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EV Trend 견학보고서

미래를 선도할 전기?수소 자동차- 전기?수소 자동차의 발전 현황과 과제 -전기공학부 20161046 조은비2019년 2월 15일부터 서울시는 급격한 기후변화에 대응하여 「미세먼지 저감 및 관리에 관한 특별법」에 의거한 자동차 배출가스 등급제를 실시하고 있다. 자동차 배출가스 등급제는 향후 차량공해를 줄이기 위해 모든 차량을 대기오염물질 배출량에 따라 5등급으로 분류하여 다양한 인센티브와 패널티를 부여하는 제도다. 특히 전기·수소차 구매 시엔 보조금을 지원하여 전기차(승용)는 최대 1350만원, 수소차는 최대 3500만원 보조금을 지원한다. 이 외에도 환경부에서는 저공해자동차 구매 시 세금을 감면해주고 공공부문은 저공해 자동차를 의무적으로 구매 및 임차하도록 하고 있다. 이토록 정부에서는 자동차에서 발생하는 대기 오염물질 저감을 위해 다양한 노력을 하고 있고 우리 생활에서도 저공해자동차는 주요 화두로 떠오르고 있다.서울시에서 발표한 우리나라의 저공해자동차 보급현황을 살펴보면 전기차는 2017년 2.5만대, 2018년 5.7만대로 증가하고 있으며 2022년에는 43만대로 수요가 급격히 늘어날 전망이다. 친환경자동차의 전망이 밝은 만큼 현재 자동차 시장에서는 기업마다 앞 다투어 새로운 전기·수소 자동차를 출시하고 있으며 이에 대한 경쟁이 치열한 상황이다.그렇다면 저공해자동차를 생산하기 위해 현재 자동차 시장은 어떻게 변화하고 있고 얼마나 발전해왔을까? 현시점의 EV(Electric Vehicle)자동차 시장의 트렌드를 직접 경험해보고 전기차의 주된 과제인 충전 인프라와 배터리의 발전 정도를 확인해보고자 지난 5일 코엑스 EV Trend Korea 2019에 다녀왔다.▶ 배터리친환경자동차하면 전기자동차를 가장 먼저 떠올린다. 내연기관과 다르게 배기가스 없이 주행할 수 있는 힘이 전기에서 나오기 때문일 것이다. 따라서 전기를 넣어주고 저장하는 충전 장치와 배터리는 전기자동차의 핵심기술이라고 불린다. 아무리 멋진 전기차라도 전기를 빠르게 충전하고 안정적으로 저장하지 못한다면 전기차로서의 가치는 없다고 할 수 있다. 배터리의 충·방전 수명, 저장 수명 그리고 안정성을 확보하기 위한 연구는 어느 정도 진행되고 있을까?최초의 전기자동차는 내연기관 자동차보다 먼저 개발되어 그 역사가 더 깊다. 그러나 당시 배터리 기술의 한계로 인해 자동차 시장의 주류가 될 수 없었다. 하지만 현재 전기자동차는 또 다시 주목받고 있으며. 이러한 변화의 배경에는 리튬이온 배터리가 있다. 리튬이온 배터리는 기존의 납, 니켈-카드뮴, 니켈-수은 배터리보다 에너지 밀도는 크게 향상 되었고, 사용시간은 길어졌으며, 안전성도 높아졌다.전기자동차 배터리는 크게 원통형, 각형, 파우치형 등 3가지로 구분되는데, 삼성SDI는 전기차용으로 각형 배터리를 주력으로 생산하고 있다. 각형 배터리는 적게는 수십 개에서 많게는 수백 개의 배터리 셀을 네모난 금속 캔 형태의 용기에 담는 방식이다. 삼성SDI의 각형 배터리는 금속 캔 형태에 추가적인 안전장치를 내재하여 내구성과 안정성에서 다른 배터리에 비해 강점을 보인다. 생산단가도 파우치형에 비해 저렴한 편이다. 하지만 상대적으로 무겁고 디자인이 제한적이라는 단점이 있다.각형 배터리에 반하여 파우치형 배터리는 가볍고 변형이 수월하여 차량의 디자인에 맞춘 배터리 제작이 가능한 것이다. 현재 전기차 배터리 시장 2위 업체인 LG화학은 파우치형 배터리를 주력으로 생산한다. 특히 LG화학은 2017년 점유율 5.6%에서 2018년 상반기 12.3%까지 끌어올리며 중국 업체들을 제치고 2위에 올랐다. 용량으로는 0.8GWh에서 2.0GWh로 2.6배 급성장했다.일본의 파나소닉으로부터 공급받고 있는 테슬라의 원통형 배터리는 시장에서 새롭게 주목받고 있는 상황이다. 원통형 배터리는 18650, 21700 등 규격이 정해져있기 때문에 대량생산이 용이하고 원가 경쟁력도 높다. 