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인공물ED
철도 차량용 하이브리드 네트워크 토폴로지 최적화 연구
<h1>II. 하이브리드 토폴로지 최적화</h1> <p>이 장에서는 하이브리드 토폴로지에 대한 개념을 다시 한 번 설명하고 최적화된 하이브리드 토폴로지를 구성하기 위한 수식을 도출하며 그 해를 구하는 과정을기술한다.</p> <h2>1. 하이브리드 토폴로지 개념</h2> <p>I 장에서 기술한 바와 같이 하이브리드 토폴로지는열차 편성에서 적절한 수를 그룹으로 묶고 각 그룹 내에서는 스타 토폴로지로 구성하고 그룹의 선두 차량을 데이지체인 토폴로지로 구성하는 방식이다. 차량 내부의 네트워크는 시스템 목적에 따라 스타 토폴로지 혹은링 토폴로지 등으로 구성할 수 있다. 그림 3에 대표적인 하이브리드 토폴로지를 나타내었다.</p> <p>하이브리드 토폴로지의 최적화는 차량 간 연결에 사용되는 케이블의 수의 최대값과 통신 시 거치게 되는노드의 수를 줄이는 방향으로 수행된다. 이 때 철도차량의 통신의 특성을 살펴보면, 철도차량에서는 각 차량의 센서 등에서 획득한 정보가 선두차량의 제어장치로 전달되고 제어장치에서 생성한 제어정보가 각 차량의 액추에이터 등으로 전달된다. 따라서 선두차량과 각 차량과의 통신을 주로 고려해야 하는데 여기에서는 통신노드에 연결되는 각 장치의 데이터 전송 특성이 정의되지 않은 상태를 가정하였으므로 각 노드 별로 동일하다고 가정하고 평균값으로 최적화를 수행한다. 최대 케이블 수와 평균 노드의 수에 대한 가중치는 열차를 설계하는 과정에서 시스템 규격에 따라 정해진다. 본 논문에서는 일반적인 해를 구할 수 있도록 각각의 가중치를\(W_{c}\) 와 \(W_{p}\)로 놓고 차량의 수 \(N\)에 대하여 최적의 하이브리드 토폴로지 형태를 구하는 것을 목적으로 한다.</p> <h2>2. 하이브리드 토폴로지 최적화 수식</h2> <p>하이브리드 토폴로지에서 열차 편성의 전체 차량의 수를 \(N\)이라 하고 그룹 내 차량의 수를 \(M\)이라 하면 그룹의 수 \(G\)는 다음과 같이 나타낼 수 있다.</p> <p>\( G=\left\lceil\frac{N}{M}\right\rceil \)<caption>(1)</caption></p> <p>이 때, [\(x\)]는 ceiling을 나타내며 \(x\)보다 작지 않은 정수중 최소값을 의미한다.</p> <p>하이브리드 토폴로지에서의 필요 케이블 수와 전송시 거치는 노드의 수를 살펴보기 위해 각 차량 내 스위칭허브 단에서의 토폴로지 그래프를 그리면 그림 4와같다. 그림에서 큰 원은 차량 간 연결에 사용되는 스위칭허브로 각 그룹 별로 그룹의 선두차에 1개씩 설치되며 작은 원은 각 차량에 설치되는 스위칭허브를 나타낸다. 먼저, 차량 간 연결에 필요한 케이블 수의 최대값은 각 그룹에서 선두 차량과 후속 차량의 연결에 필요한 케이블의 수로 그룹 내 차량의 수 \(M\)이 된다.</p> <p>또한 각 장치 간 통신 시 거치는 노드의 수에 대한평균값은 다음과 같이 구할 수 있다. 먼저 차량 내 네트워크가 스타 토폴로지로 구성되어 있다고 가정하자. 이때, 첫 번째 그룹의 차량의 경우 회색으로 표시한 선두차의 스위칭허브를 통해 제어장치로 연결될 때까지 거치는 노드의 수는 선두 차량 내에서의 통신을 제외하면 3이 된다. 두 번째 그룹의 경우에는 4가되며 옆의 그룹으로 갈수록 1씩 증가한다. 선두 차량 내에서의 통신시에는 거치는 노드의 수가 1이며 마지막 그룹은 \(G+2\)가 된다. 이를 그룹별로 더한 후 전체 차량 수 \(N\)으로나누면 각 차량 별로 통신시 거치는 노드의 평균을 구할 수 있다. 링-하이브리드 구조에서는 스타-하이브리드 토폴로지에서 구한 평균값에 내부 링 구조에 따라거치는 추가 노드의 평균값을 더하면 된다.</p> <p>평균은 각 그룹 별로 거치는 노드의 수와 해당 그룹내의 차량의 수를 곱하고 모든 그룹에 대하여 이를 더한 후 전체 차량 수 \(N\)으로 나누어 구할 수 있다. 이를 표 1에 나타내었다. 표 1에서 \(R\)은 \(N+R\)이 \(M\)의 배수가 되도록 하는 정수이며 다음과 같이 정의된다.</p> <p>\( R=M-N \% M,, \quad 0 \leq R \leq M-1 \)<caption>(2)</caption></p> <p>여기에서 \(\%\)는 나머지를 구하는 연산자이다. \(R\)을 사용하여 \(M\)과 \(G\)의 다음과 같은 관계를 얻을 수 있다.</p> <p>\( M=\left\lceil\frac{N}{G}\right\rceil=\frac{N+R}{G} \)<caption>(3)</caption></p> <table border><caption>표 1. 각 그룹별 해당 차량의 수와 통신 시 거치는평균 노드의 수</caption> <tbody><tr><td rowspan="2"></td><td colspan="2">Group 1</td><td rowspan="2">Group2</td><td rowspan="2">Group3</td><td rowspan="2">...</td><td rowspan="2">GroupG</td></tr><tr><td>1st car</td><td>others</td></tr><tr><td>number of cars</td><td>1</td><td>M-1</td><td>M</td><td>M</td><td>...</td><td>M-R</td></tr><tr><td>number of nodes in path</td><td>1</td><td>3</td><td>4</td><td>5</td><td>...</td><td>G+2</td></tr></tbody></table> <p>급수공식을 이용하여 표 1 에서 정리한 값에 대하여 거치는 노드의 평균 \( (\bar{P}) \) 을 구하고 이를 \( G \) 의 함수로 나타내면 다음과 같이 된다.</p> <p>\( \begin{aligned} \bar{P} &=\frac{1}{N}\left\{\frac{(G+1)(G+2) M}{2}-3 M+(M-R)(G+2)-2\right\} \\ &=\frac{1}{2 N}(N G-R G+5 N+R-4) \end{aligned} \)<caption>(4)</caption></p> <p>따라서, 앞에서 도출한 식 (3), (4)에 케이블 수에 대한 가중치 \( W_{C} \), 거치는 노드 수에 대한 가중치 \( W_{P} \) 를 대입하여 정리하면 비용함수 \( C_{C P} \) 는 다음과 같이 구할 수 있다.</p> <p>\( \begin{aligned} C_{C P} & \equiv C_{C}+C_{P} \\ &=W_{C} \cdot M+W_{P} \cdot \frac{1}{2 N}(N G-R G+5 N+R-4) \end{aligned} \)<caption>(5)</caption></p> <p>여기서, \( C_{C} \) 는 최대 케이블 수에 관련된 비용함수이 고 \( C_{P} \) 는 통신시 거치는 노드의 평균에 관련된 비용함 수로 \( C_{P}=W_{P} \cdot \bar{P} \) 이다. 식 (5)에서 \( M=\frac{N+R}{G} \) 이므로 대입하여 정리하면 다음과 같이 나타낼 수 있다.</p> <p>\( C_{C P}=W_{C} \cdot \frac{N+R}{G}+W_{P} \cdot \frac{1}{2 N}(N G-R G+5 N+R-4) \)<caption>(6)</caption></p> <p>위 비용함수는 \( G \) 에 대하여 convex 형태가 되며 극값을 구하기 위해 \( G \) 에 대하여 미분을 취하면 다음과 같이 정리된다. 여기에서는 계산상 \( G \) 가 연속(실수)이 라고 가정하였으며 이에 따라 \( R=0 \) 이 된다.</p> <p>\( \frac{d C_{C P}}{d G}=-W_{C} \cdot \frac{N+R}{G^{2}}+W_{P} \cdot \frac{1}{2} \)<caption>(7)</caption></p> <p>위 식이 0이 되도록 정리한 후 \(G\)에 대하여 풀면 아래의 식을 구할 수 있다.</p> <p>\( \widehat{G_{\min }}=\sqrt{2 \frac{W_{C}}{W_{P}} \cdot(N+R)} \)<caption>(8)</caption></p>
[ "하이브리드 토폴로지는 어떻게 최적화 되는거야?", "어떻게 하이브리드 토폴로지가 최적화 되지", "표 1. 각 그룹별 해당 차량의 수와 통신 시 거치는평균 노드의 수에서 Group 1에서 1st car 차량 수가 1대일 때 통신 시 거치는 노드의 수는 몇이야?", "표 1. 각 그룹별 해당 차량의 수와 통신 시 거치는 평균 노드의 수에서 Group 1에서 others 차량 수가 M-1 대일 때 통신 시 거치는 노드의 수는 몇이야?", "표 1. 각 그룹별 해당 차량의 수와 통신 시 거치는평균 노드의 수에서 Group 2일 때 차량 수가 M 대일 때 통신 시 거치는 노드의 수는 몇이야?", "표 1. 각 그룹별 해당 차량의 수와 통신 시 거치는평균 노드의 수에서 Group 3일 때 차량 수가 M 대일 때 통신 시 거치는 노드의 수는 몇이야?" ]
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인공물ED
단결정 \(\mathrm{\beta-Ga_{2}O_{3}}\) 반도체를 이용한 쇼트키 배리어 다이오드 제작
<p>본 논문에서는 이러한 뛰어난 물질 특성으로 차세대전력 반도체로 관심을 받고 있는 단결정 \( \beta-\mathrm{Ga}_{2} \mathrm{O}_{3} \)을 이용하여 SBD를 실제 제작하고 전류-전압 특성 및 항복전압을 측정하였으며, 이를 바탕으로 차세대 전력 반도체로써 \( \beta-\mathrm{Ga}_{2} \mathrm{O}_{3} \)의 적합성 및 사용 가능성을 확인하였다.</p> <table border><caption>표 1. 주요 반도체와 \( \beta-\mathrm{Ga}_{2} \mathrm{O}_{3} \)의 물질 특성 비교</caption> <tbody><tr><td></td><td>\( \mathrm{Si} \)</td><td>\( 4 \mathrm{H}-\mathrm{SiC} \)</td><td>\( \mathrm{GaN} \)</td><td>\( \beta-\mathrm{Ga}_{2} \mathrm{O}_{3} \)</td></tr><tr><td>Energy bandgap \( [\mathrm{eV}] \)</td><td>1.1</td><td>3.3</td><td>3.4</td><td>4.8</td></tr><tr><td>Electron mobility \([\mathrm{~cm}^{2} /(\mathrm{V} \cdot \mathrm{s})] \)</td><td>1,500</td><td>1,000</td><td>1,200</td><td>300</td></tr><tr><td>Breakdown field \([\mathrm{MV} / \mathrm{cm}] \)</td><td>0.3</td><td>3.0</td><td>3.3</td><td>8</td></tr><tr><td>Dielectric constant</td><td>11.8</td><td>10</td><td>9.5</td><td>10</td></tr><tr><td>Baliga's FOM</td><td>1</td><td>570</td><td>860</td><td>3,200</td></tr></tbody></table>
[ "Baliga's FOM값이 860인 반도체가 뭐야?", "Dielectric constant값은 \\( \\beta-\\mathrm{Ga}_{2} \\mathrm{O}_{3} \\)에 대해서 얼마의 값을 가져?", "\\( \\mathrm{GaN} \\)의 Breakdown field값은 뭐야?", "\\( 4 \\mathrm{H}-\\mathrm{SiC} \\)은 Electron mobility값이 얼마야?", "\\( \\mathrm{Si} \\)은 에너지 밴드갭이 얼마야?" ]
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인공물ED
파장 무의존형 광섬유 결합기의 제작 및 특성
<h1>III. 파장 무의존형 결합기 제작</h1><p>동일한 광섬유를 이용한 경우에 인장길이에 따른 결합률을 그림 2의 광섬유 \( \mathrm{K} \) 출력에서 보면 그림 4(a)와 같으며, 장파장이 먼저 결합이 일어난다. 이러한 특성곡선에서 \( 1310 \mathrm{nm} \)와 \( 1550 \mathrm{nm} \) 두 파장이 동시에 \( 50 \% \)의 광전력을 만족하는 조건을 구하기는 매우 힘들다. 따라서, 파장 무의존형 결합기의 제작을위해서는 그림 4(b)와 같은 인장특성을 이용한다. 이때, 광섬유 코어 반경의 차 \( (\delta a / a) \)가 각각 \( 1.063 \times 10^{-8}~[\mathrm{m}]\), \(1.3 \times 10^{-8}~[\mathrm{m}] \)일 때 인장길이에 대한 결합률의 변화를 \( 1310 \mathrm{nm} \)와 \( 1550 \mathrm{nm} \) 파장에 대해서 동시에 나타내었다. 이때 코어 반경차이가 \( 1.063 \times 10^{-8}~[\mathrm{m}] \)이고, 인장길이가 \( 4 \mathrm{mm} \)에서 \( 1310 \mathrm{nm} \)와 \( 1550 \mathrm{nm} \) 두 파장이 동시에 \( 50 \% \)의 광전력을 만족할 수 있음을 알 수 있다. 전체파장에 대한 파장의존특성을 알아보기 위해서 일반 \( 3 \mathrm{dB} \) 결합기와 파장 무의존형 결합기의 파장특성을 그림 5에 나타내었다.</p><p>일반 결합기는 \( 1310 \mathrm{nm} \) 또는 \( 1550 \mathrm{nm} \)의 한 파장대에서만 \( 3 \mathrm{dB} \)를 만족하고 다른 파장에서는 큰 차이가 있지만 파장무의존형 결합기는 전체적으로 평탄한 파장 특성을 보임을 알 수 있다. 파장 무의존형 결합기의 제작방법은 다음 표 1과 같이 3가지 방식이 사용되고 있으며, 본 실험에서는 상업적인 대량생산에 적합한 서로 다른 클래드 반지름을 갖는 광 섬유를 이용한 방법과 서로 다른 차단 파장을 갖는 광섬유를 이용한 방법 2가지를 사용하여 제작하였다. WIC는 전체적인 파장에서 비교적 평탄한 특성을 보여줌을 알 수 있다. \( \mathrm{Si} \)-도파로형은 경로차를 이용한 MZ-간섭계 구조의 제품이 보고되고 있으며, 아직까지 국내에서 양산체제는 확립되지 않은 상태이다.</p><table border><caption>표 1. 파장 무의존형 결합기의 제작종류</caption><tbody><tr><td>방 법</td><td>장 점</td><td>단 점</td></tr><tr><td>클래딩 지름이 다른 광섬유: P방법<ul><li>Prepulling</li><li>Etching</li></ul></td><td>일반 파이버 사용</td><td>공정절차 추가 재현성 떨어짐</td></tr><tr><td>클래딩지름은 같으나 코어 구조인자가 다른 광섬유 이용 : D방법 (Different Cutoff Wavelength)</td><td>공정이 단순</td><td>파이버 특성에 민감 (특수 파이버 사용)</td></tr><tr><td>\(\mathrm{Si}\)도파로형</td><td>다분기, 소형화 대량생산에 유리</td><td>공정이 복잡 투자비 큼</td></tr></tbody></table><p>파장 무의존형 결합기의 실제 제작 조건은 표 2와 같으며, P방법은 그림 6과 같이 한쪽 광섬유를 \( 600[\mu \mathrm{m}] \)정도 예인장 시켜서 광섬유 반경차이를 발생시킨 후, 정상적인 광섬유와 융착공정을 시킨다. 이때 예인장길이는 반복적인 실험을 통하여 최적의 값을 산출하였으며 일반적으로 주위환경에 따라 \( 500 \sim 650 [\mu \mathrm{m}] \) 범위를 가진다. D 방법은 일정한 차단파장이 차이가 나는 두 광섬유를 이용하여 별도의 예인장없이 제작한다. 차단파장이 \( 140 \mathrm{nm} \) 차이나는 두 광섬유를 이용하여 제작한 보고가 있었으며. 본 실험에서는 \( 200 \mathrm{nm} \) 의 차단파장차이가 나는 광섬유들을 사용하였다. 예인장 길이와 차단파장의 차이는 그림 4(b)와 같이 이상적인 제작조건을 설정해주는 매우 결정적인 제작조건이다.</p>
[ "특성곡선에서 \\( 1310 \\mathrm{nm} \\)와 \\( 1550 \\mathrm{nm} \\) 파장이 동시에 \\( 50 \\% \\)의 광전력을 만족하는 조건을 구하기 위해 코어 반지름 차이를 어떻게 설정해야 할까?", "P방법으로 결합기를 제작한다고 했을 때, 합재 지름이 다른 파이버는 어떻게 제작이 될까?", "합재 지름은 같으나 코어 구조인자가 다른 파이버를 이용하여 어떻게 결합기를 제작할까?", "클래딩지름은 같으나 코어 구조인자가 다른 광섬유 이용 : D방법 (Different Cutoff Wavelength)의 장점은 뭐야?", "클래딩지름은 같으나 코어 구조인자가 다른 광섬유 이용 : D방법 (Different Cutoff Wavelength)의 단점은 뭐야?", "공정이 단순 하지만 광섬유 특성에 민감해 별도의 특수한 광섬유를 사용해야하는 제작방법은 뭘까?", "파장에 의존하지않는 결합기를 제작하는데 P의 방법으로 제작하면 왜 좋지 않을까?", "단계가 복잡하고 비용이 크지만 여러분기에 대량생산이 가능한 파장 무의존형 결합기의 제작방법은 뭘까?", "제작 과정이 복잡하나 자금이 충분하고 상업적인 대량생산에 유의함에도 왜 한국에서는 \\( \\mathrm{Si} \\)-도파로형으로 제작하지 못할까?", "P방법으로 결합기를 제작했을 경우 한쪽 광학섬유를 \\( 600[\\mu \\mathrm{m}] \\)정도 예인장 시키는데 최고로 적합한 값을 어떻게 산출해 냈을까?" ]
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인공물ED
스마트폰과 이동형 디바이스에 기반한 지능형 가정용 로봇 구현
<h1>Ⅱ. 관련연구</h1><h2>1. 음성인터페이스</h2><p>음성신호에는 화자에 대한 고유한 정보와 주변의 음향환경에 대한 정보는 물론 감정과 피로도 등 다양한 정보가 포함되어 있다. 음성인터페이스는 인간의 가장 자연스러운 수단 중의 하나인 '말'을 이용하여 로봇과 인간과의 대화를 가능하게 한다. 그 과정은 아날로그 정보를 디지털 정보로 변환하는 음성인식 과정과 의미 파악을 위한 형태소 분석 과정으로 나뉜다.</p><h3>가. 음성인식</h3><p>음성인식이란 아래 [그림 1]과 같이 전화, 마이크 등을 통하여 컴퓨터나 음성인식 시스템에 전달된 사람의 음성으로부터 특징을 추출하고 분석하여 미리 입력된 인식 목록에서 가장 근접한 결과를 찾아내는 기술이다.</p><h3>나. 형태소 분석</h3><p>"오늘 날씨 알려줘."와 같은 자연스러운 구어문의 의미정보를 파악하기 위해서 자연어 분석 처리를 위한 형태소 분석기는 [그림 2]와 같은 단계를 거친다.</p><p>형태소 분석은 자연어 처리를 위해 문장을 의미가 있는 최소의 단위인 형태소로 분리 후 형태소의 품사에 따라 의미가 있는 정보를 더하고, 원래의 자연어 문장으로 원형을 복원하는 과정이다.</p><h2>2. 음성 합성</h2><p>2. 음성합성은 문자 정보 또는 기호를 인간의 음성으로 변환하여 들려주는 기술이다. 음성 합성 방법은 언어의 모든 음소에 대한 발음 데이터베이스를 구축하고 이를 연결시켜 연속된 음성을 생성하게 되는데, 이 때 음성의 크기, 길이, 높낮이 등을 조절해 자연스러운 음성을 합성해 내는 것으로 이를 위해 자연어 처리 기술이 포함되고 있다. 본 논문에서 제시하는 시스템에서는 TTS합성 방법을 사용하였다.</p><h3>가. TTS(Text-to-Speech) 합성</h3><p>합성 대상 어휘에 제한이 없으며 일반적인 문자 형태의 정보를 음성으로 변환하는 것이다. 자연스러운 음성합성을 위해 억양, 끊어 읽기, 문자형태의 정보를 음성과 유사하게 구현한다.</p><h2>3. OpenCV(Open Computer Vision)</h2><p>OpenCV는 인텔에서 개발된 영상 인식을 위한 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리로서 객체, 얼굴, 행동 인식, 독순(讀㐨 : 입술 읽기), 모션 추적 등의 응용 프로그램에서 사용된다. 컴퓨터가 인간처럼 입체적으로 볼 수 있도록 만들 수 있는 소프트웨어로 많은 이미지 기능을 포함한 도구 박스가 행동 인식, 사물 추적, 얼굴 인식 등을 포함하는 컴퓨터 비전 응용 프로그램 개발을 지원한다. 영상 인식 기술을 활용하여 가정용 로봇에 사용자 인식 및 추적 기능을 부여할 수 있다.</p><h2>4. ADK(Accessory Development Kit)</h2><p>ADK는 안드로이드 Accessory 개발을 위해 USB를 통한 통신을 제공하는 하드웨어 및 소프트웨어를 말한다. ADK는 소스코드 및 하드웨어 명세와 함께 제공되고 있으며, 이를 통해 오디오 독, 개인 의료 장비, 운동 장비 등과 같은 하드웨어를 활용한 다양한 기능들을 안드로이드에서 제공할 수 있다.</p>
[ "자연어 분석 처리를 위해 필요한 분석기는 무엇인가?", "음성신호에는 어떤 정보가 포함되어 있는가?", "음성인식 과정이란 무엇인가?", "사람의 음성은 무엇을 통해 컴퓨터나 음성인식 시스템에 전달되는가?", "음성의 크기, 길이, 높낮이 등을 조절해 자연스러운 음성을 합성하기 위해 어떤 기술이 필요한가?", "연속된 음성을 생성하기 위해 어떤 데이터베이스를 구축해야 하는가?", "문자 정보 또는 기호를 인간의 음성으로 변환하여 들려주는 기술은 무엇인가?", "본 논문에서 제시하는 시스템은 어떤 방법을 사용하였는가?", "의미 파악을 위해 어떤 과정이 필요한가?", "OpenCV란 무엇인가?", "OpenCV는 어떤 응용 프로그램에서 사용되는가?", "많은 이미지 기능을 포함한 도구 박스가 지원하는 것은 무엇인가?", "자연스러운 구어문의 의미정보를 파악하기 위해 어떤 처리가 필요한가?", "ADK는 무엇을 통한 통신을 제공하는가?", "형태소란 무엇인가?", "영상 인식 기술을 활용하여 무엇을 할 수 있는가?", "자연스러운 음성합성을 위해 어떤 정보를 음성과 유사하게 구현해야 하는가?", "ADK란 무엇인가?", "ADK는 무엇과 함께 제공되는가?", "ADK가 소스코드 및 하드웨어 명세와 함께 제공됨으로써 어떤 기능을 제공할 수 있는가?", "음성인터페이스는 무엇을 이용하여 로봇과 인간과의 대화를 가능하게 하는가?", "감정과 피로도에 대한 정보는 음성신호를 통해 얻을 수 있는가?", "음성인식을 위해 사람의 음성으로부터 특징을 추출할 필요가 있는가?", "형태소 분석을 위해 문장을 형태소로 분리해야 하는가?", "음성 합성 과정에서 자연어 처리 기술이 필요한가?", "일반적인 문자 형태의 정보를 음성으로 변환하는 과정에서 합성 대상 어휘에 제한이 있는가?", "오디오 독, 개인 의료 장비, 운동 장비는 하드웨어로 분류되는가?", "말은 인간의 가장 자연스러운 수단이라고 할 수 있는가?", "음성인식을 위해서는 미리 입력된 인식 목록이 필요한가?", "안드로이드 Accessory 개발에 활용되는 USB를 통한 통신은 소스코드 및 하드웨어 명세와 함께 제공되는가?" ]
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인공물ED
스마트폰과 이동형 디바이스에 기반한 지능형 가정용 로봇 구현
<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>스마트폰으로 대표되는 IT 기술의 급격한 발전에 따라 로봇 시장도 크게 증가하고 있으며, 산업 분야외에 가정에서도 사용할 수 있는 로봇에 대한 필요성이 대두되고 있다. 국내 로봇 시장 규모의 경우, 2020년까지 연평균 \( 14.4 \% \) 가 증가될 것으로 예상되고 있으며, 특히 가정용 로봇이 포함되어 있는 개인 서비즈용 로봇의 경우는 2020 년까지 연평균 \( 27.8 \% \) 가 증가할것으로 예상되고 있다. [표 1]에 나타난 바와 같이 전 세계의 여러 기업에서 이미 가정용 로봇의 필요성에 대하여 주목하고 있으며, 많은 투자를 하고 있다.</p><p>현재 청소로봇과 경비로봇 등이 실용화 단계에 접어들어 판매가 되고 있는 상태이나 가정용 로봇은 그 기능이 제한적이며 다른 가전제품들과 비교하여 한정적인 기능만을 제공하고 있으며 실제 로봇으로서의 지능적인 역할은 자동청소 기능과 같이 기능이 단방향적이다.</p><p>본 논문에서는 기존의 가정용 로봇의 단점을 보완하고 사용자의 편의성을 증진시킬 수 있는 이동형 디바이스와 스마트폰을 결합시킨 가정용 로봇(이하 홈봇)을 제안한다.</p><table border><caption>표 1. 국내 로봇산업의 사장규모 및 성장률 전망</caption><tbody><tr><td rowspan=2>로봇 분야</td><td rowspan=2>2005</td><td rowspan=2>2010</td><td rowspan=2>2015</td><td rowspan=2>2020</td><td colspan=2>성장률 (단위 \( \%\))</td></tr><tr><td>'10~'20</td><td>'05~'20</td></tr><tr><td>제조업용</td><td>530</td><td>850</td><td>1,370</td><td>1,930</td><td>8.5</td><td>9.0</td></tr><tr><td>전문서비스용</td><td>20</td><td>80</td><td>280</td><td>640</td><td>23.1</td><td>26.0</td></tr><tr><td>개인서비스용</td><td>50</td><td>240</td><td>890</td><td>1,970</td><td>23.4</td><td>27.8</td></tr><tr><td>전체</td><td>600</td><td>1,170</td><td>2,540</td><td>4,540</td><td>145</td><td>14.4</td></tr></tbody></table>
[ "최근 IT 기술의 급격한 발전에 따라 로봇 시장도 크게 증가하고 있는가?", "국내 로봇 시장의 경우 2020년 까지 연평균 몇 퍼센트가 증가할 것으로 예상되는가?", "최근 가정용 로봇의 필요성이 대두되어 많은 투자가 이루어지고 있는가?", "가정용 로봇이 포함되어 있는 개인 서비스용 로봇은 2020년 까지 연평균 \\( 14.4 \\% \\)가 증가할 것으로 예상되는가?", "현재 청소로봇과 경비로봇 등은 이미 실용화되어 판매되고있는가?", "본 논문은 이동형 디바이스와 스마트폰을 결합시킨 가정용 로봇을 제안하고 있는가?", "현재 가정용 로봇의 문제점은 무엇인가?", "본 논문의 목적은 가정용 로봇의 단점을 보완하기 위함인가?", "최근 산업 분야에 사용하는 로봇에 크게 증가하였으나, 가정에서의 필요성은 미미한 편인가?", "'05~'20년 전체 로봇분야의 성장률은 얼마인가?" ]
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인공물ED
스마트폰과 이동형 디바이스에 기반한 지능형 가정용 로봇 구현
<h1>요 약</h1><p>IT 기술이 발전함에 따라 로봇은 다양한 부분에서 필요성을 인정받고 있다. 최근 산업용 로봇에만 집중되었던 로봇 시장은 일상생활에서도 사용할 수 있는 가정용 로봇까지 시장이 확대되고 있으며, 실제로 청소로봇이나 방범로봇과 같은 가정용 로봇이 개발되어 판매되고 있는 상태이다. 대부분의 가정용 로봇은 높은 가격에도 불구하고 기능이 제한적이며, 실제 로봇으로서 지능적인 부분은 자동청소 기능과 같이 사용자와의 소통이 없는 단순한 수준이다. 본 논문은 이동형 디바이스와 음성제어 및 각종 서비스를 제공하기 위한 스마트폰이 결합된 형태의 지능적인 가정용 로봇을 제안한다.</p>
[ "가정용 로봇도 앞으로 사용자와의 소통이 필요한가?", "가정용 로봇의 단점은 무엇인가?", "무엇이 가정용 로봇의 취약점이야?", "이동형 디바이스와 음성제어 및 각종 서비스를 제공하기 위해 어떤 디바이스와 결합된 가정용 로봇이 필요한가?", "가정용 로봇의 대표적인 예는 무엇인가?", "무엇이 가정용 로봇의 대표적인 예지?" ]
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스마트폰과 이동형 디바이스에 기반한 지능형 가정용 로봇 구현
<h1>Ⅲ. 본문</h1><h2>1. 제안 시스템</h2><h3>가. 시스템 구성</h3><p>본 논문에서 제안하는 시스템은 [그림 3]과 같이 구성된다. 사용자는 이동형 디바이스를 제어하기 위해 호스트 스마트폰에 음성으로 명령하거나 사용자 스마트폰을 통해 원격 제어한다. 그리고 음성명령의 자연어 처리와 의미 분석을 돕기 위하여 지능형 서버에서 형태소 분석을 수행한다. 시스템에 대한 자세한 내용은 다음과 같다.</p><p>(1) 호스트 스마트폰</p><p>호스트 스마트폰은 영상인식과 이동형 디바이스 제어를 위해 OpenCV 라이브러리와 홈봇 라이브러리를 포함한다. 또한 이동형 디바이스에 거치되어 사용자 스마트폰에서 전달되는 원격제어정보를 수신하거나 음성인식을 통하여 명령을 받아 이동형 디바이스를 제어한다.</p><p>(2) 사용자 스마트폰</p><p>호스트 스마트폰에 원격제어정보를 송신하여 이동형 디바이스를 제어한다. 사용자는 실외 또는 주변잡음 등 직접 호스트 스마트폰에 명령할 수 없는 경우, 사용자 스마트폰을 통해 원격 제어할 수 있다.</p><p>(3) 지능형 서버</p><p>일반적인 스마트폰의 경우 프로세서 성능상 본 제안 시스템에서 필요로 하는 형태소분석 및 신경망 학습을 수행하기 어렵다. 음성인식과 형태소 분석을 바탕으로 개인화 대화를 통한 자연어 음성제어 기능을 구현한다.</p><p>(4) 이동형 디바이스</p><p>이동형 디바이스는 이동 가능한 로봇으로 아두이노를 통해 제어되며 호스트 스마트폰과 ADK를 이용하고, USB를 통해 통신한다. 주변 환경 인식을 위해 초음파센서, 적외선센서 등의 센서를 가지며, 사용자에게 정보를 주기 위해 각종 센서 및 부저, LED 등을 가지고 있다.</p><h3>나. 시스템 레이어 구조</h3><p>제안 시스템의 각 레이어를 표현한 내용은 [그림 4]와 같다.</p><p>(1) Service Layer</p><p>Service Layer는 사용자로부터 음성인터페이스나 원격제어를 통해 서비스를 제공한다. 또한 자연어 처리를 지원하기 위해 형태소 분석기능을 포함한다.</p><p>(2) Android Framework Layer</p><p>Android Framework Layer는 본 시스템에서 사용하는 Android Framework 및 ADK, OpenCV, NDK등 라이브러리로 구성되어 있다.</p><p>(3) Hardware Layer</p><p>Android Framework Layer는 본 시스템에서 사용하는 Android Framework 및 ADK, OpenCV, NDK등 라이브러리로 구성되어 있다.</p><h2>2. 시스템 구현</h2><h3>가. 하드웨어</h3><p>홈봇 외관은 [그림 5]와 같이 호스트 스마트폰을 거치하기 위한 거치부, 홈봇의 감정을 표현하기 위한 도트매트릭스, 인체감지를 위한 모션감지센서, 주변 장애물을 인식하기 위한 초음파센서, 이동을 위한 구동부가 있다. 홈봇의 내부는 홈봇의 제어를 위한 아두이노 ADK 보드와 모터제어를 위한 모터숼드, 부저 및 3Color-LED가 있으며 하부에는 전원을 위한 배터리 및 캐퍼시터, 이동을 위한 DC 모터 4 개 및 이동거리 측정을 위한 인코더 2 개가 존재한다.</p><h3>나. 소프트웨어</h3><p>(1) 음성인식</p><p>사용자로부터 입력된 자연어 음성 정보는 안드로이드의 음성인식기능을 활용하여 텍스트로 변환 후 지능형 서버에 전달된다. 지능형 서버는 전달된 텍스트의 형태소분석을 통하여 사용자가 의도한 서비스로 연결시킨다.</p><p>(2) 서비스</p><p>가정용 로봇은 스마트폰 상에 소프트웨어를 활용하여 사용자에게 뉴스, 날씨, 일정, 그리고 알람 서비스를 제공한다.</p><h3>다. 지능형서버</h3><p>(1) 형태소 분석</p><p>KAIST의 한나눔 형태소 분석기를 이용하여 텍스트로 변환된 자연어 음성 정보에 품사정보를 태깅 처리 한 후에 지능형서버에 사전 등록된 keyword와의 비교 후 적합한 의미의 keyword를 명령어 인터페이스에 맞춰서 호스트 스마트폰으로 전송한다.</p><p>명령어 인터페이스는 아래의 [표 2\( ] \) 와 같이 keyword와 type, options의 집합으로 정의하여 서비스 호출이 용이하도록 하였다.</p><h2>3. 성능 평가</h2><h3>가. 기존 기술 분석</h3><h3>가. 기존 기술 분석</h3><p>(1) 키봇2(Kibot2)</p><p>KT와 아이리버가 제작한 어린이 교육용 로봇으로써, 스마트폰을 사용하지 않지만, 스마트폰을 대신하는 \( 1 \mathrm{GHz} \) 의 싱글코어 프로세서, 7 인치터치스크린, 500만화소 카메라, 빔프로젝터를 내장하고 있다. 음성 인식, 자율주행, 디스플레이로 감정표현, 원격제어 등이 가능하다.</p><p>(2) 알버트(Albert)</p><p>SKT에서 제작한 어린이 교육용 로봇으로서, 본체와 스마트폰을 연결하는 분리형 로봇이다. 원격제어가 가능하며, 대부분의 기능은 스마트폰을 사용하여 실행된다.</p><p>(3) 누리아띠(NuriAtti)</p><p>알버트의 후속 모델 격으로, 본체와 스마트폰을 연결하는 분리형 로봇이다. 음성인식과 TTS가 알버트는 스마트폰으로 이루어지지만 누리아띠는 구성품인 마술봉을 통해 이루어진다는 차이점이 있다.</p><h3>나. 기술 비교</h3><p>비교 기준은 사용자를 인식하거나 추적할 수 있게 하는 영상처리, 사용자의 명령을 인식하고 그 결과를 알려주는 음성인식과 TTS 그리고 자연어 처리를 통해 사용자 명령의 의미를 파악함으로써 개인 비서기능을 원할히 수행하는가에 초점을 맞추었으며, 분석 결과는 [표 3]과 같다. 현재 출시된 스마트폰 로봇은 어린이 교육용에 집중되어 있기 때문에 홈봇에 비해 부족한 기능들이 있으며, 개인 비서 기능을 수행하기에 홈봇이 적절함을 알 수 있다.</p>
[ "알버트가 할 수 있는 기능은 무엇인가?", "무엇이 알버트가 할 수 있는 기능일까", "알버트는 누가 제작한 어린이 교육용 로봇인가?", "키봇2에 내장된 카메라의 화소는 얼마인가?", "KT와 아이리버가 제작한 어린이 교육용 로봇에는 싱글코어 프로세서, 토치스크린, 카메라 외에 무엇을 내장하고 있는가?", "누리아띠의 마술봉은 어떤 기능을 할 수 있는가?", "SKT에서 제작한 어린이 교육용 로봇은 무엇을 스마트폰에 연결해야 하는가?", "알버트는 대부분의 기능이 무엇을 사용하여 실행되는가?", "누리아띠의 음성인식은 무엇을 통해서 이루어지는가?", "알버트의 후속 모델 격인 로봇의 이름은 무엇인가?", "자연어 처리가 가능하도록 하기 위하여 어떤 기능을 포함해야 하는가?", "Android Framework Layer을 구성하는 것은 어떤 것이 있는가?", "홈봇 외관에서 감정을 표현하기 위해 필요한 곳은 어디인가?", "Service Layer는 무엇을 지원하기 위해서 형태소 분석기능을 포함하는가?", "거치부, 도트매트릭스, 모션감지센서, 초음파센서, 구동부로 이루어진 것은 무엇인가?", "홈봇 외관에서 거치부는 어떤 역할을 하는가?", "거치부는 홈봇 외관에서 어떤 역할을 하지", "홈봇 외관에서 주변 장애물 인식은 어디에서 이루어 지는가?", "홈봇 외관에서 구동부는 어떤 일을 담당하는가?", "구동부는 홈봇 외관에서 어떤 일을 맡지", "홈봇 내부에 존재하는 것은 무엇인가?", "무엇이 홈봇 내부에 있어", "홈봇의 내부에서 아두이노 ADK 보드의 역할은 무엇인가?", "홈봇의 내부에서 모터숼드는 어떤 역할을 하는가?", "모터숼드는 홈봇의 내부에서 어떤 기능을 하지", "홈봇의 하부에 존재하는 것은 무엇인가?", "무엇이 홈봇의 하부에 있어", "홈봇의 하부에 존재하는 인코더의 역할은 무엇인가?", "무엇이 홈봇의 하부에 있는 인코더의 역할일까", "홈봇의 하부에 이동을 위한 DC모터는 몇 개가 존재하는가?", "홈봇의 하부에 전원을 위해 존재하는 장치는 무엇이 있는가?", "홈봇의 내부에 있는 LED는 몇가지 색으로 이루어져 있는가?", "가정용 로봇은 어떻게 사용자에게 뉴스를 제공하는가?", "어떻게 가정용 로봇은 이용자에세 뉴스를 전달해", "사용자로부터 입력된 자연어 음성 정보가 지능형 서버에 전달될 때 안드로이드의 음성인식기능을 어떻게 처리해야 하는가?", "사용자가 입력한 자연어 음성 정보는 최종적으로 어디에 전달되는가?", "자연어 음성 정보는 안드로이드의 어떤 기능을 활용해서 지능형 서버에 전달되는가?", "가정용 로봇은 누구에게 일정을 제공하는가?", "누구에게 가정용 로봇은 일정을 제공하는가?", "누가 스마트폰 상에 소프트웨어를 활용하여 사용자에게 날씨를 제공할 수 있는가?", "텍스트로 변환된 자연어 음성 정보를 형태소 분석기를 이용하여 어떻게 한 후 지능형서버에 사전 등록된 키워드와 비교할 수 있는가?", "최종적으로 적합한 의미의 무엇을 명령어 인터페이스에 맞춰서 호스트 스마트폰으로 전송해야 하는가?", "지능형서버에서 비교 한 후 찾은 적합한 의미의 keyword는 무엇에 맞추어서 호스트 스마트폰으로 전송해야 하는가?", "keyword와 type, options의 집합으로 정의되는 것은 무엇인가?", "명령어 인터페이스는 무엇이 용이하도록 한것인가?", "명령어 인터페이스의 정의에 포함되는 것에는 어떤 것이 있는가?", "홈봇 외관에서 모션감지센서는 어떤 역할을 하는가?", "홈봇 외관에서 모션감지센서는 어떻게 동작해", "KT와 아이리버가 제작한 어린이 교육용 로봇의 터치스크린의 크기는 얼마인가?", "키봇2는 무엇 대신에 \\( 1 \\mathrm{GHz} \\) 의 싱글코어 프로세서를 사용하는가?", "텍스트로 변환된 자연어 음성 정보는 형태소 분석기에서 무엇을 태깅 처리해야 하는가?", "KT와 아이리버가 제작한 어린이 교육용 로봇은 무엇인가?", "사용자가 호스트 스마트폰에 음성으로 명령하거나 사용자 스마트폰을 통해 원격 제어하는 것은 무엇을 제어하기 위해서인가?", "사용자가 이동형 디바이스를 제어하기 위해서 호스트 스마트폰에 무엇으로 명령해야 하는가?", "어디에 음성으로 명령하여 사용자가 이동형 디바이스를 제어하할 수 있는가?", "사용자는 이동형 디바이스를 제어하기 위하여 누구의 스마트폰을 통해 원격 제어할 수 있는가?", "사용자는 이동형 디바이스를 제어하기 위해서 무엇을 통해서 원격 제어 할 수 있는가?", "지능형 서버에서 음성명령의 자연어 처리와 의미 분석을 돕기 위해 무엇을 분석해야 하는가?", "어떻게 하면 음성명령의 자연어 처리와 의미 분석을 도울 수 있는가?", "시스템의 어디에서 형태소 분석을 수행할 수 있는가?", "OpenCV 라이브러리와 홈봇 라이브러리를 포함하고 있는 것은 시스템의 어느 부분인가?", "호스트 스마트폰은 어떻게 이동형 디바이스를 제어하는가?", "OpenCV 라이브러리와 홈봇 라이브러리는 왜 호스트 스마트폰에 포함되는가?", "호스트 스마트폰에서 이동형 디바이스에 거치되어 사용자 스마트폰에서 전달되는 것은 무엇인가?", "호스트 스마트폰에서 무엇을 통하여 명령을 받아 이동형 디바이스를 제어하는가?", "호스트 스마트폰에 원격제어정보를 송신하면 무엇을 제어할 수 있는가?", "무엇을 호스트 스마트폰에 송신하여 이동형 디바이스를 제어하는가?", "사용자는 무엇때문에 직접 호스트 스마트폰에 명령을 할 수 없는가?", "실외 또는 주변잡음 때문에 직접 호스트 스마트폰에 명령할 수 없는 경우에 사용자는 어떻게 할 수 있는가?", "실외 또는 주변잡음 등 직접 호스트 스마트폰에 명령할 수 없을 때 사용자는 사용자 스마트폰을 통해서 무엇을 할 수 있는가?", "무엇의 경우에 프로세서 성능상 여기서 제안한 시스템에서 필요로 하는 형태소분석 및 신경망 학습을 수행하기 어려운가?", "음성인식과 형태소 분석을 바탕으로 자연어 음성제어 기능을 구현할 때 무엇을 통해서 할 수 있는가?", "형태소 분석과 음성인식을 바탕으로 개인화 대화를 통해서 어떤 기능을 구현할 수 있는가?", "개인화 대화를 통하여 자연어 음성제어 기능을 구현할 때 어떤 것을 먼저 해야 하는가?", "이동형 디바이스는 아두이노를 통해 제어되며 호스트 스마트폰과 ADK를 이용하며 어떻게 통신하는가?", "아두이노를 통해 제어되며 USB를 통해 통신하는 것은 시스템의 어떤 곳인가?", "이동형 디바이스에서 주변 환경을 인식하기 위하여 가지는 것은 무엇인가?", "주변 환경을 인식 하기 위해 가지는 센서의 종류에는 어떤 것이 있는가?", "사용자에게 정보를 주기 위해 어떤 것을 가지고 있는가?", "이동형 디바이스는 무엇을 위해 초음파센서, 적외선센서 등의 센서를 가지는가?", "이동형 디바이스는 무엇 때문에 각종 센서 및 부저, LED 등을 가지는가?", "제안 시스템의 각 레이어 중 사용자로부터 음성인터페이스를 통해 서비스를 제공할 수 있는 곳은 어느 곳인가?", "이 시스템에서 사용하는 Android Framework 및 ADK, OpenCV, NDK등 라이브러리로 구성된 것은 어떤 레이어인가?", "안드로이드의 음성인식기능을 활용하여 텍스트로 변환되는 자연어 음성 정보는 누가 입력하는가?", "이동형 디바이스는 다른 말로 어떤 로봇이라고 할 수 있는가?", "입력된 자연어 음성 정보는 무엇의 음성인식기능을 활용하여 텍스트로 변환 될 수 있는가?", "자연어 음성정보가 텍스트로 변환되어 지능형 서버에 전달한 후 어떻게 사용자가 의도한 서비스로 연결하는가?", "전달된 텍스트의 형태소분석을 통해 지능형 서버는 무엇을 연결시킬 수 있는가?", "텍스트의 형태소분석은 어디에서 일어나는가?", "어디에서 텍스트의 형태소분석이 발생하지", "가정용 로봇은 사용자에게 무엇을 제공할 수 있는가?", "무엇을 가정용 로봇은 사용자에게 제공할 수 있는가?", "어디에서 한나눔 형태소 분석기를 보유하고 있는가?", "한나눔 형태소 분석기를 통하여 자연어 음성 정보를 지능형서버에 사전 등록된 keyword와의 비교 후에 어떻게 해야하는가?", "사전 등록된 키워드와 비교 후 적합한 의미의 키워드를 명령어 인터페이스에 맞춰서 어디로 전송해야 하는가?", "어디에 원격제어정보를 송신하여 이동형디바이스를 제어할 수 있는가?", "Service Layer는 어떻게 사용자로부터 서비스를 제공하는가?", "이동형 디바이스는 무엇을 통해 제어할 수 있는가?", "본 제안 시스템에서 필요로 하는 것으로 일반적인 스마트폰의 경우 프로세서 성능상 수행하기 어려운 것은 무엇인가?", "지능형 서버에서 형태소 분석을 통하여 무엇의 자연어 처리와 의미 분석을 도울 수 있는가?" ]
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스마트폰과 이동형 디바이스에 기반한 지능형 가정용 로봇 구현
<h1>Ⅳ. 결론</h1><p>본 논문에서는 스마트폰과 이동형 디바이스를 결합하고, 지능형 서버를 구성한 형태의 가정용 로봇을 제안하였다. 본 논문에서 제시한 로봇을 통해 기존의 단방향적 기능만 존재하던 로봇을 개선하여 음성인식과 형태소 분석 과정을 통해 더욱 자연스러운 음성제어 서비스를 제공하고, 지능형 서버를 통한 상황 인지(Context-Awareness) 응답 결과를 도출하여 개인에게 정확한 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 사용자는 본 논문에서 제시한 로봇뿐만이 아니라 통합 API를 통해 제작된 다양한 로봇을 통해 날씨, 일정, 알람, 뉴스 등을 TTS를 통한 음성 개인비서 서비스를 제공 받을 수 있다.</p>
[ "본 논문에서 결합한 것은 스마트폰과 무엇이니?", "본 논문에서는 스마트폰과 무엇을 합했지?", "본 논문에서 제안한 가정용 로봇은 어떤 서버를 구성했어?", "본 논문에서 제안한 것은 무엇이야?", "제안한 가정용 로봇은 이동형 장비와 스마트폰을 어떻게 했어?", "본 논문에서 어떻게 더 자연스러운 음성제어 서비스를 제공했어?", "기존의 로봇에는 어떤 기능만이 있었어?", "기존의 로봇은 무슨 기능만을 가졌지?", "논문에서 상황 인지 응답 결과를 도출하는 방법은 어떻게 돼?", "본 논문에서는 자연스러운 음성제어 서비스를 위해서 음석인식과 어떤 과정을 거쳤니?", "논문에서 지능형 서버를 이용해서 도출한 것이 뭐야?", "이용자는 어떻게 제작된 여러 로봇을 통해 음성 서비스를 제공받아?", "누가 로봇을 통해 음성 개인비서 서비스를 받을 수 있어?" ]
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PDR 센서를 이용한 USN 기반의 감시경보 시스템
<h2>3. 표적 이동경로 표현 기법</h2><p>표적 검출 알고리즘에 의해 검출된 표적의 위치는 선형 보간법(Linear interpolation)에 의해 직선으로 연결된다. 표적의 최대 이동속도를 \( 15 \mathrm{m/s} \)라 할 때 표적 위치 검출 후 다음 표적 위치 검출에 따른 거리 및 시간변화량이 최대 이동 속도범위를 벗어나는 결과에 대해서는 오류값으로 취급하여 검출 데이터로 사용하지 않았다. 표적 이동경로 출력 화면은 현재와 과거 창으로 분류한 후 현시점의 표적 검출 결과에 따른 이동경로를 현재창에 표현 한다. 만약, 표적이 감시정찰 영역을 벗어난 경우, 즉감시 정찰 영역에 배치된 모든 센서노드가 비활성화시에는 현재창은 초기 화면으로 재조정되고 현재창의 이동경로 출력 결과는 과거 창에 출력된다.</p><h2>4. 경보 표시 시스템</h2><p>PDR 센서 탐지영역에 적의 침투에 의해 표적이 검출되면 전탐사에게 확실한 인지를 하도록 사이렌 소리와 경광등에 의한 시청각적 정보를 제공한다. 최초 표적 검출시 경광등의 인식등이 활성화 되어 작전지역에 이동 표적의 존재를 알린다. 또한 추정된 표적의 위치와 지휘소사이 상대적 거리변화 \( \mathrm{D} \)를 식 (2)와 같이 연산한다. 여기서 \( X_{t} \), \( Y_{t} \)는 표적위치, \( X_{b} \), \( Y_{b} \)는 지휘소 위치 그리고 \( \mathrm{D} \)는 거리변화를 의미한다.</p><p>\( D=\sqrt{\left(X_{b}-X_{t}\right)^{2}+\left(Y_{b}-Y_{t}\right)^{2}} \)<caption>(2)</caption></p><p>거리 변화 \( \mathrm{D} \)에 따라 경광등의 경보 등급을 ‘주의 - 경고 - 위험’ 순으로 조절한다. 표 1은 각각 6개와 10개의 센서노드 배치시 이동 표적과 지휘소와의 상대적 거리 변화에 따른 등급별 경보 영역 예시표이다.</p><table border><caption>표 1. 거리에 따른 경보 영역 [단위 \( \mathrm{m} \)]</caption><tbody><tr><td>배치 형태</td><td>노드수</td><td>주의</td><td>경고</td><td>위험</td></tr><tr><td rowspan=2>격자형 배치</td><td>\( 6 \)</td><td>\( 25 \sim 35 \)</td><td>\( 15 \sim 25 \)</td><td>\( 0 \sim 15 \)</td></tr><tr><td>\( 10 \)</td><td>\( 45 \sim 60 \)</td><td>\( 20 \sim 45 \)</td><td>\( 0 \sim 20 \)</td></tr><tr><td rowspan=2>선형 배치</td><td>\( 6 \)</td><td>\( 45 \sim 65 \)</td><td>\( 25 \sim 45 \)</td><td>\( 0 \sim 25 \)</td></tr><tr><td>\( 10 \)</td><td>\( 65 \sim 105 \)</td><td>\( 35 \sim 65 \)</td><td>\( 0 \sim 35 \)</td></tr><tr><td rowspan=2>갈지자형 배치</td><td>\( 6 \)</td><td>\( 25 \sim 35 \)</td><td>\( 15 \sim 25 \)</td><td>\( 0 \sim 15 \)</td></tr><tr><td>\( 10 \)</td><td>\( 45 \sim 60 \)</td><td>\( 20 \sim 45 \)</td><td>\( 0 \sim 20 \)</td></tr></tbody></table><p>그림 6은 감시경보 시스템 순서도이다. 기지국 노드는 탐지영역에 배치된 각 센서 노드의 표적 검출 결과를 수신 받는다. 이때 센서 노드는 표적 검출은 '1' 비검출은 '0'의 노드 상태정보를 송신 한다. 각 센서 노드의 활성화 상태에 따라 표적 검출 알고리즘을 적용하여 표적의 위치를 추적한다. 추적된 결과는 선형 보간법으로 이동경로를 현재 창에 출력한다. 또한 표적 추적결과와 지휘소와의 상대적 거리 변화 \( \mathrm{D} \)에 따라 경광등의 경보 등급을 조절하고 GUI화면의 경보표시등과 외부 경광등을 제어하여 전탐사에게 시청각적으로 경보한다.</p><h2>5. 시스템 구현</h2><p>본 시스템은 NI사의 LabView 8.6으로 프로그래밍 하였으며 외부 전광판은 NI사의 데이터 수집보드 DAQmx(PXI-6259)로 제어된다. 그림 7은 구현 시스템과 GUI 화면이다. 탐지영역에서 표적이 검출되면 PDR 센서노드는 USN으로 기지국 노드에 상태정보를 전송한다. 전송된 상태 정보로 표적의 위치를 추적하고 GUI 화면의 우측 상단 그래프에 추적결과를 출력한다. 표적의 위치와 지휘소사이 거리변화 \( \mathrm{D} \)를 기준으로 경광등의 경보등급을 제어하고 GUI화면의 우측하단 경광등 활성화 LED와 외부 전광판의 경광등을 통해 전탐사에게 위험 수준을 시청각적으로 알린다. GUI화면 좌측은 표적 추적결과를 애니메이션 효과로 출력한다.</p>
[ "표적 검출 알고리즘에 의해 검출된 표적의 위치를 직선으로 연결하는 방법은 무엇인가?", "표적의 위치 데이터 중 오류값으로 취급하여 검출 데이터로 사용하지 않는 것은 무엇인가?", "PDR 센서 탐지영역에 적의 침투가 탐지되면 어떤 정보가 제공되는가?", "거리변화에 따라 어떤 순서로 경광등의 경보등급을 조절하는가?", "표적 이동결오 출력 화면을 어떻게 표현하는가?", "언제 경광등의 인식등이 활성화되는가?", "표적이 감시청찰 영역을 벗어난 경우, 어떤 화면이 출력되는가?", "센서노드는 어떻게 노드의 상태정보를 표시하는가?", "6개의 센서노드가 격자형으로 배치되었을 때, 주의 경보 영역은 어떻게 되는가?", "6개의 센서노드가 격자형으로 배치되었을 때, 경고 경보 영역은 어떻게 되는가?", "10개의 센서노드가 격자형으로 배치되었을 때, 주의 경보 영역은 어떻게 되는가?", "6개의 센서노드가 격자형으로 배치되었을 때, 경고 경보 영역은 어떻게 되는가?", "10개의 센서노드가 격자형으로 배치되었을 때, 위험 경보 영역은 어떻게 되는가?", "6개의 센서노드가 선형으로 배치되었을 때, 주의 경보 영역은 어떻게 되는가?", "6개의 센서노드가 선형으로 배치되었을 때, 경고 경보 영역은 어떻게 되는가?", "6개의 센서노드가 격자형으로 배치되었을 때, 위험 경보 영역은 어떻게 되는가?", "10개의 센서노드가 선형으로 배치되었을 때, 주의 경보 영역은 어떻게 되는가?", "10개의 센서노드가 선형으로 배치되었을 때, 경고 경보 영역은 어떻게 되는가?", "10개의 센서노드가 선형으로 배치되었을 때, 위험 경보 영역은 어떻게 되는가?", "6개의 센서노드가 갈지자형으로 배치되었을 때, 주의 경보 영역은 어떻게 되는가?", "6개의 센서노드가 갈지자형으로 배치되었을 때, 경고 경보 영역은 어떻게 되는가?", "6개의 센서노드가 갈지자형으로 배치되었을 때, 위험 경보 영역은 어떻게 되는가?", "10개의 센서노드가 갈지자형으로 배치되었을 때, 주의 경보 영역은 어떻게 되는가?", "10개의 센서노드가 갈지자형으로 배치되었을 때, 경고 경보 영역은 어떻게 되는가?", "10개의 센서노드가 갈지자형으로 배치되었을 때, 위험 경보 영역은 어떻게 되는가?", "6개의 센서노드가 격자형으로 배치되었을 때, 위험 경보 영역은 어떻게 되는가?" ]
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인공물ED
CMOS 기술을 기반으로 제작된 정합 특성이 우수한 BJT 구조
<h1>II. 소자 제작 및 구조</h1><p>일반적인 \( 0.13 \mu \mathrm{m} \) CMOS 공정을 이용하여 소자를 제작하였다. 공정의 주요 순서는 그림 1과 같다. Shallow trench isolation (STI)를 형성 한 후 deep n-well 공정 과 twin well 공정을 순서대로 형성하였으며, BJT의 베이스 영역은 p-well 공정을 사용하여 형성하였다. 에미터와 콜렉터의 contact 영역은 \( \mathrm{n}^{+} \) 소스/드레인 이온 주입을, 베이스의 contact 영역은 \( \mathrm{p}^{+} \) 이온 주입으로 형성하였다. 그리고 실리사이드와 back-end line 공정을 진행 하였다.</p><p>그림 2 는 일반적인 BJT 구조로써 에미터가 베이스에 의해 둘러싸여 있는 BJT 정합 소자가 쌍을 이루는 형태를 이루고 있다. 그림 3은 제안된 구조로써 일반적인 구조에서 두 개의 단위 BJT의 베이스 부분과 콜렉터 부분이 각각 결합된 구조를 이루고 있다. 제안된 구조는 일반적인 구조에 비해 면적이 작으며, 에미터1과 에미터2 사이의 거리가 가까워진 것을 알 수 있다. 또한 정합구조의 단면을 보면 제안된 BJT의 안쪽 베이스 영역이 deep n-well 영역 안에 위치함을 알 수 있다.</p><p>에미터 면적이 \( 5 \mu \mathrm{m} / 5 \mu \mathrm{m} \) (세로/가로)인 구조의 전체 평면적은 일반적인 구조가 \( 570 \mathrm{\mu m}^{2} \), 제안된 구조는 \( 513 \mathrm{\mu m}^{2} \) 으로 \( 10 \% \) 줄어들었고, 에미터1와 에미터2 사이의 거리는 일반적인 구조가 \( 15 \mu \mathrm{m} \), 제안된 구조가 \( 3 \mu \mathrm{m} \) 로 \( 80 \% \) 가 줄어들었다. 전체 deep n-well의 가로 길이는 일반적인 구조가 \( 39 \mu \mathrm{m} \), 제안된 구조가 \( 27 \mu \mathrm{m} \) 로 \( 30.8 \% \) 줄어들었다.</p><p>일반적인 구조와 제안된 구조의 면적에 따른 정합 계수를 확인하기 위해서 에미터 면적을 기준으로 \( 2 / 2 \), \( 5 / 2 \), \( 5 / 5 \), \( 5 / 10 \), \( 10 / 10 \) (세로/가로 [단위 : \( \mu \mathrm{m}] \) ])를 갖는 BJT를 각각 제작하였으며, 각 소자를 제외한 메탈과 패드는 모두 일정한 구조와 크기를 사용하여 소자들의 구조 차이를 제외하고 다른 영향이 미치지 않도록 고려하였다. 전기적 특성 및 정합 특성 결과의 통계적 분석의 신뢰도를 높이기 위해 60 쌍의 샘플을 제작하여 평가하였다.</p>
[ "소자를 제작할 때 \\( \\mathrm{p}^{+} \\) 이온을 주입한 영역은 어디니?", "일반적인 구조의 전체 deep n-well의 가로 길이는 어떤 값을 가지고 있어?", "제안하는 구조의 전체 deep n-well의 가로 길이는 어떤 값을 가지고 있어?", "일반적인 구조와 제안하는 구조의 전체 deep n-well의 가로 길이를 비교했을 때 얼만큼 감소했어?", "본 연구에서는 어떻게 소자를 제작했어?", "CMOS 공정에서 deep n-well 공정을 수행한 직후 어떤 공정을 수행했지?", "CMOS 공정에서 STI를 형성한 직후 어떤 공정을 수행했지?", "deep n-well 공정 과 twin well 공정은 언제 진행되지?", "소자를 제작할 때 BJT의 베이스 영역은 어떻게 형성했어?", "본 논문에서 공정의 주요 순서가 나타내어 있는 그림은 무엇이야?", "소자를 제작할 때 \\( \\mathrm{n}^{+} \\) 소스/드레인 이온을 주입한 영역은 어디니?", "소자를 제작할 때 에미터와 콜렉터의 contact 영역에는 어떤 이온을 주입했어?", "소자를 제작할 때 베이스의 contact 영역에는 어떤 이온을 주입했어?", "다음 중 \\( \\mathrm{p}^{+} \\) 이온을 주입한 영역으로 옳은 것은?", "제안하는 구조는 일반적인 구조와 비교했을 때 어떤 차이가 있어?", "에미터 면적을 기준으로 \\( 2 / 2 \\), \\( 5 / 2 \\), \\( 5 / 5 \\), \\( 5 / 10 \\), \\( 10 / 10 \\) (세로/가로 [단위 : \\( \\mu \\mathrm{m}] \\) ])를 갖는 BJT를 제작한 목적은 무엇이야?", "에미터, 베이스, 콜렉터에 각각 이온을 주입한 후 실리사이드와 어떤 공정을 진행했니?", "본 연구에서 각 소자를 제외한 메탈과 패드는 모두 일정한 구조와 크기를 사용한 것은 무엇을 고려하기 위함이야?", "일반적으로 에미터1과 에미터2 사이의 거리는 어떤 값을 가지고 있어?", "제안하는 에미터의 전체 평면적은 어떤 값을 가지고 있지?", "제안하는 에미터1과 에미터2 사이의 거리는 일반적인 값보다 몇 퍼센트가 감소한 값이야?", "소자를 평가할 때 총 몇 쌍의 샘플을 제작하여 평가했어?", "제안하는 구조의 에미터1과 에미터2 사이의 거리는 어떤 값을 가지고 있어?", "일반적인 에미터의 전체 평면적은 어떤 값을 가지고 있지?", "BJT의 베이스 영역을 어떤 공정을 통해 형성했어?" ]
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인공물ED
상황인지 기반 IoT-MEC 서비스를 위한 계층적 서비스 바인딩 및 자원관리 구조 설계
<table border><caption>표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙</caption> <tbody><tr><td>Context</td><td>SINR</td><td>Modulation</td><td>Code rate</td></tr><tr><td>Best</td><td>19.1 ~ 100</td><td>64-QAM</td><td>5/6</td></tr><tr><td>Good</td><td>17.6 ~ 19.1</td><td>64-QAM</td><td>3/4</td></tr><tr><td>Good</td><td>15.6 ~ 17.6</td><td>64-QAM</td><td>2/3</td></tr><tr><td>Good</td><td>13.2 ~ 15.6</td><td>16-QAM</td><td>5/6</td></tr><tr><td>Normal</td><td>12.2 ~ 13.2</td><td>64-QAM</td><td>1/2</td></tr><tr><td>Normal</td><td>12.0 ~ 12.2</td><td>16-QAM</td><td>3/4</td></tr><tr><td>Normal</td><td>10.3 ~ 12.0</td><td>16-QAM</td><td>2/3</td></tr><tr><td>Normal</td><td>7.73 ~ 10.3</td><td>16-QAM</td><td>1/2</td></tr><tr><td>Normal</td><td>6.18 ~ 7.73</td><td>QPSK</td><td>5/6</td></tr><tr><td>Bad</td><td>5.17 ~ 6.18</td><td>QPSK</td><td>3/4</td></tr><tr><td>Bad</td><td>3.71 ~ 5.17</td><td>QPSK</td><td>2/3</td></tr><tr><td>Bad</td><td>1.72 ~ 3.71</td><td>QPSK</td><td>1/2</td></tr><tr><td>Worst</td><td>-100 ~ 1.72</td><td>QPSK</td><td>1/4</td></tr></tbody></table> <p>반면에, 제안하는 플랫폼은, 표 2 의 변조 및 코딩 외에도, 아래와 같은 적응적 서비스 바인딩을 수행한다.</p> <ul> <li>네트워크 상태가 'Best'에서 'Good'으로 변경되면 제안 된 플랫폼은 압축률 모듈을 사용하여 서비스 속도를 유지한다. 제안 된 플랫폼은 균일 한 시스템보다 대략 10\( \% \) 높은 처리량을 제공한다.</li> <li>네트워크 상태가 'Good'에서 'Normal'로 변경되면 제안된 플랫폼은 보다 강력한 압축 모듈을 사용하여 서비스 속도를 유지하게 된다. 제안된 플랫폼은 균일 한 시스템보다 대략 20\( \% \) 높은 처리량을 제공한다.</li> <li>네트워크 상태가 'Normal'에서 'Bad'로 바뀌면 제안된 플랫폼은 더 나은 경로를 찾으려고 시도한다. 다른 AP, 즉 AP-2 나 AP-3 를 발견하면 그 중 더 나은 신호를 갖는 AP 로 동적으로 전환된다. 제안된 플랫폼은 균일한 시스템보다 대략 30\( \% \) 높은 처리량을 제공한다.</li> <li>네트워크 상태가 'Bad'에서 'Worst'로 변경되면 제안된 플랫폼은 글로벌 바인딩 적응을 요청한다. 이를 통해, MOM 및 CCM 은 서비스 사용자에게 더 많은 자원을 할당함으로서, 향상된 성능을 제공하게 된다.</li></ul> <p>한편, 그림 8은 사용자 수를 10 명으로 늘리면서, 파일 전송 시간을 비교하였다.</p> <p>기존 시스템과 제안하는 시스템에서의 파일전송 시간의 차이는 사용자 수가 증가함에 따라 증가한다는 것을 알 수 있나. 사용자 수가 10 명에 근접 할 때, 제안된 컴퓨팅 플랫폼은 약 25\( \% \) 더 짧은 전송시간을 제공한다. 예를 들어, 1(\(\mathrm{~GB}) \) 동영상 파일을 다운로드하기 위해서, 기존의 균일 플랫폼에서는 307(\(\mathrm{sec}) \) 가 소요되지만, 제안된 컴퓨팅 플랫폼은 단지 227(\(\mathrm{sec}) \) 이 소요된다.</p>
[ "네트워크 상태가 Normal에서 Bad로 변경되면 제안된 플랫폼은 어떻게 할까?", "네트워크 상태가 Normal에서 Bad로 변경되면 제안된 플랫폼은 어떻게 하지?", "네트워크의 상태가 Best에서 Good으로 변경되면 제안된 플랫폼은 어떻게 진행되는가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙 중에서 코드 속도\t2/3, 변조\t16-QAM 일때 문맥 규칙은 무엇인가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙 중에서 코드 속도 5/6, 신르가 6.18 ~ 7.73일때 문맥은 무엇인가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙 중, 코드 속도 3/4에서 문맥 규칙은 무엇인가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙에서 코드속도 5/6을 보면 문맥 규칙은 무엇인가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙 중에서 코드 속도 1/2, 변조 16-QAM, 신르 7.73 ~ 10.3일때 문맥 규칙은 무엇인가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙 중에서 코드 속도\t2/3일때 변조 규칙은 무엇인가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙 중에서 코드 속도 1/2, 변조 16-QAM일때 신르는 무엇인가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙 중에서 코드 속도 5/6, 변조 16-QAM일때 문맥 규칙은 무엇인가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙 중에서 코드 속도\t1/2일때, 신르 규칙은 무엇인가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙 중에서 코드 속도\t5/6, 변조 16-QAM일때 신르 규칙은 무엇인가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙에서 코드속도 5/6에 해당하는 신르는 무엇인가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙 중에서 코드 속도 3/4일때 신르 규칙은 무엇인가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙 중에서 코드 속도 3/4, 신르 5.17 ~ 6.18일때 문맥은 무엇인가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙 중에서 코드 속도\t1/4, 문맥은 가장 나쁜 일때 신르는 무엇인가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙 중에서 코드 속도 1/2일때 문맥 규칙은 무엇인가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙 중에서 코드 속도 2/3, 변조 16-QAM일때 신르는 무엇인가?", "표 2. 변조 및 코딩 매핑 규칙 중에서 코드속도가 3/4일때, 신르 규칙은 무엇인가?", "MOM과 CCM 은 서비스 사용자에게 더 많은 자원을 제공해줘 어떻게 하는가?", "네트워크 상태가 Good에서 Normal로 바뀌면 제안된 플랫폼은 어떻게 서비스 속도를 유지하려 노력하는가?" ]
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인공물ED
65-nm CMOS 공정을 이용한 MOM 캐패시터 설계 및 분석
<h1>Ⅲ. 제작 및 측정</h1> <p>설계된 MOM 캐패시터는 삼성 65-\(\mathrm{nm}\) CMOS 공정으로 제작되었다. 그림 3은 제작된 MOM 캐패시터의 사진을 나타낸다. 캐패시터의 S-파라미터는 온칩 프로빙 환경에서 HP E8364B DC-to-\(50 \mathrm{GHz} \) 회로망 분석기(Network analyzer)로 측정되었다. 온칩 open-short 패턴을 이용하여 프로빙 패드 및 feed line을 de-embedding 함으로써 측정 기준면을 캐패시터 양단으로 이동시켰다. 측정된 S-파라미터를 그림 4에 나타난 등가회로 모델에 피팅함으로써 각 소자 파라미터를 추출하였으며, 이를 통해 캐패시터 밀도, 자기 공진 주파수 (SRF), 품질계수를 추출하였다. 그림 5는 0~50\( \mathrm{GHz} \) 대역에서 HPP-1, VPP 그리고 PW 구조에 대한 등가회로 모델링의 결과를 각각 보여준다. 측정 값, 모델링 값, 그리고 EM-시뮬레이션 값이 서로 잘 일치함을 보여준다.</p> <p>제작된 MOM 캐패시터들의 성능은 표 1에 정리되어 있다. HPP 구조의 경우, HPP-1에서 HPP-3으로 갈수록, 즉 더 많은 수의 메탈레이어를 사용할수록 큰 캐패시턴스 밀도를 갖는 것이 확인되었다. HPP-3 구조는 최대 \( 0.76 \mathrm{fF} / \mathrm{um}^{2} \)의 캐피시턴스 밀도를 나타내었다. 한편, VPP 구조는 기존의 연구 결과와는 달리 상대적으로 낮은 \( 0.27 \mathrm{fF} / \mathrm{um}^{2} \)의 캐패시터 밀도를 나타내었다. 이는 본 연구에 사용된 공정의 대부분 메탈레이어에서 \( t_{o x} \)가 \( S_{\min } \)보다 작기 때문이다. 마지막으로, 수평 필드와 수직 필드를 동시에 활용한 PW 구조에서는 \( 0.88 \mathrm{fF} / \mathrm{um}^{2} \)의 가장 높은 캐패시턴스 밀도를 나타내었다. 본 공정에서 제공하는 MIM 캐패시터의 밀도가 \( 1.2 \mathrm{fF} / \mathrm{um}^{2} \) 인 점을 고려했을 때, HPP-3나 PW 구조의 MOM 캐패시터가 약간의 밀도 저하를 감수하는 대신 밀리미터파 대역에서 저비용, 저손실 소자로 사용될 수 있음을 알 수 있다.</p> <p>한편, 표 1에서 품질계수 (@ 10 \(\mathrm{GHz} \))와 자기 공진 주파수 측면에서 보면, HPP-3가 상대적으로 많이 불리해 보인다. 하지만 이는 본 연구에서 제작된 HPP-3의 캐피시턴스 \( (C=480 \mathrm{fF}) \)가 다른 구조에 비해 상대적으로 큰 것에 기인한다. 품질계수와 자기 공진 주파수는 각각 C와 \( \sqrt{C} \)에 반비례하므로, 동일하게 작은 캐패시턴스로 제작되었다면 그만큼 더 향상된 성능을 나타낼 것으로 보인다.</p>
[ "MOM 캐패시터는 어떻게 제작되었는가?", "어떻게 MOM 캐패시터가 제작되었지", "어떻게 각 소자 파라미터를 추출하며, 이를 통해 캐패시터 밀도, 자기 공진 주파수 (SRF), 품질계수를 추출하였는가?", "캐패시터의 S-파라미터는 어떻게 측정되었는가?", "어떻게 측정 기준면을 캐패시터 양단으로 이동시켰는가?", "어떻게 헤야 큰 캐패시턴스 밀도를 갖는가?", "큰 캐패시턴스 밀도를 어떤 방법으로 가질 수 있지?" ]
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PMN-PZT/Ni 자기-전기 복합체에서 단결정 압전 모드에 따른 자기장 감도 특성
<h2>3.3 자기장 감도 특성</h2><p>31,32, 그리고 36 모드의 압전 모드를 가지는 압전 단결정이 적용된 자기-전기 복합체를 비공진 주파수 \( (1 \mathrm{kHz}) \) 의 조건에서 자기장 감지 한계를 측정하였다. Fig. 4의 비공진상태에서의 자기-전기 결합특성 그래프에서 각각의 압전 모드에 따라 자기-전기 결합 계수가 최댓값이 되는 DC 자기장을 DC 바이어스 필드로 가해주고 AC 자기장의 크기를 변화시키며 복합체에서 발생되는 자기-전기 결합 전압을 측정하였다. 인가된 AC 자기장의 크기에 따라 모든 복합체에서 발생되는 전압은 선형의 관계를 가지는 것을 확인 할 수 있다. 이 기울기는 자기-전기 결합 계수에 대응하는 값으로써, 31모드의 기울기가 상대적으로 완만함은 앞서 Fig. 4의 자기-전기 결합계수가 상대적으로 낮은 것과 일치하는 결과이다. 인가 자기장의 강도가 미세해짐에 따라 발생하는 전압의 선형성이 없어지기 시작하며, 이 때의 자기장 의 강도를 복합체의 감지 한계로 판단할 수 있다. 그 결과, Fig. 6 (b)에 확대 도시한 바와 같이, 비공진 조건에서 36 모드의 자기-전기 복합체는 \( 2 \mathrm{nT} \) 의 자기장까지 감지할 수 있는 감지 한계를 가지는 반면, 31,32 모드의 복합체는 \( 5 \mathrm{nT} \) 까지의 자기장을 감지할 수 있는 감지 한계를 가지는 것으로 확인되었다. 일반적으로 사용되고 있는 자기장 센서들의 감도와 비교해 보았을 때, 홀 효과를 이용한 자기 센서 대비 우수한 감지 한계를 가지고 있을 뿐만 아니라 search coil 등의 고성능 자기 센서 등 과 유사한 자기장 감도를 가지는 것을 확인할 수 있다. 따라서, \( \mathrm{Ni} \) 판과 PMN-PZT 압전 단결정을 이용한 자기-전기 복합체는 자기장 센서로서 활용되기에 충분한 잠재력을 가지고 있는 것으로 기대되어진다.</p>
[ "비공진 조건에서 31, 32 모드의 복합체의 감지 한계 값은 \\( 5 \\mathrm{nT} \\)이 맞아?", "인가된 AC 자기장의 크기에 따라 모든 복합체에서 발생되는 전압은 어떤 관계를 가져?", "비공진 주파수의 조건이 뭐야?", "인가된 AC 자기장의 크기에 따라 모든 복합체에서 발새되는 전압은 선형관계를 가져?", "무엇의 크기를 변화시켜 복합체에서 발생되는 자기-전기 결합 전압을 측정해?", "일반적으로 사용된 자기장 센서들은 어떤 효과를 이용해?", "비공진 조건에서 31, 32 모드의 복합체의 감지 한계 값은 얼마야?", "기울기는 자기-전기 결합 계수에 대응하는 값이 맞아?", "기울기가 완만하다는 것은 무엇이 상대적으로 낮음을 의미해?", "기울기가 완만하다는 것은 자기-전기 결합 계수가 상대적으로 낮다는 것을 의미해?", "인가 자기장의 강도가 미세해짐에 따라 전압의 선형성이 없어지기 시작할 때 자기장의 강도를 복합체의 감지한계로 판단할 수 있어?", "인가 자기장의 강도가 미세해짐에 따라 발생하는 전압의 선형성이 없어지기 시작해?", "기울기는 무엇에 대응해?", "비공진 조건에서 36모드의 자기-전기 복합체의 감지 한계 값은 얼마야?", "\\( \\mathrm{Ni} \\) 판과 PMN-PZT 압전 단결정을 이용한 자기-전기 복합체는 어떤 자기 센서와 유사한 자기장 감도를 가져?", "왜 전압의 선형성이 없어지기 시작해?", "일반적으로 사용되는 자기장 센서들은 홀 효과를 이용하는게 맞아?", "\\( \\mathrm{Ni} \\) 판과 PMN-PZT 압전 단결정을 이용한 자기-전기 복합체는 search coil 등의 고성능 자기 센서 등 과 유사한 자기장 감도를 가지는게 맞아?", "인가 자기장의 강도가 미세해짐에 따라 전압의 선형성이 없어지기 시작할 때 자기장의 강도를 무엇으로 판단할 수 있어?", "비공진 조건에서 36모드의 자기-전기 복합체의 감지 한계 값은 \\( 2 \\mathrm{nT} \\)이 맞아?", "인가 자기장의 강도가 미세해짐에 따라 발생하는 무엇이 없어지기 시작해?", "무엇의 크기를 변화시켜 복합체에서 발생되는 자기-전기 결합 전압을 측정해?", "AC 자기장의 크기를 변화시켜 복합체에서 발생되는 자기-전기 결합 전압을 측정하는게 맞아?", "비공진주파수의 조건은 \\( 1 \\mathrm{kHz} \\)이 맞아?" ]
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PMN-PZT/Ni 자기-전기 복합체에서 단결정 압전 모드에 따른 자기장 감도 특성
<h1>3. 결과 및 고찰</h1><h2>3.1 압전 모드에 따른 압전 단결정의 특성</h2><p>본 연구에 사용된 압전 단결정 재료는 III세대 \( \mathrm{Mn} \) 이 도핑된 hard PMN-PZT 압전 단결정으로 고상 단결정 성장 방법을 통해 제작되었다. 동일한 조성의 단결정을 결정배향에 따라 성장, 가공후 사용되었으나 앞서 기술한바와 같이 압전 단결정의 특성은 모드에 따라 크게 달라질 수 있다. Table 1 에서 확인 할 수 있듯이, 면방향의 압전상수에 있어서 36 모드의 특성이 다른 모드에 비하여 우수한 것을 확인 할 수 있으므로, 우수한 ME 특성이 기대된다. 하지만 ME 결합특성은 압전 특성 뿐만 아니라 소재의 기계적 특성 (탄성 컴플라이언스) 등에도 좌우될 수 있음이 알려져 있다.</p><h2>3.2 자기-전기 결합 특성</h2><p>Fig. 3은 임피던스 분석기를 이용하여 3가지 압전 모드를 가지는 자기-진기 복합체의 진기적인 임피던스 스펙트럼을 분석한 결과이다. \( 50 \mathrm{kHz} \) 에서 \( 250 \mathrm{kHz} \) 의 넓은 주파수 대역에서 31 , 36 모드의 자기-전기 복합체는 단일 공진 스펙트럼을 가지지만 32 모드의 복합체는 근접한 2개의 공진 스펙트럼이 나타난 것을 확인할 수 있다. 측정된 전기적 공진 스펙트럼은 복합체의 형상 (특히 면 방향의 치수)에 의해 크게 좌우될 수 있기 때문에 센서의 적용에 있어서 특정 주파수의 공진 모드는 복합체의 형상 변경을 통하여 제어될 수 있다.</p><p>Fig. 4는 DC 바이어스 자기장의 변화에 따른 자기-전기 복합체들의 비공진(frequency=1 kHz, \( \mathrm{H}_{\mathrm{ac}}=1 \mathrm{Oe} \) )조건에서 측정한 자기-전기 결합 계수 \( \left(\alpha_{\mathrm{ME}}\right) \) 를 보여준다. 31 모드의 자기-전기 복합체에 비해 32,36 모드의 자기-전기 복합체가 우수한 자기-전기결합 특성을 가지며, 자왜 재료로 강자성의 \( \mathrm{Ni} \) 판을 사용하였기 때문에 자기장 변화에 따른 자기-전기 결합 특성이 약간의 이력 특성을 가지는 것을 확인할 수 있다. 이때 36,32 모드의 압전 단결정을 사용한 자기-전기 복합체는 \( 1.25 \mathrm{~V} / \mathrm{cm} \cdot \mathrm{Oe} \) 의 매우 우수한 자기-전기 결합 특성을 가지는 것으로 확인되었다.</p><p>자기-전기 복합체는 일반직인 압전 재료를 이용한 소자들과 마찬가지로 공진 모드에서 증폭된 자기-전기 결합 특성을 가질 수 있다. 공진 모드에서의 자기-전기 결합 특성을 확인하기 위하여 앞서 Fig. 3에서 측정된 주파수 범위와 동일한 주파수 대역인 \( 50 \mathrm{kHz} \) 에서 \( 250 \mathrm{kHz} \) 의 주파수 범위에서 자기-진기 결합 특성을 평가하였다. 앞서 Fig. 4 에서 설명한 바와 같이 자기-전기 복합체는 DC 바이어스 자기장의 크기에 따라 크게 달라질 수 있기 때문에 공진 모드의 자기-전기 결합 특성을 평가할 때 최대의 자기-전기 결합 특성이 나타나는 DC 바이어스 필드를 시료에 인가하였고, \( 0.001 \mathrm{Oe} \) 의 AC 자기장을 주파수에 변화를 주어가며 시료에 인가했을 때 발생되는 전기적인 신호를 측정하였다. 이렇게 얻어진 공진 모드에서의 자기-전기 결합 특성을 Fig. 5에 도시하였다.</p><p>Fig. 5 를 보면 36 모드의 복합체가 \( 157 \mathrm{kHz} \) 의 공진주파수에서 \( 9.26 \mathrm{~V} / \mathrm{cm} \cdot \mathrm{Oe} \) 의 공진모드 자기-전기 결합 계수를 나타내었다. 그 다음으로 32모드 복합체는 \( 178 \mathrm{kHz} \) 에서 \( 9.44 \mathrm{~V} / \mathrm{cm} \cdot \mathrm{Oe} \), 31 모드 복합체는 \( 234 \mathrm{kHz} \) 에서 \( 9.26 \mathrm{~V} / \mathrm{cm} \cdot \mathrm{Oe} \) 의 공진모드 자기-전기 결합 계수 값을 각각 나타내었다. 비공진 조건과는 달리, 공진 조건에서는 31, 32 , 그리고 36 모드의 자기-전기 복합체의 자기-전기 결합 계수 값이 거의 유사한 것을 볼 수 있다. 또한, Fig. 3과 5 를 비교해 보았을 때, 임피던스 스펙트럼의 반공진 주파수와 최대의 자기-전기 결합 계수 값인 공진 주파수의 위치가 일치하는 것을 확인할 수 있다. 일반적으로, 정압전 효과를 이용한 자기-전기 복합체는 반공진 주파수에서 최댓값의 정 자기-전기 결합 (Direct magnetoelectric coupling) 특성이 발생하는 것으로 알려져 있다.</p><p>하지만 31,36 모드의 자기-전기 복합체는 \( 50 \mathrm{kHz} \) 에서 250 \( \mathrm{kHz} \) 의 넓은 주파수 범위에서 단일 공진 스펙트럼이 나타나지만, 32 모드의 자기-전기 복합체는 동일한 주파수 범위에서 2개의 공진주파수가 거의 근접하게 나타났다. 이러한 32 모드 자기-전기 복합체의 다중 공진 스펙트럼은 좁은 주파수 대역에서 100 결정 방향의 공진 모드와 \( 0\overline{1} 1 \) 결정 방향의 공진 모드가 개별적으로 자기-전기 전압을 생성하기 때문이다. 정사각형의 모양을 가지는 32모드의 압전 단결정의 경우에는 이 두 개의 개별 공진 모드에 따라서, Torsional 공진 형상이 추가적으로 발생할 수 있음이 보고된 바 있다. 따라서, 이러한 다중 공진 스펙트럼은 특정 주파수에서 활용되는 자기장 센서로의 응용시에는 인접하는 공진 현상에 의해 자기장 감지 신호가 중첩되어 감도에 좋지 않은 영향을 미칠 수 있다.</p>
[ "정사각형 모양을 가지는 32 모드의 압전 단결정의 경우 두 개의 개별 공진 모드에 따라 Torsional 공진 형상이 추가적으로 발생할 수 있어?", "측정된 전기적 공진 스펙트럼은 무엇에 의해 크게 좌우될 수 있어?", "32,36 모드의 자기-전기 복합체는 자왜 재료로 강자성의 \\( \\mathrm{Ni} \\) 판을 사용한게 맞아?", "특정 주파수의 공진모드는 무엇을 통해 제어될 수 있어?", "자기-전기 복합체는 공진모드에서 증폭된 자기-전기 결합의 특성을 가질 수 있어?", "자기-전기 복합체는 무엇의 크기에 따라 크게 달라질 수 있어?", "공진 모드의 자기-전기 결합 특성을 평가할 때는 무엇을 시료에 인가해?", "자기-전기 복합체들의 비공진 조건은 (frequency=1 kHz, \\( \\mathrm{H}_{\\mathrm{ac}}=1 \\mathrm{Oe} \\) )이 맞아?", "특정 주파수의 공진 모드는 복합체의 형상 변경을 통해서 제어될 수 있어?", "32, 36모드의 자기-전기 복합체는 자왜 재료로 강자성의 \\( \\mathrm{Ni} \\) 판을 사용하였기에 자기장 변화에 따른 자기-전기 결합특성이 어떤 특성을 가져?", "특정 주파수의 공진 모드는 무엇을 통해서 제어될 수 있어?", "자기-전기 복합체는 공진 모드에서 어떤 특성을 가질 수 있어?", "측정된 전기적 공진 스펙트럼은 복합체의 형상에 의해 크게 좌우될 수 있어?", "자기-전기 복합체는 DC 바이어스 자기장의 크기에 따라 크게 달라질 수 있어?", "32, 36모드의 자기-전기 복합체는 자왜 재료로 강자성의 \\( \\mathrm{Ni} \\) 판을 사용하였기에 자기장 변화에 따른 자기-전기 결합특성이 약간의 이력 특성을 가져?", "공진 모드의 자기-전기 결합 특성을 평가할 때 얼마만큼의 주파수에 변화를 줘?", "36 모드의 복합체는 \\( 157 \\mathrm{kHz} \\) 의 공진주파수에서 얼마 만큼의 공진모드 자기-전기 결합 계수를 나타내?", "36,32 모드의 압전 단결정을 사용한 자기-전기 복합체는 \\( 1.25 \\mathrm{~V} / \\mathrm{cm} \\cdot \\mathrm{Oe} \\) 의 매우 우수한 자기-전기 결합 특성을 가지는게 맞아?", "36 모드의 복합체는 \\( 157 \\mathrm{kHz} \\) 의 공진주파수에서 \\( 9.26 \\mathrm{~V} / \\mathrm{cm} \\cdot \\mathrm{Oe} \\)의 공진모드 자기-전기 결합 계수를 나타내는게 맞아?", "32, 36 모드의 압전 단결정을 사용한 자기-전기 복합체의 자기-전기결합의 특성 크기는 어떻게 돼?", "31 모드 복합체는 \\( 234 \\mathrm{kHz} \\) 에서 얼마의 공진모드 자기-전기 결합 계수 값을 가져?", "31 모드 복합체는 \\( 234 \\mathrm{kHz} \\) 에서 \\( 9.26 \\mathrm{~V} / \\mathrm{cm} \\cdot \\mathrm{Oe} \\)의 공진모드 자기-전기 결합 계수 값을 가져?", "공진 모드의 자기-전기 결합 특성을 평가할 때 최대의 자기-전기 결합 특성이 나타나는 DC 바이어스 필드를 시료에 인가하는게 맞아?", "32모드 복합체는 \\( 178 \\mathrm{kHz} \\) 에서 \\( 9.44 \\mathrm{~V} / \\mathrm{cm} \\cdot \\mathrm{Oe} \\)의 공진모드 자기-전기 결합 계수 값을 나타내?", "자기-전기 복합체들의 비공진 조건이 뭐야?", "비공진 조건에서는 31, 32, 36 모드의 자기-전기 복합체가 나타내는 자기-전기 결합 계수 값이 매우 상이해?", "일반적으로 정압전 효과를 이용한 자기-전기 복합체는 언제 최댓값의 정 자기-전기 결합 특성이 발생해?", "32, 36모드의 자기-전기 복합체는 자왜 재료로 무엇을 사용했어?", "임피던스 스펙트럼의 반공진 주파수와 최대의 자기-전기 결합 계수 값을 의미하는게 뭐야?", "임피던스 스펙트럼의 반공진 주파수와 최대의 자기-전기 결합 계수 값을 의미하는게 공진 주파수의 위치가 맞아?", "32모드 복합체는 \\( 178 \\mathrm{kHz} \\) 에서 얼마의 공진모드 자기-전기 결합 계수 값을 나타내?", "2개 이상의 공진 스펙트럼을 가지는 공진 스펙트럼을 뭐라고 해?", "일반적으로 정압전 효과를 이용한 자기-전기 복합체는 반공진 주파수에서 최댓값의 정 자기-전기 결합 특성이 발생해?", "다중 공진 스펙트럼은 특정 주파수에서 활용되는 자기장 센서로 응용 시 무엇에 의해 자기장 감지 신호가 중첩될 수 있어?", "소재의 기계적 특성 중 탄성 컴플라이언스는 ME 결합 특성에 영향을 줄 수 있어?", "2개 이상의 공진 스펙트럼이 나타나는 것을 다중 공진 스펙트럼이라고 해?", "31, 36 모드의 자기-전기 복합체의 단일 공진 스펙트럼은 좁은 주파수 대역에서 100결정 방향의 공진모드와 \\( 0\\overline{1} 1 \\) 결정 방향의 공진 모드가 개별적으로 자기-전기 전압을 생성해?", "32 모드 자기-전기 복합체의 다중 공진 스펙트럼은 좁은 주파수 대역에서 100결정 방향의 공진 모드와 \\( 0\\overline{1} 1 \\) 결정 방향의 공진 모드가 개별적으로 자기-전기 전압을 생성해?", "정사각형 모양을 가지는 32 모드의 압전 단결정의 경우 두 개의 개별 공진 모드에 따라 어떤 형상이 추가적으로 발생할 수 있어?", "다중 공진 스펙트럼은 특정 주파수에서 활용되는 자기장 센서로 응용 시 인접하는 공진 현상에 의해 자기장 감지 신호가 중첩될 수 있어?", "ME 결합특성에 영향을 줄 수 있는 소재의 기계적 특성에는 무엇이 있어?", "본 연구에 사용된 압전 단결정 재료는 무엇이 도핑되었어?", "본 연구에 사용된 압전 단결정 재료는 III세대 \\( \\mathrm{Mn} \\) 이 도핑된 hard PMN-PZT 압전 단결정은 무슨 방법으로 제작되었어?", "동일한 조성의 단결정을 무엇에 따라 성장/가공 후 사용되었어?", "동일한 조성의 단결정을 결정배향에 따라 성장/가공 후 사용한게 맞아?", "면방향의 압전상수에 있어 35모드의 특성이 다른 모드에 비해 우수한 것을 확인할 수 있을 때, 무엇의 우수한 특성이 기대돼?", "ME 결합특성은 압전 특성 외 어떤 특성에 의해서도 좌우될 수 있어?", "ME 결합특성은 소재의 기계적 특성 외 어떤 특성에 의해서 좌우될 수 있어?", "ME 결합 특성은 압전 특성 외 소재의 기계적 특성에 의해서도 좌우될 수 있어?", "넓은 주파수 대역의 범위는 얼마야?", "넓은 주파수 대역의 범위는 \\( 50 \\mathrm{kHz} \\) 에서 \\( 250 \\mathrm{kHz} \\)이 맞아?", "넓은 주파수 대역에서 31, 36 모드의 자기-전기 복합체는 단일 공진 스펙트럼을 가지는게 맞아?", "넓은 주파수 대역에서 32 모드의 복합체는 어떤 스펙트럼이 나타나?", "넓은 주파수 대역에서 32 모드의 복합체는 근접한 2개의 공진 스펙트럼이 나타나는게 맞아?", "본 연구에 사용된 압전 단결정 재료는 III세대 \\( \\mathrm{Mn} \\) 이 도핑된 hard PMN-PZT 압전 단결정으로 제작된게 맞아?", "공진 모드의 자기-전기 결합 특성을 평가할 때 \\( 0.001 \\mathrm{Oe} \\) 의 AC 자기장을 주파수에 변화를 주어가며 전기적 신호를 측정하는게 맞아?", "넓은 주파수 대역에서 31, 36 모드의 자기-전기 복합체는 어떤 스펙트럼을 가져?", "본 연구에 사용된 압전 단결정 재료는 III세대 \\( \\mathrm{Mn} \\) 이 도핑된 hard PMN-PZT 압전 단결정은 고상 단결정 성장 방법으로 제작된게 맞아?", "면방향의 압전상수에 있어 35모드의 특성이 다른 모드에 비해 우수한 것을 확인할 수 있을 때, 우수한 ME의 특성이 기대되는게 맞아?", "ME 결합특성은 소재의 기계적 특성 외 압전 특성에 의해서도 좌우될 수 있어?" ]
