile(IEC 61970-501)을 바탕으로 MS SQL와 같이 실제 Database에 Table 및 View 등을 만들고 모델 데이터를 입력하여 모델 DB를 생성하는 것이며 두 번째 기능은 CMExporter를 통하여 추출된 TDAS 인스턴스 데이터를 앞서 만들어진 CIM DB에 맞추어 입력하는 기능이다. 마지막은 Increament 기능으로 변경된 데이터에 한해 추가적으로 CIM Database에 입력할 수 있도록 도와주는 역할을 한다.</td></tr><tr><td>CMExplorer</td><td>CMExplorer CIM Database를 관리하는 툴이다. 이 툴은 CIM 모델 Database에 접속하여 모든 모델 정보 조회가 가능하며 모델 정보 추가, 수정, 삭제 또한 가능하다.</td></tr><tr><td>CDAServer</td><td>CDA(Common Data Access) Server 는 CIM(Common Information Model) DB 에 저장되어 있는 모델 및 인스턴스 데이터를 검색할 수 있는 인터페이스를 제공하며 사용자는 인터페이스를 이용하여 특정 모델에 관련된 데이터를 검색 및 업데이트 작업을 수행할 수 있다. 그리고 CDA Server에서 제공하는 인터페이스는 IEC 61970-403의 GDA(Generic Data Access) 기반으로 개발된 표준 인터페이스이므로 다른 호환 시스템을 개발하는데 편리한 점을 제공한다.</td></tr><tr><td>agHSDA Server</td><td>agHSDA Server는 CIM 모델과 매핑되는 TDAS 의 데이터를 실시간으로 외부 사용자에게 제공하기 위해 개발된 애플리케이션으로 CIM의 모델 정보도 함께 제공한다. agHSDA Server에 접속하여 사용하는 Client의 Interface는 IEC 61970-404 HSDA(High Speed Data Access) 기반으로 개발된 표준 인터페이스를 제공한다</td></tr><tr><td>agTSDA Server</td><td>agTSDA Server는 CIM 모델과 매핑되는 TDAS의 데이터의 이력을 외부 사용자에게 제공하기 위해 개발된 애플리케이션이다. agTSDA Server에 접속하여 사용하는 Client의 Interface는 IEC 61970-407 TSDA(Time Series Data Access) 기반으로 개발된 표준 인터페이스를 제공한다.</td></tr><tr><td>HSDA ModelEditor</td><td><p>HSDA ModelEditor은 agHSDA Server에서 실시간 데이터를 제공해주기 위해 M/W의 포인트와 CIM의 데이터를 매핑해주기 위한 애플리케이션이다. 실시간 데이터는 TDAS의 M/W에 존재하지만 이러한 데이터가 CIM과 어떻게 연관이 있는지는 사용자가 알 수 없기 때문에 이러한 애플리케이션이 필요한 것이다.</p> <p>또한 IEC 61970/61968을 보면 HSDA는 CIM의 모델 구조를 제공할 수 있어야 하는데 IEC 61970-402에 나오는 TC57 PhysicalView와 같이 사용자가 연관 관계를 구성할 수 있도록 view의 편집 기능을 개발 하였다.</p></td></tr></tbody></table> <h3>2.3.3 단계별 CIMToolkit 사용 테스트</h3> <p>아래 그림은 한전 배전자동화 시스템(TDAS)을 CIM 호환 시스템으로 만드는 과정에서 CIMToolkit 을 사용하는 단계를 도식화 한 것이다. 'CIMTool' 애플리케이션을 이용하여 TDAS 용 CIM Profile 을 추출한 후 CMImporter/Exporter 를 이용하여 TDAS CIM DB를 생성하고 CDA Server, agHSDA Server, agTSDA Server를 이용하여 외부 시스템에 필요한 데이터를 제공한다.</p> <p>2.3.3.1 배전 자동화 CIM Mapping</p> <p>아래 그림은 CMImporter/CMExporter를 이용하여 CIM DB를 구축할 때 사용되는 CIM Model 과 TDAS DB table 과의 관계를 예를 들어 나타넨 것이다. 이러한 방법을 이용하여 TDAS DB에 존재하는 변전소, 선로, 수용가, 개폐기 등의 정보를 IEC 61970/61968 의 CIM Model에서 찾아 CIM DB 구축하였다.</p> <p>2.3.3.2 배전 자동화 GID Service의 Data Model</p> <p>IEC 61970 의 GID 명세에 따르면 GDA는 CIM DB 내용을 탐색하기 위한 Interface이기 때문에 내부에 따로 Data Model이 존재하지 않지만 HSDA와 TSDA는 CIM Data를 표현하기 위해 별도의 Data Model을 사용하고 있다. 그렇기 때문에 HSDA/TSDA의 Data Model에 따라 TDAS의 Data를 매핑해야 한다. 이때 사용하는 TDAS의 데이터는 M/W에 있는 실시간 값을 이용한다.</p> <p>아래 그림은 이러한 HSDA/TSDA Data Model과 TDAS의 M/W Data를 서로 매핑하는 모습을 나타낸다.</p> <p>2.3.3.2 GID Client API를 이용한 Test</p> <p>GID Client API는 외부 시스템에서 IEC 61970의 GID Interface를 이용하여 Data를 가져갈 수 있도록 개발된 라이브러리로 아래 그림과 같은 구성으로 동작한다. 해당 Test를 통하여 상기 개발된 GID Client API 들이 IEC 61970에서 명세하는 표준 GID 동작 방식과 동일한지 확인하였다.</p>
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"프로그램 중에서 CMExplorer CIM Database를 관리하는 프로그램은 무엇인가?",
"표 2의 제목은 무엇인가?",
"CIM DB에 입력할 수 있는게 형태를 바꾸는 작업을 하는 프로그램은 무엇인가?",
"CMExporter는 무엇을 기반으로 작업을 하는가?",
"CMExporter는 무엇을 추출하는가?",
"CMExporter는 어디에 입력을 할 수 있는 형태로 인스턴스 정보를 추출하는가?",
"CMExporter에서 변환이후에 어떤 형식의 파일로 저장하는가?",
"CMImporter는 몇 가지의 기능을 가지는가?",
"CMImporter을 통한 XML 형식의 파일은 어디에 입력이 되는가?",
"무엇을 통해 표준 RDF Profile이 만들어 지는가?",
"CIM Database에 어떤 기능으로 변경된 데이터를 추가적으로 입력을 하는가?",
"데이터베이스에 저장되어 있는 인스턴스 데이터를 검색할 수 있는 인터페이스를 제공하는 프로그램은 무엇인가?",
"TDAS의 외부 사용자에게 실시간으로 데이터를 주기 위해 만든 어플리케이션은 무엇인가?",
"TSDA는 무엇의 약자인가?",
"HSDA ModelEditor은 CIM의 데이터와 무엇의 포인트를 매핑하는가?",
"HSDA는 CIM의 모델 구조를 제공해야 한다는 것을 무엇을 보면 알 수 있는가?",
"사용자가 연관 관계를 구성할 수 있는 것은 IEC 61970-402에 나오는 무엇인가?",
"HSDA ModelEditor에서 무엇의 편집 기능을 연관관계를 사용자가 구성할 수 있도록 개발하였는가?",
"무엇을 통하여 CMExporter는 CIM Database에 입력하는가?",
"실제 데이터베이스에 무엇과 같이 Table을 만드는가?",
"GDA는 무엇의 약자인가?",
"무엇의 Generic Data Access 기반으로 표준 인터페이스가 개발되었는가?",
"CMExporter를 사용하여 추출하는 것은 무엇인가?",
"무엇을 기반으로 CDAServer에서 제공하는 인터페이스는 개발되었는가?"
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인공물ED
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Soft Switching Multi Level Inverter를 이용한 HID용 Ballast
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<h1>1. 서 론</h1> <p>Xenon HID(High Intensity Discharge-이하 HID라 칭함)는 기존의 할로겐램프에 비해서 2배 이상의 우수한 지향성 및 밝기 특성을 가지고 있고, 안전성, 편의성, 시인성에 있어서 우수한 램프이다. 또한 HID 제품은 긴 수명으로 인해 환경 친화적이며, 고효율의 특성을 가지므로 적은 양의 전력 소비는 연료 소비를 절감시킬 수 있다. 하지만, HID 제품을 자동차 시스템에 적용하기 위해서는 엄격한 기술적 요구조건이 필요하므로 가스 방전 기술을 이용한 전구기술의 발전이 필요하였으며 이러한 필요성으로 인해, 전극간의 간격을 \( 4.2 \mathrm{~mm} \)로 만들어 주는 극소 가스방전 기술이 개발되었다. 이런 새 기술은 마이크로 파워 제논광(MPXL)이라고 정의한다. 이 전구는 할로겐 램프와는 달리 필라멘트가 없는 것이 특징이나, 자동차 전조등으로서의 기본 성능인 빠른 점등 및 재점등 특성과 정상상태에서의 안정된 광출력 특성이 요구되며, 이 특성들을 제어하기 위해 전자식 안정기(발라스트)의 설계가 중요시 된다. 표 1은 상용화된 Halogen과 HID램프 시스템의 특성을 비교한 것이다.<table border><caption>표 1 Halogen 램프와 HID 램프 시스템의 특성 비교</caption> <tbody><tr><td></td><td>Halogen</td><td>HID</td></tr><tr><td>Light Source</td><td>Filament</td><td>Arc Discharge</td></tr><tr><td>색 온도</td><td>\( \sim 3,000^{\circ} \mathrm{K} \)</td><td>\( \sim 12,000^{\circ} \mathrm{K} \)</td></tr><tr><td>조도/광출력</td><td>\( 700 \sim 800[\mathrm{lm}] \)</td><td>\( 3,200 \sim 4,000[\mathrm{lm}] \)</td></tr><tr><td>소비전력</td><td>\( 55[\mathrm{W}] \)</td><td>\( 35[\mathrm{W}] \)</td></tr><tr><td>Life</td><td>300~600 hours</td><td>Up to 3,000 hours</td></tr></tbody></table>,</p> <p>그러나 HID 시스템은 안정기의 구조 및 제어가 복잡하며, 안정기 내의 소자의 수가 많아지고 가격이 상승하므로 적절한 알고리즘 및 회로기술을 이용한 고효율 안정기의 필요성이 대두되고 있으며 이에 대한 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 HID용 발라스트는 램프의 수명 및 자동차용 전조등으로서의 각종 성능에 부합하여 만족되기 위해, 램프의 점등특성 및 정상상태 특성을 해석하고, 멀티레벨 인버터를 적용하여 효율 개선과 고조파 특성 개선을 하고자 하였다.</p>
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"HID의 색온도는 어느정도야?",
"어느정도가 HID의 색온도일까?",
"조도 및 광출력은 Halogen에서 어느정도야?",
"Halogen에서 조도 및 광출력은 어느 정도이지?",
"Halogen은 Light Source로 어떤 것을 사용해?",
"Light Source로 어떤 것을 Halogen이 이용하지?",
"효율 개선과 고조파 특성 개선을 하기 위해 어떤 방법을 취했어?",
"HID의 소비전력은 얼마야?",
"Halogen의 수명은 어느정도야?",
"Halogen은 어느 정도의 수명을 가져?",
"HID와 Halogen 중 수명이 더욱 긴 램프가 뭐야?",
"Halogen와 HID 중 수명이 무슨 램프가 더욱 길까?"
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인공물ED
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Soft Switching Multi Level Inverter를 이용한 HID용 Ballast
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<h1>6. 실헙 결과</h1> <p>\( 35[\mathrm{W}] \) Xenon Lamp를 사용한 자동차용 HID System을 제작 실험 하였다. 제작된 System은 다음의 표 2와 같다. 그림 6은 파워 서플라이로부터 공급되는 발라스트의 입력전압 및 입력전류의 파형을 보여주고 있다. 그림 7은 발라스트의 출력, 그림 8은 멀티레벨 인버터의 Soft Switching 파형을 보여주고 있다. 표 3은 발라스트의 효율을 비교한 것을 보여주고 있다.</table> <table border><caption>표 2 자동차 전조등용 HID System의 사양</caption> <tbody><tr><td></td><td>제어방식</td><td>사용소자</td><td>정격</td><td>비고</td></tr><tr><td>컨버터</td><td>플라이백</td><td>IRF540*2</td><td>\( \mathrm{f}=160 \mathrm{kHz} \) \( V_{\text {in }}=12 V_{\mathrm{dc}} \) \( V_{\text {out }}=80 V_{\text {ac }} \)</td><td>Duty = 0.5</td></tr><tr><td>변압기</td><td>플라이백컨버터용</td><td>RM8</td><td>1:7</td><td>1st = \( 6 \mathrm{uH} \) 2nd = \( 300 \mathrm{uH} \)</td></tr><tr><td>인버터</td><td>멀티레벨</td><td>IRF840*8</td><td>\( \mathrm{f}= \) 약\( 300 \mathrm{~Hz} \)</td><td></td></tr><tr><td>이그나이터</td><td></td><td>Foil Type</td><td>1:43</td><td>\( 1 \mathrm{st}=0.32 \mathrm{uH} \) \( 2 \mathrm{nd}=0.138 \mathrm{mH} \)</td></tr><tr><td>제어기</td><td>정전력제어</td><td>MC68HC908</td><td>\( -40^{\circ} \mathrm{C} \sim 125^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td></td></tr></tbody></table></p> <p>그림 9는 멀티레벨 인버터 방식의 장점인 노이즈 감소를 확인하고자 TDK EMC Lab.에서 측정한 결과를 나타내고 있다. Limit Line은 CE에서 규정하고 있는 차량용 CE Mark를 사용했다. 표 3은 발라스트의 출력 및 입력전압, 전류에 따른 효율 비교를 나타내고 있다. Full-bridge방식과 멀티레벨을 비교할 경우 효율은 약 \( 2 \% \sim 3\%\)정도 차이가 남을 보여주고 있다. 그림 10은 Full-bridge 방식의 입-출력 전력 파형을 보여주며, 그림 11은 소프트 스위칭 3레벨 인버터 방식의 입-출력 전력 파형을 보여주고 있다.</p>
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"자동차의 전조등 HID System의 컨버터의 사용소자는 어떻게 되는가?",
"자동차용 HID System에서 사용되는 컨버터는 어떻게 제어되는가?",
"HID System에 사용되는 컨버터의 사양 중 정격에 대한 사양은 어떻게 되는가?",
"변압기 중 자동차 전조등의 HID System에 사용되는 변압기의 제어는 어떤 방식을 따르는가?",
"HID System에 포함되는 많은 부품 중 인버터는 어떤 방식으로 제어되는가?",
"HID System에서 사용되는 자동차 전조등 변압기의 사용 소자의 사양은 무엇인가?",
"여러 부품들의 정격 사양 중 HID System에서 사용되는 변압기는 어떤 정격을 따르는가?",
"자동차 전조등 용 HID System에 있는 인버터의 사용 소자는 어떤 것인가?",
"HID System의 인버터의 정격 사양을 얼마나 되는가?",
"자동차 전조등에 사용되는 HID System에서 이그나이터는 어떤 소자를 사용하는가?",
"HID 시스템에서 사용되는 이그나이터가 갖는 정격 사양은 얼마인가?",
"전조등용 HID 시스템에서 사용되는 제어기가 가지고 있는 제어방식은 무엇인가?",
"HID 시스템에서 사용되는 소사 중 제어기에 사용되는 소자는 어떤 것인가?",
"전조등에 사용되는 제어기가 정전력 제어 방식을 갖는다면, 이때 정격은 얼마인가?"