이전에는 노트북, 전동공구용으로 사용됐다가 수요 감소에 직면했지만, 최근에는 전기차용, 전기자전거용 등으로 사용되면서 수요가 다시 늘고 있는 추세다.업계에서는 향후 전기차 배터리로 어떤 타입이 우위에 있을지 갑론을박을 벌이고 있다. 배터리 종류별로 장담점이 있기 때문에 아직까지 특정 타입이 대세가 되지는 않았지만 점차 기술개발 속도에 따라 대세가 정해질 것으로 예상되고 있다.▶ 충전 인프라전기 자동차를 이용함에 있어서 충전 인프라를 구축하는 것은 반드시 선행되어야 하는 문제이다. 서울시에서는 전기 자동차의 보급을 확대하기 위해 공용 급속 충전기를 현재 433기에서 연말까지 570기까지 확충하고 수소 충전소는 연말까지 2개소를 추가 구축하여 친환경차의 편리함을 보장할 계획을 밝혔다.신기술이 맘껏 뛰놀 수 있는 놀이터. ‘규제 샌드박스’를 정부가 시작했다. 규제 샌드박스란, 신제품 또는 서비스를 관련법보다 앞서 실제 현장에서 활용할 수 있는 정책을 말한다. 지난 2월 11일 자동차 관련 네 개의 안건이 이 혜택을 입었다. 그 중 두 가지만 주목해보도록 하자. 먼저, 전국 10개에 불과한 수소충전소를 확충하기 위해 현행 법령상 수소충전소를 지을 수 없는 국회 앞, 탄천 물재생센터, 양재 수소충전소, 현대차 계동사옥 총 4곳에 수소 충전소 설치가 규제 샌드박스 특례를 받아 정식 허가되었다. 둘째로, 기존 전기차 충전기 설치비용은 약 400만원인데 빠른 충전소 보급을 위해 약 30만원이면 충전기를 설치할 수 있도록 ‘앱 기반 전기차 충전 콘센트’를 임시허가 받았다. 그동안 현행법상 일반 콘센트를 활용한 사업이 불가능했지만 규제 샌드박스의 혜택으로 주차장 전기 콘센트에 충전기를 보급하여 전기차 충전인프라 확대를 꾀하겠다는 목적이다.▶ 충전기전기 자동차를 원하는 시간에 빠르게 이용하려면 전기를 공급하는 충전기의 성능도 중요하다. 충전기는 충전 속도에 따라 급속 충전기와 완속 충전기가 있다. 급속 충전기는 완전방전 상태에서 80% 충전까지 30분이 소요되며 주로 고속도로 휴게소, 공공기관 등 외부장소에 설치될 예정이다. 급속 충전기는 고용량의 전력을 공급하여야 하므로 50kW급이 주로 설치되며 사용요금은 현재 100km당 2700원 정도이다. 완속 충전기의 경우에는 완전 방전에서 완전 충전까지 4~5시간이 소요되어 주로 주택이나 아파트에 설치된다. 배터리의 용량은 약 6~7kW 전력용량을 가진 충전기가 주로 설치되며 사용요금은 100km당 1100원 정도로 내연기관 자동차보다 훨씬 우수한 연비를 자랑한다.이 외에도 현대 자동차에서는 찾아가는 충전 서비스를 이용하여 현대의 전기·수소차를 이용하는 고객들에게 약 44km 주행 가능한 7kWh를 무상으로 충전해준다. 이처럼 전기 충전소가 부족한 지역에 거주하는 사람들이나 바쁜 일정 속 충전소에 들리기 어려운 고객들이 편리하게 전기차를 이용할 수 있는 서비스 또한 생기고 있다.박람회를 관람하며 예상되는 문제점으로는 충전기의 Port 핀이 표준화되지 않아 차량의 모델마다 충전 핀이 다르다는 점이다. 충전 핀이 표준화되지 않는다면 불필요하게 충전소의 개수가 늘어나야 하므로 경제적으로, 공간적으로 효율이 떨어진다. 또한 전기차를 사용하는 소비자의 입장에서도 이용 가능한 충전소를 찾아 멀리 이동해야 하는 단점이 있다. 하지만 아직 전기 자동차의 보급이 충분하지 않고 기업마다 전기 자동차 분야를 선점하기 위한 경쟁이 치열하여 표준화에 기업들의 의견을 모으기엔 어려움이 있어 보인다.▶ 주행거리전기차를 고려하는 소비자들이 가장 우려하는 것은 바로 주행거리이다. 하지만 이런 고민은 더 이상 하지 않아도 될 것 같다. 쉐보레 볼트 EV는 미국 환경청에서 1회 충전 383km 주행거리를 인증하고, 국내에서는 1회 충전으로 서울 ? 제주 470km를 주행해 국내 기록을 달성하기도 했다. 볼트 EV는 전기차 전용 아키텍처를 기반으로 고강성 경량 차체에 60kWh 대용량 리튬-이온 배터리 시스템과 고성능 싱글 모터 전동 드라이브 유닛을 탑재해 뛰어난 주행거리와 더불어 최고 출력 204마력, 최대토크 36.7kg·m의 성능으로 100km/h까지 걸리는 시간은 7.2초에 불과하다.