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PMN-PZT/Ni 자기-전기 복합체에서 단결정 압전 모드에 따른 자기장 감도 특성
<h1>1. 서 론</h1><p>자기-전기(ME; Magnetoelectric) 복합체는 자왜 재료와 압전 재료의 계면 결합을 이용하는 복합체로 자기장과 전기장에 모두 반응하는 특성을 가지고 있다. 자기장에 노출되었을 때는 복합체로부터 전기적 전압이 발생하고 전기장에 노추출되었을 때는 복합체의 자기적 특성이 변화한다. 이러한 자기전기 복합체는 전류 센서, 에너지 하베스터 등 여러 응용 분야에 활용될 수 있 을 것으로 기대되고 있으며, 그 중, 뛰어난 자기장 감도 특성으로 DC, AC 자기장 센서로 활용에 많은 주목을 받고 있다.</p><p>높은 자기-전기 결합 특성을 갖는 자기-전기 복합체를 제작하기 위해서는 복합체를 구성하는 자왜 재료와 압전 재료 간의 계면 결합이 최적화되어야 한다. 자기-전기 결합 특성은 일반적으로 자기-전기 결합 계수의 측정을 통해 이루어진다. 자기-전기복합체는 입자상 복합체, 섬유상 복합체, 판상 복합체, 기타 나노 구조를 활용한 복합체 등 여러가지 구조 형태로 구성될 수있으며, 복합체의 구조에 따라 자기-전기 결합 특성은 큰 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 입자상 복합체 구조의 경우, 두 종류의 상 계면 사이에 전달되는 비이상적 변형 및 높은 전류 누설이 발생하여 자기-전기 결합 효과가 크지 않으며, 공정상의 변수에 의해서 특성이 큰 변화를 가질 수 있는 것으로 알려져 있다. 반면, 2-2 복합체로 알려진 판상형 복합체 구조의 경우,자왜, 압전 재료 상의 고유한 전기적, 기계적 특성을 간직할 수 있으며, 에폭시 등 계면 결합 재료에 의해 쉽게 결합이 가능하여 제작이 편리하며, 누설 전류에 의한 압전체에서의 분극 열화가 없기 때문에 높은 자기-전기 결합 효과를 구현할 수 있다. 따라서 자기-전기 복합체의 형태에 따른 자기-전기 결합 특성을 비교해보면 판상형 복합체 구조로 제작된 복합체에서 일반적으 로가장 높은 자기전기 계수를 가지는 것으로 보고되고 있다.</p><p>또한 높은 자기-전기 견합 특성을 갖기 위해서는 재료 자체가 우수한 자왜 및 압전 계수를 가져야 한다. 압전재료에는 세라믹, 폴리머, 단결정 압전 재료가 있는데 일반적으로 많이 사용되고 있는 세라믹 압전 재료는 폴리머 압전 재료에 비해 전기-기계 결합 계수가 크다는 장점이 있지만 폴리머에 비해 탄성 계수가 커서 큰 변형에서는 취성으로 인해 파괴가 쉽게 일어나는 단점이 있다. 반면, 폴리머 압전 재료는 유연하기 때문에 큰 변형에서 사용할 수는 있으나 전기-기계 견합 계수가 작다는 단점을 가진다. 한편, 단결정 압전 재료는 높은 전기-기계 결합 계수를 가지며, 단결정을 가공하는 결정 방향에 따라 나타나는 다양한 압전 모드에 의해 다양한 설계가 가능하다. 즉, 동일한 조성의 재료를 사용하더라도 압전 특성의 결정학적 이방성으로 인해 압전 모드에 따라 특성 값의 큰 변화가 관찰되므로, 압전 단결정의 압전 모드를 효과적으로 사용할 경우 높은 자기-진기 결합 특성을 유도할 수 있다.</p><p>Fig. 1은 능면정계 (rhombohedral structure) 결정 구조를 가지는 압전 단결정의 결정 배향 방향에 따른 압전모드를 나타낸 것이다. 33모드의 경우 단결정의 특성이 등방성을 가지기 때문에, 분극 방향과 변형이 발생하는 방향이 일치한다. 그리고 31,32 ,그리고 36 모드의 경우 이방성 특성를 가지며, 모두 동일한 방향으로 전기장이 인가되지만, 변형이 발생하는 방향에 따라 다른 압전 계수, 기계적 품질계수, 그리고 탄성 컴플라이언스 값의 차이가 발생하게 된다. 이러한 압전 단결정의 고유한 압전모드를 자기-전기 복합체에 적용하게 되면 압전 모드에 따라 자기-전기 결합 특성에서도 차이가 발생할 수 있다.</p><p>본 연구에서는 자웨 재료로는 \( \mathrm{Ni} \) 금속, 압전 재료로 \( \mathrm{Pb}\left(\mathrm{Mg}_{1 /}\right. \)\( \left.{ }_{3} \mathrm{Nb}_{2 / 3}\right) \mathrm{O}_{3}-\mathrm{Pb}(\mathrm{ZrTi}) \mathrm{O}_{3} \) (PMN-PZT) 단결정을 이용하여 판상형 구조의 자기-전기 복합체를 제작하였다. 앞서 언급한 바와 같이 압전 단결정 재료는 결정의 가공 방향에 따라서 압전 모드를 변화시킬 수 있는 특성을 가지기 때문에 압전 단결정의 결정 배향 방향에 따른 가공을 통하여 31,32 , 그리고 36모드 압전 단결정을 제작한 후, 판상형 구조의 자기-전기 복합체에 적용하였고, 압전 단결정의 압전 모드에 따른 자기-전기 결합 특성을 분석하고, 자기장 센서로의 활용을 위한 자기장 감도 특성을 평가하였다.</p>
[ "압전 및 자왜 재료의 계면 결합을 이용하는 복합체가 무슨 복합체야?", "자기전기 복합체가 자기장에 노출되었을 때는 어떤 현상이 일어나?", "자기 전기 복합체가 자기장에 누출되었을 때는 복합체로부터 무엇이 발생하는가?", "자기 전기 복합체는 전기장에 노출됐을 때는 복합체의 무엇이 변화하는가?", "자기 전기 복합체가 높은 결합 특성을 갖기 위해서는 무엇이 최적화되어야 하는가?", "입자산 복합체 구조가 자기 전기 결합 효과가 크지 않은 이유가 뭐야?", "세라믹 압전 재료는 폴리머 압전 재료에 비해 어떤 계수가 큰거야?", "자기전기 복합체 중 일반적으로 가장 높은 자기전기 계수를 가지는건 어떤 구조야?", "자기전기 복합체는 자기장과 전기장 중 전기장에만 반응하는 특성을 가지고 있어?", "자기전기 복합체가 자기장에 노출됐을 때는 복한체의 자기적 특성이 변화해?", "자기전기 복합체의 자기전기 결합 특성은 복합체의 구조에 많은 영향을 받니?", "입자상 복합체 구조는 공정상의 변수가 특성에 큰 영향을 끼치니?", "판상형 복합체 구조로 제작된 복합체는 가장 낮은 자기전기 계수를 가지니?", "단결정 압전 재료는 전기기계 결압 계수가 낮아?", "세라믹 압전 재료는 폴리머 압전 재료에 비해 전기기계 결합 계수가 낮아?", "입자상 복합체 구조는 자기전기 결합 효과가 크니?", "압전 및 자왜 재료 상의 고유한 전기, 기계적 특성을 판상형 복합체 구조에서는 가지니?", "유연한 폴리머 압전 재료는 전기-기계 결합계수가 크니?" ]
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PMN-PZT/Ni 자기-전기 복합체에서 단결정 압전 모드에 따른 자기장 감도 특성
<h1>2. 연구 방법</h1><h2>2.1 ME 복합체 제작 방법</h2><p>본 연구에서 사용된 압전 재료는 III세대 hard PMN-PZT 압전 단결정(CPSC-SCM1, Ceracomp, Korea)으로 고상 단결정 성장(Solid-state Single Crystal Growth; SSCG) 방법을 통해 제작 되었다. 진동을 가했을 때 발생되는 결정의 전기 및 기계적 손실을 줄이기 위해 \( \mathrm{Mn} \) 을 첨가하여 높은 기계적 품질 계수를 가지게 함과 동시에 유전 손실을 최소화하였다. 단결정의 제조 과정은 앞서 문헌들을 통하여 확인할 수 있다. 압전 단결정은 성장 후 기계적 가공을 통하여 \( 10 \times 10 \times 0.5 \mathrm{~mm}^{3} \) 의 평판 형상으로 가공하였다. 자왜 재료로는 \( \mathrm{Ni} \) 판 \( (99.5 \% \), W05E042, Alfa Aesar, MC)을 사용하여 자기-전기 복합체를 제작하였다. \( \mathrm{Ni} \) 판은 압전 단결정과 동일한 면적인 \( 10 \times 10 \times 0.25 \mathrm{~mm}^{3} \) 로 와이어 방전 가공을 통해 절단하여 사용하였다. 그리고 압전 단결정의 결정 배향 방향에 따른 효과를 비교해보기 위해 31,32 ,그리고 36모드의 압전 단결정을 절단한 \( \mathrm{Ni} \) 판 사이에 넣고 에폭시 접착제 (DP460,3M,MN) 를 이용하여 적층하였다.</p><p>그 후, 강한 계면 결합을 위해 60도의 오븐에서 24 시간 동안 경화시켜 주었다. 제작된 ME 복합체들의 접착층의 두께는 약 \( 10 \mu \mathrm{m} \) 정도였다. Fig. 1은 (a) PMN-PZT 압전 단결정들의 사진과 (b) 실제로 제작된 Ni/PMN−PZT/Ni 자기-전기 복합체의 단면 사진이다.</p><h2>2.2 특성 평가 방법</h2><p>단결정 및 자기-전기 복합체의 임피던스 스펙트럼을 임피던스 분석기 (E4990A, KEYSIGHT, SC) 로 측정하여 단결정의 압전 특성과 자기-전기 복합체의 공진 거동을 측정했다. DC 바이어스 자기장 \( \left(\mathrm{H}_{\mathrm{dc}}\right) \) 과 중첩된 AC 자기장 \(\left(\mathrm{H}_{\mathrm{ac}}\right) \) 은 Lock-in 증폭기 (SR865A, Stanford Research Systems, SC)에서 발생된 sine형 파형을 Hi-speed bipolar 증폭기(HSA4011, NF corporation, Japan)를 거처 증폭시킨 후, 헬름홀츠 코일 (M125-1AH, MMSTech CO., Korea)을 통하여 셈플에 인가하였다. DC 전자석(KRTech, Korea)을 헬름홀츠 코일의 사이에 베치하여 샘플에 DC 자기장 바이어스를 변화시켰다. 복합체 샘플의 자기-진기 견합 특성은 복합체 샘플의 전기-기계적 공진 조건과 비공진 조건 \( (1 \mathrm{kHz}) \) 에서 측정하여, 주파수에 따른 자기-전기 결합 특성을 분석하였다. 자기-전기 복합체의 자기장 감도를 측정하기 위해 샘플을 혤롬홀츠 코일 내부에 위치시킨 뒤, 최대의 자기-전기 결합 특성을 보이는 DC 바이어스 자기장을 영구자석을 통헤 인가하여 AC 자기장의 크기 변화에 따른 발생 전압을 Lock-in 증폭기를 통하여 측정하였다. 이 때, 외부 자기장과 전기장의 노이즈를 최소화 하기 위해 헬름홀츠 코일과 측정 복합체는 Faraday case와 자기장 쉴드 박스 내부에 배치하였다. Fig. 2는 자기장 감도 측정 장비의 개략도를 나타낸 것이다.</p>
[ "자기장들을 증폭시킨 뒤 무엇을 통해 샘플에 인가했어?", "압전 단결정의 결정 배향 방향에 따른 효과를 확인해보기 위해 어떻게 했는가?", "해당 연구에서 사용된 압전 재료는 뭐야?", "해당 연구에서 사용된 압전재료는 어떤 방법으로 제작되었어?", "이번 연구에서 사용된 압전 재료에 진동을 가했을 때 발생되는 전기, 기계적 손실을 줄이기 위해 어떤 물질을 첨가했어?", "자기전기 복합체를 제작하기 위해 자왜 재료로는 무엇을 사용했어?", "Ni핀을 절단하기 위해 어떤 가공법을 사용했어?", "압정 단결정을 Ni 판 사이에 넣고 무엇을 이용해 적층했어?", "단결정 및 자기전기 복함페의 임피던스 스펙트럼을 측정하기 위해 어떤 분석기를 사용했어?", "해당 연구에서 사용된 압전 재료에는 Mg를 첨가하여 높은 기계적 품질 계수를 가지게 했다.", "단결정과 Ni판을 적층하기 위해 구조용 접착제를 사용하였다.", "임피던스 스펙트럼을 측정하기 위해 임피던스 분석기를 측정하였다.", "높은 기계적 품질 계수를 가지기 위해 첨가된 것은 무슨 물질이야?", "자왜 재료로 어떤 소재의 판을 사용하였는가?", "높은 기계적 품질 계수를 얻고 유전 손실을 최소화하기 위해 어떻게 했는가?", "자기전기 복합체의 자기장 감도를 측정하기 위해 어떻게 했는가?", "외부 자기장과 전기장에 대해 발생하는 노이즈를 감소시키기 위해 어떻게 했는가?", "압정 단결정을 어떤 형상으로 기계적 가공했어?", "자기전기 복합체의 자기장 감도 측정을 위해 샘플을 헬롬홀츠 코일 외부에 위치시켰니?" ]
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인공물ED
PMN-PZT/Ni 자기-전기 복합체에서 단결정 압전 모드에 따른 자기장 감도 특성
<h1>4. 결 론</h1><p>본 연구에서는 \(\mathrm{Ni}\)판과 PMN-PZT 압전 단결정을 사용하여 판상 구조의 자기-진기 복합체를 제작하였다. 압전 단결정의 결정 배향 방향에 따른 다양한 압전 모드를 사용한 자기-전기 복합체를 제작하여 자기-전기 특성과 자기장 감지 한계 특성을 비교하였다. 비공진 조건에서는 32,36 모드의 자기-전기 복합체가 31 모드의 복합체에 비해 우수한 자기-전기 결합 특성을 나타내었으나, 공진 조건에서는 모두 유사한 자기-전기 결합 특성 값을 나타내었다. 또한 비공진 조건 \( (1 \mathrm{kHz}) \) 에서 단결정의 압전 모드에 따른 자기장 감지 한계를 측정해본 견과, 36 모드가 최대 2 \( \mathrm{nT} \) 까지의 자기장을 감지할 수 있는 우수한 자기장 감지 한계를 가졌으며, 31,32 모드는 동일하게 최대 \( 5 \mathrm{nT} \) 까지의 자기장을 감지할 수 있는 한계를 나타내었다. 이러한 자기장 감지 한계는 일반적으로 사용되고 있는 자기장 센서들의 감도와 비교해보았을 때, Search coil 등의 고성능의 자기 센서들과 유사한 정도의 감지 한계를 가지는 것으로 확인되었다. 따라서 PMN-PZT 단결정과 \( \mathrm{Ni} \) 을 이용한 판상 구조의 자기-전기 복합체는 앞에서 언급한 고감도 센서들의 대체 방안으로 큰 잠재력을 가지고 있다고 기대된다.</p>
[ "어떤 조건에서 모두 유사한 자기-전기 결합 특성 값을 나타내었지?", "본 연구에서는 판상 구조의 자기-진기 복합체를 만들 때 뭘 사용했어?", "본문은 무엇을 통해 판상 구조 자기 진기 복합체를 만든거야?", "다양한 압전 모드를 사용한 자기-전기 복합체를 만들어서 어떤 특성을 비교했어?", "어느 조건에서 32,36 모드의 자기-전기 복합체가 31 모드의 복합체에 비해 더 나았어?", "비공진 조건 \\( (1 \\mathrm{kHz}) \\) 에서 단결정의 압전 모드에 따른 자기장 감지 한계를 측정해본 견과, 36 모드가 최대 얼마까지의 자기장을 감지할 수 있는 우수한 자기장 감지 한계를 가졌지?" ]
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인공물ED
조합분음기호에 의한 영어 발음기호의 컴퓨터 입력방법에 관한 연구
<h1>Ⅲ. 조합분음기호에 의한 영어 발음기호 입력</h1><h2>1. 조합분음기호의 도입 배경</h2><p>영어 발음기호를 입력하기 위해 필요한 글자 수는 모음변화종류를 고려하면 식 (1)과 같이 나타낼 수 있다.</p><p>\( n_{\text{char}}=n_{v} \times T+n_{c}+n_{s} \)<caption>(1)</caption>여기서,<ul><li>\( n_{\text {char}} \) : 글자 수</li><li>\( n_{v} \) : 모음 수</li><li>\( T \) : 모음 변화 종류 수</li><li>\( n_{c} \) : 자음 수(반모음, 약한 발음 포함)</li><li>\( n_{s} \) : 특수문자 수</li></ul>이다. 앞서 표 1에서, 자음과 반모음기호 그리고 자주 사용되는 약한 발음 4자를 포함해 \( n_{c}=27 \), 모음기호 \( n_{v} \)는 11, 특수문자기호 \( n_{s} \)는 18이므로 이를 대입하면 식 (1)은 다음과 같이 표현할 수 있다.</p><p>\( n_{\text{char}}=11 \times T+44 \)<caption>(2)</caption></p><p>그런데, 영어 발음기호의 쉽고 빠른 입력을 위해 영문이나 한글 입력과 동일한 방법으로 입력하려면 자판에 발음기호를 직접 할당해야 하는데, 키보드의 shift 기능을 이용하면 한 키로 2개 문자를 입력할 수 있으므로, 필요한 키 개수는 식 (3)과 같이 표현할 수 있다.</p><p>\( n_{\text{key}}=\frac{n_{\text {char }}}{2}=\frac{11 \times T}{2}+22 \)<caption>(3)</caption></p><p>단, 여기서 약한 자음용 기호는 최소로 포함했으므로 식 (3)은 최소 키 개수가 된다. 예를 들어, 2단계 강세로 발음기호를 표현하려면 일반모음, 2단계 강세, 이탤릭체의 4종류가 필요하므로 \( T=4 \)로서 최소 44개 키가 필요하며, 컴퓨터 키보드(IBM-PC용 기준)의 특수키를 제외한 일반 키는 47개이므로 이를 수용할 수 있다. 같은 방법으로 3단계 강세, 4단계 강세, 그리고 기타 조합기호까지 고려하면 표 4와 같이 47개를 넘어서므로 키보드에서 이를 수용할 수 없다.</p><p>따라서 제한된 개수의 키를 이용해 많은 모음변화 종류를 포함하는 발음기호의 입력을 위해 조합분음기호(Combining Diacritical Mark)의 구성을 고려할 수 있는데, 예를 들어 조합분음기호 [']와 발음기호 [a]를 나란히 입력하면 실제 표시는 그림 2와 같이 두 글자가 겹쳐 나타나므로 이 같은 조합에 의해 발음기호를 입력하는데 필요한 키 개수를 크게 줄일 수 있으며, 사용하는 키 개수가 적어짐에 따라 입력속도도 더욱 향상될 수 있다.</p><table border><caption>표 4. 모음 종류별 소요 키 개수</caption><tbody><tr><td>종 류</td><td>키 개수</td></tr><tr><td>키보드 키 개수</td><td>47</td></tr><tr><td>2단계 강세 ( \( T=4 \) )</td><td>44</td></tr><tr><td>3단계 강세 ( \( T=5 \) )</td><td>49.5</td></tr><tr><td>4단계 강세 ( \( T=6 \) )</td><td>55</td></tr><tr><td>4단계 강세 + 조합기호 ( \( T=8 \) )</td><td>66</td></tr></tbody></table><p>조합분음기호를 사용할 때 소요되는 키 개수는 기본 키 개수에 조합문자를 입력할 키 개수가 포함돼야 하는데, 이때 이탤릭체는 조합에 의한 것이 아니므로 별도로 입력하면 모음 개수의 2배가 필요하고, 조합문자 입력 키는 일반모음과 이탤릭체의 경우가 생략되므로 식 (4)와 같이 나타낼 수 있다.</p><p>\( n_{\text {char}}=n_{v} \times 2+n_{c}+n_{s}+T-2 \)<caption>(4)</caption></p><p>식 (4)에 앞서 표 1의 \( n_{c}=27 \), \( n_{v}=11 \), \( n_{s}=18 \)을 대입하여 얻은 글자수를 키보드의 shift 기능을 이용해 입력할 때 소요되는 최소 키 개수는 다음과 같다.</p><p>\( n_{\text{key}}=\frac{T}{2}+32 \)<caption>(5)</caption></p><p>식 (5)를 이용하면 IBM-PC 키보드의 47개 키를 이용해 입력할 수 있는 최대 모음종류는 다음과 같다.</p><p>\( \begin{aligned} n_{\text{key}}=32+\frac{T}{2}=47 \\ \therefore T=30 \end{aligned} \)</p><p>즉, 조합분음기호를 이용할 경우 IBM-PC 키보드를 이용하면 최대 30가지 종류의 모음조합이 가능하다.</p><p>식 (3)과 식 (5)를 이용해 모음종류에 따른 소요 키 개수를 시뮬레이션하면 그림 3과 같은 결과를 얻을 수 있으며, 조합분음기호를 사용하면 모음 종류의 증가에 따른 키 개수는 크게 증가하지 않음을 알 수 있다.</p><h2>2. 조합분음기호의 적용</h2><p>조합분음기호는 일반 글자체와 구성법이 다르며, 그 구성에 따라 2가지 형태를 고려할 수 있다.</p><h3>가. 일반 글자체의 구성</h3><p>일반 글자체(font)는 그림 4(a)와 같이 제 1상한에 글꼴이 차지할 글자 폭을 설정해 구성하며, 이를 연속으로 나열하면 그림 4(b)와 같이 각 글자들이 자신의 글자 폭 만큼 공간을 차지하며 오른쪽으로 진행한다.</p><h3>나. 전방 기호형 조합분음기호</h3><p>글자 구성 시 조합분음기호의 글자 폭을 0으로 설정하면 이 글자가 화면에 표시된 후 위치가 진행되지 않아 다음에 입력되는 글자는 동일한 위치에 겹쳐 그림 5(b)와 같은 글자가 형성되는 전방 기호형이 구성된다.</p><h3>다. 후방 기호형 조합분음기호</h3><p>조합분음기호를 그림 6(a)와 같이 제 2상한에 위치시키고 정상적인 글자 폭으로 설정해 작성하면 글자 폭은 음수로 작용하며, 그림 6(b)와 같이 모음을 입력한 후 이 기호를 입력하면 글자의 위치는 역방향으로 진행해 먼저 입력된 문자 자리에 글자가 겹쳐 나타나는 후방 기호형이 구성된다.</p><h3>라. 후방 기호형의 문제점</h3><p>이상의 전방 기호형이나 후방 기호형을 일반적인 문장 위치에 사용할 때는 동일한 효과를 나타내지만, 내용을 입력 중인 라인의 끝점에 도달했을 경우 후방 기호형은 모음 문자를 먼저 입력해 이 문자가 표시되면 커서는 이미 다음 줄로 이동하나, 이후에 입력되는 조합분음기호는 현재 커서의 왼쪽인 윗 라인의 마지막에 표시돼야 하므로 프로그램에 따라 오류 발생의 소지가 있다. 따라서 본 논문에서는 전방 기호형 조합분음기호를 사용 대상으로 한다.</p><h2>3. 자판 배치</h2><p>4단계 강세와 2가지 조합기호를 표시하려면 그림 7과 같은 6종류의 조합분음기호가 필요하다.</p><p>발음기호의 자판 배치 시, 입력속도의 향상과 사용자의 편의성을 위해 이미 익숙해진 기존의 영문 자판 배열을 이용할 수 있는데, 그림 7의 조합분음기호는 그림8과 같은 규칙에 의해 할당한다.</p><p>모음 문자 [a], [e], [u], [i], [o]는 기존 영문 자판의 키를 이용하며 나머지 문자는 그림 9와 같은 규칙에 의해 할당한다.</p><p>Shift와 함께 누르는 키에는 약한 자음용 이탤릭체를 최대한 배치한다.</p><p>이상과 같은 사항들을 적용한 글자체 분포를 표 5에나타냈으며, 여기서 한 블록 내의 왼쪽은 키보드의 키를, 중앙은 그 키를 눌렀을 때, 오른쪽은 Shift 키를 누른 상태에서 눌렀을 때를 나타낸 것이고, 어둡게 표시한 부분은 조합분음기호를 뜻한다.</p>
[ "영어 발음기호 입력하는 과정에서 필요한 글자 수를 모음변화종류를 고려하여 어떻게 나타낼 수 있는가", "조합분음기호 [']와 발음기호 [a]를 함께 입력했을 때 실제로 어떻게 표시되는가", "표 4에서, 컴퓨터 키보드의 특수키를 제외했을 때 일반키가 수용할 수 있는 모음 종류는 무엇인가?", "표 4에서, 발음기호를 표현하려고 할 때 이탤릭체와 일반모음, 그리고 2단계 강세가 필요한 종류는 무엇인가?", "표 4에서, 키보드 키 개수는 얼마인가?", "표 4에서, 2단계 강세로 발음기호를 표현하기 위해서는 키 개수가 얼마가 되어야하는가?", "표 4에서, 4단계 강세일 때의 키 개수는 얼마인가?", "표 4에서, 3단계 강세를 고려했을 때 키 개수는 얼마인가?", "표 4에서, 2단계 강세로 발음기호를 표현하기 위해서 모음 변화 종류 수는 얼마가 되어야하는가?", "표 4에서, 3단계 강세이면 모음 변화 종류 수가 어떻게 고려되어야하는가?", "표 4에서, 4단계 강세로 발음기호를 표현하려고 할 때 모음 변화 종류 수는 얼마가 적당한가?", "표 4에서, 발음기호를 고려할 때 4단계 강세와 기타 조합기호까지 고려하면 모음 변화 종류 수는 얼마일까?", "표 4에서, 키 개수가 가장 많이 필요할 때가 언제인가?", "표 4에서, 발음기호를 고려할 때 키 개수가 가장 적게 필요한 것은 무엇인가?", "표 4에서, 발음기호를 4단계 강세와 기타 조합기호까지 고려했을 때의 키 개수는 얼마가 되어야하는가?" ]
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인공물ED
추자도 마이크로그리드 구축에 관한 연구
<h1>요 약</h1><p>현재 국내 소규모 섬들은 주로 디젤발전기를 이용하여 전력을 공급하고 있다. 그러나 디젤발전기는 부하변동에 대한 속응성이 느리기 때문에 계통을 불안정하게 할 수 있고, 화석연료 사용에 의한 탄소가스 배출로 환경문제를 야기한다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 본 논문에서는 주전원을 디젤발전기를 통하여 전력을 공급받고 있는 추자도에 태양광발전, 풍력발전,에너지저장장치를 도입하여 최적의 마이크로그리드를 구축하는 방안을 제안한다. 이때 각 분산형 전원의 경제적 최적용량은 HOMER(Hybrid Optimization Model for Multiple Energy Resources) 프로그램을 이용하여 산정하였고, 이를 계통의 안정성을 분석할 수 있는 PSCAD/EMTDC(Power Systems Computer Aided Design/ Electromagnetic Transients including DC)프로그램을 활용하여 제안한 마이크로그리드의 타당성을 입증한다.</p><h1>Ⅰ. 서론</h1><p>2017년 제주특별자치도 CFI(Carbon Free Island) 2030 용역 보고서에 따르면 2030년까지 제주특별자치도에에서 소비되는 전력량을 해상풍력 \( 1.9 \mathrm{GW} \), 육상풍력 \( 450 \mathrm{MW} \), 태양광 \( 1,411 \mathrm{MW} \) 등 총 \( 3.76 \mathrm{GW} \) 용량의 신 - 재생에너지로 공급하겠다는 계획을 마련하고 실행에 옮기고 있다. 이러한 정책에 맞추어 본 논문에서는 제주특별자치도내 부속 섬 중 전력부하가 가장 큰 추자도를 모델 섬으로 정하여 모델링하고자 한다. 추자도는 주 섬인 상추자와 하추자도로 나뉘어져 추자대교로 서로 연결되어 있으며, 상추자도에 대서D/L(Distributed Line)과 추자내연발전소가 있고 하추자도에 예초D/L 및 묵리D/L이 있다. 추자도 내 주요 시설로는 추자초등학교와 중학교, 담수시설, 해군부대와 보건소, 경찰서,소방서가 있다. 이러한 추자도내 부하에 전력을 공급하기 위해 내연발전소에 7대의 디젤 발전기가 있다. 하지만 디젤 발전기는 환경 오염원을 배출하고 연료 가격 상승 시 경제성이 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 따라서 신재생 에너지원을 이용한 태양광발전과 풍력발전 설비를 구축하고자 하는데 이는 부하 패턴에 맞추어 발전하는 것이 아니라 일사량과 풍속에 의존하기 때문에 출력 예측이 어렵고 변동성이 심하여 계통의 전력품질과 안정성을 떨어뜨린다는 단점을 가지고 있다. 신재생 에너지원을 안정적인 전원으로 사용하기 위하여 마이크로그리드 구축 시 에너지저장장치(ESS:EnergyStorage System)를 도입하여 신재생에너지원 및 부하변동을 제어한다. 본 논문에서는 마이크로그리드구축을 위한 각각의 분산형 전원의 발전 용량은 미국의 NREL(National Renewable Energy Laboratory)연구소에서 개발한 HOMER(Hybrid OptimizationModel for Multiple Energy Resources) 프로그램을 이용하여 산정하였고, 설계된 시스템의 전력계통안정성을 평가하기 위해서는 전력전자 시스템과 계통안정성 해석이 가능한 PSCAD/EMTDC(PowerSystems Computer Aided Design/ ElectromagneticTransients including DC) 프로그램을 사용하여 경제성과 계통 안정성을 고려한 마이크로그리드 설계방안을 고찰한다.</p>
[ "부하변동에 대한 속응성이 느린 것은 디젤발전기의 계통을 불안정하게 할 수 있어?", "본문에서는 추자도에 태양광발전, 풍력발전,에너지저장장치를 도입하여 최적의 무엇을 구축하는 제안을 하고있어?", "디젤발전기는 화석연료를 사용하는 전력공급 방식이야?", "국내 소규모 섬들의 전력은 무엇을 이용하여 공급하고 있어?", "본문에서 제안한 마이크로그리드의 타당성을 입증하기 위해 계통의 안정성을 분석할 때 사용한 프로그램이 뭐야?", "현재 추자도에서 사용하고 있는 접력 공급 방법은 뭐야?", "PSCAD/EMTDC 프로그램을 이용하여 각 분산형 전원의 경제적 최적용량을 산정할 수 있어?", "본문에서 각 분산형 전원의 경제적 최적용량 산정하는 데 사용한 프로그램이 뭐야?", "디젤발전기는 환경친화적이야?", "언제까지 제주특별자치도의 소비 전력량 중 \\( 3.76 \\mathrm{GW} \\) 용량을 신재생에너지로 공급하겠다는 계획이 2017년 제주특별자치도 CFI 2030 용역 보고서에 나와있어 ?", "2030년까지 제주특별자치도의 전력량 중 얼마를 해상풍력으로 공급하겠다는 계획이 2017년 제주특별자치도 CFI 2030 용역 보고서에 나타나?", "본문에서 모델링으로 선정된 섬은 전력부하가 가장 작은 섬이야?", "추자도에서 상추자도와 하추자도를 이어주는 다리가 뭐야?", "예초 분산라인은 상추자도에 있어?", "추자내연발전소가 있는 곳은 어디야?", "내연발전소에는 추자도 내의 전력공급을 위해 몇 대의 디젤 발전기가 존재해?", "추자도에는 해군부대가 존재하지 않아?", "태양광발전과 풍력발전 설비는 무엇으로 인해 계통의 전력품질과 안정성을 감소시키는 문제점이 존재해?", "태양광발전과 풍력발전은 부하 패턴에 맞추어 발전해?", "마이크로그로드 제적 사 에너지 저장장치를 활용하면 부하변동을 조절할 수 있어?", "HOMER프로그램을 개발한 미국의 연구소는 어디야?", "마이크로그리드 구축 시 무엇을 활용하면 신재생 에너지원을 안정적인 전원으로 이용할 수 있어?", "2030년까지 \\( 1,411 \\mathrm{MW} \\)의 제주특별자치도 소비전력을 태양광으로 공급하겠다는 계획이 2017년에 세워졌어?", "제주특별자치도내 속해 있는 섬 중에서 전력부하가 최대인 섬이 어디야?", "무엇의 가격이 오르면 디젤 발전기의 경제성이 감소하는 단점이 있어?", "마이크로그리드에는 HOMER프로그램과 PSCAD/EMTDC프로그램이 사용돼?" ]
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인공물ED
추자도 마이크로그리드 구축에 관한 연구
<h1>Ⅲ. 결론</h1><p>본 논문에서는 HOMER 프로그램을 이용하여 추자도 마이크로그리드를 설계시 각 분산형 전원의 용량을 도출하고 이를 전력전자시스템과 계통 해석을 할 수 있는 PSCAD/EMTDC 프로그램을 이용하여 계통의 안정성을 분석하였다. HOMER 프로그램에서는 시스템을 제어하는 주체의 EMS(EnergyManagement System) 전략을 구현할 수가 없기때문에 최적의 경제성을 갖는 용량만을 제시하고있다. 여기서 제시된 값들이 계통의 안정성을 확인하기 위하여 컴퓨터 모의해석 수행 시 풍력발전과 태양광발전은 MPPT 제어하고, ESS는 디젤 발전기가 정출력으로 유지하도록 제어하여 계통의 주파수를 일정하게 하였다. ESS에 채용된 PCS용량을 \(3\mathrm{ MW}\)로 하여 컴퓨터 해석결과 디젤발전기의 출력이 0 MW까지 떨어짐을 나타내고 있다. 이것은 ESS에서 충분하게 충전을 하지 못하고 있다는 것을 나타내며, 이로 인해 주파수가 크게 변동되고있어 계통의 안정성을 떨어뜨리고 있음을 나타내고 있다. ESS에 채용된 PCS용량을 \(3\mathrm{ MW}\)에서 \(4\mathrm{ MW}\)로 확대하여 해석 수행 시 주파수가 정상적으로 유지됨을 나타내고 있다. 따라서 마이크로그리드의 분산형 전원 용량 산정 시 HOMER 프로그램에서 제시하는 결과만을 가지고 설계하는 것보다, 계통의 안정성을 해석 할 수 있는 프로그램을 사용하여 검증할 필요가 있을 것으로 사료된다.</p>
[ "분산형 전원 용량 산정을 할 때 어디에서 나온 결과보다 계통의 안정성에 대한 프로그램을 사용하는 것이 확실한가?", "본문에서 추자도 마이크로그리드를 계획해서 만들 때 어떤 프로그램을 이용하는가?", "본문에서는 어떤 프로그램을 이용하여 추자도 마이크로그리드를 계획하여 만드나", "HOMER 프로그램을 사용해서 각 분산형 전원의 용량을 끌어내는 것은 어떤 것을 설계할 때인가?", "각 분산형 전원의 용량을 끌어낼 때 어떤 것을 설계하여 HOMER 프로그램을 이용하나?", "컴퓨터 모의해석 수행 시 ESS는 계통의 주파수를 일정하게 하고 풍력발전과 태양광발전은 어떻게 제어하였나?", "컴퓨터 해석을 통해 \\(3\\mathrm{ MW}\\)로 PCS용량을 맞췄을 때 출력이 어디까지 떨어지는 것을 볼 수 있는가?", "ESS에서 정출력으로 유지하는 것은 무엇인가?", "디젤발전기의 출력이 0 MW까지 떨어진 것은 어디에서 충분하게 충전을 하지 못하는 것인가?", "주파수가 정상적으로 유지되려면 PCS용량을 어디에서 어디까지 확대해야 하는가?", "EMS의 fullterm을 어떻게 쓰는가?", "ESS는 디젤 발전기가 제어가 되고 계통의 어떤 것을 일정하게 하는가?", "디젤발전기의 출력이 down된 것은 PCS용량을 얼마로 했을 때인가?", "계통의 안정성을 해석할 수 있는 프로그램을 사용하는 것은 마이크로그리드의 어떤 것을 산정할 때인가?", "주파수의 변동이 큰 것은 ESS에서 충전을 충분히 하지 못하기 때문이며 계통의 어떤 것을 떨어뜨리고 있는가?", "HOMER 프로그램을 사용하여 전원의 용량을 도출하고 어떤 프로그램을 사용해서 계통의 안정성을 분석하였나?", "HOMER 프로그램에서는 EMS 전략를 사실로 만들 수 없기 때문에 어떤 것을 갖는 용량을 제시하는가?" ]
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단말기용 이중 대역저지 특성을 가지는 초광대역 안테나 설계 및 구현
<h1>Ⅳ. 결론</h1><p>본 논문에서는 이중대역을 저지하는 접힌구조의 기생소자를 갖는 대역저지 UWB 안테나를 제안하고 구현하였다. 기존의 대역저지 안테나가 하나의 대역을 저지하기 위해 하나의 구조를 사용한 반면 제안된 대역저지 안테나는 하나의 간단한 구조로 두 개의 대역을 저지시킬 수 있음을 확인하였다.</p><p>성능측정결과, 구현된 안테나는VSWR \(<2 \) ( \( \mathrm{S}_{11}= \) \( -10 \mathrm{dB}) \) 를 기준으로 저지대역인 \( 3.4 \sim 4.2 \mathrm{GHz} \)와 \( 5.15 \sim 6.00 \mathrm{GHz} \)를 제외한 \( 2.0 \sim 12.0 \mathrm{GHz} \)를 만족하였다. 또한 안테나 구조가 간단하여 제작이 용이하였다.</p><p>구현된 안테나는 WPAN(Wireless Personal Area Network), WBAN(Wireless Body Area Network) 과 같은 분야에서 효율적으로 사용 될 수 있을 것으로 기대된다.</p>
[ "본 논문에서 내놓고 조성한 안테나는 무엇인가?", "본 논문에서 제안하고 구현한 안테나는 제작 면에 있어서 어떤 특징을 가지는가?", "본 논문이 건의한 안테나는 무엇을 통해 이중대역을 막는가?", "본 논문이 건의한 안테나는 무엇을 막는가?", "무엇이 본 논문에서 건의한 안테나에게 막히나?", "본 논문이 조성한 안테나는 어떤 장르에 효과적으로 이용될 수 있다고 보고 있는가?", "본 논문이 건의한 안테나는 하나의 구조로 대역을 몇 개 막을 수 있는가?", "본래 있는 대역저지 안테나는 하나의 대역을 막기 위해 구조를 몇 개 이용해야하는가?", "기존의 대역저지 안테나와 본 논문에서 제안한 대역저지 안테나의 차이점은 무엇인가?" ]
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단말기용 이중 대역저지 특성을 가지는 초광대역 안테나 설계 및 구현
<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>초광대역(UWB: Ultra Wide Band) 기술은 \(1962\)년 처음 소개되었으며, \(1980\)년대 후반부터 UWB 관련 기술은 급격한 발전을 이루었다. 특히 근거리 무선통신기술인 UWB 기술은 미국에서 군사목적으로 보안성이 높은 통신, 표면침투 레이더 등에 적용하였다. \(1989\)년에 미국 국방성은 이에 관한 기술을 "Ultrawide Band"라고 명명하였고, 초기 UWB 시스템은 군사 및 정부기관을 위해서만 사용하였다.<p></p>그러나 미국 연방통신위원회(FCC: Federal Communication Commission)는 \(2002\)년에 사용주파수는 \( 3.1 \sim 10.6 \mathrm{GHz}\)의 주파수 대역만 사용하고, 실내환경에서 거리 \( 9 \mathrm{m} \)이내에서만 무선통신을 구현하도록 민간 사용규제를 해지함에 따라 유무선 통신과 이미지 정보, 위치정보 및 레이더 시스템 등 여러 가지 사용을 위한 UWB 안테나에 관한 많은 연구 개발이 이루어지고 있다. 고속 데이터 전송율, 다중경로에서의 간섭 면역, 저전력 에너지 소비, 신방향 방사 특성, 그리고 넓은 대역폭을 갖는 장점들로 인해 UWB 통신기술은 현대 무선통신 시스템에서 매우 매력적인 기술이 되었다.<p></p>이러한 장점에도 불구하고, UWB 시스템은 기존 시스템인 WiMAX(World interoperability for Microwave Access: \(3.4 \sim 3.7\)\(\mathrm{GHz}) \), C-band(\(3.7 \sim 4.2 \mathrm{GHz}) \), 그리고 WLAN(Wireless Local Area Network: \( 5.15 \sim 5.85 \mathrm{GHz})\) 시스템들과의 심각한 간섭 문제에 직면해 있다. 따라서 기존의 무선서비스와의 간섭을 피하기 위해 초광대역 시스템에서 대역저지 기능을 고려해야한다.<p></p>UWB 시스템에서 간섭문제를 해결하기 위해서 다양한 기술이 존재한다. 대역저지 필터를 사용하여 저지시키는 방법, U자형, H자형, C자형과 같이 다른 모양의 슬롯들을 이용하여 저지시키는 방법, 그리고 기생소자를 사용하여 저지시키는 방법이 있다.<p></p>본 논문에서는 UWB 어플리케이션에서 사용할 수 있는 접힌구조의 기생소자를 갖는 이중대역을 저지하는 대역저지 UWB 안테나를 설계 및 구현한다. 기존에 제안하는 논문의 경우, 한가지 기법을 이용하여 하나의 대역을 저지 시키는 반면, 본 논문은 하나의 접힌구조의 기생소자를 이용하여 두 개의 저지대역을 저지한다. 접힌구조의 기생소자가 정육각형의 방사 패치를 갖는 UWB 안테나에 적용되며, 이러한 접힌구조의 기생소자는 하나의 구조를 사용하여 이중대역저지를 만족한다. 또한 기생소자의 구성요소인 L\(1\), LA, W\(6\)의 크기 변화에 따른 전압정재파비(VSWR) 특성의 변화도 알아본다. 제안하는 안테나는 초광대역 대역인 UWB(\(3.1 \sim 10.6\) \(\mathrm{GHz}) \) 대역을 만족하고, WiMAX(\(3.4 \sim 3.7\) \( \mathrm{GHz}) \), C-band(\(3.7 \sim 4.2\) \( \mathrm{GHz}) \), WLAN\((5.15 \sim 5.85 \mathrm{GHz}) \) 대역이 저지됨을 보인다. 본 논문에서는 접힌구조의 기생소자 구조를 UWB 안테나의 윗부분에 적용하여 원하는 특성을 만족시킬 수 있음을 보인다. 안테나는 \( 24 \mathrm{mm} \) (W) \( \times 36 \mathrm{mm} \) (L)의 크기로서 완전 평면이면서 간단한 구조를 갖고 있으며, 비유전율이 \( 4.4 \)이며 두께가 \( 1.6 \mathrm{mm} \)인 FR\(4\) 표면위에 구현한다.</p>
[ "초광대역(UWB: Ultra Wide Band) 기술이 1962년에 처음 소개되고 이후 기술의 급격한 성장이 된 연도는 언제인가?", "미국이 근거리 무선통신기술인 UWB 기술을 무슨 목적으로 보안성이 높은 통신과 표면침투 레이더 등에 사용하였는가?", "초기 UWB 시스템은 어떤 용도로만 제한적으로 이용되었는가?", "미국에서 근거리 무선통신기술인 UWB 기술은 군사목적으로 보안성이 높은 통신, 표면침투 레이더 등에는 이용하지 않았는가?", "미국 국방성은 이에 관한 기술을 \"Ultrawide Band\"라고 명명한 연도는 언제인가?", "초광대역(UWB: Ultra Wide Band) 기술이 맨 처음 선보인 연도는 언제인가?", "UWB는 무엇을 줄여쓴 약자인가?", "무엇을 줄여서 UWB라고 쓸까?", "초광대역(UWB: Ultra Wide Band) 기술은 1980년대 후반에 처음 소개되었는가?" ]
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단말기용 이중 대역저지 특성을 가지는 초광대역 안테나 설계 및 구현
<p>이 때 W\(6 \) 가 \( 9 \mathrm{mm} \) 일 때 \( 3.4 \sim 4.2 \mathrm{GHz}, 5.15 \sim 6.00 \mathrm{GHz} \) 대역에서 원하는 저지 대역 특성을 얻을 수 있었다. VSWR값은 \(3.4 \sim 4.2 \mathrm{GHz}, 5.15 \sim 6.00 \mathrm{GHz} \) 대역에서 VSWR\(\geq 2\)의 값을 가진다.</p><p>이와 같이 안테나의 기본구조를 변경하지 않고, L\(1\), L\(4\), W\(6\)의 길이를 조절하여 간단한 하나의 구조체를 이용하여 WiMAX, C-band, WLAN을 포함하는 이중 대역을 저지할 수 있으며, 본 논문에서는 L\(1 \)= \( 2.37 \mathrm{mm}\), L\(4\)=\(9 \mathrm{mm}\), W\(6\)=\(9 \mathrm{mm}\) 일 때, \( 3.4 \sim 4.2 \) \( \mathrm{GHz} \) (WiMAX, C-band)대역과 \(5.15 \sim 5.85 \mathrm{GHz} \) (WLAN)대역을 저지하는 특성을 얻을 수 있다. 또한, 제안하는 접힌구조의 기생소자는 간단한 구조를 가지기 때문에 구현하기 쉬우며, 방사 패치에 직접적으로 미치는 영향이 작기 때문에 다른 모양의 패치에도 적용하기 용이하다. 방사패치의 형태를 원형 또는 다각형으로 변경하여도 대체적인 이중 대역저지 특성을 가진다.</p><p>그림 \(5\)는 전산모의실험 및 측정된 VSWR 측성을 나타낸다. 제안된 안테나의 전산모의실험된 VSWR값은 UWB대역인 \( 3.1 \sim 10.6 \quad \mathrm{GHz}\) 를 VSWR\(<2\left(\mathrm{~S}_{11}=\right. \) \( -10 \mathrm{dB}) \) 를 기준으로 만족한다. 또한 제안된 안테나는 \( 3.4 \sim 4.2 \mathrm{GHz} \) (WiMAX, C-band)와 \( 5.15 \sim 5.85 \mathrm{GHz}\) (WLAN) 대역을 저지시키는 동작을 하도록 설계 되었으며 측정된 VSWR 특성은 \( 3.4 \sim 4.2 \mathrm{GHz} \) 그리고 \( 5.15 \sim 6.00 \mathrm{GHz} \) 를 저지시킨다. 전산모의실험 및 제작된 안테나의 측정결과에서 각 저지 대역에서 가장 큰 VSWR 값은 각각 \( 3.8 \mathrm{GHz} \)에서 \( 5.9,5.5 \mathrm{GHz} \) 에서 \( 5.8 \)이다.</p><p>참고문헌에서 보면 본 논문에서와 같이 VSWR \(2\)를 기준으로하고 있으며 측정결과도 비슷한 수준임을 확인 할 수 있다.</p><p>그림 \(6\)은 제안된 안테나에서 저지하는 각 대역의 중심주파수인 \( 3.8 \mathrm{GHz}, 5.5 \mathrm{GHz} \)와 통과대역인 \( 3.0 \mathrm{GHz}, 10 \mathrm{GHz} \) 에서의 안테나 표면에 흐르는 전류 분포도를 나타내고 있다. 각각의 전류 분포도 는 안테나 상의 near field 해석으로서 그림\(5\)에서 나타나는 VSWR그래프와 밀접한 관계가 있다.</p><p>\(3.8 \mathrm{GHz} \) 에서는 접힌 구조의 상단과 하단부분에 주로 표면전류가 분포하는 것을 알 수 있으며, \( 5.5 \mathrm{GHz} \) 에서는 접힌 구조 하단의 꼬리 부분에 주로 표면전류가 분포하며 이는 위의 구조가 대역저지 주파수에서 임피던스 부정합을 일으켜 효율적으로 방사하는 것을 막는 것을 나타내는 것을 알 수 있으며, 그림 (a)와 (d)를 통해서 그 차이를 확인 할 수 있다.</p><table border><caption>표 \(2\). 안테나 최대이득 측정값</caption><tbody><tr><td>Frequency \(\mathrm{GHz}\)</td><td>Peak gain \(\mathrm{dBi}\)</td><td>Frequency \(\mathrm{GHz}\)</td><td>Peak gain \(\mathrm{dBi}\)</td></tr><tr><td>\(3.0\)</td><td>\(3.40\)</td><td>\(7.5\)</td><td>\(4.48\)</td></tr><tr><td>\(3.1\)</td><td>\(4.55\)</td><td>\(8.0\)</td><td>\(3.21\)</td></tr><tr><td>\(3.8\)</td><td>\(-3.80\)</td><td>\(8.5\)</td><td>\(3.21\)</td></tr><tr><td>\(4.0\)</td><td>\(-1.68\)</td><td>\(9.0\)</td><td>\(3.58\)</td></tr><tr><td>\(4.5\)</td><td>\(1.71\)</td><td>\(9.5\)</td><td>\(2.98\)</td></tr><tr><td>\(5.0\)</td><td>\(1.30\)</td><td>\(10.0\)</td><td>\(4.02\)</td></tr><tr><td>\(5.5\)</td><td>\(-4.39\)</td><td>\(10.5\)</td><td>\(3.23\)</td></tr><tr><td>\(6.0\)</td><td>\(5.10\)</td><td>\(11.0\)</td><td>\(2.72\)</td></tr><tr><td>\(6.5\)</td><td>\(6.30\)</td><td>\(11.5\)</td><td>\(3.58\)</td></tr><tr><td>\(7.0\)</td><td>\(6.33\)</td><td>\(12.0\)</td><td>\(2.33\)</td></tr></tbody></table><p>그림 \(7\)과 표 \(2\)는 무반사실에서 측정된 안테나의 각 주파수에서의 최대 이득값을 나타낸다. 측정된 안테나의 최대 이득값은 \( 3.0 \sim 12.0 \mathrm{GHz} \)에서 -\( 4.39 \sim 6.33 \mathrm{dBi} \)의 값을 나타낸다.</p><p>제안된 안테나에서 가장 큰 최대 이득값은 \(7 \mathrm{GHz} \)에서 \( 6.33 \mathrm{dBi} \)이다. 최대 이득값이 작게 나온 구간은 대역저지 대역인 \( 3.8 \mathrm{GHz}, 5.5 \mathrm{GHz} \)이다. 이로부터 제안된 안테나가 저지대역에서 효율적으로 방사하는 것을 억압하는 것을 알 수 있다.</p><p>그림 \(8\)은 제안된 대역저지 UWB 안테나의 방사 패턴을 보여주고 있다. \( 3 \mathrm{GHz}, 5 \mathrm{GHz}, 8 \mathrm{GHz} \), \( 10 \mathrm{GHz} \)에서 \(x-y\)평면, \(y-z\) 평면, 그리고 \(z-x\) 평면의 축 상에서 동일편파(co-polarization)와 교차편파 (cross-polarization)에 대한 정규화 된 방사패턴을 보여주고 있다. 구현된 안테나의 방사패턴은 far field 측정 시스템과 HP\(8510\)C 네트위크 분석기를 갖춘 무반사실에서 측정 되었다.</p>
[ "이중대역에서 WiMAX, C-band, WLAN을 포함해?", "제안하는 기생소자는 어떤 구조를 가지고 있어?", "어떤 구조를 제안하는 기생소자가 지니고 있어?", "이중대역을 저지하려면 어떤 것을 조절하여 하나의 구조체를 이용해야해?", "제안하는 기생소자는 어느 패치에 직접적으로 미치는 영향이 적어?", "제안된 안테나에서 측정된 VSWR 특성은 어느 대역에서 저지시켜?", "제안하는 기생소자는 원형 또는 다각형으로 변경해도 이중 대역저지 특성을 가져?", "제안된 안테나의 전산모의실험된 VSWR값은 어떤 대역이 VSWR\\(<2\\) 기준으로 만족해?", "제안된 안테나에서 저지하는 각 대역의 중심 주파수는 얼마야?", "\\(3.8 \\mathrm{GHz} \\) 에서는 접힌 구조의 어느부분에 주로 표면전류가 분포하는 것을 확인할 수 있어?", "안테나에서 흐르는 전류 분포도는 안테나 상의 어떤 해석이야?", "\\( 5.5 \\mathrm{GHz} \\) 에서는 접힌 구조에서는 접힌 구조의 어느 부분에 표면전류가 있는것을 알 수 있어?", "제안된 안테나에서 제일 큰 최대 이득값을 가지는 주파수는 몇이야?", "제안된 안테나에서 저지하는 통과대역은 얼마야?", "제안하는 접힌구조의 기생소자는 다른 모양의 패치에도 적용하기 편해?", "전류 분포도는 VSWR 그래프와 밀접한 관계로 되어있어?", "L\\(1 \\)= \\( 2.37 \\mathrm{mm}\\), L\\(4\\)=\\(9 \\mathrm{mm}\\), W\\(6\\)=\\(9 \\mathrm{mm}\\) 이면 WiMAX, C-band, WLAN 대역을 저지하는 특성을 얻을 수 있어?", "제안된 안테나는 어떤 대역에 저지 동작을 하도록 구현됬어?", "접힌 구조는 대역저지 주파수에서 어떤 것을 발생시켜 효율적으로 방사하는 것을 막아?", "제안된 대역저지 UWB 안테나에서 \\(x-y\\)평면, \\(y-z\\) 평면, 그리고 \\(z-x\\) 평면의 축 상에서 동일, 교차 편파에 대한 어떻게 된 방사패턴을 보여?", "\\( 3.8 \\mathrm{GHz}, 5.5 \\mathrm{GHz} \\)은 어떤 대역으로 최대 이득값이 작게 나온 구간이야?", "제안된 대역저지 UWB 안테나의 방사 패턴은 축 상에서 동일편파, 교차편파에 대한 방사패턴을 보여줘?", "구현된 안테나의 방사패턴을 나타내기 위해 어떤 시스템이 갖춰진 무반사실에서 측정되어?", "측정된 안테나의 주파수별 최대 이득값들 중 가장 큰 이득은 얼마야?", "안테나 최대이득을 측정할 때 어떤 주파수가 최대 이득값이 제일 커?", "안테나 최대이득을 측정할 때 가장 낮은 이득값을 보인 주파수는 얼마야?", "각 주파수별로 안테나의 최대이득을 측정할 때 주파수 측정범위는(3.0\\mathrm{GHz}\\)에서 몇 \\(\\mathrm{GHz}\\)까지야?", "각 주파수별로 안테나의 최대 이득을 측정했을 때 가장 작은 이득값은 얼마야?", "제안된 안테나의 방사패턴은 어디에서 측정되었어?", "어디에서 제안된 안테나의 방사패턴이 측량되었지?" ]
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단말기용 이중 대역저지 특성을 가지는 초광대역 안테나 설계 및 구현
<h1>요 약</h1><p>논 논문에서, 접힌구조의 기생소자를 갖는 이중대역을 저지하는 대역저지 UWB 안테나를 구현하였다. 제안된 안테나는 징육각형 평면 방사 패치를 갖는 안테나에 안테나의 윗면과 아랫면에 걸쳐 있는 접힌구조의 기생소자로 구성되이있다. 한가지 기법으로 하나의 대역을 저지시키는 기존의 다른 안테나와는 달리, 접힌구조의 기생소자는 하나의 간단한 구조를 동해 이중대역 저지를 만족한다. 접힌구조의 기생소자로 인해 이중대역은 WiMAX, C-band, 그리고 WLAN 대역을 저지시킨다. 제안된 안테나의 대역은 \( 3.1 \sim 10.6 \mathrm{GHz} \) 에서 전압 정재파비는 이중대역저지대역인 \( 3.4 \sim 4.2 \mathrm{GHz}, 5.15 \sim 6.00 \mathrm{GHz} \) 를 제외한 구간에서 \(2\) 이하를 만족한다.</p>
[ "본 논문이 건의한 안테나는 어떤 패치를 지니고 있는가?", "본 논문이 조성한 안테나는 무엇을 막는가?", "본래 있는 다른 안테나와 본 논문이 건의한 안테나의 차이는 무엇인가?", "본 논문이 건의한 안테나의 이중대역은 접힌구조의 기생소자를 통해 무엇을 막는가?", "본 논문이 건의한 안테나는 접힌구조의 기생소자가 어느 부분에 이루어져있는가?", "본 논문이 조성한 것은 무엇인가?", "무엇을 본 논문에서 구현했지?" ]
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단말기용 이중 대역저지 특성을 가지는 초광대역 안테나 설계 및 구현
<h1>Ⅲ. 전산모의실험 및 측정</h1><p>대역저지 주파수는 기생소자의 구성요소 중 하나인 L\(1\), L\(4\), 그리고 W\(6\)의 변화에 따라 저지 특성이 변하게 된다. 이러한 변화는 그림 \(4\)에서 확인 할 수 있다.</p><p>그림 \(4\)의 (a)에서는 L\(1\) 값을 \( 1.3 \sim 3.3 \mathrm{mm} \) 까지 \( 0.5 \mathrm{mm} \) 간격으로 변화시키면서 전산모의실험한 결과 L\(1\) 의 길이가 길어질수록 \( 3.4 \sim 4.2 \mathrm{GHz} \) 대역에서 대역폭이 앞으로 이동하면서 대역폭이 좁아지는 것을 확인할 수 있었고, \( 5.15 \sim 5.85 \mathrm{GHz} \) 대역에서는 대역폭이 넓어짐을 확인할 수 있었다. 이 때 L\(1\)이 \( 2.37 \mathrm{mm} \)일 때 \( 3.4 \sim 4.2 \mathrm{GHz}, 5.15 \sim 6.00 \mathrm{GHz} \)대역에서 원하는 저지 대역 특성을 얻을 수 있었다. VSWR값은 \( 3.4 \sim 4.2 \mathrm{GHz}\), \(5.15 \sim 6.00 \mathrm{GHz}\) 대역에서 VSWR \(\geq 2 \) 의 값을 가진다.</p><p>그림 \(4\)의 (b)에서는 L\(4\)값을 \(7 \sim 11\mathrm{mm} \)까지 \( 1 \mathrm{mm} \) 간격으로 변화시키면서 전산모의실험한 결과 L\(4\)의 길이가 길어질수록 \( 3.4 \sim 4.2 \mathrm{GHz} \) 대역에서 대역폭이 넓어지는 것을 확인할 수 있었고, \(5.15 \sim 5.85 \mathrm{GHz} \) 대역에서는 대역폭이 좁아짐을 확인할 수 있었다. 또한 L\(4\)가 \( 10 \mathrm{mm}\), \(11 \mathrm{mm} \) 일 때, 각각 \(7.65 \sim 8.48 \mathrm{GHz}\), \(7.19 \sim 8.36 \mathrm{GHz}\) 에서 새로운 저지 대역이 생기는 것을 확인 할 수 있었다. 이 때 L\(4\)가 \( 9 \mathrm{mm} \) 일 때 \( 3.4 \sim 4.2 \mathrm{GHz}, 5.15 \sim 6.00 \mathrm{GHz} \) 대역에서 원하는 저지 대역 특성을 얻을 수 있었다. VSWR값은 \( 3.4 \sim 4.2 \mathrm{GHz}, 5.15 \sim 6.00 \mathrm{GHz} \) 대역에서 VSWR\(\geq 2 \) 의 값을 가진다.</p><p>그림 \(4\)의 (c)에서는 W\(6\)값을 \( 8 \sim 10 \mathrm{mm} \)까지 \( 0.5 \mathrm{mm} \) 간격으로 변화시키면서 전산모의실험한 결과 W\(6 \) 의 길이가 길어질수록 \( 3.4 \sim 4.2 \mathrm{GHz} \) 대역에서 대역폭이 앞 대역 쪽으로 점차 넓어지는 것을 확인할 수 있었고, \( 5.15 \sim 5.85 \mathrm{GHz} \) 대역에서는 대역폭이 좁아지면서 W\(6\) 가 \( 11 \mathrm{mm} \) 일 때 새로운 저지대역이 \( 7.10 \sim 8.48 \mathrm{GHz} \)에서 생성되는 것을 확인 할 수 있었다.</p>
[ "저지 특성이 변하게 되는 원인은 L\\(1\\), L\\(4\\), 그리고 W\\(6\\)의 변화에 따르게 되는데 이것은 어떤 주파수에 대한 것인가?", "\\( 0.5 \\mathrm{mm} \\) 간격으로 L\\(1\\) 값을 변화시킨 것은 얼마의 \\( \\mathrm{mm} \\)으로 어디에서 어디까지인가?", "\\( 1.3 \\sim 3.3 \\mathrm{mm} \\) 까지인 L\\(1\\) 값을 어느 간격으로 변화시켰나?", "전산모의실험한 결과 어떤 대역에서 넓어지는 것을 볼 수 있나?", "새로운 저지 대역이 만들어지는 것은 L\\(4\\)가 \\( 10 \\mathrm{mm}\\), \\(11 \\mathrm{mm} \\)일 때 각각 어디에서 볼 수 있나?", "L\\(1\\)이 원하는 저지 대역 특성을 얻는 것은 \\( 3.4 \\sim 4.2 \\mathrm{GHz}, 5.15 \\sim 6.00 \\mathrm{GHz} \\)대역으로서 이것은 얼마의 \\( \\mathrm{mm} \\)에서 가질 수 있나?", "\\(7 \\sim 11\\mathrm{mm} \\)까지의 L\\(4\\)값을 어느 간격으로 바꾸었나?", "VSWR \\(\\geq 2 \\) 의 값이 나오려면 어느 대역에서 얻을 수 있는가?", "L\\(4\\)의 길이가 어느 대역에서 넓어지는 것을 볼 수 있는가?", "L\\(4\\)의 길이가 어느 대역에서 좁아지는 것을 볼 수 있는가?", "L\\(4\\)의 저지 대역 특성을 얻으려면 얼마의 \\( \\mathrm{mm} \\)일 때 가능한가?", "\\( 3.4 \\sim 4.2 \\mathrm{GHz}, 5.15 \\sim 6.00 \\mathrm{GHz} \\) 대역에서 어떤 값을 얻을 수 있나?", "W\\(6\\)값을 변화 시킬 때 \\( 8 \\sim 10 \\mathrm{mm} \\)까지 어느 간격으로 주었나?", "L\\(1\\) 값을 변화시키면서 전산모의실험한 결과 \\( 3.4 \\sim 4.2 \\mathrm{GHz} \\) 대역에서 대역폭이 어디로 이동하면서 좁아지는 것을 확인하였나?", "기생소자의 구성요소는 W\\(6\\)와 L\\(1\\) 그리고 나머지 하나는 무엇인가?", "L\\(1\\) 값을 변화시키면서 대역폭이 앞으로 이동하면서 좁아지는 것을 어떤 실험 결과에서 알게 되었나?" ]
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인공물ED
단말기용 이중 대역저지 특성을 가지는 초광대역 안테나 설계 및 구현
<h1>II. 제안된 안테나</h1><p>그림 \(1\)은 제안된 기생소자의 구조를 갖는 대역저지 안테나의 윗면과 아랫면의 구조를 도시화한 그림이다. 제안된 안테나의 파라미터는 표 \(1\)과 같다. 안테나는 비유전율이 \( 4.4 \)이고 높이가 \( 1.6 \mathrm{mm} \)인 FR\(4\) 기판 표면위에 실장 되었으며, 급전 방식은 microstrip 급전 방식을 이용하였고 \( 50 \Omega \) SMA 커넥터를 이용하여 급진하였다. 접지면의 크기는 \( 24.00 \mathrm{~mm}\)(W) \(\times 11.50 \mathrm{~mm}\)(L) 이다.</p><p>그림 \(2\)는 각각 기생소자가 없는 UWB 안테나와 제안된 접힌 구조의 기생소자를 갖는 대역저지 UWB 안테나의 VSWR 값의 변화를 보여준다. UWB 안테나에 접힌 구조의 기생소자를 부착하여 WiMAX, C-band 대역과 WLAN 대역을 동시에 저지시키는 것을 확인할 수 있다. 기존의 대역저지 UWB 안테나의 경우 슬릿이나 슬롯을 이용하여 하나의 부분에서 하나의 대역을 저지시키는 반면 제안된 안테나의 경우 한 개의 접힌 구조의 기생소자를 통해 이중대역 저지를 도모하였다. 기생소자 구조의 특정 한 부분에서 하나의 대역을 저지시키는 것이 아니라 모든 부분이 두 대역에 영향을 미치기 매문에 제안된 안테나는 WLAN의 뒷부분인 \( 5.85 \mathrm{GHz}\) 대역 부분을 징확하게 지지시키진 못하고 \( 150 \mathrm{MHz} \) 정도 초과하였지만, 목표했던 WiMAX, C-band, 그리고 WLAN 대역을 완벽하게 지지시키는 것에는 문제가 없기 때문에 바람직하다고 생각된다.</p><p>그림 \(3\)에 구현된 대역저지 UWB 안테나를 보였다. 제안된 안테나의 특성에 관한 전산모의실험은 Ansoft 사의 HFSS를 이용하였다.</p>
[ "그림 2를 보면 UWB 안테나에 부착한 것은 뭐야?", "안테나는 비유전율이 얼마야?", "안테나는 높이가 \\( 1.4 \\mathrm{mm} \\)인 FR\\(4\\) 기판 표면위에 실장 되어 있어?", "급전 방식은 어떤 방식을 이용했어?", "어떤 방법으로 급전 방식을 이용해?", "어떤 커넥터를 이용하여 급진했어?", "어떤 커넥터로 급진을 진행했어?", "그림 3은 무엇을 나타내는가?", "제안된 안테나의 특성에 관한 전산모의실험은 Ansoft 사의 무엇을 이용했어?", "기존의 대역저지 UWB 안테나의 경우는 무엇을 사용했어?", "그림 1은 어떤 그림이야?", "무엇을 그림1 에서 알 수 있지?", "그림 1은 무슨 구조를 갖는 대역저지 안테나인가?", "표 1은 뭐와 같아?", "접지면의 크기는 얼마야?" ]
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인공물ED
1200만 화소의 고해상도360° 전방위 IP 카메라 개발
<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 \(1200\) 만 화소의 고해상도 \( 360^{\circ} \) 전방위 IP 카메라의 개발을 제안한다. 제안하는 \(1200\) 만 화소의 고해 상도 \( 360^{\circ} \) 전방위 IP 카메라는 \( 360^{\circ} \) 전방위 시야각의 렌즈 부와 \(1200\) 만 화소 고해상도 IP 카메라 부로 구성된다. \( 360^{\circ} \) 전방위 시야각의 렌즈 부는 등사영 렌즈 설계방식과 catadioptric 면 제작방식을 적용하여 어안 렌즈에서 필연적으로 발생되고 있는 주변부 왜곡현상이 없는 화상을 얻을 수 있도록 한다. \(1200\) 만 화소 고해상도 IP 카메라 부는 CMOS 센서 ISP 부, DSP 부, I/O 부 등으로 구성하여 카메라에 들어은 영상을 디지털 영상으로 변환하여 영상 웨곡 보정, 영상 보정, 영상 압축 등의 기능 등을 수행한 후에, NVR(Network Video Recorder)에 전송한다. 제안된 \(1200\) 만 화소의 고해상도 \( 360^{\circ} \) 전방위 IP 카메라의 성능을 평가하기 위하여 외부시힘기관에서 실험한 결과, \(1200\) 만 화소의 영상효율, \( 360^{\circ} \) 전방위 렌즈 화각, 전자파 인증 규격 등이 목표값에 적합하게 측정됨이 확인되었다.</p><h1>I. 서론</h1><p>현재 대부분의 CCTV는 활영 가능 화각이 작은 카메라를 사용하기 때문에 감시 가능구역이 좁다는 단점이 있다. 그러나 렌즈 화각이 \( 180^{\circ} \) 이상이 되는 어안렌즈를 카메라로 사용할 경우에는 넓은 범위의 구역을 감시할 수 있기 때문에 \(1\) 대의 카메라 감시로 \(4\) 대의 감시효과를 얻을 수 있어 경제성이 뛰어나다. 그런데 렌즈 화각이 \( 180^{\circ} \) 이상이 되는 어안렌즈의 경우에 중심부의 상은 커지고 주변부의 상은 작아지는 영상왜곡이 심하게 나타나는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상왜곡이 없는 화상을 언을 수 있는 \(1200\) 만 화소의 고해상도 \( 360^{\circ} \) 전 방위 IP 카메라의 개발을 제안한다. \( 360^{\circ} \) 전방위 시 야각의 렌즈 부는 등사영 렌즈 설계방식과 catadioptric 면 제작방식을 적용하여 어안 렌즈에서 필연적으로 발생되고 있는 주변부 웨곡현상이 없는 화상을 얻을 수 있도록 한다. \(1200\) 만 화소 고해상도 IP 카메라 부는 CMOS 센서 ISP 부, DSP 부, I/O 부 등으로 구성하여 카메라에 들어온 영상을 디지털 영상으로 변환하여 영상 왜곡 보정, 영상 보정, 영상 압축 등의 기능 등을 수행한 후에, NVR(Network Video Recorder)에 전송한다.</p>
[ "\\(1200\\) 만 화소의 고해 상도 \\( 360^{\\circ} \\) 전방위 IP 카메라는 구성이 어떻게 나뉘지?", "주변부 왜곡현상이 없는 화상을 얻기 위해서 \\( 360^{\\circ} \\) 전방위 시야각의 렌즈 부에서 사용한 설계방식은 뭐지?", "주변부 왜곡현상이 없는 화상을 얻기 위해서 \\( 360^{\\circ} \\) 전방위 시야각의 렌즈 부에서 사용한 제작방식은 뭐지?", "전방위 IP 카메라의 고해상도 IP 카메라 부에서는 카메라에 들어은 영상을 디지털 영상으로 변환한 다음에 여러 가지 기능들을 수행한 후에는 어디로 전송하니?", "\\(1200\\) 만 화소의 고해 상도 \\( 360^{\\circ} \\) 전방위 IP 카메라의 IP 카메라 부에서는 카메라에 들어은 영상을 디지털 영상으로 변환한 후에 NVR에 전송하기 전에 어떤 과정들을 거치지?", "\\(1200\\) 만 화소 고해상도 IP 카메라 부의 내부 구성은 어떻게 나뉘어져 있어?", "렌즈 화각이 \\( 180^{\\circ} \\) 이상이 되는 어안렌즈의 문제점은 뭘까?", "렌즈 화각이 \\( 180^{\\circ} \\) 이상이 되는 어안렌즈의 영상왜곡의 특징은 뭘까?", "어안 렌즈에서 필연적으로 발생되는 현상은 뭘까?", "기존 CCTV 대비 렌즈 화각이 \\( 180^{\\circ} \\) 이상이 되는 어안렌즈를 카메라로 사용할 경우 얻을 수 있는 장점은 뭘까?", "활영 가능 화각이 작은 카메라를 사용하면 발생할 수 있는 단점은 뭘까?", "렌즈 화각이 \\( 180^{\\circ} \\) 이상이 되는 어안렌즈를 카메라로 사용할 경우에 기존 CCTV 대비의 장점은 뭘까?", "현재 대부분의 CCTV가 감시 가능구역이 좁은 이유는 뭘까?", "기존 대부분의 CCTV 대비 렌즈 화각이 \\( 180^{\\circ} \\) 이상이 되는 어안렌즈를 카메라로 사용할 경우에, \\(1\\) 대의 카메라로 몇 대의 감시효과를 얻을 수 있을까?", "\\(1200\\) 만 화소의 고해상도 \\( 360^{\\circ} \\) 전방위 IP 카메라의 성능에 대한 외부시험기관의 실험의 목표값은 어떤 걸까?", "등사영 렌즈 설계방식과 catadioptric 면 제작방식은 전방위 IP 카메라의 어느 부분에 적용될까?", "\\(1200\\) 만 화소 고해상도 IP 카메라 부에서는 카메라에 들어은 영상은 아날로그 영상으로 변환하여 전송하지?" ]
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인공물ED
1200만 화소의 고해상도360° 전방위 IP 카메라 개발
<h3>다. \( 360^{\circ} \) 렌즈 왜곡 보정 기술</h3><p>렌즈 화각이 \( 180^{\circ} \) 이상이 되는 어안렌즈의 경우에 중심부의 상은 커지고 주변부의 상은 작아지는 영상웨곡이 심하게 나타나는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 광각 렌즈의 외곽에서 일어나는 왜곡현상을 그림 \(2\) 와 같은 \( 360^{\circ} \) 롄즈 왜곡 보정 기술로 이미지 왜곡을 최소화시킨다.</p><p>(1) 등사영 렌즈 설계</p><ul><li>광 경로도내에 가상의 렌즈의 곡률 빈경과 동일한 가상의 면을 설치하여 피사체와 이미지 센서를 균등배분으로 영상을 표현하게 한다.</li><li>렌즈의 곡률 반경과 원주율 차이에 의해 발생하는 주변부의 영상 집중을 균등하게 분산되게 한다.</li></ul><p>(2) Catadioptric 면 제작</p><ul><li>중심부 차폐를 통해 상의 밝기를 줄여 상의 명암비를 감소시킨다.</li><li>렌즈의 색수차를 \(0\) 으로 만들 수 있으며 보통의 색 스펙트럼 및 \(2\) 차 스펙트럼도 제거 시킨다.</li></ul><h2>2. \(1200\) 만 화소 고해상도 IP 카메라 부</h2><p>\(1200\) 만 화소 고해상도 IP 카메라 부는 전방위 렌즈로부터 획득된 영상을 보정 및 전처리 후 디지털 이미지로 압축하고 압축된 영상을 H.\(264\) 코덱으로 압축하여 영상을 외부로 전송할 수 있도록 한다.[5] \(1200\) 만 화소 고해상도 IP 카메라는 CMOS 센서 및 ISP 부, DSP 부, I/O부 등으로 구성된다.</p><h3>가. CMOS 센서 및 ISP 부</h3><p>CMOS 이미지 센서에서는 \( 360^{\circ} \) 전방위 렌즈를 통해 들어온 빛을 전기신호인 디지털 영상신호로 변환 한다. 본 논문에서는 \(1200\) 만 화소의 고해상도 이미지를 얻기 위해서 SONY사의 MX 127LQT-C CMOS (Color) 이미지 센서를 사용한다. ISP 부의 중요 기능은 이미지 센서로 부터 전달된 영상을 \( 1080 \mathrm{p} \) 해상도로 \(45\)프레임의 MIPI 신호로 DSP부에 넘겨주는 역할을 한다. 사용된 ISP 는 NXP 사의 고속 이미지 프로세스인 ASC8852A 이다. 그림 \(3\)은 CMOS 센서 및 ISP 부 설계 회로이다.</p><h3>나. DSP 부</h3><p>그림 \(4\)의 DSP 부는 \( 360^{\circ} \) 렌즈를 통해 들어온 law data 형식의 영상을 \( 360^{\circ} \) 전방위 영상 왜곡 보정, 영상 보정, 영상 압축 등의 기능 등을 수행 한 후에 NVR에 전송한다. DSP부의 ARM Sub-System은 NXP사의 ASC8852A 칩으로 최대 \( 12 \mathrm{M} \) 해상력과 H.264 30프레임을 D1급의 \(2\)채널 인코딩 지원하며 시스템의 전반의 영상 입력과 출력을 제어한다. Image Sub-System은 MIPI나 LVDS, HiSPI 등의 고속 이미지 인터페이스를 관리하고 \( 360^{\circ} \) 영상 왜곡 보정과 영상 보정 등의 이미지 프로세싱 기능을 수행한다. Video Sub-System은 입력된 영상신호를 H.264(FullHD) Codec으로 압축하여 외부에 전송이 가능하게 한다.</p><h3>다. I/O 부</h3><p>그림 \(5\) 의 I/O 부는 \( 360^{\circ} \) 전방위 카메라 영상의 입력 및 출력을 제어하는 역할을 한다. 카메라의 영상을 NVR 서버에 IP Protocol을 사용하여 저장 기능을 한다. \( 12 \mathrm{M} \) law data의 카메라 영상을 전송한다.</p>
[ "어안렌즈는 중심부의 상은 커지고 주변부의 상은 작아지는 영상왜곡현상이 나타나니?", "\\(1200\\) 만 화소 고해상도 IP 카메라 부는 전방위 렌즈로부터 획득된 영상을 보정 및 전처리 후 무엇으로 압축될까?", "CMOS 센서 및 ISP 부, DSP 부, I/O부 등으로 구성되는 카메라는 무엇인가?", "광각 렌즈의 외곽에서 일어나는 왜곡현상을 무엇으로 최소화 시킬수 있지?", "\\( 360^{\\circ} \\) 전방위 렌즈를 통해 들어온 빛을 전기신호인 디지털 영상신호로 변환시키는 것은 무엇이야?", "CMOS 이미지 센서에서는 무슨 렌즈를 통해서 들어온 빛을 전기신호인 디지털 영상신호로 변환하지?", "MX 127LQT-C CMOS 이미지 센서는 어느 회사에서 제작하였어?", "고속 이미지 프로세스인 ASC8852A는 어디에서 만들었어?", "DSP 부는 \\( 360^{\\circ} \\) 렌즈를 통해 들어온 어떤 형식의 영상을여러 기능을 수행 한 후에 NVR에 전송하지?", "NXP 사의 고속 이미지 프로세스인 ASC8852A 는 무엇인가?", "최대 \\( 12 \\mathrm{M} \\) 해상력과 H.264 30프레임을 D1급의 \\(2\\)채널 인코딩 지원하는 NXP사의 침은 무엇인가?", "Image Sub-System이 관리하는 고속 이미지 인터페이스는 MIPI나 LVDS, HiSPI 등이지?", "무엇이 MIPI나 LVDS, HiSPI 등의 고속 이미지 인터페이스를 관리하고 \\( 360^{\\circ} \\)영상 왜곡 보정과 영상 보정 등의 이미지 프로세싱 기능을 수행하니?", "Video Sub-System은 입력된 영상신호를 무엇으로 압축하니?", "입력된 영상신호를 H.264(FullHD) Codec으로 압축하여 외부에 전송이 가능하게 하는 시스템은 무엇일까?", "ISP 부의 중요 기능은 무엇인가?", "1200 만 화소 고해상도 IP 카메라 부는 압축된 영상을 무엇으로 압축하여 영상을 외부로 전송할 수 있도록 할까?", "DSP 부는 \\( 360^{\\circ} \\) 렌즈를 통해 들어온 law data 형식의 영상을 무슨 기능들을 수행 한 후에 NVR에 전송하니?", "NXP사의 ASC8852A 칩은 무엇을 D1급의 \\(2\\)채널 인코딩을 지원하지?", "Image Sub-System은 어떤 이미지 프로세싱 기능을 수행할까?", "어안렌즈의 렌즈 화각이 몇 \\( ^{\\circ} \\) 이상이야?", "렌즈 화각이 \\( 180^{\\circ} \\) 이상이 되는 어안렌즈의 특징은 무엇인가?", "이미지 센서로 부터 전달된 영상을 1080 \\mathrm{p}1080p 해상도로 4545프레임의 MIPI 신호로 DSP부에 넘겨주는 역할을 하는 것은 어디야?", "\\( 360^{\\circ} \\) 렌즈를 통해 들어온 law data 형식의 영상을 \\( 360^{\\circ} \\) 전방위 영상 왜곡 보정, 영상 보정, 영상 압축 등의 기능 등을 수행 한 후에 NVR에 전송하는 곳은 어디인가?" ]
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인공물ED
1200만 화소의 고해상도360° 전방위 IP 카메라 개발
<h2>3. 성능 실험</h2><h3>가. 실험 방법</h3><p>본 논문에서 제안한 그림 \(6\) 의 \(1200\) 만 화소의 고 해상도 \( 360^{\circ} \) 전방위 IP 카메러의 영상 효율 및 카메라 화각을 평가하기 위하여, 외부시험기관에서 출력된 인쇄물이 \( 360^{\circ} \) 렌즈 화각에 인식이 가능한지 여부와 저장된 이미지 파일 속성에서 유효 화소수를 확인하는 실험을 수행하였다. 또한 그림 \(7\) 과 같이 외부시험기관에서 전자파 시험에 대하여 KC 인증 규격에 적합한 지를 확인하는 실험을 수행하였다.</p><h3>나. 실험 결과</h3><p>실험 결과, 표 \(1\) 과 같이 영상효율은 너비 \(4,064\) 픽셀, 높이 \(2,976\) 픽셀, 수평 및 수직해상도 \(96\) DPI, \(24\)비트의 영상을 확인하여 \(1200\) 만 화소의 영상효율이 확인되었다. 또한 전자파 시험에 대하여 KC 인증규격을 획득하였다. 한편 그림 \(8\) 과 같이 출력된 인쇄물이 \( 360^{\circ} \) 렌즈 화각에 인식 가능한 지가 확인되었다.</p><h1>III 결론</h1><p>논문에서는 \(1200\) 만 화소의 고해상도 \( 360^{\circ} \) 전방 위 IP 카메라의 개발을 제안하였다. 제안한 \(1200\) 만 화스의 고해상도 \( 360^{\circ} \) 전방위 IP 카메라는 \( 360^{\circ} \) 전방위 시야각의 렌즈 부와 \(1200\) 만 화소 고 해상도 IP 카메라 부로 구성되었다. 제안된 \(1200\)만 화소의 고해상도 \( 360^{\circ} \) 전방위 IP 카메라의 성능을 평가하기 위하여 외부시험기관에서 실험한 결과, \(1200\) 만 화소의 영상효율, \( 360^{\circ} \) 전방위 렌즈 화각, 전자파 인증 규격 등이 목표값에 적합하게 측정됨이 확인되었다. 향후 연구과제로는 전방위 영상을 일반영상으로 복원할 때 왜곡률을 줄이는 알고리즘에 대한 연구가 필요하다.</p>
[ "제안한 1200 만 화소의 고해상도 360도 전방위 IP 카메라의 전방위 시야각은 180도가 맞아?", "1200 만 화소의 영상효율에서 높이는 2,976 픽셀이 맞아?", "1200 만 화소의 영상효율에서 너비는 몇 이야?", "KC 인증규격을 획득한 시험은 뭐니?", "1200 만 화소의 영상효율에서 수평 및 수직해상도는 어떻게 되지?", "외부시험기관에서 무슨 시험에 대하여 KC 인증 규격에 적합한 지를 확인하는 실험을 한 거지?", "수평 및 수직해상도 96 DPI에서 몇 만 화소의 영상효율을 확인했어?", "논문에서 개발을 제안한 것은 어떻게 되지?", "1200 만 화소의 고해상도 360도 전방위 IP 카메라의 향후 연구과제는 어떻게 되니?", "전방위 IP 카메라에서 목표값에 적합하게 측정된 인증 규격은 뭐야?", "1200 만 화소의 고해상도 360도 전방 위 IP 카메라의 성능을 평가하기 위해 실험한 곳은 어디야?", "전자파 시험에 대하여 획득한 인증규격이 KC 인증규격이 맞니?", "1200 만 화소의 영상효율과 360도 전방위 렌즈 화각, 전자파 인증 규격 등이 목표값에 적합하게 측정됨이 확인된 카메라는 뭐야?", "전방위 IP 카메라의 영상효율 화소는 어떻게 되지?", "1200 만 화소의 고 해상도 360도 전방위 IP 카메라에서 평가하려는 것은 뭐야?", "실험을 수행하여 저장된 이미지 파일 속성에서 확인한 것은 뭐지?", "외부시험기관에서 출력된 인쇄물이 렌즈 화각에서 몇 도로 인식되지?", "외부시험기관에서 전자파 시험에 대하여 무엇에 적합한 지 확인하는 실험을 수행했지?", "고 해상도 360도 전방위 IP 카메라의 화소는 1200만 화소가 맞아?", "전자파 시험에 대하여 KC 인증 규격에 적합한 지 확인하는 실험을 한 것은 어디야?" ]
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1200만 화소의 고해상도360° 전방위 IP 카메라 개발
<h1>II. 본론</h1><h2>1. \( 360^{\circ} \) 전방위 시야각의 렌즈 부</h2><h3>가. \( 360^{\circ} \) 전방위 시야각의 렌즈 부의 특징</h3><p>본 논문에서 제작하는 \( 360^{\circ} \) 전방위 시야각의 렌즈는 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫 번째로 아날로그 영상을 이미지 센서에 투영시켜주는 역할을 한다. 두 번째로 총 9 매 7군(G1과 G2 접합, G5와 G6 접합)로 렌즈를 구성한다. 세 번째로 렌즈 1 개에 2 개의 반사면과 투과면을 설치하여 1 개의 렌즈가 투과면과 반사면을 가진 하이브리드 형으로 설계한다. 네 번째로 등사영 렌즈 설계방식과 catadioptric 면 제작방식을 적용하여 어안 렌즈에서 필연적으로 발생되고 있는 주변부 왜곡현상이 없는 화상을 얻을 수 있도록 한다.</p><h3>나. \( 360^{\circ} \) 전방위 시야각의 렌즈 설계</h3><p>렌즈를 설계하기 위한 사양의 결정은 영상 복원 등에 필요한 해상도를 고려하여 이미지 센서 사양을 만족해야 한다. 또한 최적용도 등을 감안하여 결정한다. 렌즈의 사양이 결정되면 렌즈를 설계한다. 본 논문에서는 여러 광학장비의 설계 조건을 입럭하면 시뮬레이션 하여 최적의 설계 스펙을 제시하는 CODE V 프로그램을 사용한다. 그림 1은 렌즈의 설계 결과이다. 렌즈 구성은 G1부터 G9까지 총 9 매 7 군 (G1과 G2 접합, G5 와 G6 접합)로 구성한다. G1 과 G2 접합 부분의 렌즈 설계는 다음과 같 다. G1 렌즈의 경우 2 개의 반사면과 2 개의 투과 면으로 구성하여야 하므로 2개의 렌즈로 분리하 고 G1 의 R2 면과 G2 의 R1 면을 접합시켜 광의 반사 및 투과가 가능하게 설계한다. 광 경로는 G1 의 R1 면에서 투과가 되어 G2 의 R2 면에서 1 차 반사가 일어나고 반사된 광을 G1 의 R3 면에서 2 차 반사가 일어나 G2 의 R3 면을 통해 이미지 센서에 도달하게 한다. G1 렌즈와 G2 렌즈의 경우에 각 각 2 개의 투과면과 1 개의 반사면을 가진 복합면 렌즈로 설계한다.</p>
[ "어안 렌즈에서 필연적으로 발생되고 있는 현상은 중심부 왜곡현상인가?", "렌즈를 설계하기 위한 사양의 결정은 영상 복원 등에 필요한 해상도를 고려하여 무슨 사양을 만족시켜야해?", "무슨 프로그램이 여러 광학장비의 설계 조건을 입럭하면 시뮬레이션 하여 최적의 설계 스펙을 제시해줄까?", "하이브리드 형 렌즈의 특징은 무엇인가?", "무슨 방식들을 적용해서 적용하여 어안 렌즈에서 필연적으로 발생되고 있는 주변부 왜곡현상이 없는 화상을 얻을 수 있도록 하였나?", "영상 복원 등에 필요한 무엇을 고려해서 렌즈를 설계하기 위한 사양을 결정해야 하지?", "어안 렌즈에서 필연적으로 발생되고 있는 주변부 왜곡현상이 없는 화상을 얻기 위해 어떤 렌즈 설계방식을 적용했어?", "CODE V 프로그램에 여러 광학장비의 설계 조건을 입력하면 최적의 설계 스펙을 제시하니?" ]