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인공물ED
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조도 변화를 고려한 동영상 색 유동성 저감 알고리즘
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<p>그림 7 은 일반적인 감시 카메라 환경에서 흔히 발생하는 경우로써 컬러 롤링 현상 뿐 아니라 인물의 움직임이 추가적으로 존재는 경우를 나타낸다. 그림 7(b)에서는 기존 알고리즘 적용하였을 때 밝기 변화가 존재하는 것을 볼 수 있다. 그림 7(c)에서는 움직임 검출에 기반한 배경 영역 검출 결과를 나타내었으며 회색으로 나타난 배경 영역을 효과적으로 검출하는 것을 볼 수 있다. 이를 바탕으로 보정한 결과 그림 7(d)와 같이 움직임 여부에 큰 영향을 받지 않고 일관된 색상 및 밝기를 유지하게 됨을 알 수 있다. 그림 8에서는 1000 개의 연속된 프레임에 대해 밝기 및 색상 변화를 살펴보았다. 제안하는 방법을 적용한 결과 물체의 움직임이 나타나는 400 번째 및 800 번째 프레임에서의 급격한 변화 구간을 제외한 나머지 컬러 롤링 구간에서 밝기 변화의 폭이 \( 85 \% \) 가량 줄어든 것을 확인할 수 있다. 특히 움직임이 나타난 이후에도 밝기 변화량이 일정하게 유지됨으로써 밝기 변화가 없는 안정된 동영상을 제공함을 확인할 수 있다.</p><p>표 1 에서는 각 영상 시퀀스 및 각 방법을 적용하는 경우에 대해 밝기의 최대 및 최소값을 측정하고 그 둘의 차이를 나타내었다. 영상의 밝기 범위가 0 ~ 255 라고 하였을 때, 각 입력 영상의 밝기 변화는 주어진 표와 같이 50 의 차이를 갖고 변화한다. 기존 알고리즘을 적용하는 경우 변화 폭이 줄어들지만 여전히 33 ~ 40 가량의 밝기 차이가 존재하는 것을 확인할 수 있다. 제안하는 방법을 사용하는 경우 밝기 변화폭이 10 이하로 매우 작으며, 밝기 변화가 적절하게 보상되는 것을 확인할 수 있다.</p><table border><caption>표 1. 입력영상에 따른 밦기 변화의 최대, 최소 및 차이</caption><tbody><tr><td colspan=2>Seq</td><td>imput</td><td>conv.</td><td>proposed</td></tr><tr><td rowspan=3>1</td><td>min</td><td>97.1</td><td>110.7</td><td>141.7</td></tr><tr><td>max</td><td>147.0</td><td>150.3</td><td>150.6</td></tr><tr><td>diff</td><td>49.9</td><td>39.6</td><td>8.9</td></tr><tr><td rowspan=3>2</td><td>min</td><td>107.8</td><td>127.0</td><td>159.7</td></tr><tr><td>max</td><td>157.7</td><td>160.9</td><td>166.7</td></tr><tr><td>diff</td><td>49.9</td><td>33.9</td><td>7.0</td></tr></tbody></table><p>이상의 결과를 통해 제안하는 방법이 동영상 내부적인 국부 움직임에 관계없이 각 프레임의 상대적인 밝기를 추정할 수 있으며, 목표 프레임을 이용하여 채널 별 밝기를 일정하게 유지할 수 있는 것을 확인하였다. 제안하는 방법은 입력 시퀀스의 특징에 근거해 유동적인 밝기를 보정하기 때문에 카메라 시스템의 특징에 의존하지 않고 독립적으로 적용되며 다양한 카메라에서 발생하는 컬러 롤링 현상을 효과적으로 제거할 수 있다.</p>
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"그림 7(b)에서 어떻게하면 밝기 변화가 존재하는 것을 볼 수 있어?",
"그림 7(c)가 회색으로 나타난 배경 영역을 효과적으로 검출하는 것을 볼 수 있는데 이를 바탕으로 결과는 어떻게 나타났어?",
"영상의 밝기 범위가 0~255일 때 각 입력 영상의 밝기 변화는 어떻게 돼?",
"기존 알고리즘을 적용한 경우 밝기의 차이는 어떻게 돼?",
"그림 7(c)에서는 어떻게 검출하는 것을 관찰할 수 있었어?",
"밝기 변화가 적절하게 보상되는 것을 확인하려면 어떻게 해야해?",
"제안하는 방법이 목표프레임을 이용하게 된다면 어떻게 돼?",
"제안하는 방법은 밝기를 어떻게 추정할 수 있어?",
"제안하는 방법을 적용한 결과로 그림 8에서 그 결과는 어떻게 나타났어?",
"표1에서 각 영상 시퀀스 및 각 방법을 적용하는 경우에 대해 어떻게 나타내고 있어?",
"제안하는 방법을 사용하게 된다면 밝기 변화의 폭은 어떻게 돼?",
"유동적인 밝기를 보정하기 때문에 카메라 시스템의 특징에 의전하지 않고 독립적으로 적용되기 때문에 컬러 롤링현상을 어떻게 할수 있어?",
"어떻게 밝기 변화가 없는 안정된 동영상 제공을 확인할 수 있어?",
"97.1의 imput값을 가지고 있는 것은 어디야?",
"diff는 conv.이 39.6인데 그렇다면 proposed는 어떻게 돼?",
"imput이 147.0은 1번 항목중 어디에 속하니?",
"2번 항목에서 min의 imput은 뭐야?",
"2번 항목 중 diff의 conv.의 값은 어떻게 돼?",
"2번 항목에서 imput이 157.7인 것의 proposed의 값은 어떻게 돼?"
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027032d4-4c48-4a42-988b-782ea858e17b
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인공물ED
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전자기해석 및 시뮬레이션을 적용한 차량용 마사지 시트 액츄에이터 개발
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<h1>IV. 시뮬레이션</h1><p>차량용 마사지 시트의 구동장치에 사용되는 선선형모터 액츄에이터를 그림 5와 같이 회로와 기구로 구성되는 개요도로 나타낼 수 있다.</p><p>자석을 고정자계로 전압이 인가되는 코일을 저항 \( \left(\mathrm{R}_{\mathrm{a}}\right) \), 인덕터 \( \left(\mathrm{L}_{\mathrm{a}}\right) \), 역기전력 \( \left(\mathrm{v}_{\mathrm{b}}(\mathrm{t})\right) \) 성분으로 표현하며, 자석이 부착된 고무봉을 질량 \( (\mathrm{m}) \) 성분으로 하고 스프링을 스프링\( (\mathrm{k}) \)성분으로 표현할 수 있다. 그림 5 에서 인가된 전압 \( \left(e_{a}(t)\right) \) 에 의해 코일에 흐르는 전류 \( \left(i_{a}(t)\right) \) 의 관계는 식(2)와 같다.</p><caption><p>\( e_{a}(t)=R_{a} i_{a}(t)+L_{a} \frac{d i_{a}(t)}{d t}+v_{b}(t) \)</p></caption><p>여기서, \( v_{b}(t)=K_{b} \frac{d x(t)}{d t} \) 이며 \( \mathrm{K}_{\mathrm{b}} \) 는 역기전력 상수를 나타낸다.</p><p>그림 5 에서 발생된 추력 \( (\mathrm{f}(\mathrm{t})) \) 에 의해 고무봉이 이동하는 변위 \( (\mathrm{x}(\mathrm{t})) \) 의 관계는 식(3)과 같다.</p><caption><p>\( m \frac{d^{2} x(t)}{d t^{2}}+k x(t)=f(t) \)</p></caption><p>여기서, \( f(t)=n B l i(t)=K_{f} i(t) \) 이며 \( \mathrm{K}_{f} \) 는 추력 상수를 나타낸다.</p><p>식(2)와 식(3)을 라플라스변환하여 인가된 전압에 대한 고무봉의 변위의 관계식을 세우면 식(4)와 같다.</p><caption><p>\( X(s)=\frac{K_{f}}{\left(R_{a}+L_{a} s\right)\left(m s^{2}+k\right)+K_{f} K_{b} s} E_{a}(s) \)</p></caption><p>MATLAB(Simulink) 툴을 사용하여 그림 6과 같이 선형모터 액츄에이터를 표현하고, 표 1의 기계적 및 전기적 상수를 사용하여 입력 전압에 따른 고무봉의 변위를 확인할 수 있다.</p><p>그림 7은 선형모터 액츄에이터에 인가되는 입력전압 형상에 따른 고무봉의 마사지 패턴 변위 형상에 대한 시뮬레이션 결과를 나타낸다.</p><h1>Ⅴ. 실험 및 고찰</h1><p>차량용 마사지 시트에서 구동장치인 액츄에이터를 제어해서 다양한 마사지 패턴을 생성하기 위해 그림 8과 같이 액츄에이터 제어기를 구성한다. 액츄에이터는 DC 모터와 같이 전기자 코일에 인가되는 DC 전류의 방향을 변환하여 양방향 구동을 구현할수 있다. 전류의 크기 및 주파수를 조정하여 액츄에이터의 동작거리 및 속도의 제어가 가능하다.</p><p>선형모터 액츄에이터(그림 9)와 제어기(그림 10)를 제작하여 모듈 성능시험과 차량용 마사지 시트에 장착하여 마사지 패턴에 대한 성능을 검증한다. 그림 9(a)는 하우징에 고정되는 코일블록, 그림 9(b)는 고무봉에 고정되는 자석블록, 그림 9(c)는 조립된 액츄에이터를 나타낸다.</p><p>선형모터 액츄에이터의 동작거리와 추력를 측정하기 위한 실험장치는 그림 11과 같다. 동작거리는 \( \pm 3.0 \mathrm{~mm} \) 로 측정되었으며, 추력은 그림 12 와 같이 \( 1 \mathrm{~mm} \) 단위로 자석의 위치에 따라 코일에 정격전류 \( (2.4 \mathrm{~A}) \) 를 인가한 조건에서 스프링의 작용럭이 포함된 추력 \( \left(\mathrm{F}_{\text {measured }}\right) \) 을 즉정하고, 코일에 전류가 흐르지 않는 조건에서 스프링의 작용력 \( \left(\mathrm{F}_{\text {spring }}\right) \) 을 즉정하여 제외함으로써 추력 \( \left(\mathrm{F}_{\text {trust }}\right) \) 을 산출한나. 동작거리에 대해 최대 추력은 \( 15.7 \mathrm{~N}(1.2 \mathrm{~A} \) 의 전류 흐름으로 전자기해석에서 계산된 \( 8.2 \mathrm{~N} \) 과 비교시 \( 4.45 \% \) 의 오차)이며, 평균 추력은 \( 14.9 \mathrm{~N} \) 으로 측정되었다.</p><p>그림 13은 선형모터 액츄에이터의 전달함수를 측정하기 위한 실험장치를 나타낸다. 신호분석기에서 일정한 크기의 전압신호를 액츄에이터에 인가하고 레이져 변위계를 사용하여 액츄에이터의 주파수에 따른 변위를 측정한다. 그림 14는 측정된 전달함수의 크기와 위상 선도를 나타낸다. \( 10 \mathrm{~Hz}-100 \mathrm{~Hz} \) 의 동작 주파수 외부인 \( 150 \mathrm{~Hz} \) 에서 공진주파수가 확인 되었다.</p><p>차량용 마사지 시트에서 마사지 패턴에 대한 성능을 검증하기 위한 실험장치는 그림 15와 같다.그림 15(a)는 6개의 액츄에이터가 장착된 마사지 시트를 나타내며, 그림 15(b)는 6개의 액츄에이터에 의해 발생되는 마사지 패턴을 측정하기 위해 가속도계가 설치된 마사지 시트를 나타낸다.</p><p>그림 16은는 마사지 패턴에 따른 액츄에이터의 코일에 흐르는 전류파형을 나타낸다. 전류파형에 해당하는 추력이 마사지 시트에 두드림 자극을 발생하게 된다. 그림 17은 그림 15(a)와 같이 6개의 액츄에이터를 마사지 시트에 설치하고 각 액츄에이터에 그림 16과 같은 마사지 패턴을 인가하며 그림15(b)와 같이 시트면에서 측정한 가속도 파형을 나타낸다. 그림 17로부터 모든 위치에서 유사한 마사지 패턴의 두드림 자극이 작용함을 확인할 수 있다.</p>
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"입력 전압의 형상에 따른 엑츄에이터의 변위는 전류의 크기에 따라 결정되니?",
"엑츄에이터의 변위는 마사지 패턴을 측정하기 위한 변수이니?",
"고무봉의 변위에 직접 개입하는 기구는 무엇인가?",
"차량용 마사지 시트는 어떻게 구동되나요?",
"선선형모터 액츄에이터의 개요도는 무엇으로 구성되나요?",
"선형모터 액츄에이터의 회로와 기구로 구성되는 개요도를 어디에서 확인할 수 있나요?",
"전압이 인가되는 코일의 고정자계는 무엇인가요?",
"자석을 고정 자기장계로 전압이 인가되는 코일의 저항 성분은 무엇인가요?",
"\\( e_{a}(t)=R_{a} i_{a}(t)+L_{a} \\frac{d i_{a}(t)}{d t}+v_{b}(t) \\) 해당 식으로 나타낸 좌변의 수치는 무엇인가요?",
"자석을 고정자계로 전압이 인가되는 코일의 구성요소인 것은?",
"자석을 고정자계로 전압이 인가되는 코일은 요소로 옳지 않은 것은?",
"차량용 마사지 시트의 구동장치에 사용되는 모터는 무엇인가요?",
"해당 논문에서 고무봉의 변위를 어떤 툴을 이용해 확인하나요?",
"추력 측정 실험에서 자석의 위치에 따라 코일에 정격전류 \\( (2.4 \\mathrm{~A}) \\) 를 인가할 때 자석 위치의 단위는 몇인가요?",
"\\( e_{a}(t)=R_{a} i_{a}(t)+L_{a} \\frac{d i_{a}(t)}{d t}+v_{b}(t) \\)식에서 \\( \\left(\\mathrm{v}_{\\mathrm{b}}(\\mathrm{t})\\right) \\) 를 어떻게 나타내나요?",
"\\( v_{b}(t)=K_{b} \\frac{d x(t)}{d t} \\)의 \\( \\mathrm{K}_{\\mathrm{b}} \\)는 무엇을 의미하나요?",
"\\( e_{a}(t)=R_{a} i_{a}(t)+L_{a} \\frac{d i_{a}(t)}{d t}+v_{b}(t) \\) 해당 식의 답으로 옳은 것은?",
"\\(K_{f} i(t) \\) 와 같은 수치를 가지는 요소로 옳지 않은 것은?",
"\\( (\\mathrm{f}(\\mathrm{t})) \\)는 어디에서 발생되나요?",
"\\( (\\mathrm{f}(\\mathrm{t})) \\)와 \\( (\\mathrm{x}(\\mathrm{t})) \\) 의 관계식은 무엇인가요?",
"본 논문은 MATLAB(Simulink)를 어디에 사용하나요?",
"선형모터 액츄에이터에는 어떤 부품이 나타나나요?",
"선형모터 액츄에이터 패턴에 대한 성능을 검증은 어떻게 하나요?",
"선형모터 액츄에이터에 인가되는 입력전압 형상에 따른 고무봉의 마사지 패턴 변위 형상에 대한 시뮬레이션 결과를 어디에 표현했나요?",
"식(2)와 식(3)을 어떤 기법을 사용하여 인가된 전압에 대한 고무봉의 변위의 관계식을 세울 수 있나요?",
"라플라스 변환된 식 \\( X(s)=\\frac{K_{f}}{\\left(R_{a}+L_{a} s\\right)\\left(m s^{2}+k\\right)+K_{f} K_{b} s} E_{a}(s) \\)에 필요한 관계식은 무엇인가요?",
"그림 8과 같이 액츄에이터 제어기를 구성한 목적은 무엇인가요?",
"식(2)와 식(3)을 라플라스변환하여 나타낸 식은 어디에 있나요?",
"라플라스변환하여 인가된 전압에 대한 고무봉의 변위의 관계식은 무엇인가요?",
"추력 측정에서 텐션을 준 스프링을 측정하고 제외되는 값은 무엇인가요?",
"논문은 다양한 마사지 패턴을 생성하기 위해 어떻게 하나요?",
"선형모터 액츄에이터의 동작거리와 추력를 측정하기 위한 실험장치에 대한 설명은 어디에서 확인 할 수있나요?",
"선형모터 액츄에이터의 동작거리는 어느정도 가능한가요?",
"액츄에이터의 양방향 구동은 어떻게 가능한가요?",
"DC 모터에 DC전류 방향 변환으로 얻을 수 있는 것은 무엇인가요?",
"액츄에이터의 동작거리 및 속도의 제어는 어떻게 하나요?",
"다양한 마사지 패턴을 생성하여 어디에 적용하고자 하나요?",
"동작거리에 대해 최대 추력은 얼마로 나타나나요?",
"추력 측정은 어떤 조건하에 이루어지나요?",
"액츄에이터로 옳지 않은 것은?",
"전류의 크기 및 주파수를 조정하여 액츄에이터에 어떤 영향을 미치고자 하나요?",
"선형모터 액츄에이터에 발생한 추력은 어떻게 나타내나요?",
"그림 7의 시뮬레이션에서 선형모터 액츄에이터에 인가되는 입력전압 형상에 따라 변화하는 수치는 무엇인가요?",
"추력 측정 실험에서 \\( 1 \\mathrm{~mm} \\) 단위로 자석의 위치에 따라 인가되는 코일의 정격전류의 양은 얼마나 되나요?",
"선형모터 액츄에이터의 전달함수를 측정하기 위한 실험장치에서 신호 분석기는 어떻게 작동하나요?",
"\\( 150 \\mathrm{~Hz} \\) 에서 공진주파수가 가지는 의의는 무엇인가요?",
"\\(1.2 \\mathrm{~A} \\) 의 전류 흐름으로 전자기해석에서 계산된 수치는 몇인가요?",
"동작거리에 대해 평균 추력은 얼마로 나타나나요?",
"추력 실험에서 \\( 4.45 \\% \\) 의 오차는 무엇으로 비교되어지나요?",
"동작거리에 대해 최대 추력은 \\( 15.7 \\mathrm{~N}\\)이 가지는 전류의 흐름 양의 절반은 얼마의 \\(A \\)나 되나요?",
"동작거리에 대해 최대 추력과 \\(1.2 \\mathrm{~A} \\) 전류 흐름으로 전자기해석에서 계산된 \\( 8.2 \\mathrm{~N} \\) 과 비교시 생기는 오차율은 얼마인가요?",
"선형모터 액츄에이터의 전달함수를 측정하기 위한 실험장치의 모습은 어디에서 확인할 수 있나요?",
"액츄에이터의 주파수에 따른 변위를 측정은 어디에서 하나요?",
"그림 13에 일정한 크기의 전압신호를 액츄에이터에 인가하는 장치는 무엇인가요?",
"그림 13의 레이저 변위계는 어떻게 작동하나요?",
"그림 13은은 무엇을 나타내나요?",
"추력 측정 실험에서 사용하는 전류는 어떤 방식인가요?",
"동작 주파수의 범위는 어느정도인가요?",
"측정된 전달함수의 크기와 위상 선도는 어디에서 확인 할 수 있나요?",
"\\( 150 \\mathrm{~Hz} \\) 에서 공진주파수는 어디에서 확인되나요?",
"차량용 마사지 시트에서 마사지 패턴에 대한 성능을 검증하기 위한 실험장치는 어디에 나타나있나요?"