공학/기술| 2019.05.13| 4페이지| 1,000원| 조회(252)

전기자동차, 견학보고서, 박람회, 전기 안전

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스마트팩토리 자동화설비 견학보고서

스마트공장·자동화산업전 견학보고서- 4차 산업혁명에서의 제조업 -전기공학과 20161046조은비지난 2017년 정부의 4차 산업혁명 위원회에서는 ‘혁신성장을 위한 사람 중심의 4차 산업혁명 대응 계획’을 발표했다. 몇 년간 최대의 관심사인 4차 산업혁명 기술을 국가체계에 도입해 사회문제를 해결하고 경제성장을 동시에 잡는다는 목적이다. 당시 스마트공장과 관련된 계획은 3가지가 발표됐다. 우선 2022년까지 스마트공장을 '생산최적화' 단계로 고도화하고 근로자와 협업 가능한 지능형 제조로봇을 상용화한다는 계획, 제조업의 서비스화 추진이 주요 내용이다. 4차 산업혁명 대응 계획 발표 후 2년째인 현 시점의 우리나라 자동화 기술이 얼마나 발전하였는지 확인해보고자 Smart Factory + Automation World 2019 (스마트 공장·자동화산업전)전에 방문해보았다.특정 분야에 해당되는 박람회라고만 생각했는데 생각보다 방문자도 굉장히 많아 일행을 찾기가 어려울 정도였고, 전시 기업도 500개가 넘을 만큼 많았다. 무엇보다도 설계에서 제조, 검사, 포장에 이르는 제조공정의 다양한 최신 기술과 솔루션을 한 눈에 볼 수 있어서 2019년도의 업계동향 및 트렌드를 볼 수 있었다. 그 중 특히 인상 깊었던 기술 3가지에 대해서만 논해보고자 한다.● 머신비전머신비전이란 이미지를 캡처하고 처리하는 기능을 실행하는 장치에 대한 작동 지침을 제공하는 모든 하드웨어 및 소프트웨어의 조합을 포함한다. 제조업에서 머신 비전은 제품의 물리적 형상이나 결함, 표면 상태, 색상 등의 상태를 육안으로 검사하는 대신 고성능 카메라, 이미지 프로세서, 소프트웨어 등으로 이루어진 시스템으로 검사하므로 제품의 품질과 생산성, 효율을 결정한다. 머신 비전은 피로도 없이, 마이크로미터 단위까지 정밀하게, 빠른 속도로 검사를 수행할 수 있기에 산업자동화의 발전과 뗄 수 없는 밀접한 관계에 있으며, 소형 전자부품, 디스플레이, 자동차 등 산업 전반에 걸쳐 적용 분야가 확대되고 있다.특히 돋보였던 기술은 머신비전에 AI의 Deep-learning 알고리즘을 이용하여 전문가의 노하우를 학습하여 제품의 양/불을 판정하는 소프트웨어였다. 고품질의 OLED 패널 제조를 위해 가장 중요한 것은 패널에 존재하는 비정형 및 미세 불량까지 잡아내는 높은 검사 정확도다. 그러나 현행 자동화 검사 장비는 기본적으로 Rule base 알고리즘이기 때문에 비정형 불량 검사의 신뢰도가 낮아 육안검사가 필요하며 육안검사가 불가능한 수준의 미세 불량의 경우 검출 불가능하다는 한계가 있었다.이런 문제를 해결하기 위해 ‘라온피플’에서는 AI를 이용하여 빠르고 정확하게 검사할 수 있도록 설계된 인공지능 기반의 OLED Display 검사 솔루션, ‘AIDi’를 소개하였다. AIDi는 기존의 Rule base 알고리즘으로는 검사가 어려웠던 비정형 Mura, Bit, Dot 불량을 검사하기 위하여 50M 이상의 고해상도 카메라로 촬영한 이미지를 Mura Training Image Generator 및 AIDi Trainer, AIDi Calssifier에 적용하여 검사 시 사용할 Training Data를 제작한다. Training Data를 사용하여 OLED 패널 검사를 진행하여 양/불 판정 및 불량 종류를 구분할 수 있다.