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\(13-\mathrm{Gbps}\) 저스윙 저전력 니어-그라운드 시그널링 트랜시버
<h2>2. 리시버 시물레이션 결과</h2><p>그림 9는 다중 이득경로를 가지는 본 논문의 리시버 입력단 Rx에서 feed-forward capacitor \( C_{f} \)의 크기에 따른 Path2와 Path3 경로의 전압 이득 변화를 보여준다. \( 1 \mathrm{GHz} \) 이하의 저주파 영역에서 전압 이득은 \( C_{f} \)의 크기에 상관없이 path1의 경로에서는 약 \( 13 \mathrm{~dB} \), 그리고 path2 + path3의 경로에서는 약 \( 11.5 \mathrm{~dB} \)의 거의 일정한 값을 갖는다. 하지만 \( 1 \mathrm{GHz} \) 이상의 고주퐈 영역에서는 \( C_{f} \)의 영향이 커지는데, \( C_{f} \)를 사용하지 않거나 그 크기가 \( (10 \mathrm{fF} \) 이나 \( 50 \mathrm{fF} \) 정도로) 매우 작을 때는 주파수 증가에 따라 \( 1 \mathrm{GHz} \) 이상부터 급격히 떨어지던 전압 이득이, \( C_{f} \) 크기가 증가할수록 \( 10 \mathrm{GIz} \) 부근까지도 이득이 유지됨을 볼 수 있다. 본 논문에서는 그림 9에서 보인바와 같이 \( 0.5 \mathrm{pF} \)의 \( C_{f} \)를 MOS 커패시터로 구현하여 칩 면적의 큰 증가 없이 고주파 동작에 필요한 전압이득을 확보하였다.</p><p>그림 10은 \( 16 \mathrm{~Gb} / \mathrm{s} \)에서 일반적인 SBG와 본 논문에서 제안하는 ABG를 이용한 리시버 입력단 Rx에서 Vs 변화에 따른 Rx의 입력 (Rx_In)과 출력 (Rx_Out)의 eye-height를 비교하여 보여주고 있다. 그림 10(a)처럼 ABG를 사용할 때 SBG 대비 약 \( 22.2 \%(@ \mathrm{Vs}=260 \mathrm{mV} \) ) 증가된 입력 Rx_In의 eye-height를 가지며, 그림 10(b)처럼 약 \( 31.6 \%(@ \mathrm{Vs}=260 \mathrm{mV}) \) 증가된 출력 Rx_Out의 eye-height를 가짐을 볼 수 있다.</p><p>그림 11은 \( 16 \mathrm{~Gb} / \mathrm{s} \)에서 Vs의 변화에 따른 리시버 Rx의 전류 미스매치 결과를 보여주고 있다. 일반적인 SBG를 사용한 Rx의 경우인 그림 11(a)에서 Vs가 작아짐에 따라 전류 싱크 nMOS (M4, M5)가 triode 영역에서 동작하면서 전류 소스 nMOS (M0-M3)와의 전류차이가 점점 커지며 미스매치가 크게 증가하는 것을 볼 수 있다. 반면 그림 11(b)와 같이 제안하는 ABG를 사용한 Rx의 경우 전류 싱크 nMOS (M4, M5)의 게이트 전압을 공통모드 피드백을 통해 조절해 줌으로써, Vs 변화에 상관없이 전류-소스 nMOS (M0-M3)의 전류의 합과 전류 싱크 nMOS(M4, M5)의 전류의 합이 거의 동일하게 유지되어 전류 미스매치가 거의 제거되는 효과를 가져 온다.</p><p>그림 12는 \( 260 \mathrm{mV} \)의 Vs를 사용하여 \( 13 \mathrm{~Gb} / \mathrm{s} \)에서 동작하는 NGS 트랜시버의 리시버 샘폴링 동작을 보여주고 있다. \( 6.5 \mathrm{GIz} \) 클록 CLK/CLKb으로 구동되는 두 개의 SAFF를 사용하여 1:2 디먹싱 (demultiplexing)된 최종 CMOS 출력 OUT1/OU2가 에리 없이 생성됨을 확인할 수 있다. 제안하는 NGS 트랜시버는 \( 260 \mathrm{mV} \)의 Vs에서 \( 2^{16}-1 \) PRBS 데이터를 전송하여 최대 \( 13 \mathrm{~Gb} / \mathrm{s} \)의 데이타 전송률을 구현하였으며, 이때, 두개의 SAFF\( (0.57 \mathrm{~mW}) \)를 포함하여 총 \( 3.93 \mathrm{~mW} \)의 전력소모와 \( 0.3 \)\( \mathrm{pJ} / \mathrm{bit}(=0.33 \mathrm{~mW} / \mathrm{Gb} / \mathrm{s}, @ \mathrm{Vs}=260 \mathrm{mV}) \) 의 파워효율을 갖는다. 트랜스미터 출력단의Vs를 증가시키거나, SAFF의 전력소모를 증가시킬 경우 최대 \( 16 \mathrm{~Gb} / \mathrm{s} \)의 데이터 전송률 달성이 가능하다. 표 1 에는 종래 발표된 NGS 트랜시버들과의 성능 비교를 보여주는데, 종래 기술대비 가장 높은 파워 효율을 성취하였다.</p><table border><caption>표 1. 트랜시버 성능 비교</caption><tbody><tr><td></td><td>[1]</td><td>[3]</td><td>[4]</td><td>This work</td></tr><tr><td>Process</td><td>\( 90 \mathrm{~nm} \)</td><td>\( 40 \mathrm{~nm} \)</td><td>\( 65 \mathrm{~nm} \)</td><td>\( 65 \mathrm{~nm} \)</td></tr><tr><td>Supply \( (\mathrm{V}) \)</td><td>1.0</td><td>1.0</td><td>0.6-0.8</td><td>1.0</td></tr><tr><td>Channel length</td><td>\( 80 \mathrm{~cm} \)</td><td>\( 7.62 \mathrm{~cm} \)</td><td>\( 8.89 \mathrm{~cm} \)</td><td>\( 10 \mathrm{~cm} \)</td></tr><tr><td>Tx output swing \( (\mathrm{mV}) \)</td><td>200</td><td>400</td><td>100-200</td><td>80~175</td></tr><tr><td>Data rate/ channel</td><td>\( 6.25 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \)</td><td>\( 16 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \)</td><td>\( 4.8-8 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \)</td><td>\( \sim 13 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \)(with SAFF)</td></tr><tr><td>Tx power \( (\mathrm{mW}) \)</td><td>2.26</td><td>-</td><td>\( 1.92 @ 6.4 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \)</td><td>\( 2.06 @ 13 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td>Rx power \( (\mathrm{mW}) \)</td><td>2.3</td><td>2.69</td><td rowspan=2>\( 1.07 @ 6.4 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \)</td><td>\( 1.3 @ 13 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td>Sampler (SAFF) power \( (\mathrm{mW}) \)</td><td>0.5</td><td>-</td><td>\( 0.57 @ 13 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td>Total power \( (\mathrm{mW}) \)</td><td>5.06</td><td></td><td>\( 3 @ 6.4 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \)</td><td>\( 3.93 @ 13 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \)</td></tr><tr><td>power efficiency \( (\mathrm{pJ} / \mathrm{bit})\)</td><td>0.81</td><td>-</td><td>\( 0.47 @ 6.4 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \)</td><td>\( 0.3 @ 13 \mathrm{Gb} / \mathrm{s} \)(with SAFF \( @ \mathrm{Vs}=260 \mathrm{mV}) \)</td></tr></tbody></table>
[ "일반적인 SBG를 적용한 Rx의 경우 어떤 과정을 통해 미스매치가 증가하는 것을 볼 수 있지?", "ABG를 사용한 Rx의 경우 어떤 과정들을 통해 전류 미스매치가 없어지는 효과가 나타나지?", "NGS 트랜시버가 최대 \\( 13 \\mathrm{~Gb} / \\mathrm{s} \\)의 데이터 전송률을 나타낸 것은 어떤 방법을 취했기 때문이지?", "표 1. 트랜시버 성능 비교에서 트랜시버 [1]의 프로세스 값은 얼마야?", "표 1. 트랜시버 성능 비교 중 공급 전압 값이 가장 낮은 트랜시버는 무엇이지?", "표 1. 트랜시버 성능 비교 중 Channel length의 값은 본 논문의 트랜시버에서 얼마로 나타나지?", "표 1. 트랜시버 성능 비교에서 가장 낮은 Tx output swing \\( (\\mathrm{mV}) \\)값을 나타내는 트랜시버는 무엇이지?", "표 1. 트랜시버 성능 비교 중 트랜시버 [3]의 Tx output swing \\( (\\mathrm{mV}) \\)값은 얼마야?", "본 논문에서 전압이득을 확보할 때, 어떤 방법을 취했지?" ]
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3D 프린팅 센서 연구 동향 소개-전왜성 변형/로드셀 센서 중심으로
<h1>2. DIW(Direct Ink Writing) 활용 센서</h1><h2>2.1 DIW 방식의 특성</h2><p>DIW 방식은 Fig. 2에 도시한 바와 같이 고농도 재료를 출력하기 위해 개발된 방식이므로, 기존의 잉크젯 프린터에서 잉크가 배출되어 인쇄되는 방식과 유사하다. 고점도의 내용물이 필라멘트 형태로 압출되면서 3D 프린팅 출력을 하는 방식으로써, 압축공기, 피스톤 또는 스크류 등으로 잉크의 배출 속도를 조절한다. 압출된 잉크는 겔화 및 증발에 의해 빠르게 고형화 되어 적충 된다.</p><h2>2.2 DIW 방식 센서 제작 연구</h2><p>2019년 발표된 Wan의 논문에서는 PDMS 유연 고분자 수지와 그래핀 소재를 혼합하여 센서 제작을 위한 전도성 잉크를 제조하였고, 그 구조를 DIW 공정에 의해 격자로 쌓아 올려 출력시키면서 내부 다공을 통하여 센서 감도를 조절하였다. 이 연구에서는 3D 프린팅 구조 설계의 장점을 이용하여 이전 센서들과 달리 그 반복 특성을 개선할 수 있었다. Fig. 3는 \( 10 \mathrm{wt} \% \) CNT 잉크를 이용하여 다양한 구조를 인쇄한 것이다.</p><p>2018년 발표된 Li 의 논문에서는 CNT/Ecoflex 잉크를 제조하여 DIW 방식으로 센서를 출력하였다. Fig. 4는 DIW방식으로 제작된 센서와 정전용량을 측정한 것이다.</p><p>DIW 방식은 동시에 다양한 재료를 출력하여 제작할 수 있었다는 점에서 큰 이점을 가진다. 또한 상온에서 조작이 간편하고 실용성이 높다. 하지만 노즐 막힘 현상이 빈번하게 발생하므로 잉크의 점도가 높지 않아야 하고, 원치 않는 변형을 방지하려면 점도가 낮으면 안된다. 따라서 DIW 방식은 원하는 센서 형상을 정확하게 얻기 위해 적절한 출력 잉크의 점도 확보가 매우 중요하다. 점도 확보를 위한 유동과 밀도 등 소재 제조 변수와 인쇄를 위한 노즐 직경, 출력물 공간 간격, 출력 속도 등 공정 변수가 복합적으로 작용하므로 원하는 센서를 정확하게 얻기 위한 제어에 어려움이 있다.</p><p>또한, 최종 출력 형태를 일정하게 유지하기 위해서는 담금(soaking), 소결(sintering), 가열(heating), 경화(curing)을 포함한 프린팅 된 패턴에 대한 후처리 과정이 필수적이다.</p>
[ "Fig. 2에 도시한 바와 같이 고농도 재료를 출력하기 위해 개발된 방식이므로, 기존의 잉크젯 프린터에서 잉크가 배출되어 인쇄되는 방식과 유사하다 이것은 어떤 방식인가?", "DIW 방식은 Fig. 2에 도시한 바와 같이 고농도 재료를 출력하기 위해 개발된 방식이므로, 기존의 어디에서 잉크가 배출되어 인쇄되는 방식과 유사한가?", "DIW 방식은 Fig. 2에 도시한 바와 같이 고농도 재료를 출력하기 위해 개발된 방식이므로, 기존의 잉크젯 프린터에서 잉크가 배출되어 인쇄되는 방식과 유사합니까?", "고점도의 내용물이 필라멘트 형태로 압출되면서 어떤 출력을 하는 방식으로써, 압축공기, 피스톤 또는 스크류 등으로 잉크의 배출 속도를 조절합니까?", "Wan의 논문에서는 PDMS 유연 고분자 수지와 그래핀 소재를 혼합하여 센서 제작을 위한 전도성 잉크를 제조하였고, 그 구조를 DIW 공정에 의해 격자로 쌓아 올려 출력시키면서 내부 다공을 통하여 센서 감도를 조절하였다 이 논문은 언제 발표했습니까?", "고점도의 내용물이 어떤 형태로 압출되면서 3D 프린팅 출력을 하는 방식으로써, 압축공기, 피스톤 또는 스크류 등으로 잉크의 배출 속도를 조절합니까?", "2019년 발표된 Wan의 논문에서는 무엇을 혼합하여 센서 제작을 위한 전도성 잉크를 제조하였습니까?", "고점도의 내용물이 필라멘트 형태로 압출되면서 3D 프린팅 출력을 하는 방식으로써, 압축공기, 피스톤 또는 스크류 등으로 잉크의 배출 속도를 조절합니까?", "DIW 방식의 큰 이점은 무엇인가?", "2018년 발표된 논문에서는 CNT/Ecoflex 잉크를 제조하여 DIW 방식으로 센서를 출력하였다 이 논문은 무엇인가?", "2019년 발표된 Wan의 논문에서는 PDMS 유연 고분자 수지와 그래핀 소재를 혼합하여 센서 제작을 위한 전도성 잉크를 제조하였고, 그 구조를 DIW 공정에 의해 격자로 쌓아 올려 출력시키면서 내부 다공을 통하여 센서 감도를 조절하였습니까?", "2018년 발표된 Li 의 논문에서는 CNT/Ecoflex 잉크를 제조하여 DIW 방식으로 센서를 출력하였습니까?", "어떤 현상이 빈번하게 발생하므로 잉크의 점도가 높지 않아야 합니까?", "Fig. 3는 어떤 잉크를 이용하여 다양한 구조를 인쇄한 것입니까?", "노즐 막힘 현상이 빈번하게 발생하므로 잉크의 점도가 높지 않아야 하고, 원치 않는 변형을 방지하려면 점도가 낮으면 안됩니까?", "점도 확보를 위한 유동과 밀도 등 소재 제조 변수와 인쇄를 위한 어떤 공정 변수가 복합적으로 작용하므로 원하는 센서를 정확하게 얻기 위한 제어에 어려움이 있습니까?", "Fig. 3는 \\( 10 \\mathrm{wt} \\% \\) CNT 잉크를 이용하여 다양한 구조를 인쇄했습니까?", "DIW 방식은 원하는 센서 형상을 정확하게 얻기 위해 적절한 출력 잉크의 점도 확보가 매우 중요합니까?", "DIW 방식은 원하는 센서 형상을 정확하게 얻기 위해 무엇이 매우 중요합니까?", "최종 출력 형태를 일정하게 유지하기 위해서는 담금(soaking), 소결(sintering), 가열(heating), 경화(curing)을 포함한 프린팅 된 패턴에 대한 후처리 과정이 필수적입니까?", "DIW 방식은 동시에 다양한 재료를 출력하여 제작할 수 있었다는 점에서 큰 이점을 가집니까?", "점도 확보를 위한 유동과 밀도 등 소재 제조 변수와 인쇄를 위한 노즐 직경, 출력물 공간 간격, 출력 속도 등 공정 변수가 복합적으로 작용하므로 원하는 센서를 정확하게 얻기 위한 제어에 어려움이 있습니까?", "최종 출력 형태를 일정하게 유지하기 위해서는 무엇을 포함한 프린팅 된 패턴에 대한 후처리 과정이 필수적입니까?" ]
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3D 프린팅 센서 연구 동향 소개-전왜성 변형/로드셀 센서 중심으로
<h1>5. NCPC(Nano-Carbon Piezoresistive Composite) 기반 3D 프린팅 센서 연구</h1><p>앞서 언급한 문제점 중 NCPC 필라멘트 제작 공정과 이를 출력할 때 발생하는 프린터 노즐 손상 등을 회피하는 연구가 되고 있다. 본 연구 그룹에서는 센서 구조물만 3D 프린팅 공정으로 제작을 하고, 센싱부는 액상형 NCPC 를 도포하여 3D 프린팅 센서를 제작하는 연구를 다음과 같이 수행하였다. 이 방식으로 센서를 제작할 경우 필라멘트를 만드는 과정이 생략되어 필요 장비가 대폭 줄어든다. 그리고 같은 NCPC 를 다양한 재료로 만든 같은 형상의 센서 구조물에 도포하여 센서 사용 환경(민감도, 강도 등)에 맞춰 제작 가능하다.</p><p>2017년 Kim은 ABS 를 기반으로 3D 프린터를 사용하여 외팔보 형태로 제작하여 NCPC 를 도포하였다. 전왜성 외팔보를 센싱부로 하는 압력 센서를 Fig. 12(a), (b)와 같이 제작한 후, Fig. 12(c)와 같이 압력 교정 시스템을 활용하여 그 특성을 실험하였다.</p><p>이 연구는 NCPC 를 외팔보와 같은 특정 형상을 지닌 센서 구조로 활용하여 단순 벌크 형태의 전왜 특성만을 활용하는 압력 센서와 비교하였다. 그 결과 센서 측정범위 및 선형성이 크게 향상되는 결과를 얻을 수 있었고, 이를 NCPC 활용 센서 개발에 있어 센서 구조가 지니는 중요성을 실험 연구로 발표하였다.</p><p>2021년 Joung은 Fig. 13과 같이 UV 레진과 DLP 프린팅방식을 활용한 3D 프린팅 로드셀(Printed Loadcell, PLC)을 연구, 발표하였다. 3D PLC는 하중 변환을 위하여 단순한 보 구조를 센싱 구조체로 하였으며, NCPC를 그 구조체에 도포하여 변형을 감지하는 센싱부로 제작하였다.</p><p>이 연구에서 3D PLC 성능 특성은 하중에 의한 전압 출력 특성 실험을 기반으로 평가되었다. 무부하 상황에서 제로 밸런스 전압 출력은 NCPC의 고유한 잡음 응답으로 인해 약간의 편차를 보였으나 안정적이었으며, 응답 속도는 상용 로드셀(YC33-50)과 유사하였다. PLC의 연속적인 하중 인가실험에서 드리프트 문제와 온도 민감도 특성이 있었으나, Fig. 14에서 보듯 전반적인 출력 사양은 상용 로드셀 수준으로 보상이 가능하였다. 다만, 고분자 로드셀이 지니는 문제인 비선형성, 반복성 및 히스테리시스는 Fig. 15 에서 같이 상용 로드셀의 시장 수요 조건에는 미흡한 수준이었다 .</p><p>Joung의 연구를 통하여 3D PLC는 향후 기술과 제작 보완이 이루어질 경우, 새로운 로드셀 제작 방식으로 활용될 수 있는 기초 연구가 수행되었다. 향후 3D 프린팅 센서 OEM/design-in 센서 시장을 위한 유망한 솔루션이 될 수 있는 가능성을 실험적으로 제시하였다.</p>
[ "동일한 NCPC를 다양한 재료로 만든 같은 형상의 센서 구조물에 도포하면 민감도나 강도 등 사용환경에 맞춰 제작이 가능한가?", "3D PLC 성능 특성은 무엇을 통해 평가되었는가?", "본 연구에서 문제점으로 제시된 사항은 어떤 것이 있는가?", "본 연구 그룹에서센서 구조물은 어떤 과정을 통해 제작되었는가?", "본 연구에서는 센서 구조물만 3D 프린팅 공정으로 제작하고 센싱부는 액상형 NCPC를 도포하였는데, 이 방식으로 센서를 제작하면 얻을 수 있는 장점이 무엇인가?", "2017년 Kim 은 3D 프린터를 사용하여 어떤 형태로 센서를 제작하여 NCPC를 도포하였는가?", "본 실험에서는 센서를 제작한 후 특성을 실험하기 위해 어떤 시스템을 활용하였는가?", "2021년 Joung이 발표한 UV 레진과 DLP 프린팅방식을 활용한 연구 방법은 무엇인가?", "본 연구에서 센싱부는 어떠한 과정을 통해 제작되었는가?", "Joung의 연구는 추후 기술과 제작의 보완이 이루어진다면 새로운 로드셀 제작 방식으로의 발전을 기대해볼 수 있는가?", "3D 프린팅 로드셀 (PLC) 는 어떤 방법인가?", "3D 프린팅 로드셀 (PLC) 은 하중 변환을 위해 복잡한 보 구조를 센싱 구조체를 사용하였고, NCPC는 그 구조체에 도포하는데 사용되지 않는가?", "본 연구에서 사용된 3D PLC 성능은 고분자 로드셀이 지니는 문제인 비선형성, 반복성 및 히스테리시스를 해결하여 시장 수요 조건에 모두 적합한 상태인가?", "무부하 상태에서 제로 밸러스 전압 출력은 무엇 때문에 약간의 편차를 생성하였는가?", "무부하 상황에서 제로 밸런스 전압 출력은 NCPC의 고유한 잡음 응답으로 인해 매우 큰 편차를 보이며 불안정하였는가?", "PLC의 연속적인 하중 인가실험에서 발견되는 특성은 어떤 것이 있는가?", "2017년 Kim은 무엇을 기반으로 하여 NCPC를 도포하였는가?" ]
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3D 프린팅 센서 연구 동향 소개-전왜성 변형/로드셀 센서 중심으로
<h1>6. 고 찰</h1><p>3D 프린팅 센서 제작 방식의 대표적 특징을 비용(cost), 재료의 다양성(material variety), 특성 재현성(rep-roductability), 출력 정밀성(printing resolution), 출력 크기(Fab. size), 출력 시 노즐 막힘(clogging), 출력 후처리 과정(post process) 및 출력 속도 (Fab. speed) 둥을 센서 제작 관점에서 분석하여 Table 1 에 요약하여 도시하였다.</p><p>3D 프린터의 활용도가 높아짐에 따라 센서 공학 분야에서도 이를 활용한 연구 개발이 필요하다고 판단된다. 3D 프린팅 센서 제작 기술은 기존 MEMS 기술을 보완할 제작 기술이 될 수 있을 것으로 사료된다. 더불어 기존 반도체 공정보다 비용이 저렴한 장비와 다양한 소재를 활용하여 센서를 현장에서 실시간으로 제작할 수 있으며, 개 방형 플랫폼(open platform) 기술과 접목하여 on demand 수요에 대응할 수 있는 센서 제작 기술로 기대된다.</p><p>끝으로, 3D 프린팅 기술의 다양한 재료를 사용하는 특성은 최근 활발히 연구되고 있는 센서 소재 연구와 연계하여 신속하게 새로운 센서를 제작할 수 있게 함으로써, 센서 개발 기술에 기여할 수 있을 것이다. 따라서 이와 관련된 연구와 관심이 필요할 것이다.</p>
[ "Table 1은 어떠한 정보들을 요약한 표인가?", "3D 프린팅 센서 제작 방식의 대표적 특징으로는 비용, 재료의 다양성, 특성 재현성, 출력 정밀성, 출력 크기, 출력 시 노즐 막힘, 출력 후 처리과정 및 출력 속도 등이 있는가?", "3D 프린팅 센서 제작 기술을 통해 얻을 수 있는 장점이 아닌 것은 무엇인가?", "3D 프린팅 기술은 활발히 연구되고 있는 센서 소재 연구와 연계하여 새로운 센서를 만들기는 힘들겠지?", "최근 활발히 연구되고 있는 센서 소재 연구와 접목할 수 있는 기술로, 새로운 센서 제작을 할 수 있을 것으로 예상되어 최근 각광받고 있는 기술은 무엇인가?", "3D 프린팅 센서 제작 기술은 기존 반도체 공정보다 어떠한 우수성을 기대할 수 있는가?", "3D 프린터의 활용도가 높아짐에 따라 어떠한 분야에서 이를 활용한 연구개발이 가능하다고 예상할 수 있는가?", "3D 프린팅 센서 제작 방식의 대표적 특징이 아닌 것은 무엇인가?", "개방형 플랫폼 기술과 접목하여 on demand 수요에 대응할 수 있는 새로운 센서 제작 기술로 기대되고 있는 기술은 무엇인가?" ]
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3D 프린팅 센서 연구 동향 소개-전왜성 변형/로드셀 센서 중심으로
<h1>1. 서론</h1><p>3D 프린팅 기술은 4 차 산업혁명의 핵심기술 중 하나로서 제조업에 혁신을 불러올 것으로 관심을 받아왔다. 그러나 실제 산업 현장에서는 대량생산에 적합하지 않다는 이유로 당초 기대에 부응을 못하고, 시제품을 만드는 제한적 용도로 사용이 되어 기술적 가치가 절하되고 있었다. 3D 프린팅은 다른 제조 기술과 달리 다양한 소재를 활용할 수 있으며, 일반 공장의 제조 과정보다 저가의 장비를 활용하여 간단히 원하는 제품을 생산할 수 있다는 우수한 특징을 지니고 있다. 최근 이러한 제조 특징을 부각시킬 수 있는 관련 기술의 발달로 그 수요가 자동차, 항공과 같은 전통적인 기계 제조 분야를 넘어서 점차 의류 및 음식과 인공 장기 등 다양한 분야로 확장되고 있다.</p><p>앞서 기술한 3D 프린팅 제조 기술 특징이 센서 공학 분야로 적용될 경우 여러 소재로 개발되는 센싱부(sensing part)를 비롯하여 다양한 형상을 요구하는 센서 구조부(sensing structure) 제작에도 활용될 수 있을 것이다. 3D 프린팅 제작 특징은 MEMS(micro-electro mechanical systems)가 주를 이루었던 센서 개발 분야에 활용되어, 기존 반도체 공정보다 비용이 저렴한 장비와 다양한 소재를 활용하여 센서를 현장에서 실시간으로 제작할 수 있을 것이다. 또한, 센서 설계 파일과 소재를 개방형 플랫폼(open platform) 으로 제공한다면, 누구나 사용자가 원하는(customized) 센서 제품을 on demand 수요에 맞추어 저렴하게 제작할 수 있다. 그러므로 최근 다양한 수요를 요구하는 센서 시장 특성에 부합하므로 센서 연구자들의 관심이 필요하다고 사료된다.</p><p>센서 제작에 활용될 수 있는 3D 프린팅 공정은 인쇄 기법을 중심으로 다음 Fig. 1과 같이 대표적인 다음 3가지 방식으로 구분될 수 있다.</p><p>열가소성 수지를 롤 형태로 가공한 필라멘트를 이용하여 출력하는 FDM(fused deposition modeling) 방식, 빛을 이용하여 광경화성 수지에 조형하고자 하는 형상을 투사하는 DLP(digital light processing) 방식, 잉크를 압축공기, 피스톤 또는 스크류 등으로 배출하여 출력하는 DIW(direct ink writing) 방식 등이 있다.</p><p>이들의 제작 방식과 더불어, 3D 프린팅 센서 개발에서 출력 소재는 주요 연구 대상이며, 이런한 소재로써 광경화 수지 및 금속 입자를 포함하는 전도성 잉크 등이 연구 개발되고 있다. 더불어 탄소나노튜브(carbon nanotube, CNT)와 그래핀 (graphene) 등 탄소나노 동소체(isotopes)를 혼합한 전도성 복합소재 기반 소재가 최근 연구되고 있다.</p><p>탄소나노 소재를 전도성 복합소재로 가공할 경우에는 전왜성 (piezoresistivity)을 지닌 센싱 소재(sensing material)인 NCPC(nano carbon piezoresistive composite)를 얻을 수 있다. NCPC는 복합 소재 내부에 전기 전도성을 지니는 탄소나노 동소체들이 복합 소재 수지 재료 (matrix)안에서 전도성 네트워크를 구성하게 한다. NCPC 가 압축력을 받는 경우, 그 전도성 네트워크가 더 가깝게, 더 많이 이루어지게 되므로 전기 저항이 감소하며, 반대로 인장력을 주었을 경우, 충진재들의 간극이 커지며 전도성 네트워크가 틀어지게 되어 전기 저항이 증가하게 된다. 이러한 NCPC 는 3D 프린팅의 출력 소재로 활용될 경우 최적 형상과 기능을 지닌 스트레인(strain)과 힘/하중(load)을 측정하는 센서 개발이 가능하다.</p><p>따라서 본 논문에서는 여러 센서 중에서 센싱 소재와 구조체가 조화를 이루어 제작이 되는 스트레인/로드셀(load cell) 센서를 중심으로 하여, 이들을 3D 프린팅 기술로 제작하여 연구한 사례와 그 특징을 고찰한다. 더불어 본 연구팀에서 개발하고 있는 NCPC 를 활용한 3D 프린팅 로드셀 연구도 함께 소개한다.</p>
[ "이 기술은 실제 산업 현장에서는 대량생산에 적합하지 않다는 이유로 당초 기대에 부응을 못하였지만 4차 산업혁명의 핵심기술 중 하나로서 제조업에 혁신을 불러올 것으로 관심을 받았는데 이 기술은 무엇인가?", "3D 프린팅은 일반 공장의 제조 과정보다 저가의 장비를 활용하여 간단히 원하는 제품을 생산할 수 있나?", "누구나 사용자가 원하는(customized) 센서 제품을 on demand 수요에 맞추어 저렴하게 제작을 센서 설계 파일과 소재를 개방형 플랫폼(open platform) 으로 제공한다면 가능한가?", "열가소성 수지를 롤 형태로 가공한 필라멘트를 이용하여 출력하는 이 방식은 무엇인가?", "3D 프린팅 제조 기술 특징이 센서 공학 분야로 적용될 경우 다양한 형상을 요구하는 이것 제작에도 활용될수 있을것이라 하는데 이것은 무엇인가?", "잉크를 압축공기, 피스톤 또는 스크류 등으로 배출하여 출력하는 이 방식은 무엇인가?", "최근 3D 프린팅의 제조 특징을 부각시킬 수 있는 관련 기술의 발달로 다양한 분야로 확장되고 있나?", "센서 제작에 활용될 수 있는 3D 프린팅 공정은 인쇄 기법을 중심으로 FDM(fused deposition modeling) 방식, DLP(digital light processing) 방식, DIW(direct ink writing) 방식 등 3가지 방식으로 구분될 수 있는가?", "빛을 이용하여 광경화성 수지에 조형하고자 하는 형상을 투사하는 이 방식은 무엇인가?", "다른 제조 기술과 달리 다양한 소재를 활용할 수 있으며, 일반 공장의 제조 과정보다 저가의 장비를 활용하여 간단히 원하는 제품을 생산할 수 있다는 우수한 특징을 지니고 있는 이 기술은 무엇인가?", "이것은 탄소나노 소재를 전도성 복합소재로 가공할 경우에는 전왜성 (piezoresistivity)을 지닌 센싱 소재(sensing material)인데 이것은 무엇인가?", "NCPC 가 인장력을 주었을 경우, 충진재들의 간극이 커지며 전도성 네트워크가 틀어지게 되어 전기 저항이 감소하게 되는가?", "논문에서는 여러 센서 중에서 센싱 소재와 구조체가 조화를 이루어 제작이 되는 이 센서를 중심으로 하는데 이 센서는 무엇인가?", "NCPC는 복합 소재 내부에 전기 이것을 지니는 탄소나노 동소체들이 복합 소재 수지 재료 (matrix)안에서 이것 네트워크를 구성하게 하는데 이것은 무엇인가?", "3D 프린팅 제작 특징은 이것이 주를 이루었던 센서 개발 분야에 활용되었는데 이것은 무엇인가?" ]
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3D 프린팅 센서 연구 동향 소개-전왜성 변형/로드셀 센서 중심으로
<h1>3. DLP(Digital Light Processing) 활용 센서</h1><h2>3.1 DLP 방식의 특성</h2><p>DLP 방식은 마스크의 이미지를 빛을 이용하여 광경화성 수지에 투사하여 경화시켜 형상을 제작하는 방식으로, DIW방식이나 FDM 방식 등의 적층 프린팅 방식과 달리 고품질 출력이 가능하고, 노즐을 사용하지 않아 3D 프린팅에서 흔히 나타나는 문제인 노즐 막힘이 발생하지 않는다.</p><h2>3.2 DLP 방식 센서 제작 연구</h2><p>2020년 T. Xiao은 Fig. 5 와 같이 DLP 기반 3D 프린터 다이어그램과 MWCNT (multi-walled carbon nanotube)/EA(elastomer) 전도성 복합소재로 변형율 센서 어레이를 제작하였다. 이 연구에서는 센서를 구성하는 기초 구조물을 EA를 활용하여 Fig. 5(f)i와 같이 우선 제작한 후, 추가적으로 MWCNT/EA를 덧씌워 제작하는 방식을 활용하여 Fig. 5(g) 와 같은 복잡한 어레이 구조를 지닌 변형율 센서를 제작하였다.</p><p>위와 같은 연구들과 같이 DLP 방식은 액상형 출력 소재를 활용할 수 있으므로, CNT를 활용하는 센서의 경우에는 액상형 공정을 활용하여 소재 특성과 그 구조 형상 제어를 동시에 이룰 수 있을 것이다. 하지만 DLP 방식은 출력물이 수직방향으로만 얻어지므로, 여러 축 방향의 구조를 지니는 센서 제작에는 한계가 있을 것으로 판단된다.</p><h1>4. FDM(Fused Deposition Modeling) 활용 센서</h1><h2>4.1 FDM 방식의 특성</h2><p>FDM 방식은 PLA(poly lactic acid), ABS(acrylonitil butadiene strene)와 같은 열가소성 수지를 필라멘트로 가공해 고온으로 가열한 후, Fig. 6와 같이 프린터 압출부에 연결된 노즐을 통해 사출하여 적층하는 방식으로 구조물을 제작한다.</p><p>앞서 기술한 3D 프린팅 방식들은 주로 1 축 또는 2 축만의 적충 제어로 인쇄 재료를 출력할 수 있다. 반면에 FDM 방식은 열 가소성 수지와 더불어 시멘트, 유리, 바이오 재료 등 다양한 재료들을 여러 노즐을 통해 동시에 3 축 방향에서 출력이 가능하므로 타 방식 보다 복잡한 형상 구조 센서 제작에 유리할 수 있다. 그러나 출력물의 크기가 작은 경우 출력물의 품질이 낮은 단점이 있어, 현재까지의 기술로는 소형 정밀 구조를 지닌 센서 제작에는 한계가 있을 것으로 판단된다.</p><p>다중 재료를 활용한 프린팅이 부상하고 있는 최근 추세에서, 다양한 소재로 제작된 필라멘트를 다중 노즐로 동시에 출력할 수 있는 FDM의 특징은 다른 출력 방식에 비해 발전 가능성이 두드러진다. 또한, 전기 전도성을 지닌 필라멘트가 이미 상용화 되었으므로, 저가 FDM 프린터의 등장은 3D 프린팅 센서 기술 대중화를 선도할 것으로 기대된다.</p><h2>4.2 FDM 방식 센서 제작 연구</h2><p>센싱 소재를 필라멘트로 제작하는 공정 기술은 FDM 방식센서 제작의 중요 기술이다. CNT 는 다양한 수지와 혼합하여 전왜성을 지니는 센서 소재로 활용될 수 있으므로, 이를 열가소성 수지들과 혼합하여 필라멘트로 가공한다면 다양한 센서 제작이 가능할 것이다. Fig. 7은 본 연구 그룹에서 탄소나노 소재를 활용하여 FDM 필라멘트로 제작하는 과정을 도시하였다.</p><p>필라멘트를 제작하는 과정 중 CNT 를 열가소성 수지와 혼합하는 경우 다른 수지에 비해 혼합이 어려워 수지 내에 CNT 의 고른 분산성이 떨어진다. 결과적으로 전왜성 필라멘트의 센싱 특성이 균일하지 못하여 출력 후 동일한 품질의 센서 성능을 얻기 힘든 문제가 있다. 또한, CNT가 포함된 필라멘트를 사용할 시 3D 프린터 출력 노즐의 손상과 막힘이 생긴다는 것은 CNT 필라멘트를 사용하는 센서제작의 가장 큰 문제이다. 다음은 이러한 문제와 관련하여 Gnana-sekaran의 연구 결과로서 Fig. 8(a), (b), (c)는 사용 횟수에 따른 노즐의 사진이고 Fig. 8(d) 는 마모된 노즐의 SEM 사진이다.</p><p>2012년에 발표된 Leigh의 전도성 필라멘트 제작 연구는 열가소성 소재 PCL(polycaprolactone)과 카본 블랙(carbon black)을 5: 15 중량비로 혼합하였다. 그리고 Fig. 9과 같이 전도성 필라멘트를 개발하여 전왜성 필라멘트의 개발 가능성과 응용 방향에 대해 제시하였다.</p><p>이 연구에서는 제작된 필라멘트를 활용하여 Fig. 10 과 같이 손가락 움직임을 감지하는 3D 프린팅 유연 센서를 제작하고, 손가락의 반복적인 움직임에 대한 저항 변화를 계측하였다.</p><p>2017년 Christ는 TPU(thermoplastic polyurethane elastomer) 소재와 MWCNT를 복합재 필라멘트로 제작하였고 FDM 방식으로 인쇄하여 전왜성 복합재를 활용한 3D 프린팅 센서 기술 활용을 연구하였다. MWCNT와 TPU를 압출 트윈 스크류를 사용하여 복합재 필라멘트를 제작하였고 공정조건 별로 필라멘트의 전기-기계적 특성을 분석하였다. 그리고 3D 프린팅 구조물을 복합재 필라멘트로 제작하여 반복 스트레인에 대한 전왜 특성을 발표하였다.</p><p>2017년 Kim 역시 CNT와 TPU를 혼합한 CNT/TPU 필라멘트를 제작하였고 다축 하중을 감지할 수 있는 3D 프린팅 다축 하중 센서에 대한 연구를 발표하였다. 상용 로드셀은 내부의 복잡한 구조와 패키징에 의해 다축 하중 측정이 어렵다. 이 연구는 3D 프린팅의 제작 이점을 활용하여 Fig. 11(e)와 같이 3축의 하중을 분리하여 감지가 가능한 다기능의 3D 프린팅 센서를 제작하였다.</p>
[ "T. Xiao가 언제 3D 프린터 다이어그램를 포함한 변형율 센서 어레이를 제작했나?", "T. Xiao가 언제 변형율 센서 어레이를 제작했어?", "빛을 이용한 마스크의 이미지를 경화시켜 형상을 제작한 것을 어떤 방식이라 하는가?", "빛을 사용해서 마스크의 이미지를 경화, 형상을 만들어내는 방식은 뭐야?", "기초 구조물을 제작한 후에 무엇을 덧씌워 제작하는 방식을 활용하였나?", "기초구조물을 위에 무엇을 덧씌우는 방식을 활용했어?", "FDM 방식은 여러 노즐을 통해 동시에 어느 방향으로 인쇄 할 수 있나?", "FDM방식은 노즐을 사용하여 어느 방향으로 인쇄가 가능해?", "PLA의 풀텀은 어떻게 쓰는가?", "PLA에서 풀텀은 어떻게 사용돼?", "DLP 방식은 여러 방향의 구조를 가진 센서를 만드는데 한계가 있는 것은 출력물이 어느 방향으로만 가기 때문인가?", "DLP 방식이 여러방향의 센서를 만들기 어려운 이유는 출력물들이 어느방향으로만 가기 때문이야?", "Fig. 5(f)i와 같이 우선 제작한 것은 기초 구조물을 어떻게 활용하였나?", "Fig.5(f)i와 같이 제작된 것은 기초구조물들을 어떻게 활용했어?", "액상형 공정을 활용한 센서는 무엇을 활용하였나?", "액상형 공정을 활용한 센서는 무엇을 사용해?", "ABS의 풀텀은 어떻게 쓰는가?", "ABS는 뭐의 약자야?", "열가소성 수지를 가공해 고온으로 가열한 후 사출하여 적층하는 방식은 어떤 방식인가?", "열가소성 수지를 가공해서, 고온 가열 후, 사출, 적층 과정을 거치는 방식은 무슨 방식이야?", "인쇄 재료를 출력할 수 있는 3D 프린팅 방식은 1 축 또는 2 축만의 무엇으로 인쇄하는가?", "1, 2축만의 무엇을 사용해서 3D프린팅을 해?", "FDM 방식은 동시에 3 축 방향으로 인쇄가 가능해 어떤 제작에 장점을 가지고 있나?", "FDM방식은 3축 방향으로 인쇄가 가능한데, 이로부터 오는 장점이 뭐야?", "DLP 방식은 어떤 방식입니까?", "MWCNT의 약자는 무엇입니까?", "Carbon nano materials는 한국어로 어떤 뜻인가?", "센싱 소재의 공정 기술은 어떤 제작의 중요 기술인가?", "동일한 품질의 센서 성능을 얻기 힘든 문제가 있는 것은 어떤 필라멘트의 센싱 특성 때문인가?", "필라멘트가 일상적으로 사용하게 되어 저가 FDM 프린터가 출시 되면 어떤 것을 선도할 것으로 기대하고 있는가?", "제작된 필라멘트를 사용해 3D 프린팅 유연 센서를 만들고 손가락의 움직임에 대한 어떤 것을 측량하는가?", "필라멘트를 만드는 과정에서 CNT 를 열가소성 수지와 함께 사용할 때 혼합이 어려워 어떤 고른분산성이 떨어지는가?", "PCL의 풀텀은 어떻게 쓰나?", "TPU의 풀텀은 어떻게 쓰나?", "많은 재료를 활용한 프린팅에 대해서 다중 노즐로 동시에 인쇄 할 수 있는 것은 다양한 소재로 어떤 것이 제작되었나?", "2017년 CNT/TPU 필라멘트를 제작하였고 3D 프린팅 다축 하중 센서에 대해 발표한 사람은 누구인가?", "2012년에 발표된 Leigh에 관련하여 열가소성 소재 PCL과 카본 블랙을 혼합할 때 비율을 어떻게 사용했나?", "FDM 방식의 단점은 무엇인가?", "카본 블랙을 영어로 어떻게 쓰나?" ]
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유한요소법에 의한 대전력 IGBT 모듈의 열•응력해석
<h1>3. 해석 결과 및 고찰</h1> <h2>3.1 열해석 결과 및 고찰</h2> <p>AlN 절연기판을 내장한 기본모델을 ANSYS5.3으로 열해석하고 그 온도분포를 Fig.6과 Fig.7에 나타내었다. Fig.6은 등가열 전달계수 경계조건(FHTCC)의 결과이며 Fig. 7은 일정온도 경계조건(CTC)의 해석결과이다. 피크 온도점(MX 표시점)은 좌측의 IGBT 소자의 한가운데에 존재함을 알 수 있고, 이를 중심으로 동심원상으로 등온선 (isothermal line)이 표시된다. 소자에서 멀어질수록 온도는 낮아져 단위모델의 가장자리의 온도가 가장 낮은 것으로 분석되었다. 다이오드 표면의 온도는 IGBT소자의 표면온도보다 훨씬 낮은데 이는 다이오드의 발열밀도 \( \left(65 \mathrm{~W} / \mathrm{mm}^{2}\right) \)가 IGBT의 값 \( \left(96 \mathrm{~W} / \mathrm{mm}^{2}\right) \)보다 낮기 때문으로 해석 된다. Fig.6과 7의 온도분포로 미루어 IGBT 모듈에서 열적으로 취약한 곳은 다이오드보다는 IGBT 소자임을 알 수 있다.</p> <p>열해석한 결과로부터 열저항을 비교하였다. 여기에서 IGBT 소자의 발열부 \( \left(\mathrm{T}_{j}\right) \)와 최근접거리에 있는 베이스 금속판 표면의 절점의 온도 \( \left(\mathrm{T}_{b}\right) \)와의 온도차 \( (\Delta \mathrm{T}) \)로부터 열저항을 구하였다. 즉 열저항은 온도차룰 소자의 발열량으로 나눈 것으로 정의되며 소자의 발열량이 본 연구에서 일정하다고 가정하였으므로 열저항은 사실상 열해석 결과에 나타난 베이스 금속판의 표면상의 절점의 온도 \( \left(\mathrm{T}_{b}\right) \)의 온도차 \( (\Delta \mathrm{T}) \) 경향과 동일하다고 할 수 있다.</p> <p>Fig.6과 7 의 결과를 비교하면 베이스 금속판의 온도는 동가열전달계수 경계조건(FHTCC)의 경우 \( 55^{\circ} \mathrm{C} \sim 45^{\circ} \mathrm{C} \)의 온도범위를 가지고, 일정온도 경계조건(CTC)은 \( 100^{\circ} \mathrm{C} \)로 고정되어 콘 차이를 나타내지만 \( \Delta \mathrm{T} \)는 각각 \( 21.1 , 22.0^{\circ} \mathrm{C} \)로서 \( 5 \% \) 이내에서 서로 일치함을 알 수 있다. 두 가지 열해석 경계조건의 경우에도 \( \Delta \mathrm{T} \) 또는 열저항 값이 유사하므로 유한요소법 열해석에 의하여 열저항을 예측하고자 할 경우 예비적 계산과정이 복잡한 등가열전달계수 경계조건 (FHTCC)보다는 일정온도 경계조건(CTC)의 열해석 경계조건으로 실행하는 것이 효율적으로 판단된다.</p> <table border><caption>Table 3. FEM simulated max. junction temperature \( \left(\mathrm{T}_{\text {max }}\right) \) and \( \Delta \mathrm{T}\left(\mathrm{Al}_{2} \mathrm{O}_{3}\right. \) substrate \( ) \).</caption> <tbody><tr><td rowspan=2></td><td colspan=2>베이스판 Heat Transfer \[ \text { Coefficient }=6521 \mathrm{~W} / \mathrm{m}^{2} \mathrm{C} \](FHTCC)</td><td colspan=2>베이스판 온도 \( =100^{\circ} \mathrm{C} \) (CTC)</td></tr><tr><td>\( \Delta T\left(T_{j \max }-T_{\text {base plate }}\right) \)</td><td>\( T_{j \max } \)</td><td>\( \Delta \mathrm{T}\left(\mathrm{T}_{\mathrm{j} \max }-100^{\circ} \mathrm{C}\right) \)</td><td>\( \mathrm{T}_{\mathrm{j} \max } \)</td></tr><tr><td>기준 Model</td><td>\( 36.0{ }^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 147.0{ }^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 35.6^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 135.6^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>기판면적 2배</td><td>\( 33.4{ }^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 101.4{ }^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 33.4{ }^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 133.4^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>기판면적 3배</td><td>\( 32.8^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 101.4^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 33.2^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 133.2^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>Solder-2배</td><td>\( 45.8^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 152.4^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 41.2^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 141.2^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>Solder-0.5배</td><td>\( 34.0^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 144.3^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 32.8^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 132.8^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>Table 4. FEM simuiated max. junction temperature( \( \left.T_{1 \max }\right) \) and \( \Delta T \) (AlN substrate).</caption> <tbody><tr><td rowspan=2></td><td colspan=2>베이스판 Heat Transfer \[\text { Coefficient }=9707 \mathrm{~W} / \mathrm{m}^{2} \mathrm{C}\](FHTCC)</td><td colspan=2>베이스판 온도 \( =100^{\circ} \mathrm{C} \) (CTC)</td></tr><tr><td>\( \Delta T\left(T_{\text {jmax }}-T_{\text {base } \text { plate }}\right) \)</td><td>\( \mathrm{T}_{\mathrm{jmax}} \)</td><td>\( \Delta \mathrm{T}\left(\mathrm{T}_{\mathrm{j} \max }-100^{\circ} \mathrm{C}\right) \)</td><td>\( \mathrm{T}_{\mathrm{j} \max } \)</td></tr><tr><td>기준 Model</td><td>\( 21.1^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 105.3^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 22.0^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 122.0^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>기판면적 2배</td><td>\(21.0^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\(77.0^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 21.1^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 121.1^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>기판면적 3배</td><td>\( 20.8^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 68.3^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 21.0^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 121.0^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>Solder-2배</td><td>\( 28.5^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 110.7^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 27.7^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 127.7^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr><tr><td>Solder-0.5배</td><td>\( 19.2^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 102.5^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 19.1^{\circ} \mathrm{C} \)</td><td>\( 119.2^{\circ} \mathrm{C} \)</td></tr></tbody></table>
[ "본 연구에 의하면 유한요소법 열해석에 의하여 열저항을 계산하고자할때 어떻게 예측하는 것이 더 효율적이야?", "본 논문의 Table 3에서 기준 Model의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\) 중 더 큰 값을 가지는 것은 무슨 종류야?", "본문의 표4에서 기준 Model은 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)의 온도는 얼마야?", "본 논문의 표4에서 기판면적 2배일때 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\)는 온도가 얼마야?", "본 논문의 표4에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 온도 중에서 가장 큰 온도는 어떤거야?", "본문의 표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\) 온도 중에서 5번째로 작은 온도는 얼마야?", "본 논문의 표4에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 온도 중에서 가장 높은 온도는 어떤 기판이야?", "본 연구의 표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\)의 온도들 중에서 2번째로 가장 높은 온도를 가지는 어떤 기판이야?", "본문의 열해석한 결과에서 열저항을 어떻게 비교하여 구했어?", "Table 3에서 베이스판 Heat Transfer \\[ \\text { Coefficient }=6521 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C} \\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)는 어떤거야?", "본 논문의 Table 3에서 기준 Model의 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)는 얼마야?", "본 연구의 Table 3에서 기판면적 2배일때의 베이스판 Heat Transfer \\[ \\text { Coefficient }=6521 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C} \\](FHTCC)의 \\( T_{j \\max } \\)는 무엇이야?", "Table 3에서 기판면적 3배의 베이스판 Heat Transfer \\[ \\text { Coefficient }=6521 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C} \\](FHTCC)에서 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)는 어떤 값을 가져?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 기판면적 3배일때의 베이스판 Heat Transfer \\[ \\text { Coefficient }=6521 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C} \\](FHTCC)에서 \\( T_{j \\max } \\)의 값은 얼마야?", "본 논문의 Table 3에서 기판면적 3배에서의 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)는 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)가 얼마야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 정리한 표에서 기판면적 3배일때 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)는 얼마야?", "Table 3에서 Solder-2배일때 베이스판 Heat Transfer \\[ \\text { Coefficient }=6521 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C} \\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)는 무엇이야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 Solder-2배의 베이스판 Heat Transfer \\[ \\text { Coefficient }=6521 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C} \\](FHTCC)의 \\( T_{j \\max } \\)는 얼마야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 정리한 표에서 Solder-2배일때의 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)는 얼마야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 Solder-0.5배의 베이스판 Heat Transfer \\[ \\text { Coefficient }=6521 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C} \\](FHTCC)의 \\( T_{j \\max } \\)는 얼마야?", "본 연구의 Table 3에서 Solder-0.5배일때 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)는 무슨 값을 가져?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 정리한 표에서 Solder-0.5배일때의 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)는 얼마야?", "본 연구의 Table 3에서 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)의 온도가 가장 낮은 모델은 어떤거야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)값이 3번째로 큰 값은 어떤 면적이야?", "Table 3에서 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)의 온도가 2번째로 가장 낮은 모델은 어떤거야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)값이 4번째로 큰 값은 기판의 무슨 면적이야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)값이 5번째로 큰 값은 어떤 면적이야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 베이스판 Heat Transfer \\[ \\text { Coefficient }=6521 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C} \\](FHTCC)의 \\( T_{j \\max } \\) 값이 가장 큰 값은 어떤 면적이야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 베이스판 Heat Transfer \\[ \\text { Coefficient }=6521 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C} \\](FHTCC)의 \\( T_{j \\max } \\) 값이 2번째로 가장 큰 값은 어떤 면적이야?", "본 논문의 Table 3에서 베이스판 Heat Transfer \\[ \\text { Coefficient }=6521 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C} \\](FHTCC)의 \\( T_{j \\max } \\) 값이 3번째로 큰 값은 어떤 면적이야?", "본 논문의 Table 3에서 Solder-2배의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\) 값이 가장 큰 값은 어떤 항목이야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)가 2번째로 큰 값의 항목은 어떤거야?", "본 연구의 Table 3에서 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)값이 4번째로 큰 값을 가지는 항목은 무엇이야?", "본 연구의 Table 3에서 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)의 값이 3번째로 큰값은 어떤거야?", "Table 3에서 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)에서 가장 작은 값을 가지는 항목은 무엇이야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\) 의 값들 중에서 3번째로 작은 값을 가지는 항목은 무엇이야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\) 의 값들 중에서 4번째로 작은 값을 가지는 항목은 무엇이야?", "Table 3에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\) 값들 중에서 가장 큰 값을 가지는 것은 어떤거야?", "본 논문의 Table 3에서 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\) 의 값들 중에서 5번째로 작은 값을 가지는 항목은 무엇이야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\) 값들 중에서 3번째로 큰 값을 가지는 항목은 어떤거야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\) 값들 중에서 4번째로 큰 값을 가지는 항목은 어떤거야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\) 값들 중에서 5번째로 큰 값을 가지는 항목은 어떤거야?", "Table 3에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\) 값들 중에서 가장 작은 값을 가지는 항목은 어떤거야?", "Table 3에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\) 값들 중에서 3번째로 작은 값을 가지는 항목은 어떤거야?", "Table 3에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\) 값들 중에서 4번째로 작은 값을 가지는 항목은 어떤거야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\) 값들 중에서 5번째로 작은 값을 가지는 항목은 어떤거야?", "본 논문의 Table 3에서 기판면적 3배의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\) 중 더 큰 값을 가지는 것은 무슨 종류야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 정리한 표에서 기준 Model의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 값 중에서 더 큰 온도인 종류는 무엇이야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 정리한 표에서 기판면적 2배의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 값 중에서 더 큰 온도인 종류는 무엇이야?", "본 논문의 Table 3에서 Solder-2배에서 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)가 더 큰 온도를 가지는 종류는 무엇이야?", "본문의 Table 3에서 Solder-0.5배의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 온도 중에서 더 큰 온도를 가지는 종류는 무엇이야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)의 가장 큰 값은 어떤거야?", "Table 3에서 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)의 2번째로 큰 값은 어떤거야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 정리한 표에서 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)의 3번째로 큰 값은 어떤거야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)의 4번째로 큰 값은 어떤거야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)의 5번재로 큰 값은 어떤거야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 베이스판 Heat Transfer \\[ \\text { Coefficient }=6521 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C} \\](FHTCC)의 \\( T_{j \\max } \\)의 2번째로 큰 온도는 얼마야?", "본문의 Table 3에서 베이스판 Heat Transfer \\[ \\text { Coefficient }=6521 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C} \\](FHTCC)의 \\( T_{j \\max } \\)의 3번째로 온도는 무엇이야?", "Table 3에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( T_{j \\max } \\)의 가장 큰 온도는 얼마야?", "본 논문의 Table 3에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( T_{j \\max } \\)의 3번째로 큰 온도는 얼마야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 정리한 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( T_{j \\max } \\)의 4번째로 큰 온도는 어떤값이야?", "표4에서 기준 Model의 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)에서의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\)는 얼마야?", "Table 3에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( T_{j \\max } \\)의 5번째로 온도는 얼마야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 정리한 표에서 기준 Model은 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)는 무슨 온도야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 기준 Model의 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC) 의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\)는 온도가 얼마야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 정리한 표에서 기판면적 2배의 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\)는 온도가 얼마야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 기판면적 2배일때 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)가 얼마의 온도를 가져?", "본 논문의 표4에서 기판면적 3배의 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)는 어떤 온도를 나타내?", "본문의 표4에서 기판면적 3배의 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\)은 얼마의 온도를 가져?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 기판면적 3배의 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)는 어떤 온도를 가져?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 Solder-2배일때 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\)는 무슨 온도를 나타내?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 정리한 표에서 Solder-2배일 경우에 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)는 무슨 온도를 나타내?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 정리한 표에서 Solder-2배일 때 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)는 어떤 온도를 알려줘?", "표4에서 Solder-0.5배일 경우의 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\)는 어떤 온도야?", "본문의 표4에서 Solder-0.5배일 경우에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\)는 온도가 얼마야?", "표4에서 기판면적 2배일때 \\( \\Delta T\\)의 값이 더 큰 항목은 무엇이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 Solder-2배일때 \\( \\Delta T\\)의 값이 더 큰 항목은 어떤거야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 기판면적 3배일때 \\( \\Delta T\\)의 값이 더 큰 항목은 어떤거야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 Solder-0.5배일때 \\( \\Delta T\\)의 값이 더 큰 항목은 무엇이야?", "본문의 표4에서 기준 Model의 경우에 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }\\) 의 온도가 더 큰 것은 어떤 항목이야?", "본문의 표4에서 기판면적 2배의 경우에 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }\\) 의 온도가 더 큰 것은 어떤 항목이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 Solder-2배의 경우에 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }\\) 의 온도가 더 큰 것은 어떤 항목이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 기판면적 3배의 경우에 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }\\) 의 온도가 더 큰 것은 무슨 항목이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\)가 3번째로 큰 값은 무엇이야?", "표4의 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\) 값 중에서 가장 큰 값은 무엇이야?", "본문의 표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\)의 온도 중에서 4번재로 큰 값은 무엇이야?", "표4에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)의 온도 중에서 3번째로 큰 온도는 무엇이야?", "본 논문의 표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\)의 온도 중에서 5번째로 큰 값은 무엇이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\)에서 3번째로 큰 온도는 얼마야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)의 온도 중에서 2번째로 큰 온도는 무엇이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 정리한 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 온도 중에서 2번째로 큰 온도는 어떤거야?", "본문의 표4에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 온도중에서 3번째로 큰 온도는 어떤거야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)의 온도 중에서 4번째로 큰 온도는 어떤거야?", "표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\)의 온도 중에서 5번재로 큰 값은 무엇이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 정리한 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 온도중에서 4번째로 큰 온도는 어떤거야?", "본문의 표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\)가 2번째로 큰 값은 어떤거야?", "본문의 표4에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)의 온도 중에서 5번째로 큰 온도는 무엇이야?", "본문의 표4에서 Solder-2배의 경우에 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }\\) 의 온도가 더 큰 것은 어떤 항목이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\) 온도 중에서 2번째로 작은 온도는 얼마야?", "표4에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)의 온도 중에서 어떤 온도가 가장 커?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\)의 온도 중에서 2번째로 값은 어떤거야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\) 온도 중에서 4번째로 작은 온도는 무엇이야?", "표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\) 온도 중에서 가장 작은 온도는 얼마야?", "본 논문의 표4에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\) 온도들 중에서 5번째로 큰 값을 가지는 온도는 무엇이야?", "표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\) 온도 중에서 3번째로 작은 온도는 얼마야?", "본 논문의 표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\)의 온도 중에서 가장 큰 값은 어떤거야?", "Table 3에서 Solder-2배의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\) 중 더 큰 값을 가지는 것은 무슨 종류야?", "본 논문의 Table 3에서 Solder-0.5배의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\) 중 더 큰 값을 가지는 것은 무슨 종류야?", "본 논문의 Table 3에서 기판면적 3배에서 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)가 더 큰 온도를 가지는 종류는 무엇이야?", "본 연구의 Table 3에서 Solder-2배일때 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)는 얼마야?", "Table 3에서 Solder-0.5배일때의 베이스판 Heat Transfer \\[ \\text { Coefficient }=6521 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C} \\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\) 값은 얼마야?", "본 연구의 Table 3에서 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)의 온도가 가장 높은 모델은 어떤거야?", "본 연구의 Table 3에서 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)의 온도가 2번째로 가장 높은 모델은 어떤거야?", "본 논문의 표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\) 온도 중에서 가장 작은 작은 온도는 얼마야?", "본 논문의 표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\) 온도 중에서 2번째로 작은 온도는 얼마야?", "본 연구의 표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\) 온도 중에서 3번째로 작은 온도는 얼마야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\) 온도 중에서 4번째로 작은 온도는 얼마야?", "본 연구의 표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\) 온도 중에서 5번째로 작은 온도는 얼마야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\) 온도 중에서 2번째로 작은 온도는 얼마야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\) 온도 중에서 3번째로 가장 작은 온도는 무엇이야?", "본문의 표4에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\) 온도 중에서 5번째로 가장 작은 온도는 무엇이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 온도 중에서 가장 작은 온도는 어떤거야?", "본문의 표4에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 온도 중에서 2번째로 가장 작은 온도는 어떤거야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\) 온도 중에 가장 낮은 온도는 어떤기판이야?", "표4에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\) 온도 중에 2번째로 가장 낮은 온도는 무슨 기판을 사용해?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 온도 중에서 가장 작은 온도는 어떤 기판이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 온도 중에서 2번째로 가장 작은 온도는 무슨 기판이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 온도 중에서 5번째로 가장 작은 온도는 무엇이야?", "본 논문의 표4에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 온도 중에서 4번째로 가장 작은 온도는 어떤 값이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 온도 중에서 2번째로 높은 온도는 어떤 기판이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 온도 중에서 3번째로 가장 작은 온도는 무슨 값이야?", "본문의 표4에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)의 온도 중에서 3번째로 가장 작은 온도는 어떤 기판이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\)의 온도들 중에서 가장 낮은 온도를 가지는 무슨 기판이야?", "본 연구의 표4에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\) 온도 중에 2번째로 가장 높은 온도는 어떤기판이야?", "본 논문의 표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\)의 온도들 중에서 3번째로 가장 낮은 온도를 가지는 무슨 기판을 사용해?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\)의 온도들 중에서 가장 높은 온도를 가지는 기판은 어떤거야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\) 온도 중에 3번째로 가장 낮은 온도는 무슨기판이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\) 온도 중에 가장 높은 온도는 어떤기판을 사용해?", "본문의 표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\)의 온도들 중에서 2번째로 가장 낮은 온도를 가지는 어떤 기판이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 정리한 표에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\) 온도 중에서 가장 낮은 온도는 어떤 기판이야?", "본 연구의 Table 3에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( T_{j \\max } \\)의 2번째로 큰 온도는 얼마인 것을 알 수 있어?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 기준 Model의 베이스판 Heat Transfer \\[ \\text { Coefficient }=6521 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C} \\](FHTCC)의 \\( T_{j \\max } \\)는 어떤값이야?", "Table 3에서 기판면적 2배일때 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)는 무슨 값이야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 기판면적 2배일 경우에 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)는 \\( T_{j \\max } \\)이 얼마야?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 나타낸 표에서 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)에서 5번째로 큰값을 가지는 항목은 무엇이야?", "Table 3에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\) 값들 중에서 2번째로 가장 큰 값을 가지는 항목은 어떤거야?", "Table 3에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\) 값들 중에서 2번째로 가장 작은 값을 가지는 항목은 어떤거야?", "Table 3에서 베이스판 Heat Transfer \\[ \\text { Coefficient }=6521 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C} \\](FHTCC)의 \\( T_{j \\max } \\)의 가장 큰 온도는 무엇이야?", "본 논문의 표4에서 기판면적 2배의 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)는 얼마의 온도를 가져?", "표4에서 Solder-2배에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\)는 어떤 온도야?", "본 논문의 표4에서 기판면적 3배는 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{jmax}} \\)은 얼마의 온도를 나타내?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 나타낸 표에서 Solder-0.5배일때는 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)에서 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)의 온도는 무엇이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 정리한 표에서 Solder-0.5배일 경우에 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max } \\)는 어떤 온도를 가져?", "표4에서 기준 Model일때 \\( \\Delta T\\)의 값이 더 큰 항목은 어떤거야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 정리한 표에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\) 온도 중에서 3번째로 가장 큰 온도는 무슨 기판을 사용해?", "표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\) 온도 중에서 2번째로 가장 낮은 온도는 어떤 기판을 사용해?", "본 연구의 표4에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\) 온도 중에서 4번째로 가장 작은 온도는 얼마야?", "본 논문의 표4에서 베이스판 온도 \\( =100^{\\circ} \\mathrm{C} \\) (CTC)의 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\) 온도 중에서 가장 작은 온도는 얼마야?", "Table 3에서 \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{T}_{\\mathrm{j} \\max }-100^{\\circ} \\mathrm{C}\\right) \\)에서 2번째로 가장 작은 값을 가지는 항목은 무엇이야?", "본문의 표4에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\) 온도 중에서 2번째로 가장 큰 온도는 무슨 기판이야?", "FEM simuiated max. junction temperature( \\( \\left.T_{1 \\max }\\right) \\) and \\( \\Delta T \\) (AlN substrate)를 정리한 표에서 베이스판 Heat Transfer \\[\\text { Coefficient }=9707 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C}\\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{\\text {jmax }}-T_{\\text {base } \\text { plate }}\\right) \\) 온도 중에서 가장 높은온도는 어떤종류의 기판을 써?", "FEM simulated max. junction temperature \\( \\left(\\mathrm{T}_{\\text {max }}\\right) \\) and \\( \\Delta \\mathrm{T}\\left(\\mathrm{Al}_{2} \\mathrm{O}_{3}\\right. \\) substrate \\( ) \\)를 정리한 표에서 기판면적 2배의 베이스판 Heat Transfer \\[ \\text { Coefficient }=6521 \\mathrm{~W} / \\mathrm{m}^{2} \\mathrm{C} \\](FHTCC)의 \\( \\Delta T\\left(T_{j \\max }-T_{\\text {base plate }}\\right) \\)는 얼마야?" ]