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42bdb726-50c9-4ca8-a568-4068d210ed6d
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인공물ED
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전자기해석 및 시뮬레이션을 적용한 차량용 마사지 시트 액츄에이터 개발
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<h1>VI. 결론</h1><p>본 연구에서는 차량용 마사지 시트의 구동장치로 기존의 솔레노이드 방식이나 보이스코일 방식과 달리 선형모터 방식을 제안하였다. 선형모터 액츄에이터의 효율향상을 위해 유한요소 기법을 사용하여 전자기 해석을 통해 액츄에이터의 설계파라미터를 결정하였으며, 액츄에이터의 수식모델을 적용한 시뮬레이션을 통해 두드림 마사지 패턴 형상구현을 위한 입력 전압 파형을 도출하였다. 제작된 선형모터 액츄에이터와 제어기의 모듈 성능시험(성능시험으로 측정한 추력은 전자기해석에서 추정된 추력과 \(4.45\%\)의 오차를 가짐-전자기해석의 유용성 확인)과 차량용 마사지 시트에 장착하여 마사지 패턴에 대한 통합 성능시험(성능시험으로 측정된 마사지패턴 가속도 파형과 시뮬레이션으로 도출된 가속도 파형이 유사함-시뮬레이션의 유용성 확인)을 통해 선형모터 액츄에이터의 설계에 적용한 전자기해석과 시뮬레이션의 유용성을 확인하였다. 또한, 제작된 선형모터 액츄에이터가 차량용 마사지 시트의 구동장치로 적용이 가능함을 확인하였다.</p>
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"본 연구에서 선형모터 액츄에이터가 차량용 마사지 시트의 구동장치로 적용이 가능한가요?",
"선형모터 액츄에이터의 효율향상을 위해 사용한 기법은 무엇인가요?",
"입력 전압 파형을 도출로 구현한 것은 무엇인가요?",
"무엇을 입력 전압 파형 도출로 구현했어?",
"본 논문에서 두드림 마사지 패턴 형상구현을 어떻게 구현했어?",
"본 논문에서는 액츄에이터의 설계파라미터를 어떻게 결정했어?",
"본 논문의 성능시험과 전자기해석에서 추정하는 추력 사이의 오차는 얼마야?",
"본 논문에서 차량용 마사지 시트의 구동장치로 어떤 방식을 제안했어?",
"두드림 마사지 패턴 형상구현을 위해서 시뮬레이션을 통해 무엇을 도출했어?"
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746447e7-839d-47a1-8a11-3bcc7769c5ac
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인공물ED
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전자기해석 및 시뮬레이션을 적용한 차량용 마사지 시트 액츄에이터 개발
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<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>최근 운전자와 승차자의 편안함을 제공할 수 있는 기능을 보유한 자동차 시트에 대한 다양한 연구가 수행되고 있다. 자동차 시트는 운전자와 차량을 연결하는 도구로써 장시간 운전 시에도 신체의 편안함을 제공하여 운전자의 피곤함을 최대한 줄일 수 있어야 한다. 장시간 운전하는 운전자의 대부분이 허리통증을 느끼게 되는데, 운전자의 허리통증을 줄여주기 위한 방법으로 통증 완화, 인체기능 개선, 피부와 근육조직의 혈액 순환 증가, 고혈압 및 저혈압 감소, 심장 박동수 안정화 등의 효과가 있는 마사지가 제안되고 있다. 자동차 시트에 마사지 기능을 구비한 차량용 마사지 시트는 사용되는 구동장치에 따라 기계식 마사지 시트와 공기압식 마사지 시트로 분류된다. 기계식 마사지 시트는 지지면적이 넓고, 조립이 용이한 반면, 돌출량을 크게 할 수 없으며, 중량이 무거운 단점을 가지고 있다. 공기압식 마사지 시트는 돌출량 조절이용이하고, 중량이 가벼우며, 반응속도가 빠른 반면, 조립시 공기셀이 손상될 수 있으며, 공기 배출 소음이 발생하는 단점을 가지고 있다. 따라서, 기존의 기계식 마사지 시트와 공기압식 마사지 시트의 장점을 유지하며 단점을 개선할 수 있는 마사지 시트에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 연구에서는 차량용 마사지 시트의 구동장치로 선형모터 액츄에이터를 제안하고, 액츄에이터의 효율향상 설계를 위한 전자기해석 및 시뮬레이션 기법을 제안하였다. 기존의 솔레노이드 방식이나 보이스코일 방식과 달리 선형모터 방식을 적용함으로써 자기효율 향상, 이동속도 및 이동거리 개선을 구현 하였다. 또한, 고무봉을 사용하여 신체에 직접적인 두드림 자극을 줄 수 있는 구조를 적용하였으며, 전후 두드림 진동의 세기 및 주파수를 제어할수 있는 제어기를 적용하였다. 액츄에이터의 효율향상을 위해 유한요소 기법을 사용하여 전자기 해석 및 설계를 수행하였으며, 액츄에이터의 수식모델을 적용한 시뮬레이션을 통해 두드림 마사지 패턴 구현을 위한 전압 파형을 도출하였다. 액츄에이터와 제어기를 제작하여 모듈 성능시험과 차량용마사시 시트에 장착하여 마사지 패턴에 대한 성능을 검증하였다.</p>
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"본 연구에서 액츄에이터의 효율 항상을 위해 사용한 기법은 무엇입니가?",
"액츄에이터의 효율 항상을 위해 본 연구에서 사용한 기법은 무엇입니까?",
"본 연구에서 선형모터방식을 적용함으로써 향상 및 개선된 것은 무엇입니까?",
"운전자를 위한 자동차시트의 기능은 무엇인가요?",
"어떤 기능이 운전자를 위해 자동차시트에 있지?",
"장시간 운전자의 허리통증을 줄이기 위한 마사지로 인해 기대하는 효과가 무엇인가요?",
"차량용 마사지 시트는 기계식 마사지 시트와 공기압식 마사지 시트로 분류될 수 있나요?",
"기계식 마사지 시트는 공기배출 소음이 발생하는 단점을 가지고 있나요?",
"공기압식 마사지 시트는 무게가 가벼울까?",
"본 연구에서 기존 방식과 달리 적용한 방식은 뭐야?",
"본 연구에서 기존 방법과 달리 적용한 것은 무엇인가?",
"기계식 마사지 시트의 단점은 무엇인가?",
"공기압식 마사지 시트의 단점은 무엇입니까?",
"본 논문에서 권고하는 운전자의 허리통증을 줄여주기 위한 방법으로 무엇이 있나요?",
"무엇이 본 논문에서 권유하는 운전자의 허리통증을 줄여주기 위한 방법인가?",
"본 연구에서 신체에 직접적인 두드림 자극을 줄 수 있는 구조를 적용할 수 있게 사용한 것은 무엇입니까?"
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d19a6c43-07ef-41d5-a650-51f718d411c8
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인공물ED
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전자기해석 및 시뮬레이션을 적용한 차량용 마사지 시트 액츄에이터 개발
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<h1>Ⅱ. 액츄에이터 구성</h1><p>차량용 마사지 시트의 구동장치로 사용되는 선형모터 액츄에이터는 그림 1 과 같이 추력을 생성하기 위한 두 쌍의 자석과 코일, 초기 추력 및 위치를 설정하기 위한 스프링과 스토퍼, 두드림 타격을 위한 고무봉으로 구성된다.</p><p>선형모터 액츄에이터의 동작원리는 보이스코일 액츄에이터와 유사하나 내부구조는 기존의 보이스코일 액츄에이터와 다른 구조를 갖는다. 선형모터 액츄에이터는 그림 2와 같이 자석의 N극과 S극사이에서 발생되는 자기장 내에 놓여 있는 코일에 전류가 흐르면 플레밍의 왼손법칙에 의해 추력이 발생하게 된다.</p><p>전기신호에 의해 도선에 흐르는 전류의 방향을바꾸게 되면 발생되는 추력이 반대가 되어 전후 방향의 구동력이 발생하며, 자석에 연결된 마사지용고무봉이 전후로 진동하여 전후 두드림 자극을 생성하게 된다.</p><h1>Ⅲ. 액츄에이터 설계</h1><p>차량용 마사지 시트의 구동장치에 사용되는 선형모터 액츄에이터에 요구되는 동작거리(stroke), 평균추력, 공진주파수, 최대가속도 등을 만족하도록 전자기해석 기법을 적용하여 액츄에이터를 설계한다. 액츄에이터의 추력은 자석에 의해 발생되는 자기장의 세기인 자속밀도와 코일의 길이 및 코일에 흐르는 전류에 의해 생성되며 식(1)과 같이 표현할수 있다.</p><p>\( \vec{F}(t)=\vec{B} \times n \vec{l}(t) \)<caption>(1)</caption></p><p>여기서, \( \mathrm{F}(\mathrm{t}) \) 는 추력, \( \mathrm{B} \) 는 자속밀도, \( \mathrm{n} \) 은 코일 권선수, \( \mathrm{l} \) 은 자기장에 눟이는 코일 길이, \( \mathrm{i}(\mathrm{t}) \) 는 코일에 흐르는 전류를 나타낸다.</p><p>자속밀도는 자석의 세기와 두께, 코어 및 공극으로 구성되는 자기회로에 의존하게 된다. 전자기해석 툴에 액츄에이터의 설계 파라미터 값을 적용하여 자속분포와 추력을 구할 수 있다. 표 1은 전자기해석에 사용된 액츄에이터의 물리적, 기계적 및 전기적 상수 값을 나타낸다. 그림 3 은 자석과 코일의 상대위치 \( ( \) 액츄에이터의 동작거리: \( \pm 3 \mathrm{~mm} \) )에 따른 자속분포를 나타내며, 그림 4 는 코일 고정시에 자석(Load)의 위치(액츄에이터의 동작거리)에 따른 발생 추력을 나타낸다. 코일에 \( 1.2 \mathrm{~A} \) 의 전류가 흐르는 경우에 \( 8.2 \mathrm{~N} \) 의 최대 추력 및 \( 5.8 \mathrm{~N} \) 의 최소 추력이 발생한다.</p><table border><caption>표 1. 전자기해석에 사용된 액츄에이터의 물리적, 기계적및 전기적 상수</caption><tbody><tr><td>1</td><td colspan = "2">Parameters</td><td>Value</td><td>Unit</td></tr><tr><td>2</td><td rowspan = 5>Physical constants</td><td>Saturation flux density</td><td>1.5</td><td>\( \mathrm{F}\)</td></tr><tr><td>3</td><td>Cohesive force</td><td><p>\( 847 \cdot 10^{6} \)</p></td><td>\( \mathrm{A}/\mathrm{m}\)</td></tr><tr><td>4</td><td>Permeability of core</td><td><p>\( 2 \cdot \pi \cdot 10^{-3} \)</p></td><td>\( \mathrm{H}/\mathrm{m}\)</td></tr><tr><td>5</td><td>Permeability of air</td><td><p>\( 4 \cdot \pi \cdot 10^{-7} \)</p></td><td>\( \mathrm{H}/\mathrm{m}\)</td></tr><tr><td>6</td><td>Resistivity of coil</td><td><p>\( 1.72 \cdot 10^{-8} \)</p></td><td>\( \Omega\mathrm{m}\)</td></tr><tr><td>7</td><td rowspan = 5>Geometrical parameters</td><td>Thickness of magnet</td><td>3.0</td><td>\( \mathrm{mm}\)</td></tr><tr><td>8</td><td>Length of magnet</td><td>11</td><td>\( \mathrm{mm}\)</td></tr><tr><td>9</td><td>Diameter of coil</td><td>0.6</td><td>\( \mathrm{mm}\)</td></tr><tr><td>10</td><td>Turns of coil</td><td>204</td><td>\( \mathrm{mm}\)</td></tr><tr><td>11</td><td>Air gap</td><td>2</td><td>\( \mathrm{mm}\)</td></tr><tr><td>12</td><td rowspan = "3">Electrical parameters</td><td>Current</td><td>2.4</td><td>\( \mathrm{A}\)</td></tr><tr><td>13</td><td>Resistance</td><td>1.68</td><td>\( \Omega\)</td></tr><tr><td>14</td><td>Inductance</td><td>0.02</td><td>\( \mathrm{mH}\)</td></tr></tbody></table>
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"코일에 \\( 1.2 \\mathrm{~A} \\) 의 전류가 흐르는 경우에 얼마 만큼의 최소 추력이 발생해?",
"차량용 마사지 시트의 구동장치로 사용되는 선형모터 액츄에이터에서 초기 추력 및 위치를 설정하기 위한 구성요소는 뭐야?",
"선형모터 액츄에이터와 보이스코일 액츄에이터는 유사한 내부 구조를 가져?",
"선형모터 액츄에이터는 코일에 전류가 흐르면 어떤 법칙에 따라 추력이 발생하게 돼?",
"차량용 마사지 시트의 구동장치에 사용되는 선형모터 액츄에이터의 요구사항을 만족시키기 위해서 어떤 기법을 사용하여 액츄에이터를 설계했어?",
"자속밀도는 자석의 세기와 두께, 코어 및 공극으로 구성되는 어떤 요소에 의존하게 돼?",
"표 1에서 전자기해석에 사용된 액츄에이터의 Cohesive force는 몇 \\( \\mathrm{A}/\\mathrm{m}\\)야?",
"표 1에서 전자기해석에 사용된 액츄에이터의Permeability of air는 몇 \\( \\mathrm{H}/\\mathrm{m}\\)야?",
"표 1에서 전자기해석에 사용된 액츄에이터의 Resistance는 몇 \\( \\Omega\\) 야?",
"표 1에서 전자기해석에 사용된 액츄에이터의Thickness of magnet는 몇 mm야?",
"표 1에서 Value열의 가장 마지막 값은 얼마야?",
"\\( \\vec{F}(t)=\\vec{B} \\times n \\vec{l}(t) \\)에서 \\( \\mathrm{B} \\) 는 어떤 것을 의미해?"