● 스마트 분류 로봇이미 축구경기장의 약 59배가 되는 아마존의 물류창고에서는 물품 분류 로봇 ‘키바(KIVA)’를 인수하여 대략 4만 대의 ‘키바’가 근무하고 있다. ‘키바’가 도입되기 전에는 직원들이 직접 넓은 물류 매장을 발로 뛰어다니면서 필요한 물품을 찾아야 했지만 지금은 60~75분이던 물류 순환속도가 약 15분으로 대폭 줄었고, 공간 활용도는 50% 이상 향상되었다. 그만큼 공장에서 물품을 분류하고 원하는 물품을 찾아내는 것은 스마트공장의 효율성을 높이기 위한 중요한 부분이다.스마트제조혁신센터에서는 스마트 분류 로봇 'TAGON Shelf Lifter'을 통해 효율적인 자동화 분류 시스템을 전시했다. TAGON Shelf Lifter는 선반의 아래로 들어가 수직으로 물체를 들어 올려 다음 위치로 운반한다. 어디서든 360도 회전이 가능하기 때문에 이동 방향에 제약이 없으며, 센서를 통해 장애물을 인식하고 피하며 목적지까지 운반이 가능하다. 보관 중인 선반 사이의 간격과 이동에 필요한 통로 폭을 로봇 스스로 최소화해 공간 효율을 최대로 높인다. 스마트제조혁신센터의 스마트 분류 기술은 해외에만 국한되어 사용되던 기술을 국내에 보급하여 국내 스마트 공장의 생산력을 향상시키는 데에 기여할 것으로 예상된다.● 스마트공장 종합 플랫폼현대로보틱스는 스마트팩토리 종합 플랫폼인 ‘하이-팩토리(H!-FACTORY)’를 선보였다. 하이팩토리는 현대로봇자동화설비에 특화되어 공장 설비에 최적의 운영 상태를 지원하는 스마트 사물인터넷(IoT) 플랫폼이다. 종합 플랫폼이란 제조 실행시스템(MES)과 제조 지능시스템(EMI)의 통합으로 현장 생산설비의 스마트화와 사물인터넷 기반의 전사적 연결 및 데이터 기반의 분석을 통한 자율제어를 지원하는 시스템이다.특히 이목을 끌었던 것은 조선 사업에서 이용하는 ‘Hi Net’이라는 산업 플랫폼이다. 개발 파트너, 비즈니스 파트너, 플랫폼 파트너, 고객이 제품/서비스 Apps 또는 제조 Apps와 같은 개방형 플랫폼을 통해 최적 항로, 엔진고장진단, 에너지흐름부터 공정관리, 설비관리까지 가능하다는 것이다.이처럼 스마트공장 종합 플랫폼은 개방형 및 모듈화 설계로 고객 요구에 최적화된 솔루션을 제공할 수 있으며 다양한 산업에 활용 가능하다. 이러한 스마트 제조 시스템은 간단한 조작만으로도 쉽게 접근하고 작동시킬 수 있어 앞으로 전망이 밝을 것으로 예상해보았다.● 로봇팔의 발전과 협동로봇이번 박람회를 보면서 로봇 기술이 놀랍도록 발전 되었다는 것을 새삼 느끼게 되었다. 6축은 기본이고 8축 기반의 로봇도 볼 수 있었고, 무거운 물체를 기압을 통해 들어 올리면서도 흔들림 없는 동작의 자연스러움, 일관되지 않은 형태의 물체를 들어 올리는 범용성, 매끄러운 곡선의 디자인 등 로봇마다 제 각기의 특장점이 두드러졌다. 로봇은 진화와 발전을 거듭해 갈수록 산업 분야에서 뗄 수 없는 존재가 되어 가고 있다.(1) 물건을 집어 올리는 로봇 팔은 작년부터 유압식을 적용한 제품이 많아졌다고 들었는데 올해 선보인 제품들은 이를 더 정교화 하여 일관된 형태의 모양이 아니더라도 Deep-Learning 기술을 통해 더 다양한 형태의 물건을 자유자재로 들어 올릴 수 있었다. 또한, 로봇팔의 효율을 높이기 위해 적은 힘으로 더 큰 물체를 들 수 있는 기술에 대한 솔루션을 제시한 기업도 많이 보였다.(2) 앞으로 로봇은 우리 일상 속에서도 흔히 볼 수 있을 것 같다. 가장 대표적인 예시가 바로 카페이다. 현대로보틱스에서는 주문부터 음료를 제공하는 과정을 모두 로봇이 수행하는 스몰 카페를 운영하였다. 