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SVC 적용에 의한 다매체 멀티미디어 지원 서비스 효율 향상
<h1>Ⅱ. 본론</h1><h2>1. 복수 매체를 이용한 SVC 기반 계층적 멀티미디어 서비스 지원 기법</h2><p>본 논문에서 제안한 다매체 계층적 멀티미어 서비스 지원 기법은 전송과 수신이 Primary Channel과 Auxiliary Channel의 두 별도 매체를 통해 이루어진다. Primary Channel은 신뢰도가 높은 매체로서 Base Layer 품질의 멀티미디어 스트리밍 서비스를 연속적으로 보장한다. Auxiliary Channel은 고품질 목적의 Enhancement Layer 스트림을 서비스하기 위한 매체로서 채널 상황을 짧은 시간 단위의 변화까지 monitoring 하며 SNR level에 따라 단속적으로 사용된다.</p><p>짧은 시간 단위로 변하는 Auxiliary 채널 환경에서 끊김 없는 멀티미디어 서비스를 유지하는 기능이 본 논문에서 제안한 계층적 멀티미디어 서비스 지원 기법의 중심이 되는 사항이다. 이를 위해서는 Enhancement Layer 스트림의 서비스 가능 여부를 판단하여 Base Layer와 Enhancement Layer 스트림의 혼합 사용하여 고품질 서비스를 유지할지 아니면 Base Layer 스트림을 단독적으로 사용할지를 단속적으로 전환해주는 실시간 모드 전환 기법을 적용하여야 한다. 또한 계층 스트림 혼합 사용 모드와 단독 사용 모드 간에 전환이 이루어지는 경우 사용자 입장에서 전환을 감지하지 못할 정도로 서비스를 유지하기 위해서는 전환에 따른 공간적 Resolution의 불연속을 최소화 하기위한 호환성 유지 기법이 필요하다. 호환성 유지 기법은 서로 다른 해상도를 가지 두 계층의 화면을 사용자의 디스플레이 상에 동일한 해상도로 보여지게 하기 위한 기법이다.</p><p>본 논문에서 제안한 다매체 계층적 멀티미어 서비스 지원 기법의 개요를 그림 1 에 나타내었다. 그림에 나타내었듯이, 전체 시스템은 전송과 수신이 별도로 이루어지는 Primary Channel과 Auxiliary Channel로 구성되어 있다. 송신단에서는 Layer Separator에 의해 SVC 인코더에 의해 압축된 스트림을 별도 매체로 전송하기 위하여 Base Layer 스트림과 Enhancement Layer 스트림으로 나누어 준다. 수신단에서는 계층 선택 모듈에 의해 신뢰성이 떨어지는 Auxiliary Channel의 신뢰도를 모니터링하여 Enhancement Layer의 사용 가능 여부에 대한 시그널을 각각 Layer Compositor와 SVC Decoder에 보내지고 이를 바탕으로 Layer Compositor에 의해 스트림을 합성하여 SVC Player에 의해 Decoding및 Display가 이루어지도록 되어있다.</p><p>계층 선택 모듈은 Enhancement Layer 수신 신호의 SNR을 바탕으로 계층 전환을 위한 시그널을 발생한다. 효율적으로 계층 선택 모듈을 동작시키기 위해 본 논문에서는 계층 전환 알고리즘을 구현하였다. 계층 전환 알고리즘은 실시간으로 모니터링한 Auxiliary Channel을 통한 수신신호의 SNR을 바탕으로 1 분 단위로 MA(moving-average) 필터링하고 그 결과 값을 링크 마진 값과 비교하여 Enhancement Layer 스트림을 디코딩 할 것인지를 결정한다. 수신신호 SNR를 MA필터링하여 계층을 선택하는데 사용하는 이유는 광범위한 스케일의 변동량(fluctuations)을 보이는 강우량에 의해 너무 짧은 시간동안 신호의 감쇠가 발생하는 경우, 너무 잦은 실시간 모드 전환이 이루어지지 않게 하여 안정적인 수신 서비스를 하기 위해서이다. 그림 2 은 MA 필터링된 수신 신호 SNR 크기와 링크 마진값의 비교를 통한 계층 전환 알고리즘을 나타낸 것이다. 알고리즘을 살펴보면 우선 Auxiliary channel의 SNR을 모니터링하여 MA필터링 \( \left(S N R_{m a}\right) \) 을 수행한다. current_mode가 Base Layer만 사용하는 모드일 경우에는 수신신호의 SNR \( \left(S N R_{r e c v[n]}\right) \)과 MA 필터링한 SNR스위칭 마진 파라미터 \( (\alpha) \)를 뺀 값이 모두 링크마진 \( \left(S N R_{r e q}\right) \) 보다 클 경우에 계층전환을 한다. 반대로 current_mode가 Enhancement Layer까지 사용하는 모드일 경우에는 수신신호의 SNR과 MA필터링한 SNR 스위칭 마진 파라미터를 더한 값이 모두 링크마진보다 작을 경우에 계층전환을 한다. 링크마진은 본 논문의 3장 나. (1) Ka/Ku 대역 강우감쇠 특성 및 링크 임계치 산출에서 계산한다.</p><p>Auxiliary Channel의 신호 감쇠에 의해 계층 스트림 혼합 사용 모드에서 단독 사용 모드로 전환 시에 는 SVC 디코더 역시 그에 따른 디코딩 전환이 필요하다. 단독 사용 모드의 디코딩으로 전환하는 방법은 먼저 상위 계층의 영상 스트림과의 계층 결합 과정을 중지하고 Base Layer 데이터의 디코딩으로 전환한 다음 일관된 사이즈의 영상을 서비스하기 위해 그 결과를 업샘플링하여 화면에 출력하는 것이다. 반대로 단독 사용 모드에서 계층 스트림 혼합 사용 모드로의 전환에 따른 디코딩 전환 과정은 다음과 같다. 먼저 상위 계층 스트림에서IDR 픽처 (Instantaneous Decoding Refresh Picture)를 찾기 위하여 스케일러블 비디오 코딩에 정의된 확장 헤더 (extension header)를 체크한다. IDR 프레임이 발견되면 상위 계층의 스트림을 Layer Compositor로 전달하고, Base Layer와 Enhnacement Layer 데이터의 동기를 맞추어 SVC 스트림을 구성한다. 그리고 나서 디코더는 SVC 디코딩으로 전환하고 업샘플링을 중지함으로써 모드 전환을 완료한다.</p>
[ "본 논문은 어떤 매체를 이용한 SVC 기반 계층적 멀티미디어 서비스 지원 기법인가?", "Primary Channel은 신뢰도가 높은 매체로서 어떤 서비스를 보장하는가?", "Enhancement Layer 스트림의 서비스 가능 여부를 판단하여 Base Layer와 Enhancement Layer 스트림의 혼합 사용하여 고품질 서비스를 유지할지 아니면 Base Layer 스트림을 단독적으로 사용할지를 단속적으로 전환해주는 어떤 기법을 적용해야 하는가?", "본 논문에서 제안한 다매체 계층적 멀티미어 서비스 지원 기법은 전송과 수신은 어떤 매체를 통해 이루어지는가?", "그림 1이 나타내는것은 무엇인가?", "호환성 유지 기법은 어떤것인가?", "계층 스트림 혼합 사용 모드와 단독 사용 모드 간에 전환이 이루어지는 경우 사용자 입장에서 전환을 감지하지 못할 정도로 서비스를 유지하기 위해서는 전환에 따른 공간적 Resolution의 불연속을 최소화 하기위해서는 어떤 기법이 필요한가?", "전체 시스템은 전송과 수신이 별도로 이루어지는 무엇으로 구성되어있는가?", "디코더는 어떻게 전환해야 하는가?", "짧은 시간 단위로 변하는 Auxiliary 채널 환경에서 끊김 없는 멀티미디어 서비스를 유지하는 기능이 본 논문에서 제안한 계층적 멀티미디어 서비스 지원 기법의 중심이 되는 사항이다.", "Auxiliary Channel은 고품질 목적의 Enhancement Layer 스트림을 서비스하기 위한 매체로서 채널 상황을 짧은 시간 단위의 변화까지 monitoring 하며 SNR level에 따라 단속적으로 사용된다", "수신단에서는 계층 선택 모듈에 의해 신뢰성이 떨어지는 Auxiliary Channel의 신뢰도를 모니터링하여 Enhancement Layer의 사용 가능 여부에 대한 시그널을 각각 Layer Compositor와 SVC Decoder에 보내지고 이를 바탕으로 Layer Compositor에 의해 스트림을 합성하여 SVC Player에 의해 무엇이 이루어지도록 하였는가?", "송신단에서는 무엇에 의해 SVC 인코더에 의해 압축된 스트림을 별도 매체로 전송하기 위하여 Base Layer 스트림과 Enhancement Layer 스트림으로 나누어주는가?", "수신신호 SNR를 MA필터링하여 계층을 선택하는데 사용하는 이유는 광범위한 스케일의 변동량(fluctuations)을 보이는 강우량에 의해 너무 짧은 시간동안 신호의 감쇠가 발생하는 경우, 너무 잦은 실시간 모드 전환이 이루어지지 않게 하여 안정적인 어떤 서비스를 하기 위함인가?", "업생플링은 어떻게 해야하는가?", "계층 선택 모듈은 Enhancement Layer 수신 신호의 SNR을 바탕으로 계층 전환을 위한 어떤것이 발생하는가?", "전체 시스템은 전송과 수신이 별도로 이루어지는 Primary Channel과 Auxiliary Channel로 구성되어 있다.", "단독 사용 모드의 디코딩으로 전환하는 방법은 먼저 상위 계층의 영상 스트림과의 계층 결합 과정을 중지하고 Base Layer 데이터의 디코딩으로 전환한 다음 일관된 사이즈의 영상을 서비스하기 위해 그 결과를 업샘플링하여 화면에 출력하는 것이다.", "단독 사용 모드에서 계층 스트림 혼합 사용 모드로의 전환에 따른 디코딩 전환 과정은 다음과 같다. 먼저 상위 계층 스트림에서IDR 픽처 (Instantaneous Decoding Refresh Picture)를 찾기 위하여 스케일러블 비디오 코딩에 정의된 확장 헤더 (extension header)를 체크한다. IDR 프레임이 발견되면 상위 계층의 스트림을 Layer Compositor로 전달하고, Base Layer와 Enhnacement Layer 데이터의 동기를 맞추어 SVC 스트림을 구성한다.", "계층 스트림 혼합 사용 모드와 단독 사용 모드 간에 전환이 이루어지는 경우 사용자 입장에서 전환을 감지하지 못할 정도로 서비스를 유지하기 위해서는 전환에 따른 공간적 Resolution의 불연속을 최소화 하기위한 호환성 유지 기법이 필요하다.", "송신단에서는 Layer Separator에 의해 SVC 인코더에 의해 압축된 스트림을 별도 매체로 전송하기 위하여 Base Layer 스트림과 Enhancement Layer 스트림으로 나누어 준다.", "Primary Channel은 신뢰도가 높은 매체로서 Base Layer 품질의 멀티미디어 스트리밍 서비스를 일회적으로 보장한다.", "단독 사용 모드에서 계층 스트림 혼합 사용 모드로의 전환에 따른 디코딩 전환 과정은 어떠한가?", "current_mode가 Base Layer만 사용하는 모드일 경우에는 수신신호의 SNR \\( \\left(S N R_{r e c v[n]}\\right) \\)과 MA 필터링한 SNR스위칭 마진 파라미터 \\( (\\alpha) \\)를 뺀 값이 모두 링크마진 \\( \\left(S N R_{r e q}\\right) \\) 보다 클 경우에 계층전환을 한다.", "계층 전환 알고리즘은 실시간으로 모니터링한 Auxiliary Channel을 통한 수신신호의 SNR을 바탕으로 1 분 단위로 MA(moving-average) 필터링하고 그 결과 값을 링크 마진 값과 비교하여 Enhancement Layer 스트림을 디코딩 할 것인지를 결정한다.", "current_mode가 Base Layer만 사용하는 모드일 경우에는 수신신호의 SNR \\( \\left(S N R_{r e c v[n]}\\right) \\)과 MA 필터링한 SNR스위칭 마진 파라미터 \\( (\\alpha) \\)를 뺀 값이 모두 링크마진 \\( \\left(S N R_{r e q}\\right) \\) 보다 클 경우에 어떤 전환을 하는가?", "알고리즘을 살펴보면 우선 Auxiliary channel의 SNR을 모니터링하여 무엇을 수행하는가?", "그림 2 무엇을 나타낸 것인가?", "디코더는 SVC 디코딩으로 전환하고 업샘플링을 중지함으로써 모드 전환을 완료한다.", "Auxiliary Channel의 신호 감쇠에 의해 계층 스트림 혼합 사용 모드에서 단독 사용 모드로 전환 시에 는 SVC 디코더 역시 그에 따른 무엇이 필요한가?", "이를 위해서는 Enhancement Layer 스트림의 서비스 가능 여부를 판단하여 Base Layer와 Enhancement Layer 스트림의 혼합 사용하여 고품질 서비스를 유지할지 아니면 Base Layer 스트림을 단독적으로 사용할지를 단속적으로 전환해주는 장시간 모드 전환 기법을 적용하여야 한다.", "Auxiliary Channel은 고품질 목적의 Enhancement Layer 스트림을 서비스하기 위한 매체로서 채널 상황을 짧은 시간 단위의 변화까지 monitoring 하며 SNR level에 따라 연속적으로 사용된다", "이를 위해서는 Enhancement Layer 스트림의 서비스 가능 여부를 판단하여 Base Layer와 Enhancement Layer 스트림의 혼합 사용하여 고품질 서비스를 유지할지 아니면 Base Layer 스트림을 단독적으로 사용할지를 단속적으로 전환해주는 실시간 모드 전환 기법을 적용하여야 한다.", "본 논문에서 제안한 다매체 계층적 멀티미어 서비스 지원 기법은 전송과 수신이 Primary Channel과 Auxiliary Channel과 SBS 세 별도 매체를 통해 이루어진다.", "그림 2 은 MA 필터링된 수신 신호 SNR 크기와 링크 마진값의 비교를 통한 계층 전환 알고리즘을 나타낸 것이다.", "본 논문에서 제안한 다매체 계층적 멀티미어 서비스 지원 기법은 전송과 수신이 Primary Channel과 Auxiliary Channel의 두 별도 매체를 통해 이루어진다.", "알고리즘을 살펴보면 우선 Auxiliary channel의 SNR을 모니터링하여 MMA필터링 \\( \\left(S N R_{m a}\\right) \\) 을 수행한다.", "디코더는 SVC 디코딩으로 전환하고 업샘플링을 계속함으로써 모드 전환을 완료한다.", "알고리즘을 살펴보면 우선 Auxiliary channel의 SNR을 모니터링하여 MA필터링 \\( \\left(S N R_{m a}\\right) \\) 을 수행한다.", "Auxiliary Channel의 신호 감쇠에 의해 계층 스트림 혼합 사용 모드에서 단독 사용 모드로 전환 시에 는 SVC 디코더 역시 그에 따른 인코딩 전환이 필요하다.", "디코더는 SCV 디코딩으로 전환하고 업샘플링을 중지함으로써 모드 전환을 완료한다.", "계층 선택 모듈은 Enhancement Layer 수신 신호의 SNR을 바탕으로 계층 전환을 위한 시그널을 발생한다.", "반대로 current_mode가 Enhancement Layer까지 사용하는 모드일 경우에는 수신신호의 SNR과 MA필터링한 SNR 스위칭 마진 파라미터를 더한 값이 모두 링크마진보다 작을 경우에 계층전환을 한다.", "수신단에서는 계층 선택 모듈에 의해 신뢰성이 떨어지는 Auxiliary Channel의 신뢰도를 모니터링하여 Enhancement Layer의 사용 가능 여부에 대한 시그널을 각각 Layer Compositor와 SVC Decoder에 보내지고 이를 바탕으로 Layer Compositor에 의해 스트림을 합성하여 SVC Player에 의해 Decoding및 Display가 이루어지도록 되어있다.", "링크마진은 본 논문의 3장 나. (1) Ka/Ku 대역 강우감쇠 특성 및 링크 임계치 산출에서 계산한다.", "효율적으로 계층 선택 모듈을 동작시키기 위해 본 논문에서는 계층 전환 알고리즘을 구현하였다.", "수신신호 SNR를 MA필터링하여 계층을 선택하는데 사용하는 이유는 광범위한 스케일의 변동량(fluctuations)을 보이는 강우량에 의해 너무 짧은 시간동안 신호의 감쇠가 발생하는 경우, 너무 잦은 실시간 모드 전환이 이루어지지 않게 하여 안정적인 수신 서비스를 하기 위해서이다.", "Auxiliary Channel의 신호 감쇠에 의해 계층 스트림 혼합 사용 모드에서 단독 사용 모드로 전환 시에 는 SVC 디코더 역시 그에 따른 디코딩 전환이 필요하다.", "본 논문에서 제안한 다매체 계층적 멀티미어 서비스 지원 기법의 개요를 그림 2 에 나타내었다", "본 논문에서 제안한 다매체 계층적 멀티미어 서비스 지원 기법의 개요를 그림 1 에 나타내었다", "호환성 유지 기법은 서로 같은 해상도를 가지 두 계층의 화면을 사용자의 디스플레이 상에 동일한 해상도로 보여지게 하기 위한 기법이다", "단독 사용 모드에서 계층 스트림 혼합 사용 모드로의 전환에 따른 디코딩 전환 과정은 다음과 같다. 먼저 상위 계층 스트림에서IDR 픽처 (Instantaneous Decoding Refresh Picture)를 찾기 위하여 스케일러블 비디오 코딩에 정의된 확장 헤더 (extension header)를 체크한다. IDR 프레임이 발견되면 상위 계층의 스트림을 Layer Compositor로 전달하고, Base Layer와 Enhnacement Layer 데이터의 동기를 맞추어 SCV 스트림을 구성한다.", "호환성 유지 기법은 서로 다른 해상도를 가지 두 계층의 화면을 사용자의 디스플레이 상에 동일한 해상도로 보여지게 하기 위한 기법이다", "Primary Channel은 신뢰도가 높은 매체로서 Base Layer 품질의 멀티미디어 스트리밍 서비스를 연속적으로 보장한다.", "계층 스트림 혼합 사용 모드와 단독 사용 모드 간에 전환이 이루어지는 경우 사용자 입장에서 전환을 감지하지 못할 정도로 서비스를 유지하기 위해서는 전환에 따른 공간적 Resolution의 불연속을 최대화 하기위한 호환성 유지 기법이 필요하다.", "반대로 current_mode가 Enhancement Layer까지 사용하는 모드일 경우에는 수신신호의 SNR과 MA필터링한 SNR 스위칭 마진 파라미터를 더한 값이 모두 링크마진보다 어떨경우에 계층 전환을 하는가?", "본 논문은 복수 매체를 이용한 SVC 기반 계층적 멀티미디어 서비스 지원 기법이다.", "본 논문은 복수 매체를 이용한 SCV기반 계층적 멀티미디어 서비스 지원 기법이다." ]
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SVC 적용에 의한 다매체 멀티미디어 지원 서비스 효율 향상
<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>최근 광대역 통신망의 급속한 발전과 디지털 멀티미디어 단말 기술의 발달에 따라 사용자들의 보다 좋은 품질의 멀티미디어 서비스에 대한 요구는 급속도로 커졌고 그에 필요한 정보 전송량 또한 늘어나고 있다. 이에 따라서 상황에 따른 매체의 광범위한 선택을 통해 사용자의 요구를 충족시킬 수 있는 다매체 서비스가 주목 받고 있다. 다매체 서비스란 활용 가능한 여러 가지 통신 매체들 중에서 날씨나 사용자의 통신 환경 등에 따라 적절한 매체를 선택하여 최적의 서비스를 받는 것을 말한다. 주파수 대역이 부족하고 사용자가 급증하는 현 상황에서는 다매체를 이용한 서비스에도 한계가 있을 수 밖에 없다. 이에 착안하여 본 논문에서는 SVC 기반의 복수 매체를 이용한 멀티미디어 서비스 지원 기법을 고안하였다.</p><p>스케일러블 비디오 코딩은 하나의 압축된 비디오 데이터를 다수의 계층을 갖도록 압축하는 기술이다. 스케일러블 비디오 코딩으로 압축된 스트림은 H.264/AVC와 호환이 가능하며, 독립적으로 디코딩 할 수 있는 하나의 기본 계층 (Base layer)과 비디오 품질을 향상시키기 위한 상위 계층 (Enhancement layer)들로 구성된다. 계층적으로 구성된 스트림은 다양한 네트워크의 특성이나 단말의 성능에 맞춰 선택적으로 사용될 수 있다. 종래의 SVC를 이용한 응용에서는 단일 매체를 통한 다계층의 스트림의 전송이 주를 이루었다. 한정된 대역폭으로 인하여 단일 매체를 통한 고품질 멀티미디어 서비스의 제공은 한계가 있다. 이러한 한계는 계층적으로 나뉘어진 SVC 스트림을 복수의 매체를 통하여 전송함으로써 극복할 수 있다. 하지만 안정적인 고품질 멀티미디어 서비스를 위해서 신뢰도가 보장되는 다수의 매체를 사용하는 것은 많은 비용이 든다. 이에 본 논문에서는 신뢰도가 보장되는 Primary Channel과 상대적으로 저비용의 낮은 신뢰도를 가지는 Auxiliary Channel을 통한 전송 기법을 제안하였다. 이러한 Auxiliary Channel은 독립적인 응용에는 한계가 있지만 Primary Channel과 함께 사용함으로써 유연하게 매체를 활용하고 지속적인 멀티미디어 서비스를 제공한다. 짧은 시간 단위로 변하는 Auxiliary 채널 환경에서 끊김 없는 멀티미디어 서비스를 유지하기 위한 기법들을 제안하였다.</p><p>본 논문은 제안한 기법의 타당성을 확인하기 위하여 Ku(\(12\mathrm{GHz}\))대역과 Ka(\(21\mathrm{GHz}\))대역을 사용하는 계층적 위성방송 시스템을 예로 성능을 검증하는 실험을 하였다. 실제 강우량의 변화를 Bartlett-Lewis Pulse (BLP) 프로세스로 모델링하고 그에 따른 강우 감쇠효과를 적용하여 시스템에 대한 성능시험을 수행하였다. 이를 통하여 본 논문에서 제안한 전송 기법이 열악한 통신환경을 지닌 다매체를 통하여 안정적인 고품질 멀티미디어 서비스를 제공할 수 있음을 확인한다.</p><p>Ku 대역과 Ka 대역을 함께 사용하여 고품질 멀티미디어 서비스를 지원하기 위한 방송시스템을 예로 본 논문에서 제안한 기법의 타당성을 확인하였다. 실제 강우량의 변화를 Bartlett-Lewis Pulse (BLP) 프로세스로 모델링하고 그에 따른 강우 감쇠효과를 적용하여 시스템에 대한 성능시험을 수행하였다. Enhancement Layer의 평균지속 시간이 9.48[min]에서 23.12[min]으로 늘어났으며, 시간당 계층전환 횟수가 3.84[번/hour]에서 1.68[번/hour]으로 줄어드는 결과를 얻었다. Ka 밴드는 본질적으로 기후와 관련하여 상대적으로 신뢰도가 떨어져서 독립적인 응용에는 한계가 있지만, 이상의 위성방송 시스템의 예를 통하여 볼 때, 본 논문에서 제안한 SVC 기반 전송기법은 고품질 방송을 위한 Ka 대역의 활용을 극대화 시켜줌을 확인하였다.</p>
[ "본 논문에서 제안한 기법의 성능을 검증할 때 사용된 예시는 무엇이야?", "본 실험에서 Enhancement Layer의 평균지속 시간은 몇 분으로 늘어났어?", "활용 가능한 여러 가지 통신 매체들 중에서 날씨나 사용자의 통신 환경 등에 따라 적절한 매체를 선택하여 최적의 서비스를 받는 것을 뭐라고 해?", "Ka 대역의 주파수는 어떤 값을 가지니?", "본 연구에서 Ku 대역은 주파수 값이 얼마인 대역을 의미하나요?", "본 실험에서 기존의 Enhancement Layer의 평균지속 시간은 몇 분이었니?", "본 논문에서 실제 강우량의 변화를 모델링할 때 사용된 프로세스는 뭐야?", "본 연구가 제안하는 SVC 기반 전송기법은 Ka 대역의 활용을 축소 시키고 있지?", "본 연구의 성능시험에서 Enhancement Layer의 시간당 계층전환 횟수는 증가했지?", "하나의 압축된 비디오 데이터를 다수의 계층을 갖도록 압축하는 기술을 일컫는 코딩 방법이 뭐야?" ]
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SVC 적용에 의한 다매체 멀티미디어 지원 서비스 효율 향상
<h1>요 약</h1><p>이 논문에서는 SVC 기반의 다매체 전송기법을 제시하였다. 제시한 기법을 통하여 HD 멀티미디어 전송 서비스 효율이 크게 개선시켰다. 논문에서는 신뢰도가 떨어지는 보조채널을 주채널과 함께 사용하여 고품질 멀티미디어 서비스 효율을 높여주기 위한 SVC 기반 다매체 멀티미디어 전송기법을 제시하였다. 실시간 모드 전환 알고리즘에 의하여 보조 채널의 열화 정도에 따라 주채널 스트림과 보조채널 스트림을 함께 사용할 지 아니면 Base Layer 스트림을 단독적으로 사용할지를 단속적으로 전환하여 준다. Enhancement Layer 스트림이 채널 모니터링에 의해 차단 되었을 때 채널 모드 전환 알고리즘은 Base Layer 스트림에 대한 업샘플링과 인터폴레이션을 통하여 HD 멀티미디어 서비스의 공간적, 시간적 Resolution을 유지시켜주어 끊김 없는 다매체 멀티미디어 서비스 지원을 가능케 한다.</p><p>Ku 대역과 Ka 대역을 함께 사용하여 고품질 멀티미디어 서비스를 지원하기 위한 방송시스템을 예로 본 논문에서 제안한 기법의 타당성을 확인하였다. 실제 강우량의 변화를 Bartlett-Lewis Pulse (BLP) 프로세스로 모델링하고 그에 따른 강우 감쇠효과를 적용하여 시스템에 대한 성능시험을 수행하였다. Enhancement Layer의 평균지속시간이 9.48 [min]에서 23.12[min]으로 늘어났으며, 시간당 계층전환 횟수가 3.84[번/hour]에서 1.68[번/hour]으로 줄어드는 결과를 얻었다. Ka 밴드는 본질적으로 기후와 관련하여 상대적으로 신뢰도가 떨어져서 독립적인 응용에는 한계가 있지만, 이상의 위성방송 시스템의 예를 통하여 볼 때, 본 논문에서 제안한 SVC 기반 전송기법은 고품질 방송을 위한 Ka 대역의 활용을 극대화 시켜줌을 확인하였다.</p>
[ "이 논문에서 제시한 다매체 전송기법의 기반은 무엇인가?", "SVC 기반의 다매체 전송기법을 제시하여 전송 서비스 효율이 크게 개선된 멀티미디어는 HD인가?", "SVC 기반 다매체 멀티미디어 전송기법을 제시하기 위해 주채널과 함께 보조채널을 사용하였는가?", "Enhancement Layer 스트림이 차단 되었을 때 전환되는 채널 모드 알고리즘은 무엇을 통하여 이루어지는가?", "Enhancement Layer의 평균지속시간은 23.12[min]에서 9.48[min]으로 줄어들었는가?", "시간당 계층전환 횟수는 3.84[번/hour]에서 몇 번으로 줄어들었는가?", "본질적으로 기후와 관련하여 상대적으로 신뢰도가 떨어지는 밴드는 무엇인가?", "논문에서는 어떻게 SVC 기반 다매체 멀티미디어 전송기법을 제시했어?", "본 논문에서 제안한 기법의 타당성을 확인하기 위해 Ku 대역과 Ka 대역을 함께 사용하였는가?", "본 논문에서 제안한 기법의 방송시스템 타당성은 어떻게 확인했어?" ]
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인공물ED
시분할 방식을 이용한 3차원 초음파 풍향풍속계 측정기술 개발
<h2>2.4 3차원 풍향풍속 측정을 위한 회로 및 펌웨어 설계</h2><p>3차원 풍향 - 풍속 측정을 위해 Fig. 9과 같이 초음파 송 . 수신부(시분할), 신호처리부, 입 - 출력부, 전원공급부로 시스템을 구성하였다.</p><p>Fig. 10 은 각 풍속 벡터 성분을 측정하기 위한 6 개의 초음파 센서의 송수신 순서로, 마이크로 프로세서의 타이머 기능을 이용하여 각 초음파 센서의 펄스출력 신호 송신 주기는 \( 2 \mathrm{msec} \)이다. 초음파 송신 종료 후, Fig. 11와 같이 74HC4052 아날로그 멀티플렉서로 수신할 센서(채널)를 선택하여 초음파 신호를 수신한다. 최종적으로 U, V, W 풍속 벡터 성분을 측정 완료하고 1 순환(Cycle)의 풍향·풍속 감지 주기는 \( 12 \mathrm{msec} \)이다.</p><p>초음파 송신 증폭단에서는 고풍속에서도 초음파의 손실률을 최대한 억제하기 위하여 약 \( 400 \mathrm{Vp-p} \)의 전압으로 초음파 센서를 구동시켰다. 그리고 미소하게 수신되는 초음파의 초기 신호 감지를 위해 Fig. 12과 같이 1, 2차 증폭단으로 회로를 설계하고, 1,2차 증폭단의 입력단에는 노이즈(Noise) 제거를 위한 회로를 추가 설계하였다. 2차 증폭단에서 최종 출력되는 초음파 아날로그 수신 신호를 레벨 검출 회로를 통해 디지털화(Digitalizing)하였다. 디지털화한 신호를 마이크로 프로세서의 타이밍 캡쳐(Timing Capture) 기능을 이용하여 초음파의 도달시간을 정밀하게 측정하였다.</p><p>Fig. 13는 초음파 센서 6개의 송신 순서 및 2번 채널의 초음파 아날로그 수신 파형, 3번 채널의 초음파 수신 신호를 디지털화(Digitalizing)한 파형을 오실로스코프 (Oscillo scope)로 측정한 것이다.</p><h2>2.5 풍동 실험</h2><p>현재 국내 및 해외에 3차원 풍향-풍속 검정에 관련된 풍동 실험 방법 등이 정해진 것은 없다. 그래서 최대 풍속 \( 60 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \)의 성능을 가진 풍동계를 이용하여 국내 기상청의 2차원 초음파 풍향.풍속 검정 방식과 동일하게 Fig. 14과 같이 설치하여 \( 22.5^{\circ} \) 각도로 16방위 풍향 시험 및 \( 10 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \) 이내의 풍속 시험은 \( 3 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \), \( 5 \mathrm{~m} / \mathrm{s}, 10 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \)로, 이후 \( 10 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \) 간격으로 \( 60 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \)까지 풍속 시험을 진행하여 수평 바람의 정밀도를 측정하였다.</p><p>연직 바람은 Fig. 15 및 Fig. 16과 같이 3차원 초음파 풍향풍속계를 풍동계 내에서 \( 45^{\circ}, 90^{\circ} \)로 기울여 풍향 시험 및 \( 10 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \) 이내의 풍속 시험은 \( 3 \mathrm{~m} / \mathrm{s}, 5 \mathrm{~m} / \mathrm{s}, 10 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \)로, 이후 \( 10 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \) 간격으로 \( 30 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \)까지 풍속 시험을 진행하여 정밀도를 측정하였다.</p><h1>3. 실험 결과</h1><h2>3.1 3차원 초음파 풍향풍속계 수평 바람 풍향.풍속 시험 결과</h2><p>정밀 제어용 턴테이블과 인버터가 설치된 풍동계를 이용하여 \( 22.5^{\circ} \) 각도로 16방위 풍향 시험과 \( 0 \sim 60 \mathrm{~m} / \mathrm{s} \)까지 풍속 시험을 진행한 결과, Fig. 17 및 Fig. 18과 같은 그래프를 얻었다. 풍속은 \( 1.5 \% \), 풍향은 \( 2^{\circ} \)의 오차율을 확인할 수 있었다.</p><h2>3.2 3차원 초음파 풍향풍속계 연직 바람 풍향 풍속 시험 결과(기울기 \( \left.45^{\circ}, 90^{\circ}\right) \)</h2><p>연직 바람 측정을 위해 틸팅(Tilting)이 가능한 전용 지그(Jig)를 제작하여 \( 45^{\circ}, 90^{\circ} \)로 기울여 연직 풍속 및 풍향을 측정하여, Fig. 19, 20, 21, 22와 같은 결과 그래프를 얻었다. 기울기가 \( 0^{\circ} \) 일 때, 수평 바람의 풍향과 풍속에 대한 보정값 적용과 구조물에 의한 바람의 와류 현상으로 인해 이론과 다르게 연직 풍속과 풍향의 오차율이 컸다. 풍속은 \( 14.86 \% \), 풍향은 \( 3^{\circ} \)의 오차율을 확인할 수 있었다.</p>
[ "1순환의 풍향·풍속 감지 주기는 얼마인가요?", "Fig.10은 무엇을 측정하기 위한 초음파 센서의 송수신 순서입니까?", "3차원 풍향은 초음파 송 . 수신부(시분할), 신호처리부, 입 - 출력부, 전원공급부로 시스템을 구성하고 있습니까?", "Fig.10에서 나타난 마이크로 프로세서의 타이머 기능을 이용한 펄스출력 신호 송신 주기는 몇인가요?", "초음파 송신 증폭단에서 초음파의 손실률을 최대한 억제하기 위해 초음파 센서를 구동시키는 접압은 얼마인가요?", "미소하게 수신되는 초음파의 초기 신호 감지를 위해 설계된 1, 2차 증폭단의 출력단에는 노이즈 제거를 위한 회로를 추가 설계하였습니까?", "미소하게 수신되는 초음파의 초기 신호 감지를 위해 설계된 1, 2차 증폭단의 입력단에 추가회로를 설계한 이유가 무엇인가요?", "미소하게 수신되는 초음파의 초기 신호 감지를 위해 설계된 1,2차 증폭단의 입력단에는 무엇을 제거를 위한 회로를 추가 설계하습니까?", "미소하게 수신되는 초음파의 초기 신호 감지를 위해 설계된 1, 2차 증폭단으로 회로 중 2차 증폭단에서 무엇을 통해 디지털화 하였나요?", "Fig. 13는 초음파 센서 6개의 송신 순서 및 2번 채널 및 3번 채널의 초음파 수신 신호를 디지털화한 파형을 오실로스코프로 측정한 것입니까?", "전 세계에 3차원 풍향-풍속 검정에 관련된 풍동 실험 방법 등은 규격화 되어 있습니까?", "Fig.14는 최대 풍속 60m/s의 성능 풍동계를 이용하여 어떤 방식과 동일하게 설치한 것인가요?", "Fig.14는 풍속 시험을 진행하여 무엇을 측정하는 것인가요?", "본 실험에서 진행한 3차원 초음파 풍향풍속계 수평 바람 풍향.풍속 시험은 각도를 몇으로 진행하였습니까?", "본 실험에서 연직 바람 측정을 위해 몇도와 몇도로 기울여 시험을 진행하였습니까?", "본 실험에서 3차원 초음파 풍향풍속계 수평 바람 풍향.풍속 시험 결과 풍속의 오차율은 몇%입니까?", "풍속 벡터 성분 측정 시, 초음파 송신 종료 후 어디로 수신할 센서를 선택하여 초음파 신호를 수신합니까?", "기울기가 \\( 0^{\\circ} \\) 일 때, 연직 바람 측정을 하면 연직 풍속과 풍향의 오차율이 왜 컸습니까?", "3차원 초음파 풍향풍속계 연직 바람 풍향 풍속 시험 결과 풍속의 오차율은 몇 % 입니까?", "3차원 초음파 풍향풍속계 연직 바람 풍향 풍속 시험 결과 풍속의 오차율은 몇 \\( ^{\\circ} \\) 입니까?", "3차원 초음파 풍향풍속계 수평 바람 풍향.풍속 시험 결과 풍향의 오차율은 몇 \\( ^{\\circ} \\) 입니까?" ]
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시분할 방식을 이용한 3차원 초음파 풍향풍속계 측정기술 개발
<h1>2. 연구 방법</h1><h2>2.1 초음파를 이용한 풍향, 풍속 측정이론</h2><p>초음파 풍향풍속계에서 서로 마주보고 있는 초음파 센서 한쌍의 벡터 성분을 측정하기 위해서는 공기 매질을 통해 초음파를 송신 후, 마주보고 있는 초음파 센서에 수신되는 시간을 측정하는 것이다. Fig. 1은 풍속 측정을 위한 한 쌍의 송수신 초음파 센서의 초음파 경로를 나타낸 것이다. 한 쌍의 초음파 센서 표면 사이의 간격을 L, 초음파 전달속도를 C, 초음파 펄스경로와 수평인 풍속 성분을 V 라고 할 때 펄스 도달 시간 T1, T2는 식(1), 식(2)와 같이 표현할 수 있다.</p><p>\( T_{1}=\frac{L}{C-V} \)<caption>(1)</caption></p><p>\( T_{2}=\frac{L}{C+V} \)<caption>(2)</caption></p><p>초음파는 음파와 동일한 물리적인 특징을 가지고 있어 온도, 습도 등의 대기환경에 크게 영향을 받으므로 대기압 \( 1000 \mathrm{hPa} \), 대기온도 \( \mathrm{T}^{\circ} \mathrm{C} \) 조건 일 때, 초음파 전달속도 C는</p><p>\( \mathrm{C}=331.42+0.6 \mathrm{~T} \)<caption>(3)</caption></p><p>이다. 바람이 발생할 때, 초음파 송신 펄스 경로와 같은 방향이면 풍속 V 만큼 초음파 속도가 증가하여 수신 시간(T1)이 짧아지며(식(1)), 초음파 송신 펄스 경로와 반대 방향이면 풍속 V) 만큼 초음파 전달속도가 감소하여 수신 시간(T2)이 길어진다(식(2)).</p><p>그리고 대기환경에 의한 오차요인을 없애기 위해 초음파 전달속도 C 를 소거하고 V 에 대해서 정리하면 다음과 같은 식을 얻을 수 있다.</p><p>\( V=\frac{L}{2}\left\{\frac{1}{T_{2}}-\frac{1}{T_{1}}\right\} \)<caption>(4)</caption></p><p>Fig. 2는 송신 신호의 구형 펄스 파형이며, Fig. 3.의 파형은 초음파 신호의 수신 파형을 나타낸다. 한 쌍의 초음파 센서에서 풍속 벡터 성분을 얻기 위해 송신된 초음파 신호의 도달 시간을 정밀하게 측정하여야 한다.</p><p>본 연구에서는 3 차원 풍향, 풍속 측정을 위해 Fig. 4.와 같이 6개의 초음파 센서를 배치시키며, 각 초음퐈 센서들을 시분할하여 송신하고, 송신한 반대편 초음파 센서에서는 송신한 초음파를 수신한다. 이 아날로그 수신 파형을 증폭하고, 디지털화(digitalizing)하여 첫 번째 초음파 신호의 도달시간을 정밀하게 측정하여 풍속 벡터를 얻는다.</p><p>Fig. 4와 같이 세 쌍의 초음파 센서가 배치되어 있으며, 센서사이의 간격은 \( 120 \mathrm{~mm} \)로 세 쌍 전부 동일하다.</p><table border><caption>Table 1. Specification of Ultrasonic Sensor</caption><tbody><tr><td>Nominal Frequency</td><td>\( 200.0 \pm 8.0 \mathrm{KHz} \)</td><td>Bandwidth</td><td>\( 20.0 \mathrm{KHz} \)</td></tr><tr><td>Sensitivity</td><td>\( -80 \mathrm{~dB} \min \).</td><td>Capacitance</td><td>\( 400 \mathrm{Pf} \pm 20 \% \)</td></tr><tr><td>Distance of Detection</td><td>\( 0.1 \sim 1 \mathrm{~m} \)</td><td>Directivity</td><td>\( 30^{\circ} \pm 2^{\circ}(-6 \mathrm{~dB}) \)</td></tr><tr><td>Min. Parallel Resistance</td><td>\( 600 \Omega+30 \% \)</td><td>Max. Input Voltage</td><td>\( 500 \mathrm{Vp}-\mathrm{p} \)</td></tr><tr><td>Protection Level</td><td>IP68</td><td>Heat voltage</td><td>12\(\mathrm{V}\)</td></tr></tbody></table><h2>2.2 초음파 센서 선정</h2><p>초음파 센서는 초음파의 주파수가 \( 200 \mathrm{kHz} \) 대역의 센서로 선정하였다. \( 40 \mathrm{kHz} \) 대역의 초음파 센서는 \( 200 \mathrm{kHz} \) 대역의 초음파 센서보다 직진성이 낮아 고풍속일 경우, 아날로그 초음파 수신 신호의 손실률이 커지게 되며, 시분할 및 첫 번째 초음파 신호의 도달시간을 측정하는 본 연구의 펌웨어 알고리즘에서 벡터 성분의 풍속 정밀도가 떨어지게 된다. 또한, Fig. 5와 같이 센서의 외경이 약 \( 12 \mathrm{~mm} \), 길이가 약 \( 19 \mathrm{~mm} \) 소형으로 바람의 와류 현상에 대비하였고, IP68 등급의 방수 기능 및 PTC 히터가 센서에 내장되어 해양 환경 및 극저온 환경에서도 구동이 가능하도록 아래의 Table 1과 같은 사양의 초음파 센서를 선정하였다.</p><h2>2.3 구조물 설계 및 제작</h2><p>2 차원 초음파 풍향풍속계의 고질적인 단점으로 바람의 경로에 초음파 센서를 지지하는 구조물이 있다는 것이다. 마찬가지로, 3 차원 초음파 풍향풍속계도 윗부분과 아랫 부분에 위치한 초음파 센서 지지대가 수평 또는 연직 바람의 와류현상을 발생시킬 수 있는 장애요인이 되므로 초음파 센서 크기와 지지대의 굵기 정도를 최소화하는데 중점을 두고 설계 및 제작하였다.</p><p>Fig. 6과 같이 윗부분과 아랫부분의 각 초음파 센서 지지대를 \( 120^{\circ} \) 간격으로 설계하였다.</p><p>그리고 Fig. 7과 같이 윗부분과 아랫부분의 수평면에서 각 초음파 센서 지지대의 기울기를 \( 45^{\circ} \)로, 초음파 센서와 지지대는 직교가 되도록 설계하였으며, 1번 초음파 센서와 2번 초음파 센서가 서로 마주보며 센서 간의 간격은 \( 120 \mathrm{~mm} \) 로 세 쌍 전부 동일하다. 따라서 각 초음파 센서는 \( 1 \rightarrow 2 \rightarrow 3 \rightarrow 4 \rightarrow 5 \rightarrow 6 \)번 순으로 송신과 수신을 반복한다.</p><p>Fig. 8는 최종 설계도로 제작한 3 차원 초음파 풍향풍속계 시제품이다. 풍향풍속계의 제품 특성상 실외에 설치되어 사용되므로 SUS304 재질을 사용하였으며, 센서 간의 간격 및 지지대의 기울기, 센서의 각도 등을 정확하게 맞추기 위해 전용 지그(Jig)를 제작하여 Fig. 8과 같은 최종 시제품을 제작하였다.</p>
[ "초음파는 음파와 물리적인 특징이 동일하니?", "파와 동일한 물리적인 특징을 가지고 있어 온도, 습도 등의 대기환경에 크게 영향을 받으므로 대기압 \\( 1000 \\mathrm{hPa} \\), 대기온도 \\( \\mathrm{T}^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 조건 일 때 초음파 전달속도식은 어떻게 되니?", "초음파 센서의 주파수의 오차 범위는 얼마야?", "초음파 센서의 폭은 얼마로 설정했니?", "초음파 센서의 heat voltage 값은 얼마야?", "초음파 센서의 검출 거리는 어느정도로 설정했니?", "초음파 센서의 민감도는 얼마로 설정했니?", "본 연구에서 와류현상을 방지하기 위해 초음파 풍향풍속계를 어떻게 설계했니?" ]
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시분할 방식을 이용한 3차원 초음파 풍향풍속계 측정기술 개발
<h1>1. 서 론</h1><p>3차원 초음파 풍향풍속계는 공기매질을 통해 전달되는 초음파의 전달속도가 바람에 의해 증가하거나 감소하는 물리적인 성질을 이용하여 바람의 속도와 방향을 측정하는 센서로, 초음파의 송수신 시간차를 측정하여 U, V, W 벡터성분들을 취득하고 이를 계산하여 수평 및 연직 풍향과 풍속을 디지털 신호로 변환하는 장치이다.</p><p>풍향풍속계는 기상관측 및 시설관리, 선박의 항해관리 등 다양한 용도로 사용되고 있지만, 기존에 사용되고 있는 기계식 풍향풍속계는 회전체의 기계적인 마모에 의해 발생하는 짧은 주기의 부품교체로 인해, 제품의 신뢰성이 낮고, 부품교체에 따른 특성차가 발생하며, 유지보수 비용이 높다는 문제점이 있었다. 또한, 베어링을 사용하기 때문에 해양환경 및 극저온 환경 등 사용상의 제약이 많았다.</p><p>이러한 기계식 풍향풍속계의 단점을 보완할 수 있는 초음파형 풍향풍속계는 움직이는 부품을 사용하지 않아 부품교체로 인한 재교정(recalibration)이 필요 없는 전자식 계측 장비로써 초당 수십 회 이상 풍속을 측정하여 기계식보다 정밀도가 높으며 반응속도가 빠르다.</p><p>그리고 2차원 초음파 풍향풍속계는 수평 바람의 경로에 초음파 센서 혜드(Head)가 위치하여 바람의 와류 현상으로 3차원 초음파 풍향풍속계보다 수평 바람의 풍향, 풍속 정밀도가 떨어진다.</p><p>본 연구에서는 2차원 풍향풍속계의 고질적인 단점들을 완화하고, 사용환경에 제약을 받지 않는 3 차원 초음파 풍향풍속계를 제작하기 위하여 세 쌍의 송.수신 초음파 센서를 \( 120^{\circ} \) 간격으로 윗면과 아랫면에 \( 45^{\circ} \) 기울기로 서로 마주보게 구조물을 제작하였다. \( 200 \mathrm{kHz} \) 초음파 센서 발진 및 송.수신, 레벨 검출, 전원 공급부 회로를 설계하고, 펄스열 초음파를 송신하여 첫 번째 수신되는 초음파 펄스의 시간을 측정하여 U, V, W 풍속 벡터 성분들을 취득하고, 이를 벡터 계산하여 수평 및 연직 풍향과 풍속을 디지털 신호로 변환할 수 있도록 ARM Coretex-M3 프로세서에 펌웨어로 구현하여 그 특성을 실험하였다.</p>
[ "3차원 초음파 풍향풍속계는 U, V, W 벡터성분들을 취득하기 위해 먼저 어떻게 하는가?", "3차원 초음파 풍향풍속계는 공기매질을 통하여 전달되는 초음파의 전달속도가 바람에 의해 증가 혹은 감소하는 물리적 성질을 이용하여, 바람의 무엇을 측정하는가?", "사용환경에 제약을 받지 않는 3 차원 초음파 풍향풍속계를 제작하기 위한 구조물을 제작하고, \\( 200 \\mathrm{kHz} \\) 초음파 센서 발진 및 송.수신, 레벨 검출, 전원 공급부 회로의 설계, 펄스열 초음파를 송신하여 첫 번째 수신되는 초음파 펄스의 시간을 측정하여 U, V, W 풍속 벡터 성분들을 취득한 후에 어떻게 계산하는가?", "기존부터 사용되어지는기계식 풍향풍속계가 극저온 환경 및 해양환경 에서 사용상의 제약이 많은 이유는 뭐야?", "2차원 풍향풍속계의 고질적인 단점들을 보완하고, 사용환경에 제약을 받지 않는 3차원 초음파 풍향풍속계를 만들기 위하여 어떻게 구조물을 제작하였는가?", "기계식 풍향풍속계의 단점을 보완하며, 움직이는 부품을 사용하지 않아 부품교체로 인한 재교정(recalibration)이 필요 없는 전자식 계측 장비의 이름은 뭐지?", "2차원 초음파 풍향풍속계는 수평 바람의 경로에 초음파 센서 혜드(Head)가 위치하기에, 바람의 와류 현상으로 인해 3차원 초음파 풍향풍속계보다 기술적으로 뒤처지는 부분은 무엇인가?", "이전부터 사용되고 있는 기계식 풍향풍속계는 회전체의 기계적인 마모에 의해 발생하는 짧은 주기의 부품교체로 인하여 어떤 문제점들이 있는가?", "움직이는 부품을 사용하지 않아 부품교체로 인한 재교정(recalibration)이 필요 없는 전자식 계측 장비인 초음파형 풍향풍속계는 초당 수십 회 이상 풍속을 측정하기에 기계식에 비하여 반응속도는 빠르지만, 정밀도는 떨어져?", "공기매질을 통하여 전달되는 초음파의 전달속도가 바람으로 증가 혹은 감소하는 물리적인 성질을 이용하여 바람의 속도와 방향을 측정하는 센서는 뭐야?", "움직이는 부품을 사용하지 않기에, 부품교체로 인한 재교정(recalibration)이 필요 없는 전자식 계측 장비인 초음파형 풍향풍속계는 초당 수십 회 이상 풍속을 측정하기에 기계식과 비교하여 반응속도가 어떻게 돼?", "3차원 초음파 풍향풍속계는 어떻게 바람의 방향과 속도를 측정하는가?", "기계식 풍향풍속계는 낮은 제품의 신뢰성, 부품교체로 인한 특성차 발생, 높은 유지보수 비용의 문제점이 생기는 원인은 어떻게 발생되는가?", "3차원 초음파 풍향풍속계는 초음파의 송수신 시간차를 측정하여 U, V, W 벡터성분들을 얻은 후에, 이를 계산하여 수평 및 연직 풍향과 풍속을 무엇으로 바꾸는 장치인가?", "수평 바람의 경로에 초음파 센서 혜드(Head)가 위치한 2차원 초음파 풍향풍속계는 바람의 와류 현상으로 인하여ㅡ 3차원 초음파 풍향풍속계와 비교하여 수평 바람의 결과가 어떻게 나타나는가?" ]
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시분할 방식을 이용한 3차원 초음파 풍향풍속계 측정기술 개발
<h1>4. 결 론</h1><p>현재 풍향풍속계가 설치되는 곳들의 대부분은 기계식 타입의 장비들이다. 풍향 및 풍속계가 기계식인 경우, 회전체의 기계적인 마모에 의해서 부품교체의 주기가 짧고, 교체 후에는 신뢰성이 낮아져 재보정 작업을 실시하여야 한다. 이로 인해 유지보수로 많은 비용이 발생하고, 베어링 사용으로 해양환경 및 극저온 환경에서도 사용상의 제약이 많다. 또한 2차원 초음파 풍향풍속계는 수평 바람 측정에 있어 바람의 경로에 구조물이 위치해 있으므로 \( 0^{\circ}, 90^{\circ}, 180^{\circ}, 270^{\circ} \) 풍향의 풍속이 바람의 와류 현상으로 인해 오차율이 크다는 고질적인 단점이 있다.</p><p>본 연구에서는 위와 같은 단점들을 보완하고, 연직 바람의 풍향과 풍속을 측정할 수 있는 3차원 초음파 풍향풍속계는 세 쌍의 송.수신 초음파 센서를 \( 120^{\circ} \) 간격으로 윗면과 아랫면에 \( 45^{\circ} \)기울기로 서로 마주보게 구성함으로써 바람의 경로에 구조물이 미치는 영향을 최소화하여 구조물을 제작하였다. \( 200 \mathrm{kHz} \) 초음파 센서 발진 및 송·수신, 레벨 검출, 전원 공급 회로를 설계하고, 펄스열 초음파를 송신하여 첫 번째 수신되는 초음파 펄스의 시간을 측정하여 U, V, W 벡터 풍속 성분들을 취득하고, 이를 3차원 초음파 풍향 풍속계 구조물에 맞는 수식으로 계산하여 수평 및 연직 풍향과 풍속을 디지털 신호로 변환할 수 있도록 ARM Coretex-M3 프로세서에 알고리즘을 구현하고 펌웨어를 설계하여 그 특성을 실험하였다.</p><p>자체적으로 수평 및 연직 풍향과 풍속 실험을 실시하였다. 수평 바람의 실험 방법으로는 한국기상산업진흥원 측기검정실에서 진행하는 방식과 같은 방식으로 진행 하였으며, 그 결과로 Fig. 17 및 Fig. 18과 같은 그래프를 얻었다. 풍속은 1.5\(\%\), 풍향은 \( 2^{\circ} \)의 오차율을 확인할 수 있었으며, 연직 바람에 대한 실험 방법으로는 틸팅 (Tilting)이 가능한 전용 지그(Jig)를 제작하여 \( 45^{\circ}, 90^{\circ} \)로 기울여 풍속 및 풍향을 측정하였으며, 그 결과로 Fig. 19,20,21,22와 같은 결과 그래프를 얻었다. 기울기가 \( 0^{\circ} \) 일 때, 수평 바람의 풍향과 풍속에 대한 보정값 적용과 구조물에 의한 바람의 와류 현상으로 인해 이론과 다르게 연직 풍속과 풍향의 오차율이 컸다. 풍속은 \( 14.86 \% \), 풍향은 \( 3^{\circ} \)의 오차율을 확인할 수 있었다.</p><p>본 연구를 통해 3차원 초음파 풍향풍속계는 2차원 풍향풍속계(기계식 및 초음파)의 단점들을 보완할 수 있고, 연직 바람 등의 추가적인 정보 수집으로 활용도가 높아 점진적으로 2차원 풍향풍속계를 대체할 것이라 생각한다.</p>
[ "기계식 풍향.풍속계의 특성은 무엇인가요?", "2차원 초음파 풍향풍속계의 단점은 무엇인가요?", "본 연구에서 제작한 3차원 초음파 풍퍙풍속계 구조물은 무엇의 영향을 최소화하여 제작하였습니까?", "현재 풍향풍속계가 설치되는 대부분의 타입 장비들의 단점이 무엇인가요?", "본 연구를 통해 2차원 풍향풍속계의 단점을 보완한 것은 무엇입니까?", "기울기가 \\( 0^{\\circ} \\) 일 때, 어떤 현상으로 인해 이론과 다르게 연직 풍속과 풍향의 오차율이 크게 발생합니까?", "본 연구를 통해 3차원 초음파 풍향풍속계는 2차원 풍향풍속계 대비 어떤 정보를 추가로 수집할 수 있습니까?", "Fig.17과 Fig.18의 그래프는 어떤 실험의 결과입니까?", "수평 바람의 실험 방법은 어디서 진행하는 방식과 같습니까?", "Fig.19 ~ Fig.22 그래프는 어떤 실험의 결과입니까?", "풍향풍속계 설치되는 곳들은 대부분 어떤 타입의 장비입니까?" ]
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인공물ED
헥사콥터의 구동기 고장 검출 및 분리 방법
<h2>3. 시뮬레이션</h2><p>본 장에서는 헥사콥터 구동기의 단일 고장 상황을 가정한 시뮬레이션을 퉁해 제안한 방법의 유효성을 검증하였다. 시뮬레이션을 위해 구동기의 기준 각속도 입력은 표 1 과 같이 설정하였으며 2 번째 구동기가 시간 5 초에서 고장으로 속도가 \( 10 \% \) 떨어진다고 가정하였다. 그 밖에 파라미터들은 참고문헌을 참고하여 표 2 와 같이 설정하였다.</p><table border><caption>표 2. 헥사콥터 파라미터</caption><tbody><tr><td>m</td><td>\( l \)</td><td>\( k_{1} \)</td><td>\( k_{1} \)</td></tr><tr><td>\( 1.6[\mathrm{~kg}] \)</td><td>\( 0.33[\mathrm{~m}] \)</td><td>\( 4.8 \mathrm{e}-3\left[\mathrm{~N} / \mathrm{rpm}^{2}\right] \)</td><td>\( 4.8 \mathrm{e}^{-4}\left[\mathrm{~N} \cdot \mathrm{m} / \mathrm{rpm}^{2}\right] \)</td></tr></tbody></table><p>그림 4 는 기준 각속도 입력을 나타내는데 구동기 2 의 경우 시간 5 초에서 고장으로 속도가 \( 10 \% \) 감소됨을 보인다. 그림 5 는 의사역행렬을 사용하여 추력과 토크로부터 추정한 각속도를 보이고 있다. 시뮬레이션 결과를 통하여 의사역행렬을 사용하여 추정한 각속도는 2 번째 구동기의 이상으로 떨어진 추력과 토크가 모든 각속도에 반영되어 나타남을 알 수 있다. 그림 6 은 기준 각속도 입력과 의사역행렬을 사용하여 추정한 각속도와의 차이를 보이고 있는데 2 번째 구동기 뿐만 아니라 모든 구동기가 각속도 차이를 보이고 있어 고장을 검출하거나 분리하기가 어려움을 알 수 있다.</p><p>그림 7은 제안한 방법을 이용하여 계산된 잔차를 보이고 있다. 문턱값을 \( 3[\mathrm{rad} / \mathrm{s}] \) 로 설정한 경우 \( \mathrm{R1} \)과 \( \mathrm{R3} \) 는 정상이고 \( \mathrm{R} 2 \) 은 고장으로 판단된다. 그러므로 \( \mathrm{R} 1 \) 과 \( \mathrm{R3} \) 에 속한 추정 각속도는 기준 각속도와 같다고 가정하고 식 (6) 의 2 번째 식과 식 (13)을 연립하여 \( \mathrm{R} 2 \) 에 포함된 각속도를 추정하면 \( \widehat{\omega_{2}}=8.7762 \) \( [\mathrm{rad} / \mathrm{s}], \widehat{\omega_{5}}=12.8117[\mathrm{rad} / \mathrm{s}] \) 로 추정된다. 이 값들을 각각 기준 각속도 입력과 비교하여 차이를 구하면, 2 번째 구동기는 \( 1.2238[\mathrm{rad} / \mathrm{s}] \) 의 각속도 차이가 나며 5 번째 구동기는 \( 0.1883[\mathrm{rad} / \mathrm{s}] \) 의 차이가 남을 알 수 있다. 따라서 2 번째 구동기는 기준 각속도 입력과 \( 12.2 \% \) 정도의 차이가 발생하며 5번째 구동기는 \( 1.5 \% \) 정도의 차이가 발생하여 2 번째 구동기가 고장으로 판별되었다. 이 결과는 시뮬레이션의 가정과 일치하며 고장이 잘 검출되고 분리됨을 알 수 있다.</p>
[ "본 장에서 제안한 방법의 유효성을 어떤 방법으로 검증했지?", "어떤 방법으로 본 장에서 제안한 법의 유효성을 검증했지?", "그림 5에서는 어떤 방법으로 추정한 각속도를 나타내고 있지?", "어떤 방법으로 그림 5에서는 추측한 큰 각속도를 나타내고 있니?", "표 2. 헥사콥터 파라미터 m의 값은 어떻게 되나요?", "표 2에서 \\( 4.8 \\mathrm{e}-3\\left[\\mathrm{~N} / \\mathrm{rpm}^{2}\\right] \\)이라는 값은 어떤 파라미터이지?", "표 2. 헥사콥터 파라미터에서 \\( 4.8 \\mathrm{e}^{-4}\\left[\\mathrm{~N} \\cdot \\mathrm{m} / \\mathrm{rpm}^{2}\\right] \\)라는 값을 가지는 파라미터는 무엇이지?", "표 2. 헥사콥터 파라미터에서 \\( 0.33[\\mathrm{~m}] \\)의 값을 가지는 파라미터는 무엇이지?" ]
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인공물ED
퍼지제어기를 이용한 엘리베이터용 영구자석형 동기전동기 벡터제어
<h1>3. 시스템 구성</h1> <p>그림 5(a)는 실험에 사용된 PMSM (\( 13.3 \mathrm{kW} \)) 및 DC Generator \( (16.8 \mathrm{kW}) \)이고, 관성변화를 시험하기위해서 MG 시험장치에 추가로 \( 5.92\left[\mathrm{~kg} \cdot \mathrm{m}^{2}\right] \)를 제작하여 설치한 사진이다.</p> <p>추가 관성질량은 \( 296[\mathrm{~kg}] \)으로써, 한명의 몸무게를 60 \( [\mathrm{kg}] \)으로 하여, 약 5명의 무게로 계산하였다.</p> <p>그림 5(b)는 실험 시스템 구성도이다. 실험대상 영구 자석 동기전동기는 \( 13.3[\mathrm{~kW}] \)급으로서 최대 탑승인원은 17명이고 20층 내외의 MRL(MachineRoomless) 엘리베이터에 사용된다. 최대 토크는 \( 670[\mathrm{Nm}] \)이고, 정격 속도는 \( 190[\mathrm{rpm}] \)이다. 영구자석 동기전동기를 구동하기 위해서는 초기회전자 위치 및 운전 중에도 정확한 회전자 위치를 검출해야한다.</p> <p>본 논문에서는 전기각을 0.5도의 분해능으로 검출이 가능한 Heidenhain사의ECN-1313(\( 13 \mathrm{bit} \)) 모델을 사용하였다. 엔코더와 제어보드간의 통신 방법은 ASIC화 한 전용의 IC가 있으나 비용을 고려하여 FPGA에 클럭발생부, 데이타수신부 및 수신한 그레이 코드를 바이너리 코드로 변환해 주는 로직을 설계하였다.</p> <p>시스템 제어보드는 부동 소수점을 처리할 수 있는 TI사의 기성능 DSP인 TMS320VC33을 사용하였다. 또한 전류검출과 DC 링크단 전압을 검출하기 위하여 ANALOG DEVICE사의 AD7891을, 내부변수 모니터링을 하기위하여 DAC7724 D/A 컨버터를 사용하였다.</p> <p>그림 6은 퍼지제어기를 적용한 영구자석 동기전동기 제어시스템 블록도이다. 제어시스템은 속도제어기, 전류제어기로 구성된다. 속도제어기는 속도오차를 입력으로 받아 토크지령치의 \( q \)축 전류를 출력한다.</p> <p>전류제어기는 속도제어기의 출력 값과 실제 측정한 전류 값의 오차 값을 입력받아 영구자석 동기전동기에 인가할 수 있는 전압 지령치를 출력한다.</p> <h1>4. 시뮬레이션 및 실험결과</h1> <h2>4.1 시뮬레이션</h2> <p>제안한 퍼지제어기를 이용한 구동시스템의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션과 실험을 통하여 성능을 검증하였다. 시뮬레이션은 PSIM6.0을 사용하였으며, 디지털로 구현되는 실제 시스템과 동일한 특성을 얻기 위하여 C언어로 프로그램 할 수 있는 DLL블록을 사용하여 시뮬레이션 하였다. 전력변환부는 회로도로 작성하고, 벡터제어 알고리즘은 DLL을 이용하여 C언어로 코딩하였다. 속도응답특성을 알아보기 위해 그림 7과 같은 실제 엘리베이터에 적용되는 가속도패턴을 사용하였다. 그림 8은 속도지령으로서 가속도 지령을 적분하여 얻는다. 시뮬레이션과 실험에 사용된 영구자석형 동기전동기의 사양은 표 2와 같다.</p> <table border><caption>표 2 \( 13.3 \mathrm{~kW} \) PMSM 사양</caption> <tbody><tr><td>파 라 미 터</td><td>값</td></tr><tr><td>정격 출력</td><td>\( 13.3[\mathrm{kW}] \)</td></tr><tr><td>정격 토크</td><td>\( 670[\mathrm{N \cdot m}] \)</td></tr><tr><td>정격 속도</td><td>\( 190[\mathrm{rpm}] \)</td></tr><tr><td>정격 전류</td><td>\( 27.2[\mathrm{A}] \)</td></tr><tr><td>효율</td><td>\( 87[\%] \)</td></tr><tr><td>주파수</td><td>\( 38[\mathrm{Hz}] \)</td></tr><tr><td>극수</td><td>\( 24 [\mathrm{pole}] \)</td></tr><tr><td>고정자저항</td><td>\( 0.466[\Omega] \)</td></tr><tr><td>고정자인덕턴스</td><td>\( 8.65[\mathrm{mH}] \)</td></tr><tr><td>역기적력 상수</td><td>\( 2135\left[\mathrm{V_{p k}} / \mathrm{krpm}\right] \)</td></tr><tr><td>관성</td><td>\( 2.8\left[\mathrm{kg} \cdot \mathrm{m^{2}}\right] \)</td></tr></tbody></table> <p>속도제어기에서 PI 제어기의 대역폭을 \( 1[\mathrm{~Hz}] \)로 선정하여 식 (1)과 식 (2)를 이용하여 계산하였다. 속도응답특성을 비기하기 위해, 무부하 상태에서 그림 8의 속도지령을 인가하여 PI제어기와 퍼지제어기의 성능을 비교하였으며, 속도응답특성은 무부하일 때와 동일한 조건하에 정격의 \( 50 \% \) 부하를 인가하여 부하응답특성을 비교하였다. 또한 관성변화 시에, 두 제어기의 성능을 비교하기 위해, 5 명의 승객이 승차 할 경우를 가정하여 관성을 \( 5.92\left[\mathrm{~kg} \cdot \mathrm{m}^{2}\right] \)으로 변동하여 시뮬레이션 하였다. 결과파형의 첫 번째는 속도지령 \( \omega_{r}^{*} \)과 실제속도 \( \omega_{r} \)이고, 두 번째는 전동기의 토크 \( \hat{T}_{e} \)를 나타낸다.</p> <p>그림 9와 10에서 볼 수 있듯이 PI제어기의 경우 낮은 이득 값으로 인하여 속도지령을 제대로 추종하지 못하는 것을 확인할 수 있다. 속도제어기의 주파수대역을 높은 값으로 선정하면 제어기의 이득 역시 높은 값으로 선정되어 제어기의 성능이 향상되나 엘리베이터 시스템의 기계적 공진으로 인하여 주파수대역은 \( 1[\mathrm{~Hz}] \)이상의 값으로 선정할 수 없다. PI제어기를 적용한 시스템 경우 가속하는 시점에서, 그림 10의 부하 응답특성을 비교하면, 더 큰 속도오차를 보였으며, 정상상태 도달 시점에서도 약 \( 20[\mathrm{rpm}] \)의 오버슈트가 발생하였다. 퍼지제어기는 속도, 부하, 관성변화 응답을 관찰한 결과 모두 속도지령을 정확히 추종하였다.</p> <p>그림 11은 시스템의 관성이(PMSM : \( 2.8\left[\mathrm{~kg} \cdot \mathrm{m}^{2}\right] \), DC generator : \( \left.4.6\left[\mathrm{~kg} \cdot \mathrm{m}^{2}\right]\right) 7.4\left[\mathrm{~kg} \cdot \mathrm{m}^{2}\right] \)에서 \( 13.32 \left[\mathrm{kg} \cdot \mathrm{m}^{2}\right] \)로 변동하였을 경우에 대한 시뮬레이션 결과이다. 시스템의 관성이 변동할 경우 PI제어기가 우수한 성능을 나타내기 위해서는 이를 추정하여 이에 따라 PI제어기의 이득도 함께 변동시켜주어야 하지만, 퍼지 제어기의 경우에는 관성 변동에 대한 별도의 제어기법을 추가하지 않아도 우수한 특성을 얻을 수 있다 .</p> <h2>4.2 실험결과</h2> <p>실험을 통하여 본 논문에서 제안한 퍼지제어기의 우수성을 PI세어기와 비교 검증하였다. 그림 12는 속도응답특성을 그림 13은 부하응답특성을 나타낸다. 실험조건은 시뮬레이션과 동일하다. 결과파형의 첫 번째 그림은 속도지령과 실제속도를 두 번째 그림은 전동기의 토크를 나타낸다. 실험결과 역시 시뮬레이션과 동일한 결과를 보여주었다. 펴지제어기 경우 무부하 및 부하실험시 속도지령을 잘 추종하였다. 하지만 PI 제어기를 적용한 시스템은 PI제어기의 낮은 이득 값으로 인하여, 무부하 조건시 가속하는 시점에서 지령 값을 빠르게 추종하지 못하였으며, 정상상태에 이르는 시점에서는 오버슈트가 발생하였다. 부하실험인 경우 가속시점에서 무부하 실험보다 더 큰 속도오차를 보였다.</p> <p>그림 14는 시스템의 관성이 시스템의 관성이(PMSM \( : 2.8\left[\mathrm{~kg} \cdot \mathrm{m}^{2}\right], \quad \) DC generator : \( \left.4.6\left[\mathrm{~kg} \cdot \mathrm{m}^{2}\right]\right) \quad 7.4 \left[\mathrm{kg} \cdot \mathrm{m}^{2}\right] \)에서 \( 13.32\left[\mathrm{~kg} \cdot \mathrm{m}^{2}\right] \)로 변동하였을 경우에 대한 실험 결과이다. 시뮬레이션과 마찬가지로, PI 제어기는 관성변화 시에, 우수한 성능을 얻기 위해서는, 가속도 피드백 루프를 추가해야 한다. 퍼지 제어기의 경우에는 관성이 변화 할 때, 별도의 제어기를 추가하지 않아도 된다.</p>
[ "표에서 \\( 87[\\%] \\)의 값을 가지는 파라미터는 뭐야?", "표에서 영구자석 동기전동기는 몇개의 극수를 사용하는가?", "표에서 비틀림 모멘트의 파라미터 크기는 얼마야?", "표에서 정격 출력 파라미터의 값은 얼마인가?", "영구자석 동기전동기의 1분당 회전수는 얼마야?", "표에서 토크 상수와 함께 모터 회전에 중요한 파라미터 중에 하나는 뭐야 ?", "표에서 영구자석 동기전동기에 사용되는 전류의 크기는 얼마야?", "고정자저항 파라미터의 단위는 뭐야?", "영구자석 동기전동기 가동을 위해서 어떻게 해야하나?", "시뮬레이션을 실제 시스템의 특성과 동일하게 하기 위해 어떻게 실행했나?", "표에서 영구자석 동기전동기에서 사용하는 주파수 값은 얼마야?", "영구자석 동기전동기의 인덕턴스 단위를 나타내는 헨리는 어떤 기호로 표시되나?", "표에서 영구자셕형 전동기의 관성 값은 얼마야?", "속도응답특성의 측정을 위해 어떻게 실험했나?", "어떻게 속도응답특성을 측정하기 위해 실험했지", "속도응답특성과 부하응답특성의 비교를 위해 어떻게 실험했나?", "관성변화 따른 두 제어기 성능의 비교를 위해 어떻게 시뮬레이션 했나?", "관성변화 시에, PI 제어기의 뛰어난 성능 획득을 위해 어떻게 해야하나?", "속도응답특성의 비교를 위해 어떻게 측정하였나?", "본 실험에서는 구동시스템 효능을 확인하기 위해 어떻게 실행하였나?", "본 실험에서는 비용절감을 위해 시스템을 어떻게 설계하였나?" ]
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인공물ED
통합마스트 적용을 위한 컨포멀 어레이 빔 합성 기법에 관한 연구
<h2>2. 빔 합성 이론 고찰</h2><p>본 절에서는 컨포멀 어레이 구조의 빔 합성 시뮬레이션을 수행하였다. 컨포멀 어레이 구조의 반경 및 그레이팅 로브(GL : Grating Lobe)를 고려한 복사소자 개수 및 주파수 정보는 표 1과 같다. 급전 계수는 전체 복사소자에 동일한 분포를 가정하였다.</p><table border><caption>표 1. 컨포멀 어레이 빔 합성 파라미터</caption><tbody><tr><td>Parameters</td><td>Value</td><td>Unit</td></tr><tr><td>Radius</td><td>1500</td><td>\( \mathrm{mm} \)</td></tr><tr><td>Number of elements</td><td>65</td><td></td></tr><tr><td>Frequency \( [\mathrm{GHz}] \)</td><td>1.03</td><td>\( \mathrm{GHz} \)</td></tr><tr><td>Feeding weight</td><td>uniform</td><td></td></tr></tbody></table><p>2절에서 계산된 길이 보상값은 그림 6과 같았으며, 배열 중심을 기준으로 대칭인 보상값을 추출하였다. 길이 보상이 없는 상태에서의 빔 패턴은 그림 7을 통해 확인할 수 있다.</p><p>그림 7을 통해 파면과 복사소자간의 각기 다른 위상 상태, 즉 길이 보상이 수행되지 않으면 원하는 빔이 합성되지 않음을 확인할 수 있다.</p><p>다음으로 옵셋 각도 적용 유무에 따른 패턴 영향성을 분석하였다. 마찬가지로 2절에서 유도한 옵셋 각도 식 (8)에 따라 \( P_{e}(\theta, \Phi) \)의 옵셋 각도에서의 크기 데이터를 개별 복사소자 입력 데이터로 빔 합성을 수행하였다.</p><p>그림 8의 시뮬레이션 결과를 통해 곡면부의 복사소자에 의해 \( 20^{\circ} \) 이상의 각도에서 패턴의 부엽 레벨이 상승함을 볼 수 있었다. 이는 외곽으로 갈수록 큰 옵셋 각도에 의한 영향으로 판단된다.</p><p>그림 9는 최종적으로 합성된 패턴에서 \( -11 \mathrm{dB} \)의 부엽 수준을 확인한 그래프이다. 컨포멀 어레이의 경우 파면 기준으로 외곽쪽으로 소자간의 간격이 좁아지는 비선형 배열 구조이기 때문에 급전 계수의 최적화를 봉해 부엽레벨 조정이 필요할 것으로 판단된다.</p>
[ "그림 7을 통해 확인할 수 있는 정보는 뭘까?", "곡면부의 복사소자에 의해 패턴의 부엽 레벨이 상승하는 건 어떤 각도에서지?", "본 절에서 다룬 빔 합성 시뮬레이션은 무슨 구조를 가지고 있지?", "컨포멀 어레이 구조의 빔 합성을 시뮬레이션할 때, 복사소자 개수 및 주파수 정보는 어떤 것들을 고려해야 할까?", "컨포멀 어레이 구조의 빔 합성을 시뮬레이션할 때, 컨포멀 어레이 구조의 반경 이외에 어떤 걸 고려해서 복사소자 개수 및 주파수를 정해야 할까?", "컨포멀 어레이 구조의 빔 합성 시뮬레이션에서 전체 복사소자에 동일한 분포를 가정해서 정해야 하는 건 뭐지?", "컨포멀 어레이 구조의 빔 합성 시뮬레이션의 변수에서 값이 65인건 뭘까?", "컨포멀 어레이 빔 합성 시뮬레이션에서 반경은 몇 mm지?", "컨포멀 어레이 빔 합성 시뮬레이션에 쓰이는 수치 정보 중에서 기가헤르츠 주파수 값은 얼마야?", "1번 표가 담고 있는 정보는 무엇이지?", "컨포멀 어레이 구조의 빔 합성 시뮬레이션에서 개별 복사소자 입력 데이터로 사용한 건 뭐지?", "\\( 20^{\\circ} \\) 이상의 각도에서 패턴의 부엽 레벨이 상승하는 이유는 뭘까?", "컨포멀 어레이 구조의 빔 합성 시뮬레이션에서 옵션 각도 적용 유무에 영향을 받는 건 뭐지?", "컨포멀 어레이는 어떤 구조를 가지고 있지?", "컨포멀 어레이 구조의 빔 합성 시뮬레이션에서 곡면부의 복사소자에 의해 \\( 20^{\\circ} \\) 이상의 각도에서 패턴의 부엽 레벨이 상승함을 보여주는 건 그림 몇 번이지?", "컨포멀 어레이 구조의 빔 합성 시뮬레이션 결과, 외곽쪽으로 소자간의 간격이 좁아지는 컨포멀 어레이의 구조적 특성을 어떻게 해결하면 좋을까?", "컨포멀 어레이 빔 합성 파라미터에서 주파수의 측정 단위는 어떻게 되지?", "컨포멀 어레이 구조의 빔 합성 시뮬레이션에서 최종적으로 합성된 패턴에서 확인할 수 있는 부엽 수준은 얼마지?", "컨포멀 어레이 구조의 빔 합성 시뮬레이션 결과, 그림 7을 통해서 확인할 수 있는 정보는 뭘까?", "보상값은 어떻게 추출했지?", "최종적으로 합성된 패턴에서 \\( -11 \\mathrm{dB} \\)의 부엽 수준을 확인할 수 있는 건 그림 몇 번이지?", "전체 복사소자에 동일한 분포를 가정해서 정해야 하는 건 뭐야?", "컨포멀 어레이 구조의 빔 합성 시뮬레이션에서 급전 계수는 전체 복사소자에 각기 다른 분포를 가정하니?", "2절에서 계산된 길이 보상값은 그림 7과 같지?", "길이 보상이 없는 상태에서의 빔 패턴에 대해서는 그림 6에 나와있니?", "파면과 복사소자간의 각기 다른 위상 상태를 확인할 수 있는 건 그림 6이지?", "그레이팅 로브 유무에 따른 패턴 영향성을 분석했지?", "컨포멀 어레이 구조의 빔 합성 시뮬레이션에서 2절에서 유도한 옵셋 각도 식 (8)에 따라 \\( P_{e}(\\theta, \\Phi) \\)의 옵셋 각도에서의 크기 데이터는 전체 복사소자의 입력 데이터로 사용되었지?", "곡면부의 복사소자에 의해 \\( 20^{\\circ} \\) 이상의 각도에서 패턴의 부엽 레벨은 감소할까?", "외곽으로 갈수록 옵셋 각도는 작아지는 것이 맞니?", "컨포멀 어레이는 외곽쪽으로 가면 소자간의 간격이 넓어지는 비선형 배열 구조를 가지고 있지?", "본 절은 선형 배열 구조의 빔 합성 시뮬레이션을 다루고 있지?" ]
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인공물ED
통합마스트 적용을 위한 컨포멀 어레이 빔 합성 기법에 관한 연구
<h1>II. 본론</h1><h2>1. 빔 합성 이론 고찰</h2><p>일반적으로 위상배열 안테나는 복사소자를 배열하고, 각각의 복사소자에 인가되는 전류의 진폭과 위상을 조절하여 원하는 안테나 복사 패턴을 얻는다. 먼저 그림 1과 같이 평면상에 선형으로 배열된 구조를 통해 확인할 수 있다.</p><p>그림 1에서 원점을 기준으로 \( x y \)평면상에 위치한 평면형 선형 배열 구조는 식 (1)처럼 구형좌표계 기준으로 패턴 \( f(\theta, \Phi) \) 를 구할 수 있다.</p><p>\[f(\theta, \Phi)=P_{e}(\theta, \Phi) \sum_{n=1}^{N} W_{n} \cdot e^{j \bar{k} \cdot \overline{r_{n}}}\] \( W_{n} \) : Weight of elements \( \bar{k}: \) vector wave number \( P_{e}(\theta, \Phi) \) : element pattern<caption>(1)</caption></p><p>\( \bar{k}=k_{x} \hat{x}+k_{y} \hat{y}+k_{z} \hat{z}=k_{0} \hat{R} \)<caption>(2)</caption></p><p>\( \bar{R}=R_{x} \hat{x}+R_{y} \hat{y}+R_{z} \hat{z}=|\bar{R}| \hat{R} \)<caption>(3)</caption></p><p>여기서 \( \bar{R} \)은 원점에서 원전계상의 관측지점 \( (\theta, \Phi) \)까지의 거리 벡터로 식 (3)으로 정의되며, \( \overline{r_{n}} \) 은 원점에서 각각의 개별 소자까지의 거리 벡터이다. 실제 개별 복사소자에서 관측점까지의 거리벡터 \( \overline{R_{n}} \)은 \( \bar{R} \)과 \( \overline{r_{n}} \)의 차를 나타낸다. 식 (1)에서는 관측지점이 원전계의 거리를 가정하여 \( \bar{R} \) 항목은 사라지고 \( \overline{r_{n}} \)에 관한 벡터 형태로 표현된다.</p><p>특히 식 (1)은 배열구조에 따라 결정되는 배열 계수(AF : Array Factor)와 개별 복사소자 패턴의 곱으로 전체 패턴이 정의되는 식이 된다. 일반적인 선형 배열 구조에서는 개별 복사소자가 동일하다는 가정으로 그림 2와 같은 동일한 \( P_{e}(\theta, \Phi) \)를 적용한다.</p><p>이 경우 방사되는 방향의 개변 복사소자와 파면 간의 거리가 동일하기 때문에 동일한 개별 복사소자를 가정하여 빔 합성을 수행한다.</p><p>하지만, 컨포멀 어레이 구조에서는 동일한 복사 소자를 적용할 수 없다. 우선 그림 3에서 본 것처럼 컨포멀 어레이 곡면상에 위치한 각각의 복사소자는 방사파면을 기준으로 복사소자까지의 길이차이가 발생하므로 위상 보상을 통해 길이 차이 \( \left(L_{Di f f}\right) \)를 보상해 주어야 한다.</p><p>\( W_{\text {com }}=e^{-j k L_{D i t t}} \)<caption>(4)</caption></p><p>식 (4)의 \( w_{c o m} \)은 식 (1)의 \( w_{n} \)에 중첩되어 식 (5)과 같이 최종 길이차이를 보상하는 빔 패턴 식이 된다.</p><p>\( f(\theta, \Phi)=P_{e}(\theta, \Phi) \sum_{n=1}^{N} W_{t} \cdot e^{\sqrt{k} \cdot \overline{r_{n}}} \) \( w_{t}=w_{n} \times w_{c o m} \)<caption>\( (5) \)</caption></p><p>다음으로 곡면상에 있는 각각의 개별복사소자별 옵셋 각도를 계산한다. 옵셋 각도는 실제 곡면 표면상의 수직 방향(Normal direction)과 파면이 이루는 각을 말한다. 그림 4에서 보는 것처럼 각각의 위치에서의 옵셋각도 \( \left(\varphi_{\text {offset}_n}\right) \)를 구하기 위해 \( y \)축을 기준으로 \( x z \) 평면상에서 회전 변환을 이용한다.</p><p>방사되는 파면에 수직인 \( x \)축과 개별복사소자 표면의 수직 방향인 \( z \)축이 이루는 각으로 실제 빔 합성 시 옵셋 각도 지점에서의 개별 복사소자 크기가 중첩되어야 실제 합성빔을 정확히 분석할 수 있다. 식 (6)은 그림 4의 좌표계의 회전 변환 관계를 나타낸 식이다.</p><p>\( \hat{z \prime}=\hat{z} \cos \varphi+\hat{x} \sin \varphi \) \( \hat{x \prime}=-\hat{z} \sin \varphi+\hat{x} \cos \varphi \) \( \hat{y \prime}=\hat{y} \)<caption>(6)</caption></p><p>식 (6)을 좌표계간의 회전 관계식인 식 (7)에 대입하면 최종 식 (8)과 같은 식을 얻을 수 있으며 옵셋 각도를 계산하고 빔 패턴 합성에 적용할 수 있다.</p><p>\( \left[\begin{array}{lll}\hat{x} & \hat{y} & \hat{z}\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}x_{1}^{\prime} \\ y_{\prime} \\ z^{\prime}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{lll}\hat{x} & \hat{y} & \hat{z}\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}x \\ y \\ z\end{array}\right] \)<caption>(7)</caption></p><p>\( \left[\begin{array}{lll}\hat{x} & \hat{y} & \hat{z}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{lll}\hat{x} & \hat{y} & \hat{z}\end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc}\cos \varphi & 0 & \sin \varphi \\ 0 & 1 & 0 \\ -\sin \varphi & 0 & \cos \varphi\end{array}\right] \)<caption>(8)</caption></p><p>식 (8)을 통해 유도된 개별복사소자별 옵셋 각도를 적용하여 파면 기준 각각의 개별소사 복사패턴은 그림 5와 같다.</p><p>각각의 개별소자는 옵셋 각도만큼 기울어진 상태에서 빔이 합성되게 된다. 이 기법에 따라 외곽 부분의 패턴 정확도가 향상될 것으로 예측된다.</p>