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인공물ED
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전자기해석 및 시뮬레이션을 적용한 차량용 마사지 시트 액츄에이터 개발
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<h1>요약</h1><p>최근 운전자와 승차자의 편안함을 제공할 수 있는 기능을 보유한 자동차 시트에 대한 연구가 마사지 기능을 갖는 자동차시트를 포함하여 다양한 분야에서 수행되고 있다. 마사지 효과는 시간, 크기, 형상과 같은 마사지 패턴에 의존한다. 본 연구에서는 차량용 마사지 시트의 구동장치로 사용되는 선형모터 액츄에이터와 액츄에이터의 효율향상 설계를 위한 전자기해석 및시뮬레이션 기법을 제안하였다. 선형모터 액츄에이터 설계에 유한요소 기법을 적용하여 전자기 해석을 수행하고, 액츄에이터의 수식모델을 사용한 시뮬레이션을 통해 두드림 마사지 패턴 구현을 위한 전압 파형을 도출하였다. 제작된 액츄에이터와 제어기를 차량용 마사시 시트에 장착하여 마사지 패턴 생성에 대한 성능검증을 통해 개발된 액츄에이터의 적용 가능성을 확인하였다.</p>
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"본 연구에서는 차량용 마사지 시트의 구동장치로 사용되는 선형모터 액츄에이터와 액츄에이터의 효율향상 설계를 위해 어떤 기법을 제안 하였는가?",
"시간, 크기, 형상과 같은 마사지 패턴에 의존하는건 무엇인가?",
"자동차 시트에 대한 연구가 마사지 기능을 갖는 자동차시트를 포함하여 운전자와 승차자의 어떤 기능을 제공하는가?",
"선형모터 액츄에이터 설계에 유한요소 기법을 적용하여 수행하는게 어떻게 돼?",
"선형모터 액츄에이터 설계에 유한요소 기법을 적용하여 어떤걸 수행하는가?",
"선형모터 액츄에이터 설계에 어떤 기법을 적용하였는가?",
"유한요소 기법을 적용하여 전자기 해석을 수행한 설계는 무엇인가?",
"액츄에이터의 수식모델을 사용한 시뮬레이션을 통해 두드림 마사지 패턴 구현을 위해 무엇을 도출하였는가?",
"액츄에이터의 수식모델을 사용한 시뮬레이션을 통해 무슨 패턴을 구현하였는가?",
"제작된 액츄에이터와 제어기를 어디 장착하였는가?",
"두드림 마사지 패턴 구현을 위한 전압 파형을 도출한건 무엇인가?"
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인공물ED
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삼각파 비교 PWM 기법에 있어서 단일 전류센서에 의한 삼상 전류 측정 및 전압 왜곡 보상
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<h1>2. 전류 측정 원리</h1> <h2>2.1 측정원리</h2> <p>삼상 전압형 인버터에서 3쌍의 스위치에 의한 스위칭 상태는 표 1과 같이 8개의 스위칭 벡터로 표현된다. 이중 윗 상 스위치들이 모두 'ON' 되거나 아랫상 스위치가 모두 'ON' 되는 두개의 영 벡터 \( V_{0} \)와 \( V_{7} \)을 제외한 나머지 여섯 개의 유효벡터를 발생시키는 스위칭 상태에서는 직류링크 전류가 출력 상전류 중의 하나와 일치하게 된다.</p> <p>그림 1은 임의의 스위칭 상태에서 전류의 흐름을 표시한 예이다. 그림 1(a)의 예에서 스위칭 한 주기 중 전반부에 두개의 유효벡터가 인가되고 후반부에는 유효벡터가 전반부와 역순으로 인가된다. 그림 1(b)는 전반부 첫 번째 유효벡터 구간 \( T_{1} \)에서의 스위치 상태로, c 상 양의 스위치와 a 상과 b 상의 음의 스위치가 'ON' 되어 \( V_{5} \) 벡터가 인가된다. 이때 직류링크 전류는 c 상 전류와 일치하게 된다. 그림 1(c)는 전반부 두번째 유효벡터 구간 \( T_{2} \)에서의 스위치 상태로 \( V_{6} \) 벡터가 인가된 경우이고 직류링크 전류는 b 상 전류와 일치하게 된다. 즉 \( I_{d c}=-i_{b} \)이다. 이와 같이 하여 스위칭 한 주기 동안 출력 세상 중 두상의 전류를 측정할 수 있고, 나머지 한 상의 전류는 \( i_{a}=-\left(i_{b}+i_{c}\right) \)의 관계식을 이용하여 구한다.</p> <p>위의 예를 일반화하여 임의의 스위치 상태에 대한 직류링크 전류와 출력 상전류 간의 관계를 정리하면 표 1과 같다. 영 벡터 \( V_{0} \) 와 \( V_{7} \)이 인가되는 동안에는 직류 링크에 전류가 흐르지 않으므로 상전류를 측정할 수가 없다.</p> <table border><caption>표 1 전압벡터와 직류링크 전류의 관계</caption> <tbody><tr><td>Voltage vector</td><td>\(\mathrm{DC} \) link currrent</td></tr><tr><td>\(\mathrm{V0} \) (0, 0, 0)</td><td>\(\mathrm{Idc=0} \)</td></tr><tr><td>\(\mathrm{V1} \) (1, 0, 0)</td><td>\(\mathrm{Idc=ia} \)</td></tr><tr><td>\(\mathrm{V2} \) (1, 1, 0)</td><td>\(\mathrm{Idc=-ic} \)</td></tr><tr><td>\(\mathrm{V3} \) (0, 1, 0)</td><td>\(\mathrm{Idc=ib} \)</td></tr><tr><td>\(\mathrm{V4} \) (0, 1, 1)</td><td>\(\mathrm{Idc=-ia} \)</td></tr><tr><td>\(\mathrm{V5} \) (0, 0, 1)</td><td>\(\mathrm{Idc=ic} \)</td></tr><tr><td>\(\mathrm{V6} \) (1, 0, 1)</td><td>\(\mathrm{Idc=-ib} \)</td></tr><tr><td>\(\mathrm{V7} \) (1, 1, 1)</td><td>\(\mathrm{Idc=0} \)</td></tr></tbody></table>
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"표에서 \\(\\mathrm{V5} \\)의 직류 링크 전류의 크기는 얼마야?",
"\\(\\mathrm{V2} \\)와 직류링크 전류의 크기의 절대값과 같은 크기를 가진 것은 뭐야?",
"\\(\\mathrm{V0} \\)과 마찬가지고 전류가 흐르지 않는 Voltage vector는 뭐야?",
"표에서 벡터값의 합이 최소인 것의 전류 값은 뭐야?",
"\\(\\mathrm{V3} \\)와 직류링크 전류와 같은크기, 반대방향으로 흐르는 전류 값을 가진 것은 뭐야?",
"\\(\\mathrm{Idc=ia} \\) 일때 벡터 값이 (1, 0, 0) 이면, \\(\\mathrm{Idc=-ia} \\)의 벡터 값은 뭐야?",
"\\(\\mathrm{V4} \\)의 전류값과 반대부호이고 크기가 같은 값의 직류링크 전류를 가진 것은 뭐야?",
"표에서 벡터값의 합이 가장 큰 것의 전류 값은 뭐야?",
"삼상 전압형 인버터의 세 쌍의 스위치 스위칭 상태는 어떻게 나타내나?"
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인공물ED
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스미스 예측기 구조를 갖는 Cascade 제어기 설계
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<h1>3. 시뮬레이션 및 고찰</h1> <p>본 장에서는 제안된 방법이 다양한 공정에 대해서 적용할 수 있음을 보이기 위해서 내부 루프의 공정과 외부 루프의 공정을 각 각 지연시간이 짧은 공정과 긴 공정을 선택하였다. 내부 루프의 제어기는 PI 제어기 설계하고, 내부 루프의 제어기, 내부 루프의 공정 그리고 외부 루프의 공정을 결합한 전달 함수를 2차의 지연시간을 갖는 모델로 축소 할 수 있음을 확인하다. 또한 제안된 방법으로 설계된 스미스 예측기 및 외부 루프 제어기의 성능이 기존의 방법 보다 우수함을 시뮬레이션을 통하여 증명한다.</p> <h2>3.1 지연시간이 짧은 시스템</h2> <p>내부 루프의 공정 \( \left(G_{p 1}(s)\right): \frac{1}{0.1 s+1} e^{-0.1 s} \)<caption>(16)</caption></p> <p>외부 루프의 공정 \( \left(G_{p 2}(s)\right): \frac{1}{(s+1)^{2}} e^{-s} \)<caption>(17)</caption></p> <p>내부 루프의 공정이 주어지면 다음과 같은 3단계에 의해서 내부 루프 제어기와 외부 루프 제어기 및 스미스 예측기를 설계 할 수 있다.</p> <p>Step 1: 내부 루프의 제어기는 1 차의 지연시간을 갖는 공정에 대 해서 성능지수 ITAE 값이 최소가 되는 PI 제어기를 설계할 수 있다. 제어기 파라미터 값은 표1의 방법을 적용하여 구하면 식 18)과 같다.</p> <p>내부 루프의 제어기 \( \left(G_{c 2}(s)\right): 0.5860\left(1+\frac{1}{0.1156 s}\right) \)<caption>(18)</caption></p> <p>Step2: 내부 루프의 제어기를 설계하고 나면 식(19)와 같이 전달 함수 구할 수 있다.</p> <p>\( G(s)=\frac{(0.0677 s+0.5860) e^{-1.1 s}}{(s+1)^{2}(0.1 s+1) 0.1156 s+(s+1)^{2}(0.0677 s+0.5860) e^{-0.1 s}} \)<caption>(19)</caption></p> <p>식(19에 대하여 축소 모델 알고리즘을 적용하면 (20)의 SOPTD 모델로 축소 할 수 있다.</p> <p>\( \widehat{G}(s)=\frac{e^{-1.1094 s}}{1.2034 s^{2}+2.6235 s+1} \)<caption>(20)</caption></p> <p>식(19)와 식(20)의 공정에 대하여 주파수 응답과 폐루프 단위계단응답을 그림 4에 나타내었다. 그림 4에서와 같이 과도 상태 및 정상 상태 응답이 일치함을 알 수 있다.</p> <p>Step3: 식(20)의 축소 모델이 구해지고 나면 식(21)과 같이 제어기를 설계 할 수 있으며, 스미스 예측기의 \( G_{m}(s) \)의 값은 축소 모델의 지연시간을 제외한 부분이며 \( e^{-s L} \) 값은 축소 모델의 지연 시간이다.</p> <p>\( \left[\begin{array}{l}\mathrm{k}_{\mathrm{p}} \\ \mathrm{k}_{\mathrm{i}} \\ \mathrm{k}_{\mathrm{d}}\end{array}\right]=\mathrm{k}\left[\begin{array}{l}2.6855 \\ 1 \\ 1.2462\end{array}\right] \)<caption>(21)</caption></p> <p> </p> <p>그림 5는 제안된 방법을 적용하여 나타내었고, 표 4는 기존의 방법과 성능지수를 비교 하였다.</p> <p> </p> <p>표 6에서 확인할 수 있듯이 제안된 방법이 성능지수(IAE, ISE) 측면에서는 기존의 방법보다 우수하지만, 성능지수 (ITAE) 측면에서는 제안된 방법2만이 우수함을 알 수 있고, 그림 5에서도 확인 할 수 있다.</p> <h2>3.2 지연시간이 긴 시스템</h2> <p>내부 루프의 공정 \( \left(G_{p 1}(s)\right): \frac{0.57}{20 s+1} e^{-8 s} \)<caption>(21)</caption></p> <p>외부 루프의 공정 \( \left(G_{p 2}(s)\right): \frac{1}{(50 s+1)} e^{-20 s} \)<caption>(22)</caption></p> <p>지연시간이 긴 시스템에 대해서도, 내부 루프의 공정이 주어지면 다음과 같은 3단계에 의해서 내부 루프 제어기와 외부 루프 제어기 및 스미스 예측기를 설계 할 수 있다.</p> <p>Step 1: 내부 루프의 제어기는 1차의 지연시간을 갖는 공정에 대 해서 성능지수 ITAE 값이 최소가 되는 PI 제어기를 설계할 수 있다. 제어기 파라미터 값은 다음과 같다.</p> <p>내부 루프의 제어기 \( \left(G_{c 2}(s)\right): 2.3885\left(1+\frac{1}{20.7469 s}\right) \)<caption>(23)</caption></p> <p>Step2: 내부 루프의 제어기를 설계하고 나면 식(24)와 같이 전달 함수 구할 수 있다.</p> <p>\( G(s)=\frac{(49.5542 s+2.3885) e^{-28 .}}{(20 s+1)(50 s+1) 20.7489 s+0.57(50 s+1)(49.5542 s+2.3885) e^{-8 .}} \)<caption>(24)</caption></p> <p>식(24)에 대하여 축소 모델 알고리즘을 적용하면 (25)의 SOPDT 모델로 축소 할 수 있다.</p> <p>\( \widehat{G}(s)=\frac{e^{-32.9930 s}}{686.9933 s^{2}+260.2405 s+5.2632} \)<caption>(25)</caption></p> <p>식(24)와 식(25)의 공정에 대하여 주파수 응답과 폐루프 단위계단응답을 그림 6에 나타내었다. 그림 6에서와 같이 과도 상태 및 정상 상태 응답이 일치함을 알 수 있다.</p> <p>Step 3: 식(25)의 축소 모델이 구해지고 나면 식(26)과 같이 제어기를 설계 할 수 있으며, 스미스 예축기의 \( G_{m}(s) \)의 값은 축소 모델의 지연시간을 제외한 부분이며 \( e^{-s L} \) 값은 축소 모델의 지연 시간이다.</p> <p>\( \left[\begin{array}{c}\mathrm{k}_{\mathrm{p}} \\ \mathrm{k}_{\mathrm{i}} \\ \mathrm{k}_{\mathrm{d}}\end{array}\right]=\mathrm{k}\left[\begin{array}{l}260.2405 \\ 5.2632 \\ 686.9933\end{array}\right] \)<caption>(27)</caption></p> <p> <table border><caption>표 5 공정 2에 대한 제어기 파라미터 동조</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>구분</td><td></td><td colspan=3>성능지수</td></tr><tr><td colspan=2>ISE</td><td>ITAE</td><td>=ISTAE</td></tr><tr><td>\( k \)</td><td colspan=2>0.0152</td><td>0.0606</td><td>0.0379</td></tr></tbody></table></p> <p>그림 7은 제안된 방법을 적용하여 나타내었고, 표 6는 기존의 방법과 성능지수를 비교 하였다.</p> <p> <table border><caption>표 6 공정 2에 대한 성능지수 비교</caption> <tbody><tr><td></td><td>기존의 방법</td><td>제안된 방법1(ISE)</td><td>제안된 방법2(ITAE)</td><td>제안된 방법3(ISTAE)</td></tr><tr><td>IAE</td><td>33.6409</td><td>37.7189</td><td>29.4026</td><td>31.2800</td></tr><tr><td>ISE</td><td>26.3084</td><td>31.2467</td><td>25.8556</td><td>27.0753</td></tr><tr><td>ITAE</td><td>1394.4</td><td>1872.5</td><td>1206.5</td><td>1297.4</td></tr></tbody></table></p> <p>표 6에서 확인할 수 있듯이 제안된 방법 2,3은 성능지수 (IAE) 측면에서는 기존의 방법보다 우수하고, 성능지수 (ISE, ITAE) 측면에서는 제안된 방법2가 우수함을 알 수 있고, 그림 7에서 확인 할 수 있다.</p>
