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Learn/과학공학기술275

무선 전력 전송 기술의 적용 및 활용 사례 소개 목차 무선 전력 전송 기술 소개 무선 전력 전송 기술이 적용 및 활용 무선 전력 전송 기술의 미래 응용 분야 기술 분야 적용 사례 세부 내용 모바일 기기 휴대폰, 스마트 워치 충전 Qi, PMA, A4WP 등 표준 기반 공공 인프라 스마트 시티 도로, 건물에 설치. 공공시설에 전력 공급 전기 자동차 주차 또는 주행 중 충전 편리하며, 차량의 장거리 운행 가능 의료 의료용 로봇, 인공 장기 로봇 작동 범위 확대, 인공 장기 충전 가능 산업 공작기계, 자동화 시스템 작업 효율성 향상, 안전 사고 감소 생활 가전 스마트홈, 로봇 청소기 등등 에너지 효율 높이고, 편리한 환경 조성 무선 전력 전송 기술 소개 무선 전력 전송 기술은 물리적으로 연결된 전선 없이도 전력을 전달할 수 있는 기술이다. 다양한 분야에서 .. 2024. 3. 21.
무선 전력 전송 기술의 동향과 미래 발전 방향 목차 무선 전력 전송 기술 동향 무전 전력 전송 기술의 미래 발전 방향 무선 전력 전송 기술 동향 1) 소전력 무선 전력 전송 기술 중에 약 10W 이하의 전력을 전송하는 경우 소전력으로 분류한다. 10W 이하의 소전력 무선 전력 전송 분야에서는 스마트 폰 무선 충전기가 주로 사용되고 있다. 여러 가지 표준이 생겼으며, 민간 표준을 기반으로 제품 출시 및 개발이 이뤄지고 있다. 주요 민간 표준으로는 WPC(Wireless Power Consortium), PMA(Power Matters Alliance), A4WP (Alliance for Wireless Power)가 있다. WPC는 자기 유도 방식으로 2008년에 발족되어, 5W급 표준을 주도하고 있으며, 다양한 업체들이 가입해 있다. PMA는 자기 .. 2024. 3. 20.
무선 전력 전송 기술의 역사 및 미래 전망 목차 무선 전력 전송 기술의 주요 연대기 무선 전력 전송의 선구자들 (19세기 후반 - 20세기 중반) 무선 전력 전송 기술의 정체기(20세기 중반 - 21세기 초) 무선 전력 전송의 발전 (21세기 초 ~ 현재) 무선 전력 전송 기술의 미래 전망 무선 전력 전송 기술의 주요 연대기 연도 주요 인물 주요 사건 1890년 니콜라 테슬라 자기 유도 방식의 무선 전력 전송 시스템 고안 1894년 모리스 휴틴, 모리스 르블랑 철도 열차에 전원 공급하는 무선 유도 전력 전송 시스템 제안 1926년 야기 히데쓰구, 우다 쇼인 약 2~3W의 전력을 전송하고 약 200mW를 수신하는 데 성공 1933년 Harrell Noble 100MHz 라디오파를 이용하여 5~12m 거리에 15kW 정도의 무선 전력 전송 시연 19.. 2024. 3. 19.
무선전력전송 기술 방식 비교 목차 무선전력전송 기술이란? 무선전력전송 기술 방식 분류 무선전력전송 기술 중 주로 사용되는 방식 무선전력전송의 대표적인 방법 비교 무선전력전송 기술이란? 무선전력전송(WTP : Wireless Power Trnasfer) 기술이란 전선이 없어도 전자기기에 전원을 공급하거나 전력을 충전할 수 있는 기술을 의미한다. 무선전력전송 기술은 전선과 배터리가 필요 없어, 사용자의 이동성, 편의성, 안전성을 높일 수 있는 기술이다. 무선 전력전송은 연결이 불편하거나, 위험한 곳과, 연결이 불가능한 곳에 있는 전력기기에 전력을 공급하는데 유용한 기술이다. 무선전력전송 기술 방식 분류 무선전력전속 기술은 크게 근거리(Near field)에서 사용 가능한 비방사(Nonradiative) 기술과 장거리(Far-field).. 2024. 3. 18.
딥러닝 프레임워크의 종류와 특징 및 선택가이드 제시 목차 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)란? 딥러닝 프레임 워크의 종류와 특징 딥러닝 프레임워크 선택가이드 딥러닝 프레임워크(Deep Learning Framework)란? 딥러닝 프레임워크란 응용프로그램을 개발하기 위한 여러 라이브러리나 모듈 등을 효율적으로 사용할 수 있도록 하나로 묶어 놓은 일종의 패키지라고 할 수 있다. 개발자가 중복적인 기능을 구현해야하는 소모적인 작업을 없애고 문제 해결을 위한 핵심 알고리즘에 집중할 수 있도록 도와주는 라이브러리의 집합이다. 딥러닝에서는 다양한 알고리즘(DNN, CNN, RNN, RBM, DBN 등)이 개발 되어 활용되고 있으며(딥러닝 알고리즘의 종류와 활용 참조), 여러 알고리즘을 결합하여 사용하는 경우도 많다. 이러한 알고리즘을 .. 2024. 3. 17.
딥러닝 알고리즘의 종류와 활용 딥러닝 알고리즘의 종류와 활용되고 있는 분야에 대해 알아보도록 하자. 목차 1) 심층 신경망 (DNN, Deep Neural Network) 2) 합성곱 신경망 (CNN, Convolutional Neural Network) 3) 순환 신경망 (RNN, Recurrent Neural Network) 4) 제한적 볼츠만 머신 (RBM, Restricted Boltzmann Machine) 5) 심층 신뢰 신경망 (DBN, Deep Belief Network) 6) 생성적 적대 신경망 (GAN, Generative Adversarial Network) 1) 심층 신경망 (DNN, Deep Neural Network) 심층 신경망은 입력층과 출력층 사이에 여러 가지의 은닉층이 존재하는 인공신경망이다. 다중 은.. 2024. 3. 16.
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