[ "\\( x \\)축은 방사 파면의 어디에 속하는가?", "안테나 복사 패턴을 얻고자 위상배열 안테나는 어떻게 하는가?", "복사소자를 배열하여 원하는 안테나 복사 패턴을 얻는 것은 어떻게 되는가?", "안테나 복사 패턴을 save 하기 위해 위상배열은 복사소자를 어떻게 하게 되는가?", "진폭과 위상을 조절하게 되는 전류는 어디에 인가되는가?", "위상 배열 안테나 배열, 조절 과정을 통해 궁극적으로 얻고자 하는 것은 어떻게 되는가?", "안테나 복사 패턴을 얻는 과정에서 복사소자에 유입되는 전류의 무엇을 조절하게 되는가?", "안테나 복사 패턴을 얻는 과정에서 그림 1을 통해 평면상 선형으로 어떻게 확인 할 수 있었는가?", "위상배열 안테나를 이용한 과정들 중, 평면상 배열된 구조를 확인 할 수 있는 그림은 몇 번인가?", "안테나 복사 패턴을 얻는 과정 가운데 그림에서 배열된 구조는 어떻게 되어 있었는가?", "평면상 배열 구조를 나타내는 그림 1에서는 무엇을 기준 삼았는가?", "\\( f(\\theta, \\Phi) \\) 패턴 이용이 가능한 선형 배열 구조는 어디에 위치하였는가?", "\\[f(\\theta, \\Phi)=P_{e}(\\theta, \\Phi) \\sum_{n=1}^{N} W_{n} \\cdot e^{j \\bar{k} \\cdot \\overline{r_{n}}}\\] 를 통하여 \\( W_{n} \\) 을 나타내는 것은 어떻게 되는가?", "\\( (\\theta, \\Phi) \\) 로부터 원점까지의 거리 벡터를 나타내는 것은 무엇인가?", "\\[f(\\theta, \\Phi)=P_{e}(\\theta, \\Phi) \\sum_{n=1}^{N} W_{n} \\cdot e^{j \\bar{k} \\cdot \\overline{r_{n}}}\\] 에서 볼 수 있듯이 vector wave number 나타내는 것은 무엇일까?", "원전계상의 측정 관측지점까지의 \\( \\bar{R} \\) 은 어디부터 시작하는 거리벡터인가?", "\\( (\\theta, \\Phi) \\)늘 나타내는 관측지점은 어디의 관측지점인가?", "개별 소자부터 원점까지의 거리 벡터를 나타낸 것은 뭐야?", "\\( (\\theta, \\Phi) \\), \\( \\overline{r_{n}} \\) 은 각각의 거리를 나타내는 무엇인가?", "\\bar{R} \\)과 \\( \\overline{r_{n}} \\)의 차를 보이는 거리벡터는 어디에서 시작하게 되는가?", "\\( \\overline{R_{n}} \\)를 나타내는 거리벡터는 어디에서 어디까지를 포함하는가?", "배열 계수를 영어로 어떻게 쓸 수 있는가?", "AF는 어떻게 결정이 되는가?", "전체 패턴의 식은 어떻게 결정이 되는가?", "평상시, 개별 복사소자 같은 경우 선형 배열 구조에서는 어떻다고 하였는가?", "빔 합성을 수행을 어떻게 진행하게 되는가?", "파면 간의 거리와 개변 복사소자의 어디가 동일한 것을 알 수 있을까?", "파면 간 거리와 방사 방향의 개변 복사소자가 어떠하기에 빔 합성 수행이 가능하게 되는 그 이유는 무엇일까?", "동일 복사 소자 적용이 불가능한 곳은 어디일까?", "동일 복사 소자는 컨포멀 어레이 구조에서는 어떻게 할 수 없을까?", "그림 3을 통하여 동일 복사 소자 적용이 불가능함을 알 수 있기에 어떻게 해야 하는가?", "그림3을 보면 꽤 길이차이가 나는 것을 볼 수 있는데 복사소자에서 어디 기준까지를 보면서 알 수 있을까?", "방사파면부어 복사소자까지의 길이차이로 인한 갈등을 해소하기 위해서는 결국 어떻게 해주어야 하는가?", "문제가 되는 길이차이에서 보상 받아야 하는 것은 무엇인가?", "\\( \\left(L_{Di f f}\\right) \\)에게 보상을 주기 위해 사용 된 식은 어떻게 되는가?", "보상을 주고자 식 4의 과정을 통해 결국 식 5의 어떤 것을 보상하고자 했는가?", "식 5 과정을 거친 이 후 어떤 과정을 진행하였는가?", "빔 패턴식을 이용한 보상 과정을 정의한 후, 어디에 있는 옵셋 각도를 계산했어?", "식 4, 5 과정을 통한 길이차이 보상 과정 다음으로 곡면상 옵셋 각도를 어떻게 하고자 했어?", "곡면상에 존재 하는 옵셋 각도는 무엇인가?", "Normal direction이 나타내는 것은 무엇일까?", "\\( y \\)축을 기준으로 \\( x z \\) 평면상에서 회전 변환을 이용하는 이유가 무엇일까?", "Normal direction의 파면각을 이루는 옵셋 각도로 무엇을 구하고자 하였는가?", "\\( \\left(\\varphi_{\\text {offset}_n}\\right) \\)을 나타내는 옵셋각도를 구하고자 어떻게 했는가?", "정확한 합성빔을 분석하기 위해서는 개별 복사소자의 무엇의 중첩이 중요할까?", "실제 이루어지는 각에서 개별복사소자 표면 수직 방향을 나타내는 축은 어떻게 되나?", "식 6이 관계를 통해 나타낸 것은 뭐야?", "최종 식 8은 식 7과 식 몇의 대입을 통해 나타나게 되었을까?", "많은 식 중에서 좌표계간의 회전 관계식을 나타낸 것은 몇 번인가?", "결국 식 8을 통해 어떻게 할 수 있게 되는가?" ]
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통합마스트 적용을 위한 컨포멀 어레이 빔 합성 기법에 관한 연구
<h1>III. 결론</h1><p>본 논문에서는 빔 성능 열화 없이 전기적으로 빔을 조향할 수 있으며, 레이다 시스템에서 레이다 단면적을 감소시켜 줄 수 있는 컨포멀 어레이 빔 합성에 대하여 고찰하였다.</p><p>일반적인 평면형 선형 배열과 달리 곡면 구조에 복사소자가 위치하여 파면에서의 길이차 및 개별 복사소자에서의 옵셋 각도별 보상값을 적용하여 정확한 빔 패턴을 예측할 수 있었다.</p><p>각각의 영향성 분석을 위해 수학적인 분석을 수행하고 매트랩 시뮬레이션을 통해 분석된 결과의 유효성을 확인할 수 있었다.</p><p>특히 스킨 안테나 형태의 곡면 배열 안테나 시스템에 적용할 수 있는 컨포멀 어레이에 대한 빔 성능 분석을 수행하여 정확한 빔 패턴 성능을 예측할 수 있었으며, 다양한 시스템에서의 정확한 성능 분석에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.</p>
[ "각각의 영향성 분석을 위해 수학적인 분석을 수행하고 매트랩 시뮬레이션을 통해 분석된 결과의 유효성을 확인할 수 있었나?", "일반적인 평면형 선형 배열과 달리 곡면 구조에 복사소자가 위치하여 파면에서의 길이차 및 개별 복사소자에서의 옵셋 각도별 보상값을 적용하여 정확한 빔 패턴을 예측할 수 있었나?", "본 논문에서는 빔 성능 열화 없이 전기적으로 빔을 조향할 수 있으며, 레이다 시스템에서 레이다 단면적을 감소시켜 줄 수 있는 컨포멀 어레이 빔 합성에 대하여 고찰하였나?", "스킨 안테나 형태의 곡면 배열 안테나 시스템에 적용할 수 있는 컨포멀 어레이에 대한 빔 성능 분석을 수행하여 정확한 빔 패턴 성능을 예측할 수 있었나?", "다양한 시스템에서의 정확한 성능 분석에 활용될 수 있을 것으로 판단되는가?" ]
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통합마스트 적용을 위한 컨포멀 어레이 빔 합성 기법에 관한 연구
<h1>요 약</h1><p>본 논문에서는 컨포멀 어레이(Conformal Array) 빔 합성 기법에 관한 연구를 수행하였다. 일반적인 선형 배열에서의 빔 조향에 따른 성능 열화 없이 빔 조향을 수행할 수 있는 컨포멀 어레이는 다양한 레이다 시스템에 적용되고 있다. 평면형 선형 배열에서의 빔 합성 기법과 달리 컨포멀 배열은 곡면상에 복사소자가 위치하므로 복사소자별로 파면(Wave Front)까지의 위상을 보상해 주어야 한다. 또한 복사소자별 옵셋 각도(Offset Angle)를 계산하여 실제 q빔 합성 시 적용함으로서 정확한 빔 패턴을 예측할 수 있었다. 본 논문에서는 위상 보상 및 옵셋 각도를 계산하여 빔 패턴 합성 시 적용한 후 빔 패턴 비교를 수행하였으며, 수학적인 분석을 통해 성능을 비교하였다.</p>
[ "복사소자별 옵셋 각도(Offset Angle)를 계산하여 실제 q빔 합성 시 적용함으로서 정확한 빔 패턴을 예측할 수 있었나?", "일반적인 선형 배열에서의 빔 조향에 따른 성능 열화 없이 빔 조향을 수행할 수 있는 컨포멀 어레이는 다양한 레이다 시스템에 적용되고 있나?", "본 논문에서는 컨포멀 어레이(Conformal Array) 빔 합성 기법에 관한 연구를 수행하였나?", "본 논문에서는 위상 보상 및 옵셋 각도를 계산하여 빔 패턴 합성 시 적용한 후 빔 패턴 비교를 수행하였으며, 수학적인 분석을 통해 성능을 비교하였나?", "평면형 선형 배열에서의 빔 합성 기법과 달리 컨포멀 배열은 곡면상에 복사소자가 위치하므로 복사소자별로 파면(Wave Front)까지의 위상을 보상해 주어야 하는가?" ]
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통합마스트 적용을 위한 컨포멀 어레이 빔 합성 기법에 관한 연구
<h1>I. 서론</h1><p>위상배열 레이다에는 전기적 빔 조향 기능을 수행하기 위해 다양한 형태의 위상배열 안테나 구조를 적용한다. 대부분의 위상배열 구조는 평면형 선형 구조를 적용하여 전기적으로 빔을 조향한다. 이를 위해 선형 배열 구조에서 개별복사소자의 위상을 조절하여 빔을 조향시키면 조향 각도에 따라 빔 성능 열화가 발생하며, 특정 조향각 이상에서는 레이다 시스템에 적용할 수 없을 정도의 열화가 발생할 수 있다. 이러한 빔 성능 열화 없이 전기적인 빔 조향을 수행하기 위해 임의의 곡면에 개별 복사소자를 배열하는 컨포멀 어레이 구조를 적용한다. 컨포멀 어레이 구조의 경우 개별 복사소자간 배열상의 선형성이 유지되지 않아 배열소자에서 파면까지의 소자 위치별 길이 보상이 필요하다. 또한 복사소자가 컨포멀 어레이 곡면상에 위치하기 때문에 빔 합성 시 개별 복사소자의 옵셋각도를 계산하고, 계산된 각도의 개별 복사소자 패턴을 이용해야 정확한 컨포멀 어레이의 빔 패턴을 예측할 수 있다.</p><p>컨포멀 어레이는 항공기 및 탐색기 등 다양한 레이다 센서 시스템에 적용되어 레이다 단면적(RCS : Radar Cross Section)을 감소시키는 효과를 가지는 장점을 가지고 있으며, 최근에는 스마트 스킨의 개념이 큰 관심을 받으며 연구되고 있는 중이다.</p><p>본 논문에서는 일반적인 선형 배열 구조의 빔 합성과 컨포멀 어레이 구조의 빔 합성에 관해 수학적인 관점에서 분석을 수행하고, 특히 컨포멀 어레이 빔 합성 수행 시 분석상의 문제가 될 수 있는 길이 보상 및 옵셋 각도 보상에 관한 시뮬레이션을 수행 하고 결과를 분석하였다.</p>
[ "대부분의 위상배열 구조는 곡면형 선형 구조를 적용하나요?", "위상배열 레이다에서 전기적 빔 조향 기능을 수행하기 위해 무엇을 적용하나요?", "전기적인 빔 조향을 빔 성능 열화 없이 수행하기 위해 어떤 구조를 적용하나요?", "컨포멀 어레이 구조에서 복사소자간 배열상의 선형성은 유지되나요?", "왜 컨포멀 어레이 구조에서 소자 위치별 길이 보상이 필요하나요?", "컨포멀 어레이 구조에서 소자 위치별 길이 보상이 왜 필요하나요?", "선형 배열 구조에서 개별복사소자의 위상을 조절해서 빔을 조향하면 무엇이 발생하나요?", "어떻게 컨포멀 어레이의 빔 패턴을 정확하게 예측할 수 있을까요?", "컨포멀 어레이는 RCS를 증가시키나요?", "컨포멀 어레이는 무엇을 줄이는 효과가 있나요?", "이 논문에서는 일반적인 선형 배열 구조의 빔 합성과 컨포멀 어레이 구조의 빔 합성에 관해 철학적인 관점에서 분석했나요?" ]
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전술기동무선통신체계 안테나 HEMP 방호 필터 설계
<p>과도전압 방지부에 사용되는 소자는 주로 MOV (metal oxide varistor), GDT, 스위칭 다이오드 등을 사용하여 순시 과전압(overvoltage)을 억제한다. 그러나 MOV의 주파수에 따른 전압, 전류 특성이 비선형적이기 때문에 필터에서는 주로 GDT를 사용한다. GDT는 정상 상태에서 매우 높은 절연저항치와 낮은 정전용량으로 피보호 장비의 정상동작에 영향을 주지 않으며, 일정전압 이상에 이르면 방전을 시작하여 대부분의 에너지를 흡수하거나 접지를 통해 방전된다. 방전 후 에너지는 소모되고, 속류 또한 차단되어 원래의 절연상태로 돌아간다.</p> <p>스위칭 다이오드는 일반적인 정류 다이오드와 비슷한 특성을 가지나, HEMP 파형의 특성상 짧은 시간에 파형이 인가되므로 역 회복 시간(reverse recovery time)이 빠른 다이오드가 사용된다. 스위칭 다이오드의 임계전압보다 높은 HEMP 펄스가 인가될 경우 스위칭 다이오드가 Turn On되어 억제된다.</p> <p>다이오드 임계전압 이상의 입력 전압이 들어오게 되면 스위칭 다이오드로만 구성된 회로의 경우, 출력 손실이 발생한다. 따라서 스위칭 다이오드에 직렬로 수 \( \mathrm{uF} \) 의 커패시터를 라인별로 연결하였다. 이 경우, 순방향의 임계전압 이상의 전압이 인가될 때 순방향 다이오드의 라인은 오픈되어 순방향으로 흐르지 않으며, 역방향 다이오드쪽으로는 역방향전압 이하가 걸려 흐르지 못하기 때문에 출력 손실이 발생하지 않는다.</p> <p>BPF 부의 경우, LC 소자 값을 이용하여 원하는 주파수 대역의 응답 및 삽입손실을 얻어내며, GDT로 제거되지 못한 과전압을 추가로 억제하는 부분이다. 고주파대역으로 갈수록 회로의 기생성분 영향을 고려하여 캐패시터 (capacitor)는 MLCC (multi layer ceramic capacitor)를 사용하였다.</p> <p>일반적으로 HEMP 방호 필터에 사용되는 인덕터 (inductor)의 경우, 필터에 직렬로 삽입되며, 부하 전류에 의한 포화(saturation)를 피하기 위하여 포화자속 밀도가 큰 코어를 사용한다. 그러나 코어를 이용한 인덕터의 경우 주파수가 증가함에 따라 발생하는 에너지 손실이 발생하게 된다. 따라서 안테나용에 사용되는 인덕터의 경우, 내부가 비어 있는 공심 인덕터(air-core inductor)를 사용한다. 공심 인덕터는 주파수가 높아짐에 따라 발생하는 에너지 손실로 인한 신호 파형 문제를 해결할 수 있으며, 매우 낮은 인덕턴스 허용 오차를 갖는다.</p> <p>그림 3은 안테나 HEMP 방호 필터 시뮬레이션 결과를 나타내었다. 최종적으로 제작한 HF, VHF 대역, UHF 대역 형상은 그림 4에 나타내었으며, 방호 필터 삽입손실은 그림 5 에 나타내었다. HF, VHF 대역은 최대 출력 \( 100 \mathrm{~W} \), UHF 대역은 \( 50 \mathrm{~W} \) 로 제작되었고, 필터의 삽입손실은 \( 0.5 \) \( \mathrm{dB} \) 이하를 만족한다. 저주파에서는 시뮬레이션값과 실제 삽입손실 측정값은 비슷하지만, 고주파로 갈수록 소자의 특성 값이 바뀌어 차이가 나는 것을 확인할 수 있다.</p> <p>필터의 HEMP 방호 능력을 시험하기 위하여 과도전압 방지부만을 사용하여 HEMP 방호장치를 PCI 시뮬레이션하여 과도전압 방호능력을 검증하였다. GDT와 다이오드로 구성된 회로에 인가 전류는 최대치인 \( 2.5 \mathrm{kA} \) 로 인가하였다. 그 결과, 그림 6과 같이 잔류 전류가 \( 450 \mathrm{~mA} \) 로 MIL-STD-188-125 규격의 1A 이하를 만족하는 것을 알 수 있다.</p> <p>MIL-STD-188-125 규격 중 필터에 관련하여 HEMP 방호와 직접적인 연관이 있는 PCI 시험은 전도성 침투를 방호하기 위해 필터에 강한 전류를 인가하여 필터의 안정성을 평가하는 시험이다. PCI 시험의 경우, 사용 용도에 따라 전원선, 신호 및 데이터선, 안테나선으로 구분하여 인가전류 값을 규정하고 있다. 표 2 는 사용 용도에 따른 인가전류를 나타내며, 그림 7은 안테나의 PCI 시험 구성도를 나타내었다.</p> <p>표 2 에서 언급된 것과 같이 전원선과 신호 및 데이터선의 인가전류는 명확한 값이 표시되어 있으나, 안테나선의 인가전류는 위협레벨(threat level)로 표기되어 있다. 따라서 MIL-STD-188-125 규격에서 규정하는 위협레벨의 정의인 외삽법을 통한 예상 값을 적용하여 안테나용 HEMP 방호 필터를 제작하고자 한다.</p> <p>외삽법은 측정을 통해 얻은 데이터를 기반으로 그래프 상 선형으로 일정하게 증가하는 측정지점의 마지막 부분을 기점으로 추세선을 연장해 예상 측정값을 도출하는 기법이다. 주파수 대역으로 구분하고, 전계의 세기는 \( 1, 2, 5, 10 \mathrm{kV} / \mathrm{m} \) 로 TLI 시험을 진행하였고, 측정값을 \( 50 \mathrm{kV} / \mathrm{m} \)로 환산하여 얻은 예상 값은 표 3 에 나타내었다.</p> <table border><caption>표 3. 외삽법으로 \( 50 \mathrm{kV} / \mathrm{m} \) 적용 시 예상 값</caption> <tbody><tr><td>Expected value \( (50 \mathrm{kv} / \mathrm{m}) \)</td><td>\( 1 \mathrm{kV} / \mathrm{m} \)</td><td>\( 2 \mathrm{kV} / \mathrm{m} \)</td><td>\( 5 \mathrm{kV} / \mathrm{m} \)</td><td>\( 10 \mathrm{kV} / \mathrm{m} \)</td></tr><tr><td>HF band</td><td>\( 163 \mathrm{A} \)</td><td>\( 159 \mathrm{A} \)</td><td>\( 217 \mathrm{A} \)</td><td>\( 192 \mathrm{A} \)</td></tr><tr><td>VHF band</td><td>\( 132 \mathrm{~A} \)</td><td>\( 123 \mathrm{~A} \)</td><td>\( 125 \mathrm{~A} \)</td><td>\( 94 \mathrm{~A} \)</td></tr><tr><td>UHF band</td><td>\( 68 \mathrm{~A} \)</td><td>\( 63 \mathrm{~A} \)</td><td>\( 64 \mathrm{~A} \)</td><td>\( 62 \mathrm{~A} \)</td></tr></tbody></table> <p>표 3의 외삽법을 통한 예측 값으로 시험하기 위해서는 MIL-STD-188-125 규격에서 제시하는 기타 불확도를 감안하여 외삽법을 통해 얻은 결과 값의 10 배가 되도록 하여 인가 전류를 규정하게 되어 있다. 그에 따라 주파수별 PCI 인가 전류를 표 4에 나타내었다.</p> <p>표 4 에서 보는 것과 같이 각 주파수 대역별로 안테나 선로에 인가하여야 하는 전류는 최소 \( 780 \mathrm{~A} \) 이상인 것을 알 수 있다. 그러나 안테나 신호 도체용 충전선로 펄스 발생기의 경우, 최대 \( 400 \mathrm{~A} \) 펄스를 발생시키므로 MIL-STD-188-125 규격에서는 그 이상의 펄스 전류에 대하여 그림 8 과 같은 단펄스 발생기의 파형을 인가한 시험을 규정하고 있다.</p> <p>단펄스 파형 발생기를 통하여 PCI 시험구성을 그림 9 와 같이 나타내었다. 예상 PCI 인가 전류 값을 바탕으로 PCI Generator에서 단펄스 파형을 발생시켜 HF 및 VHF 대역 HEMP 방호 필터에는 \( 2.5 \mathrm{kA} \) 를 인가하였고, UHF 대역 HEMP 방호 필터는 \( 1 \mathrm{kA} \) 를 인가하여 오실로스코프로 측정하였다.</p> <p>MIL-STD-188-125 규격의 안테나 선 PCI 잔류전류 만족 기준은 송 - 수신 단의 경우, 피크(peak) 잔류전류 값을 \( 1 \mathrm{~A} \) 이하로 규정하고 있다. 그림 10 은 각 주파수별 PCI 시험 결과를 나타낸다. PCI 시험 결과, HF, VHF 대역 HEMP 방호 필터의 피크 잔류 전류 값은 \( 448 \mathrm{~mA}, UHF \) 대역 HEMP 방호 필터는 \( 680 \mathrm{mA} \) 로 시험 기준을 만족한다.</p> <p>HEMP 에너지는 주파수 \( 1 \mathrm{GHz} \) 이하에 집중되어 있으므로 \( 1 \mathrm{GHz} \) 이하의 통과 대역을 가지는 HF, VHF, UHF 대역의 장비들은 치명적이다. 제안한 HEMP 방호 필터의 경우, 특정 주파수 대역의 신호를 선택적으로 통과할 수 있도록 하여 주변 장비의 노이즈를 제거하며, HEMP 공격에도 장비를 효과적으로 보호할 수 있도록 제작하였다.</p>
[ "표3에서 \\( 5 \\mathrm{kV} / \\mathrm{m} \\)와 \\( 10 \\mathrm{kV} / \\mathrm{m} \\)을 비교하면 VHF band 값이 어느 쪽이 더 작나요?", "\\( 5 \\mathrm{kV} / \\mathrm{m} \\)와 \\( 10 \\mathrm{kV} / \\mathrm{m} \\)을 비교하면 표에서 VHF band 값의 경우, 어느 쪽이 더 작지", "표 3에서 HF band의 결과 중 가장 높은 수치의 항목은 어떤거야?", "HF band의 결과 중 가장 높은 수치의 항목은 표3에서 무엇이지", "표 3에서 \\( 1 \\mathrm{kV} / \\mathrm{m} \\)의 값이 \\( 68 \\mathrm{~A} \\)일 때, 항목은 무엇입니까?", "\\( 1 \\mathrm{kV} / \\mathrm{m} \\)의 값이 \\( 68 \\mathrm{~A} \\)일 때, 항목은 표에서 어떤거지", "표 3을 보면 VHF band에서 가장 낮은 값은 얼마일까?", "VHF band에서 가장 낮은 값은 표3에 따르면 무엇이지", "표 3에서 \\( 2 \\mathrm{kV} / \\mathrm{m} \\)이고 VHF band일 때 어떤 결과 값을 보이니?", "표 3에서 HF band의 결과 중 가장 높은 수치는 얼마입니까?", "표 3에서 UHF band의 결과가 가장 높을 때 어떤 결과 값을 가지니?", "UHF band의 결과가 가장 높을 때 표에서 무엇이되지", "표 3을 보면 HF band에서 \\( 2 \\mathrm{kV} / \\mathrm{m} \\)와 \\( 5 \\mathrm{kV} / \\mathrm{m} \\)를 비교하면 어느 항목이 더 큰가요?", "HF band에서 \\( 2 \\mathrm{kV} / \\mathrm{m} \\)와 \\( 5 \\mathrm{kV} / \\mathrm{m} \\)를 비교하면 표에서 어느 항목이 더 크게 나와" ]
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전술기동무선통신체계 안테나 HEMP 방호 필터 설계
<h1>Ⅱ. HEMP 방호 필터 설계 및 제작</h1> <p>HEMP 위협요소는 주파수 범위 \( 10 \mathrm{kHz} \sim 1 \mathrm{GHz} \) 범위에 존재하므로 HF, VHF, UHF 대역으로 운용하는 전술기동무선통신체계는 HEMP 에너지 분포에 따라 수십에서 수백 암페어의 유도전류가 인가됨으로써 운용 장비 내부 회로를 손상시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위한 안테나용 HEMP 방호 필터를 설계 및 구현하고자 한다.</p> <p>HEMP 방호 필터는 원하는 송. 수신 안테나 주파수는 통과시키고, 원하지 않는 주파수 정보를 제거하는 BPF (band pass filter) 특성을 갖도록 설계하였으며, 일정한 통과 대역을 가지기 위하여 버터워스(butterworth) 필터를 설계하였다. 단수는 7단으로 제작하고 주파수 대역은 HF, VHF 및 UHF 대역을 하였다. 삽입손실(insertion loss)은 \( 0.5 \mathrm{~dB} \) 이하로 목표를 설정하였다.</p> <p>그림 1(a)와 같이 필터를 설계하기 위하여 7단의 저역 통과필터(low pass filter)의 기본형을 사용하고, 주파수 변환식 (1)과 식 (2)를 이용하여 그림 1(b)처럼 대역통과필터를 설계한다. n은 홀수이며, \( R_{0}=50 \) 이다. \( \Delta=\left(\omega_{2}-\omega_{1}\right) / \omega_{0} \)이고, \( \omega_{0} \) 는 중심 각 주파수, \( \omega_{1}, \omega_{2} \) 는 통과대역 시작과 끝 각 주파수를 의미한다. \( g_{n} \) 은 버터워스의 계수 값을 나타낸다.</p> <p>\( L_{n}^{\prime}=\frac{L_{n} R_{0}}{\omega_{0} \Delta}, L_{n+1}^{\prime}=\frac{\Delta R_{0}}{\omega_{0} C_{n+1}} \)<caption>(1)</caption></p> <p>\( C_{n}^{\prime}=\frac{\Delta}{\omega_{0} L_{n} R_{0}}, C_{n+1}^{\prime}=\frac{C_{n+1}}{\omega_{0} \Delta R_{0}} \)<caption>(2)</caption></p> <p>HEMP 방호를 위한 안테나 필터의 경우, 과도전압 방지 부와 사용하는 주파수 대역을 통과시키는 BPF 부로 구성된다. 과도전압 방지부에서는 입력단의 GDT를 통하여 1 차 과전압을 억제하였으며, 2 차 과전압의 경우 스위칭 다이오드를 병렬로 연결하여 억제하였다. BPF부는 인덕터 및 캐패시터를 통하여 구현하였다. 그림 2에 제안한 HEMP 방호 필터의 회로도를 나타내었으며, 표 1 에 소자의 파라미터 값을 나타내었다 \( { }^{[7]} . C_{3}, C_{4} \) 및 \( L_{3}, L_{4} \) 의 소자는 고주파의 영역으로 저주파 대역의 HF, VHF 대역 HEMP 방호필터 회로는 오픈되도록 하였다.</p> <table border><caption>표 1. HEMP 방호 필터 소자 파라미터 값</caption> <tbody><tr><td>Parameter</td><td>Value [HF, VHF]</td><td>Value [UHF]</td><td>Parameter</td><td>Value [HF, VHF]</td><td>Value [UHF]</td></tr><tr><td>\( L_{1} \)</td><td>\( 15 \mathrm{nH} \)</td><td>\( 7 \mathrm{nH} \)</td><td>\( C_{1} \)</td><td>\( 470 \mathrm{nF} \)</td><td>\( 120 \mathrm{pF} \)</td></tr><tr><td>\( L_{2} \)</td><td>\( 50 \mathrm{nH} \)</td><td>\( 15 \mathrm{nH} \)</td><td>\( C_{2} \)</td><td>\( 33 \mathrm{nF} \)</td><td>\( 33 \mathrm{pF} \)</td></tr><tr><td>\( L_{3} \)</td><td>-</td><td>\( 120 \mathrm{nH} \)</td><td>\( C_{3} \)</td><td>-</td><td>\( 4 \mathrm{pF} \)</td></tr><tr><td>\( L_{4} \)</td><td>-</td><td>\( 75 \mathrm{nH} \)</td><td>\( C_{4} \)</td><td>-</td><td>\( 5 \mathrm{pF} \)</td></tr><tr><td>\( R_{1} \)</td><td>\( 1 \mathrm{M} \Omega \)</td><td>\( 1 \mathrm{M} \Omega \)</td><td>\( ㄴ_{5} \)</td><td>\( 2.2 \mathrm{uF} \)</td><td>\( 1 \mathrm{uF} \)</td></tr></tbody></table>
[ "파라미터 \\( C_{2} \\) 에서 구해지는 여러 방호 필터 소자 파라미터 값 중 UHF에 대한 값은 얼마인가?", "HEMP 방호 필터 소자의 파라미터가 \\( L_{1} \\)이면 이때 HF, VHF의 값은 얼마인가?", "UHF의 값을 파라미터 \\( L_{1} \\)에서 구한다면 그 값은 얼마인가?", "방호필터 소자 \\( C_{1} \\) 파라미터에서 UHF의 값을 구한다면 이때 구해지는 값은 얼마인가?", "HEMP 방호 필터 소자 파라미터의 여러 값을 구할때 \\( C_{2} \\) 파라미터에서 HF, VHF의 값은 얼마인가?", "방호필터 파라미터 중 하나인 \\( L_{4} \\)에 대한 UHF 값을 구한다면 이때 값은 얼마인가?", "UHF의 값을 여러 HEMP 방호필터 소자 파라미터에 따라 구할때, 파라미터 \\( C_{4} \\)에서의 UHF의 값은 얼마인가?", "HF 및 VHF의 값을 파라미터가 \\( R_{1} \\)일때 구한다면, 이때의 값은 얼마인가?", "파라미터를 \\( L_{3} \\)을 사용할때 구해지는 UHF의 값은 얼마인가?", "UHF의 값을 구하기 위해 여러 파라미터 중 \\( C_{3} \\)를 대입한다면, 이때 값은 얼마인가?", "여러 파라미터를 사용하여 UHF의 값을 구할때, 사용된 파라미터가 \\( R_{1} \\) 이라면 구해지는 UHF의 값은 얼마인가?", "여러 파라미터들에서 UHF의 값을 구한다면, \\( L_{2} \\)에서 구해지는 값은 얼마인가?", "HEMP 방호필터 \\( L_{2} \\) 파라미터의 값 중 HF, VHF의 값을 구한다면, 그 값은 얼마인가?", "\\( C_{1} \\) 파라미터에서 구해지는 HF, VHF에 대한 값은 얼마인가?" ]
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전술기동무선통신체계 안테나 HEMP 방호 필터 설계
<h1>Ⅲ. HEMP 방호 필터 적용 및 시험</h1> <p>본 연구에서는 HEMP 환경에 노출된 전술기동무선통신체계 안테나를 대상으로 TLI(threat level illumination)를 통해 영향성을 분석하고, 연구결과를 검증하였다. TLI는 실제 HEMP 파형(E1 펄스)을 모사하여 시험대상에 인가한 후 HEMP에 대한 방호성능을 평가하는 시험이다. 그림 11은 HEMP 실내 시험시설 형상을 보여준다.</p> <p>먼저 기존 전술기동무선통신체계의 방호수준을 알아보기 위하여 HF, VHF, UHF 대역 대상별로 안테나 연결 전후의 장비 방호수준 평가에 대한 시험을 수행하였다. 본 시험에서는 시험 진행 간 정상 동작 여부를 판단하는 기준으로 전술기동무선통신체계 자체진단기능을 적용하였고, 세부적인 성능 저하 여부를 판단하기 위하여 시험 종료 후 송신출력 및 수신감도 확인을 통하여 정상 동작 여부를 확인하였다. 표 5 는 필터가 미 장착된 전술기동무선통신체계의 HEMP 방호수준 시험결과를 나타낸다.</p> <table border><caption>표 5. 필터 장착 전 시험결과</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Operating band</td><td colspan=2>Antenna</td><td rowspan=2>Built in test</td></tr><tr><td>Unconnected</td><td>Connected</td></tr><tr><td rowspan=2>HF band</td><td>O</td><td></td><td>Pass</td></tr><tr><td></td><td>O</td><td>Fai</td></tr><tr><td rowspan=2>VHF band</td><td>O</td><td></td><td>Pass</td></tr><tr><td></td><td>0</td><td>Fai</td></tr><tr><td rowspan=2>UHF band</td><td>0</td><td></td><td>Pass</td></tr><tr><td></td><td>O</td><td>Fai</td></tr></tbody></table> <p>자체진단기능(built in test: BIT)은 초기 자체진단(power-on BIT: PBIT), 연속 자체진단(continuos BIT: CBIT), 운용자 자체진단(initiated-BIT: IBIT)으로 구성된다.</p> <p>PBIT은 전원인가 시 자동으로 실행되며, 관리 운용화면에서 결과 확인만 가능하다. 자체진단항목은 HF 송수신처리, U / VHF 송수신처리, 전지 전원, 공통기능의 정상여부 및 보안 모듈 장착 여부를 검사한다.</p> <p>CBIT은 주기적으로 자동 실행되며, 관리 운용화면에서 결과 확인만 가능하다. 연속 자체진단 항목은 송수신처리, 증폭 기능 및 전지 전원, 공통 기능이다.</p> <p>IBIT은 운용자 자체진단을 실시하고, 과정과 결과를 전시한다. 운용자 자체진단 수행 시 송수신기에 안테나 연결 상태를 확인하기 위한 메시지가 전시되며, 선택된 안테나 연결 상태에 맞게 점검을 수행한다. 운용자 자체 진단은 HF 송수신처리, U/VHF 송수신처리 및 전지 전원, 공통 기능을 검사한다. 본 시험에서는 HEMP E1 Pulse 인가 후, 장비의 이상 유무를 IBIT을 통해 확인하였다.</p> <p>HF, VHF, UHF 대역 전술기동무선통신체계에 안테나 연결 시 자체진단 시험결과가 결함으로 나타난 것을 확인할 수 있다. 이는 HEMP의 초기 펄스의 최대 수백 암페어의 유도전류가 전술기동무선통신체계의 안테나를 통해 유기됨으로써 회로 전압 이상의 고전압 유입으로 인한 회로 내부 손상으로 판단된다. 이를 통해 실제 HEMP 상황 시 전술기동무선통신체계가 정상 동작할 수 없음을 알 수 있다.</p> <p>안테나를 통해 전술기동무선통신체계에 유입되는 유도전압을 감쇄시키기 위하여 대역별로 제안한 HEMP 방호 필터를 적용한 후 HEMP 재시험을 통하여 정상 동작 여부를 확인하였다. 그림 12 는 각 주파수별 전술기동무선통신체계에 제안한 HEMP 방호 필터를 적용한 시험 구성을 나타낸다. 표 6 은 전술기동무선통신체계에 제안HEMP 방호 필터를 적용한 시험결과를 나타낸다.</p> <table border><caption>표 6. 필터 장착 후 시험결과</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Operating band</td><td colspan=2>Antenna</td><td rowspan=2>Built in test</td><td rowspan=2>Function/ performance test</td></tr><tr><td>Unconnected</td><td>Connected</td></tr><tr><td rowspan=2>HF band</td><td>O</td><td></td><td>Pass</td><td rowspan=2>Pass</td></tr><tr><td></td><td>O</td><td>Pass</td></tr><tr><td rowspan=2>VH band</td><td>O</td><td></td><td>Pass</td><td rowspan=2>Pass</td></tr><tr><td></td><td>O</td><td>Pass</td></tr><tr><td rowspan=2>UHF band</td><td>O</td><td></td><td>Pass</td><td rowspan=2>Pass</td></tr><tr><td></td><td>O</td><td>Pass</td></tr></tbody></table> <p>안테나를 장착한 전술기동무선통신체계가 TLI 시험 후 전 대역에서 정상 동작하는 것을 확인하였으며, 이를 통해 HEMP 위협에 대응한 전술기동무선통신체계 방호 능력 방안을 확보하였다. 본 연구는 다양한 RF 포트용 HEMP 보호 필터 개발에 응용할 수 있으며, 통신 장비 보호기술 수립에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.</p>
[ "본문의 표 5. 필터 장착 전 시험결과에서 HF band에 Antenna가 Unconnected일 때 Built in test은 무엇인가?", "본문의 표 5. 필터 장착 전 시험결과에서 HF band에 Antenna가 connected일 때 Built in test은 무엇이지?", "본문의 표 5. 필터 장착 전 시험결과에서 VHF band에 Antenna가 Unconnected일 때 Built in test은 무엇일까?", "본문의 표 5. 필터 장착 전 시험결과에서 VHF band에 Antenna가 connected일 때 Built in test은 무엇이야?", "본문의 표 5. 필터 장착 전 시험결과에서 UHF band에 Antenna가 Unconnected일 때 Built in test은 뭐지?", "UHF band에 Antenna가 Unconnected일 때 Built in test는 본문의 표 5. 필터 장착 전 시험결과에 의하면 무엇이지", "본문의 표 5. 필터 장착 전 시험결과에서 UHF band에 Antenna가 connected일 때 Built in test은 뭐야?", "본문의 표 6. 필터 장착 후 시험결과에서 HF band에 Antenna가 Unconnected일 때 Built in test는 뭘까?", "HF band에 Antenna가 Unconnected일 때 Built in test는 본문의 표 6. 필터 장착 후 시험결과를 참조하면 어떤 것이 되나요", "본문의 표 6. 필터 장착 후 시험결과에서 HF band에 Antenna가 connected일 때 Built in test는 무엇으로 나타내?", "본문의 표 6. 필터 장착 후 시험결과에서 VH band에 Antenna가 Unconnected일 때 Built in test는 무엇으로 보여?", "본문의 표 6. 필터 장착 후 시험결과에서 VH band에 Antenna가 connected일 때 Built in test는 무엇으로 보이지?", "본문의 표 6. 필터 장착 후 시험결과에서 UHF band에 Antenna가 connected일 때 Built in test는 무엇으로 보이는가?", "본문의 표 6. 필터 장착 후 시험결과에서 UHF band에 Antenna가 Unconnected일 때 Built in test는 무엇으로 보이니?" ]
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슈퍼 커패시터를 이용한 직류철도 회생에너지 저장장치
<h2>2.3 양방향 DC/DC 컨버터</h2> <p>가선전압 입력전압은 직류가선전압 모의 장치로부터 양방향 컨버터에 연결된 슈퍼 커패시터를 통하여 충-방전하여 제어된다. 그림 \(6\)의 양방향 DC/DC 컨버터는 비절연형 하프브릿지 형이며, 가선전압이 상승하면 벅(Buck)동작으로 되며, 슈퍼 커패시터에 에너지를 저장한다. 가선전압 하강 시에는 부스트(Boost)동작을 통해 가선전압을 안정화 시켜주도록 설계하였다.</p> <table border><caption>표 \(1\) 양방향 컨버터의 설계 사양</caption> <tbody><tr><td>최대 방전전력</td><td>\(4[\mathrm{kW}]\)</td></tr><tr><td>슈퍼 커패시터 뱅크의 전암범위</td><td>\(50\)~\(100[\mathrm{V}]\)</td></tr><tr><td>슈퍼 커패시터 뱅크의 최대전류</td><td>\(15[\mathrm{A}]\)</td></tr><tr><td>양방향 컨버터의 입력전압</td><td>\(311[\mathrm{V}]\)</td></tr><tr><td>양방향 컨버터의 입력전류</td><td>\(10[\mathrm{A}]\)</td></tr><tr><td>스위칭 주파수</td><td>\(10[\mathrm{kHz}]\)</td></tr></tbody></table> <h3>2.3.1 양방향 DC/DC 컨버터 방전 모드</h3> <p>회생전력이 슈퍼커패시터에 충전된 상태에서 직류가선 전압이 하강하거나 역행 전동차가 지나 가게되면 슈퍼커패시터에 충전된 전력을 양방향 컨버터를 통하여 직류가선에 공급한다. 양방향 컨버터의 방전모드 동작은 그림 \(7\)과 같다.</p> <p>스위치 \( \mathrm{S}_{1} \)이 도통될 때는 그림 \(7\)의 왼쪽 그림과 같이 인덕터에 에너지를 저장하게 되고, 인덕터 과전류는 상승한다. 이때의 인덕터에 인가되는 전압은 슈퍼 커패시터전압과 같다. 또한 \(\mathrm{S}_{1} \) 이 off 될 때는 그림 \(7\)의 오른쪽그림과 같이 인덕터에 저장된 에너지는 다이오드 \( \mathrm{D}_{2} \)를 통하여 방전을 하게 되고 인덕터 전류는 감소하게 되며, 이때 인덕터에 걸리는 전압은 슈퍼 커패시터전압과 직류가선 전압의 차와 같으며, 인덕터 전압 \( \left(\mathrm{V}_{\mathrm{L}}\right) \) 의 \( \mathrm{Vol} \cdot \mathrm{sec} \) 평형 조건을 구하면 식 (\(1\))과 같다.</p> <p>\( V_{s} \cdot D T_{s}=\left(V_{o}-V_{s}\right) \cdot(1-D) T_{s} \)<caption>(\(1\))</caption></p> <p>수식 (\(1\))로부터 듀티비 관계식은 수식(\(2\))가 된다.</p> <p>\( D=\frac{V_{o}-V_{s}}{V_{o}} \)<caption>(\(2\))</caption></p> <h3>2.3.2 양방향 DC/DC 컨버터 충전 모드</h3> <p>회생전력 발생으로 직류가선 전압이 상승함에 따라 양방향 컨버터는 벅(Buck) 모드 동작을 통하여 직류가선 전압의 상승분을 슈퍼 커패시터로 충전하여야 한다. 그림 \(8\)은 충전모드의 양방향 컨버터를 나타낸다.</p> <p>스위치 \( S_{2} \)가 on 될 때는 인덕터에 슈퍼 커패시터 전압과 직류가선 전압의 차가 인가되어 인덕터 전류가 상승하고 동시에 슈퍼 커패시터에 회생에너지가 전달된다. 스위치 \( \mathrm{S}_{2} \)가 off 될 때는 인덕터에 슈퍼 커패시터전압이 역으로 인가되고 다이오드 \( \mathrm{D}_{2} \)를 통하여 환류하면서 인덕터 전류는 감소하며, 인덕터 전압의 \( \mathrm{Vol} \cdot \mathrm{sec} \) 평형 조건을 구하면 식 (\(3\))과 같다. 식 (\(3\))으로부터 듀티비 관계식은 식 (\(4\))가 된다.</p> <p>\( \left(V_{o}-V_{s}\right) D T_{s}=V_{s}(1-D) T_{s} \)<caption>(\(3\))</caption></p> <p>\( D=\frac{V_{s}}{V_{o}} \)<caption>(\(4\))</caption></p> <h2>2.4 슈펴 커패시터 뱅크</h2> <p>슈퍼 커패시터 뱅크는 \( 100[\mathrm{V}] \)를 만들기 위하여 \(40\)개의 셀을 직렬로 연결하여 구성하였으며, 그림 \(10\)에 나타내었다.</p> <p>그림\(9\)는 등가 직렬저항성분을 측정하기 위한 실험 파형이며, 그림\(9\)와 식(\(5\))을 이용하여 등가 직렬저항을 계산할 수 있다. 표\(2\)는 실험에 의한 슈퍼 커패시터 뱅크의 내부파라미터를 나타낸다.</p> <p>\( E S R=\frac{\Delta V}{I} \) \( \Delta V \) :초기 전압 강하 \( [\mathrm{V}], I \) : 방전전류 \( [\mathrm{A}] \)<caption>(\(5\))</caption></p> <h3>2.4.1 슈퍼 커패시터 뱅크의 수명산출</h3> <p>일반적으로 제조회사에서는 \(10\)만회의 사이클을 기준으로 내부저항 값이 두 배가 되고 커패시턴스의 값이 \( 70 \% \) 가 되었을 때를 수명이 다한 것으로 본다.</p> <p>예상수명시간\( = \) 규정 수명시간\(\times\)온도계수\(\times\)전압계수 \(\\\)온도계수 \( =2^{\frac{\left(T_{1}-T_{2}\right)}{10}} \) \(\\\)\( T_{1} \) : 규정온도 \(\\\)\( T_{2} \) : 동작온도<caption>(\(6\))</caption></p> <p>식 (\(6\))은 슈퍼 커패시터의 제조사에서 일반적으로 사용하는 수명산출 식으로서 기대 수명은 전압요소와 온도요소의 영향으로 변화한다.</p> <p>온도요소는 Arrhenius 방정식으로 표현되며, 이 방정식은 온도가 \( 10^{\circ} \mathrm{C} \) 감소하면 수명은 \(2\)배로 증가한다.</p> <p>내부 전력손실은 슈퍼 커패시터의 내부 온도상승의 원인이 된다. 직류철도 시스템의 회생에너지 저장장치에 슈퍼 커패시터를 사용하기 위해서는 주변온도 뿐만 아니라 충 - 방전 전류에 의한 내부 발생온도도 고려해야한다.</p> <p>슈퍼 커패시터의 충-방전전류에 의한 내부 손실전력은 주울열의 손실이다. 그러므로 주울열 손실을 온도의 변화량으로 변환시켜주는 열전달 방정식이 필요하다.</p> <p>그림 \(11\)의 그래프는 슈퍼 커패시터 뱅크의 주울열 손실과 내부 발생온도인 \( \triangle T \)의 시간에 따른 변화를 MATLAB으로 구현하였다.</p> <p>그림 \(11\)의 (a)는 시간에 따른 주울열 손실의 변화이고 (b)는 시간에 따른 \( \triangle T \)의 변화를 나타낸다.</p> <p>실제 슈펴 커패시터 뱅크의 내부 전력손실을 계산하여 그림 \(11\)의 (a)와 (b)의 교차점과 비교하면 내부 전력손실에 의한 내부 발생온도를 예측할 수 있다.</p>
[ "컨버터의 설계 사양의 최대 방전전력은 얼마야?", "슈퍼 커패시터 뱅크의 전압의 최대값은 얼마야?", "슈퍼 커패시터로 회생에너지 전달을 위해서 어떻게 동작하나?", "양방향 컨버터의 설계 사양에서 가장 높은 전압을 가지는 항목은 뭐야 ?", "표에서 스위칭 주파수의 값은 얼마야?", "표에서 양방향 컨버터의 입력전류의 값의 수치와 같은 수치를 갖는 항목은 뭐야?", "슈퍼 커패시터 뱅크의 가장 적은 전압[V]은 얼마야?", "슈퍼 커패시터 뱅크가 \\( 100[\\mathrm{V}] \\) 전압 생성을 위해서 어떻게 구성되나?", "슈퍼 커패시터를를 직류철도 시스템 회생에너지 저장장치로 사용하려면 어떻게 실행해야 하나?", "전력손실에 따른 내부 발생온도를 어떻게 예상할 수 있나?", "가선전압이 떨어질 경우, 이를 안정되도록 어떻게 실행했나?" ]
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인공물ED
자기공진 무선전력전송 수신부용 이중 대역 CMOS 정류기 IC 설계
<h1>Ⅲ. 시뮬레이션 결과</h1><p>본 논문에서 제안하는 정류회로의 모든 소자는 \( 65 \mathrm{~nm} \) CMOS 공정으로 설계되었으며, 그림 7은 설계된 비교기 기반 능동다이오드 정류기의 주요 출력 전압 파형이다. 그림 8은 설계된 정류기의 입출력 전압파형과 출력 전류 파형이다. 누설전류가 발생하지 않는 것을 확인할 수 있으며, 입력 전압은 \( 0.5 \sim 2 \mathrm{~V} \)인가하여 \( 0.35 \sim 1.5 \mathrm{~V} \)의 DC 출력을 가진다.</p><p>그림 9는 \( 13.56 \mathrm{MHz} \)에서 정류기의 VCR과 DC 출력전압에 대한 그래프이다. VCR은 \( 0.5 \sim 2 \mathrm{~V} \)의 입력범위에서 \( 75 \% \sim 80\%\)인 것을 확인할 수 있다. 그림 10은 \( 13.56 \mathrm{MHz} \)에서 정류기의 PCE와 DC 출력전압에 대한 그래프이다. PCE는 최대 \( 95.5 \% \)이며, 입력전압이 높아질수록 \( 80 \% \)까지 떨어지는 것을 확인할 수 있다.</p><p>그림 11 및 그림 12는 동일한 조건에서 \( 6.78 \mathrm{MHz} \)의 입력에 대한 VCR, DC 출력 전압, PCE에 대한 그래프이다. PCE는 최대 \( 95.5 \% \)에서 커질수록 \( 70 \% \)까지 떨어지는 것을 확인할 수 있으며, VCR의 경우 평균 \( 75 \% \)인 것을 확인할 수 있다.</p><p>그림 13은 설계된 비교기기반 정류기의 레이아웃이며, 회로의 코어 면적은 \( 0.25 \mathrm{~mm}^{2} \)이며, 출력 부하 \( 200 \Omega \) 저항과 \( 3 \mathrm{nF} \) 커패시터를 사용하였다. 표 1은 이전에 보고된 비교기 기반 CMOS 정류기와 본 연구의 포스트 시뮬레이션한 결과를 비교하여 정리하였다. 낮은 부하 저항을 사용한 다른 정류기에 비해 VCR이 조금 부족하나, PCE의 최고값이 월등하게 높음을 알 수 있다.</p><p>본 논문의 모든 시뮬레이션 결과값은 기생성분이 포함된 포스트 시뮬레이션으로 진행되었다. COB 형태로 제작하여 측정할 예정이며, PCB상의 성능 열화는 주파수 대역이 높지 않기 때문에 큰 영향을 미치지는 않을 것이라 고 예상된다.</p><table border><caption>표 1. CMOS 능동 정류기와의 성능 비교표</caption><tbody><tr><td></td><td>Ref. [4]</td><td>Ref. [5]</td><td>Ref. I6]</td><td>본 연구</td></tr><tr><td>Frequency \( (\mathrm{MHz}) \)</td><td>1.5</td><td>13.56</td><td>13.56</td><td>\(6.78 \& 13.56\)</td></tr><tr><td>Process</td><td>\( 0.35 \mathrm{um} \) CMOS</td><td>\( 0.18 \mathrm{um} \) CMOS</td><td>\( 0.5 \mathrm{um} \) CMOS</td><td>\( 65 \mathrm{um} \) CMOS</td></tr><tr><td>Input voltage(\(\mathrm{V}\))</td><td>\( 1.2 \sim 2.4\)</td><td>1.5</td><td>3.8</td><td>\( 0.5 \sim 2\)</td></tr><tr><td>Output DC(\(\mathrm{V}\))</td><td>\( 0.98 \sim 2.08\)</td><td>1.33</td><td>3.12</td><td>\(0.35 \sim 1.5\)</td></tr><tr><td>Load R \((\Omega) \)</td><td>100</td><td>1k</td><td>100</td><td>200</td></tr><tr><td>MAX VCR</td><td>\(84 \%\)</td><td>\(89 \%\)</td><td>\(82 \%\)</td><td>\(80 \%\)</td></tr><tr><td>MAX PCE</td><td>\(87 \%\)</td><td>\(81.9 \%\)</td><td>\(80.2 \%\)</td><td>\(95.5 \%\)</td></tr><tr><td>Chip area( \( \left.\mathrm{mm}^{2}\right) \)</td><td>1.03</td><td>0.009</td><td>0.18</td><td>0.25</td></tr></tbody></table>
[ "표 1. CMOS 능동 정류기와의 성능 비교표 중 Ref. [5]의 프로세스 값은 얼마이지?", "본 논문의 모든 시뮬레이션은 어떤 방법으로 진행됐어?", "표 1. CMOS 능동 정류기와의 성능 비교표에서 Ref. [4]의 주파수\\( (\\mathrm{MHz}) \\) 값은 얼마이지?", "표 1. CMOS 능동 정류기와의 성능 비교표에서 입력 전압(\\(\\mathrm{V}\\))은 본 연구에서는 얼마의 값을 나타내지?", "표 1.에서 프로세스 값이 가장 높은 능동 정류기는 무엇이지?", "프로세스 값이 표 1에서 제일 높은 능동 정류기는 무엇일까?", "표 1. CMOS 능동 정류기와의 성능 비교표에서 MAX VCR값이 가장 높은 능동 정류기는 무엇이지?" ]
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인공물ED
대수주기 벤트 다이폴 안테나의 복사특성
<h1>Ⅲ. 계산결과 및 검토</h1> <p>여기서는 LPBDA에서 소자의 굽은 각과 수직소자의 길이에 따른 복사특성이 LPDA에 비하여 어느 정도 변화하는지 확인하기 위하여 대수주기비 \( \tau= \) \( 0.88 \), 간격정수 \( \sigma=0.15 \) 의 구조 파라미터를 설정하여 복사특성을 계산하여 서로 비교\(\cdot\)검토한다. 표 1 은 LPBDA의 구조 파라미터이다.</p> <h2>3-1 압력 특성</h2> <p>그립 4는 벤트 다이폴 소자의 굽은각 \( \beta \), 소자 전체 길이 대 수직부분의 길이비 \( \delta \) 와 길이에 따라 계산된 입력임피던스이다. 임피던스 계산시 소자반경은 \( (L+2 H) / a=100 \) 이며 그림에서 \( \beta=0^{\circ} \) 는 다이폴안테나를 나타낸다. 그림 4에서 벤트 다이폴의 공진 길이는 \( \beta \) 와 \( \delta \) 에 따라 다소 차이가 있으나 다이폴 안테나와 유사하게 소자의 전체 길이 \( L+2 H \) 가 반파장 근처에서 일어나는 것을 알 수 있다. 이로부터 LPDA의 소자로서 다이폴 대신에 벤트 다이폴을 사용할 경우 안테나 특성에 큰 변화 없이 안테나의 폭을 줄일 수 있을 것으로 생각된다.</p> <table border><caption>표 1. LPBDA의 구조 파라미터</caption> <tbody><tr><td>구 분</td><td>LPBDA-A</td><td>LPBDA-B</td></tr><tr><td>\( f_{L} \)</td><td colspan=2>\( 1,000 \mathrm{MHz} \)</td></tr><tr><td>\( f_{U} \)</td><td colspan=2>\( 3,000 \mathrm{MHz} \)</td></tr><tr><td>\( \tau \)</td><td colspan=2>0.88</td></tr><tr><td>\( \sigma \)</td><td colspan=2>0.15</td></tr><tr><td>\( \left(L_{k}+2 H_{k}\right) / a_{k} \)</td><td colspan=2>50</td></tr><tr><td>\( \delta=L_{k} /\left(L_{k}+2 H_{k}\right) \)</td><td>0.6</td><td>0.8</td></tr><tr><td>\(\beta\)</td><td colspan=2>\( 0,45,90^{\circ} \)</td></tr><tr><td>\( Z_{\sigma} \)</td><td colspan=2>OPEN</td></tr></tbody></table> <p>그림 5 는 표 1 의 LPBDA의 구조 파라미터를 갖는 설계된 LPBDA에 대하여 급전점에서의 전류분포를 나타내고 있다. 설계된 LPBDA의 소자 수는 13 개이다. 그립에서 \( \delta=0.6 \) 인 경우나 \( \delta=0.8 \) 인 경우나 모두 주파수가 증가함에 따라 활성영역(active region)이 짧은 소자 쪽으로 이동하고 있음을 확인할 수 있다.</p> <p>그림 6은 주파수 \( 2000 \mathrm{MHz} \) 에서 선로의 특성임피던스를 \( 50 \Omega \) 에서 \( 300 \Omega \) 까지 변화시키면서 계산한 LPDA와 LPBDA의 VSWR을 나타낸다. 그림에서 VSWR이 \( 1.5 \) 이하를 만족하는 특성임피던스 범위는 LPDA, LPBDA가 비슷하며, 그 범위 내에서 선로의 특성임피던스는 자유롭게 선정할 수 있으나 평행 2선식 선로의 제작도 고려하여 선정하여야 한다.</p> <p>그림 7은 선로의 특성임피던스가 \( 100 \Omega \) 일 때 주파수에 따른 VSWR의 변화를 나타낸다. 그림에서 LPBDA와 LPDA 모두 주파수 변화에 따라 VSWR의 변화가 작고 전 대역에 걸쳐 \(2\) 이하로 나타나고 있고, LPBDA와 LPDA의 VSWR 특성의 차이가 크지 않음을 알 수 있다.</p> <h2>3-2 이득 및 지향특성</h2> <p>그림 8은 전송선로의 특성임피던스 \( Z_{0} \) 의 변화에 따른 안테나의 전력이득을 계산한 것이다. 특성임피던스가 증가할수록 안테나 이득이 감소함을 알 수 있다. 그림 9는 특성임피던스가 \( 100 \Omega \) 일 때 주파수 변화에 따른 전력이득의 변화를 나타내고 있다. \( \delta= \) \( 0.6 \) 일 때는 LPBDA \( \beta=90^{\circ} \) 일 때의 이득이 가장 낮게 나타나고, \( \delta=0.8 \) 일 때는 LPBDA \( \beta=90^{\circ} \) 일 때가 이득이 가장 높게 나타난다. \( \beta=45^{\circ} \) 일 경우에는 \( \delta \) 가 \( 0.6 \) 일 때와 \( 0.8 \) 일 때에 LPDA와 거의 차이가 없다.</p> <p>그림 \( 10,11,12 \) 는 각각 LPDA와 \( \delta=0.8 \) 일 때 LPBDA\(\left(\beta=45^{\circ}\right)\), LPBDA\(\left(\beta=90^{\circ}\right) \) 의 복사패턴을 나타낸다. 그림에서 알 수 있듯이 LPDA와 LPBDA의 복사패턴에 거의 차이 없다.</p> <h2>3-3 시작안테나의 복사특성</h2> <p>그립 13은 \( Z_{0}=100 \Omega, \delta=0.8, \beta=90^{\circ} \) 인 LPBDA의 주파수에 따른 VSWR 특성 측정치이다. 그림에서 보이듯 계산된 값과 측정된 VSWR은 비슷한 경향성을 갖고 있음을 알 수 있다.</p> <p>그림 14는 측정된 복사패턴이다. 그림에서 알 수 있듯이 제작된 LPBDA의 복사패턴은 \( 1 \mathrm{GHz} \) 에서 후방로브가 조금 커졌고 \( 2 \mathrm{GHz} \) 에서는 약간 줄어들었고 이득은 약간 증가한 것을 볼 수 있다. \( 3 \mathrm{GHz} \) 에서는 이득이 \( 1 \mathrm{~dB} \) 가량 감소하고 빔폭이 조금 줄어들었으나 그 복사패턴의 형상이 계산값과 거의 같음을 확인할 수 있다. 그림 15 는 시작안테나의 외관으로서 동판을 사용하여 제작되었다.</p>
[ "LPBDA의 구조 파라미터에서 \\(\\beta\\) 값 세 가지는 뭐야?", "주파수가 증가함에 따라 활성영역(active region)이 짧은 소자 쪽으로 이동하고 있음을 알 수 있는 값은 \\( \\delta=0.6 \\)과 어떤 값인가?", "\\( \\delta= \\) \\( 0.8 \\) 일 때는 LPBDA \\( \\beta \\) 값이 얼마로 설정되어야 안테나의 전력이득이 가장 높게 나타나는가?", "다이폴안테나를 나타낼 때 어떤 항목이 \\( 0^{\\circ} \\)를 나타내야 하는가?", "LPBDA의 소자 굽은 각과 수직소자의 길이에 따른 복사특성의 변화정도를 확인하기 위해 필요한 \\( \\tau \\) 설정 값은 뭐야?", "\\( \\delta \\) 가 \\( 0.6 \\) 일 때와 \\( 0.8 \\) 일 때에 LPDA와 거의 차이가 없는 \\( \\beta \\) 값은 얼마야?", "안테나의 전력이득이 가장 낮게 나타나는 경우는 \\( \\delta= \\) \\( 0.6 \\) 일 때는 LPBDA \\( \\beta \\) 값이 얼마의 경우인가?", "LPDA와 LPBDA의 복사패턴에 차이가 없는 \\( \\delta\\) 값은 얼마야?" ]
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인공물ED
루우프형 센서를 이용한 자장측정계
<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>최근 산업사회시스템의 고도정보화에 따라 일렉트로닉스를 사용한 계축이나 제어시스템이 전력설비와 전력계통의 운용에도 이용되고 있다. 이들 약전류 전자기기, 컴퓨터, 제어 및 보호장치는 미약한 신호에 의하여 동작하므로 외부로부터 불필요한 전자에너지가 침입하면 정확한 신호에 동작하지 못하고 고장 또는 오동작을 유발시키므로 전력설비운용의 신뢰도를 저하시키는 원인이 된다. 따라서 이들 기기의 신뢰성 확보가 중요한 과제로 되어 있으며, 선진기술국에서는 상당한 수준의 연구가 진행되어 왔다.</p><p>한편, 전자파장해에 관한 연구는 \(1970\)년대에 들어서면서 고성능 전자부품과 디지탈 측정기기의 출현으로 괄목한 만큼 발전되었으며, 광대역 전자부품의 등장으로 전자장 변화의 고정도 측정과 특성의 해명도 이루어지게되었다. 측정대상에 따라 전력설비로부터 유도 또는 방사되는 전자장에는 \( 1 \mathrm{~Hz} \) 이하로 서서히 변화하는 전자장으로부터 방송통신의 UHF에 이르는 초고주파의 전자장 성분으로 광범위하게 달라지게 되므로 이들의 측정도 주파수범위에 따라 분리하여 관측되는 전자장 측정장치가 개발되어 사용되었나. 또한 데이타의 기록에 있어서도 자기테이프에 의한 아날로그 기록방식이 주로 사용되어 왔으나 최근에는 디지탈기록 방식이 주로 채용되고 있다.</p><p>본 연구에서는 전력설비주변에서 발생하는 전자장 현상과 뇌방전시에 발생하는자장의 변화를 관측할 목적으로 루우프형 자장센서를 포함한 측정계의 주파수 대역이 \( 270 \mathrm{~Hz} \sim 2.3 \mathrm{MHz} \) 인 자장측성계를 설계 제작하고, 이 측정계의 응답특성과 감도를 파악하기 위하여 사각도체를 이용한 교정실험계의 구성과 특성, 뇌임펄스전류와 진동성 임펄스 전류에 의한 적용실험을 실행하여 정확도를 평가하고, 그 결과에 대하여 분석하였다.</p>
[ "이들 약전류 전자기기, 컴퓨터, 제어 및 보호장치는 강력한 신호에 의하여 동작하나요?", "최근 산업사회시스템의 고도정보화에 따라 일렉트로닉스를 사용한 계축이나 제어시스템이 어디에 많이 활용되나요?", "최근 산업사회시스템의 고도정보화에 따라 일렉트로닉스를 사용한 계축이나 제어시스템이 전력설비와 전력계통의 운용에 이용되고 있나요?", "전자파장해에 관한 연구가 괄목하게 발전한 해는 언제 이후인가요?", "광대역 전자부품의 등장으로 전자장 변화의 고정도 측정과 특성의 해명도 이루어지게되었나요?", "무엇이 전자장 변화의 고정도 측정과 특성의 해명을 가능하게 하였나요?", "전자장을 무엇에 따라 분리하여 관측하였나요?", "아날로그 기록 방식은 무엇에 의해 만들어지나요?", "전력설비주변에서 발생하는 현상을 관측할 목적의 최소 주파수 대역은 몇인가요?", "데이타의 기록을 어떤 방식으로 주로 사용되어 왔나요?", "약전류가 정확한 신호에 동작하지 못하게 한다면 전력설비운용의 어떤 원인이 되는가?", "최근에는 어떤 방식으로 데이타의 기록이 이루어지나요?", "전자파장해에 관한 연구는 무엇의 출현으로 발전되었나요?", "전자파장해에 관한 연구는 1980년대에 들어서면서 고성능 전자부품과 디지탈 측정기기의 출현으로 괄목한 만큼 발전되었나요?", "측정계의 응답특성과 감도를 파악하기 위하여 사각도체를 이용한 교정실험계의 구성과 특성, 뇌임펄스전류와 진동성 임펄스 전류에 의한 적용실험을 실행하여 정확도를 평가하고, 그 결과에 대하여 분석하였나요?", "주파수 대역인 270 Hz ~ 2.3MHz 센서를 포함한 측정계를 뭐라고 하나요?", "측정계의 응답특성과 감도를 파악하기 위해 어떤 전기적 특성을 평가하려고 했는가?", "불필요한 전자에너지가 침입하면 정확한 신호에 동작하지 못하나요?", "왜 사각도체를 이용한 교정실험계의 구성과 특성, 뇌임펄스전류와 진동성 임펄스 전류에 의한 적용시험을 실행하였나요?", "전력설비주변에서 발생하는 것은 무엇인가요?" ]
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인공물ED
루우프형 센서를 이용한 자장측정계
<h1>2. 이 론</h1><p>루우프형 자장센서의 원리는 식 (\(1\))의 맥스웰 전자 방정식을 기초로 한다.</p><p>\[ \int_{L} E \cdot d l=-\int_{A} \frac{\partial B}{\partial t} \cdot d A=-\frac{d \Phi}{d t} \]<caption>(1)<caption></p><p>여기서 \( E \) 는 전계의 세기, \( B \) 는 자속밀도, \( d l \) 은 루우프의 線來, \( d A \) 는 루우프의 면적소, \( \Phi \) 는 루우프를 관통하는 자속이다. 루우프형 자장센서를 신호전송용 케이블의 특성임피던스와 동일한 저항과 직렬로 연결된 집중인덕턴스로 나타내어 모델화시킨 전기적 등가회로를 그림 \(1\)에 나타내었다.</p><p>여기서 \( L \) 은 루우프의 자기인덕턴스이고, \( R \)은 루우프의 저항과 관측장치의 입럭임피던스와의 합이 미지의 자장중에서 루우프를 관통하는 자속수를 \( \Phi \) [Wb] 라고 하면, 페러데이의 전자유도법칙에 의하여 유도전압 \( V \) 는:</p><p>\[ V=-\frac{d \Phi}{d t} \]<caption>(2)<caption></p><p>가 된다.</p><p>자장센서의 감지면적에 대하여 자속밀도 \( B \) \( \left[\mathrm{Wb} / \mathrm{m}^{2}\right] \)가 균일하다고 가정할 때 그림 \(1\)의 회로방정식은 키르히호프의 제 \(2\)법칙에 의하여</p><p>\[ V=L \frac{d I}{d t}+R I \]<caption>(3)<caption></p><p>의 관계가 성립한다.</p><p>루우프형 자장센서의 응답특성을 구하기 위하여 계단함수인 자속밀도</p><p>\[ B=\left[\begin{array}{ll} B_{0} & \mathrm{t} \geq 0 \\ 0 & \mathrm{t}<0 \end{array}\right. \]</p><p>를 입력시킨 경우의 응답전압은</p><p>\[ V_{\text {out }}=-A B \exp \left(-\frac{R}{L} t\right) \]<caption>(4)<caption></p><p>로 되며, 시정수는</p><p>\[ \tau=\frac{L}{R} \]<caption>(5)<caption></p><p>이다. 출력신호는 시정수(L/R)로 감쇠되기 때문에 실제의 입력자장을 실신호로 출력시키기 위해서는 적분기가 필요하다.</p>
[ "루우프형 자장센서 원리는 어떤 방정식 기반인가요?", "\\( E \\) 는 전계의 세기인가요?", "\\( B \\) 는 전자기력인가요?", "\\( d A \\) 는 루우프의 면적소인가요?", "출력신호는 시정수(L/R)로 감쇠되기 때문에 실제의 입력자장을 실신호로 출력시키기 위해서는 미분기가 필요한가요?", "출력신호는 무엇에 의해 쇠잔됩니까?", "무엇에 의해 출력신호가 쇠잔되지?", "그림 11의 회로방정식은 키르히호프의 제 2법칙에 의하여 자장센서의 감지면적에 대해 무엇이 균일하다고 가정하나요?", "실제의 입력자장을 실신호로 출력하기 위해 왜 적분기를 필요로 하는가?", "루우프형 자장센서의 원리는 어떤 방정식을토대로 하는가?", "\\[ \\int_{L} E \\cdot d l=-\\int_{A} \\frac{\\partial B}{\\partial t} \\cdot d A=-\\frac{d \\Phi}{d t} \\]을 토대로 한 루우프형 자장센서의 원리에서 \\( E \\) 는 무엇을 나타냅니까?", "맥스웰 방정식에서 루우프의 면적소를 나타내는 것은 어떤 기호인가요?", "출력신호의 시정수는 어떻게 표현 할 수 있나요?", "유도전압 V는 어떻게 구하나요?", "루우프형 자장센서의 원리를 이용한 수식은 무엇을 기초로 합니까?" ]
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루우프형 센서를 이용한 자장측정계
<h1>3. 실험계의 구성과 방법</h1><h2>3.1 자장측정계의 제작</h2><p>루우프형 자장센서의 식경을 작게 하면 센서자체의 인덕턴스가 작아지기 때문에 고주파 응답특성은 좋아지나 감지전압 즉, 감지신호 레벨이 저하되어 정확한 측정이 곤란하고, 잡음원에 의한 오차를 함유할 수가 있다. 뇌방전시 발생되는 자장파형의 자속밀도 B는 \( 10^{-6} \sim 10^{-8} \mathrm{T}\) 정도이므로 센서 한변의 길이를 \( 0.5 \mathrm{~m} \)로 제작하면 충분히 감지될 수 있다. 전자장은 자장 뿐만 아니라 전장도 동시에 발생하기 때문에 전장에 의한 영향을 줄이는 방법은 루우프를 차폐시키는 것이다. 전장에 의하여 차폐선에 유기된 기전력을 서로 상쇄시키기 위하여 차폐선의 중앙부분을 절단하였다. 센서재료로는 검출된 \( \mathrm{dB} / \mathrm{dt} \)의 신호를 왜곡없이 차동적분기의 입력으로 전송하기 위하여 특성임피던스가 \( 50 \Omega \) 인 동축케이블 RG-\(58\mathrm{~A} / \mathrm{U})\)를 사용하였으며, 출력단자는 센서의 감지전압을 차동적분기로 입력시키기 위하여 BNC 커넥터로 연결하였다.</p><p>센서에 의하여 감지된 신호는 증폭과 동시에 적분시킬 수 있는 능동성 적분회로를 구성하였다. 미지의 시변성 자장이 자장센서에 의하여 감지되어 출력되기까지의 전체 측정시스템을 그림 \(2\)에 나타내었으며, 사용된 부품과 특성은 다음과 같다. 또한 접속부는 모두 BNC 커넥터를 사용하여 임피던스정합이 잘 이루어지도록 하였으며, 증폭기는 금속제 외함에 내장시켜 피측정 자장에 기인되는 전자유도장해 즉, 전자잡음이 극소화되도록 제작하였다.</p><p>* 센서 및 측정계의 부품과 특성<ul><li>센서 한변의 길이 \( 5500 \mathrm{~mm}(\mathrm{RG}-58 \mathrm{~A} / \mathrm{U}) \)</li><li>센서의 자체인덕턴스: \( 0.73 \mu \mathrm{H} \)</li><li>증폭 및 적분기 : 연산증폭기 (LH \(0032\)) 적분저항 \( (\mathrm{Rs}=470 \Omega) \) 적분 콘덴서 \( \left(\mathrm{C}_{\mathrm{I}}=5 \mathrm{nF}\right) \)</li><li>데이타기록장치 : \( 12 \mathrm{bit} \) 자동기록장치(Nicolet Pro \(30\))</li></ul></p><p>연산증폭기(LH\(0032\))의 Slew rate는 \( 500 \mathrm{~V} / \mu \mathrm{s} \), 대역폭은 \( \mathrm{DC} \sim 70 \mathrm{MHz} \), 입력임피던스는 \( 10^{12} \Omega \) 이다. 차동적분기 앞단에 \( 60 \mathrm{~Hz} \) 필터를 삽입함으로써 주변의 상용주파수에 의한 \( 60 \mathrm{~Hz} \)의 노이즈성분을 제거시켰다. 또한 과도신호가 들어왔을 때 연산증폭기를 보호하기 위한 다이오드, 동상신호제거를 최적화시켜 주는 \( 20 \mathrm{k} \) \( \Omega \)의 Potentiometer를 자장측정계에 적용하였다.</p>
[ "차폐선에 유기된 기전력을 서로 상쇄시키기 위해 절단한 곳은 어디야?", "센서 한변의 길이를 몇 \\( \\mathrm{~m} \\)로 제작해야 충분히 감지 될 수 있어?", "루우프를 차폐시키는 이유는 뭐야?", "루우프 자장센서 식경을 작게 하면 좋아지는 특성은 무엇인가?", "센서에 의하여 감지된 신호는 어떤 회로로 구성되었는가?", "전장에 의하여 차폐선 기전력을 상쇄시키기 위하여 어떤 방법을 썼는가?", "전장에 의한 영향을 줄이는 방법은 어떤 것이 있는가?", "전체 측정 시스템을 나타낸 그림은 어떤거야?", "센서 한변의 길이는 얼마인가?", "증폭기는 어떻게 제작 되었어?", "어떻게 증폭기가 만들어졌지?", "과도한 신호가 들어왔을때 연산증폭기를 보호하기 위해 무엇을 사용했는가?", "차동적분기 앞단에 사용 수에 노이즈를 제거 시켰는 데 어떤 방법으로 하였는 가?", "신호를 왜곡없이 차동적분기의 입력으로 전송하기 위하여 특성임피던스 몇 \\( \\Omega \\)인 동축케이블을 썼는가?", "차폐선 중앙부분을 절단한 이유는 뭐야?", "센서의 자체인덕턴스 몇 \\( \\mu \\mathrm{H} \\)인가?", "루우프 자장센서의 식경을 작게하면 잡음원에 의한 오차를 함유할 수가 없는가?", "연산증폭기의 Slew rate는 \\( 0.6 \\mathrm{~m} \\)가 맞는가?", "연산 증폭기 Slew rate 대역폭은 \\( \\mathrm{DC} \\sim 70 \\mathrm{MHz} \\)가 맞는가?", "연산증폭기 입력 임피던스는 \\( 10^{12} \\Omega \\)라고 할 수 있는가?" ]
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루우프형 센서를 이용한 자장측정계
<h1>요 약</h1><p>본 논문은 전력설비와 뇌방전에 의하여 발생하는 시변자장을 측정할 수 있는 능동성 자장측정계에 대하여 기술하였다. 자장측정계는 루우프형 센서, 차동증폭기로 동작되는 능동성 적분기로 이루어졌다. 시변자장측정계와 교정장치의 이론적 원리 및 설계방법에 대하여 제시하였으며, 교정실험으로부터 주파수대역 \( 270 \mathrm{~Hz} \sim 2.3 \) \( \mathrm{MHz} \), 응답감도 \( 128 \mathrm{mV} / \mu \mathrm{T} \)를 얻었고, 교정실험계에서 자장센서범위의 자계의 세기는 \( \pm 3 \% \) 이내로 균일하였다. 적용실험으로는 대전류발생장치에 의하여 모의 뇌임펄스전류와 진동성 임펄스전류를 발생시켜서 인가전류와 검출자장의 파형을 비교하였으며, 이의 결과는 거의 일치하였고, 편차는 \( 0.5 \% \) 이내이었다.</p>
[ "교정실험을 통해 인가전류와 검출자장을 파형을 비교하였는가?", "본 논문에서 자장측정계는 어떻게 이루어져 있어?", "교정실험을 통해 얻은 주파수 대역은 얼마인가?", "본 논문에서 기술한 시변자장을 측정할 수있는 것은 무엇인가?", "교정실험을 통해 얻어진 응답감도는 얼마 인가?", "자장측정계는 무엇으로 이루어져 있는가?", "자장측정계는 루우프형 센서로만 이루어져 있는가?", "교정실험계에서 자장센서범위의 자계의 세기는 균일하였는가?", "적용실험을 통해 얻은 편차는 얼마인가?", "능동성 자장측정계는 시변자장을 측정할 수 있어?" ]
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루우프형 센서를 이용한 자장측정계
<h1>4. 실험결과 및 고찰</h1><h2>4.1 교정실험 결과</h2><p>본 절에서는 루우프형 자장센서와 능동성 적분기를 이용하여 제작된 자장측정계의 교정실험 결과를 기술하였다. 계측장치로서의 기본특성인 주파수대역과 응답감도를 파악하기 위하여 사각도체에 정현파 전류 및 계단파 전류를 인가시켜 입력전류의 파형에 대한 자장측정계의 출력파형을 측정하고 검토하였다.</p><p>측정계의 교정실험법으로는 사각도체에 계단파 전류 즉, 계단파 전류에 의하여 대기중에 발생하는 계단파 자장을 자장센서에 인가시켜 출력파형의 감쇠시정수와 상승시간으로부터 주파수대역을 결정할 수 있으나 고정용 코일의 인덕턴스와 영향이 포함되어 있기 때문에 상승시간이 대단히 완만해져 계단과 전류 또는 계단파 자속의 입력이 불가능하다.</p><p>또한, 계단파 입력에 대한 출력파형의 감쇠시정수와 상승시간을 적용하여 주파수대역을 결정하는 것은 \( I \) 주파수대역내에서 비선형적인 요소와 공진현상이 나타나지 않는 경우에 한하여 적용되므로 본 연구의 표정실험에서는 정현파 자속의 입력에 대한 응답특성을 측정하였다.</p><p>본 연구에서 검출용으로 사용한 루우프형 자장센서는 입력신호의 미분량으로 미지의 신호를 감지하므로 센서 자체만의 출력은 주파수의 증가와 더불어 검출전압은 증가하지만 적분기의 출력은 주파수의 증가에 따라 적분기간이 짧아지므로 낮아지게 된다. 따라서 본 연구에서는 루우프형 자장센서, 차동증폭기, 능동성 적분기로 이루어지는 측정계를 구성하여 출력신호는 입력된 실신호로 출력되도록 하였다.</p><h2>4.1.1 주파수대역의 결정</h2><p>사각도체로 이루어진 교정장치에 정현파 전류를 입력시켜 자장측정계의 출력전압을 규격화시켜 그림 \(7\)에 나타내었으며, 따라서 주파수대역은 \( 270 \mathrm{~Hz} 2.3 \)\( \mathrm{MHz}(-3 \mathrm{~dB}) \) 가 산출되었다. 따라서 시제작한 자장측정계는 전력설비주변의 고조파성분 자장과 뇌방전에 의하여 발생되는 자장파형과 시변성 자장의 정확한 측정이 가능함을 알 수 있다.</p><h2>4.1.2 응답감도</h2><p>\(4.1.1\)에서 기술한 바와 같이 주파수대역이 결정된 자장측정계로 미지의 자속 또는 자속밀도의 측정을 위하여는 감도교정이 필요하므로 주파수 대역내의 구형파 입력에 대한 측정계의 응답특성을 축정하였으며, 이의 결과의 예를 그림 \(8\)에 나타내었다. 사각도체로 이루어진 교정장치에 입력전류 \( 0.2 \mathrm{~A} \)를 흘려 주었을 때 루우프형 자장센서 범위에서의 자장의 세기는 \(3.2\)절에서 기술한 바와 같이 \( 3 \% \) 이내로 균일하였다. 이 때 자장의 세기를 평균하여 산출한 본 측정계의 자속밀도는 \( 0.156 \mu \mathrm{T} \)이며, 이 때 측정계의 출력전압이 약 \( 20 \mathrm{mV} \)이므로 단위자속밀도에 대한 응답전압 즉, 응답감도는 \( 128 \mathrm{mV} / \mu \mathrm{T}\)이다.</p>
[ "루우프형 자장센서와 능동성 적분기를 이용하여 제작된 자장측정계의 어떤 결과를 기술하였는가?", "계측장치로서의 기본특성인 주파수대역과 응답감도를 파악하기 위하여 사각도체에 정현파 전류 및 계단파 전류를 인가시켜 입력전류의 파형에 대한 자장측정계의 무엇을 측정하고 검토하였는가?", "측정계의 교정실험법으로는 사각도체에 계단파 전류 즉, 계단파 전류에 의하여 대기중에 발생하는 계단파 자장을 자장센서에 인가시켜 출력파형의 감쇠시정수와 상승시간으로부터 주파수대역을 결정할 수 있으나 고정용 코일의 인덕턴스와 영향이 포함되어 있기 때문에 상승시간이 대단히 완만해져 무엇과 무엇의 입력이 불가능한가?", "정현파 자속의 입력에 대한 무엇을 측정하였는가?", "루우프형 자장센서는 입력신호의 미분량으로 미지의 신호를 감지하므로 센서 자체만의 출력은 주파수의 증가와 더불어 검출전압은 증가하지만 적분기의 출력은 주파수의 증가에 따라 적분기간이 짧아지므로 어떻게 되는가?", "루우프형 자장센서, 차동증폭기, 능동성 적분기로 이루어지는 측정계를 구성하여 출력신호는 입력된 무엇으로 출력되도록 하였는가?", "사각도체로 이루어진 교정장치에 정현파 전류를 입력시켜 무엇의 출력전압을 규격화시켰는가?", "능동성 적분기, 루우프형 자장센서를 통해 제작된 자장측정계의 주파수대역과 응답감도를 파악하고자 어떻게 했는가?", "자장측정계는 어떻게 제작되었는가?", "사각도체로 이루어진 교정장치에 무엇을 입력하였는가?", "고정 코일의 영향과 인덕턴스가 내재된 루우프형 자장센서와 능동성 적분기를 이용하여 제작된 자장측정계를 통한 교정 실험을 통해 어떻게 되는 것을 보게 되었는가?", "자장측정계를 통한 교정실험의 전체적인 과정은 어떻게 이루어지는가?", "입력신호의 미분량으로 미지의 신호를 감지하는 검출용 루우프형 자장센서를 통한 결과로 센서 자체만 출력할 경우 어떻게 되었는가?", "본 연구에서는 입력된 실신호로 출력되는 신호를 어떻게 구성하여 측정하였는가?", "루우프형 자장센서는 입력신호의 미분량으로 미지 신호를 감지하여 검출하게 되는데 이 때 센서 자체 출력의 검출전압은 증가하게 되었지만 적분기의 출력의 값은 어떻게 되는 것을 보았는가?", "자속밀도를 주파수대역이 설정된 자장측정계로 측정하고자 어떻게 하였는가?", "시제작한 자장측정계는 전력설비주변의 고조파성분 자장과 뇌방전에 의하여 발생되는 자장파형과 시변성 자장의 정확한 측정이 가능함을 알 수 있는가?", "입력신호의 미분량으로 미지의 신호를 감지하는 센서는 무엇인가?", "주파수대역내에서 비선형적인 요소와 공진현상이 나타나지 않는 경우의 표정실험은 어떻게 진행되는가?", "\\( 270 \\mathrm{~Hz} 2.3 \\)\\( \\mathrm{MHz}(-3 \\mathrm{~dB}) \\) 주파수대역이 산출되게한 과정은 어떻게 진행되었는가?" ]
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루우프형 센서를 이용한 자장측정계
<h2>3.2 교정실험 방법</h2><p>제작된 자장측정계의 기본특성 즉, 센서를 포함한 전체 측정계의 응답도와 주파수대역 등을 파악하기 위해서는 단위계단 응답특성의 측정이 필요하다. 자장센서의 교정은 일반적으로 미리 알려진 크기와 방향의 균등자장을 자장센서에 도입하여 행하여진다.</p><p>균등자장을 발생시키기 위하여, 기하학적으로 구조가 간단한 사각도체를 사용하였다. 따라서 사각도체 \( (1.5 \mathrm{~m} \mathrm{x} 1.5 \mathrm{~m}) \)에 변류기를 관통시켜 입력전류를 측정하고 센서를 포함한 측정계의 출력전압을 측정하는 방법으로 센서의 응답특성을 파악할 수 있는 교정실험계를 구성하였다. 그림 \(3\)은 본 실험에서 적용한 자장 측정계의 교정회로를 나타내었다.</p><p>가로, 세로가 \( 1.5 \mathrm{~m} \mathrm{x} 1.5 \mathrm{~m} \)인 사각도체를 이용한 교정계를 구성하였으며, 그림 \(4\)에 사각도체의 직교좌표계를 나타내었다.</p><p>사각도체의 변의 길이가 \( 2 a \times 2 b \) 일 때 자속밀도의 \( z \)-성분은 다음 식으로 구해진다.</p><p>\[ \begin{array}{l} B_{Z}= \\ \frac{\mu_{a}}{4 \pi} I \sum_{a=1}^{4}\left\{\frac{(-1)^{a} d_{a}}{r_{a}\left[r_{a}+(-1)^{a+1} C_{a}\right]}-\frac{C_{a}}{r_{a}\left(r_{a}+d_{a)}\right.}\right\} \end{array} \]<caption>(7)<caption></p><p>여기서 \( I \) 는 전류이고, \( \mu_{0} \) 는 진공의 투자율이다.</p><p>\[ \begin{array}{ll} C_{1}=-C_{4}=a+x, & r_{1}=\sqrt{(a+x)^{2}+(b+y)^{2}+z^{2}} \\ C_{2}=-C_{3}=a-x, & r_{2}=\sqrt{(a-x)^{2}+(b+y)^{2}+z^{2}} \\ d_{1}=d_{2}=b+y, & r_{3}=\sqrt{(a-x)^{2}+(b-y)^{2}+z^{2}} \\ d_{3}=d_{4}=y-b, & r_{4}=\sqrt{(a+x)^{2}+(b-y)^{2}+z^{2}} \end{array} \]</p><p>따라서 사각도체 중심의 자속밀도는</p><p>\[ B_{Z}(0,0,0)=\mu_{0} I \frac{\sqrt{2}}{\pi a} \]<caption>(8)<caption></p><p>이 된다. 사각도체에 전류를 흘렸을 때 도체내부에 형성되는 자장의 세기는 균일하지 않으므로 자장센서가 놓인 위치에서의 자장의 세기와 균일도를 평가함이 필요하다. 따라서 식 (\(7\))을 적용하여 센서 치수에 상당하는 부분에 대하여 자장의 세기를 산출하였다.</p><p>그림 \(5\)는 사각도체 중심의 자장의 세기를 \(1\)로 하였을 때 루우프형 자장센서의 범위에서 거리에 따른 자장의 세기를 나타내었으며, 이것으로부터 센서에 입력되는 평균자속밀도를 산출할 수가 있다.</p><h2>\( 3.3 \) 적용실험 방법</h2><p>제작된 자장측정계를 이용하여 대전류 발생장치에 의하여 임펄스전류와 진동성 과도전류가 흐를 때 발생되는 자장파형울 본 논문에서 제안한 자장측정계로 측정한 자장파형과 분류기와의 조합에 의한 전류프로브 (Tek. A\(6302\))로 측정한 전류파형을 비교, 분석하였다. 그림 \(6\)은 본 연구에 사용된 대전류 발생장치의 회보를 나타낸 것이다.</p><p>대전류 발생장치의 기본회로는 \( \mathrm{R}-\mathrm{L}-\mathrm{C} \) 직렬회로이며, 이에 대한 진압방정식을 세우면</p><p>\[ e(t)=L \frac{d i}{d t}+R i+\frac{1}{C} \int_{0}^{t} i d t \]<caption>(9)<caption></p><p>이다. 초기조건 \( t=0 \) 일 때 \( i=0 \) 를 넣어 식 (\(9\))를 풀면, (i) \( R>2 \sqrt{L / C} \) 일 때 \[ i=\frac{E}{R} \frac{\alpha}{\beta}\left[e^{-(\alpha-\beta) t}-e^{-(\alpha+\beta) t}\right] \] (ii) \( R=2 \sqrt{L / C} \) 일 때 \[ i=\frac{E}{R} 2 \alpha t e^{-a t} \] (iii) \( R<2 \sqrt{L / C} \) 일 때 \[ i=\frac{E}{R} \frac{2 \alpha}{\omega} e^{-\alpha t} \sin \omega t \] 가 된다. 여기서 \[ \alpha=\frac{R}{2 L}, \quad \beta=\sqrt{\frac{R^{2}}{4 L^{2}}-\frac{1}{L C}}, \] \[ \omega=\sqrt{\frac{1}{L C}-\frac{R^{2}}{4 L^{2}}} \]</p><p>이다. (i)의 전류파형은 급상승 후 서서히 감쇠되는 형태이며, (iii)은 진동성분을 포함하는 과도전류를 발생시키게 되며, 본 연구에서는 (i), (ii)의 조건의 회로를 구성하고 실측실험에 적용하였다.</p><p>표 \(1\)에 대전류 발생장치에 의하여 발생되는 임펄스전류와 진동성 과도전류에 대한 회로의 소자 값을 나타내었다.</p>