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"표 5 공정 2에 대한 제어기 파라미터 동조를 보면 ISE의 k값은 얼마야?",
"표 5를 보면 성능지수 ITAE와 =ISTAE를 비교하면 무엇이 더 작은가?",
"표 5에서 ITAE의 성능지수의 결과는 뭐야?",
"표 5에서 ITAE가 0.0606은 무엇을 나타내는 거니?",
"표 6을 보면 기존의 방법과 제안된 방법 1을 비교하면 무엇이 더 작나요?",
"표 5에서 성능지수 ITAE와 =ISTAE를 비교하면 작은 값은 얼마야?",
"표 6을 보면 ITAE의 방법 중 가장 큰 값을 가지는 방법은 무엇입니까?",
"표 6은 ITAE의 결과 값 중 가장 작은 수는 얼마야?",
"표 6에서 제안된 방법2(ITAE)의 결과가 25.8556은 무엇을 나타내는 거니?",
"표 6에서 IAE의 결과 값 중 가장 큰 것은 어떤 방법이니?",
"표 6에서 제안된 방법 3에서 ISE는 무슨 결과를 가지니?",
"표 6에서 기존의 방법 중 결과 값이 가장 큰 것은 무엇이니?"
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인공물ED
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스미스 예측기 구조를 갖는 Cascade 제어기 설계
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<h1>2. Cascade 제어기 설계</h1> <p>Cascade 제어기는 외부로 부터의 외란 및 센서의 변화 등에 영향에 둔감하게 작동하여 만족할 만한 제어 성능을 얻을 수 있는 견실제어기의 한 가지 종류이다. 기존의 Cascade 제어기구조는 그림 1과 같이 구성되어 있다. Cascade 제어기의 구조는 내부 루프와 외부 루프로 이루어져 있고, 공정을 보면 내루 루프 공정과 외부 루프 공정으로 이루어져 있으며, 제어기 또한 내부 루프에 있는 내부 루프 제어기와 외부 루프에 있는 제어기로 구성되어 있다.</p> <p>Cascade 제어기는 2개로 구성되어 있어 기존의 PID 제어기 설계보다는 복잡하다. 본 논문에서는 Cascade 제어기 설 계에 있어 내부 루프에 있는 제어기는 ITAE값이 최소가 되도록 하는 제어기 설계방법을 적용하였고, 외부 루프에 있는 제어기를 설계하기 위해서 내부 공정, 내부 루프의 제어기와 외부 루프의 공정을 결합한 전달함수를 2차의 지연시간을 갖는 모델로 축소하고, 축소 모델로부터 외부 루프의 제어기를 설계할 수 있는 새로운 방법을 제안 하였다. 또한 대부분의 공정이 지연시간을 포함하고 있어, 지연시간을 보상해 주는 Smith-Predictor 제어기 구조를 그림 2와 같이 제안하였다.</p> <h2>2.1 내부 루프 제어기 설계</h2> <p>본 논문에서의 내부 루프 제어기는 내부 루프의 공정이 1차의 지연시간을 갖는 공정에 대하여 성능지수 ITAE가 최소가 되도록 제어 파라미터 값을 구하였으며, 표 1과 같다.</p> <p> <table border><caption>표 1 PID 동조 규칙</caption> <tbody><tr><td>Process</td><td>\( k_{1} K_{c} \)</td><td>\( T_{1} / \tau_{i} \)</td><td>\( T_{d} / T_{1} \)</td><tr><td>\( \frac{k_{2}}{L_{1} s+1} e^{-s L_{1}} \)</td><td>\( 0.586\left(\frac{L_{1}}{T_{1}}\right)^{-0.92} \)</td><td>\( 1.030-0.165\left(\frac{L_{1}}{T_{1}}\right) \)</td><td></td></tr><tr><td></td><td>\( 0.965\left(\left(\frac{L_{1}}{T_{1}}\right)^{-0.85}\right) \)</td><td>\( 0.796-0.1465\left(\frac{L_{1}}{T_{1}}\right) \)</td><td>\( 0.308\left(\frac{L_{1}}{T_{1}}\right)^{-0.929} \)</td></tr></tbody></table></p> <h2>2.2 외부 루프 제어기 설계</h2> <p>외부 루프 제어기는 제어 파라미터뿐만 아니라 Smith-Predictor의 파라미터 값들까지 모두 구해야 한다. 본 논문 에서는 외부 루프의 제어기 파라미터와 Smith-Predictor의 파라미터를 구하기 위해서 축소 모델을 사용하였다.</p> <p>Cascade controller의 구조에서 inner loop 부분을 전개하 면 부분은 식(1)과 같다.</p> <p>\( G_{1}(s)=\frac{G_{c 2}(s) G_{p 1}(s)}{1+G_{0}(s) G_{0}(s)} \)<caption>(1)</caption></p> <p>또한 외부 루프 공정 \( G_{p 2}(s) \)와 식 (1)를 전개하면 식(2)를 구할 수 있다.</p> <p>\( G(s)=\frac{G_{c 2}(s) G_{p 1}(s) G_{p 2}(s)}{1+G_{c 2}(s) G_{p 1}(s)} \)<caption>(2)</caption></p> <p>식 (2)를 축소 모델 알고리즘을 적용하면 (2-1)의 SOPDT 모델로 축소 할 수 있다.</p> <p>\( \hat{G}(s)=\frac{e^{-s L}}{a s^{2}+b s+c} \)<caption>(2-1)</caption></p> <h3>2.2.1 축소 모델 알고리즘</h3> <p>Nyquist 선도 상에서 \( 0,-\pi / 2,-\pi \), 그리고 \( -3 / 2 \pi \)인 4개의 점에서 실제 모델과 축소 모델이 일치하도록 최종 값의 정리와 유전자 알고리즘을 이용하여 축소 모델의 파라미터 값들을 구한다.</p> <p>수치적 계산법은 정상상태 응답에 해당되는 축소 모델 의 파라미터 값 c값을 구할 때 사용하였고, 유전자 알고리즘은 과도 상태 응답에 해당되는 a, b, L 값을 구할 때 사용한다. 유전자 알고리즘의 성능 평가 함수로는 제안된 지점에서 실제 모델의 주파수 응답과 축소 모델의 주파수 응답의 값이 최소값이 되도록 하였다. 그림 3은 축소 모델 알고리즘이다.</p> <p>1 단계) Nyquist 응답 확인</p> <p>실제 모델의 Nyquist선도를 확인하여 주파수 응답이 복소평면의 전 영역을 통과하는지를 확인하여 통과하면 실제 모델은 식 (2)와 같고, 통과하지 않으면 식(3)과 같이 실제 모델에 미소의 지연시간을 첨가하여 주파수 응답이 복소평면의 전 영역을 통과하도록 한다.</p>\( G(s)=\frac{G_{c 2}(s) G_{p 1}(s) G_{p 2}(s)}{1+G_{c 2}(s) G_{p 1}(s)} e^{-\rho s} \)<caption>(3)</caption></p> <p>여기서, \( \rho \) 값은 첨가된 미소의 지연시간이다.</p> <p>2 단계) 최종값의 정리를 이용한 파라메터 C의 최적화</p> <p>단위계단 입력이며, 단위 궤환을 갖는 구조에서 실제 모델과 축소 모델의 최종값이 같아야 정상상태의 출력은 동일하다. 실제의 모델의 최종값은 식(4)와 같다.</p> <p>\( c=\frac{1}{|G(0)|} \)<caption>(4)</caption></p> <p>3 단계) 최적의 a, b,L 값 결정</p> <p>Nyquist 선도의 4점에서 고차 모델과 축소 모델이 같게 한다는 조건에서 식(5)~(8)을 유도할 수 있다.</p> <p>\( c-a w_{a}^{2}+j w_{a} b=\frac{\cos \left(w_{a} L\right)-j \sin \left(w_{a} L\right)}{\left|G\left(j w_{a}\right)\right|} \)<caption>(5)</caption></p> <p>\( c-a w_{b}^{2}+j w_{b} b=\frac{\cos \left(w_{b} L\right)-j \sin \left(w_{b} L\right)}{-j\left|G\left(j w_{b}\right)\right|} \)<caption>(6)</caption></p> <p>\( c-a w_{c}^{2}+j w_{c} b=\frac{\cos \left(w_{c} L\right)-j \sin \left(w_{c} L\right)}{-\left|G\left(j w_{c}\right)\right|} \)<caption>(7)</caption></p> <p>\( c-a w_{d}^{2}+j w_{d} b=\frac{\cos \left(w_{d} L\right)-j \sin \left(w_{d} L\right)}{\left|G\left(j w_{d}\right)\right|} \)<caption>(8)</caption></p> <p>유전자 알고리즘을 이용하려면 축소 모델의 파라미터의 초기값 \( \left(a_{1}, b_{1}, L_{1}\right) \)이 필요하다. 본 논문에서는 Wang의 방법에 의한 값을 초기값으로 적용하였으며, 각 파라미터의 범위는 \( 0 \leq a \leq 2 a_{1}, 0 \leq b \leq 2 b_{1}, 0 \leq L \leq 2 L_{1} \) 로 하였다. 적용된 최적한 기법은 단순 유전자 알고리즘으로, 사용 된 선택연산은 룰렛방식, 교배연산은 단일교배, 돌연변이 연산은 선택된 비트를 반전시키는 invert 방식을 적용했다. 또 한 세대는 1000세대, 군집은 60개체, 각 파라미터 문자열의 길이를 이진 형태로 15비트, 교배율은 \( 70 \% \), 돌연변이 발생율은 \( 3 \% \) 로 적용했다.</p> <p>또한 적합도 평가 함수 \( (J) \)는 Nyquist 선도의 세 점에서 오차의 합이 최소가 되도록 식(9)을 이용하였다.</p> <p>\( J=\sum_{w}(|G(j w)|-|\hat{G}(j w)|) \)<caption>(9)</caption></p> <p>여기서 \( \omega=\omega_{b}, \omega_{c}, \omega_{d} \) 이다.</p> <p>4단계) 첨가된 지연시간 제거</p> <p>1단계에서는 Nyquist 응답이 복소평면의 전 영역을 통과 하지 않으면 미소의 지연시간 \( e^{-\rho s} \)을 첨가 하였다. 4 단계에서는 첨가된 지연시간을 제거함으로써 축소 모델을 구할 수 있다. 식 (10)은 Nyquist 곡선상의 모든 영역을 통과하게 되며, 첨가됨 미소 지연시간 \( e^{-\rho s} \)을 제거하면 축소 모델을 구할 수 있게 된다.</p> <p>\( \hat{G}(j w)=\frac{e^{-j L^{\prime} w}}{a(j w)^{2}+b(j w)+c}=\frac{e^{-j L w} e^{-j \rho w}}{a(j w)^{2}+b(j w)+c} \)<caption>(10)</caption></p>
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"외부 루프의 제어기를 제작하기 위해 어떻게 설계하였니?",
"제안된 외부 루프 제어기 설계 방법은 어떻게 설계를 진행하는가? ",
"PID 동조 규칙 표에서 프로세서를 나타내는 식은 뭐야?",
"\\( 1.030-0.165\\left(\\frac{L_{1}}{T_{1}}\\right) \\)을 식으로 가지고 있는 항목은 어떤 것일까?",
"어떤 항목이 \\( 0.965\\left(\\left(\\frac{L_{1}}{T_{1}}\\right)^{-0.85}\\right) \\)식의 규칙을 가지나?",
"어떤 항목이 \\( 0.586\\left(\\frac{L_{1}}{T_{1}}\\right)^{-0.92} \\) 식을 가지고 있어?",
"\\( 0.308\\left(\\frac{L_{1}}{T_{1}}\\right)^{-0.929} \\) 식을 가지는 항목은 무엇이야?",
"\\( 0.796-0.1465\\left(\\frac{L_{1}}{T_{1}}\\right) \\)식을 규칙으로 가지는 항목은 무엇이니?"
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인공물ED
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스미스 예측기 구조를 갖는 Cascade 제어기 설계
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<h3>2.2.2 외부 루프 제어기의 PID 파라미터 값.</h3> <p>제안된 Cascade 제어기 구조의 스미스 예측기 부분을 포함한 폐루프 전달함수는 식(11)과 같다.</p> <p>\( \frac{Y(s)}{R(s)}=\frac{G_{\mathrm{cl}}(s) G(s)}{1+G_{c 1}(s) G_{m}(s)+G_{\mathrm{c} 1}(s)\left[G_{(s)}-G_{m}(s) e^{-s L}\right]} \)<caption>(11)</caption></p> <p>여기서 \( G(s) \)는 실제 공정, \( G_{m 1}(s) e^{-L_{s}} \)는 축소 모델을 의미하며, 위의 구조에서 실제 공정과 축소 모델이 거의 일치한다고 가정하면, 즉, \( G(s) \approx G_{m}(s) e^{-s L}=\hat{G}(s) \)라면, 식(11)은 식(12)처럼 근사화 된다.</p> <p>\( \frac{Y(s)}{R(s)} \approx \frac{G_{c 1}(s) \hat{G}(s)}{1+G_{c 1}(s) G_{m}(s)} \)<caption>(12)</caption></p> <p>식(12)에서 외부 루프의 제어기 전달 함수는 식(13)과 같다.</p> <p>\( G_{c 1}(s)=k\left(\frac{a s^{2}+b s+c}{s}\right) \)<caption>(13)</caption></p> <p>여기서 \( k_{p}=k \times b, k_{i}=k \times c, k_{d}=k \times a \)이며, \( a, b, c \)는 축소 모델의 파라미터이다.</p> <p>식(13)를 식(12)에 대입하여 정리하면, 특성방식의 시간 지항이 제거되어 식(14)와 같다.</p> <p>\( \frac{Y(s)}{R(s)} \approx \frac{k e^{-s L}}{s+k} \)<caption>(14)</caption></p> <p>식(14)에서 알 수 있듯이 제어기 설계는 \( k \)값을 구하는 것과 같다. 식(14)에서 입력이 단위계단 함수이고 설정치가 \( y_{r} \)이라 하면, ISE(Integral of the Squared Error), ITAE(Integral of Time multiplied by the Absolute value of Error)에 대한 정의식을 \( k \)에 대해서 편미분 하면 표2와 같이 구할 수 있다.</p> <table border><caption>표 2 다양한 성능을 고려한 동조 방법</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>구분</td><td colspan=3>성능지수</td></tr><tr><td>ISE</td><td>ITAE</td><td>ISTAE</td></tr><tr><td>\( k \)</td><td>\( \frac{1}{2 L} \)</td><td>\( \frac{2}{L} \)</td><td>\( 0.5 \times \frac{1}{2 L}+0.5 \times \frac{2}{L} \)</td></tr></tbody></table></p> <p>여기서 ISTAE는 ISE와 ITAE를 결합한 것으로 오버슈트가 큰 시스템을 보상하기 위해서 사용한 것이다.</p> <h3>2.2.3 Smith-Predictor 설계</h3> <p>산업용 공정시스템의 대부분은 시간지연 프로세스를 가지고 있다. 이들 프로세스의 지연 시간으로 계통의 웅답을 저하시키게 되는데 이를 해결하기 위한 시간 지연 보상기법으로 스미스 예측 알고리즘이 널리 쓰이고 있다. 스미스 예측기는 지연시간 부분과 지연시간을 제외한 부분으로 크게 나눌 수 있다. 본 논문에서는 스미스 예측기의 계수 값을 축소 모델의 계수값으로 사용함으로써 쉽게 구할 수 있다. 식(15)는 스미스 예측기의 계수값을 나타낸 것이다.</p> <p>\( G_{m}(s) e^{-s L}=\frac{1}{a s^{2}+b s+c} e^{-s L} \)<caption>(15)</caption></p> <p>여기서, \( e^{-s L} \) 값은 지연시간 부분이며, \( G_{m} \)은 지연시간을 제외한 부분이다.</p>
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"본문의 표 2 다양한 성능을 고려한 동조 방법에서 \\( k \\)의 ISE값은 얼마야?",
"표 2에서 \\( k \\)의 ISE값은 어떻게 나타나나?",
"본문의 표 2 다양한 성능을 고려한 동조 방법에서 \\( k \\)의 ITAE값은 얼마지?",
"본문의 표 2 다양한 성능을 고려한 동조 방법에서 \\( k \\)의 ISTAE값은 얼마인가?"
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인공물ED
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Tread Mill 구동용 BLCD 전동기 제어시스템 설계 및 운전특성
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<h2>2.3 설계된 전동기의 특성해석</h2> <p>설계된 전동기의 해석은 일반적인 수치해석 방식이 적용되었다. 사용된 영구자석의 잔류자속과 기자력은 자석의 성질에 의존적일 뿐만 아니라, 자석의 크기 및 온도에 따라서도 달라지기 때문에 간단한 자기 등가회로보다 복잡해지는 문제가 발생한다. 일반적으로 잔류자속밀도와 기자력은 온도에 따라 그 값이 가변하지만, 본 논문의 해석에는 직선성의 감자 특성곡선을 가진다고 가정하여 해석하였다.</p> <p>비선형적인 자기회로 해석은 영구자석이 기자력 \( F_{m a} \)와 퍼미언스 \( P_{m 0} \)를 가지는 그림 5의 테브난 등가회로로 해석되었다. 각 자기회로에서 회전자와 고정자 및 공극에서의 기자력 감소는 사용된 재질의 B-H 곡선과 퍼미언스 영역으로부터 계산되었다.</p> <p>영구자석의 퍼미언스 \( P_{m 0} \)는 다음과 같이 등가화되었다.</p> <p>\( P_{m 0}=\mu_{r} \mu_{0} \frac{A_{M}}{L_{M}} \)<caption>(4)</caption></p> <p>단, \( A_{M} \)과 \( L_{M} \)은 영구자석 극면의 유효면적과 영구자석 착자 방향의 길이를 의미한다.</p> <p>그림 5의 등가회로의 릴럭턴스는 유효길이와 유효면적 및 투자율에 의해 근사적으로 계산된다. 공극에서의 릴럭턴스 \( \mathcal{R}_{g} \)는 다음과 같이 근사적으로 계산된다.</p> <p>\( \mathcal{R}_{g}=\frac{g}{\mu_{0} A_{g}} \)<caption>(5)</caption></p> <p>본 논문에서의 철손은 비선형적 Steinmetz 방정식을 적용하여 근사적으로 단위무게당 손실로 계산되었다. Time step 방식에 의한 설계된 전동기의 일반적인 출력 특성은 표 2와 같다.</p> <table border><caption>표 2 설계된 전동기의 출력 특성</caption> <tbody><tr><td>출력 토크</td><td>\( 7.532 \mathrm{~Nm} \)</td></tr><tr><td>동손</td><td>\( 304 \mathrm{~W} \)</td></tr><tr><td>총 손실</td><td>\( 318 \mathrm{~W} \)</td></tr><tr><td>전류밀도</td><td>\( 8.1 \mathrm{~A} / \mathrm{mm}^{2} \)</td></tr><tr><td>정격출력</td><td>\( 2.366 \mathrm{KW} \)</td></tr><tr><td>철 손</td><td>\( 14 \mathrm{~W} \)</td></tr><tr><td>효율</td><td>\( 88 \% \)</td></tr><tr><td>실효치전류</td><td>\( 10 \mathrm{~A} \)</td></tr></tbody></table> <p>그림 6은 해석된 전동기를 \( 120^{\circ} \)스위칭 방식에 의한 전류 제어모드에서의 세 상의 전류 파형과 속도-토오크 곡선을 나타내고 있다. 설계된 전동기의 해석결과는 설계 요구 조건인 정격속도 \( 3000[\mathrm{rpm}] \), 정격출력 \( 2.5 \mathrm{~HP} \) 및 최고속도 \( 3500[\mathrm{rpm}] \)을 만족하는 것으로 나타난다.</p>
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"표 2 설계된 전동기의 출력 특성중에서 실효치전류는 얼마야?",
"전동기의 출력특성중 총 손실은 얼마야?",
"설계된 전동기의 출력 특성을 나타낸 표2에서 정격 출력은 얼마야?",
"표2에 나타난 출력특성에서 효율값은 얼마야?",
"표2에서 철손은 몇 와트야?",
"설계된 전동기의 출력 특성중 출력토크는 얼마야?",
"표2에서 동손은 몇 와트야?",
"표2의 설계된 전동기의 출력 특성에서 전류밀도는 얼마지?"
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인공물ED
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중간 주파수 위상 스위칭을 이용한 UWB 선택적 단측파대 폴디드 캐스코드 쿼드러처 믹서
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<h1>Ⅳ. 결 론</h1><p>본 논문에서는 \( 65 \mathrm{~nm} \) RFCMOS 공정을 이용하여 UWB</p><p>단측파대 쿼드러쳐 믹서를 설계하였다. IF 입력단에 스위치를 배치하여 I, Q 위상조합을 통하여 원하지 않는 주파수 성분을 제거할 수 있다. 표 1은 기존의 단측파대 믹서 논문 발표결과와 특성을 비교한 표이다. 표에서 알 수 있듯이 폴디드 캐스코드 구조를 통하여 기존의 길버트셀 구조의 단측파대 믹서와 비교하여 공급전압과 소비전력을 낮출 수 있었으며, 넓은 대역에서의 출력을 얻을 수 있어 UWB 시스템에 단일 믹서로 적용가능하다.</p><table border><caption>표 1. 기존 SSB 믹서와 성능 비교</caption><tbody><tr><td>Reference</td><td>This work(Simulation)</td><td>Ref. [4]</td><td>Ref. [5]</td></tr><tr><td>Frequency(\(\mathrm{GHz}\))</td><td>\(3.168 \sim 10.56\)</td><td>\(2.3\sim3.2\)</td><td>\(0.4\sim6\)</td></tr><tr><td>Process(\(\mathrm{mm}\))</td><td>\(65\)</td><td>\(180\)</td><td>\(130\)</td></tr><tr><td>Voltage(\(\mathrm{V}\))</td><td>\(1.2\)</td><td>\(1.8\)</td><td>\(1.2\)</td></tr><tr><td>ISRR(\(\mathrm{dBc}\))</td><td>\(45\)</td><td>\(52\)</td><td>\(42\)</td></tr><tr><td>Gain(\(\mathrm{dB}\))</td><td>\(5\)</td><td>\(-5\)</td><td>NA</td></tr><tr><td>OP1dB(\(\mathrm{dBm}\))</td><td>\(-13\)</td><td>\(-10\)</td><td>\(-15\)</td></tr><tr><td>Power(\(\mathrm{mW}\))</td><td>\(1.7\)</td><td>\(18\)</td><td>\(4\)</td></tr></tbody></table>
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"본 논문의 표 1에는 어떤 논문의 발표 결과와 특성을 비교하고 있니?",
"본 논문에서는 원하지 않는 주파수 성분을 어떻게 제거했니?",
"본 연구에서는 공급전압과 소비전력을 어떤 구조를 적용하여 감소시켰는가?",
"기존 SSB 믹서와 성능을 비교했을 때 시뮬레이션의 주파수 값은 얼마로 측정되었어?",
"기존 SSB 믹서와 성능을 비교했을 때 시뮬레이션의 전압 값은 얼마로 측정되었어?",
"기존 SSB 믹서와 성능을 비교했을 때 시뮬레이션 Power 값은 얼마인가?",
"기존 SSB 믹서와 성능을 비교했을 때 시뮬레이션 Gain 값은 얼마지?",
"기존 SSB 믹서와 성능을 비교했을 때 시뮬레이션 OP1dB 값은 얼마죠?"
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인공물ED
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고정 신호원의 위치 추정을 위한 직접 위치 결정 기법의 정확도 향상 방법
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<p>수신기의 위치에 따른 위치 추정 정확도를 확인하기 위해, 식 (4) 식 (7)을 이용하여, 각 수신기 쌍 \( \left(S_{1}, S_{21}\right),\left(S_{1}\right. \), \( \left.S_{22}\right) \) 에 대해 기존의 DPD 기법을 이용한 고정신호원 위치추정을 진행하였다. 고정신호원 위치 및 수신기단 \( S_{1} \), \( S_{2}(i=1,2) \) 에서의 위치 및 속도는 각각 표 1 과 같으며, 독립시행 횟수는 400회, 고정신호원의 SNR(Signl to Noiose Ratio)은 \( 30 \mathrm{~dB} \) 로 설정하였으며, 해당 결과는 그림 2에 나타나 있다. 수신기쌍 \( \left(S_{1}, S_{21}\right) \) 에 따른 위치 추정의 경우, 신호원의 위치 \( x \) 에 대한 FDOA 변화량과 신호원의 위치 \( y \)에 대한 TDOA 변화량이 매우 적다. 즉, 신호원이 원점에 있는 경우, 신호원의 위치 \( y \) 가 변화하여도 TDOA는 일정하며, 신호원의 \( x \) 가 변화하여도 FDOA는 일정하다. 따라서, 수신기의 위치가 신호원과 일직선 상에 놓이게 되면, \( x, y \) 에 대한 오차가 커짐을 알 수 있다. 반면, 수신기쌍 \( \left(S_{1}\right. \), \( S_{22} \) 의 경우, 신호원의 위치 \( x, y \) 에 대한 TDOA, FDOA 변화량이 대체적으로 증가하여 \( x, y \) 에 대한 오차가 감소하는 것을 볼 수 있다. 따라서, 위치 추정 시 \( x, y \) 에 대한 오차를 줄이기 위해 \( x, y \) 에 대한 TDOA, FDOA 변화량이 크게 되는 수신기쌍의 위치를 찾아야 한다.</p> <table border><caption>표 1. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도</caption> <tbody><tr><td></td><td>Position (m, m)</td><td>Velocial (m/s, ms)</td></tr><tr><td>Sounce</td><td>(0, 0)</td><td>(0, 0)</td></tr><tr><td>\( S_{1} \)</td><td>(-10,000, 0)</td><td>(0, 0)</td></tr><tr><td>\( S_{21} \)</td><td>(10,000, 0)</td><td>(-70, 70)</td></tr><tr><td>\( S_{22} \)</td><td>(5,800, 4,200)</td><td>(-70, 70)</td></tr></tbody></table>
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"표1에서 두 항목의 결과 값이 (0, 0)인 것은 무엇입니까?",
"표1에서 위치가 가장 큰 것의 항목은 어떤거야?",
"표1에서 위치가 가장 큰 것은 어떤 결과 값을 가집니까?",
"표1을 보면 위치가 (-10,000, 0)인 것은 어떤 항목이니?",
"표1에서 \\( S_{21} \\)의 속도는 어떻게 돼?"