[ "자장센서의 교정은 무엇을 자장센서에 도입하여 행하여집니까?", "자장센서의 교정은 무엇을 자장센서에 도입해서 진행되지", "센서를 포함한 전체 측정계의 응답도와 주파수대역 등을 파악하기 위해 필요한 것은 무엇인가?", "센서를 포함한 전체 측정계의 응답도와 주파수대역 등을 알기 위해 필요한 것은 무엇인가", "균등자장을 발생시키기 위하여 사용한 것은 무엇입니까?", "균등자장을 발생시키기 위하여 이용한 것은 뭐야", "자장센서의 교정은 어떻게 행하여집니까?", "어떻게 자장센서의 교정이 실시하여지니", "기하학적으로 구조가 간단한 사각도체를 사용한 이유는 무엇입니까?", "사각도체의 변의 길이가 \\( 2 a \\times 2 b \\) 일 때 자속밀도의 \\( z \\)-성분을 나타내는 식은 무엇인가?", "교정실험계로 센서의 응답특성을 어떻게 파악할 수 있습니까?", "교정실험계로 센서의 응답특성을 어떤방법으로 파악할 수 있습니까?", "대전류 발생장치의 기본회로는 무엇입니까?", "무엇이 대전류 발생장치의 기본회로야", "사각도체에 전류를 흘렸을 때 자장센서가 놓인 위치에서의 자장의 세기와 균일도를 왜 평가해야 하나요?", "대전류 발생장치의 기본회로는 \\( \\mathrm{R}-\\mathrm{L}-\\mathrm{C} \\) 병렬회로인가요?", "루우프형 자장센서의 범위에서 거리에 따른 자장의 세기에서 산출할 수 있는 것은 무엇인가?", "루우프형 자장센서의 범위에서 거리에 따른 자장의 세기로부터 센서에 입력되는 평균자속밀도를 산출할 수 있습니까?", "자장센서가 놓인 위치에서의 자장의 세기와 균일도를 평가함이 필요한 이유가 사각도체에 전류를 흘렸을 때 도체내부에 형성되는 자장의 세기가 균일하기 때문임이 맞니?", "센서에 입력되는 평균자속밀도는 무엇으로부터 산출할 수 있습니까?" ]
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인공물ED
루우프형 센서를 이용한 자장측정계
<h2>4.2 적용실험 결과</h2><h3>4.2.1 임펄스전류에 의한 자장파형</h3><p>대전류 발생장치에 의하여 발생되는 \( 7 / 22.5 \mu \mathrm{S} \) 임펄스전류파형를 교정실험계에 인가하고 자장측정계를 \( 5 \mathrm{~m} \) 떨어진 곳에 설치하여 임펄스전류에 의하여 발생되는 자장을 측정하였다. 교정장치에 입력시켰을 때 전류파형 및 자장파형의 파두장, 파미장을 분석한 결과 각각 \( 7 \mu \mathrm{s}, 22.5 \mu \mathrm{s} \)로 일치하였다. 이 때 전류는 전류프로브(A6302, Tek)로 측정하였다. 임펄스전류파형과 자장측정계로 측정한 자장파형의 예를 그림 \(9\)에 나타내었다.</p><h3>4.2.2 진동성 과도전류에 의한 자장파형</h3><p>진동주파수가 \( 1.3 \mathrm{kHz}, 500 \mathrm{kHz} \)인 감쇠 진동성 파도전류를 대전류발생장치에서 발생시켜 \(4.2.1\)에서와 마찬가지로 발생원으로부터 자장측정계를 \( 5 \mathrm{m} \) 떨어진 곳에 설치하여 진동성 과도전류에 의한 자장을 측정하였다. 전류파형 및 자상파형의 진동주파수, 감쇠시정수, 상승시간을 측정한 결과를 표 \(2\)에 나타내었다. 그림 \(10\)은 \( 1.3 \mathrm{kHz} \) 의 진동성 과도전류파형과 루우프형 자장측정계의 출력파형의 일례이며, 그림 \(11\)은 진동주파수가 \( 500 \mathrm{kHz} \)일 때의 전류파형과 자장파형을 나타내었는데, 주파수대역내의 범위이므로 파형의 왜곡 또는 감쇠는 나타나지 않았다. 따라서 자장측정계의 주파수대역내에서는 \( 0.5 \% \) 이내의 오차로 검출될 수 있음을 확인할 수 있었다.</p><h1>5. 결 론</h1><p>본 연구에서는 전력설비의 고장 또는 운전조작, 뇌방전으로부터 발생되는 과도자장성분을 검출할 수 있는 자장측정계를 구성하여 교정실험과 적용실험을 통하여 측정장치의 성능을 평가한 바 다음과 같은 결론을 얻었다.</p><p>\(1\). 능동성적분기의 차동 중폭회로를 구성하여 동상 모드의 잡음을 제거함으로서 자장측정계의 신뢰도를 향상시켰다.</p><p>\(2\). 교정실험을 하여 자장측정계의 기변성능을 측정한 바 주파수대역 \( 270 \mathrm{~Hz} \sim 2.3 \mathrm{MHz} \), 응답감도 \(128 \mathrm{mV} / \mu \mathrm{T} \)로 광대역의 미약한 자장도 측정이 가능함을 확인하였다.</p><p>\(3\). 임펄스전류를 인가시켜 입력전류파형과 검출자장파형을 측정 분석한 바 파두장, 파미장이 \(7/22.5 \mu \mathrm{s} \)로 거의 일치하였으며, 진동성 임펄스전류에 대하여도 진동주파수, 상승시간, 감쇠시정수가 모두 일치하는 결과를 얻어 주파수대역내의 자장성분을 파형의 왜곡 또는 감쇠없이 측정할 수 있는 우수성이 입증되었다.</p><p>\(4\). 주파수대역내에서의 입력전류와 검출된 자장 파형의 오차는 \( 0.5 \% \) 이내이었으며, 고정도의 과도자장 측정장치가 개발되므로 전자환경의 영향평가와 자장 노이즈원 검출에 대한 연구에의 이용이 가능하다.</p><p>본 연구는 한국전력공사의 지원에 의하여 기초전력공학공동연구소 주관으로 수행되었음.</p>
[ "본 논문에서 자장측정계를 \\( 3 \\mathrm{~m} \\) 떨어진 곳에 설치했어?", "교정장치에 입력시켰을 때 전류파형 및 자장파형의 파두장, 파미장 측정 시 무엇으로 측정했어?", "그림 \\(11\\)에서 파형의 왜곡 또는 감쇠가 나타났어?", "자장측정계의 주파수대역내에서는 몇 % 이내 오차 검출 되었어?", "본 연구 주관은 누가 했어?", "누가 본 연구 주관을 했지", "본 연구에서 전력설비의 고장 또는 운전조작, 뇌방전으로부터 발생되는 과도자장성분을 검출할 수 있는 자장측정계를 구성하여 교정실험과 적용실험을 통하여 측정장치의 성능을 평가한 바로 나온 결론 중 맞는건 뭐야?", "누가 본 연구를 지원했어?", "본 연구를 도와주는 사람은 누굴까", "본 연구할 때 지원한 기업은 누구일까?", "누가 본 연구할 때 지원한 기업이지", "파두장, 파미장을 분석한 결과 값이 각각 뭐가 나왔어?" ]
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고속철도용 단상 PWM 컨버터의 병렬운전을 위한 개선된 전향제어기
<h1>2. 단상 병련형 AC/DC PWM 컨버터</h1> <p>고속철도용 단상 병렬형 PWM 컨버터는 그림 1과 같이 구성되어진다. 컨버터 시스템은 스위칭 소자인 IGBT와 역병렬 환류 다이오드, 그리고 승압용 인덕터가 제거된 변압기 2차 측 누설 인덕턴스로 구성되어 있으며 컨버터의 출력 측은 일정한 직류 전압을 공급하기 위하여 큰 용량을 가지는 커패시터로 연결되어 있다.</p> <p>그림 1의 단상 병렬형 PWM 컨버터에 관한 전압 방정식은 식 (1)과 같이 나타내어진다.</p> <p>\( \left[\begin{array}{c}V_{s A} \\ V_{s B}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}R_{s}+p L_{l s A} & 0 \\ 0 & R_{s}+p L_{l s B}\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}i_{s A} \\ i_{s B}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}V_{\iota A} \\ V_{\lrcorner B}\end{array}\right] \)<caption>(1)</caption></p> <p>여기서, \( p=d / d t \) 이고 \( R_{s} \) 는 변압기 2차 측 권선 저항이다.</p> <p>컨버터 입력 전압 \( V_{c A}, V_{c B} \) 는 식 (2)와 같이 스위칭 함수 \( S_{A}, S_{B} \) 와 출력 전압 \( V_{d c} \) 에 의해 결정되어진다. 컨버터 A와 컨버터 B의 스위칭 함수 \( S_{A}, S_{B} \) 는 -1,0,1의 값을 갖는다.</p> <p>\( \left\{\begin{array}{l}V_{c A}=\left(S_{1}-S_{a}\right) V_{d c}=S_{A} V_{d c} \\ V_{c B}=\left(S_{3}-S_{4}\right) V_{d c}=S_{B} V_{d c}\end{array}\right. \)<caption>(2)</caption></p> <p>PWM 컨버터의 출력전류는 식 (3)과 같이 컨버터의 스위칭 함수들과 입력 전류 \( i_{S A}, i_{S B} \) 에 의해 결정되어진다.</p> <p>\( i_{d c}=S_{A} i_{s A}+S_{B} i_{s B} \)<caption>(3)</caption></p> <p>PWM 컨버터의 출력 전압은 식 (4)에 의해 계산되어진다.</p> <p>\( C_{d c} \frac{d V_{d c}}{d t}=i_{d c}-\frac{V_{d c}}{R_{L}} \)<caption>(4)</caption></p> <table border><caption>표 1 스위칭 상태에 따른 동작모드</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>스위치 모드</td><td colspan=2>\( v s>0 \)</td><td colspan=2>\( v s<0 \)<J</td></tr><tr><td>모드 1</td><td>모드 3</td><td>모드 3</td><td>모드 7</td></tr><tr><td>\( S_{1}\left(S_{3}\right) \)</td><td>ON</td><td>OFF</td><td>ON</td><td>OFF</td></tr><tr><td>\( S_{2}\left(S_{4}\right) \)</td><td>ON</td><td>OFF</td><td>ON</td><td>OF</td></tr><tr><td>\( \overline{S_{1}}\left(\overline{S_{3}}\right) \)</td><td>OFF</td><td>ON</td><td>OFF</td><td>ON</td></tr><tr><td>\( \overline{S_{2}}\left(\overline{S_{4}}\right) \)</td><td>OFF</td><td>ON</td><td>OFF</td><td>ON</td></tr></tbody></table>
[ "컨버터 System은 어떻게 구성되어 있나요?", "단상 병렬형 PWM 컨버터에 대한 전압방정식은 어떻게 나타내지는가?", "PWM 컨버터의 출력 전압은 어떻게 나타내지는가요?", "표에서 S1(S3)과 동일한 결과 값을 보이는 스위치 모드는 무엇인가요?", "PWM 컨버터의 출력전류는 어떻게 나타내지는가?", "컨버터 입력 전압은 어떻게 나타내지는가?", "표1에서 모드7은 VS가 무엇보다 작은가?", "표에서 S2(S4)과 동일한 결과 값을 보이는 스위치 모드는 무엇인가요?", "표1은 어떤 상태에 따른 Mode를 나타낸 것인가요?", "표1에서 모드1은 VS가 무엇보다 큰가?" ]
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직접토크제어 유도전동기의 센서 이상허용 제어
<h1>3. 센서이상 모델링 및 효과</h1> <p>DTC 시스뎀을 실현하기 위해서는 앞장에서 설명한 것과 같이 기본적으로 회전자 속도 정보와 고정자 자속 정보가 필요하다. 일반적으로 속도는 엔코더에 의해 측정하고, 고정자의 자속 정보는 측정된 상전압, 상전류와 선동기의 파라미터를 이용하여 추정한다.</p> <h2>3.1 엔코더 이상의 효과</h2> <p>로터리 엔코더는 회로상의 원인이나 사용환경에 따라 이상이 발생할 수 있다. 엔코더 이상은 식(9)와 같이 이득의 변화로 표현할 수 있다.</p> <p>여기서, \( \omega_{m}^{m} \)은 회전자 기계적 각속도의 측정치이다. 이후의 전개에서 위 첨자 '\( \mathrm{m} \)'는 측정치 또는 계산치를 나타낸다. 엔코더 이상은 수광소자가 차단되어 출력 펄스가 발생되지 못하는 겅우 \( (\gamma=1) \), 원판의 홀 중 일부가 차단되어 출력 펄스가 감소된 경우 \( (0<\gamma<1) \) 및 \( \gamma \)가 간헐적으로 [0,1] 내의 임의값을 취하는 경우로 분류된다. 속도제어기는 속도 측정치에 근거하여 동작하며, 측정 속도가 기준 속도에 수렴하도록 작용한다. 따라서 엔코더 이상이 발생한 경우, 전동기의 실제 속도는 이상 양상에 따라 달라진다. 즉, \( \gamma=1 \)인 경우에는 제어기가 항상 양의 토크를 발생하므로 속도제어루프가 불안정해지는 결과를 초래하며, \( 0<\gamma<1 \)인 경우에는 \( (1+\gamma) \omega_{m r e f} \)가 전동기의 최대속도롤 초과하지 않을 경우- 기준 속도 \( \left(\omega_{\text {mref }}\right) \)보다 증가하여 정상상태 편차를 발생한다. 또한 \( \gamma \)가 간헐적으로 변화하는 경우에는 속도특성도 간헐적으로 변화하여 제어목적의 달성이 불가능하다.</p> <h2>3.2 전류센서 이상의 효과</h2> <p>전류 측정에는 홀 전류센서가 사용된다. 홀 전류 센서는 변성기와 홀소자 및 연산증폭회로로 구성되며, 이 센서는 외부의 기계직인 원인, 코어의 자기포화현상 등의 회로적 원인으로 인하여 비정상적인 축정결과를 제공할 수 있다. 발생 가능한 고장의 유형과 대응되는 고장모델을 표 1에 보였다.</p> <p>위의 전류센서의 이상유형 중 오프셋과 이둑변화가 발생한 경우 DTC 시스템에 미치는 영향은 다음과 같다.</p> <h3>경우 1 : \( i_{a} \) 센서에 오프셋이 존재하는 경우</h3> <p>이상효과를 분석하기 위하여 표 1의 이상모델을 이용하여 토크리플을 구하면 다음과 같이 된다. 여기서 \( \theta_{s}=\omega t \)이고 \( \alpha=\tan ^{-1} \sqrt{3} \) 이다. 식 (10)은 전류센서에 오프셋이 존재하면 전원주파수와 같은 주파수의 토크리플이 발생함을 의미한다.</p> <h3>경우 2: \( i_{a} \) 센서에 이득변화가 발생한 경우</h3> <p>센서 이득변화로 인하여 발생하는 토크리플은 다음과 같이 된다. 따라서 전류센서의 이득변화가 전원주파수의 2배의 주파수 성분을 가지는 토크리플을 발생함을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 1 전류센서 이상의 모델</caption> <tbody><tr><td>이상의 형태</td><td>이상모델</td><td>측정오차</td></tr><tr><td>이득변화</td><td>\( (1-\varepsilon) I_{a} \sin (\omega t) \)</td><td>\( e_{g}=\varepsilon I_{a} \sin (\omega t) \)</td></tr><tr><td>오프셋</td><td>\( I_{a} \sin (\omega t)+I_{o f f s e} \)</td><td>\( e_{o}=-I_{o f f s e t} \)</td></tr><tr><td>포 화</td><td>\( I_{s a t} \)</td><td>\( e_{s}=I_{a} \sin (\omega t)-I_{\text {sat }} \)</td></tr><tr><td>잡 음</td><td>\( I_{a} \sin (\omega t)+n(t) \)</td><td>\( e_{n}=-n(t) \)</td></tr><tr><td>단 선</td><td>0</td><td>\( e_{\text {open }}=I_{a} \sin (\omega t) \)</td></tr><tr><td>접촉불량</td><td>[0, 1]</td><td>\( e_{\text {intt }}=\left[I_{a} \sin (\omega t), 0\right.] \)</td></tr></tbody></table>
[ "표 1 전류센서 이상의 모델에 의하면 \\( e_{o}=-I_{o f f s e t} \\)포화값을 가진 모델은 뭐야?", "표 1 전류센서 이상의 모델에 의하면 어떤 것이 \\( e_{o}=-I_{o f f s e t} \\)포화값을 가졌어", "표1의 전류센서의 이상모델의 단선값은 무엇이지?", "무엇이 표1의 전류센서의 모델의 결정이야", "표 1 전류센서 이상의 모델중 이상모델의 이득변화값은 얼마야?", "표 1 전류센서 이상의 모델중 일은 얼마를 제작했어", "표1에서 이상모델의 오프셋은 어떻게 풀이되지?", "이상모델의 오프셋은 표1에서 어떻게 풀어질까", "표 1 전류센서 이상의 모델에 나타난 이상모델의 접촉불량값은 얼마인거지?", "표 1 전류센서 이상의 모델에 나타난 접촉불량값은 얼마인거지의 형태야", "전류센서의 이상의 모델을 나타낸 표 1 에서 오프셋의 측정오차값은 얼마로 나타나?", "오프셋의 측정 오차값은 전류센서의 모상의 표 1 에선 얼마로 나타나는 것이 이루어질까", "표 1 전류센서 이상의 모델에서 표시된 이상의 형태중 이득변화의 측정오차는 뭐야?", "표 1 전류센서 이상의 모델에 통해 형태중이득변화의 측정오차는 뭐야", "표 1 전류센서 이상의 모델에 의하면 측정오차값이 \\( e_{\\text {intt }}=\\left[I_{a} \\sin (\\omega t), 0\\right.] \\)의 결과로 나타난것은 이상의 형태중 어떤거야?", "표 1 전류센서 이상의 모델에 의하면 측정오차값이 \\( e_{\\text {intt }}=\\left 인생적 결과로 나타난것은 일의 형태중 어떤거", "표 1 전류센서 이상의 모델에 표시된 이상모델의 이상의 형태중 잡음값은 어떻게 되나요?", "표 1 전류센서 이상의 모델에 나타난 사람들의 형태중 잡음값은 어떻게 되나요가", "논문의 표 1 전류센서 이상의 모델에 따르면 측정오차값이 \\( e_{s}=I_{a} \\sin (\\omega t)-I_{\\text {sat }} \\)로 나타나는 이상의 형태는 뭐야?", "측정오차값이 논문의 표 1 전류센서 이상의 모델에 따르면 e_{s}=I_{a} \\sin (\\omega t)-I_{\\textsat }} \\)로 드러나는 일은 뭐야", "표1에 나타난 단선의 측정오차는 얼마로 표시되나요?", "얼마로 표1에 나타난 단선의 측정오차가 내세우지" ]
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GPS/GLONASS 통합 수신용 RF전단부의 설계 및 제작
<h2>2-5 전체 시스템의 측정</h2> <p>지금까지는 수신기의 부분적인 block 특성을 알아 보았고, 수신기 전체를 제작한 후 전체 시스템의 특성을 측정하였다. 그림 14에 GLONASS 수신기 전체 시스템의 특성을 보였는데 주파수가 band width내에서 변하고 입력전력이 \( -90 \mathrm{dBm} \) 에서 \( \pm \) \( 10 \mathrm{~dB} \)의 변동이 있더라도 일정레벨의 IF 출력을 얻는 것을 볼 수 있었으며 이 수신기를 DSP부분과 연동하여 작동시켜도 정상적으로 동작하는 것을 볼 수 있었다.</p> <p>그리고 그림 15에 제작된 GPS/GLONASS 통합 수신기를 이용하여 GPS 신호만을 수신하여 정지하여 있는 수신자의 위치를 추적한 결과를 보였는데 그림에서 보는 바와 같이 약간의 오차를 가지며 자신의 위치를 추적하고 있는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 GLONASS의 항법결과와 통합항법의 결과는 보이지 못했는데, 이는 GLONASS 수신기의 DSP 부분인 correlator가 항법수행을 위한 channel 확장이 아직 충분히 이루어지지 않은 상태이고 GLONASS와 통합 항법을 위한 소프트웨어의 미완성으로 이의 항법 결과는 보이질 못했다. 하지만 제작된 통합 수신기를 GLONASS simulator에 직접 연결하여 그림 16과 같이 GLONASS의 위성 신호를 획득하는 것을 볼 수 있었다. 신호 획득은 위성 신호 탐색 과정에서 잡음수준의 문턱값을 검사해서 이 값을 넘으면 신호를 획득한 것으로 판별하는데 그림 16은 위성 신호 흭득시 신호의 세기를 나타낸 것이다. 그리고 그림 17과 같이 GLONASS 수신기에서의 인접 channel에 대한 영향도 없음을 확인하였다. 이상으로 제작된 GPS/GLONASS 통합 수신기가 정상적으로 동작하고 있음을 확인할 수 있었고, 제작된 GLONASS 수신기의 전기적인 특성을 표 1에 제시하였는데 GP2015와 특성을 간략히 비교해 보았다. PCB상에 구현한 GLONASS 수신기가 정상적으로 동작한 것과 같이 만약 수신기를 one chip화 한다면 표에서 보인 전기적 특성을 기준사양으로 쓸 수 있을 것이다.</p> <table border><caption>표 1. GP2015/GLONASS receiver의 특성</caption> <tbody><tr><td rowspan=2>Characteristic</td><td colspan=2>Value(Typical)</td><td rowspan=2>Units</td></tr><tr><td>GP2015</td><td>GLONASS</td></tr><tr><td>Front End/Mixer 1</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Front End Gain (G0)</td><td></td><td>40</td><td>\(\mathrm{dB}\)</td></tr><tr><td>Conversion Gain(G1)</td><td>18</td><td>18</td><td>\(\mathrm{dB}\)</td></tr><tr><td>Noise Figure</td><td>9</td><td>13</td><td>\(\mathrm{dB}\)</td></tr><tr><td>Output Comporession(\(1\mathrm{dB}\))</td><td>-3</td><td>-3.5</td><td>\(\mathrm{dBm}\)</td></tr><tr><td>Input lmpedance</td><td>\(17 \Omega \)+\(3.4\mathrm{nH}\)</td><td>\(50 (\Omega \))</td><td></td></tr><tr><td>Output lmpedance</td><td>700(diff.)</td><td>50</td><td>\( \Omega \)</td></tr><tr><td>RF Input lmage Rejection</td><td>7</td><td></td><td>\(\mathrm{dB}\)</td></tr><tr><td>Stage2/Mixer 2</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Conversion Gain(G2)</td><td>27</td><td>28</td><td>\(\mathrm{dB}\)</td></tr><tr><td>lnput Compression(\(1\mathrm{dB}\))</td><td>\(14(\mathrm{mVms}\))</td><td>\(-15((\mathrm{dBm}\))</td><td></td></tr><tr><td>lnput lmpedance</td><td>700(diff.)</td><td>50</td><td>\( \Omega \)</td></tr><tr><td>Output Impedance</td><td>500(diff.)</td><td>50</td><td>\( \Omega \)</td></tr><tr><td>Stage3</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>High Gain(G3)</td><td>75(max.)</td><td>90</td><td>\(\mathrm{dB}\)</td></tr><tr><td>Gain Control Range</td><td>60</td><td>60</td><td>\(\mathrm{dB}\)</td></tr><tr><td>Input lmpedance</td><td>1000(diff.)</td><td>\(1.5\mathrm{k} \parallel 1\mathrm{pF}\)</td><td>\( \Omega \)</td></tr><tr><td>IF Output Amplitude</td><td>85</td><td>95</td><td>\(\mathrm{mVrms}\)</td></tr><tr><td>IF Output Impedance</td><td>1000</td><td>620</td><td>\( \Omega \)</td></tr><tr><td>2 BIT QUANTISER</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sign Duty Cycle</td><td>50</td><td>50</td><td>\( \%\)</td></tr><tr><td>Mag Duty Cycle</td><td>30</td><td>30</td><td>\( \%\)</td></tr><tr><td>AGC Time Constant</td><td>20</td><td>20</td><td>\(\mathrm{ms}\)</td></tr><tr><td>PLL SYNTHESIZER</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>\( \pm1\mathrm{kHz}\)</td><td>-68</td><td>-68</td><td>\(\mathrm{dBc}/\mathrm{Hz}\)</td></tr><tr><td>\( \pm10\mathrm{kHz}\)</td><td>-75</td><td>-65</td><td>\(\mathrm{dBc}/\mathrm{Hz}\)</td></tr><tr><td>\( \pm1000\mathrm{kHz}\)</td><td>-88</td><td>-110</td><td>\(\mathrm{dBc}/\mathrm{Hz}\)</td></tr><tr><td>\( \pm1\mathrm{MHz}\)</td><td>-110</td><td></td><td>\(\mathrm{dBc}/\mathrm{Hz}\)</td></tr><tr><td>\( \pm5\mathrm{MHz}\)</td><td>-l20</td><td></td><td>\(\mathrm{dBc}/\mathrm{Hz}\)</td></tr><tr><td>\( \pm50\mathrm{MHz}\)</td><td>-120</td><td></td><td>\(\mathrm{dBc}/\mathrm{Hz}\)</td></tr></tbody></table>
[ "표 1에서 \\( \\pm1\\mathrm{MHz}\\)과 \\( \\pm5\\mathrm{MHz}\\)를 비교하면 어느 쪽이 더 작나요?", "표 1 GP2015/GLONASS receiver의 특성에서 Conversion Gain(G1)과 Noise Figure의 GP2015를 비교하면 어느 쪽이 더 큰가요?", "표 1 GP2015/GLONASS receiver의 특성에서 Conversion Gain(G1)과 Noise Figure의 GP2015를 비교하면 작은 값을 가질 때 얼마입니까?", "표 1에서 Output lmpedance의 결과가 50일 때, 어떤 항목의 값입니까?", "표 1에서 \\( \\pm5\\mathrm{MHz}\\)는 어떤 단위를 사용합니까?", "표 1에서 Sign Duty Cycle는 무슨 단위를 사용하나요?", "표 1에서 GLONASS의 결과 값이 가장 클 때 어느 Characteristic의 결과일까요?", "표 1에서 Output lmpedance의 단위는 무엇입니까?" ]
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인공물ED
2차측 저역통과필터를 이용한 AC/DC 변환기 EMI 노이즈 저감 기법
<h1>II. 본 론</h1> <h2>2-1 AC/DC Converter 회로와 노이즈 확인</h2> <p>본 논문의 test sample로 쓰이는 ACDC converter는 switch type과 trans type으로 분류된다. 그림 1과 같이 switch type 은 높은 DC 전압을 감압하는 구조로 PWM(Pulse Width Modulation) 방식을 통해 duty cycle을 제어하여 DC 전압을 출력하는 방식의 converter이며, 그림 2와 같은 trans type 은 단순히 트랜스포머의 1, 2차측 코일의 권서비를 조절 하여 전압을 감압하는 구조로 전파 정류 후 전압 레귤레이터(regulator)를 통해 일정 수준의 DC 전압을 출력하는 converter이다.</p> <h3>2-1-1 노이즈의 종류</h3> <p>조명기기 구동장치의 노이즈는 크게 2가지로 DM(Differential Mode), CM(Common Mode)으로 구분된다. DM 노이즈는 자기 커플링(magnetic coupling) 또는 MOSFET Diode의 switching 전류에 의해 발생하는데, 이러한 노이즈로 인해 정류회로의 p-n 접합(junction)이 깨지거나 트랜스포머의 절연을 파괴시킬 수 있다. CM 노이즈는 그라운드(대지, 샤시)를 통해 전원 공급 라인에 전류가 유입되어 발생하는 노이즈이다. 이러한 CM 노이즈는 그라운드와 전원공급라인 사이에 기생 커패시터에 의존하며, 고주파 트랜스포머와 PCB 패턴에도 형성될 수 있다. 그림 1 및 그림 2를 통해 노이즈 흐름을 확인할 수 있다.</p> <p>공통모드(common mode)와 차동모드(differential mode) 노이즈 발생을 억제하기 위해 1, 2차측 필터 설계가 반드시 필요하다. X-커패시터, Y-커패시터를 제외한 차동모드 필터는 페라이트 비드(ferrite bead)나 인덕터가 커패시터와 직렬로 연결된다. 이때, 페라이트 비드가 직류전류에 의해 포화(saturation)되지 않도록 설계하는 것이 중요하다. 공통모드 필터는 PCB에 공통모드 초크(common-mode choke)를 장착하거나, 전원 케이블에 페라이트코어를 감아서 노이즈를 억제하는 방법이 있다.</p> <h3>2-1-2 EMI 스캐너를 이용한 노이즈 소스 확인</h3> <p>표 1 의 receiver와 scanner를 사용하여 조명기기 구동장치의 PCB 기판에서 발생하는 방사 노이즈를 측정하기 위해 receiver와 scanner의 측정 주파수 범위를 \( 100 \mathrm{kHz} \)에서 \( 1 \mathrm{GHz} \)로 설정 sample 외에 주변 환경 노이즈가 측정되는 것을 방지하기 위해 scanner를 차폐 후 probe 측정 포인트는 X축으로 \( 5 \mathrm{~mm}, \mathrm{Y} \)축으로 \( 5 \mathrm{~mm} \) 간격으로 이동하면서 측정을 실시하였다.</p> <p> <table border><caption>표 1. EMI scanner 장비 정보</caption> <tbody><tr><td>Name</td><td>EM Scanner</td><td>Receiver</td></tr><tr><td>Maker</td><td>Erae Tech</td><td>Rohde & Schwarz</td></tr><tr><td>Model number</td><td>RCE 40H</td><td>ESR -7</td></tr></tbody></table></p> <p>그림 3 및 그림 4는 PCB 방사 노이즈 측정결과이다. 노이즈 발생에 대한 구분을 색으로 표현하였으며, 적색에 가까울수록 노이즈 방사량이 높고, 청색에 가까울수록 방사량이 낮음을 확인할 수 있다. 두 Sample 모두 전체적으로 노이즈 방사량이 트랜스포머를 기준으로 PCB 외각으로 분포되는 양상을 확인할 수 있다.<p/><p>측정 데이터에 대한 노이즈 방사값은 \( \mathrm{dBm} \)으로 Log 스케일을 \( \mathrm{mW} \) 단위로 변환하여 보여주고 있다.</p> <h3>2-1-3 저역통과 필터의 구조</h3> <p>RC 필터는 주로 저역통과필터(low pass filter)로 사용하며, 저항 R과 커패시터 C를 직렬로 연결하고, C의 양단에서 출력을 뽑는 방법으로 사용한다. 직류신호에서는 \( \omega \)가 0 이므로 이득이 1 (저주파성분에 대해서는 1에 가까운 이득)이 되고, 걸러진 고주파 성분은 R에서 소모하게 된다.<p/><p>\( f_{c}=\frac{1}{2 \pi R C}[\mathrm{~Hz}] \)<caption>(1)</caption></p> <p>\( R=1[\mathrm{ohm}], C=0.15 \) [uF]으로 차단주파수 \( 1 \mathrm{MHz} \) 를 설계 하면 식 (2)와 같이 계산이 가능하다.</p> <p>\( \begin{aligned} f_{c} &=\frac{1}{2 \pi \cdot R \cdot C} \\ &=\frac{1}{2 \pi \cdot 1\left(1.5 \cdot 10^{-7}\right)} \\ &=1,061,571[\mathrm{~Hz}] \approx 1[\mathrm{MHz}] \end{aligned} \)<caption>(2)</caption></p> <h3>2-1-4 RLC 공진주파수 구조</h3> <p>일반적인 PCB 기판에는 resistance, capacitance, inductance 성분이 존재한다. 이런 성분은 RLC 직렬회로와 등가적으로 해석할 수 있다. 이는 식 (3)과 같은 임피던스의 특성 방정식을 가진다.<p/><p>\( s^{2}+\frac{R}{L} s+\frac{1}{L C}=0 \)<caption>(3)</caption></p> <p>식 (3)의 판별식이 0 미만의 값을 가질 때 해는 식 (4) 와 같다.</p> <p>\( s=-\frac{R}{2 L} \pm i \sqrt{\frac{R^{2}}{4 L^{2}}-\frac{1}{L C}} \)<caption>(4)</caption></p> <p>식 (4)와 같은 해를 가지는 회로는 주파수</p> <p>\( \omega=\sqrt{\frac{R^{2}}{4 L^{2}}-\frac{1}{L C}} \)<caption>(5)</caption></p> <p>로 진동하는 항이 \( -R / 2 L \) 에 비례하여 지수적으로 감멸하는 경향을 보인다. 결국 충분한 시간이 지나면 사라지는 신호 지만, 주기적으로 스위칭하는 소자에서는 식 (5)와 같은 경향이 스위칭 시 항상 발생하게 되어 노이즈 원으로 작용한다.</p>
[ "RCE 40H의 모델 번호를 가진 EMI scanner의 이름은 무엇인가?", "표 1에서 Model number ESR -7는 어디에서 만든 것인가요?", "Model number가 ESR -7인 EMI scanner의 Name은 무엇인가요?", "EM Scanner는 어디에서 만들었나요?", "표 1의 Receiver는 Maker가 어디일까요?", "Receiver는 Maker가 어디라고 표1에 명시되어 있지?" ]
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인공물ED
광학적 Hough변환 결과로부터 직선과 타원의 실제 길이 추출
<h1>Ⅴ. 시뮬레이션</h1><p>제안한 방법을 사용하여 직선과 타원의 실제길이를 추출하기 위해서 직선과 타원의 장축이 \( \mathrm{x} \)-축과 이루는 경사각이 \( 0^{\circ} \), \( 22.5^{\circ} \), \( 45^{\circ} \) 인 경우에 대해서 각각 시뮬레이션을 해 보았다. 직선과 타원에 대한 입력영상은 \( 64\times 64 \) 크기의 이진영상을 사용하였다. 먼저 동일한 길이를 갖는 직선 및 타원의 장축이 \( \mathrm{x} \)-축과 나란한 경우와 \( 45^{\circ} \)의 경사를 가지는 경우에 대해서 입력영상과 그것의 HT한 결과를 그림6. 에 도시 하였다. 즉, 직선과 타원의 장축이 \( \mathrm{x} \)-축과 나란한 경우 \( \theta_{0} \)는 \( 90^{\circ} \)의 값을 가지며 \( \mathrm{x} \)-축과 \( 45^{\circ} \)의 경사를 가지는 경우 \( \theta_{0} \)는 \( 45^{\circ} \)의 값을 가진다. 따라서 그림6.(b)에서 보는바와 같이 직선과 타원의 HT한 결과로부터 직선과 타원의 장축에 대한 실제 길이정보는 \( \theta_{0} \) 로부터 \( 90^{\circ} \) 떨어진 지점에서 그리고 단축에 대한 실제 길이정보는 \( \theta_{0} \) 지점에서 각각 구해질 수 있음을 알 수 있다.</p><p>그리고 동일한 길이(실제길이)를 갖는 직선에 대해서 경사각을 달리하면서 각각에 대해서 HT한 결과로부터 얻어진 직선의 화소길이 및 실제길이(추출길이) 정보에 대한 시뮬레이션 결과를 표1.에 나타내었다. 표2.는 동일한 화소길이를 갖는 직선에 대해 시뮬레이션을 통해서 얻어진 실제길이(추출길이) 정보이며 표3.은 동일한 길이의 장축과 단축을 가지는 타원에 대해서 역시 경사각을 달리하면서 HT한 결과로부터 시뮬레이션을 통해서 얻어진 실제길이(추출길이) 정보이다.</p><table border><caption>표 3. 동일한 타원에 대한 시뮬레이션 결과</caption><tbody><tr><td>길이\각</td><td colspan=2>0</td><td colspan=2>22.5</td><td colspan=2>45</td></tr><tr><td rowspan=2>실제 길이</td><td>장축</td><td>단축</td><td>장축</td><td>단축</td><td>장축</td><td>단축</td></tr><tr><td>41</td><td>15</td><td>41</td><td>15</td><td>41</td><td>15</td></tr><tr><td rowspan=2>추출 길이</td><td>장축</td><td>단축</td><td>장축</td><td>단축</td><td>장축</td><td>단축</td></tr><tr><td>41</td><td>15</td><td>40.8</td><td>14.9</td><td>40.6</td><td>14.7</td></tr></tbody></table><p>표1.에서 보는 바와 같이 직선의 경우 제안한 알고리듬을 사용하여 최대오차 발생시에도 약( 98\% \)의 정확도로 실제의 길이를 추출하였으며 타원의 경우에도 유사한 정확도로 장축과 단축의 실제길이를 추출하였다.</p><h1>Ⅵ. Hough transform 필터</h1><p>광학적인 HT실험을 위하여 본 논문에서는 행렬형태의 배열을 가지는 CGH 필터를 제작하였다. 본 논문에서와 같이 CGH들의 배열구조를 사용해서 행해진 HT은 몇 가지 제약조건을 가지게 되는데, 예를 들면, 행렬형태의 배열구조를 가지는 각각의 홀로그램은 동일한 회절효율과 출력면에서 재구성시에 동일한 광 특성을 가져야 한다. 대부분의 적용에서 행렬형태의 홀로그램 배열의 개수는 입력영상의 해상도와 동일하며 각각의 홀로그램의 크기는 출력 변수영역에서 정해지는 해상도에 의해서 결정되어 진다.</p><p>본 논문에서는 \( 32 \times 32 \)개 CGH의 배열구조를 가지는 행렬형태의 필터를 구현하였고 이것은 출력영역에서 \( 33 \times 33 \)개의 변수공간을 만들어낸다. 특히 홀로그램의 제작을 간단히 하면서 광 효율을 극대화 시키기 위해서 본 실험에서는 2-위상 위상전용 홀로그램(dual-phase phase only hologram)을 사용하였고 출력면에서 해상도를 증가 시키기 위해서 CGH의 입력영상에 영첨가(zero-appending)방법을 사용하였다. 이렇게 해서 완성된 \( 32 \times 32 \)개의 CGH 행렬배열을 구성하는 하나의 격자는 하나의 홀로그램을 구성한다. 하나의 흘로그램을 다시 \( 32 \times 32 \)개의 화소로 구성하였고 최종적으로 CGH 하나의 화소를 \( 2 \times 2 \)개의 부화소로 나누었다. 이렇게 해서 제작된 HT CGH필터의 전체 해상도는 \( 32 \times 32 \times 32 \times 32 \times 2 \times 2 \)의 화소값을 가진다. 행렬배열을 가지는 홀로그램을 해상도 \( 600 \mathrm{dpi} \)을 가지는 레이져 프린터를 사용하여 출력하였고 이를 최종적으로 마이크로필름상에 광학적 축소를 하였다. 실제로 필터를 제작하기 위한 이러한 일련의 과정은 광학적인 실험결과에 중대한 영향을 미칠 수 있는 중요한 작업이다. 그림.7(a)는 \( 32 \times 32 \)개의 CGH 배열을 가지는 행렬형태의 흘로그램을 도시한 것이며 그림.7(b)는 행렬배열을 구성하는 하나의 CGH를 도시한 것이다.</p>
[ "길이\\각의<td colspan=2>45에 해당하는<td rowspan=2>추출 길이 단축은 얼마인가?", "<td colspan=2>22.5의 길이\\각에서 단축이 14.9를 가진 길이는 어떤 길이인가?", "길이\\각이<td colspan=2>22.5인<td rowspan=2>추출 길이의 장축은 얼마인가?", "<td rowspan=2>실제 길이와<td rowspan=2>추출 길이를 비교했을 때 장축과 단축이 같은 수치를 나타내는 길이\\각은 얼마인가?", "<td rowspan=2>실제 길이에 포함한 길이\\각<td colspan=2>0,<td colspan=2>22.5,<td colspan=2>45의 장축길이가 같은데 그 수치는 얼마인가?", "<td rowspan=2>추출 길이에서 장축이 40.8의 수치를 가지는 길이\\각은 얼마인가?", "<td rowspan=2>추출 길이에서 가장 수치가 높은 단축은 얼마인가?", "<td rowspan=2>추출 길이가 가장 낮은 단축은 14.7로 이것에 해당하는 길이\\각은 무엇인가?", "<td colspan=2>45의 길이\\각에서 장축이 41의 수치를 가진 것은 어떤 길이인가?" ]
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인공물ED
우주폐기물이 위성통신 방송신호 전파에 미치는 영향분석
<h1>II. 임의의 구형 유전체에 대한 전자파 산란</h1> <p>미 우주사령부(USSPACECOM)에 의해 관측 및 조사된 우주 공간상에 존재하는 우주잔재물의 추정 잔해 수는 표 \(1\)과 같으며, 이때 \( 0.1 \sim 1 \mathrm{cm} \) 의 크기를 갖는 우주잔재물은 우주 공간에 부유하는 천연잔재물로써 지구궤도 공간을 약 \( 20 \mathrm{km} / \mathrm{sec} \) 의 속도로 움직이는 미소잔해(microdebris)이다. 본 연구에서는 분석대상을 크기가 \( 1 \sim 10 \mathrm{cm} \) 인 인공 우주잔재물(이하 '우주폐기물’)로 한정지으며, 우주공간상의 우주폐기물의 형태는 특정지을 수 없을뿐 아니라 레이다 유효반사 단면적(Radar cross section) 과 우주폐기물의 물리적 크기는 우주폐기물이 구(sphere)라고 가정했을 경우에만 동일한 값을 가지므로 우주폐기물의 형태는 구형으로 간주한다.</p> <table border><caption>표 1. 우주잔재물의 추정 잔해 수</caption> <tbody><tr><td>크기</td><td>우주잔재물의 수(%)</td><td>질량(%)</td><td>비고</td></tr><tr><td>\( >10 \mathrm{~cm} \)</td><td>\( 8,000 (0.02 \%) \)</td><td>\( 99.93 \% \)</td><td></td></tr><tr><td>\( 1 \sim 10 \mathrm{~cm} \)</td><td>\( 110,000\)*\((0.31 \%)\)*</td><td>\( 0.035 \% \)*</td><td></td></tr><tr><td>\( 0.1 \sim 1 \mathrm{~cm} \)</td><td>\( 35,000,000\)*\((99.67 \%)\)*</td><td>\( 0.035 \%\)*</td><td></td></tr><tr><td>전체</td><td>\( 35,117,000\)*\((100 \%) \)</td><td>\( 2,000,000 \mathrm{~kg} ^{\#} \)</td><td></td></tr></tbody></table> <caption>* 통계적으로 산출된 값</caption> <caption># 보고 자료를 근거로 계산된 값</caption> <h2>2-1 구형 유전체에 의한 산란</h2> <p>그림 \(1\)에서와 같이 \( \mathrm{x} \) 축 방향과 \( \mathrm{y} \) 축 방향으로 각각 전계와 자계가 분포되고, \( \mathrm{z} \) 축 방향으로 평면파가 진행될 때 구형 유전체에 있어서의 입사파는 다음과 같다.</p> <p>\( \vec{E}^{i}=E_{0} e^{j\left(w t-k_{z}\right)} \overrightarrow{a_{x}} \)<caption>(1a)</caption></p> <p>\( \vec{H}^{i}=\frac{E_{0}}{\eta} e^{j\left(w t-k_{z}\right)} \overrightarrow{a_{y}} \)<caption>(1b)</caption></p> <p>여기서, \( \eta \) : 자유공간의 고유임피던스[Intrinsic Impedence \( (=\sqrt{\mu / \varepsilon})] \)</p> <p>식 (\(1\))을 \( \overrightarrow{a_{x}}=\sin \theta \cos \phi \overrightarrow{a_{r}}+\cos \theta \cos \phi \overrightarrow{a_{\theta}}-\sin \phi \overrightarrow{a_{\phi}} \) 에 의해 구좌표 파동함수로 표현하면 입사파 전계의 \( r^{-} \)성분 \( E_{r}^{i} \) 은 다음과 같이 쓸 수 있다.</p> <p>\( E_{r}^{i}=\cos \phi \sin \theta E_{x}{ }^{i}=E_{0} e^{j \omega t} \frac{\cos \phi}{j k r} \frac{\partial}{\partial \theta}\left(e^{-j k r \cos \theta}\right) \)</p> <p>Legendre 다항식 \( P n(x) \) 에 의해 다시 쓰면 \( E_{r}^{i}=E_{0} e^{j w t} \frac{\cos \phi}{j k r} \sum_{n=0}^{\infty}(-j)^{n}(2 n+1) j_{n}(k r) \frac{\partial}{\partial \theta} P_{n}(\cos \theta) \) 이 되고 \( \frac{\partial P_{n}}{\partial \theta}=P_{n}^{1} \) 이므로 따라서, \( E_{r}^{i}=E_{0} e^{j \omega t} \frac{\cos \phi}{j k r} \sum_{n=1}^{\infty}(-j)^{n}(2 n+1) j_{n}(k r) P_{n}{ }^{1}(\cos \theta) \)<caption>(2)</caption>이 된다. 동일한 방법으로 \( E_{\theta}^{i} \) 와 \( E_{\phi}^{i} \) 를 구하면 구좌표계로 표현된 입사파의 전계 및 자계는 다음과 같다.</p> <p>\( \vec{E}^{i}=\vec{a}_{x} E_{0} e^{j(w t-k z)} =E_{0} e^{j w t} \sum_{n=1}^{\infty}(-j)^{n} \frac{2 n+1}{n(n+1)}\left[\overrightarrow{M_{n}^{(1)}}(k)+j \overrightarrow{N_{n}^{(1)}}(k)\right] \)<caption>(3a)</caption>\( \begin{aligned} & \vec{H}^{i}=\vec{a}_{y} H_{0} e^{j(\omega t-k z)} =-\frac{k E_{0}}{\mu \omega} e^{j \omega t} \sum_{n=1}^{\infty}(-j)^{n} \frac{2 n+1}{n(n+1)}\left[\overrightarrow{M_{n}^{(1)}}(k)-j \overrightarrow{N_{n}^{(1)}}(k)\right] \end{aligned} \)<caption>(3b)</caption>이고, 여기서 \( \begin{aligned} \overrightarrow{M_{n}}(k)=& \frac{1}{\sin \theta} z_{n}(k r) P_{n}^{1}(\cos \theta) \cos \phi \overrightarrow{a_{\theta}}-z_{n}(k r) \frac{\partial P_{n}^{1}(\cos \theta)}{\partial \theta} \sin \phi \overrightarrow{a_{\phi}} \end{aligned} \)<caption>(4)</caption>\( \overrightarrow{N_{n}}(k)=\frac{n(n+1)}{k r} z_{n}(k r) P_{n}^{1}(\cos \theta) \cos \phi \overrightarrow{a_{r}} +\frac{1}{k r} \frac{\partial}{\partial r}\left[z_{n}(k r)\right] \frac{\partial P_{n}^{1}(\cos \theta)}{\partial \theta} \cos \phi \overrightarrow{a_{\theta}} +\frac{1}{k r \sin \theta} \frac{\partial}{\partial r}\left[z_{n}(k r)\right] P_{n}^{1}(\cos \theta) \sin \phi \overrightarrow{a_{\phi}}\)<caption>(5)</caption></p> <p>식 \( (4),(5) \) 에서 벡터 \( \vec{M}_{n}(k) \) 과 \( \vec{N}_{n}(k) \) 은 제 \(1\)종 Bessel 함수로 표현된 구좌표계 벡터이다. 식 (\(3\)a), (\(3\)b)와 같이 직각좌표계에서 구좌표계로 좌표계 변환되어 표현된 입사파의 전계 및 자계는 두 개의 항으로 구성된다. 이 때, 첫 번째 항은 ‘진행파계(transmitted field)'로 간주되는 구 내부에서의 전자계이고 다른 한 부분은 '산란파 계(scattered field)'로 불리우는 구 외부에 적용되는 부분이다. 따라서, 구형 유전체의 외부에 분포하는 전체 전자계는 입사파 계(incident field) \( \overrightarrow{E^{i}}, \overrightarrow{H^{i}} \) 와 산란파계 \( \overrightarrow{E^{s}}, \overrightarrow{H^{s}} \) 의 합이 되며, 산란파 계 \( \overrightarrow{E^{s}}, \overrightarrow{H^{s}} \) 를 식 (\(3\))의 입사파 계의 형태로 나타내면 다음 식 (\(6\))과 같다.</p> <p>\( \begin{aligned} \overrightarrow{E^{s}}=& E_{0} e^{j w t} \sum_{n=1}^{\infty}(-j)^{n} \frac{2 n+1}{n(n+1)} {\left[a_{n} M_{n}^{(4)}(k)+j b_{n} N_{n}^{(4)}(k)\right] }\end{aligned} \)<caption>(6a)</caption></p> <p>\( \begin{aligned} \overrightarrow{H^{s}}=&-\frac{k E_{0}}{\mu w} e^{j w t} \sum_{n=1}^{\infty}(-j)^{n} \frac{2 n+1}{n(n+1)} {\left[a_{n} M_{n}^{(4)}(k)-j b_{n} N_{n}^{(4)}(k)\right] }\end{aligned} \)<caption>(6b)</caption></p> <p>여기서, \( a_{n}, b_{n} \) 은 정규화 미정계수이고, 벡터 \( \vec{M}_{n} \) \( (k) \) 과 \( \vec{N}_{n}(k) \) 의 위첨자 (\(4\))는 구좌표계의 제 \(4\) 종 Bessel 함수(또는 제 \(2\) 종 Henkel 함수)를 나타낸다. 따라서, 식 (\(4\))와 (\(5\))의 \( z_{n}(k r) \) 은 식 (\(6\))에서 \( h_{n} \)로 대치될 수 있다. 구좌표계의 Henkel 함수는 구형 유전체에 대한 입사파의 방사조건(radiation condition)을 만족하도록 함으로써 결정된다. 다시 말해서 \( h_{n}^{(2)}(k r) \) 은 시간 요소 \( e^{j wt}\) 에 의해 \( h_{n}^{(2)}(k r) \sim j^{n+1} \frac{e^{-k r}}{k r} \)<caption>(7)</caption>로 표현할 수 있으며, 식 (\(7\))은 구형 유전체로부터 외부로 산란되는 구좌표계의 Henkel 함수로 표현된 전자파를 나타낸다. 유사한 방법으로 유전체 구 내부에서의 진행파 계 \( \overrightarrow{E^{t}}, \overrightarrow{H^{\prime}} \) 를 식 (\(8\)) 과 같이 나타낼 수 있다.</p> <p>\( \begin{aligned} \overrightarrow{E^{t}}=& E_{0} e^{j w t} \sum_{n=1}^{\infty}(-j)^{n} \frac{2 n+1}{n(n+1)} {\left[c_{n} \overrightarrow{M_{n}^{(1)}}(k)+j d_{n} \overrightarrow{N_{n}^{(1)}}(k)\right] }\end{aligned} \)<caption>(8a)</caption></p> <p>\( \overrightarrow{H^{t}}=-\frac{k E_{0}}{\mu w} e^{j w t} \sum_{n=1}^{\infty}(-j)^{n} \frac{2 n+1}{n(n+1)} \left[c_{n} \overrightarrow{M_{n}^{(1)}}(k)-j d_{n} \overrightarrow{N_{n}^{(1)}}(k)\right] \)<caption>(8b)</caption></p> <p>여기서, \( c_{n} \) 과 \( d_{n} \) 은 구 내부의 진행파 계에 대한 정규화 미정계수이고 \( k_{1} \) 은 구에 있어서의 전파상수이다. 식 (\(8\))의 함수 \( M_{n}^{(1)} \) 과 \( N_{n}^{(1)} \) 은 식 \( (4),(5) \) 의 \( z_{n} \) \( (k r) \) 을 Bessel 함수 \( j_{n}\left(k_{1} r\right) \) 로 대치함으로써 얻을 수 있다. 이 경우에 있어서 계는 구의 중심이 위치한 구 좌표계의 원점에서 유한해야 하기 때문에 \( j_{n} \)은 유일한 해가 된다.</p>
[ "표 1에서 전체 우주잔재물의 수(%)는 얼마인가?", "우주잔재물의 추정 잔해 수를 정리한 표에서 전체 우주잔재물의 수(%)에 해당하는 값은 얼마인가?", "표 1에서, \\( 1 \\sim 10 \\mathrm{~cm} \\)의 크기를 가지는 우주잔재물의 수는 얼마일까?", "표 1에서 우주잔재물의 수가 \\( 8,000 (0.02 \\%) \\)일 때 우주잔재물의 크기는 얼마인가?" ]
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인공물ED
복합 빔 패턴 형성을 위한 원통형 하이브리드 안테나
<h1>III. 하이브리드 안테나 설계</h1><h2>3 -1 선형 급전 배열 설계</h2><p>선형 급전 배열 소자를 구성하는 단위 방사 소자는 동작 주파수 대역을 고려하여 그림 4와 같이 광대역 특성의 안테나 소자 구조를 선택하였으며, 설계 치수와 함께 제시하였다. 방사 소자가 구현된 에폭시 기판(FR-4, \( \left.\varepsilon_{r}=4.4\right) \)과 레이돔(polystyrene, \( \varepsilon_{r}=2.6\)) 기판 그리고 접지 기구물간에는 공기로 채워지므로 이를 지지하기 위해 보조 이격 장치가 사용되었다.</p><p>선형 급전 배열은 그림 4의 단위 방사 소자 12개를 이용하여 수평 방향(\(\mathrm{x}\)-축 방향)으로 선형적으로 배열된다. 이때, 배열 소자간 간격은 \( 8.1 \mathrm{~cm}\)\((0.55 ~ \lambda_{0})\)이므로 전체 선형 급전 배열의 길이는 가장자리 가드 부분을 포함하여 약 \( 100 \mathrm{~cm} \)이다. 설계 제작된 단위 방사 소자의 측정 방사 패턴은 그림 5에 보여진다. 이때, 측정에 사용된 방사 소자는 5개의 방사 소자 중 중간에 위치한 것으로 주변 방사 소자와의 결합 특성이 반영된 것으로 소자간 상호 결합량은 \( -20 \mathrm{~dB} \) 이하이다.</p><p>본 논문에서 \( 90^{\circ} \)의 구형 빔 패턴을 형성하기 위한 선형 급전 배열 개구면에서 요구되는 진폭 및 위상 분포는 주어진 배열 간격 및 단위 방사 소자의 특성을 고려한 패턴 분석을 통해 그림 6과 같이 제시된다.</p><p>그림 6의 선형 급전 배열 개구면 분포를 구현하기 위해 그림 7과 같은 선형 급전 배열을 위한 급전 망회로가 설계되었다. 급전 망 회로는 좌우 대칭 구조이며, 1개의 입력에 각 12개의 출력 단자들을 갖는다. 내부 회로는 요구 진폭 및 위상 분포를 만들기 위해 \( 1: 1 \) 전력 분배를 갖는 윌킨슨 전력 분배기(A) 1개, \(1:3.45\) 전력 분배를 갖는 \( 90^{\circ} \) 브랜치라인 결합기(B) 2개, \(1:6.25\) 전력 분배를 갖는 \( 90^{\circ} \) 브랜치라인 결합기(C) 2개, 그리고 3개의 \( 1: 1 \) 윌킨슨 전력 분배기로 구성된 1-4 way 전력 분배기(D) 2개로 구성된다. 12개의 각 방사 소자들과 급전 망 회로 출력 단자들간의 연결은 동축 케이블로 이루어진다. 각 동축 케이블이 연결된 상태에서의 급전 망 회로의 각 채널 간 측정된 진폭 및 위상 데이타는 각각 표 1 및 표 2와 같다.</p><p>표 1과 표 2의 요구 및 측정 진폭 및 위상 데이터를 비교할 때, 진폭 오차는 \( 0.03(0.3 \mathrm{~dB} \) 해당) 이하, 그리고 위상 오차는 중심 주파수에서는 \( \pm 7.5^{\circ} \) 이하, 그리고 대역 가장자리에서는 \( \pm 24.2^{\circ} \) 이하의 오차를 보여준다. 이러한 가장자리에서의 위상 오차가 중심 주파수에서 보다 상대적으로 큰 이유는 급전 망 회로와 동축 케이블에 사용된 전송 선로의 주파수 분산 효과에 따른 것이다.</p><table border><caption>표 1. 급전망 회로의 측정된 진폭 데이터 값</caption><tbody><tr><td rowspan=2>Ch. No.</td><td rowspan=2>요구 진폭 값</td><td colspan=3>측정 진폭 값</td></tr><tr><td>\( 1.92 \mathrm{~GHz} \)</td><td>\( 2.045\mathrm{~GHz} \)</td><td>\( 2.17 ~\mathrm{GHz} \)</td></tr><tr><td>1</td><td>0.1</td><td>0.11</td><td>0.11</td><td>0.11</td></tr><tr><td>2</td><td>0.1</td><td>0.11</td><td>0.10</td><td>0.10</td></tr><tr><td>3</td><td>0.1</td><td>0.11</td><td>0.09</td><td>0.10</td></tr><tr><td>4</td><td>0.1</td><td>0.11</td><td>0.10</td><td>0.10</td></tr><tr><td>5</td><td>0.5</td><td>0.50</td><td>0.50</td><td>0.50</td></tr><tr><td>6</td><td>1.0</td><td>0.97</td><td>1.00</td><td>0.98</td></tr><tr><td>7</td><td>1.0</td><td>0.97</td><td>0.99</td><td>0.97</td></tr><tr><td>8</td><td>0.5</td><td>0.50</td><td>0.50</td><td>0.49</td></tr><tr><td>9</td><td>0.1</td><td>0.11</td><td>0.10</td><td>0.10</td></tr><tr><td>10</td><td>0.1</td><td>0.11</td><td>0.09</td><td>0.10</td></tr><tr><td>11</td><td>0.1</td><td>0.11</td><td>0.10</td><td>0.10</td></tr><tr><td>12</td><td>0.1</td><td>0.11</td><td>0.11</td><td>0.11</td></tr></tbody></table><table border><caption>표 2. 급전망 회로의 측정된 위상 데이터 값</caption><tbody><tr><td rowspan=2>Ch. No.</td><td rowspan=2>요구 진폭 값 \([\mathrm{deg}] \)</td><td colspan=3>축정 위상 값 \([\mathrm{deg}] \)</td></tr><tr><td>\( 1.92 \mathrm{~GHz} \)</td><td>\( 2.045\mathrm{~GHz} \)</td><td>\( 2.17 ~\mathrm{GHz} \)</td></tr><tr><td>1</td><td>-62.20</td><td>-47.00</td><td>-60.00</td><td>-81.00</td></tr><tr><td>2</td><td>130.50</td><td>141.00</td><td>138.00</td><td>132.00</td></tr><tr><td>3</td><td>79.70</td><td>89.00</td><td>80.00</td><td>71.00</td></tr><tr><td>4</td><td>-61.80</td><td>- 44.00</td><td>-62.00</td><td>-81.00</td></tr><tr><td>5</td><td>131.80</td><td>146.00</td><td>137.00</td><td>125.00</td></tr><tr><td>6</td><td>0.00</td><td>-4.00</td><td>1.00</td><td>-0.40</td></tr><tr><td>7</td><td>0.00</td><td>-6.00</td><td>-0.60</td><td>-2.20</td></tr><tr><td>8</td><td>131.80</td><td>144.00</td><td>135.00</td><td>124.00</td></tr><tr><td>9</td><td>-61.80</td><td>-41.00</td><td>-58.06</td><td>-75.00</td></tr><tr><td>10</td><td>79.70</td><td>86.00</td><td>77.00</td><td>68.00</td></tr><tr><td>11</td><td>130.50</td><td>133.00</td><td>131.00</td><td>126.00</td></tr><tr><td>12</td><td>~ 62.20</td><td>-38.00</td><td>-57.00</td><td>-74.00</td></tr></tbody></table>
[ "8번 채널에서 측정한 \\( 1.92 \\mathrm{~GHz} \\) 대역의 진폭 값은 얼마인가요?", "에폭시 기판과 레이돔 기판, 그리고 접지 기구물을 지지하기 위해 어떻게 했어?", "그림 4에 따르면. 12개의 단위 방사 소자를 사용해 선형 급전 소자를 어떻게 배열했어?", "논문에서 제시한 구형 빔 패턴을 가지는 선형 급전 배열 개구면의 진폭과 위상 분포는 어떻게 구할 수 있었어?", "선형 급전 배열의 개구면 분포를 어떻게 나타낼 수 있었어?", "몇 번 채널에서 \\( 1.92 \\mathrm{~GHz} \\), \\( 2.045\\mathrm{~GHz} \\), \\( 2.17 ~\\mathrm{GHz} \\)에 대해 모두 0.50의 진폭 데이터 값이 측정되었어?", "\\( 2.045\\mathrm{~GHz} \\)에서 측정된 진폭의 값이 1.00으로 나타난 채널은 몇 번이야?", "표 1에 따르면, 7번 채널에서 요구되는 진폭의 값은 얼마인가요?", "2번 채널에서는 얼마의 주파수 대역에서 진폭을 측정했을 때 0.11이라는 값을 얻을 수 있었나요?", "\\( 1.92 \\mathrm{~GHz} \\)에서 측정한 진폭의 값이 6번 채널에서와 동일하게 측정된 채널은 몇 번인가요?", "3번 채널에서 얼마의 주파수에서의 진폭 값이 0.09로 측정되었나요?", "\\( 2.045\\mathrm{~GHz} \\)에서 측정한 3번 채널의 진폭 값은 얼마인가요?", "\\( 2.045\\mathrm{~GHz} \\)에서 측정한 급전망 회로의 진폭 데이터 값이 0.11인 채널에는 1번 채널과 몇 번 채널이 있지?", "몇 \\(\\mathrm{~GHz} \\)에서 급전망 회로 6번 채널의 진폭 값을 쟀을 때 0.98이 나왔어?", "11번 채널에서 요구받은 진폭의 값은 얼마인가요?", "급전망 회로의 \\( 2.17 ~\\mathrm{GHz} \\)에서 3, 4, 9, 10, 11번 채널에서와 동일한 진폭 측정 값을 가진 채널은 뭐야?", "1번 급전망 회로 채널에서 요구된 진폭의 값은 몇 \\(\\mathrm{deg} \\)인가요?", "급전망 회로에 요구된 진폭 값이 \\( 130.50 \\mathrm{deg} \\)인 채널은 11번과 몇 번 채널인가요?", "표 2에 따르면, 3번 채널에 요구된 진폭의 값을 \\( \\mathrm{deg} \\)단위로 표현했을 때, 얼마로 나타났나요?", "표 2에 따르면, 급전망 회로에서 \\( \\mathrm{deg} \\)로 표현된 요구 진폭 값이 음수인 채널은 1번, 4번, 12번 이외에 몇 번인가요?", "12번 급전망 회로 채널에서 측정한 위상의 값은 얼마로 나타났나요?", "급전망 회로의 8번 채널에서 \\( \\mathrm{deg} \\)로 나타난 측정 위상 값은 얼마인가요?", "\\( 1.92 \\mathrm{~GHz} \\)에서 측정된 1번 채널의 위상 값은 얼마로 확인되었나요?", "몇 번 채널에서 측정된 위상의 수치가 \\( 1.92 \\mathrm{~GHz} \\)에서 133.00으로 나타났나요?", "\\( 2.045\\mathrm{~GHz} \\)의 주파수에서 측정한 6번 채널의 위상의 수치는 얼마인가요?", "\\( 2.045\\mathrm{~GHz} \\)에서 측정한 위상의 값이 100보다 큰 채널의 번호는 2, 5, 11번과 몇 번인가요?", "11번 채널의 경우, \\( 2.17 ~\\mathrm{GHz} \\)의 측정 위상 수치가 얼마임을 확인할 수 있었나요?", "급전망 회로의 1번 채널에서 요구된 진폭의 값은 얼마야?", "급전망 회로의 경우, \\( 1.92 \\mathrm{~GHz} \\)에서 측정한 4번 채널의 진폭의 값은 얼마로 나타났나요?", "\\( 2.045\\mathrm{~GHz} \\)에서 측정한 7번 급전망 회로의 진폭 데이터 값은 얼마야?" ]
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복합 빔 패턴 형성을 위한 원통형 하이브리드 안테나
<h2>3-2 원통형 반사판 설계</h2> <p>본 논문에서 설계하고자 하는 복합 빔 패턴을 설계하기 위한 원통형 반사판의 크기는 수평면에서 구형 빔 패턴을 형성하는 선형 급전 배열의 크기 및 수직면에서 코씨컨트 빔을 형성하는 빔 폭에 의존한다. 선형 급전 배열의 공간 spillover 손실을 줄이고, 사이드 로브 레벨을 줄이기 위한 반사판 수평 길이의 초기 결정은 그림 8에서 보는 바와 같이 선형 급전 배열의 길이 \( d_{0} \)와 구형 빔 폭에 식 (4)에 의해 결정될 수 있다. 그러므로, 반사판의 수평 길이를 줄이기 위해서는 초점 길이를 줄여야 한다. 그러나 정확한 반사판의 수평 길이는 물리 광학 기반 시뮬레이션 과정을 통해 결정된다.</p> <p>\( D_{x}=d_{o}+2 \cdot F \cdot \tan \left(\frac{\theta_{F T}}{2}\right) \)<caption>(4)</caption></p> <p>여기서, \( d_{o} \)는 급전 배열의 길이, \( F \)는 초점 길이 그리고 \( \theta_{F T} \)는 구형 빔 폭을 각각 나타낸다.</p> <p>원통형 하이브리드 안테나(CHA)에서 선형 급전 배열의 위상 중심은 반사판의 초점 길이(focal length)를 따라 위치되어야 한다. 선형 급전 배열을 구성하는 단위 방사 소자는 그림 4(a)에서와 같이 수직면(\(\mathrm{x}\)-축 방향)에서 비대칭 구조이므로 급전 배열의 위상 중심은 정확히 예측되어야 한다. 그림 9는 수직면에서의 선형 급전 배열의 위상 패턴들을 보여준다. 위상 패턴은 원점으로부터 \( 1 \mathrm{~mm} \) 오프셋 되었을 때, 즉, \( d_{y}=1.0 \mathrm{~mm} \)일 때 거의 일정한 위상 특성을 보여준다. 이것은 방사 패치의 중심에 해당되는 위치이다.</p> <p>수직 방향에서의 코씨컨트 빔 패턴은 식 (5)와 같이 주어진다.</p> <p>\( E_{e l}(\theta)=\frac{\sin \left(\theta_{o}\right)}{\sin \left(\theta_{o}-\theta\right)}, \theta \in\left[-\theta_{m}, 0\right] \)<caption>(5)</caption></p> <table border><caption>표 3. 원통형 반사판 성형화 시뮬레이션에 사용된 입력/초기 데이터</caption> <tbody><tr><td colspan=2>항 목</td><td>입력/초기 데이터</td></tr><tr><td rowspan=6>선형 급전 배열</td><td rowspan=2>방사 소자 패턴</td><td>시뮬레이션 E-패턴 데이터</td></tr><tr><td>시뮬레이션 H-패턴 데이터</td></tr><tr><td rowspan=2>개구면 진폭 및 위상 데이타</td><td>표 1의 요구 진폭 데이터</td></tr><tr><td>표 2의 요구 위상 데이터</td></tr><tr><td>배열 간격</td><td>\( 8.06 \mathrm{~cm}\left(0.55 ~\lambda_{o}\right) \)</td></tr><tr><td>배열 소자 수</td><td>12</td></tr><tr><td rowspan=5>원통형 반사판 기하 구조</td><td>\( D_{x} \)</td><td>\( 140 \mathrm{~cm} \)</td></tr><tr><td>\( D_{y} \)</td><td>\( 50 \mathrm{~cm} \)</td></tr><tr><td>\( H \)</td><td>\( 20 \mathrm{~cm} \)</td></tr><tr><td>\( F \)</td><td>\( 30 \mathrm{~cm} \)</td></tr><tr><td>\( \beta \)</td><td>\( 60^{\circ} \)</td></tr></tbody></table> <p>여기서, \( E_{e l}(\theta) \)는 수직 패턴 진폭, \( \theta_{0} \)는 최대 빔 지향 각, \( \theta_{m} \)은 코씨컨트 최대 각을 나타내며, 본 논문에서는 \( \theta_{0}=5^{\circ}\), \(\theta_{m}=25^{\circ} \)을 고려한다. 코씨컨트 빔 패턴 요구 특성에 따라 반사판의 성형화는 달라지며 또한 반사판의 수직 길이가 결정된다. 그림 1의 수직 방향(\(\mathrm{y}\)-축 방향) 반사판 기하 설계 변수 \( D_{y}\), \(H\),\( F \)는 선형 급전 배열에 의한 블록킹 효과가 없도록, 그리고 수직 방향에서의 반사판 빔 조향각을 만족하도록 결정된다.</p> <p>복합 빔 패턴을 제공하기 위해 원통형 반사판 성형화 시뮬레이션에 사용된 입력/초기 데이터는 표 3에 요약하여 정리하였다.</p> <p>\( -5^{\circ} \sim-25^{\circ} \) 범위의 수직면 코씨컨트 빔 패턴을 구현하기 위해 제2장의 알고리듬을 바탕으로 Mat-lab으로 작성된 자체 프로그램을 사용하였다. 표 3의 입력/초기 데이터를 사용하여 최적화 시뮬레이션 과정을 통해 얻어진 원통형 하이브리드 안테나(CHA)의 시뮬레이션 방사 패턴 특성은 그림 10에, 그리고 안테나 시제품 제작을 위한 원통형 반사판의 \( \mathrm{x} \)-축 단면도는 그림 11에 각각 보여준다.</p>
[ "표 3에서 나타내는 것은 무엇에 활용되어진 입력 및 초기 데이터니?", "표 1의 요구 진폭 데이터, 표 2의 요구 위상 데이터는 어떤 것의 값이니?", "\\( 140 \\mathrm{~cm} \\)의 값을 가지는 것은 뭐야?", "배열 소자 수의 값은 몇이니?", "몇 개의 배열 소자 수가 있어", "시뮬레이션 E-패턴 데이터, 시뮬레이션 H-패턴 데이터 값은 갖는 것은 뭐야?", "입력/초기 데이터의 배열 간격은 몇인가?", "입력/초기 데이터로 \\( 60^{\\circ} \\)를 갖는 것은 뭐야?", "\\( H \\)의 입력/초기 데이터 값은 무엇인가요?", "\\( F \\)는 입력/초기 데이터 값으로 몇을 갖니?", "\\( D_{y} \\)는 어떤 값을 가지니?" ]
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인공물ED
GPU를 이용한 JPEG2000 병렬 알고리즘
<h1>3. 실험 및 결과</h1> <p>실험을 위하여 \( 3072 \times 2304 \) 사이즈의 BMP 이미지를 사용하였다. 이번 연구에서 사용한 GPU는 NVIDIA사의 GeForce 8800 GTS, \( 320 \mathrm{MB} \) 를 사용하였다. CPU는 AMD Athlon 64 X2 Dual Core Processor 4200+, \(2.2\mathrm{GHz}\)를 사용하였다. 개발툴은 OpenMP를 지원하는 Microsoft Visual Studio 2005를 사용하고, Microsoft Windows XP 상에서 실험을 하였다.</p> <p>실험은 GPU를 사용하지 않고 CPU만을 이용하여 JPEG2000 인코딩을 실행한 경우, (CPU) GPU를 이용한 JPEG2000 인코딩을 실행한 경우(CPU+GPU), GPU와 OpenMP를 적용하여 JPEG2000 인코딩 (CPU+GPU+OpenMP)을 실행한 경우, 세 가지 경우에 대하여 실험을 하였다. 각 실험 별로 실행 시간과 CPU 점유율을 측정하여 비교하였다. OpenMP를 적용한 실험에서는 [그림 6]와 같이 CPU와 GPU가 메모리를 공유하면서 실수 연산이 많은 부분은 GPU가 연산을 하고, 반복적인 연산이 많은 DWT 연산과 텍스쳐 메모리와 프레임 버펴 영역의 연산은 OpenMP를 이용하여, 병렬로 처리하도록 하였다.</p> <p>[표 1]과 [그림 7]에서 보는 바와 같이 CPU만을 사용한 JPEG200 인코딩 실험에서는 평균 22.7초가 소요되었지만, GPU를 이용한 실험에서는 평균적으로 2.478초가 소요되었다. 이런 실험 결과를 비교해 보면 실행 시간에서 약 10배의 성능 개선 효과를 얻을 수 있음을 알 수 있다. 그리고, OpenMP를 이용하여 병렬 처리를 했을 때는 평균적으로 1.355초가 소요됨으로써 더욱 속도가 개선이 된 것을 알 수 있다.</p> <p>또한, [표 2]와 [그림 8]에서 보는 바와 같이 CPU만을 이용한 경우, CPU 점유율이 평균 \( 50 \% \) 이지만, GPU를 같이 적용한 경우 \( 10 \% \) 대 초반으로 CPU의 점유율이 낮아진 것을 확인할 수 있다. CPU의 점유율이 낮아지는 만큼 GPU가 다른 작업을 수행한 결과이다. 그리고 OpenMP를 사용하여 병렬 처리를 적용한 경우, CPU 점유율이 평균 \( 15 \% \)로 OpenMP를 적용하지 않은 경우보다 CPU점유율이 조금 상승하였다. 그 이유는 CPU에서 병렬 처리를 위해 여러 개의 쓰레드를 생성하여 처리하기 때문이다.</p> <table border><caption>표 1 실행시간 (sec)</caption> <tbody><tr><td></td><td>CPU+GPU+OpenMP</td><td>GPU</td><td>CPU</td></tr><tr><td>1</td><td>1.359</td><td>2.484</td><td>25.759</td></tr><tr><td>2</td><td>1.360</td><td>2.468</td><td>21.500</td></tr><tr><td>3</td><td>1.344</td><td>2.468</td><td>24.264</td></tr><tr><td>4</td><td>1.360</td><td>2.468</td><td>19.344</td></tr><tr><td>5</td><td>1.359</td><td>2.500</td><td>25.173</td></tr><tr><td>6</td><td>1.360</td><td>2.484</td><td>20.173</td></tr><tr><td>7</td><td>1.344</td><td>2.469</td><td>24.264</td></tr><tr><td>8</td><td>1.344</td><td>2.468</td><td>18.488</td></tr><tr><td>9</td><td>1.360</td><td>2.485</td><td>23.203</td></tr><tr><td>10</td><td>1.359</td><td>2.485</td><td>25.156</td></tr><tr><td>평균</td><td>1.355</td><td>2.478</td><td>22.732</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 2 CPU 점유율(%)</caption> <tbody><tr><td></td><td>CPU+GPU+OpenMP</td><td>GPU</td><td>CPU</td></tr><tr><td>1</td><td>15</td><td>12</td><td>50</td></tr><tr><td>2</td><td>15</td><td>11</td><td>50</td></tr><tr><td>3</td><td>16</td><td>13</td><td>50</td></tr><tr><td>4</td><td>15</td><td>12</td><td>49</td></tr><tr><td>5</td><td>15</td><td>12</td><td>50</td></tr><tr><td>6</td><td>15</td><td>11</td><td>50</td></tr><tr><td>7</td><td>15</td><td>12</td><td>49</td></tr><tr><td>8</td><td>16</td><td>13</td><td>50</td></tr><tr><td>9</td><td>15</td><td>12</td><td>50</td></tr><tr><td>10</td><td>15</td><td>10</td><td>50</td></tr><tr><td>평균</td><td>15</td><td>12</td><td>50</td></tr></tbody></table>
[ "5의 CPU+GPU+OpenMP는 무슨 값이야?", "CPU 점유율을 비교한 표에서 7의 CPU 값은 어떤 값이야?", "표2에서 10의 CPU는 얼마야?", "8의 CPU+GPU+OpenMP는 어느값이야?", "6의 CPU+GPU+OpenMP는 어떤값이야?", "CPU 점유율을 비교한 표에서 CPU 평균값에 해당되는 값은 어느거야?", "1의 GPU는 얼마야?", "표2에서 9의 CPU는 무슨 값을 가져?", "CPU+GPU+OpenMP의 평균값은 무엇이야?", "9는 CPU+GPU+OpenMP으로 얼마를 가져?", "표2에서 5의 GPU에 해당되는 값은 무엇이야?", "2의 GPU는 어떤 값이야?", "본 논문의 표2에서 4의 GPU는 얼마야?", "본 논문의 표2에서 7에 해당되는 GPU는 얼마야?", "1의 CPU는 얼마야?", "3의 GPU에 해당되는 값은 무엇이야?", "4의 GPU에 해당되는 값은 무엇이야?", "5의 GPU에 해당되는 값은 어느거야?", "8의 GPU에 해당되는 것은 어느거야?", "본문의 표2에서 6의 GPU 값은 어느거야?", "본문의 표1에서 2의 CPU+GPU+OpenMP 값은 무엇이야?", "실행시간을 나타낸 표에서 3의 CPU+GPU+OpenMP는 얼마의 값을 가져?", "7의 GPU의 값은 표1에서 얼마야?", "4의 CPU+GPU+OpenMP는 얼마의 값을 가져?", "6의 GPU는 무슨 값을 가져?", "본 논문의 표2에서 8의 CPU는 얼마야?", "9의 GPU는 어느 값을 가져?", "표1에서 10의 GPU는 무슨 값이야?", "본문의 표에서 5의 CPU 값은 얼마야?", "CPU 점유율을 비교한 표에서 4의 CPU는 어느거야?", "CPU 점유율을 비교한 표에서 6의 CPU 값에 해당되는 숫자는 어느거야?", "CPU 점유율을 나타낸 표에서 GPU의 평균은 얼마야?", " GPU의 평균은 CPU 점유율을 나타낸 표에 따르면 얼마일까?", "3의 CPU는 무슨 값을 가져?", "표 1의 값을 참고하면 3의 CPU는 무슨 값에 해당하지?", "2의 CPU에 해당되는 값은 얼마야?", "실행시간을 비교한 표에서에서 GPU의 평균값은 무엇이야?", "4의 CPU는 어느 값에 해당돼?", "6의 CPU는 어떤 값에 해당돼?", "5의 CPU는 어느 값을 가져?", "7의 CPU는 무슨 값을 가져?", "7의 CPU의 값들 중 해당되는 값은 무엇이야?", "표1에서 8의 CPU는 무슨 값을 가져?", "9의 CPU는 얼마의 값을 가져?", "실행시간을 비교한 표에서 CPU의 평균값은 무엇이야?", "본문의 표2에서 2의 CPU+GPU+OpenMP의 값은 얼마에 해당돼?", "본문의 표2에서 3의 CPU+GPU+OpenMP에 해당되는 값은 어느거야?", "CPU 점유율을 나타낸 표에서 4의 CPU+GPU+OpenMP에 해당되는 값은 얼마야?", "6의 CPU+GPU+OpenMP는 얼마야?", "본문의 표2에서 7의 CPU+GPU+OpenMP에 해당되는 값은 얼마야?", "CPU 점유율을 나타낸 표에서 8의 CPU+GPU+OpenMP에 해당되는 값은 무엇이야?", "표2에서 9의 CPU+GPU+OpenMP에 해당되는 값은 무엇이야?", "CPU+GPU+OpenMP의 평균값은 얼마야?", "본문의 표2에서 2의 GPU는 얼마야?", "본문의 표2에서 2의 GPU는 얼마야?", "본문의 표2에서 3의 GPU에 해당되는 값은 무엇이야?", "표2에서 8의 GPU의 값은 무엇이야?", "본 논문의 표2에서 10의 GPU는 얼마야?", "CPU 점유율을 비교한 표에서 2의 CPU 값에 해당되는 숫자는 어느거야?", "표1에서 1의 CPU+GPU+OpenMP는 얼마야?", "7의 CPU+GPU+OpenMP은 얼마야?", "3의 CPU+GPU+OpenMP은 무슨 값이야?", "표2에서 10의 CPU+GPU+OpenMP는 어떤 값을 가져?", "CPU 점유율을 비교한 표에서 1의 CPU 값은 얼마야?", "5의 CPU+GPU+OpenMP에 해당되는 숫자는 무엇이야?", "본문의 표2에서 9의 GPU 값은 무엇이야?", "CPU 점유율을 비교한 표에서 3의 CPU 값은 무엇이야?", "10의 CPU는 어떤 값에 해당돼?", "표2에서 1의 CPU+GPU+OpenMP는 얼마야?" ]
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신호 제거 궤환부의 전류 제어 적응형 알고리즘을 이용한 IMT-2000용 선형화 증폭기 제작