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인공물ED
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고정 신호원의 위치 추정을 위한 직접 위치 결정 기법의 정확도 향상 방법
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<h1>Ⅳ. 모의실험 결과</h1> <p>본 장에서는 제안한 \( C_{x y} \) 를 기반한 \( P_{e} \% \) 신뢰도 타원의 넓이를 가중치로 활용한 DPD 기법의 정확도 향상을 확인하기 위해 모의실험을 진행하였다. 고정신호원 위치 및 수신기 \( S_{1}, S_{2 i}(i=1,2,3, \cdots, N=7) \) 의 위치 및 속도는 표 2 와 같으며, 기존의 \( \mathrm{DPD}^{[3]} \) 및 가중치를 이용한 DPD 기법을 이용하여 독립시행 횟수 400 회의 고정신호원 위치 추정을 진행하였다, 그림 5 는 고정신호원 SNR 이 15 및 \( 30 \mathrm{~dB} \)인 상황에서 N개의 이동수신기 \( S_{2 i} \) 에 따른 수신기 쌍 \( \left(S_{1}\right. \), \( \left.S_{2 i}\right)(i=1,2,3, \cdots, N) \) 을 이용하여 고정신호원 위치 추정 RMSE(Root Mean Square Error) 결과를 보여준다. 그림 5(a) 에서는 고정신호원의 SNR이 \( 15 \mathrm{~dB} \) 일 때, N개의 이동수신기 \( S_{2 i} \) 에 따른 고정신호원 위치 추정 RMSE 값을 보여준다. 모든 이동수신기 개수에 대해서, 가중치를 이용한 DPD기법의 RMSE 값이 기존의 DPD를 이용했을 때보다 작은 것을 볼 수 있다. 그림 5(b)에서는 고정신호원의 SNR이 \( 30 \mathrm{~dB} \) 일 때, N개의 이동수신기 \( S_{2 i} \) 에 따른 고정신호원 위치 추정 RMSE 값을 보여준다. 가중치를 이용한 DPD기법의 RMSE 값이 기존의 DPD를 이용했을 때보다 향상됨을 확인하였다. 따라서, 고정신호원의 SNR이 15 및 30 \( \mathrm{dB} \) 인 경우에 대해서, 가중치를 이용한 DPD 기법이 기존의 DPD보다 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있다. 또한 SNR이 \( 30 \mathrm{~dB} \) 보다 클 경우, 기존 및 가중치를 이용한 DPD 기법 간 위치 추정 성능 개선이 미미함을 확인하였다.</p> <table border><caption>표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도</caption> <tbody><tr><td></td><td>Position (m, m)</td><td>Velocity (m/s, m/s)</td></tr><tr><td>Soure</td><td>(0, 0)</td><td>(0, 0)</td></tr><tr><td>\( S_{1} \)</td><td>(-10,000, 0)</td><td>(0, 0)</td></tr><tr><td>\( S_{21} \)</td><td>(10,000, 0)</td><td>(-70, 70)</td></tr><tr><td>\( S_{22} \)</td><td>(10,000, 70)</td><td>(-70, 70)</td></tr><tr><td>\( S_{23} \)</td><td>(9,930, 140)</td><td>(-70, 70)</td></tr><tr><td>\( S_{24} \)</td><td>(9,860, 210)</td><td>(-70, 70)</td></tr><tr><td>\( S_{25} \)</td><td>(9,790, 280)</td><td>(-70, 70)</td></tr><tr><td>\( S_{26} \)</td><td>(9,720, 350)</td><td>(-70, 70)</td></tr><tr><td>\( S_{27} \)</td><td>(9,650, 420)</td><td>(-70, 70)</td></tr></tbody></table> <p>그림 6은 이동수신기 \( S_{2 i} \) 의 개수 N이 각각 3,5,7개인 상황에서 고정신호원 SNR 값에 따른 고정신호원 위치 추정 RMSE 결과를 보여준다. 또한 기존 및 가중치를 이용한 DPD 기법 모두 SNR 값이 증가할수록 이동수신기 개수 N 과 상관없이 RMSE 값이 감소하며, SNR 값이 \( 30 \mathrm{~dB} \) 에 가까워질수록 RMSE 값이 수렴하는 형태를 보이는 것을 확인하였다. 이는 고정신호원의 잡음에 의한 영향이 작아질수록 적은 수신기만으로도 위치 추정이 가능할 뿐 아니라, 가중치를 결정하는 \( C_{x y} \) 의 영향이 줄어들어 나타나는 것으로 보인다. 하지만 \( 15 \mathrm{~dB}, 20 \mathrm{~dB} \) 의 \( \mathrm{SNR} \) 값에서는 가중치를 고려한 DPD 기법이 기존 DPD 기법과 비교하여 고정신호원 위치 추정 시 충분한 정확도를 향상시킬 수 있는 것을 확인하였다.</p>
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"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 \\( S_{26} \\)의 Position은 무엇이지?",
"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 \\( S_{27} \\)의 Position은 무엇이니?",
"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 \\( S_{26} \\)의 Velocity은 무엇으로 보이지?",
"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 \\( S_{27} \\)의 Velocity은 무엇으로 보이니?",
"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 \\( S_{23} \\)의 Velocity은 무엇으로 나타내?",
"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 \\( S_{21} \\)의 Velocity은 무엇으로 나타내지?",
"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 \\( S_{22} \\)의 Velocity은 무엇으로 나타내니?",
"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 \\( S_{1} \\)의 Position은 뭐지?",
"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 \\( S_{21} \\)의 Position은 뭐니?",
"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 \\( S_{24} \\)의 Position은 무엇인가?",
"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 \\( S_{24} \\)의 Velocity은 무엇이야?",
"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 \\( S_{25} \\)의 Velocity은 무엇으로 보여?",
"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 \\( S_{1} \\)의 Velocity은 무엇으로 나타낼까?",
"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 Soure의 Position은 뭐야?",
"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 \\( S_{23} \\)의 Position은 뭘까?",
"\\( S_{23} \\)의 Position은 본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도를 참고하면 무엇이지?",
"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 \\( S_{25} \\)의 Position은 무엇일까?",
"본문의 표 2. 고정 신호원 및 수신기단의 위치 및 속도에서 \\( S_{22} \\)의 Position은 뭐니?"
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인공물ED
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빔 틸팅 특성을 갖는 개구 급전 마이크로스트립 안테나 설계 연구
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<h1>Ⅲ. 안테나의 설계</h1> <p>평판 안테나의 설계는 먼저 적절한 기판의 선택과 그 기판으로 구현할 수 있는 성능의 한계를 파악하는 것에서 출발한다. 표 1은 본 논문에서 제작된 안테나의 사용 기판과 기본적인 설계 요구 규격이다.</p> <p>구동기 및 기생 패치들의 설계는 단일 구동기 패치만의 개구 급전 마이크로스트립 안테나를 설계한 후, 유도기와 반사기를 부가하면서 공진 주파수의 변화와 빔 틸티드 각도를 관측하면서 각각의 패치 크기와 그들간의 간격을 조정한다. 기생 패치의 크기가 구동 패치보다 크면 공진 주파수는 낮은 주파수 대역으로 이동하고, 작으면 높은 주파수로 이동하게 된다. John Huang의 동축 급전 마이크로스트 립 야기 배열 안테나에서는 기판의 두께와 유전 상수에 따라서 반사기 크기는 구동기를 기준으로 대략 \( 1.1 \sim 1.3 \) 배, 유도기는 구동기의 \( 0.8 \sim 1.1 \) 배 크기를 제안하고 있다. 이러한 크기 비는 특정 빕 패턴 및 틸티드 각도가 선택된 유전체 기판 특성과 두께, 그라고 구동기와 기생 패치들 간의 중심 간격에 의해 결정된다는 것을 의미한다. 기판의 유전율은 \( 1.5<\varepsilon_{\mathrm{r}}<5 \) 정도를 사용하며, 두꺼운 기판은 대역폭을 증가시키기도 하지만 고차 모드를 발생시키므로 적절한 두께를 선택할 필요가 있다. 반사기와 구동기 간의 간격은 유전체 두께의 \( 1 / 2 \) 배 내외에서 결정되고 구동기와 유도기간의 간격은 반사기와 구동기 간격보다 넓은 것이 일반적이다. 기판의 유전율이 낮을수록 이득은 증가하나 패치 특기가 증가하여 전체 안테나 크기가 증가하고 급전망에 의한 결합 효과가 증대하여 실제 제작에서의 성능 구현이 어렵다. 또한 높은 유전율을 가지는 기판을 사용하게 되면 각 패치들의 크기가 작아지게 되고 패치간 결합 효과를 제어하는 것이 어렵다.</p> <table border><caption>표 1. 기판 및 설계 요구 규격</caption> <tbody><tr><td colspan = 2>항목</td><td>규격</td></tr><tr><td rowspan = 2>방사 기판</td><td>유전율\( \left(\varepsilon_{r}\right) \)</td><td>\( 2.5 \)</td></tr><tr><td>두께</td><td>\( 1.524 \mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td rowspan = 2>급전 기판</td><td>유전율\( \left(\varepsilon_{r}\right) \)</td><td>\( 10.2 \)</td></tr><tr><td>두께</td><td>\( 0.635 \mathrm{~mm} \)</td></tr><tr><td colspan = 2>중심 주파수</td><td>\( 2.58 \mathrm{GHz} \)</td></tr><tr><td colspan = 2>대역폭</td><td>\( 30 \mathrm{MHz} \)</td></tr><tr><td colspan = 2>이득</td><td>\( >5 \mathrm{dBi} \)</td></tr><tr><td colspan = 2>양각 방향 빔 틸팅 각도</td><td>\( 45^{\circ}+/-10^{\circ} \)</td></tr></tbody></table>
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"본 연구에서 패치 사이의 결합 효과를 제어하는 것이 어려운 것은 어떤 방법을 취했을 때지?",
"표 1. 기판 및 설계 요구 규격 중 두께가 \\( 0.635 \\mathrm{~mm} \\)인 기판은 무엇이지?",
"중심 주파수는 표 1.에서 몇 \\( \\mathrm{GHz} \\)로 나타나있지?",
"표 1. 기판 및 설계 요구 규격 중 규격이 \\( 30 \\mathrm{MHz} \\)으로 나타난 항목은 무엇이지?",
"표 1. 기판 및 설계 요구 규격 중 유전율\\( \\left(\\varepsilon_{r}\\right) \\)이 가장 낮게 나타나 있는 기판은 무엇이지?",
"표 1. 기판 및 설계 요구 규격에서 방사 기판의 두께는 얼마야?"
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인공물ED
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빔 틸팅 특성을 갖는 개구 급전 마이크로스트립 안테나 설계 연구
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<p>구동기의 길이는 일반적으로 \( \lambda / 2 \) 정도이지만, 유전체 기판의 유전율과 두께에 따라서도 보정되어야 한다. Fringe fields 효과를 고려한 구동기의 길이는 식 (2)와 같으며, fringe 효과로 증가된 패치 길이\( \Delta l \) 은 식 (3)으로부터 구해질 수 있다. 여기서 \( W \) 는 구동기의 폭, \( h \) 는 유전체 기판의 높이이며, 유전체 기판의 유효 유전율 \( \left(\varepsilon_{e}\right) \) 은 식 (4)와 같다.</p> <p>\( L=\frac{c}{2 f_{r} \sqrt{\varepsilon_{e}}}-2 \Delta l \)<caption>(2)</caption></p> <p>\( \frac{\Delta l}{h}=0.412 \frac{\left(\varepsilon_{e}+0.3\right)\left(\frac{W}{h}+0.264\right)}{\left(\varepsilon_{e}-0.258\right)\left(\frac{W}{h}+0.8\right)} \)<caption>(3)</caption></p> <p>\( \varepsilon_{e}=\frac{\varepsilon_{r}+1}{2}+\frac{\varepsilon_{r}-1}{2}\left(1+12 \frac{h}{W}\right)^{-\frac{1}{2}} \)<caption>(4)</caption></p> <p>그리고 구동기 폭 W는 식 (5)와 같으며, 여기서, \( c \) 는 광속, \( f_{r} \) 은 공진 주파수, \( \varepsilon \),은 비유전율을 나타낸다.</p> <p>\( W=\frac{c}{2 f_{r}} \sqrt{\frac{2}{\varepsilon_{r}+1}} \)<caption>(5)</caption></p> <p>특히 기생 패치들간의 결합 효과 때문에 구동기 패치는 \( \Delta l \) 의 fringing 효과보다 크게 나타나므로 실제 설계 제작에서는 식 (2)와 (4)에서 얻은 값보다 작은 값을 가지게 된다.</p> <p>본 논문에서는 구동기와 유도기 크기와 간격, 그리고 반사기 크기와 구동기간의 간격을 설계 변수로 한 성능 변화 및 한계를 분석하였다. 이와 같은 과정에서는 성능의 한계가 나타나는 설계 변수들은 적정의 설계 값으로 고정해 나가면서 그 특성들을 비교하여 최종적으로는 그림 2 그림 5 와 같은 특성 변화 결과를 관측하였다. 이 때 횡축의 설계 변수를 제외한 나머지 설계 값들은 표 2의 설계 값을 적용하였다. 틸팅 각도와 이득에 대한 각 설계 변수들의 영향은 표 3 과 같이 요약된다. 즉 반사기 및 구동기 크기가 틸팅 각도에 큰 영향을 주고 있으며, 유도기 크기와 구동기와 유도기 간격은 이득에 비교적 큰 영향을 주고 있다.</p> <table border><caption>표 3. 설계 변수에 의한 빔 틸팅 및 이득의 영향</caption> <tbody><tr><td>설계 변수</td><td>빔 틸팅</td><td>이득</td></tr><tr><td>유도기 크기</td><td>High</td><td>High</td></tr><tr><td>유도기와 구동기 간격</td><td>Low</td><td>High</td></tr><tr><td>반사기 크기</td><td>Medium</td><td>Low</td></tr><tr><td>반사기와 구동기 간격</td><td>Low</td><td>Low</td></tr></tbody></table>
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"표 3. 설계 변수에 의한 빔 틸팅 및 이득의 영향에서 빔 틸팅의 유도기 크기는 어떠한가?",
"빔 틸팅은 어디에서 미디엄으로 나오는가?",
"이득은 반사기 크기가 어떠한가?",
"표 3. 설계 변수에 의한 빔 틸팅 및 이득의 영향에서 어떤 설계 변수가 반사기 크기가 더 작은가?",
"유도기와 구동기 간격에서 이득은 어떻게 나오는가?"