<h1>IV. 고출력 증폭기 설계</h1> <p>Feed-Forward 방식에서는 주 고출력 증폭기, 제거증폭기, 에러 증폭기의 3개의 증폭기 설계가 요구된다. 선형화 증폭기는 54 dB의 증폭량을 기준으로 설계하였으며 최종 출력은 40 W를 목표로 해 주었다. 주 고출력 증폭기의 설계사양은<표 2>에 나타내었다.</p> <p>40W 선형화 증폭기를 제작하기 위해 주 고출력 증폭기 다음에 지연필터를 적용하여 발생하는 손실을 감안하여 주 고출력 증폭기는 60 W를 목표로 하였고 Feed-Forward 방식으로 18 dB를 개선한다는 목표를 설정하여 주 고출력 증폭기의 스프리어스 특성은 34 dBc Min.@60 W를 정하였다. 이러한 목표사양을 얻기 위해 고출력 증폭기는 9 dB Back-off 형태로 동작시키기 위해 500 W PldB을 얻을 수 있도록 소자 구성을 해 주었다. 이를 위해 모토로라에서 출시되고 있는 180 W LDMOS를 적용하였으며, 3 Way로 구성하여 주었다. 3-Way는 동위상 동작 특성을 갖는 Wilkinson 형으로 해 주었다.<그림 3>은 Wilkinson형의 3-Way를 Agilent사의 ADS 시뮬레이션 툴을 이용하여 설계한 결과이다. 설계 초점은 입력신호가 각 포트로 진행하는데 있어 손실을 최소화하고자 하였다. 이렇게 해서 얻어진</p> <table border><caption>표 2. 주 고출력 증폭기 사양</caption> <tbody><tr><td colspan=4></td></tr><tr><td>항목</td><td>사양</td><td>기타</td><td rowspan=8></td></tr><tr><td>주파수</td><td>2.11 ~ 2.17 GHz</td><td></td></tr><tr><td>P1d3</td><td>500 w</td><td></td></tr><tr><td>이득</td><td>54 dB ㄹ 0.5 dB</td><td></td></tr><tr><td>온도 변화량</td><td>ㅅ 1.0 dB Max</td><td></td></tr><tr><td>소모 전력</td><td>10A max@30V, 6A max@12V</td><td>60W 출력시</td></tr><tr><td>스프리어스</td><td>34dBc min@60W</td><td>Offset :\( \pm 2.5 \mathrm{MHz} \)</td></tr><tr><td colspan=4></td></tr></tbody></table> <p>각 포트의 손실은 전 사용대역에서 4.9 dB 이하의 이상적인 결과를 얻었으며 반사손실은 -25 dB 이하임을 볼 수 있다. 특히 손실 위주의 설계를 한 이유는 최종단의 손실을 최소화 하여야하기 때문이며, 이는 스프리어스 특성과 고출력 증폭기의 효율에 직접적으로 연관되어있기 때문이다. 정상 동작상태에서 전류소모가 최종단에 사용되는 LDMOS 동작에는 \( 10 \mathrm{~A} @ 30 \mathrm{~V} \), 이 이외의 Drive 단 동작으로는 6A@12V 미만임을 확인하였고, 고출력 전체적으로는11.9A@30V 전력소모가 발생하였다.</p> <p>제거 증폭기는 언급한대로 주 고출력 증폭기의 에러신호만을 얻기 위해 입력 신호만을 왜곡 없이 증폭시키는 증폭기이다. 이를 위해 제거 증폭기는 주 고출력 증폭기의 대역내 진폭의 크기 및 위상 특성이 일치하여야 신호 대역에서 최적의 에러 신호를 얻을 수 있다. 이는 온도 변화량에 대한 내용에도 똑같이 적용된다. 중요한 항목에 대한 사양은<표 3>과 같이 설정하여 제작해주었다. 에러 증폭기는<표 4>에서 언급한 것처럼 고출력 증폭기로써 동작하면서 동시에 광대역 증폭기로 동작하여야 한다. 또한 온도변화에 따른 이득 및 위상 변화가 없어야 함이 중요하다.</p>
[ "표 2에 따르면 주파수 범위는 어떻게 되는가?", "표 2를 봤을 때 주파수 사양은 무엇인가?", "표 2에서 P1d3은 얼마의 크기를 가지니?", "표 2의 소모 전력은 얼마의 출력 값을 가질 때의 값인가?", "표 2에서 스프리어스의 Offset 주파수의 크기는 어떻게 되지?", "표 2에서 두 개의 값을 가지는 파라미터는 뭐야?", "표 2에서 사양이 2.11 ~ 2.17 GHz인 항목은 무엇인가?", "표 2의 스프리어스는 어떤 값을 가지고 있어?" ]
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신호 제거 궤환부의 전류 제어 적응형 알고리즘을 이용한 IMT-2000용 선형화 증폭기 제작
<h1>II. 선형화 이론</h1> <p>일반적으로 고출력 증폭기는 출력이 포화되는 P1dB 근처에서 동작함으로 인해 비선형 왜곡이 발생한다. 이러한 비선형적인 전압 전달 특성을 멱급수로서 표현하면 식 (1)과 같다.</p> <p>\( v_{o}=a_{1} v_{i}+a_{2} v_{i}^{2}+a_{3} v_{i}^{3}+\cdots \)<caption>(1)</caption></p> <p>여기서 다중 채널을 이용하는 디지털 이동봉신 및 위성통신의 경우 전력 증폭기에 2개 이상의 반송파가 입력되어 함께 증폭될 때 포화 영역 부근의 비선형 특성으로 인하여 혼변조 신호들이 발생하게 되다. 전력 증폭기의 입력으로 식 (2)와 같이 레벨이 같은 두 개의 반송파가 고출력 증폭기에 인가된다고 할 때 입력신호를 식 (2)와 같이 표시 할 수 있다.</p> <p>\( v_{i}=A\left(\cos \omega_{1} t+\cos \omega_{2} t\right) \)<caption>(2)</caption></p> <p>식 (2)의 입력신호 형태로 나타낼 수 있고 이를 고출력 증폭기에 입력을 시킨다고 가정하였을 때 비선형 왜곡 특성을 나타내는 식 (1)의 고출력 증폭기의 출력 신호는 진폭의 크기 \( k_{1} A+\frac{9}{4} k_{3} A^{3} \)인 기본 주파수( \( \omega_{1} \), \( \left.\omega_{2}\right) \)와 대역 내에 존재하는 원치 않는 3차 혼변조 신호인 진폭의 크기 \( \frac{3}{4} k_{3} A^{3} \) 인 3 차 주파수( \( 2 \omega_{1}-\omega_{2} \), \( \left.2 \omega_{2}-\omega_{1}\right) \)의 신호가 발생하여 인접채널에 영향을 미치며 대역 내 신호에서는 출력신호의 \( \mathrm{AM}-\mathrm{AM} \) 변환과 AM-PM 변환이 이루어져 출력 신호에 왜곡을 일으킨다.<그림 1>은 고출력 증폭기에서 나타나는 신호 왜곡 특성을 나타낸 그림이다.</p> <p>이러한 현상을 막기 위해 IMT-2000 서비스는 3GPP 규격에서 ACPR(Adjacent Channel Power Ratio)과 ACLR(Adjacent Channel Leakage Power Ratio)의 특성으로 규정하여 방사 출력을 제약하고 있다. ACPR} \)은</p> <table border><caption>표 1. ACPR 및 ACLR 사양</caption> <tbody><tr><td>Parameter</td><td>사 양</td><td>Freq. Offset</td></tr><tr><td rowspan=4>ACPR (Adjacent Chanre Power Ratio)</td><td>-14 dBmv30 KHz Bw</td><td>2.515 MHz</td></tr><tr><td>-14 dBmv30 KHz Bw</td><td>2.715 MHz</td></tr><tr><td>-26 dBmv30 KHz Bw</td><td>3.515 MHz</td></tr><tr><td>-13 dBm/1 MHz Bw</td><td>4 MHz</td></tr><tr><td rowspan=2>ACLR (Adjacent Chanrel Leakage Power Ratio)</td><td>45 dBc</td><td>5 MHz</td></tr><tr><td>50 dBc</td><td>10 MHz</td></tr></tbody></table> <p>인접채널로의 신호 확산 정도를 측정하여 얻은 수치이고 이를 IMD와의 관계를 나타내면 식 (3)과 같다.</p> <p>\( \begin{aligned} A C P R_{d B c} &=I M D_{\text {two }}-6+10 \log \left(\frac{n^{3}}{4 A+B}\right) \\ A &=4 \frac{2 n^{3}-3 n^{2}-2 n}{24}+\frac{\bmod (n / 2)}{8} \\ B &=\frac{n^{2}-\bmod (n / 2)}{4} \end{aligned} \)<caption>(3)</caption></p> <p>일반적으로 ACPR은 절대치로써 표시되나 ACLR은 상대치로써 나타난다.<표 1>\) 은 3GPP에서 제안하고 있는 방사 특성을 정리한 것이다.</p>
[ "본문의 표 1. ACPR 및 ACLR 사양에서 사양이 45 dBc일 때 Freq. Offset은 얼마인가?", "본문의 표 1. ACPR 및 ACLR 사양에서 사양이 50 dBc일 때 Freq. Offset은 얼마일까?", "본문의 표 1. ACPR 및 ACLR 사양에서 사양이 -26 dBmv30 KHz Bw일 때 Freq. Offset은 얼마야?", "본문의 표 1. ACPR 및 ACLR 사양에서 사양이 -13 dBmv30 KHz Bw일 때 Freq. Offset은 얼마지?" ]
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단독주택 저압 주택용 전기 소비자가태양광 발전기 대여시 경제성 분석
<h1>III. 4개의 요금 구간에서의 함수</h1><p>2016년 12월 1일 바뀐 주택용 전기요금은 [2]에있다. 각 구간에서 함수식이 다르다.</p><h2>1. 4 개의 요금구간에서의 기본 요금과 전력량 요금</h2><p>본 논문에서 요금 구간을 다음 표 2와 같이 정했다. 각 구간에서 함수식이 다르다. 저압 전기 소비자가 내야 하는 금액은 아래 표 2에서 제일 오른쪽에 있는 값이다.</p><table border><caption>표 2. 저압 주택용 전기 소비자의 4개의 요금 구간</caption><tbody><tr><td>Fee interval</td><td>Monthly consumed wattage[kWh]</td><td>Demand charge[won/house]</td><td>Unit energy charge[won/kWh</td><td>Claim amount function[won]</td></tr><tr><td>1</td><td>0~43</td><td>1130</td><td></td><td>\(a_{1}x+b_{1}\)</td></tr><tr><td>2</td><td>44~200</td><td>910</td><td>93.3</td><td>\(a_{2}x+b_{2}\)</td></tr><tr><td>3</td><td>201~400</td><td>1600</td><td>187.9</td><td>\(a_{3}x+b_{3}\)</td></tr><tr><td>4</td><td>401~1000</td><td>7300</td><td>280.6</td><td>\(a_{4}x+b_{4}\)</td></tr></tbody></table><h2>2. 4 개의 요금구간에서의 a 와 b</h2><p>수익에 관한 여러 가지 값을 구하기 위해서는 \( a_{1}, a_{2}, a_{3}, a_{4}, b_{1}, b_{2}, b_{3}, b_{4} \)를 구해야 한다. 이들은 다음표 3과 같다 \(a\)는 기울기이고, \(b\)는 절편이다.</p><table border><caption>표 3. 저압 주택용 전기 소비자의 4개의 요금 구간에서의a와 b</caption><tbody><tr><td>Fee interval</td><td>Monthly consumed wattage[kWh]</td><td>Slope a</td><td>Intercept b</td></tr><tr><td>1</td><td>0~43</td><td>\(a_{1}=0\)</td><td>\( b_{1}=1130 \)</td></tr><tr><td>2</td><td>44~200</td><td>\( a_{2}=106 \)</td><td>\( b_{2}=-3510 \)</td></tr><tr><td>3</td><td>201~400</td><td>\( a_{3}=213 \)</td><td>\( b_{3}=-19700 \)</td></tr><tr><td>4</td><td>401~1000</td><td>\( a_{4}=319 \)</td><td>\( b_{4}=-55400 \)</td></tr></tbody></table>
[ "해당 표는 저압 주택용 전기 소비자의 무엇을 보여주는 표인가?", "수익에 대한 값을 구하기 위해서 어떻게 해야하는가?", "Fee interval이 1일 때 Monthly consumed wattage[kWh]는 어떻게 되는가?", "\\(a_{1}=0\\) 일 때, \\( b_{1}\\)의 값은 몇인가?", "Monthly consumed wattage[kWh]가 300일 때 Slope a의 값은 몇인가?", "본 표에서 Intercept b의 값이 가장 큰 소비자 구간은 무엇인가?", "Intercept b의 값이 −55400이면 Fee interval은 무엇인가?", "본 표는 무엇에 대한 정보를 보여주는 표인가?", "Demand charge[won/house]가 가장 높은 Fee interval은 무엇인가?", "Fee interval이 1일 때, Claim amount function[won]은 어떻게 보여지는가?", "Monthly consumed wattage[kWh]가 0~43일 때 Demand charge[won/house]는 어떻게 되는가?", "Unit energy charge[won/kWh가 없는 Fee interval은 무엇인가?", "Demand charge[won/house]가 910인 소비자 구간은 어떻게 되는가?", "저압 주택용 전기 소비자의 4개의 요금 구간 중에서 0~43인 구간의 Demand charge[won/house]는 몇인가?", "\\(a_{3}x+b_{3}\\)의 식은 어떤 소비자 구간에 해당되는가?", "Monthly consumed wattage[kWh]가 900일 때 Demand charge[won/house]는 몇인가?", "Fee interval이 2일 때 Unit energy charge[won/kWh이 93.3이면 Demand charge[won/house]는 몇인가?" ]
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단독주택 저압 주택용 전기 소비자가태양광 발전기 대여시 경제성 분석
<h1>IV. 3 개의 수익 구간</h1> <p>본 논문에서는 태양광 대여 전 요금 4구간 - 월간 전기 사용량 401~1000\(\mathrm{kWh}\) –에 있는 단독주택 소비자로 정했다.</p> <p>그 이유는 다음 2가지이다. 첫째 월간 전기 사용량이 401\(\mathrm{kWh}\)보다 적으면 수익이 너무 적어서 태양광 발전기를 대여할 필요성이 너무 적어서 제외했으며, 월간 전기 사용량이 1000\(\mathrm{kWh}\)보다 많으면 함수식이 많이 다르므로 제외했다.</p> <p>본 논문에서는 다음 표 4와 같이 태양광 발전기대여 후 속한 요금 구간에 따라 다음과 같이 3개의수익 구간을 정의했다. 태양광 발전기 대여 전에는전부 요금 4구간에 있다. 수익 1구간에서는 태양광발전기 대여 후 요금 2구간으로 바뀐다. 수익 2구간에서는 태양광 발전기 대여 후 요금 3구간으로 바뀐다. 수익 3구간에서는 태양광 발전기 대여 후에도 요금 4구간이다.</p> <p>본 논문에서 제일 왼쪽 칸의 수익 구간은 \(m\)으로나타내기로 하고, 제일 오른 칸의 대여 후 요금 구간은 \(n\)으로 나타내기로 한다. 위 표에서 보면 알수 있듯이 \(m=n-1\)이다.</p>
[ "전기 사용량이 401kWh보다 적으면 어떻게 되는가?", "수익 1구간에서는 어떻게 되는가?", "본 논문에서는 어떻게 수익구간을 정했는가?", "수익 2구간에서는 어떻게 되는가?", "수익 3구간에서는 어떻게 되는가?", "월간 전기 사용량이 1000kWh보다 많으면 어떻게 되는가?" ]
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단독주택 저압 주택용 전기 소비자가태양광 발전기 대여시 경제성 분석
<h1>V. 감도 계산</h1> <p>월 수익에 영항을 끼치는 변수는 \( a_{2}, a_{3}, a_{4}, b_{2}, b_{3}, b_{4}, x \) 가 있다. 본 절에서는 감도-이 변수들의 값이 바뀌 었을 때 월 수익에 영향을 끼치는 변수와 그 정도를 알아보자.</p> <p>감도란 분모의 값이 바뀌었을 때 분자의 값의 변화를 의미한다. 분모는 전기요금 제도에 의한 계수 6 개 \( -a_{2}, a_{3}, a_{4}, b_{2}, b_{3}, b_{4}- \) 와 태양광 대여 전 월간 전기 사용량 \( x \) 이고, 분자는 월 수익이다.</p> <p>월 수익을 변수에 편미분하면 구할 수 있다. 수익 \( n \) 구간에서 월 수익 \( p_{n} \) 은 다음 식 (4)와 같다.</p> <p>\( \begin{aligned} p_{m} &=b-f_{n}=\left(a_{4} x+b_{4}\right)-\left(a_{n}(x-300)+b_{n}\right) \\ &=\left(a_{4}-a_{n}\right) x+\left(300 a_{n}+b_{4}-b_{n}\right) \end{aligned} \)<caption>(4)</caption></p> <p>미분값이 0인 식은 안 쓰기로 한다.</p> <h2>1. 수익 1 구간 \( m=1 \) 인 경우</h2> <p>식 (4)에 \( m=1, n=2 \) 대입하면 수익 1 구간에서 월 수익 \( p_{1} \) 은 다음 식 (4)와 같다.</p> <p>\( \begin{aligned} p_{1} &=\left(a_{4}-a_{2}\right) x+\left(b_{4}-b_{2}+300 a_{2}\right) \\ &=(319-106) x+(300 * 106-55400+3510) \\ &=213 x-20100 \end{aligned} \)<caption>(5)</caption></p> <p>월 수익 \( p_{1} \) 과 관계있는 변수들 \( -a_{2}, a_{4}, b_{2}, b_{4}, x \)-에 대한 감도는 다음 표 5 와 같다.</p> <table border><caption>표 5. 월 수익\(p_{1}\)의 편미분값들</caption> <tbody><tr><td>Differentiation of</td><td>With respectto</td><td>expression</td><td>value</td></tr><tr><td>\(p_{1}\)</td><td>\(a_{2}\)</td><td>\( \frac{\partial p_{1}}{\partial a_{2}} \)</td><td>\( -x+300 \)</td></tr><tr><td>\(p_{1}\)</td><td>\(a_{4}\)</td><td>\( \frac{\partial p_{1}}{\partial a_{4}} \)</td><td>\(x\)</td></tr><tr><td>\(p_{1}\)</td><td>\(b_{2}\)</td><td>\( \frac{\partial p_{1}}{\partial a_{4}} \)</td><td>-1</td></tr><tr><td>\(p_{1}\)</td><td>\(b_{4}\)</td><td>\( \frac{\partial p_{1}}{\partial b_{4}} \)</td><td>1</td></tr><tr><td>\(p_{1}\)</td><td>\(x\)</td><td>\( \frac{\partial p_{1}}{\partial ax} \)</td><td>\( a_{4}-a_{2} \) \( =319-106=213 \)</td></tr></tbody></table> <p>\( \frac{\partial p_{1}}{\partial b_{2}}=-1 \) 이라는 것은 \( b_{2} \) 의 값이 만약 1 증가한 다면 수익 1 구간에서 월 수익 \( p_{1} \) 은 1 원 감소함을 의미한다. \( \frac{\partial p_{1}}{\partial x}=213 \) 라는 것은 태양광 대여 전 월 간 전기 사용량 \( x \) 가 1 증가하면 월 수익 \( p_{1} \) 은 213 원 증가함을 의미한다.</p> <h2>2. 수익 2 구간 \( m=2 \) 인 경우</h2> <p>\( \begin{aligned} p_{2} &=\left(a_{4}-a_{3}\right) x+\left(b_{4}-b_{3}+300 a_{3}\right) \\ &=(319-214) x+\left(-55400+19700+300^{*} 214\right) \\ &=105 x+28500 \end{aligned} \)<caption>(8)</caption></p> <p>월 수익 \( p_{2} \) 와 관계있는 변수들 \( -a_{3}, a_{4}, b_{3}, b_{4}, x \)-에 대한 감도는 다음 표 6 과 같다.</p> <h2>3. 수익 3 구간 \( m=3 \) 인 경우</h2> <p>월 수익 \( p_{3} \) 과 관계있는 변수 \( -a_{4}- \) 에 대한 감도는 다음 표 7 과 같다.</p> <table border><caption>표 6. 월 수익\(p_{2}\)의 편미분값들</caption> <tbody><tr><td>Differentiation of</td><td>Withrespect to</td><td>expression</td><td>value</td></tr><tr><td>\(p_{2}\)</td><td>\(a_{3}\)</td><td>\( \frac{\partial p_{1}}{\partial a_{3}} \)</td><td>\( -x+300 \)</td></tr><tr><td>\(p_{2}\)</td><td>\(a_{4}\)</td><td>\( \frac{\partial p_{1}}{\partial a_{4}} \)</td><td>\(x\)</td></tr><tr><td>\(p_{2}\)</td><td>\(b_{3}\)</td><td>\( \frac{\partial p_{1}}{\partial a_{3}} \)</td><td>-1</td></tr><tr><td>\(p_{2}\)</td><td>\(b_{4}\)</td><td>\( \frac{\partial p_{1}}{\partial b_{4}} \)</td><td>1</td></tr><tr><td>\(p_{2}\)</td><td>\(x\)</td><td>\( \frac{\partial p_{1}}{\partial a_x} \)</td><td>\( a_{4}-a_{3} \) \( =319-214=105 \)</td></tr></tbody></table> <table border><caption>표 7. 월 수익 \(p_{3}\)의 편미분값들</caption> <tbody><tr><td>Differentiation of</td><td>With respectto</td><td>expression</td><td>value</td></tr><tr><td>\(p_{3}\)</td><td>\(a_{4}\)</td><td>\( \frac{\partial p_{1}}{\partial a_{4}} \)</td><td>300</td></tr></tbody></table>
[ "표 5. 월 수익\\(p_{1}\\)의 편미분값들에서 월수익 \\( p_{1} \\)에서 변수가 \\(a_{2}\\)일때의 편미분값은 얼마야?", "월수익 \\( p_{1} \\)에서 표 5 월익\\P_{1품의 편미분값은 얼마일까", "표5의 월수익 \\( p_{1} \\)에서 변수가 \\(a_{4}\\)일때의 편미분값은 얼마야?", "표5의 월수익 \\( p_{1} \\)에서 얼마의 편미분값이 변숫이 \\(a_{4}\\)일때일까?", "표5.월수익 \\( p_{1} \\)에서 변수가 \\(b_{4}\\)일때의 편미분값은 얼마야?", "변수가 표5익의 p_{1} \\�일때의 편미분값은 얼마지", "표6.월 수익\\(p_{2}\\)의 변수가 \\(a_{3}\\)일때 감도의 값은 어떻게 풀이되나요?", "얼마의 감도가 표6월 수익\\형태의 변화갔을 때 일어나지", "표6.월 수익\\(p_{2}\\)의 변수가 \\(a_{4}\\)일때 감도의 값은 얼마야?", "얼마의 감도가 표6월 수익\\형태의 변화갔을 때 일어나지?", "표6.월 수익\\(p_{2}\\)의 변수가 \\(b_{3}\\)일때 감도의 값은 얼마야?", "얼마의 감도가 표6월 수익\\형태의 변화갔을 때 일어나지", "표6.월 수익\\(p_{2}\\)의 변수가 \\(b_{4}\\)일때 감도의 값은 어떻게 나타나?", "어떻게 표6월 수익\\p_{2}\\)의 변수가 이동의 값을 보였지", "표7.월 수익\\(p_{3}\\)의 변수가\\(a_{4}\\)값은 뭐야?", "어떤 것이 표7월 수익적으로 인해 일양한 걸 변경하고 있지", "월수익 \\( p_{1} \\)에서 변수가 \\(b_{2}\\)일때의 편미분값은 어떻게 나타나?", "변수가 월마다 어떻게 나타나는 편미분값이 일반적으로 인한 원인이 되어 있지?", "표5.월수익 \\( p_{1} \\)에서 \\(b_{2}\\)값이 1증가하였을때 값은 얼마야?", "얼마의 값이 표5월수익의 p_{1품으로 인해 일어나온 것을 증가했지?", "표6.월 수익\\(p_{2}\\)의 변수가 \\(x\\)값은 어떻게 표시되나요?", "어떤 것이 표6월 수익\\에서 변경되는 건 양성된 형태일까" ]
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단독주택 저압 주택용 전기 소비자가태양광 발전기 대여시 경제성 분석
<h1>II. 2 가지 가정</h1> <p>여러 가지 상황에 따라 수익이 달라질 수 있다. 수익 계산을 위해서 본 논문에서는 다음 2가지를 가정했다.</p> <h2>1. 월간 발전량 \( 300 \mathrm{kWh} \)</h2> <p>태양광 발전량은 성능, 일사량, 온도, 각도, 위치,그림자 등 여러 가지 상황에 따라 달라질 수 있다.본 논문에서 대여한 3\(\mathrm{kW}\) 태양광 발전기의 월간 발전량은 300\(\mathrm{kWh}\)라고 가정한다. 3\(\mathrm{kW}\) 태양광 발전기의 월간 발전량을 300\(\mathrm{kWh}\)로 가정한 이유는 [1]에 나와 있기 때문이다. 이보다 발전량이 많으면 수익이 커지고, 이보다 발전량이 적으면 수익이 작아진다.</p> <h2>2. 초기 대여료 362.3 만원</h2>3\(\mathrm{kW}\) 태양광 발전기를 대여할 때 초기에 일시불로 지급할 때 대여료는 회사마다 다르다. 한국 에너지 공단 인증 5개 기업[2]~[6]의 대여료는 다음 표 1과 같다.<table border><caption>표 1. 한국 에너지 공단 인증 5개 업체의 대여료</caption> <tbody><tr><td>Number</td><td>Company</td><td>rent fee[Ten thousand won]</td></tr><tr><td>1</td><td>s power</td><td>3202</td></tr><tr><td>2</td><td>haezoom</td><td>319.23</td></tr><tr><td>3</td><td>kisun</td><td>500</td></tr><tr><td>4</td><td>taewoong e & g</td><td>310</td></tr><tr><td>5</td><td>infinity energy</td><td>?</td></tr></tbody></table> <p>본 논문에서는 대여료를 위 기업 중 4개 기업의산술 평균인 362.3만원\((=(320+319.2+500+310)/4)\)으로 가정했다. 인피니티 에너지는 없으므로 계산에서 제외했다.</p> <p>이보다 대여료가 많으면 수익이 작아지고, 대여료가 적으면 수익이 커진다.</p>
[ "310만원의 태양광 발전기 대여료는 어느 공단이야?", "기선의 태양광 발전기의 무엇이 500만원이야?", "5개의 한국의 에너지 공단 인증 업체 중 태양광 발전기가 없는 곳 어디야?", "에스파워의 태양광 발전기 대여료는 얼마야?", "얼마가 에스파워가 태양광 발전기 대여료일까", "5개의 한국 에너지 공단 인증 업체 중 태양광 발전기 대여료가 가장 비싼 곳은 어디야?", "한국 에너지 공단 인증 5개의 업체 중 태양광 발전기 대여료가 가장 저렴 곳의 대여료는 얼마야?", "319.23 만원은 어디의 태양관 발전기 대여료야?" ]
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<h1>1. 서 론</h1><p>Psychophysical study를 우리말로 번역하자면 정신물리학 연구 정도가 될 것이다. 정신물리학은 물리적인 자극과 그 자극이 유발하는 감각 (sensation)과 인지 (perception) 사이의 관계를 정량적 조사하는 것을 목표로 한다. 영상 정보를 사용자에게 일방적으로 전달하는 것이 디스플레이의 전통적인 역할이었다. 하지만 스마트폰에서 터치 기능이 추가되면서, 디스플레이는 정보의 출력 장치가 아니라 사용자의 의도를 입력하는 입력 장치로 바뀌게 되었다. 이런 식으로 디스플레이를 통해 정보의 입력과 출력이 이루어지기에 인터랙티브 디스플레이라는 개념이 나오게 된 것이다. 본 원고에서는 인터랙티브 디스플레이에 적용할 수 있는 다양한 정신물리학적 연구들을 소개하고자 한다.</p><h1>2. 사용자 특징 이용한 인터랙션</h1><h2>2.1. 주시안과 \( 3 \)차원 터치</h2><p>사람은 두 개의 눈을 가지고 있는데, 사람에 따라 오른손잡이나 왼손잡이가 있듯이 시각적인 정보를 주로 받아들이는 눈이 존재하는데 이 눈을 주시안이라고 부른다. 자신의 주시안이 무엇인지 확인하는 방법은 아주 간단하다. 그림 \( 1 \)에 보인 것처럼, 두 눈을 뜬 상태에서 멀리 보이는 사물을 응시하고 양손을 겹쳐서 작은 구멍 안에 그 사물이 들어오게 한다. 이 상태로 두 손이 만든 구멍에 그 사물이 계속 보이게 하면서 두 손을 얼굴로 당기면 결국 두 눈 중 한쪽 눈에서 멈추게 된다. 멈춘 그 눈이 바로 주시안이 된다.</p><p>\( 3 \)차원 디스플레이 중 널리 상용화된 디스플레이는 특수안경을 써서 양안 시차를 이용한 것이다. 양안 시차를 이용한 \( 3 \)차원 디스플레이에 터치 패널을 붙여서 \( 3 \)차원 사물을 손으로 터치하는 사용자 인터페이스에 대한 연구를 진행하였다.</p><p>실험에서는 \( 27 \)인치 FHD \( 3 \)D 디스플레이를 사용하였고, 디스플레이 표면에 적외선 터치 패널 \( (16384 \times 16384) \)을 붙여서 터치 위치를 검출하였다. 오른손잡이이며 오른 눈이 주시안인 대학생 \( 4 \)명과 왼손잡이이며 왼 눈이 주시안인 대학생 \( 4 \)명이 실험에 참여하였다. 터치하는 손이 왼손이든 오른손이든 차이는 없었다 \( (p<0.01) \). 그림 \( 2 \)는 실험에 사용한 \( 3 \)D 영상 자극의 깊이 정보를 나타낸다. 디스플레이는 피실험자로부터 \( 45 \mathrm{cm} \) 떨어져 있다.</p><p>그림 \( 3 \)은 디스플레이보다 멀리 있는 \( 3 \)D 영상 자극에 대한 피실험자의 터치 위치를 나타낸다. 그림에서 보듯이, \( 3 \)D 자극 영상은 좌우 눈에 각기 다른 영상이 들어가게 되는데 피실험자는 자신의 주시안으로 들어오는 영상의 위치에 가깝게 터치하는 것을 알 수 있다. 디스플레이보다 먼 영상 자극의 경우, 피실험자의 터치 위치는 주시안 영향이 크다는 것을 알 수 있다. 반면에, 그림 \( 4 \)는 디스플레이보다 피실험자에 더 가까운 영상 자극에 대한 터치 위치 실험 결과이다. 그런데, 주시안과 상관없고, 깊이 정보와 상관없이 동일한 위치를 터치하고 있음을 알 수 있다. 피실험자들은 디스플레이보다 가까이 있는 \( 3 \)D 사물을 터치하기가 매우 어려웠다고 피드백을 하였다.</p><p>그렇다면, 왜 디스플레이보다 가까운 사물에 대한 터치가 어려웠을까? 일반적으로 가까운 사물은 멀리 있는 사물을 가리게 되어 있다. 이것을 occlusion 이라고 하며 가리고 있는 사물이 더 가깝게 있다고 인지하는 근거로 사용된다. 그런데, \( 3 \)D 디스플레이 상의 영상 자극은 가까운 사물을 표현하기 위해 좌우 눈에 들어가는 영상이 디스플레이 상에서는 좌우 위치가 바뀐다. 그래서 이런 자극을 crossed disparity라고 부르는 것이다. 이때, 가까운 사물을 터치하기 위해 손을 내미는데, 손은 디스플레이를 터치해야 하므로 보이는 사물보다 더 멀리 존재하게 된다. 그런데, 터치를 하기위해 손을 디스플레이 터치패널에 가까이하게 되면 그 순간 \( 3 \)D 사물보다 더 멀리 있어야하는 손이 그림 \( 5 \)에서 보인 것처럼 사물의 영상 자극을 가리게 된다. 즉, 더 먼 손이 가까운 사물을 가리는 occlusion이 일어나 우리의 뇌에서는 정상적인 경험과 다른 현상이 일어나기에 판단에 혼란이 생기게 되는 것이다. 이런 이유로 영상의 깊이감과 상관없이 계속 동일한 위치를 터치하게 되는 것이다.</p><p>지금까지의 연구 결과를 이용하게 되면 안경식 \( 3 \)D 디스플레이와 터치를 결합할 경우, 터치 정확도를 높이기 위한 사용자 인터페이스 설계에 대한 가이드를 할 수 있다. 정신물리학적인 실험 결과에서 보듯이, 터치할 사물은 반드시 디스플레이보다 멀리 존재하도록 터치 대상 영상 자극을 주어야 한다. 주시안을 확인하는 방법이 무척 쉬우므로 주시안 탐지 내용을 포함하고 이 결과를 저장하고 있으면, 사람들은 본인의 주시안과 가까운 곳을 터치하는 경향이 있다는 사실을 이용하여 실제 터치의 정확도를 훨씬 향상시킬 수 있을 것이다.</p><p>이렇듯, 정신물리학적인 연구를 통해 더 편하고 정확한 결과를 얻을 수 있는 사용자 인터페이스 설계를 도울 수 있다.</p>
[ "실험에서 사용한 FHD \\( 3 \\)D 디스플레이의 규격은 얼마야?", "디스플레이에 무엇을 부착하여 터치 위치를 알 수 있어?", "사람의 눈 중 시각 정보를 주로 받아들이는 눈을 뭐라고 해?", "실험 대상자와 디스플레이는 얼마나 떨어져 있나요?", "영상 자극이 디스플레이보다 피실험자에 가까웠을 때 오른쪽 눈이 주시안인 사람은 오른쪽으로 들어오는 영상의 위치에 가깝게 터치하지?", "영상이 디스플레이보다 멀리 있는 경우 오른 눈이 주시안인 사람은 오른쪽 눈으로 들어오는 영상에 위치에 가깝게 터치했지?", "터치하는 손이 왼손일 때 더 왼쪽을 터치했지?", "디스플레이가 정보를 출력하는 장치가 아니라 사용자의 의도를 입력하는 입력 장치로 바뀌게 된 이유는 뭐야?", "정보의 입출력이 디스플레이를 통해 이루어져서 나온 개념은 무엇이야?", "사용자 인터페이스에서 터치의 정확도를 높이려면 터치할 사물은 디스플레이보다 멀리 있어야겠지?", "상용화된 \\( 3 \\)차원 디스플레이는 무엇을 이용한 거야?", "가까운 사물이 멀리 있는 사물을 가리는 현상을 무엇이라고 해?", "실험 대상자는 주로 사용하는 눈과 주로 사용하는 손이 같았어?", "스마트폰에 터치 기능이 있기 전의 디스플레이의 역할은 무엇이었어?", "정신물리학의 목표는 뭐야?", "Psychophysical study는 한국말로 무엇인가요?" ]
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<h2>2.2. 주시안과 크로스톡</h2><p>\( 2.1 \)절에서 안경식 \( 3 \)D 디스플레이에 주시안의 영향에 관한 연구를 소개했고, 이번에는 주시안이 무안경식 \( 3 \)D 디스플레이에 미치는 영향에 대한 연구를 소개하고자 한다. 무안경식 \( 3 \)D 디스플레이는 구조 상 크로스톡이 안경식 디스플레이보다 크다. 이 실험에서 사용한 영상 자극은 그림 \( 5 \)에 나타냈다. 위아래 놓인 두 개의 네모 자극을 비교하여 보여주며 두 네모 중 크로스톡이 작은 것을 고르게 하였다. 이 때, 네모의 가로는 \( 1 \)도 (\( 100 \)픽셀) 시야각에 해당이 되고 세로는 \( 0.5 \)도 (\( 50 \)픽셀) 시야각에 해당하는 크기를 갖는다.</p><p>피실험자와 패럴랙스 배리어와의 거리는 \( 76 \mathrm{~cm} \) 이고, 배리어 슬릿 폭은 \( 96 \mu \mathrm{m} \) 를 갖는다. 네모의 그레이 레벨은 \( 32,64,96,128,224 \) 다섯 가지를 가지며, 네모의 깊이 정보는 좌우 영상의 차이를 \( 18,30,42 \)픽셀을 갖도록 세 가지 조건에 대해 실험을 하였다. 표 \( 1 \)에 네모가 취할 수 있는 휘도 조건을 제시했는데, 기준 조건은 좌우 영상의 휘도를 동일하게 한 것이고, 목표 조건은 주시안과 비주시안에 대해 휘도 조건을 달리하지만 양안 영상의 평균 휘도는 동일하게 제시하는 조건이다. 두 개의 네모는 랜덤하게 기준 조건과 목표 조건이 되도록 제시가 되어 피실험자는 정해진 위치에 정해진 조건의 자극을 갖는 네모를 관찰하는 일은 없게 하였다.</p><p>본 실험에서는 \( 27 " \)크기를 가지며, \( 2 \)D 모드에서는 FHD 해상도, \( 3 \)D 모드에서는 \( 5 \)개의 시점을 갖기에 \( 768 \times 540 \) 해상도를 보이는 \( 2 \)D / \( 3 \)D 스위처블 디스플레이를 사용하였다.</p><p>그림 \( 6 \)은 (주시안, 비주시안)에 \( (+10 \%,-10 \%) \) 밝기 자극을 준 네모와 (주시안, 비주시안)에 \( (-10 \%,+10 \%) \) 밝기 자극을 준 네모를 기준 네모와 비교한 뒤 크로스톡이 기준 영상 대비 더 좋다고 선택한 결과이다. 그림\( 6 \)에서 볼 수 있듯이, 주시안에 밝은 자극을 주고 비주시안에 어두운 자극을 주는 경우가 동일한 밝기 자극을 준 기준 네모보다 크로스톡이 더 적게 인지된다고 선택한 것을 알 수 있다. 반면에, 주시안에 어두운 자극을 주고 비주시안에 밝은 자극을 준 경우는 기준 네모보다도 더 나쁜 크로스톡이 인지된다고 해석할 수 있다.</p><p>그림 \( 7 \)은 (주시안, 비주시안)에 \( (+20 \%,-20 \%) \) 밝기 자극을 준 네모와 (주시안, 비주시안)에 \( (-20 \%,+20 \%) \) 밝기 자극을 준 네모를 기준 네모와 비교한 뒤 크로스톡이 기준 영상 대비 더 좋다고 선택한 결과이다. \( 10 \% \) 밝기 차이 실험 결과와 동일한 결과를 얻을 수 있었다.</p><p>지금까지의 실험 결과에 대한 결과를 정리해보면 다음과 같다. 좌우 영상의 밝기를 주시안에 맞추어 다르게 자극하면 크로스톡 인지가 달라질 수 있으며 특히 주시안에 더 밝은 자극을 가하면 크로스톡을 더 적게 인지한다. 이러한 실험 결과는 다음과 같은 의의가 있다.</p><ol type=1 start=1><li>\( 3 \)D 영상 표시할 때, 좌우 영상의 밝기 더 나아가 컬러 정보를 다르게 표시하면 새로운 부가가치를 얻을 수 있는 가능성이 있다.</li><li>사람의 인지 특성을 이용하면 인지적 혹은 심리적으로 느끼는 제품의 성능이 객관적인 측정으로 얻은 물리적인 성능보다 높을 수 있다.</li></ol><h2>2.3. 동공 크기에 따른 밝기조절 기술</h2><p>스마트폰에는 주변 조도 센서가 있어서 주변 조도에 따른 디스플레이의 밝기를 조절하는 기능을 기본적으로 가지고 있다. 어두운 방안에서 밝은 창을 바라보며 스마트폰을 조작하게 되면 조도 센서는 어두운 주변환경이라고 판단하여 디스플레이 밝기를 낮추어 시인성이 매우 떨어지는 경우가 있다. 이런 문제를 근본적으로 없애기 위해서 실제 사람이 주변의 조도를 인식하는 것이 동공의 크기이므로 사용자 동공의 크기를 측정하여 디스플레이 밝기를 조정하는 기술을 생각해 볼 수 있을 것이다. \( 2.3 \)절에서는 동공의 크기와 주변 조도의 관계에 대한 실험을 통해 디스플레이의 자동 밝기 조절 기능에 대한 연구 결과를 소개하고자 한다.</p><p>주변 조도에 따른 동공의 크기를 측정하기 위한 시스템을 그림 \( 8 \)에 나타냈다. LED 램프는 조도를 조절할 수 있으며, 동공의 크기를 측정하기 위해 적외선 LED를 사용하였으며 적외선 카메라를 이용하여 동공의 영상을 획득하여 동공의 크기를 추출할 수 있다. MATLAB과 OpenCV를 이용하여 동공의 크기를 실시간으로 측정하였다. 그림 \( 9 \)는 주변 조도가 밝을 때와 어두울 때의 눈의 적외선 사진을 보여주고 있다. 주변이 어두우면 동공이 확대되고 밝으면 축소되고 있는 것을 쉽게 확인할 수 있다.</p><p>평균 \( 25.4 \)세의 대학생들 \( 10 \)명이 실험에 참여하여 조도에 따른 동공의 상대적인 면적 변화에 대한 결과를 그림 \( 10 \)에 나타냈다. 그림에서 볼 수 있듯이, 주변 조도 값에 로그를 취한 값과 상대적인 동공의 면적은 선형적으로 변하고 있음을 알 수 있다. 이 결과를 바 탕으로 주변 조도에 최적인 디스플레이 휘도를 동공의 면적에 따라 조절할 수 있다는 것을 알 수 있다.</p>
[ "실험에서 사용된 배리어 슬릿의 폭은 얼마였어?", "실험 참가자와 패럴랙스 배리어와의 거리는 얼마였어?", "주시안이 오른 눈인 사람에게 오른쪽 눈에 밝은 자극을 주고 왼쪽에 어두운 자극을 주면 동일한 자극을 준 기존 네모보다 크로스톡이 더 적게 인지되지?", "무안경식 \\( 3 \\)D 디스플레이는 안경식 디스플레이보다 크로스톡이 작지?", "피실험자의 나이의 평균은 얼마인가요?", "밤보다 낮에 동공의 크기가 작겠지?", "사람은 주변의 밝기를 인식해 무엇을 변화시키나요?", "피실험자는 몇 명이었나요?", "주변의 밝기에 따라 디스플레이를 조절하는 기능은 어떤 센서에 의한 것인가요?" ]
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<h1>3. 주변환경과의 인터랙션</h1><p>최근의 IT 장치들은 주변 환경의 변화에 대해 적응적으로 자동적으로 대응하는 시스템 기술이 대부분 적용되어 있다. 이러한 시스템 기술은 정신물리학적인 연구를 바탕으로 완성된 것들이다. \( 3 \)장에서는 주변환경에 대응하는 적응 시스템 기술을 개발하기 위한 정신물리학적인 연구에 대한 소개를 할 것이다. \( 3 \)장에서는 새로운 개념의 디스플레이 개념에 필요한 기술을개발하기 위한 연구 결과를 공유하는 것이다.</p><h2>3.1. Light adaptable display</h2><p>액정표시장치 혹은 유기발광디스플레이는 어두운 주변환경일 때 시인성이 좋지만, 주변환경이 밝아지면 시인성이 떨어지고 밝은 낮 바깥 환경에서는 화면을 보기가 어려워진다. 이에 반해, 반사형 디스플레이는 주변에 빛이 없을 때는 보기 힘들지만 주변이 점점 밝아질수록 시인성이 뛰어나게 된다. 주변환경이 어두울 때는 발광형 디스플레이를 사용하고, 주변이 밝아질 때는 반사형 디스플레이로 모드가 바뀌는 Light adaptable display (LAD)라는 새로운 디스플레이 개념을 그림 \( 11 \)에 나타냈다. LAD라는 새로운 디스플레이 개념이 성공하기 위해서는 어느 시점에 발광형 모드에서 반사형 모드로 바뀌어야 하는지, 반대로 어느 시점에 반사형 모드에서 발광형 모드로 전환되어야 하는지에 대한 정량적인 연구가 필요하다. 이러한 필요성으로 두 가지 연구가 진행되었다. 주변 조도에 따른 최적의 디스플레이 휘도는 어떻게 되는지와 반사형/발광형 디스플레이의 최적 전환 조건이 어떻게 되는지에 관한 정신물리학적 연구 결과를 공유하고자 한다.</p><h2>3.2. 주변 조도와 최적의 디스플레이 휘도</h2><p>현재 대부분의 스마트폰은 주변 조도에 따라 자동으로 디스플레이 휘도를 바꾸는 기술을 적용하고 있다. 하지만, 이것이 최적의 결과인지 디스플레이 성능한계를 고려한 최소한의 기술인지 발표나 검증은 없었으며, 해당 기업에서는 외부에 공개하지도 않고 있다. LAD에서는 디스플레이 자동 모드 전환을 통해 디스플레이 전력 소모를 줄이는 것도 목표로 하고 있으므로 주변 조도가 달라질 때 발광형 디스플레이가 얼마나 밝으면 최적인지에 대한 선행연구가 필요했다. 이러한 배경에서 주변 조도에 따른 최적의 디스플레이 휘도에 대한 연구가 시행되었다.</p><p>그림 \( 12 \)는 실험 환경. 가변 조명 장치, 디스플레이 휘도 조정을 위한 백라이트 장치, 실험에 사용한 디스플레이 및 \( 300 \) lx 아래에서 찍은 디스플레이 사진을 보여준다. 디스플레이는 최대 \( 868 \mathrm{~cd} / \mathrm{m}^{2} \) 휘도를 갖는다. 디스플레이의 휘도는 표 \( 2 \)에 보인 것처럼 총 \( 9 \)단계의 휘도가 되도록 하였다. 이것은 lightness로 변환했을 때 등간격이 되도록 선택하였다. 주변 조도는 \( 50,100,200,500,1000,2000,5000 \) lx의 \( 7 \)가지 조건으로 바뀔 수 있게 하였다. 실험은 \( 7 \)개의 세션으로 나누어져 있고 낮은 조도에서 최대 조도로 순차적으로 밝아지게 하였다. 각 세션에서는 디스플레이의 휘도가 랜덤하게 바뀐다. 이 때 피실험자는 \( 45 \mathrm{cm} \) 떨어진 곳에 있는 디스플레이를 보면서 디스플레이의 밝기에 대해 세 개 중 하나를 반드시 선택하도록 요청 받았다. \( 1 \). 디스플레이가 너무 어둡다 \( 2 \). 디스플레이 밝기가 적당하다 \( 3 \). 디스플레이가 너무 밝다. 디스플레이 휘도 \( 9 \)개의 레벨은 랜덤하게 제시되고 한 세션 안에서 \( 5 \)번 반복된다. \( 30 \)명의 학생들이 실험에 참여하였으며 평균 나이는 \( 25.7 \)세였다.</p><p>피실험자의 답변이 \( 2 \)점이면 최적의 휘도라고 생각하면 된다. \( 30 \)명의 답변을 평균을 내면, 각 조도 조건에서 최적의 휘도에 해당하는 영역을 얻을 수 있을 것이다. 주어진 조도 환경에서 답변한 평균 점수가 \( 1.5 \)에 해당하는 휘도를 낮은 최적 휘도 조건으로 정하고, \( 2.5 \) 에 해당하는 휘도를 높은 최적 휘도 조건으로 정하였다. 그림 \( 13 \)은 \( 1.5 \)-\( 2.5 \)에 해당하는 휘도 영역을 주변 조도에 따라 정리한 것이다. 예를 들어 주변 조도가 \( 50 \) lx일 때, 최적의 디스플레이 휘도는 약 \( 113 \mathrm{~cd} / \mathrm{m}^{2} \)에서 \( 516 \mathrm{~cd} / \mathrm{m}^{2} \)이 될 수 있다는 것을 알 수 있다. 사람에 따라서 어두운 것을 선호하는 사람이 있는 반면 밝은 것을 좋아하는 사람이 있기 때문에 영역으로 정리하는 것이 바람직하다고 생각한다.</p><p>그림 \( 14 \)에서 파선으로 나타낸 것은, 그래프 오른쪽 축에 표시한 평균 답변 점수에 해당하는 휘도를 나타낸 것이다. 또한 그림 \( 14 \)에서는, \( 12.9 \) 태블릿 LCD와 \( 8" \) OLED 제품에 적용된 자동 밝기조절 기술이 디스플레이 휘도를 어떻게 조절하고 있는지 측정한 결과를 본 실험 데이터와 비교하였다. 그림에서 보듯이, OLED에 적용된 결과는 \( 1.5 \)-\( 1.7 \)에 해당하는 데이터를 따라 휘도를 조정하고 있음을 알 수 있다. LCD는 세팅 밝기를 \( 0,25,50,75,100 \% \)로 했을 때, 조절되는 휘도를 볼 수 있는데, 전체적으로 낮은 점수에 해당하는 것을 알 수 있다. 이것은 아마도, 디스플레이가 가질 수 있는 최대 휘도의 한계가 있기 때문이라고 생각한다. 이 실험을 통해, 주변 조도에 따른 디스플레이의 최적 휘도를 공개하였다는데 연구의 의의를 찾고 싶다. 본 실험에서 얻은 데이터가 다른 후속 연구나 관련 연구에서 사용되기를 희망한다.</p>
[ "이 실험에서 학생들은 몇명이 참가했어?", "소수의 스마트폰만 주변의 밝기에 따라 휘도가 바뀌지?", "디스플레이는 최대 얼마의 휘도를 가져?", "이 논문에서 서술하고 있는 LAD에 관한 연구 두 가지는 무엇인가요?", "디스플레이의 휘도는 총 10단계의 휘도가 되게 했지?", "최적의 디스플레이 휘도가 특정 값이 아니라 범위로 표현되는 이유는 무엇인가요?", "최적의 휘도는 몇 점일 때야?", "밝을 때는 반사형 디스플레이, 어두울 때는 발광형 디스플레이로 모드가 변환되는 디스플레이는 무엇인가요?", "디스플레이 휘도는 총 몇개가 제시되었어?", "주변의 밝기가 \\( 50 \\) lx일 때 디스플레이의 휘도는 얼마가 될 수 있나요?", "참가한 학생들의 평균나이는 얼마야?", "반사형 디스플레이는 밝을 때가 어두울 때보다 성능이 좋지?", "각 세션에서 디스플레이의 휘도가 균일하게 바뀌지?", "왜 LCD의 밝기를 세팅했을 때 전체적으로 점수가 낮았나요?", "유기발광 디스플레이는 밝을 때보다 어두울 때 더 성능이 좋지?", "피실험자는 디스플레이 밝기에 대해 총 두개를 선택했지?", "피실험자는 어느정도 거리에서 디스플레이를 봤어?", "주변 조도는 총 몇가지 조건으로 했어?" ]
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인공물ED
복부 움직임에 따른 초음파 근접센서를 이용한 호흡측정에 관한 연구
<h1>2. 본 론</h1> <h2>2.1 시스템 구성</h2> <p>본 연구에서는 공청주파수 \( 240 \mathrm{kHz} \)인 초음파센서, UNDK 20U6903(Baumer Electric, Swiss)를 사용하여 호흡을 측정하였다. 센서모듈의 구성은 그림 2와 같으며 내장된 마이크로프로세서가 초음파를 송신 후 되돌아 올 때까지의 지연시간을 DAC(Digital Analog Converter)를 이용하여 아날로그 신호(전압)로 변환시켜준다. 출력신호는 거리변화에 따라 \( 0 \mathrm{~V} \sim 10 \mathrm{~V} \)의 출럭 범위를 가지며 최소 분해능(움직임 검출 범위)은 \( 0.3 \mathrm{~mm} \)이다. 그림 2의 (a)는 적용된 초음파 센서의 동작 원리를 보여준다.</p> <p>그림 2의 (b)에서 보이는 것치럼 초음파 근접센서의 출력은 MP150 (Biopac, U.S.A)과 Labtop 컴퓨터를 사용하여 획득 되었고(샘 플링 주파수 \( 100 \mathrm{~Hz} \) ), 데이터는 AcqKnowledge 3.8.1(Biopac, U.S.A) 소프트웨어를 사용하여 실사간 으로 모니터링, 저장 되었다. 저장된 신호를 처리하고 호흡신호를 검출하기 위해서 Matlab 7.3 (The MathWorks, Inc., Natick, MA, USA)이 사용되었다.</p> <p>획득한 신호의 컨디셔닝을 위해서는 그림 3와 같은 포락 선예측법(Envelope Estimation Method)과 이동평균 필터링을 사용하였다. 포락선예측법은 피험자의 움직임 및 초음파의 산란에 의한 신호의 왜곡을 보정하여주며 이동평균 필터링은 저주파수 대역의 신호를 강화함으로 호흡신호의 검출을 용이하게 한다. 호흡 신호에서의 Peak 검출을 하기위해서 흡기에서 호기로 전환되는 순간을 찾았으며 비분에 의한 Zero-Crossing 기법을 사용하였다. 초음파 근접센서로 검출된 호홉은 Nasal Thermocouples(TP - TSD202A, Biopac, U.S.A)로 측정된 호흡신호와 비교-분석 하였다.</p> <h2>2.2 실 험</h2> <p>초음파 근접센서를 이용한 호흡측정 실험은 5명의 신체 건강한 성인 남성을 대상으로 진행되었으며, 평균나이는 29.4세 연령법위는 24세에서 35세였다. 피헙자로부터 센서의 거리는 \( 50 \mathrm{~cm} \)로 설정하였으며 파험자가 상의를 입고 있을 때와 상의를 입지 않은 상태에서의 호흡을 각각 3 분간 측정 하였다. 표 1은 측정된 피험자의 신체정보를 보여준다.</p> <p>피험자의 키(Ht), 몸무게(Wt), 복부둘레(Abdominal Circumference, AC), 흡기시의 복부둘레(Abdominal Circumference in Inhale, AI), 호기시의 복부둘레 (Abdominal Circumference in Exhale, AE)를 측정하였으며 신체질량지수(Body Mass Index, BMI)를 공식에 따라 계산 하였다. 모든 피험자의 1 분간의 평균 호흡수(Breath per Minute, BPM)는 \( 9.68 \mathrm{BPM} \)이었으면 최소 \( 6.7 \mathrm{BPM} \)에서 최고 \(17.7 \mathrm{BPM}\)이였다.</p> <p>초음파 근접센서는 그림 4에 보이는 것처럼 실험을 위해 제작 레일에 부착되이 푀험자의 복부를 향해 조사 되도록 하였으며, Nasal thermocouples는 피험자의 코밀에 부착하여 호흡을 측정하였다.</p> <p>실험 전 과정동안 피험자에게 호흡에 의해서 발생되어지는 움직임 이외에 말을 하거나 다른 움직임을 할 수 없도록 주의 시켰다. 실험이 진행되는 과정에서 피험자가 숨을 쉬거나 실험을 하는데 어려움을 호소하면 실험을 바로 중단하고 휴식을 취할 수 있도록 조치하였다. 호홉 측정을 하는 3분 동안 앉은 자세에서 자유로운 호흡을 하도록 유도하였으며 각 단계의 실혐이 끝나면 최소 2 분간의 휴식시간을 가졌다.</p> <table border><caption>표 1 측정된 피험자 데이터</caption> <tbody><tr><td>Subject Number</td><td>Age</td><td>Gender</td><td>Ht \(\mathrm{[cm]}\)</td><td>wt \(\mathrm{[kg]}\)</td><td>BMI \(\mathrm{[kg/m^{2}]}\)</td><td>AC \(\mathrm{[cm]}\)</td><td>AI \(\mathrm{[cm]}\)</td><td>AE \(\mathrm{[cm]}\)</td><td>RR \(\mathrm{[BPM]}\)</td></tr><tr><td>1</td><td>35</td><td>M</td><td>173</td><td>66.5</td><td>22.22</td><td>82</td><td>83</td><td>78</td><td>8.0</td></tr><tr><td>2</td><td>29</td><td>M</td><td>178</td><td>74</td><td>23.36</td><td>84</td><td>88</td><td>81</td><td>17.7</td></tr><tr><td>3</td><td>26</td><td>M</td><td>178</td><td>62.5</td><td>19.73</td><td>78</td><td>79</td><td>77</td><td>8.3</td></tr><tr><td>4</td><td>24</td><td>M</td><td>167</td><td>65.5</td><td>23.49</td><td>80</td><td>82</td><td>79</td><td>6.7</td></tr><tr><td>5</td><td>33</td><td>M</td><td>177</td><td>75</td><td>23.94</td><td>82</td><td>90</td><td>80</td><td>7.7</td></tr><tr><td>Average</td><td>29.4</td><td></td><td>174.6</td><td>68.7</td><td>22.55</td><td>81.2</td><td>84.4</td><td>79</td><td>9.68</td></tr></tbody></table>
[ "3번 피험자의 나이는 얼마야?", "가장 어린 피험자의 나이는 얼마야?", "어떤 성별의 피험자로 실험을 하였니?", "피험자의 평균 나이는 얼마나 되니?", "가장 키가 적은 피험자의 키는 얼마지?", "몸무게가 2번 피험자 보다 더 나가는 피험자의 키는 얼마니?", "몸무게가 최저치인 피실험자는 몇 번일까?", "신체질량지수가 23.49인 피험자의 몸무게은 얼마인가?", "어떤 평균값의 몸무게를 가지고 있어?", "AC가 80인 피험자는 번호는 몇 번이야?", "표에 따르면 AC가 80인 피험자는 번호는 몇 번인가", "AC가 가장 적은 피험자의 몸무게는 얼마냐?", "AC의 평균은 어떤 값을 가지니?", "22.55의 평균값을 가지는 데이터 항목은 뭐야?", "83 크기의 AI 가지고 있는 피험자의 키는 얼마인가?", "1번 피험자와 AC 크기가 같은 피험자의 신체질량지수는 얼마인가?", "두 번째로 큰 AE 크기는 어떤 값을 가지고 있지?", "어떤 항목이 79의 평균값을 가지고 있을까?", "가장 적은 AE 크기는 얼마인가?", "AI의 평균값은 얼마일까?", "키가 173인 피험자의 나이는 얼마야?", "2번 피험자와 키가 같은 피험자는 몇 번일까?", "몸무게가 두 번째로 적은 피험자의 나이는 얼마인가?", "피험자의 평균 키는 얼마지?", "최고의 신체질량지수 값은 어떤 번호의 피험자가 가지고 있어?", "4번 피험자의 Al 크기와 차이가 가장 적은 값을 가지고 있는 피험자의 나이는 얼마야?", "RR 값이 세 번째로 큰 피험자의 AC 크기는 얼마니?", "최소치의 RR 값과 차이가 가장 적은 RR 값을 가지는 피험자의 번호는 얼마인가?", "나이가 가장 많은 피험자는 몇 번이야?", "표1을 참고하면 나이가 가장 많은 피험자는 몇 번일까?", "1번 피험자의 신체질량지수 보다 적은 신체질량지수를 가진 피험자의 나이는 얼마지?", "AI 크기가 3번 피험자 보다 크고 1번 피험자 보다 적은 크기를 가지는 피험자의 몸무게은 얼마지?", "피험자의 RR은 평균 얼마의 크기를 가지고 있니?", "어떤 값이 RR의 최고값인가?" ]
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하수관 퇴적물 감지를 위한 초음파 퇴적센서 개발
<h1>2. 연구 방법</h1> <h2>2.1 초음파 트랜스듀서 설계 및 제작</h2> <p>개발 대상 초음파 퇴적센서는 퇴적물이 없는 상태에서는 초음파 신호가 수중 경로를 통해 원활히 송수신 되지만, 퇴적물이 존재하는 경우 퇴적물의 방해로 초음파 신호가 감지되지 못하는 비교적 단순한 원리를 이용한다. 압전 세라믹으로부터 발생한 진동이 하우징을 거쳐 수중으로 원활히 전달되기 위해서는 정합층(matching layer) 역할을 하는 하우징 소재의 음향 임피던스(acoustic impedance)의 적절한 선정이 중요하다. 이상적인단일 정합층은 압전소자의 음향 임피던스(\(Z_{1}\), 34Mrayl)와 물(\(Z_{2}\),1.5Mrayl)의 음향 임피던스의 중간값( \( \sqrt{Z_{1} Z_{2}} \))으로 약 7Mrayl 이지만, 이 값을 가지는 유용한 소재가 거의 없어 적절한 타협이 필요하다. 또한 제품화를 위해서는 단가, 가공성, 내구성 등의 특성도 동시에 고려해야 한다.</p> <p>본 연구에서는 하우징 소재 선정을 위하여 시중에서 쉽게 구할 수 있는 합성수지계 재료 중에서 적절한 밀도와 음속을 가지는 것으로 알려진 Table 1의 4가지 후보 소재를 선정하고, 발생 초음파의 음압(sound pressure), 지향성(radiation pattern) 및 임피던스 특성을 유한요소 해석을 통해 분석하였다.</p> <p>Fig. 1에 도시된 바와 같이 트랜스듀서의 압전소자로부터 발생된 진동은 하우징 소재를 곧바로 거쳐 수중으로 방사 및 수신되는 단순한 구조이며, 퇴적센서 내에서 송수신 초음파 경로를 적절하게 형성할 수 있도록 앵글빔(Angle Beam) 트랜스듀서 구조를 적용하였으며, 각도\(x\)의 변화에 따라 초음파의 방사각, 음압, 방사패턴 등을 종합적으로 고려해 가장 적합한 하우징 소재 및 방사각도를 결정하고자 하였다.</p> <p>적용된 압전소자는 두께 진동모드 \( 1 \mathrm{MHz} \) 공진주파수를 가지 도록 PZT5계의 두께 \( 2 \mathrm{~mm} \), 직경 \( 10 \mathrm{~mm} \) 디스크형 압전소자를 시용하였다.</p> <table border><caption>Table 1. Material properties of housing candidate materials (www.ndt.net)</caption> <tbody><tr><td>Housing Material</td><td>Density[g/cc]</td><td>soundSpeed[m/s]</td><td>Acousticimpedance[Mrayl]</td><td>Thermalconductivity[W/moF]</td></tr><tr><td>PLA(Polylacticacid)</td><td>1430</td><td>2260</td><td>3.23</td><td>0.24</td></tr><tr><td>POM(Polyoxymethylene)</td><td>1425</td><td>2440</td><td>3.48</td><td>0.23</td></tr><tr><td>PEI(Polyetherimide)</td><td>1270</td><td>2467</td><td>3.13</td><td>0.06</td></tr><tr><td>PEEK(Polyetheretherketone)</td><td>1320</td><td>2586</td><td>3.41</td><td>0.26</td></tr></tbody></table> <p>Fig. 2(a)는 상용 유한요소 해석 프로그램인 ANSYS를 이용한 초음파 트랜스듀서의 유한요소 모델로서, 모델링에 사용된노드(node)와 요소(element)는 각각 30,126, 29,785개이며, 요소는 PLANE42, PLANE13 및 공기와 물과의 FSI(Fluid-StructureInterfaces) 적용을 위해 FLUID29 요소를 사용하였다. 물의 외곽은 반사조건이 없는 무한경계 조건을 부여하여 반사파 영향을 배제하였다.</p> <h2>2.2 초음파 퇴적센서 제작</h2> <p>하수 배관의 직경은 다양하게 운영되며, 오폐수 배관에 널리적용되고 있는 400 \(\mathrm{mm}\) 직경 배관에 장착 가능한 퇴적 센서를제작하였다. Fig. 3에서 보인 것과 같이 송수신 역할을 각각 하는 초음파 트랜스듀서 2개를 수평으로 나란히 배열하고, 수직으로 15 \(\mathrm{mm}\) 간격으로 총 4채널로 구성하여 퇴적물의 높이에 따라 수신되는 초음파 신호의 유무를 통해 퇴적 높이를 5단계로 검출할 수 있도록 하였다. 각 채널별 2개의 트랜스듀서 간의 거리는 트랜스듀서의 방사각도 및 배관 반대쪽에 배치한 반사판과의 거리에 맞추어 배치하였다. 초음파 트랜스듀서가 배치된 부분은 하수의 흐름방해를 최소화할 수 있도록 유선형으로 하였다.</p> <h2>2.3 특성 평가 방법</h2> <p>초음파 트랜스듀서의 임피던스 스펙트럼은 임피던스 분석기(HP4294A, HP) 로 측정하였으며, 초음파 신호는 WaveformGenerator(KEYSIGHT, 335500B)로파형을발생시키고이를 HighSpeed Bipolar Amplifier (NF, HSA4052)로 신호를 증폭시켰다.</p> <p>수신된 초음파 신호는 Oscilloscope(Tektronix, DPO3054)를 통해 측정하였다.</p>
[ "본 연구에서 하우징 소재 선정을 위해 어떤 과정을 거쳤는가?", "본 논문에서 퇴적센서 내의 송수신 초음파 경로를 알맞게 만들 수 있도록 어떤 과정을 거쳤는가?", "본 논문에서 퇴적 높이를 5단계로 검출하고자 어떤 과정을 거쳤는가?", "개발 대상 초음파 퇴적센서는 퇴적물의 유무에 따라 어떠한 과정을 보이는가?", "Table 1에서, PLA, POM, PEI, PEEK는 무엇을 기준으로 분류되었는가?", "Table 1에서, Density[g/cc]가 가장 높은 Housing Material은 무엇인가?", "Table 1에서, soundSpeed[m/s]의 값이 2440에 해당하는 Housing Material은 무엇인가?", "Table 1에서, Acousticimpedance[Mrayl]의 값이 두 번째로 큰 Housing Material은 무엇인가?", "Table 1에서 Thermalconductivity[W/moF]의 값이 가장 작은 값은 무엇인가?" ]
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원전 계측제어 시스템 보안성환경을 위한 진단기능 평가
<p>특허, 안전필수 기능을 수헹하는 제어용 소프트웨어의 무결성을 확보하는 등 다양한 진단기능이 설계되고 있다. 이러한 진단기능은 소프트웨어의 부주의한 변경을 탐지하고 대응할 수 있도록 설계되는 등 계측제어 시스템의 보안성환경의 구축을 위한 중요 속성으로 인식되고 있다.</p><p>원전에서의 사이버보안과 보안성환경에 대한 개념 비교는 아래 표와 같다.</p><table border><caption>표 1. 사이버 보안과 보안성환경의 비교</caption><tbody><tr><td></td><td>사이버보안</td><td>보안성환경</td></tr><tr><td>개념</td><td><p>사보타주 및 핵물질 불법 이전은 위한 사이버 공격은 예방 · 탐지 · 대응</p><p>사이버 공격 영향 최소화</p></td><td><p>불필요하거나 문시화되지 않은 기능이 포함되지 않고,</p><p>부주의한 접근으로 인해 제어 시스템의 운영성 저해를 방지</td></tr><tr><td>취약성 예시</td><td><p>악성코드에 의한 컴퓨터 손상</p><p>의도적인 데이터 폭주</p><p>전송 데이터의 변조 등</p></td><td><p>포함되지 않아야 할 코드로 인해 제어기의 고장 발생</p><p>오류데이터로 인한 기능상실</p><p>부주의한 변경 등</p></td></tr><tr><td>방법</td><td><p>사이버보안 체계의 수립</p><p>기술적, 운영적, 관리적 사이버보안 통제</p></td><td><p>생명주기 단계별 평가 및 검증</p><p>보안성 환경 설계 특성 적용</p><p>의도되지 않은 코드 비 포함</p></td></tr><tr><td>통제 예시</td><td><p>제어기의 바이러스 탐지 \( \mathrm{S} / \mathrm{W} \)</p><p>주기적 보안 패치</p><p>이동형 저장장치의 통제</p><p>사이보보안 조직 구성</p><p>인적 보안 등</p></td><td><p>\( \mathrm{S} / \mathrm{W} \) 확인 및 검증</p><p>문서화되지 않은 코드를 제거</p><p>제어용 \( \mathrm{S} / \mathrm{W} \) 에 대한 진단기 능 설계</p></td></tr></tbody></table><h2>2. 보안성환경을 위한 진단기능 특성</h2><p>원전 계측제어 시스템의 하드웨어는 높은 신뢰성을 갖는 부품의 사용, 소프트웨어의 품질 및 신뢰도 확보, 그리고 결정론적 처리 등 성능요구사항을 층족해야 한다. 또한, 계측제어 시스템의 고장 및 오작동을 사전에 감지하여, 원전의 안전성에 지장을 초래할 가능성을 제거하기 위한 진단기능이 구현되어야 한다. 이를 위해 계측제어 시스템의 고장 유형이 설계에 고려되어야 한다.</p><p>그림 \(2\)는 원전의 계측제어 시스템에 적용되는 \( \mathrm{PLC} \) 의 \( \mathrm{CPU} \) 모듈에 대한 진단기능을 개략적으로 나타낸 것이다.</p><p>이리한 진단기능은 프로세서의 정지, 운영체제 및 응용 프로그램의 오류, 매모리 오류, 통신 입·출력 오류, 형상 오류, 스캔타임 초과 등 다양한 고장상태의 감지를 포함한다. 특히, 제어기의 운영체제 소프트웨어와 응용 프로그램에 비정상적인 변경이 발생할 경우, 이를 탐지하기 위한 설계를 위해 순환잉여김사(CRC, Cyclic Redundancy Checksum) 방식포 적용된다<caption>\( { }^{[9-10]} \)</caption>.</p>
[ "표 1.에서 보안성환경이 가지는 취약점으로는 무엇이 있지?", "표 1. 사이버 보안과 보안성환경의 비교 중 사이버보안의 방법은 어떻게 보여지고 있지?", "표 1.에서 \\( \\mathrm{S} / \\mathrm{W} \\) 확인 및 검증, 문서화되지 않은 코드를 제거, 제어용 \\( \\mathrm{S} / \\mathrm{W} \\) 에 대한 진단기 능 설계 등의 통제 예시를 보여주고 있는 것은 무엇이지?", "표 1. 사이버 보안과 보안성환경의 비교에서 악성코드에 의한 컴퓨터 손상 의도적인 데이터 폭주 전송 데이터의 변조 등의 취약성을 가진 것은 무엇이지?", "표 1. 사이버 보안과 보안성환경의 비교에서 보안성환경의 방법은 어떻게 나타나있어?" ]
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원전 계측제어 시스템 보안성환경을 위한 진단기능 평가
<h2>2. \( \mathrm{CRC} \) 진단기능에 대한 모의실험</h2><p>본 논문에서는 원전 계측제어 시스템의 제어용 소표트웨어가 부주의한 변경 등으로 영향을 받지 않도록 설계된 CRC 진단기능이 보안성환경을 구축하는 데 효과적인 설계방식인지를 평가하기 위해, 그림 \(3\)과 같은 모의실험 환경을 설정하였다.</p><p>본 논문에서는 모의실험을 위해, 대상 시스템의 운영 체제 메모리영역 안에서 로드된 프로그램을 코드화하고, 이를 일정 블록단위로 CRC 연산을 수헹하여 그 결과를 타 시스템에서 감시하도록 설정하였다. 프로그램 정보 코드는 8bit 단위로 구성하였으며, 특정 메모리 공간은 원치 않는 또는 부주의한 프로그램 변경이 발생할 수 있도록 할당하였다. 계측제어 시스템에 로드된 소프트웨어는 고정적으로 운영이 되므로, 만일 소프트웨어에 부주의한 변경이나 악영향이 발생하지 않는다면 소프트웨어 코드정보는 항상 일정한 CRC 값을 출력하게 된다. 만일 부주의한 변경이 발생하여 특정 메모리 공간이 변경되었다면, 지속적으로 동일한 \( \mathrm{CRC} \) 값이 아닌 다른 결과값이 나타나게 될 것이다.</p><table border><caption>표 3. 에러 패턴</caption><tbody><tr><td>오류패턴</td><td>시간</td><td>P1</td><td>P2</td><td>P3</td><td>P4</td><td>P5</td><td>P6</td><td>P7</td><td>P8</td></tr><tr><td>EP1</td><td>10분</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>EP2</td><td>20분</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>EP3</td><td>30분</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>EP4</td><td>40분</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>EP5</td><td>50분</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>EP6</td><td>60분</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>EP7</td><td>70분</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>EP8</td><td>80분</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><td>EP9</td><td>90분</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>EP10</td><td>100분</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>EP11</td><td>110분</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>EP12</td><td>120분</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>EP13</td><td>130분</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>EP14</td><td>140분</td><td>1</td><td>0</td><td>o</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>EP15</td><td>150분</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr></tbody></table><table border><caption>표 4. 표\(3\)을 적용한 에러 코드</caption><tbody><tr><td rowspan=2></td><td rowspan=2 colspan=4>CRC 코드 (CRC-16)</td><td colspan=8>에러 체크 코드(0: 정상, 1: 에러 발생)</td></tr><tr><td>P1</td><td>P2</td><td>P3</td><td>P4</td><td>P5</td><td>P6</td><td>P7</td><td>P8</td></tr><tr><td>정상값</td><td>0</td><td>C</td><td>C</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>EP1</td><td>9</td><td>D</td><td>4</td><td>9</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>EP2</td><td>4</td><td>4</td><td>0</td><td>5</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>EP3</td><td>2</td><td>8</td><td>A</td><td>3</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>EP4</td><td>1</td><td>E</td><td>F</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>EP5</td><td>8</td><td>D</td><td>C</td><td>9</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>EP6</td><td>4</td><td>C</td><td>4</td><td>5</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>EP7</td><td>2</td><td>C</td><td>8</td><td>3</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><td>EP8</td><td>1</td><td>C</td><td>E</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>EP9</td><td>0</td><td>4</td><td>8</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>EP10</td><td>6</td><td>C</td><td>0</td><td>7</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><td>EP11</td><td>7</td><td>4</td><td>6</td><td>6</td><td>0</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>EP12</td><td>F</td><td>F</td><td>3</td><td>E</td><td>0</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><td>EP13</td><td>1</td><td>2</td><td>8</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><td>EP14</td><td>1</td><td>0</td><td>8</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>EP15</td><td>1</td><td>2</td><td>3</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr></tbody></table>
[ "EP6보다 크고 EP8보다 작은 항목의 시간은 얼마야?", "시간이 150분인 항목이 뭐야?", "EP3의 P7값은 어떤 값을 가져?", "EP14 P8값은 얼마야?", "EP 14의 CRC 코드 중 가장 큰 값이 뭐야?", "CRC 코드 값이 2,C,8,C인 항목이 뭐야?", "EP15의 CRC코드 중 가장 큰 값이 뭐야?", "EP11의 P2값은 뭐야?", "시간이 30분 이상 50분 이하인 항목의 P8값은 얼마야?", "EP13의 P6값은 뭐야?", "EP2의 P1값은 어떻게 돼?" ]
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원전 계측제어 시스템 보안성환경을 위한 진단기능 평가
<h1>Ⅲ. 무결성 진단 및 모의실험</h1><h2>1. 제어용 소프트예어의 무결성 진단</h2><p>원전의 계측제어 시스템은 운전 중 부주의한 제어용 소프트웨어의 변경으로 인해 동 계통의 신뢰성 있는 운영이 영향을 받지 않도록 보안성환경이 구축되어야 한다. 이를 위해, 동 계통은 실시간 운전 중에도 다양한 방식을 통해 제어용 소프트웨어가 무결성을 유지하고 있는지 확인한다. 이리한 방식에는 동일한 기능을 수헹 하는 다중 제어채널간의 주기적인 운전상태 비교 등 관리적인 사항, 그리고 실시간 소프트웨어 무결성 진단기능 등 기술적인 사항을 포함한다.</p><p>통상 \( \mathrm{CRC} \) 진단기능은 네트워크 전송시 미리 계산된 다항식의 결과값을 원 데이터와 합께 전송하고, 수신단에서는 이를 역변환하여 원 데이터가 정상적으로 도달하는지를 진단하는 기능으로 통상 활용되어 왔다. 이와 같이, 통상적으로 네트워크의 송수신 데이터에 대한 진단기능에 적용되는 CRC 방식은 오프라인 형태의 시스템 내부에서 발생하는 소프트웨어의 부주의한 변경을 탐지하는 데에도 활용될 수 있다<caption>\( { }^{[11]} \)</caption>.</p><p>표 \(2\)에 일반적으로 사용하는 CRC방식들을 나타내었다.</p><table border><caption>표 2. CRC 다항식과 비트크기</caption><tbody><tr><td>\( \mathrm{CRC} \) 방식</td><td>다항식 형태</td><td>비트 크기</td></tr><tr><td>CRC-\(4\)</td><td>\( x^{4}+x^{3}+x^{2}+x+1 \)</td><td>4</td></tr><tr><td>CRC \( -8 \)</td><td>\( x^{8}+x^{7}+x^{6}+x^{4}+x^{2}+1 \)</td><td>8</td></tr><tr><td>CRC \( -16 \)</td><td>\( x^{16}+x^{15}+x^{2}+1 \)</td><td>16</td></tr><tr><td>역 CRC \( -16 \)</td><td>\( x^{16}+x^{14}+x+1 \)</td><td>16</td></tr><tr><td>CRC \( -24 \)</td><td>\( x^{24}+x^{23}+x^{14}+x^{12}+x^{8}+1 \)</td><td>24</td></tr></tbody></table><p>원전 계측제어 시스템은 통상적으로 네트워크의 송수신 데이터에 대한 진단기능에 적용되는 \( \mathrm{CRC} \) 진단 방식과 유사한 방식으로 제어용 소프트웨어의 무결성을 진단하도록 설계되어 있다.</p><p>원전 계측제어 시스템은 firmware와 RAM의 모든 stack domain, 그리고 사용자 flash PROM에 대해 CRC 점검을 수행한다. 이는 앞서 기술한 \( \mathrm{CRC} \) 의 연산 방식과 유사하며, 운영체제 및 응용 프로그램은 기본 \( 4 k \) bytes단위의 블록마다 CRC를 계산하도록 설계된다. 계측제어 시스템이 초기화되는 경우, 프로그램을 Flash \( \mathrm{ROM} \) 에서 RAM으로 복사되며, CRC도 동시에 복사되어 RAM 영역의 firmware data area에 고정값으로 저장된다. 원전 계측제어 시스템의 정상운전 중 RAM에 저장된 프로그램은 주기적으로 \( \mathrm{CRC} \) 계산을 수행하고, Firmware Data Area에 저장된 CRC와 비교한다. 만일 \( \mathrm{RAM} \) 에 저장된 설정치 등이 운전 중 부주의하게 변경되거나, 연결된 계통의 영향으로 인해 매모리 영역이 변경된다면, 주기적으로 계산되는 CRC값은 고정값으로 저장된 CRC값과 일치하지 않게 되며, 이를 감지하게 되면 응용 프로그램은 단일 프로세서의 기능을 정지시키고 운전원에게 경보를 제공하도록 설계되어 있다. 원전 계측제어 시스템의 제어용 소프트웨어 무결성 진단을 위한 CRC는 \(16\) bit 연산을 수행하며, 만일 탐지율을 높이기 위해 보다 강화된 CRC 연산을 수행할 경우, 전체 계통의 응답시간 등이 영향을 비칠 수 있다. 이리한 \( \mathrm{CRC} \) 진단기능은 운영체제 및 응용 프로그램의 부주의한 변경을 탐지할 수 있는 설계 기법으로 활용되고 있다.</p>
[ "원전의 계측 제어용 소프트웨어의 무결성을 어떤 방식으로 확인하나요?", "CRC-\\(4\\) 방식의 다항식 형태는 어떻게 되나요?", "\\( x^{8}+x^{7}+x^{6}+x^{4}+x^{2}+1 \\) 형태의 다항식으로 표현되는 CRC 방식은 무엇인가요?", "4비트를 사용하는 CRC 방식은 무엇인가요?", "다항식의 항이 4개인 CRC 방식의 비트 크기는 얼마인가요?", "CRC \\( -16 \\)의 다항식 형태는 무엇인가요?", "CRC \\( -16 \\)과 역 CRC \\( -16 \\) 중 \\( x \\)의 차수의 합이 더 큰 것은 무엇인가요?", "역 CRC \\( -16 \\) 방식의 비트 크기는 얼마인가요?", "비트 크기가 가장 큰 CRC 방식은 무엇인가요?", "CRC \\( -24 \\)의 다항식은 어떤 형태로 구성되나요?", "운영체제 및 응용 프로그램은 어떤 방식으로 무결성을 진단하도록 설계되나요?", "계측제어 시스템이 초기화되는 경우 어떤 일이 일어나나요?", "원전 계측제어 시스템에 변경 사항이 발생할 경우 어떠한 절차를 통해 경고하나요?", "CRC \\( -8 \\) 방식의 비트 크기는 얼마인가요?" ]
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부 최적 이진누적 적용 레이더의 표적 측정오차 감소 기법
<h1>Ⅳ. \( 1 / 2 \) 이진누적과 \( 2 / 2 \) 이진누적</h1><p>Ⅲ 장에서 언급한 바와 같이 펄스 수 \( n \)인 경우 \( m \)의 최적값은 \(2\)이다. 레이더에서는 일반적으로 요구 SNR에서 탐지확률을 극대화하고 거리/속도 모호성을 해결하기 위해 이진 누적기법을 많이 사용하며 여러 개의 펄스로 구성되어 위상정합 누적을 하는 버스트 단계, 여러 개의 버스트로 구성되어 비위상정합 누적으로 이진 누적을 하는 드웰 단계로 구분하여 요구 SNR 및 최소탐지신호를 정의한다.</p><p>표 \(1\)과 같이 레이더 표적 탐지관점에서 요구되는 탐지확률 및 오경보율을 \( 0.8 \) 및 \( 10^{-6} \) 이라고 할 때 드웰(dwell) 단에서 요구되는 SNR은 \( 17.85 dB \) (Swerling I 표적 기준)이며, 버스트(burst) 단에서는 \( 1 / 2 \) 이진 누적일 경우 요구 탐지확률 및 오경보율은 \( 0.56 \) 및 \( 5 \times 10^{-7} \)가 되고 이 때 요구 SNR은 \( 13.8 d B \) (그림 \(2\))로, \( 2 / 2 \) 이진 누적일 경우 요구 SNR인 \( 18.1 \mathrm{~dB} \)보다 약 \( 4.3 \mathrm{~dB} \) 적게 요구되어 레이더 설계시 보다 최적화가 가능하므로, 대상 레이더에서는 \( 1 / 2 \) 이진 누적을 하여 표적 탐지/추적에 적용하였다. 또한, 탐지확률 관점에서 드웰(dwell) 단계에서 탐지확률 \( 0.8 \)을 유지하기 위해서 버스트(burst) 단계에서는 \( 1 / 2 \) 이진누적의 경우 \( 0.56 \)의 탐지 확률, \( 2 / 2 \) 이진누적의 경우 \( 0.9 \)의 탐지확률이 요구되어 대상 레이더에서는 탐지확률이 적게 요구되는 \( 1 / 2 \) 이진 누적기법을 적용하였다. 그러나 표적 추적시 2 버스트(burst)중 2번 표적이 탐지되는 경우는 추적성능이 잘 유지되나, 2 버스트(burst)중 1 번 표적이 탐지되는 경우는 각도 측정 오차가 커져 추적성능이 저하되게 된다. 이 논문에서는 이렇게 2 버스트(burst)중 1 번 표적이 탐지되는 \( 1 / 2 \) 이진 누적 레이더에서, 측정된 표적 플롯을 선형화하여 각도 변화량을 감소시키므로써 표적 측정오차를 개선하였다.</p>