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인공물ED
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표본적응 프러덕트 양자기의 전송로 잡음에서의 성능 분석에 관한 연구
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<h1>Ⅲ. SPQA의 부가정보와 잡음 전송로</h1> <h2>1. SPQA 부호책의 구조와 설계</h2> <p>SAPQ에서는 PQ와는 달리 부가정보로 m개의 부벡 터마다 \( \eta \) 비트가 필요한데, 이는 \( J\left(=2^{\eta}\right) \)개의 프러덕트 부호책, \( \left(C_{j}\right)^{m}, j=1, \cdots, J \), 중에서 m개의 입력 부벡터마다 가장 부합되는 프러덕트 부호책을 지정하기 위하여 사용된다. 만일 이 부가정보에 전송로 잡음으로 인하여 오류가 발생하게 되면, 결국 m개의 부벡터가 그들에 할당된 프러덕트 부호책을 사용하지 못하고 잘못된 프러덕트 부호책을 사용하게 되며, 이렇게 하여 복원된 벡터는 m개의 부벡터의 x개의 원소 전체가 같이 오염된다. 이러한 오류에 의한 영향을 최소화시키기 위한 체계적인 프러덕트 부호책 설계가 필요 하지만, 본 논문에서는 [1]과 [2]에서 제안된 기존의 SAPQ 설계 알고리듬에 대해서 이러한 오류에 의한 영향을 고찰해 보았다.</p> <p>식 (6)이하에서 언급한 바와 같이 SAPQ는 m개의 프러덕트 부호책 \( \left(C_{j}\right)^{m} \)을 가지고 있으며, 부가정보 \( \eta \) 비트를 사용하여 m개중 하나를 선택한다. 따라서 \( \eta \) 비트에 발생한 오류의 영향을 고찰하기 위해서는 프러덕트 부호책 상호간의 관계를 알아야 한다. 이를 위하여, 먼저 SAPQ 부호책 설계에 대해서 고찰해 보자. SAPQ의 설계는 크게 균등과 비균등 부호책 설계로 나눌 수 있다. 균등 SAPQ의 설계는 lattice 이론에 근거하여 SAPQ 부호책을 설계할 수 있는데, 이때 이러한 SAPQ는 lattice VQ의 일종이 된다. 반면에 비 균등 SAPQ의 설계는 주어진 훈련 열(training sequence: TS)을 군집화하는 방법에 기초하여 SAPQ부호책을 설계한다. 식 (4)의 m-SAPQ를 설계하는 군 집화 알고리듬은 k=1인 경우에 [2]에 제안되어 있는데, 이 알고리듬의 이론적 기초가 되는 최적 양자기를 위한 필요 조건 중의 하나인 centroid 조건은 [2, App.]에 유도되어 있다. 또한 식 (6)의 단순화된 SAPQ를 설계하는 군집화 알고리듬은 [1]에 제안되어 있다*. SAPQ를 TS를 이용해서 군집화하는 방법은 어떠한 주어진 분포에 최적 또는 준 최적인 부호책을 매우 효율적으로 설계할 수가 있다. 이러한 군집화 알고리듬은 일반 FVQ 설계를 위한 Lloyd-Max 알고리듬 또는K-means 알고리듬에서와 마찬가지로 초기 부호책이 필요하며 그에 따라 국부 최소 값으로 수렴한다. 따라서 설계된 부호책의 성능은 알고리듬에 사용되는 초기 부호책의 선정에 따라 상당한 영향을 받는다. 이러한 영향은 일반 FVQ의 경우보다 더 심한데, 이는 SAPQ의 각 프러덕트 부호책이 프러덕트라는 구조로 제한을 가 지면서 서로 겹쳐있기 때문이다. \( m \)-SAPQ는 SAPQ 보다 각 프러덕트 부호책이 \( \mathrm{R}^{\kappa} \) 공간에서 임의의 위치에 놓일 수 있는데 반해서,SAPQ에서는 모든 프러덕트 부 호책이 \( \mathrm{R}^{\kappa} \) 공간의 직선 \( x_{1}=x_{2}=\cdots=x_{x} \)과 대칭 형태로만 놓일 수가 있다. 따라서 SAPQ 경우는 m-SAPQ 경우보다 초기 부호책 선정에 대한 영향이 더 심해서, 초기 부호책에서 가지는 부호단어 위치의 형태가 결국은 수렴된 SAPQ 부호책의 형태와 거의 일치하게 된다. 그러나 이러한 구조적 제한으로 인하여 부가 정보 비트의 오류에 의한 영향은 아주 심각하지는 않다. 이에 대한 구체적인 설명을 SAPQ 설계를 위한 초기 부호책의 선정과 연결하여 다음 장에서 고찰하였다.</p> <h2>2. SAPQ 설계를 위한 초기 부호책</h2> <p>[2, Ex.4]에는 몇 가지 초기 부호책 선정을 위한 방법이 소개되어 있는데, 방법에 따라서 서로 상당한 차이가 있는 다른 local 최소치로 수렴되고 있음을 알 수 있다. 이러한 여러 초기 부호책 선정 알고리듬 중에서 가장 좋은 성능을 보이는 분할 기법을 전송로 잡음에 대한 영향을 고려하면서 고찰해 보자. SAPQ 설계를 위한 군집화 알고리듬은 초기 부호채으로 크기가 n'인 k차원에서의 부부호책이 J개 필요하다. 이 J개의 부부호책을 만들기 위해서는 먼저 일반 VQ 설계 알고리듬으로 만들어진 크기가 n'인 k 차원에서의 부부호책이 하나 필요하다. 이를 시작 부부호책이라 부르기로 한다. SAPQ의 부가정보 비트인 \( \eta\left(=\log _{2} J\right) \)가 정수라고 가정하면, 분할 기법에서는 시작 부부호책으로부터 시작하여 매 iteration 마다 2개의 부부호책으로 나누어서 J개의 부부호책을 만드는 방법이다. 이 분할 기법은 하나의 부부호책을 2개로 분할시키면서 J개의 부부호책을 만들어서 초기 부호책을 작성하였으므로 각 부부호책의 i번째 부호단어들은 서로 비슷한 값을 가진다. 다시 말하면, j번째 부부호책 \( C_{j} \)의 원소를 \( y_{1, j}, y_{2, j}, \cdots, y_{n^{\prime}, j} \)라고 표기한다고 하면, 다음과 같은 관계식이 성립된다.</p> <p>\( y_{i, j 1} \approx y_{i, j 2}, i=1, \cdots, n^{\prime}, j 1 \neq j 2 \)<caption>(7)</caption></p> <p>또한 분할기법으로 선정된 초기 부호책의 경우 다음과 같은 관계가 성립된다.</p> <p>\( y_{i, j 1}<y_{i, j 2}, i=1, \cdots, n^{\prime}, j 1<j 2 \)<caption>(8)</caption></p> <p>그런데 이러한 초기 부호책으로 설계된 SAPQ의 부호 책도 (7)과 (8)의 관계식이 성립된다. 즉 식 (7)과 (8)은 J개의 프러덕트 부호책이 서로 비슷하다는 것을 의미하며, 따라서 비록 부가정보 \( \eta \) 비트의 오류에 의하여 다른 프러덕트 부호책이 선택된다고 해도 전송로 왜곡에 큰 영향을 미치지는 못한다. 분산이 1이고 평균이 0인 Gaussian i.i.d. 입력에 k=1, m=8, n'=8, \( \eta=2 \)인 경우, 설계된 SAPQ 부호책의 한 예를 표 1에 제시하였다. 이때 시작 부부호책 \( C^{0} \)는 8 개의 부호단어(level)를 가지는 Lloyd-Max 양자기(표 2)를 사용하였다.</p> <p>표 1의 예에서 보는 바와 같이 부부호책 \( C_{j} \)는 k=1이므로 SQ 부호책이며 일종의 비균등 부호책이다. 각 부부호책의 부호단어들은 그 인덱스가 증가함에 따라 비슷하게 증가하며 식 (7)과 (8)을 만족시킨다는 사실을 알 수 있다.</p> <p> <table border><caption>표 1. 분할 기법 \( (\varepsilon=0.01, \Delta=0.0001) \)을 기초로 설계된 SAPQ 부부호책 \( \mathrm{Cj}=\{y 1, \mathrm{j}, \ldots, \mathrm{y} 8, j\} \)의 예 \( (-17.1 \mathrm{~dB}, \mathrm{R}=3.25 \mathrm{~b} / \mathrm{sample}) \)</caption> <tbody><tr><td>SAPQ \( C_{j} \)</td><td>\( y_{1, j} \)</td><td>\( y_{2, j} \)</td><td>\( y_{3, j} \)</td><td>\( y_{4, j} \)</td><td>\( y_{5, j} \)</td><td>\( y_{6, j} \)</td><td>\( y_{7, j} \)</td><td>\( y_{8, j} \)</td></tr><tr><td>\( C_{1} \)</td><td>~2.82</td><td>-1.50</td><td>-0.90</td><td>-0.39</td><td>0.07</td><td>0.53</td><td>1.04</td><td>1.74</td></tr><tr><td>\( \mathrm{C}_{2} \)</td><td>-2.21</td><td>-1.28</td><td>-0.66</td><td>-0.17</td><td>0.29</td><td>0.74</td><td>1.18</td><td>1.82</td></tr><tr><td>\( \mathrm{C}_{3} \)</td><td>-1.83</td><td>-1.21</td><td>-0.75</td><td>-0.30</td><td>0.15</td><td>0.65</td><td>1.28</td><td>2.20</td></tr><tr><td>\( \mathrm{C}_{4} \)</td><td>-1.73</td><td>-1.04</td><td>-0.53</td><td>-0.07</td><td>0.39</td><td>0.89</td><td>1.49</td><td>2.82</td></tr></tbody></table></p> <table border><caption>표 2. 표 1의 SAPQ 설계에서 시작 부부호책으로 사 용된 Lloyd-Max 양자기</caption> <tbody><tr><td>\( y_{1} \)</td><td>\( y_{2} \)</td><td>\( y_{3} \)</td><td>\( y_{4} \)</td><td>\( y_{5} \)</td><td>\( y_{6} \)</td><td>\( y_{7} \)</td><td>\( y_{8} \)</td></tr><tr><td>-2.15</td><td>-1.34</td><td>-0.76</td><td>-0.25</td><td>0.25</td><td>0.76</td><td>1.34</td><td>2.15</td></tr></tbody></table></p>
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"본문의 표 1에서 \\( y_{3, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{4} \\)값은 어느 정도의 값일까?",
"표 1에서 \\( y_{1, j} \\)일 때, \\( C_{1} \\) 값은 무엇인가?",
"본문의 표 1에서 \\( y_{1, j} \\)의 \\( C_{1} \\) 값은 얼마인가?",
"본문의 표 1에서 \\( y_{1, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{2} \\)값은 얼마일까?",
"본문의 표 1에서 \\( y_{1, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{4} \\)값은 얼마지?",
"SAPQ \\( C_{j} \\)의 값이 \\( \\mathrm{C}_{3} \\) 일 때, \\( y_{1, j} \\) 값은 얼마야?",
"본문의 표 1에서 \\( y_{1, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{3} \\)값은 얼마야?",
"본문의 표 1에서 \\( y_{3, j} \\)의 \\( C_{1} \\)값은 어느 정도의 값이야?",
"SAPQ \\( C_{j} \\)의 값이 \\( \\mathrm{C}_{4} \\) 일 때, \\( y_{2, j} \\) 값은 무엇인가?",
"본문의 표 1에서 \\( y_{2, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{4} \\)값은 어느정도인가?",
"SAPQ \\( C_{j} \\)의 값이 \\( \\mathrm{C}_{2} \\) 일 때, \\( y_{2, j} \\) 값은 무엇인가?",
"본문의 표 1에서 \\( y_{2, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{2} \\)값은 어느정도야?",
"본문의 표 1에서 \\( y_{2, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{3} \\)값은 어느정도지?",
"SAPQ \\( C_{j} \\)의 값이 \\( \\mathrm{C}_{1} \\) 일 때, \\( y_{2, j} \\) 값은 무엇인가?",
"본문의 표 1에서 \\( y_{2, j} \\)의 \\( C_{1} \\)값은 어느정도일까?",
"SAPQ \\( C_{j} \\)의 값이 \\( \\mathrm{C}_{2} \\) 일 때, \\( y_{3, j} \\) 값은 무엇인가?",
"본문의 표 1에서 \\( y_{3, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{2} \\)값은 어느 정도의 값이지?",
"본문의 표 1을 보았을 때 \\( y_{4, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{4} \\)값은 얼마인가?",
"본문의 표 1을 보았을 때 \\( y_{4, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{3} \\)값은 얼마지?",
"본문의 표 1을 보았을 때 \\( y_{4, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{2} \\)값은 얼마야?",
"본문의 표 1을 보았을 때 \\( y_{6, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{4} \\)값은 어느 정도로 나타낼까?",
"본문의 표 1을 보았을 때 \\( y_{5, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{3} \\)값은 어느 정도인가?",
"본문의 표 1을 보았을 때 \\( y_{5, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{4} \\)값은 어느 정도일까?",
"본문의 표 1의 경우에서 \\( y_{7, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{3} \\)값은 어느 정도로 나타낼 수 있을까?",
"본문의 표 1을 보았을 때 \\( y_{6, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{3} \\)값은 어느 정도로 나타내지?",
"본문의 표 1을 보았을 때 \\( y_{6, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{2} \\)값은 어느 정도로 나타내?",
"본문의 표 1을 보았을 때 \\( y_{4, j} \\)의 \\( C_{1} \\)값은 얼마일까?",
"본문의 표 1의 경우에서 \\( y_{7, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{2} \\)값은 어느 정도로 나타낼 수 있어?",
"본문의 표 2에서 \\( y_{1} \\)의 값은 얼마인가?",
"본문의 표 1의 경우에서 \\( y_{7, j} \\)의 \\( C_{1} \\)값은 어느 정도로 나타낼 수 있지?",
"본문의 표 2에서 \\( y_{3} \\)의 값은 얼마지?",
"본문의 표 2에서 \\( y_{2} \\)의 값은 얼마일까?",
"본문의 표 1의 경우에서 \\( y_{8, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{3} \\)값은 어느 정도로 보이는가?",
"본문의 표 1의 경우에서 \\( y_{7, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{4} \\)값은 어느 정도로 나타낼 수 있을까?",
"본문의 표 1의 경우에서 \\( y_{8, j} \\)의 \\( C_{1} \\)값은 어느 정도의 값을 가져?",
"본문의 표 1을 보았을 때 \\( y_{6, j} \\)의 \\( C_{1} \\)값은 어느 정도로 나타내는가?",
"본문의 표 1을 보았을 때 \\( y_{5, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{2} \\)값은 어느 정도지?",
"본문의 표 1의 경우에서 \\( y_{8, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{4} \\)값은 어느 정도로 보일까?",
"본문의 표 1의 경우에서 \\( y_{8, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{2} \\)값은 어느 정도로 보여?",
"본문의 표 1을 보았을 때 \\( y_{5, j} \\)의 \\( C_{1} \\)값은 어느 정도야?",
"본문의 표 2에서 \\( y_{8} \\)의 값은 어느 정도일까?",
"본문의 표 2를 보았을 때 2.15의 값을 가지는 항목은 무엇이지?",
"본문의 표 2에서 \\( y_{6} \\)의 값은 어느 정도지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 -2.15의 값을 가지는 항목은 무엇인가?",
"본문의 표 2에서 \\( y_{7} \\)의 값은 어느 정도인가?",
"본문의 표 2에서 \\( y_{4} \\)의 값은 얼마야?",
"본문의 표 2에서 \\( y_{5} \\)의 값은 어느 정도야?",
"본문의 표 2를 보았을 때 -1.34의 값을 가지는 항목은 무엇이야?",
"본문의 표 2를 보았을 때 -0.76의 값을 가지는 항목은 뭐야?",
"본문의 표 2를 보았을 때 -0.25의 값을 가지는 항목은 뭘까?",
"본문의 표 2를 보았을 때 0.76의 값을 가지는 항목은 뭐지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 0.25의 값을 가지는 항목은 뭐가 있지?",
"본문의 표 2를 보았을 때 1.34의 값을 가지는 항목은 무엇일까?",
"본문의 표 1에서 \\( y_{3, j} \\)의 \\( \\mathrm{C}_{3} \\)값은 어느 정도의 값인가?"
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