[ "표적 측정오차를 개선하는 방법은?", "표적 추적시의 문제점은 무엇인가?" ]
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부 최적 이진누적 적용 레이더의 표적 측정오차 감소 기법
<h2>3. 레이더 적용 사례 및 결과</h2> <p>그림 \(6\)은 2 버스트 이진누적기법을 사용하는 탐색레이더에서 탐지된 실표적 시험 데이터를 기반으로 본 논문에서 제안된 알고리즘에 의해 수행된 표적측정오차를 나타낸다. 실선은 추적레이더에 의해 획득된 실표적 추적데이터이고, 이 표적에 대한 탐색레이더의 플롯 정보는 그림 \(6\)의 범례와 같이 나타나며, 이 플롯들중 사각형 모양은 1 버스트에만 탐지된 단일 플롯 이다.</p> <p>그림 \(6\)의 시뮬레이션 결과는 정상적인 IMM 출력과 단일 플롯에 대해 가중치를 적용한 IMM 출력을 동시에 나타내고 있다. 그림 \(6\)에서 보이듯이 단일 플롯에 대한 추적 결과 부분을 살펴보면, 선형의 표적 궤적에 대하여 정상적인 IMM 출력은 방위각 오차가 큰 궤적을 나타내고 있고, 가중치를 적용한 IMM 출력은 좀 더 선형에 더 가까움을 알 수 있다. 물론 다중 플롯에 대한 두 알고리즘의 추정치 결과는 거의 비슷한 결과를 가져옴을 알 수 있다. 또한 소형 표적은 한 버스트에서만 탐지될 확률이 높으므로 단일 플롯의 개수가 많아질 것으로 예상이 되며, 소형 표적일 수록 표적측정오차는 더 심해질 것으로 판단이 된다.</p> <p>그림 \(7\)은 실제 레이더에서 탐지된 플롯에 대하여 정상적인 IMM 처리와 단일 플롯에 대해 가중치를 적용한 IMM 처리를 통해 얻은 추적 데이터의 스캔(안테나 1 회전)간 방위각 변화량을 나타낸다. 방위각 변화가 심하면 궤적이 방위각 오차가 큰 지그재그의 모양을 가지게 되는데, 그림 \(7\)과 같이 제안된 알고리즘을 적용하면 방위각 변화 차이가 감소함을 알 수 있다.</p> <p>그림 \(7\)의 전체 스캔에 대한 스캔간 평균 방위각 변화량은 표 \(2\)와 같다. 플롯의 방위각 변화량을 \( 100 \% \)로 할 때, 정상 IMM을 적용한 경우는 방위각 변화량이 \( 61 \% \)로 \( 39 \% \) 감소하였고, 가중치 IMM을 적용한 경우는 방위각 변화량이 \( 53 \% \)로 \( 47 \% \) 감소하였다. 전체 스캔 중 단일 플롯이 적은 상황에서도 평균 변화랑은 약 \( 8 \% \) 정도 감소하여 표적 측정오차가 개선됨을 알 수 있다.</p> <table border><caption>표 \(2\). 정상 IMM과 가중치 IMM을 적용한 경우의 방위각 변화량</caption> <tbody><tr><td></td><td>Plot</td><td>정상 IMM</td><td>가중치 IMM</td></tr><tr><td>평균 변화량</td><td>\( 0.3691^{\circ} \) \((100\%)\)</td><td>\( 0.2261^{\circ} \) \((61.2\%)\)</td><td>\( 0.1969^{\circ} \) \((53.3\%)\)</td></tr></tbody></table> <p>그림 \(8\)은 실제 추적 오차 결과를 나타낸다. 그림 \(8\)에서와 같이 일부 구간에서는 제안된 알고리즘(가중치 IMM)이 추적 오차를 감소시키지만, 일부 구간에서는 추적 오차가 증가됨을 알 수 있다. 이렇게 추적오차가 증가되는 경우는 단일 플롯이 실제 표적과 근접한 위치에 형성되는 경우에 해당이 되며, 실제 표적과 다소 벗어난 경우는 제안된 알고리즘의 추적 성능이 효과적임을 알 수 있다.</p> <p>결론적으로 본 논문에서 제안한 알고리즘은 단일 플롯에 대한 방위각 정보를 재계산하는 부분을 추가함으로써 등속운동을 하는 표적에 대해 추적 성능의 감소 없이 방위각 변화량이 큰 지그재그의 트랙(track) 궤적을 선형화하여 표적 측정오차를 감소시키는 효과를 가져옴을 알 수 있다.</p> <p>추후 연구과제로서는 각 가중치에 따른 추적 성능 및 선형화 기여도에 대한 심층 분석이 요구되며, 또한 단일 플롯이 많이 발생하는 소형 표적에 대한 궤적에 대하여 제안된 알고리즘의 성능을 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다.</p>
[ "본 논문에서 표적측정오차를 나타내기 위해 사용한 시험 데이터는 어떤 방법으로 탐지됐지?", "표 \\(2\\). 정상 IMM과 가중치 IMM을 적용한 경우의 방위각 변화량 중 \\( 0.2261^{\\circ} \\) \\((61.2\\%)\\)라는 평균 변화량을 나타내는 것은 어떤 IMM 처리를 했을 때지?", "본 연구에서는 어떤 방법을 통해 방위각 변화 차이가 감소된 것을 알 수 있었지?", "표 \\(2\\).에서 가중치 IMM를 적용한 경우의 방위각의 평균 변화량은 얼마야?", "가중치 IMM를 적용한 경우의 방위각의 평균 변화량은 표 \\(2\\).에서 얼마야?", "표 \\(2\\). 정상 IMM과 가중치 IMM을 적용한 경우의 방위각 변화량에서 Plot의 평균 변화량은 얼마지?" ]
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이동 콘텐트 중심 네트워킹 구조에서의 하이브리드 계층적 이동성 관리 방안
<h1>Ⅳ. 성능 분석</h1><p>본 절에서는 제안하는 터너링 기반 계층적 이동성 관리 방안 (TuHCCN)과 기존 HCCN 방안을 비교 분석 결과를 제시한다. 먼저, 무선 채널 특성은 \( 11 \mathrm{Mbps} \) 의 대역폭을 제공하는 무선랜 규격을 따른다고 가정한다. 무선 전송 범위는 250 미터의 유효 거리를 가지며, 무선 콘텐츠 라우터에서 전송되는 name prefix advertisement 메시지의 주기는 \( 100 \mathrm{ms} \) 로 가정하였다. 한편, CCN 의 네트워크 캐싱에 의한 전송 지연 및 전송 경로 감소 효과를 포함시키기 위해 시뮬 레이션 초기에 해당 콘텐츠에 대해 랜덤하게 임의의 두 노드간에 콘텐츠 교환이 사전에 이루어지도록 구성한다.</p><p>그림 6 에서는 네트워크 확장성을 검증하기 위해 제안하는 TuHCCN 방안과 기존 TBR, HCCN 방안과의 성능 비교 결과를 보인다. 그림 6 에서 보이는 바와 같이, 플랫 구조를 갖는 기존 TBR 방안은 네트워크 규모가 커짐에 따라 증가된 전송 경로 길이를 갖게 되며 그에 따라 제어 메시지 수가 증가됨을 확인할 수 있다. 이는 이동이 발생할 때마다 발생하는 빈번한 위치 업데이트 메시지와 핸드오프 과정에서 손실된 interest 패킷의 재전송에 의한 것이다. 한편, HCCN 은 위치 업데이트 메시지 교환이 도메인 네트워크내로 제한되어 TBR 대비 감소된 결과를 보이나, 핸드오프 과정에서 발생하는 interest 패킷의 손실로 재전송에 따른 오버헤드가 발생한다. 반면, 제안하는 TuHCCN 방안은 기존 HCCN 방안이 갖는 장점(즉, 위치 업데이트 메시지 교환이 도메인 네트워크로 제한)을 가지면서, 사전에 핸드오프 예상 지역으로의 터널링 경로 구성을 진행함에 따라 핸드오프시 발생하는 제어 메시지 손실을 최소화할 수 있다.</p>
[ "무선랜 규격은 얼마의 대역폭을 제공한다고 가정할까?", "비교 분석에 앞서 어떤 것에 대한 대역폭을 가정할까?", "무선 전송 범위의 유효 거리는 얼마일까?", "name prefix advertisement 메시지의 주기는 얼마로 가정할까?", "시뮬레이션 초기에 해당 콘텐츠에 대해 임의의 두 노드 간에 콘텐츠 교환이 사전에 이루어지도록 구성하는 이유는 무엇인가?", "전송 지연 및 전송 경로 감소 효과가 발생하는 이유는 무엇일까?", "CCN의 네트워크 캐에 의한 전송 지연 및 전송 경로 감소 효과를 포함시키기 위해 어떤 방법을 사용할까?", "CCN의 네트워크 캐싱이 유발하는 문제는 무엇일까?", "무작위한 임의의 두 노드 사이에 어떤 교환이 이루어질까?", "임의의 두 노드 간 콘텐츠 교환은 언제 이루어질까?", "네트워크 확장성 검증을 위해 무엇을 제시할까?", "플랫 구조를 갖는 방안은 무엇일까?", "기존 TBR 방안에서 네트워크 규모가 커지면 전송 경로 길이는 어떻게 될까?", "TBR 방안에서 전송 경로 길이와 제어 메시지 수가 증가되는 것은 어떤 경우일까?", "TBR 방안에서 네트워크 규모가 커짐에 따라 전송 경로 길이와 제어 메시지 수가 증가하는 이유는 무엇일까?", "위치 업데이트는 언제 일어날까?", "핸드오프 과정에서 손실되는 것은 무엇인가?", "interest 패킷은 언제 손실될까?", "HCCN의 위치 업데이트 메시지 교환은 어디에서만 일어날까?", "기존 방안 가운데 위치 업데이트 메시지 교환 수가 적은 것은 무엇일까?", "논문에서 제안하는 방안은 무엇일까?", "name prefix advertisement 메시지는 어디에서 전송될까?", "interest 패킷의 재전송으로 인해 무엇이 발생할까?", "TuHCCN 방안과 기존 HCCN 방안의 공통적인 장점은 무엇일까?", "TuHCCN 방안은 제어 메시지 손실을 어떻게 최소화할까?", "TuHCCN 방은 핸드오프 예상 지역으로의 터널링 경로 구성을 언제 진행할까?", "기존에는 터너링 기반 계측적 이동성 관리 방안이 주로 사용되었을까?", "TuHCCN은 제어 메시지 손실을 최대화할까?" ]
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이동 콘텐트 중심 네트워킹 구조에서의 하이브리드 계층적 이동성 관리 방안
<h1>Ⅲ. 하이브리드 계층적 이동성 방안</h1><h2>1. 계층적 도메인 구성</h2><p>제안하는 하이브리드 이동성 지원 방안은 계층적 도메인 구조를 기반으로 하며, 로컬 도메인 네트워크를 서브 도메인 단위로 분할하여 구성한다. 그림 2에서의 도메인 라우터(DCR, domain content router)는 게이트웨이 라우터(GCR, gateway content router)로부터 전달된 interest 패킷을 이동 소스가 위치하고 있는 로컬 액세스 영역으로 전달한다. 이를 위해 이동 소스로부터 전달된 위치 업데이트 메시지를 기반으로 로컬 홈 도메인 라우터 역할을 수행하게 된다. 또한, 현재 위치한 도메인 네트워크내에서의 이동을 관리하기 위해 게이트웨이 도메인-서브 도메인-액세스 도메인 순서로 터널링을 통해 네임 라우팅 구조의 변화없이 이동성 지원이 가능하게 된다. 즉, 액세스 도메인간의 이동에서는 서브도메인 라우터와 액세스 라우터간에서 터널링을 수행하며, 서브 도메인간 이동에 대해서는 게이트웨이 라우터와 서브 도메인 라우터간의 터널링을 통해 사용자 이동이 관리된다.</p><h2>2. 연속성 서비스 지원을 위한 위치 정보 업데이트</h2><p>액세스 네트워크간 이동의 경우, 이동 소스 노드는 ACR 에서 주기적으로 전달되는 네이밍 광고 (name prefix advertisement) 메시지에 포함되어 있는 프리픽스 정보와 자신의 프리픽스 정보를 비교하여 이동 유무를 감지할 수 있다. 두 네이밍 프리픽스 정보가 다르다면, 이동이 발생했다는 것을 의미한다. 이동 소스 노드는 서비스 단절을 최소화하기 위해 현재 무선 액세스 네트워크의 신호 강도가 일정 수준 이하로 내려가게 되면 주변 신호 모니터링을 통해 핸드오프 예상되는 액세스 네트워크의 정보를 수신한다. 이후 핸드오프가 실제로 발생하기 전 소스 노드는 핸드오프가 예상되는 candidate ACR 에게 임시 네이밍 프리픽스 요청 메시지 (name prefix request, NPR)를 전송하여 해당 ACR 네트워크에서 사용할 임시 네이밍 프리픽스를 할당받는다. NPR 정보 수신을 통해 현재 이동 소스 노드를 서비스하고 있는 ACR 은 임시적인 터널링 경로를 구성할 수 있게 된다. 터널링 프리픽스의 구성은 그림 3 에서 보여진다. 이를 통해 이동이 발생할 때마다 현재의 네트워크에서 새로운 네트워크로의 임시 터널링 경로 구성이 가능하게 된다.</p><p>새로운 액세스 네트워크로 이동 후에는, 이동 소스 노드는 위치 정보 업데이트를 위해 자신의 서브 도메인 라우터에게 Location update 메시지를 전달하게 된다. 이후 수신되는 이동 소스 노드로의 interest 패킷은 새로운 액세스 네트워크로의 전달을 위해 터널링 프리픽스가 추가되어 전달되게 된다. 그림 4와 5는 도메인내와 도메인간 이동 발생시의 처리 동작을 각각 나타낸다.</p>
[ "어떤것의 이동성 지원 방안은 계층적 도메인 구조를 기반으로 하니?", "제안하는 하이브리드 이동성 지원방안은 로컬 도메인 네트워크를 어떤 단위로 분할하여 구성하니?", "도메인 라우터는 어떤것으로 부터 전달된 interest 패킷을 이동 소스가 위치하고 있는 로컬 엑세스 영역으로 전달하니?", "이동 소스로 부터 전달된 위치 업데이트 메시지를 기반으로 어떤 역할을 수행하게 되니?", "액세스 도메인간의 이동에서는 어떤것과 액세스 라우터 간에 터널링을 수행하니?", "도메인 네티워크 내에서의 이동을 관리하기 위해 게이트웨이 도메인-엑세스도메인-서브 도메인 순서로 터널링을 통해 이동성 지원이 가능하니?", "두 네이밍의 어떤것의 정보가 다르다면 이동이 발생했다는 것을 의미하니?", "두 네이밍 프리픽스 정보가 같다면, 이동이 발생하지 않았다는 것을 의미하니?", "핸드오프가 발생하기 전 소스 노드는 핸드오프가 예상되는 어떤것에게 임시 네이밍 프리픽스 요청 메세지를 전송하니?", "핸드오프가 실제로 발생하기 전에 노스노드는 어떻게 임시 네이밍 프리픽스를 할당 받니?", "임시적인 터널링 경로를 구성할수 있는 것은 무엇이니?", "어떤것을 통해 ACR은 임시적인 터널링 경로를 구성할 수 있게 되니?", "이동소스 노드는 위치정보 업데이트를 위해 자신의 서브 도메인 라우터에게 어떤 메시지를 전달하니?", "새로운 액세스 네트워크로의 전달을 위해 터널링 프리픽스가 추가되어 전달되는 패킷은 무엇이니?" ]
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이동 콘텐트 중심 네트워킹 구조에서의 하이브리드 계층적 이동성 관리 방안
<h1>Ⅴ. 결론</h1><p>본 논문에서 제안하는 터널링 기반 계층적 이동성 관리 방안이 갖는 특징은 다음과 같다. 먼저, 기존 네임 기반 라우팅 구조를 변경시킬 필요가 없다. 즉, 터널링 프리픽스의 추가로 별도의 라우팅 정보를 구축할 필요없이 이동성 지원이 가능하다. 두 번째로, 소스 노드의 이동시 발생하는 제어 메시지 손실을 터널링과 계층구조를 이용하여 최소화하며 이를 통해 네트워크 확장성을 제공한다.</p>
[ "기존 네임 기반 라우팅 구조를 변경하지 않아도 되는 특징을 가지는 이동관리 방안은 무엇이지?", "터널링 기반 계층적 이동성 관리 방안에서 네트워크 확장성을 제공하기 위해서 터널링과 계층구조를 사용해서 최소로 하고자 하는 것은 무엇이지?", "제어 메시지 손실은 소스 노드 이동시에 생기지만 이를 최소화 하면서 네트워크 확장성을 제공할 수 있지?", "터널링 기반 계층적 이동성 관리 방안은 기존 네임 기반 라우팅 구조를 변경하여 사용해야하는가?", "소스 노드의 이동시 발생하는 제어메세지의 손실은 무엇을 이용하여 최소화 하니?", "터널링 기반 계층적 이동성 관리 방안의 특징으로 이것을 구축할 필요 없이 터널링 프리픽스의 추가로 이동성 지원이 가능할 때 이것은 무엇이지?", "터널링 기반 계층적 이동성 관리 방안에서 기존 네임 기반 라우팅 구조를 변경하지 않고도 이동성 지원이 가능한 이유는 무엇이지?", "터널링 기반 계층적 이동성 관리 방안의 두번째 특징으로 제어 메시지 손실을 최소화해서 무엇을 제공하지?" ]
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이동 콘텐트 중심 네트워킹 구조에서의 하이브리드 계층적 이동성 관리 방안
<h1>Ⅰ. 서론</h1><p>스마트 기기 및 그에 따른 멀티미디어 트래픽이 해마다 빠르게 증가하고 있다. 또한 개인 방송과 같은 소셜 미디어로 인해 사용자 트래픽은 해마다 빠르게 증가하고 있다. 특히, 이동 기기에서 발생하는 무선 트래픽은 국내의 경우 매년 크게 증가하여, 2020 년경에는 2010 년 대비 약 189 배의 증가가 예상된다. 그러나, 현재 인터넷 기술은 사용자 기기의 이동성, 멀티미디어 트래픽에서 요구하는 고품질 서비스, 그리고 사용자 프라이버시와 같은 정보 보안 등에서 많은 문제점을 갖고 있으며, 이러한 문제점들을 해결하기 위한 많은 새로운 인터넷 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히, 기존 IP 주소를 기반으로 콘텐츠 정보를 보유하고 있는 서버 노드와 사용자 기기 중심의 클라이언트를 연결하는 대신, 네트워크에서 직접 정보에 대한 접근 및 전달을 용이하게 하고자 하는 CCN (content centric networking)이 등장하였다.</p><p>그러나, CCN에서 아직 해결하지 못한 여러 가지 기술적 문제들이 존재하고 있다. 또한, 이동성을 갖는 스마트 기기 및 개인화 콘텐츠의 폭발적 증가는 CCN 모델에서도 사용자 및 단말의 이동성을 지원할 수 있는 솔루션이 요구되는 상황이다. 그러나, 현재 CCN 모델은 수신자 중심의 전달 체계를 갖고 있기 때문에 콘텐츠 소스의 이동에 대한 효율적인 방안이 매우 부족한 상황이다.</p><p>이러한 문제를 해결하기 위해 터널링 기반의 소스 이동성 처리 방안이 제시되었다. 터널링 기반의 이동성 처리 방안은 콘텐츠 소스 노드가 이동하더라도 interest 패킷을 전달하여 지속적인 서비스 제공이 가능하다는 장점과, 반대로 이를 위해 자신의 위치 정보를 이동할 때마다 업데이트해야 하는 과정이 요구된다. 따라서, 도메인 네트워크의 변동이 발생할 때마다 위치 정보 갱신이 요구되며, 이 과정에서 interest 패킷의 손실과 서비스 지연 증가라는 문제가 발생된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 계층적 도메인 기반의 이동성 지원 솔루션이 제안되었으나, 이 또한 핸드오프 처리 과정에서 일시적인 제어 메시지 손실 및 그에 따른 서비스 지연을 피할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 계층적 이동성 구조에 터널링 기반 솔루션을 접목하여 기존 방안들이 갖고 있는 문제점을 해결하고자 한다.</p>
[ "멀티미디어 트래픽은 해마다 어떻게 돼?", "멀티미디어 트래픽은 매년 어떻게 변해?", "스마트 기기 사용량이 늘어나면 멀티미디어 트래픽은 증가하니?", "스마트 기기 사용량이 늘어나면 멀티미디어 트래픽은 늘어나니", "CCN 모델이 콘텐츠 소스의 이동에서 불리한 이유가 뭐야?", "콘텐츠 소스의 이동에서 CCN 모델이 불리한 것은 왜일까", "이동 기기의 사용량 증가는 무선 트래픽의 증가를 야기하니?", "이동 기기의 사용량 증가는 무선 트래픽의 증가에 영향을 미치지", "국내 무선트래픽이 2010년 대비 약 189배 증가할 것으로 예상 되는 시기는 언제니?", "현재 인터넷 기술은 사용자 프라이버시가 완벽하게 보장되고 있지?", "사용자 프라이버시가 현재 인터넷 기술은 완벽하게 보호되고 있지", "현재 CCN 모델은 발신자 중심의 전달 체계를 가지고 있어?", "발신자 중심의 전달 체계를 현재 CCN 모델이 가지고 있니", "터널링 기반의 이동성 처리 방안에서, 콘텐츠 소스 노드가 이동했을 때 어떻게 지속적인 서비스를 제공할 수 있어?", "본 논문에서는 기존 네트워킹 방안들이 갖고 있는 문제점을 어떻게 해결하려고 해?", "국내 무선트래픽은 2020년 경 2010년 대비 약 몇 배 정도 증가할 것으로 예상되니?", "도메인 네트워크가 변동할 때마다 위치 정보 갱신이 요구되면 어떤 문제가 발생해?", "현재 CCN 모델의 한계를 극복하기 위해서 터널링 기반의 소스 이동성 처리 방안이 제시되었어?", "이전에 제안된 계층적 도메인 기반의 이동성 지원 솔루션은 어떤 문제점을 가지고 있어?", "어떤 문제점을 이전에 제의된 계층적 도메인 기초의 이동성 지원 솔루션이 가지고 있니" ]
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인공물ED
이동 콘텐트 중심 네트워킹 구조에서의 하이브리드 계층적 이동성 관리 방안
<h1>Ⅱ. 관련 연구</h1><p>CCN은 콘텐츠 이름 자체가 전송 경로를 결정하기 위한 식별자의 역할을 수행하는 이름 기반의 라우팅(name based routing) 정보를 구축하고 있다. 또한, interest-data 패킷 교환이라는 수신자향 전송 방식을 취하고 있다. 또한, in-network 캐싱 기능 제공을 통해 콘텐츠 소스가 아닌 네트워크 캐쉬를 제공하는 어느 노드에서도 해당 콘텐츠를 보유하고 있다면 이를 제공할 수 있게 함으로써 네트워크 부하 분산 및 전송 지연을 감소시킬 수 있다. CCN 포워딩 솔루션에서는 각 노드별로 content store(CS), Forwarding information base(FIB), 그리고 Pending interest table (PIT)라는 세 가지 기능 모듈이 요구된다. CS는 사용자간에 상호 교환되는 콘텐츠를 네트워크상에서 저장하는 캐쉬 기능을 수행하며,FIB 는 콘텐츠 이름 단위의 라우팅 정보를 의미한다. 마지막으로 PIT는 interest 패킷이 지나온 경로 정보를 저장하여 향후 수신된 data 패킷이 전달될 방향을 지시하기 위해 사용된다.</p><p>CCN 포워딩 동작은 다음과 같다. 수신된 interest 패킷이 지시하는 콘텐츠 이름과 관련된 캐싱된 콘텐츠 유무를 확인한다. 만약 CS내에 콘텐츠 데이터가 존재하지 않는다면, PIT 테이블에 그 interest 패킷의 정보(예, incoming face 정보와 콘텐츠 이름)가 기록된다. 그 후, interest 패킷을 어디로 전송할 것인지를 결정하기 위해 콘텐츠 이름을 단위로 FIB를 참조한다. 그 후 해당 데이터 패킷이 수신되면, 관련된 interest 패킷의 수신 여부를 체크하기 위해 PIT 테이블을 참조한다. 이전에 관련 interest 패킷이 수신되지 않았었다면 그 데이터 패킷을 CS에 저장한 후 폐기한다. 반대로 존재한다면, PIT 테이블을 참조하여 콘텐츠 데이터 패킷을 어디로 전송할지 결정한 뒤 (즉, PIT 테이블 내 incoming face 정보) 전달한다.</p><p>한편, TBR 방안은 끊김없는 서비스 제공을 위해 새로운 네임 도메인으로 이동시 네이밍 프리픽스를 할당받고 사용하게 된다. 또한, 새로 할당받은 네이밍 프리픽스를 자신의 원래 도메인 네트워크에 통보하여 자신에게 전달되야 하는 interest 패킷의 단절을 막을 수 있다. 따라서, 이동이 발생할 때마다 원거리에 있는 자신의 원래 도메인으로 위치 정보 업데이트 메시지를 전달해야 하며, 이는 증가된 전송 지연 및 높은 제어 메시지 오버헤드라는 문제점을 갖게 된다. 이러한 플랫 이동성 모델이 갖는 문제 해결을 위해 계층적 도메인 구성을 통한 이동성 모델이 제안되었다. 즉, 홈 도메인으로 전달되는 위치 정보 업데이트 메시지 교환을 최소화하여 이동 과정에서 발생하는 핸드오프 지연을 감소시킬 수 있다. 그러나, 클러스터 도메인 사이에서 이동시 여전히 제어 메시지 손실 및 서비스 지연이 발생하는 문제를 갖고 있다. 따라서, 본 논문에서는 계층적 환경에서 이동시 발생하는 성능 저하 문제 해결을 위한 경로 확장 기술을 결합한 하이브리드 동적 이동성 지원 방안을 제안한다.</p>
[ "PIT는 무엇이 지나온 경로를 저장해?", "CCN에서 콘텐츠 이름이 어떤 역할을 수행하고 있어?", "CCN이 구축한 것은 무엇이니?", "무엇을 CCN이 만들었어?", "콘텐츠 이름이 전송 경로 결정을 위한 식별자의 역할을 수행하는 것은 무엇이야?", "interest-data 패킷 교환은 어떤 전송 방식을 이용하고 있니?", "in-network 캐싱 기능 제공을 이용하면 무엇이 감소되니?", "in-network 캐싱 기능 제공을 활용하면 뭐가 감소돼?", "네트워크 부하 분산 및 전송 지연을 감소시킬 수 있는 기능은 뭐야?", "무엇이 네트워크 부하 분산 및 전송 지연을 감소시킬 수 있는 기능이니?", "content store, Forwarding information base, 그리고 Pending interest table의 세 가지 기능 모듈로 구성되어 있는 것을 무엇이라고 해?", "CS의 캐쉬 기능에서 사용자간에 상호 교환되는 콘텐츠를 어디에 저장해?", "CS는 어떤 기능을 수행해?", "CS내에 콘텐츠 데이터가 존재하지 않는 경우 어떻게 기록이 될까?", "이동이 발생할 때마다 발생되는 메시지를 전달하는 것은 어떤 문제점을 야기해?", "PIT에 저장된 정보는 무엇이 전달될 방향을 지시하는 데 사용해?", "이동이 발생할 때마다 자신의 원래 도메인에 무엇을 전달해?", "무엇을 이동이 발생할 때마다 자신의 원래 도메인에 전달하지?", "플랫 이동성 모델은 전송 지연 및 높은 제어 메세지 오버 헤드의 문제를 가지고 있니?", "CCN 포워딩의 첫번째 동작은 어떻게 이루어져?", "interest 패킷의 수신 여부 체크를 위하여 참조하는 것은 무엇이야?", "interest 패킷을 어디로 전송할지 결정하기 위하여 어떤 단위로 FIB를 참조하니?", "콘텐츠 이름을 단위로 하여 FIB를 참조하는 이유가 뭐야?", "플랫 이동성 모델이 보유한 문제를 해결하기 위하여 제안된 모델은 어떤 구성을 가지고 있니?", "위치 정보 업데이트 메시지를 언제 전달하는가?", "이전에 관련 interest 패킷이 수신되지 않았다면 어떤 절차를 취해야 해?", "관련 interest 패킷이 수신된 경우, PIT 테이블을 참조하여 무엇을 결정해?", "관련 interest 패킷이 수신되지 않으면 데이터 패킷을 어디에 저장한 후에 폐기하니?", "CS내에 콘텐츠 데이터가 존재하지 않을 때, 어디에 interest 패킷의 정보가 기록돼?", "하이브리드 동적 이동성 지원 방안에 결합된 기술은 뭐야?", "TBR 방안이 새로운 네임 도메인으로 이동 시 무엇을 할당받아?", "TBR 방안은 어떠한 서비스를 제공하는가?", "어떠한 서비스를 TBR 방안이 공급하지?", "하이브리드 동적 이동성 지원 방안을 제시한 목적이 뭐야?", "계층적 도메인 구성을 통한 이동성 모델의 경우, 클러스터 도메인 사이에서 이동할 시 발생되는 문제는 뭐야?", "계층적 도메인 구성을 통한 이동성 모델은 위치 정보 업데이트 메시지 교환을 최대화 하여 핸드오프 지연을 감소시켜?", "새로 할당받은 네이밍 프리픽스를 어디에 통보해?", "계층적 도메인 구성을 통한 이동성 모델은 무엇을 감소시킬 수 있어?", "홈 도메인으로 전달되는 어떤 것을 최소화 시키면 핸드오프 지연을 감소시킬 수 있어?", "콘텐츠 이름 단위의 라우팅 정보를 뜻하는 것은 뭐야?" ]
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이동 콘텐트 중심 네트워킹 구조에서의 하이브리드 계층적 이동성 관리 방안
<h1>요약</h1><p>사용자들이 언제 어디서든 콘텐츠를 생성하고 공유함에 따라 CCN이라고 하는 새로운 네트워킹 구조가 등장하게 되었다. CCN은 IP 주소가 아닌 콘텐츠 이름 자체를 패킷 식별자로 사용하는 방식을 취하고 있다. 그러나, 현재 CCN 프로토콜은 콘텐츠 소스의 이동성을 지원하는데 문제를 갖고 있으며, 이로 인해 패킷 전달시 긴 전송 지연과 긴 서비스 단절 문제를 나타낸다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 계층적 이동성 관리 방안이 제시되었으나, 이 또한 interest 패킷의 손실과 긴 핸드 오프 지연이라는 문제를 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 하이브리드 형태의 이동성 관리 방안을 제시하며, 성능 분석으로 제안 방안이 감소된 제어 오버헤드의 손실율을 가짐을 확인할 수 있었다.</p>
[ "계층적 이동성 관리 방안의 문제점으로 옳지 않은 무엇인가?", "CNN이라는 새로운 네트워킹 구조가 등장한 배경이 장소와 시간에 관계없는 콘텐츠 생성과 공유 때문이라고 할 수 있을까?", "본 논문에서 제시하고자 하는 관리 방안은 무엇인가?", "하이브리드 형태의 이동성 관리 방안은 어떤 분석으로 제어 오버헤드의 손실율이 확인되었는가?", "CNN 프로토콜의 콘텐츠 소스 이동성 지원 문제를 해결하기 위해 제시된 방안은 무엇인가?", "콘텐츠 이름 자체를 패킷 식별지로 이용하는 방식을 취하는 새로운 네트워킹 구조는 무엇인가?", "계층적 이동성 관리 방안이 가지고 있는 문제는 무엇인가?", "패킷 전달시 긴 서비스 단절 문제를 가지고 있는 프로토콜은 무엇인가?" ]
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PC 클러스터 기반의 Multi-HPSO를 이용한 안전도 제약의 경제급전
<h1>4. 사례연구</h1> <p>본 논문은 IEEE 118모선 시스템을 이용하여 제안한 Multi_HPSO 알고리즘의 유용성을 입증하였다. 다음 그림 6에 나타내어진 IEEE 118모선 시스템은 14개의 발전기, 93개의 부하와 179개의 선로, 118개의 모선으로 구성되어있다. 표 2는 118 모선계통의 발전기 정보를 나타내고 있다.</p> <table border><caption>표 2 118 모선 시스템 발전기 데이타</caption> <tbody><tr><td>Gen.</td><td>Type</td><td>Pmin</td><td>Pmax</td><td>a</td><td>b</td><td>c</td></tr><tr><td>1</td><td>PV</td><td>195</td><td>290</td><td>0.005</td><td>1.89</td><td>150</td></tr><tr><td>10</td><td>Slack</td><td>235</td><td>355</td><td>0.0055</td><td>2</td><td>115</td></tr><tr><td>12</td><td>PV</td><td>140</td><td>210</td><td>0.006</td><td>3.5</td><td>40</td></tr><tr><td>25</td><td>PV</td><td>210</td><td>315</td><td>0.005</td><td>3.15</td><td>122</td></tr><tr><td>26</td><td>PV</td><td>210</td><td>315</td><td>0.005</td><td>3.05</td><td>125</td></tr><tr><td>49</td><td>PV</td><td>200</td><td>300</td><td>0.007</td><td>2.75</td><td>120</td></tr><tr><td>59</td><td>PV</td><td>195</td><td>290</td><td>0.007</td><td>3.45</td><td>70</td></tr><tr><td>61</td><td>PV</td><td>210</td><td>315</td><td>0.007</td><td>3.45</td><td>70</td></tr><tr><td>65</td><td>PV</td><td>230</td><td>345</td><td>0.005</td><td>2.45</td><td>130</td></tr><tr><td>66</td><td>PV</td><td>210</td><td>315</td><td>0.005</td><td>2.45</td><td>130</td></tr><tr><td>80</td><td>PV</td><td>265</td><td>395</td><td>0.0055</td><td>2.35</td><td>135</td></tr><tr><td>89</td><td>PV</td><td>210</td><td>315</td><td>0.0045</td><td>1.6</td><td>200</td></tr><tr><td>100</td><td>PV</td><td>230</td><td>345</td><td>0.007</td><td>3.45</td><td>70</td></tr><tr><td>103</td><td>pv</td><td>265</td><td>395</td><td>0.006</td><td>3.89</td><td>45</td></tr></tbody></table> <p>본 논문에서는 선로제약을 고려한 경제급전문제와 상정사고를 고려한 경제급전문제에 대해서 제안된 PC클러스터 기반의 Multi_HPSO 알고리즘의 유용성을 입증하기 위해서, \( \lambda \)-반복법에 의한 경제급전문제와 Conventional GA, PSO, HPSO, Multi_PSO, Multi_HPSO 기법을 이용한 안전도를 고려한 경제급전문제에 대해서 분석을 수행하였다. 안전도를 고려한 경제급전문제를 해석하기 위해 다음 표 3와 같이 Heuristic Method들에 대한 파라미터 값을 사용하였다.</p> <table border><caption>표 3 GA, PSO, HPSO, Multi_PSO, Multi_HPSO의 설정값</caption> <tbody><tr><td>Solver</td><td>GA</td><td>PSO</td><td>HPSO</td><td>Multi_PSO</td><td>Muiti_HPS0</td></tr><tr><td>Particle</td><td>30</td><td>30 & 50</td><td>30 & 50</td><td>50</td><td>50</td></tr><tr><td>Generation</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td><td>100</td></tr><tr><td>Crossover rate</td><td>0.75(75%)</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>Mutation rate</td><td>0.05(5%)</td><td>-</td><td>0.05(5%)</td><td>-</td><td>0.05(5%)</td></tr></tbody></table> <h2>A. 선로제약을 고려한 경제급전문제</h2> <p>먼저, 선로제약을 고려하지 않은 경제급전문제에 대한 \( \lambda- \)반복법의 결과와 선로제약을 고려한 경제급전문제에 대한 개체 30개를 사용한 GA, PSO, HPSO의 결과를 아래 표 4에 나타내었다.</p> <p>선로제약을 고려한 경제급전문제의 결과 값이 선로제약을 고려하지 않은 경제급전문제의 결과 값에 대해 높은 값을 나타났다. 이는 선로용량제약에 의해서 각 발전기의 출력이 조정되어 전체비용이 증가되었기 때문이다. 선로제약을 고려하지 않은 경제급전의 발전출력으로 선로조류를 해석해보면 선로용량을 초과하는 선로가 나타남을 쉽게 확인할 수 있다. 경험적 방법(Heuristic Method)인 GA, PSO, HPSO기법은 50번의 시행을 통해 얻은 결과를 정리하였다. 전통적인 유전알고리즘(GA)에 비해 PSO, HPSO가 더욱 우수한 결과를 나타냄을 확인할 수 있다. 그리고 연산시간에서도 PSO, HPSO가 우수한 결과를 나타내었다. PSO와 제안된 HPSO의 결과에서, 최소값은 PSO 알고리즘에서 얻을 수 있었지만, PSO 알고리즘의 결과는 평균값, 표준편차가 제안한 HPSO 알고리즘에 비해 높은 결과를 나타내었다. 또한 PSO 알고리즘의 파라미터 값에 대해서 전체 50 번 시행에서 \( 15 \% \)정도의 확률로 예상최적해에 도달하지 못하는 결과를 나타내었다. 선로제약을 고려한 경제급전문제에서 최적해의 탐색능력, 연산시간과 시뮬레이션의 안정성의 고려할 때, 본 논문에서 제안된 HPSO 알고리즘이 GA, PSO 알고리즘에 비해 상대적으로 우수한 결과를 나타냄을 알 수 있다.</p> <p>다음으로 선로제약을 고려한 경제급전문제에 대한 개체 50개를 사용한 PSO, HPSO, Multi_PSO, Multi_HPSO의 결과를 아래 표 5에 나타내었다. Multi Swarm에 대한 개체 분할에 따른 나머지 개체들은 마지막 군집(Swarm)에 포함시켰다.</p> <p>PSO와 HPSO 알고리즘의 개체를 30에서 50으로 증가함에 따라, 해의 탐색능력이 증대되어 조기수렴현상이 줄고 비용이 감소되었지만 상대적으로 연산시간이 증가하였다. Muti_PSO와 Multi_HPSO 알고리즘에서 전체 동일한 개체수에서 군집(Swarm)을 증가시켰을 때, 해의 다양성의 증가로 인해 비용과 연산시간의 감소하였다. 그러나 Multi_PSO는 두 군집(Swarm)일 때는 개체 30개를 사용한 수준으로 조기수렴현상이 증가하였지만, 3개 이상의 군집으로 나눠질때는 각 군집의 개체 수는 감소되었지만, 군집 수의 증가에 따른 해의 다양성의 증가로 다시 조기수렴현상이 줄어들었다. Multi_HPSO는 조기수렴현상이 발생하지 않았다. 제안된 Multi_HPSO 알고리즘이 비용(탐색능력), 연산시간, 조기수렴현상등의 모든 면에서 우수한 성능을 보여준다. 6 군집 이상의 그릅화는 적은 개체로 인한 군집의 의미가 없어지게 되고, 또한 시스템의 한계로 인해 군집간의 정보교환에 혼잡이 발생하여 연산시간이 증가하는 현상이 발생하였다.</p>
[ "본문의 표 2에서 Gen.이 103인 경우 Pmin값은 어느 정도의 값을 보일까?", "Gen.이 103인 경우 Pmin값은 표2에서 얼마가 되지", "본문의 표 2에서 Gen.이 49인 경우 Pmin값은 어느 정도야?", "Gen.이 49인 경우 Pmin값은 본문의 표 2에서 얼마지", "본문의 표 2을 보았을 때 Gen.이 59인 경우 Pmax값은 어느 정도인가?", "Gen.이 59인 경우 Pmax값은 표2에서 뭐지", "본문의 표 2 118 모선 시스템 발전기 데이타에서 Gen.이 1인 경우 Type은 무엇인가?", "본문의 표 2 118 모선 시스템 발전기 데이타에서 Gen.이 10인 경우 Type은 무엇일까?", "본문의 표 2 118 모선 시스템 발전기 데이타에서 Gen.이 26인 경우 Type은 뭐지?", "Gen.이 26인 경우 Type은 표2에서 어떤 것이지", "본문의 표 2 118 모선 시스템 발전기 데이타에서 Gen.이 25인 경우 Type은 뭐야?", "Gen.이 25인 경우 Type은 표2에서 무엇이지", "본문의 표 2 118 모선 시스템 발전기 데이타에서 Gen.이 59인 경우 Type은 무엇으로 보이는가?", "Gen.이 59인 경우 Type은 표2에 의하면 무엇이지", "본문의 표 2 118 모선 시스템 발전기 데이타에서 Gen.이 61인 경우 Type은 무엇으로 보여?", "Gen.이 61인 경우 Type은 표2의 경우, 뭐라고 나와있어", "본문의 표 2 118 모선 시스템 발전기 데이타에서 Gen.이 65인 경우 Type은 무엇으로 보일까?", "Gen.이 65인 경우 Type은 표2에 따르면 무엇이지", "본문의 표 2 118 모선 시스템 발전기 데이타에서 Gen.이 80인 경우 Type은 무엇으로 보일 수 있지?", "Gen.이 80인 경우 표2에서 Type이 뭐라고 나와있어", "본문의 표 2 118 모선 시스템 발전기 데이타에서 Gen.이 89인 경우 Type은 무엇으로 보일 수 있는가?", "Gen.이 89인 경우 Type은 표2에 따르면 무엇이지", "본문의 표 2 118 모선 시스템 발전기 데이타에서 Gen.이 100인 경우 Type은 무엇으로 보일 수 있을까?", "Gen.이 100인 경우 표2에서 Type은 무엇에 해당하지", "본문의 표 2 118 모선 시스템 발전기 데이타에서 Gen.이 103인 경우 Type은 무엇으로 보일 수 있어?", "Gen.이 103인 경우 Type은 표2에 의하면 어떤 것이 되지", "본문의 표 2에서 Gen.이 25인 경우 Pmin값은 얼마일까?", "Gen.이 25인 경우 본문의 표 2에 따르면 Pmin값이 뭐지", "본문의 표 2를 참고한 경우에 Gen.이 65일 때 b값은 어느 정도으로 표현해?", "Gen.이 65일 때 b수치가 표2에 의하면 무엇이지", "본문의 표 2에서 Gen.이 26인 경우 Pmin값은 어느 정도지?", "Gen.이 26인 경우 본문의 표 2에서 Pmin값은 얼마지", "본문의 표 2를 참고한 경우에 Gen.이 59일 때 b값은 어느 정도인가?", "Gen.이 59일 때 b수치가 얼마지", "본문의 표 2에서 Gen.이 61인 경우 Pmin값은 어느 정도일까?", "표 2에서 Gen.이 61인 경우 Pmin값이 어떻게 되지", "본문의 표 2에서 Gen.이 59인 경우 Pmin값은 어느 정도인가?", "Gen.이 59인 경우 Pmin수치는 표2에서 얼마지", "본문의 표 2에서 Gen.이 65인 경우 Pmin값은 어느 정도의 값인가?", "표 2에서 Gen.이 65인 경우 Pmin수치가 무엇이지", "본문의 표 2에서 Gen.이 80인 경우 Pmin값은 어느 정도의 값이지?", "Gen.이 80인 경우 Pmin수치가 어떻게 되지", "본문의 표 2에서 Gen.이 66인 경우 Pmin값은 어느 정도의 값일까?", "Gen.이 66인 경우 Pmin수치가 뭐지", "본문의 표 2을 보았을 때 Gen.이 10인 경우 Pmax값은 얼마지?", "Gen.이 10인 경우 Pmax수치가 표2에서 무엇일까", "본문의 표 2을 보았을 때 Gen.이 1인 경우 Pmax값은 얼마야?", "Gen.이 1인 경우 Pmax값은 표2를 볼때 무엇이지", "본문의 표 2을 보았을 때 Gen.이 26인 경우 Pmax값은 어느 정도야?", "Gen.이 26인 경우 Pmax수치가 표2에서 어느 정도 값을 가져", "본문의 표 2를 보았을 경우에 c값은 Gen.이 26일 때 얼마 정도야?", "c값은 표2에서 Gen.이 26일 때 어떤 값이 되지", "본문의 표 2을 보았을 때 Gen.이 61인 경우 Pmax값은 어느 정도일까?", "Gen.이 61인 경우 Pmax값은 표2에서 무엇이지", "본문의 표 2을 보았을 때 Gen.이 65인 경우 Pmax값은 어느 정도의 값이야?", "Gen.이 65인 경우 Pmax값은 표에서 어떤 값을 가지지", "본문의 표 2을 보았을 때 Gen.이 100인 경우 Pmax값은 어느 정도의 값을 보이지?", "Gen.이 100인 경우 표2에 따르면 Pmax값은 어떤 수치를 보이지", "본문의 표 2를 보았을 때 Gen.이 103인 경우 Pmax값은 어느 정도의 값을 보이는가?", "Gen.이 103인 경우 Pmax값은 표2에 의하면 얼마지", "본문의 표 2의 경우에서 Gen.이 12일 때 a값은 얼마인가?", "표 2의 경우, Gen.이 12일 때 a수치가 뭐지", "본문의 표 2의 경우에서 Gen.이 25일 때 a값은 얼마일까?", "표 2에서 Gen.이 25일 때 a수치가 뭐지", "본문의 표 2의 경우에서 Gen.이 26일 때 a값은 어느 정도야?", "표 2를 보면 Gen.이 26일 때 a수치가 뭐지", "본문의 표 2의 경우에서 Gen.이 49일 때 a값은 어느 정도지?", "표 2에서 Gen.이 49일 때 a값이 어떻게 될까", "본문의 표 2의 경우에서 Gen.이 59일 때 a값은 어느 정도인가?", "표 2의 경우, Gen.이 59일 때 a값이 무엇이야", "본문의 표 2의 경우에서 Gen.이 61일 때 a값은 어느 정도인가?", "Gen.이 61일 때 표2에 의하면 a값은 얼마지", "본문의 표 2의 경우에서 Gen.이 65일 때 a값은 어느 정도의 값을 가져?", "Gen.이 65일 때 a값은 표2에 의하면 무엇이지", "본문의 표 2의 경우에서 Gen.이 80일 때 a값은 어느 정도의 값을 가지는가?", "Gen.이 80일 때 a값은 표2에 어떻게 기술되어 있니", "본문의 표 2의 경우에서 Gen.이 89일 때 a값은 어느 정도의 값을 가지지?", "Gen.이 89일 때 a값이 표2에 따르면 무엇이지", "본문의 표 2의 경우에서 Gen.이 100일 때 a값은 어느 정도의 값을 보여?", "Gen.이 100일 때 a값은 표2에서 얼마지", "본문의 표 2의 경우에서 Gen.이 103일 때 a값은 어느 정도의 값을 보일까?", "Gen.이 103일 때 표2에 의하면 a값은 뭐지", "본문의 표 2를 참고한 경우에 Gen.이 1일 때 b값은 얼마야?", "Gen.이 1일 때 b수치는 표2에서 뭐지", "본문의 표 2 118 모선 시스템 발전기 데이타에서 Gen.이 12인 경우 Type은 무엇이지?", "Gen.이 12인 경우 Type은 표2에서 얼마지", "본문의 표 2를 참고한 경우에 Gen.이 10일 때 b값은 얼마지?", "Gen.이 10일 때 표2에 보면 b값이 어느 정도지", "본문의 표 2 118 모선 시스템 발전기 데이타에서 Gen.이 49인 경우 Type은 뭘까?", "Gen.이 49인 경우 Type이 표2에서 어떤 것이 되지", "본문의 표 2를 참고한 경우에 Gen.이 25일 때 b값은 얼마일까?", "Gen.이 25일 때 b수치가 뭐지", "본문의 표 2를 참고한 경우에 Gen.이 49일 때 b값은 어느 정도지?", "Gen.이 49일 때 b수치가 어때", "본문의 표 2에서 Gen.이 10인 경우 Pmin값은 얼마지?", "Gen.이 10인 경우 본문의 표 2에서 Pmin값이 어느 정도지", "본문의 표 2에서 Gen.이 12인 경우 Pmin값은 얼마인가?", "Gen.이 12인 경우 Pmin값은 본문의 표 2에서 무엇이지", "본문의 표 2를 참고한 경우에 Gen.이 61일 때 b값은 어느 정도일까?", "Gen.이 61일 때 표2에서 b값은 어떤 것이지", "본문의 표 2를 참고한 경우에 Gen.이 103일 때 b값은 어느 정도으로 나타내지?", "Gen.이 103일 때 b값은 표2에 따르면 무엇이 되지", "본문의 표 2를 보았을 경우에 c값은 Gen.이 1일 때 얼마야?", "c값은 Gen.이 1일 때 표2에 따르면 무엇이지", "본문의 표 2에서 Gen.이 89인 경우 Pmin값은 어느 정도의 값이야?", "Gen.이 89일 경우, Pmin수치가 뭐지", "본문의 표 2를 보았을 경우에 c값은 Gen.이 10일 때 얼마지?", "c값은 Gen.이 10일 때 표2에서 무엇이야", "본문의 표 2을 보았을 때 Gen.이 12인 경우 Pmax값은 얼마인가?", "Gen.이 12인 경우 Pmax수치가 표2에서 뭐라고 나와", "본문의 표 2을 보았을 때 Gen.이 25인 경우 Pmax값은 얼마일까?", "Gen.이 25인 경우 표2에 따르면 Pmax값이 무엇이지", "본문의 표 2을 보았을 때 Gen.이 49인 경우 Pmax값은 어느 정도지?", "Gen.이 49인 경우 표2에서 Pmax값이 얼마지", "본문의 표 2를 보았을 경우에 c값은 Gen.이 49일 때 얼마 정도지?", "c값은 Gen.이 49일 때 표2에서 무엇이지", "본문의 표 2를 보았을 경우에 c값은 Gen.이 61일 때 얼마 정도일까?", "표 2에 c값은 Gen.이 61일 때 어떤 수치가 되지", "본문의 표 2를 보았을 경우에 c값은 Gen.이 80일 때 어느 정도인가?", "표2에서 c값은 Gen.이 80일 때 어떤 수치가 되지", "본문의 표 2를 보았을 경우에 c값은 Gen.이 66일 때 어느 정도지?", "표 2의 경우, c값은 Gen.이 66일 때 얼마가 되지", "본문의 표 2를 보았을 경우에 c값은 Gen.이 100일 때 얼마의 값이지?", "표2를 보면 c값은 Gen.이 100일 때 무엇이지", "본문의 표 2를 보았을 경우에 c값은 Gen.이 103일 때 얼마의 값인가?", "본문의 표 2에서 c값은 Gen.이 103일 때 어떤 것이 되지", "본문의 표 3 GA, PSO, HPSO, Multi_PSO, Multi_HPSO의 설정값에서 GA의 Particle값은 얼마야?", "본문의 표 3 GA, PSO, HPSO, Multi_PSO, Multi_HPSO의 설정값에서 HPSO의 Particle값은 얼마인가?", "본문의 표 3 GA, PSO, HPSO, Multi_PSO, Multi_HPSO의 설정값에서 Muiti_HPS0의 Particle값은 어느 정도야?", "본문의 표 3에서 Muiti_HPS0의 Generation값은 어느 정도일까?", "본문의 표 3에서 PSO의 Generation값은 어느 정도의 값일까?", "본문의 표 3에서 Generation의 Muiti_HPS0값은 어느 정도인가?", "본문의 표 3에서 GA의 Mutation rate값은 어느 정도의 값으로 보이지?", "GA의 Mutation rate값은 표3에서 어떻게 되니", "본문의 표 3에서 GA의 Crossover rate값은 어느 정도의 값으로 보여?", "GA의 Crossover rate값은 표3에서 어떤 값이지", "본문의 표 3에서 Muiti_HPS0의 Mutation rate값은 어느 정도의 값으로 보일까?", "본문의 표 2을 보았을 때 Gen.이 89인 경우 Pmax값은 어느 정도의 값일까?", "Gen.이 89인 경우 표에서 Pmax값은 어떤 것이지", "본문의 표 2을 보았을 때 Gen.이 80인 경우 Pmax값은 어느 정도의 값인가?", "본문의 표 2의 경우에서 Gen.이 10일 때 a값은 얼마지?", "표 2에 의하면, Gen.이 10일 때 a수치가 뭐지", "본문의 표 2를 참고한 경우에 Gen.이 12일 때 b값은 얼마인가?", "Gen.이 12일 때 b수치가 표2에서 무엇이 되지", "본문의 표 2 118 모선 시스템 발전기 데이타에서 Gen.이 66인 경우 Type은 무엇으로 보이지?", "Gen.이 66인 경우 표2에 따르면 Type은 어떤 것이되지", "본문의 표 2를 참고한 경우에 Gen.이 26일 때 b값은 어느 정도야?", "Gen.이 26일 때 표2에 의하면 b수치가 얼마지", "본문의 표 2에서 Gen.이 1인 경우 Pmin값은 얼마야?", "Gen.이 1인 경우 본문의 표 2에서 Pmin수치가 뭐지", "본문의 표 2를 참고한 경우에 Gen.이 66일 때 b값은 어느 정도으로 표현하지?", "Gen.이 66일 때 b값은 표2에서 보면 얼마가 되지", "본문의 표 2를 참고한 경우에 Gen.이 80일 때 b값은 어느 정도으로 표현할까?", "Gen.이 80일 때 b값이 표2에서 얼마가 되지", "본문의 표 2를 참고한 경우에 Gen.이 89일 때 b값은 어느 정도으로 표현하는가?", "Gen.이 89일 때 b값은 표2에 의하면 무엇이지", "본문의 표 2를 참고한 경우에 Gen.이 100일 때 b값은 어느 정도으로 나타내?", "Gen.이 100일 때 b값이 표2에 보면 뭐라고 나와", "본문의 표 2에서 Gen.이 100인 경우 Pmin값은 어느 정도의 값을 보여?", "Gen.이 100인 경우 표2에서 Pmin값은 얼마가 되지", "본문의 표 2를 보았을 경우에 c값은 Gen.이 12일 때 얼마인가?", "c값은 Gen.이 12일 때 표2에서 무엇이지", "본문의 표 2를 보았을 경우에 c값은 Gen.이 25일 때 얼마일까?", "c값은 Gen.이 25일 때 어떤 수치가 되지", "본문의 표 2를 보았을 경우에 c값은 Gen.이 59일 때 얼마 정도인가?", "c값은 Gen.이 59일 때 표2에서 얼마야", "본문의 표 2를 보았을 경우에 c값은 Gen.이 89일 때 어느 정도일까?", "c값은 Gen.이 89일 때 얼마지", "본문의 표 2를 보았을 경우에 c값은 Gen.이 65일 때 어느 정도야?", "표 2에 c값은 Gen.이 65일 때 얼마지", "본문의 표 3 GA, PSO, HPSO, Multi_PSO, Multi_HPSO의 설정값에서 Multi_PSO의 Particle값은 얼마일까?", "본문의 표 3에서 HPSO의 Generation값은 어느 정도의 값인가?", "본문의 표 3에서 HPSO의 Mutation rate값은 어느 정도의 값으로 보이는가?", " HPSO의 Mutation rate값은 표3에 의하면 무엇이되지", "본문의 표 3에서 GA의 Generation값은 어느 정도의 값이지?", "GA의 Generation값은 본문의 표 3에서 얼마가 되지", "본문의 표 2을 보았을 때 Gen.이 66인 경우 Pmax값은 어느 정도의 값이지?", "Gen.이 66인 경우 Pmax값은 표에서 무엇이지", "본문의 표 3 GA, PSO, HPSO, Multi_PSO, Multi_HPSO의 설정값에서 PSO의 Particle값은 얼마지?", "본문의 표 2의 경우에서 Gen.이 1일 때 a값은 얼마야?", "표 2의 경우, Gen.이 1일 때 a수치가 뭐지", "본문의 표 2의 경우에서 Gen.이 66일 때 a값은 어느 정도의 값을 가질까?", "Gen.이 66일 때 a값은 표2에 뭐라고 나와" ]
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인공물ED
PC 클러스터 기반의 Multi-HPSO를 이용한 안전도 제약의 경제급전
<h2>3.3 Muti_HPSO 알고리즘을 이용한 안전도를 고려한 경제 급전</h2> <p>이 절에서는 안전도를 고려한 경제급전문제(SCED)를 해결하기 위해서 HPSO 알고리즘을 제안하고 있다. 특히, 안전도를 고려한 경제급전문제에서 등식과 부등식 제약조건에 대한 제어변수 값을 고려하여 HPSO 알고리즘에서 초기 개체의 탐색공간을 조정하는 방법으로 수렴속도를 향상시키고 있다.</p> <p>이 절에서는 안전도를 고려한 경제급전문제 (SCED)를 해결하기 위해서, Multi_HPSO 알고리즘을 제안하고 있다. 특히, 안전도를 고려한 경제급전문제에서 등식과 부등식 제약조건에 대한 제어변수 값을 고려하여 Multi_HPSO 알고리즘에서 초기 개체의 탐색공간을 조정하는 방법으로 수렴속도를 향상시키고 있다.</p> <p>안전도를 고려한 경제 급전문제에서 Multi_HPSO 알고리즘을 이용하여 전역최적해를 구하는 과정은 다음과 같다.</p> <p>단계 1. 테이터입력 과정)</p> <p>대상 전력계통에 대한 정보를 입력받는다. N-1 상정사고에 대한 스크리닝 & 선택과정을 통한 결과를 입력받는다.</p> <p>단계 2. 초기화 과정)</p> <p>각 개체에 대해 초기 위치 벡터 \( \mathrm{s}_{k} \) 와 속도벡터 \( \mathrm{v}_{k} \) 를 발전기 출력유효용량조건을 만족시키는 범위에서 난수를 발생시켜 초기화 시킨다.</p> <p>단계 3. 조류계산 과정)</p> <p>생성된 개체에 대한 DC 전력 조류해석을 수행한다.</p> <p>단계 4. 평가, 선택 과정)</p> <p>조류해석 결과를 바탕으로 P_best, S_best를 선택하고, 각 군집(Swarm)의 S_best 중에서 G_best를 선택한다.</p> <p>단계 5. 정보 교환 밎 업데이트 과정)</p> <p>인접한 군집(Swarm)간의 정보교환을 통해 더 좋은 S_best를 선택한다. 그리고 P_best, S_best 값에 의해 각 개체들의 위치, 속도벡터를 업데이트 한다.</p> <p>단계 6. 돌연변이 과정)</p> <p>돌연변이 과정을 통해 일부 개체의 위치를 수정한다.</p> <p>단계 7. 최종헤 결정 과정)</p> <p>최대 시행횟수를 만족할 때까지 단계 3부터의 과정을 반복한다. 최종 시행 후의 Gbest 값이 안전도를 고려한 경제급전문제의 최종해가 된다.</p> <p>위 그림 4는 Multi_HPSO 알고리즘을 나타내고 있다. 안전도를 고려한 경제급전문제에 대한 Multi_HPSO 알고리즘 수행 결과로부터, 수급제약, 발전기 출력제약, 선로용량제약, 안전도 제약조건을 최소비용으로 만족하는 발전기 출력량을 찾을 수 있다.</p> <h2>3.3 PC 클러스터 시스템</h2> <p>1980년대 중반이후 과학과 공학 분야의 발전을 통하여 첨단과학기술과 정보 통신 분야 등의 연구에 있어서 고계산성 컴퓨터의 요구가 증가되고 있다. 기존의 벡터형 슈퍼컴퓨터는 고가이므로 접하기 어려울 뿐만 아니라 발전도 한계를 보이고 있다. 그러나 최근 고성능 네트워크 기술의 비약적인 발전과 반도체 집적기술의 향상으로 클러스터형 슈퍼컴퓨터로 바뀌고 있는 추세이다. PC 클러스터 시스템이란 다수의 PC 또는 workstation을 고속 네트워크로 연결하여 하나의 컴퓨팅 시스템으로 사용하는 것으로 그성능 또는 고가용성을 얻을 수 있도록 하는 기술을 말한다. 이러한 클러스터 시스템은 일반 PC를 이용함으로써 저렴한 가격에 쉽게 구입하여 이용할 수 있으며, 기존의 병렬형 슈퍼컴퓨터보다 수배에서 수십 배 작은 비용으로 동일한 성능의 시스템 구성이 가능하여 가격 대 성능비가 우수하다. 그리고 사용자가 직접 상용부품을 사용하여 업그레이드나 node의 확장이 가능하여 시스템 유지비용이 감소하고 사용이 편리한 PC의 개발환경을 그대로 사용할 수 있다는 장점이 있다. PC 클러스터 시스템은 각 node를 연결하여 SAN(system area network)을 구축하기 위한 네트워크 어댑터와 병렬 프로그래밍을 지원하기 위한 통신 라이브러리로 구성된다. 그림 5는 일반적인 클러스터 시스템의 구조이다. PC 클러스터 시스템의 성능은 각 node를 연결하는 네트워크의 성능, 지원 소프트웨어와 각 node의 성능에 의해서 좌우되므로 PC 클러스터 시스템 구성 시 각 구성 부분을 적절히 선정하는 것이 중요하다.</p> <p>본 연구에서 구축한 PC 클러스터 시스템은 Ethernet switch구조 Fast ethernet방식의 8-node PC 클러스터 시스템이다. 운영 체제는 Windows 2000 server와 Windows2000 pro를 사용하였으며, NIC으로는 Fast ethernet card를 사용하여 스위칭 허브로 연결하였고, 데이터 전송은 TCP/IP를 이용한 message-passsing방식으로 MPI library를 이용하였다. 원격 관리프로그램으로 symantec PC-anywhere, 병렬프로그래밍을 위해 MS Visual C++ 6.0을 사용하였다. 표 3에 시스템의 구체적인 내역을 제시하였다.</p> <table border><caption>표 1 8-node PC 클러스터 시스템의 사양</caption> <tbody><tr><td>CPU</td><td>Inte Core 2 Duo CPU E-6550 2.33GHz</td></tr><tr><td>RAM</td><td>DDR2 RAM 1GB</td></tr><tr><td>HDD</td><td>Samsung 40GB 5600rpm</td></tr><tr><td>NIC</td><td>3Com 3CSOHO 100-TX</td></tr><tr><td>Network Switch</td><td>3Com 3C16465C Switch</td></tr><tr><td>OS</td><td>Windows2000server, Windows2000pro</td></tr><tr><td>MPI Lib.</td><td>MPICH 1.2.5</td></tr><tr><td>Compiler</td><td>Visual C++6.0</td></tr></tbody></table>
[ "표1에서 MPI Lib은 어떻게 사용했어?", "표1에서 RAM의 사양은 어떻게 사용했어?", "8-node PC 클러스터 시스템의 사양을 나타낸 표1에서 Network Switch는 어떻게 사용했을까?", "8-node PC 클러스터 시스템의 OS는 뭐야?", "표를 참조하면, 8-node PC 클러스터 시스템의 OS는 무엇이니", "8-node PC 클러스터 시스템의 사양중 Compiler의 사양은 뭐야?", "8-node PC 클러스터 시스템의 사양에서 CPU사양은 어떻게 사용했어?", "8-node PC 클러스터는 NIC의 사양에 무엇을 사용했어?" ]
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인공물ED
Hot Wall Epitaxy (HWE)에 의한 \(CdGa_{2}Se_{4}\) 단결정 박막 성장과 특성
<h1>요 약</h1><p>수평 전기로에서 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 다결정을 합성하여 HWE 방법으로 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막을 반절연성 GaAs 100 위에 성장하였다. \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막은 증발원과 기판의 온도를 각각 \( 630^{\circ} \mathrm{C} \). \( 420^{\circ} \mathrm{C} \) 로 성장하였다. \( 10 \mathrm{~K} \) 에서 측정한 광발광 exciton 스펙트럼과 이중결정 X-선 요동곡선 DCRC 의 반치폭(FWHM)을 분석하여 단결정 박막의 최적 성장 조건을 얻었다. Hall 효과는 van der Pauw 방법에 의해 측정되었으며, 온도에 의존하는 운반자 농도와 이동도는 \( 293 \mathrm{~K} \) 에서 각각 \( 8.27 \times 10^{17} / \mathrm{cm}^{3} .345 \mathrm{~cm}^{2} / \mathrm{V} \cdot \mathrm{s} \) 였다. 광선류 봉우리의 \( 10 \mathrm{~K} \) 에서 단파장대의 가전자대 갈라짐 (splitting) 에 의해서 측정된 \( \Delta \mathrm{Cr} \) (crystal field splitting) 은 \( 106.5 \mathrm{meV}, \Delta \mathrm{So} \) (spin orbit splitting)는 \( 418.9 \mathrm{meV} \) 였다. \( 10 \mathrm{~K} \) 의 광발광 측정으로부터 고품질의 결정에서 볼 수 있는 free exciton 과 매우 강한 세기의 중성 주개 bound exciton등의 피크가 관찰되었다. 이때 중성주개 bound exciton의 반치푹과 결합 에너지는 각각 \( 8 \mathrm{meV} \) 와 \( 13.7 \mathrm{meV} \) 었다. 또한 Haynes rule에 의해 구한 불순물의 활성화 에너지는 \( 137 \mathrm{meV} \) 였다.</p><h1>1. 서 론</h1><p>\( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 는 \( \mathrm{I}-\mathrm{II}_{2}-\mathrm{VI}_{4} \) 족 화합물 반도체로서 상온에서 에너지 띠간격이 \( 2.3 \mathrm{eV} \) 인 직접 천이형 반도체이어서 발광소자, 태양전지, LED (light emitting diode) 광전도 소자 에 응용성이 기대되고 있어 주목되고 있는 물질이다. \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \)의 성장 방법은 Bridgman- Stockbarger technique, zonelevelling, 승화법, 진공 증착법, Hot Wall Epitaxy (HWE) 등이 있다. 이 방법 가운데 HWE 방법은 증발원의 물질을 직접 가열하여 기체상태로 기판에 도달하고 응집되어 막이 성장되도록 하는 방법인데 열역학적 평형상태에 가까운 조건하에서 결정을 성장시키므로 양질의 박막을 만들 수 있고. 시료의 손실을 줄일 수 있으므로 대량으로 생산할 수 있다는 장점이 있다. Bridgman-Stockbarger technique, zone levelling 법으로 성장시킨 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정의 특성에 관한 연구는 이루어졌으나. 아직까지 HWE 방법으로 성장시킨 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막의 기본 물성 및 광전기적 특성에 대한 연구는 되지 않았다.</p><p>본 연구에서는 수평전기로를 제작하여 6N 의 Cd, Ga, Se 시료를 mole비로 칭량하여 starting element 로 하여 수평로에서 용융 성장법으로 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Sc}_{4} \) 다결정을 합성하였다. 합성된 다결정은 XRD(X-ray diffraction) 을 측정하여 결정구조 빛 격자상수를 가하였으며, EDS (energy dispersive X-ray spectrometer) 를 이용하여 성분 및 조성비를 확인하였다. 합성된 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 다결정은 HWE 방법을 이용하여 반절연성 \( \mathrm{CaAs}(100) \) 위에 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막을 성장시켰으며. 결정성은 PL 의 exciton emission 스펙트럼과 이중 결정 X 선 요동 곡선(double crystal X ray rocking curve. DCRC) 의 반폭치 (FWHM)를 측정하여 알아 보았다. Van der Pauw 방법으로 Hall 효과를 측정하여 운반자 농도(carrier density)와 이동도(mobility)의 온도 의존성을 연구하였다. 또한 온도 의존성에 의한 광전(photocurrent) 스펙트럼을 측정하여 가전자대의 결정장 상호작용(crystal field interaction)과 스핀-궤도 상호작용(spin-orbit coupling)에 의한 갈라짐(splitting) \( \Delta \mathrm{Cr} \) 과 \( \Delta \mathrm{So} \) 를 알아보았다. 또한 온도 의존성에 의한 광발광(photoluminescence)을 측정하여 에너지 띠간격의 온도 의존성과 에너지 띠간격 내에 형성된 결함의 에너지 준위를 분석하여 광전소자(optoelectric device)로서의 가능성을 알아보았다.</p>
[ "수직 전기로에서 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 다결정을 합성했니?", "증발원의 온도는 몇이니?", "기판의 온도는 몇도로 성장했지?", "\\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막은 증발원과 기판의 온도를 각각 \\( 620^{\\circ} \\mathrm{C} \\). \\( 430^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 로 성장하였니?", "합성된 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 다결정은 진공 증착법을 이용하여 반절연성 \\( \\mathrm{CaAs}(100) \\) 위에 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막을 성장시켰니?", "온도에 의존하는 운반자 농도와 이동도는 \\( 293 \\mathrm{~K} \\) 에서 각각 \\( 8.72 \\times 10^{17} / \\mathrm{cm}^{3} .345 \\mathrm{~cm}^{2} / \\mathrm{V} \\cdot \\mathrm{s} \\) 였니?", "\\( \\Delta \\mathrm{So} \\)는 \\( 419.8 \\mathrm{meV} \\) 로 나타났어?", "광선류 봉우리의 \\( 10 \\mathrm{~K} \\) 에서 다파장대의 가전자대 갈라짐 (splitting) 에 의해서 측정했니?", "\\( 10 \\mathrm{~K} \\) 의 광발광 측정으로부터 저품질의 결정에서 볼 수 있는 free exciton 이 관찰되니?", "중성주개 bound exciton의 반치폭은 몇이니?", "불순물의 활성화 에너지는 \\( 137 \\mathrm{meV} \\) 라는 것은 어떤 방식에 의해 계산됬니?", "Haynes rule에 의해 구한 불순물의 활성화 에너지 값은 무엇인가?", "상온에서 에너지 띠간격이 \\( 2.3 \\mathrm{eV} \\) 인 직접 천이형 반도체는 무엇인가?", "상온에서 에너지 띠간격이 \\( 2.3 \\mathrm{eV} \\) 인 직접 천이형 반도체는 뭐야?", "\\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 는 \\( \\mathrm{I}-\\mathrm{II}_{2}-\\mathrm{VI}_{4} \\) 족 화합물 반도체로서 상온에서 에너지 띠간격이 \\( 2.4 \\mathrm{eV} \\) 인 직접 천이형 반도체인가?", "Bridgman- Stockbarger technique은 무엇의 성장방법인가?", "HWE 방법의 장점은 무엇인가?", "무엇이 HWE 방법의 장점일까?", "HWE 방법은 소량으로 생산하는 단점이 있니?", "용융 성장법으로 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Sc}_{4} \\) 단결정을 합성하였니?", "수직전기로를 제작하여 6N 의 Cd, Ga, Se 시료를 mole비로 칭량하여 starting element 로 했니?", "무엇을 이용하여 성분 및 조성비를 확인하니?", "EDS를 이용하여 무엇을 확인하였니?", "합성된 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 다결정은 HWE 방법을 이용하여 절연성 \\( \\mathrm{CaAs}(100) \\) 위에 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막을 성장시켰니?", "합성된 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 다결정은 HWE 방법을 이용하여 반절연성 \\( \\mathrm{CaAs}(100) \\) 위에 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 다결정 박막을 성장시켰니?", "Hall 효과를 측정하여 운반자 농도(carrier density)와 이동도(mobility)의 온도 의존성을 연구하는 방법은 무엇인가?", "광발광 exciton 스펙트럼은 몇 \\( \\mathrm{~K} \\) 에서 측정했니?", "\\( \\Delta \\mathrm{Cr} \\)는 무엇의 약어인가?", "photoluminescence을 한국어로 어떻게 표기해?", "optoelectric device를 한국어로 뭐라고 하지?", "Hall 효과는 어떤 방법에 의해 측정되었니?", "\\( 10 \\mathrm{~K} \\) 의 광발광 측정으로부터 매우 약한 세기의 중성 주개 bound exciton등의 피크가 관찰되었니?", "결합 에너지는 어떻게 나타났나?", "합성된 다결정은 무엇을 측정하여 결정구조 빛 격자상수를 가하였니?", "Van der Pauw 방법으로 Hall 효과를 측정하여 어떤 것을 연구하였는가?", "HWE 방법으로 성장시킨 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정의 특성에 관한 연구는 이루어졌니?", "온도에 의존하는 운반자 농도와 이동도는 몇 \\( \\mathrm{~K} \\) 에서 각각 \\( 8.27 \\times 10^{17} / \\mathrm{cm}^{3} .345 \\mathrm{~cm}^{2} / \\mathrm{V} \\cdot \\mathrm{s} \\) 였니?", "HWE 방법은 어떤 방법이지?", "HWE 방법은 무슨 방법이야?", "다결정 박막의 최적 성장 조건은 이중결정 X-선 요동곡선 DCRC 의 반치폭(FWHM)을 분석하여 얻었는가?", "수직 전기로에서 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 다결정을 합성 하였는가?", "Van der Pauw 방법으로 어떤 효과를 측정하는 것인가?", "Bridgman-Stockbarger technique, zone levelling 법으로 성장시킨 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 다결정의 특성에 관한 연구는 이루어졌니?", "spin orbit splitting의 약자는 무엇인가?", "Hot Wall Epitaxy는 어떻게 쓸 수 있지?" ]
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Hot Wall Epitaxy (HWE)에 의한 \(CdGa_{2}Se_{4}\) 단결정 박막 성장과 특성
<h1>2. 실험 및 측정</h1><h2>2-1. \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 다결정 합성</h2><p>성분원소인 Cd(Aldrich. 6N). Ga(Aldrich. 6N), Se(Aldrich, 6N)를 mole 비로 칭량하여 깨끗이 세척된 석영관 (외경 \( 16 \mathrm{~mm} \), 내경 \(10\) \( \mathrm{mm} \) ) 에 넣고 \( 3 \times 10^{-6} \) torr 의 진공에서 봉입하여 ampoule 을 만든다. 그림 \(1\) 의 수평 전기로의 중앙에 ampoule 을 넣고 \( 1 \mathrm{rpm} \) 으로 노심관이 회전하도록 하면서 전기로의 온도를 상승 시켰다. 온도 상승으로 인한 성분원소의 증기압 증가로 ampoule 이 파괴되는 것을 방지하기 위해서 시간당 \( 20^{\circ} \mathrm{C} \) 로 올리면서 로 중심의 온도가 \( 500^{\circ} \mathrm{C} \) 에 도달하면 그 상태에서 \(24\) 시간 유지시킨다. 그리고 ampoule 을 좌우로 회전시키면서 단위 시간당 \( 10^{\circ} \mathrm{C} \) 로 온도를 올리기 시작하여 \( 1050^{\circ} \mathrm{C} \) 에 이르면 \(48\) 시간 유지시킨 뒤 저속 DC 회전모터와 전원을 끄고, \(24\) 시간 동안 자연 냉각시킨 후 합성된 다결정은 HWE source용 ingot을 얻었다.</p><h2>2-2. HWE에 의한 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막성장</h2><p>\( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막 성장은 그림 2 와 같은 진공조 속의 hot wall 전기로와 기판으로 구성된 HWE 장치를 사용하였다. 전기로는 직경 \( 0.4 \mathrm{~mm} \) tungsten wire 을 직경 \( 35 \mathrm{~mm} \) 석영관에 감아 만들었으며, 전기로 둘레의 열차폐 원통은 열효율을 높이기 위해 석영관에 금을 증착하여 사용하였다. 증발원은 합성된 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 다결정의 분말을 사용하였고, 반절연성 GaAs(100)을 기판으로 사용하였다. \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막 성장은 \( \mathrm{H}_{2} \mathrm{SO}_{4}: \mathrm{H}_{2} \mathrm{O}_{2}: \mathrm{H}_{2} \mathrm{O} \) 를 \( 5: 1: 1 \) 로 chemical etching 한 반절연성 GaAs(100) 기판과 증발원을 HWE 장치 속에 넣고 내부의 진공도를 \( 10^{-6} \) torr 로 배기시킨 후 성장하였다.</p><h2>2-3. 결정구조</h2><p>합성된 다결정 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 는 분말법을 이용하여 결정구조, 격자상수를 구하였으며, HWE 방법으로 성장된 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막의 결정성은 이중결정 X-선 회절 장치로 측정하였다. 또한 X-ray 회절 장치(Rigaku-Denki. D3F)에 Laue 카메라를 부착하여 Laue 배면 반사법(거리 \( 3 \mathrm{~cm} \) )으로 Laue 사신을 촬영하였다. 이 때 X-선은 \( \mathrm{Cu}-\mathrm{K} \alpha \) 인 파장 \( 1.542 A \) 을 사용하였다. \( \mathrm{CdCa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막의 두께는 \( \alpha \)-step profilometer (Tencor, \( \alpha \)-step 200)으로 측정하였다.</p>
[ "전기로를 만들기 위해 35 mm 석영관에 감은 것은 무엇인가?", "전기로 둘레의 열효율을 높이기 위해 석영관에 금을 증착하여 활용한 것은 무엇인가?", "반절연성 GaAs은 어떤 용도로 사용되었니?", "합성된 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 다결정의 분말은 어떤 용도로 사용되었는가?", "분말법을 이용하여 결정구조를 구하는데 사용된 것은 무엇인가?", "\\( \\mathrm{CdCa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막의 두께를 측정한 것은 무엇이니?", "합성된 다결정 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\)으로 분말법을 이용하여 구한 것은 무엇인가?", "전기로 둘레의 열차폐 원통의 석영관에 금을 증착한 이유는 무엇인가?", "증발원으로 사용한 것은 무엇인가?", "기판으로 사용되어진 것은 무엇인가?", "전기로 둘레의 열차폐 원통의 열효율을 높이기 위해 금을 증착한 곳은 어디인가?", "성장된 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막의 결정성을 구하기 위해 사용한 것은 무엇인가?", "X-ray 회절 장치에 Laue 사진을 촬영하기 위해 사용된 것은 무엇인가?", "합성된 다결정 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\)으로 분말법을 활용하여 구한 것은 무엇인가?", "성장된 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막의 결정성을 구하기 위해 사용한 방법은 무엇이니?" ]
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Hot Wall Epitaxy (HWE)에 의한 \(CdGa_{2}Se_{4}\) 단결정 박막 성장과 특성
<h3>3-1-2. \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 박막 성장 조건과 결정구조</h3><p>HWE 에 의한 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막 성장은 우선적으로 반절연성 GaAs(100) 기판의 불순물을 제거하기 위하여 기판을 chemical etch-ing 하고 증발원의 온도롤 \( 630^{\circ} \mathrm{C} \). 기판의 온도를 \( 400-440{ }^{\circ} \mathrm{C} \) 로 변화시키면서 성장하였다. 그림 \(6\)은 기판의 온도를 \( 420^{\circ} \mathrm{C} \) 로 하여 성장한 단결정 박막으로 \( 10 \mathrm{~K} \) 에서 광발광(photoluminescence) 스펙트럼이 \( 597.8 \mathrm{~nm}(2.0741 \mathrm{eV}) \) 에서 exciton emis-sion 스펙트럼이 가장 강하게 나타났다. 이때 exciton 에 의한 발광 스펙트럼은 결함이 적은 결정이 저온에서 발광할 수 있는 것으로 성장된 단결정 박막의 질이 양호함을 뜻한다. 성장된 박막들의 이중결정 X-선 요동곡선(DCRC) 의 반폭치 FWHM 를 측정한 결과, 그림 \(7\)과 같이 기판의 온도가 \( 420^{\circ} \mathrm{C} \) 일 때 반폭치(FWHM) 값이 \( 139 \operatorname{arcsec} \) 로 가장 작았다. 이러한 측정 결과로부터 단결정 박막의 최적 성장 조건은 기판의 온도가 \( 420^{\circ} \mathrm{C} \). 증발원의 온도가 \( 630^{\circ} \mathrm{C} \) 임을 알 수 있었다. \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막을 Laue 배면반사법으로 촬영하여 그림 \(8\) 과 같은 Laue 사진을 얻었다. 이사진의 회절점에 대응하는 각 좌표\( \gamma \) 와 \( \delta \) 를 Greninger 도표를 이용하여 읽고 Wulff 망을 이용하여 필름위의 회절점들을 투영하였다. 이 투영된 점들이 만드는 여러 쌍곡선에 대응하는 점을 연결하여 대원을 그려 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막에 대한 입체 투영을 그렸다. 이 사진의 입체 투영을 표준 투영과 비교 해석한 결과 그림 \(8\)은 (112) 면의 Laue의 사진임을 알 수 있었다. 또한, 증발원의 온도를 \( 630^{\circ} \mathrm{C} \) 기판의 온도를 \( 420^{\circ} \mathrm{C} \) 로 하여 성장한 \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 단결정 박막의 두께는 \( \alpha \) step profilometer로 측정한 결과 \( 2.8 \) um로 성장되었음을 알 수 있었다.</p><h2>3-2. \( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 결정의 화학 양론적 조성비</h2><p>\( \mathrm{CdGa}_{2} \mathrm{Se}_{4} \) 다결정과 단결정 박막의 EDS 스펙트럼 성분 및 즈성비 값을 Table \(1\) 에 보였다. EDS 스펙트럼은 \(6\) N 의 순도를 갖는 Cd, Ga, Se 에서 나오는 특성 X-선을 기준으로 하여 측정했으며, Cd 와 Se 은 L-선 특성 X-선을 이용하고, Ga 는 K-선의 특성 X-선을 사용하여 측정하였다. 다결정 및 단결정 박막의 starting element 의 조성비와 결정의 조성비들이 ± 2% 오차 범위에서 일치되고 있어 화학양론적 조성비가 잘 이루어졌음을 알 수 있었다.</p>
[ "HWE 에 의한 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막 성장에서 기판을 chemical etch-ing 한 목적은 무엇인가?", "HWE 에 의한 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막 성장을 수행할 때 증발원의 온도는 몇 \\( ^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 였는가?", "그림 \\(8\\) 과 같은 Laue 사진은 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막을 어떤 방법으로 촬영한 거야?", "그림 \\(8\\) 은 무엇을 찍은 사진인가?", "\\( \\alpha \\) step profilometer로 증발원의 온도를 \\( 630^{\\circ} \\mathrm{C} \\), 기판의 온도를 \\( 420^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 로 하여 성장한 \\( \\mathrm{CdGa}_{2} \\mathrm{Se}_{4} \\) 단결정 박막의 두께를 측정했을 때 두께는 몇 um 이었는가?", "다음 중 K-선의 특성 X-선을 사용하여 측정한 것은 뭐야?", "그림 \\(6\\)은 기판의 온도를 몇 \\( ^{\\circ} \\mathrm{C} \\)로 설정하여 성장시킨 단결정 박막인가?", "성장된 박막들 중 기판의 온도가 \\( 420^{\\circ} \\mathrm{C} \\) 일 때 반폭치의 값은 몇 \\(\\operatorname{arcsec} \\) 였는가?", "성장된 박막들의 이중결정 X-선 요동곡선의 반폭치를 측정한 결과 반폭치 값의 최솟값은 \\( 139 \\operatorname{arcsec} \\) 였어?", "exciton 에 의한 발광 스펙트럼은 단결정 박막의 질이 불량함을 의미해?", "반폭치 값이 최소일 때의 조건이 단결정 박막의 최적 성장 조건이야?" ]