기존의 커피머신은 커피를 제공하되 커피를 가져다주지는 않았기 때문에 사람이 머신에서 꺼내 커피를 가져다 마셨는데 이제는 로봇이 더 다양한 종류의 커피를 픽업데스크로 가져다 준다. 직접 커피를 마셔보지 않아 그 맛이 어떨지는 모르겠지만 머지않아 바리스타 로봇도 시중에서 만날 수 있지 않을까 생각해 보았다.(3) CMES사의 3D Robot Vision도 주목할 만 했는데 이는 산업용 로봇과 3D 스캐너의 3차원 collaboration으로 대상 물체의 3D 스캐닝 데이터와 CAD매칭을 통해 물체의 위치를 정밀하게 인식한다. 이를 통해 더 다양한 그리퍼 및 로봇 엑츄에이터에 적용이 가능하고 다양한 제조사의 산업용 로봇과 호환하여 현장 맞춤형 커스터마이징 공급이 가능하다.(1) 유압식 로봇(2) 커피 로봇(3) 3D 로봇 비전산업용 로봇의 등장으로 노동력이 절감되고, 가격 경쟁력이나 제품의 품질 또한 향상되었지만 국내 제조업에서는 여전히 산업용 로봇에 의한 재해는 한 해 평균 40건이 넘을 정도로 꾸준히 발생하고 있다.위험한 공정에서는 로봇을 도입하는 것이 권장되고 있고 이런 맥락으로 협동로봇이 생산되고 있다. 협동 로봇은 산업용 로봇의 단점인 안전 문제를 해결하기 위해 센서를 통해 주변에 사람이 도달했을 때 동작을 정지했다가 근접 위치를 벗어났을 경우 다시 작동을 시작한다. 앞으로 스마트공장에 다양한 협동 로봇을 이용한다면 작업자의 안전을 확보하고 사람과 로봇이 공존할 수 있는 산업 현장이 될 수 있을 것이라고 기대해본다.● 레일스마트공장에서 레일은 반드시 다루어져야 할 주요 부분이다. 벨트 형 레일은 빠르지만 정밀하지 않아서 요즘 선호도가 줄고 있다. 이번 박람회에서는 벨트 형 레일을 대체하기 위한 솔루션으로 정밀도·정확도·속도를 높인 새로운 형태의 레일 제품이 많았다. (1)번 사진에서 보이는 LM(Linear Motion) guide은 붓펜을 이용하여 한옥을 그리고 있는 모습이다. 여기서 LM가이드란 기존의 컨베이어가 한 방향으로만 움직이는데 반해 상하좌우로 움직여 방향성이 용이하고 반복운동이 많은 곳에 사용되는 직선운동 레일이다. 이처럼 높은 정밀도를 가질 뿐만 아니라 오차가 나노단위로 정확성 또한 높은 LM guide가 늘어나고 있다. (2)번은 스마트제조혁신센터에서 선보인 이동식 레일이다. 레일이 하나의 셀처럼 독립적으로 작동 및 이동할 수 있고 관리자의 조작에 따라 원하는 만큼 셀이 일렬로 배치되어 레일의 길이와 기능을 결정한다. 제조업에서 제조 동선이 중요한 만큼 레일의 위치와 길이를 유동적으로 변화시킬 수 있다는 점은 상당한 장점이 될 수 있다고 생각한다. 또한, 제조 부품에 이상이 있을 때도 전체를 확인할 필요 없이 셀의 부분을 확인하면 된다는 측면에서 수리·보수가 용이할 것으로 예측했다. (3)번은 80,170,250m나 움직일 수 있고 속도는 1m/s에 달하는 LM 구동장치로 crossed roller bearing을 통해 다양하게 적용 가능하여 수용성이 높다.

공학/기술| 2019.05.13| 1페이지| 1,000원| 조회(481)

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코일의 자기장 실험1. 관찰 및 결과- 코일의 반지름 R = 0.105m- 코일에 감긴 도선의 수 N = 200번- 인가한 전류 = 0.5A- 코일에 흐르는 전류(A)실험1실험 2에서 두 코일 사이의 간격반지름반지름의 1.5배반지름의 0.5배0.31A0.38A0.41A0.37A- 실험1과 실험2의 측정값 그래프와 fitting curve를 포함하는 Datastudio 화면 첨부실험1실험2 코일 사이 간격 = 반지름)실험2 (코일 사이 간격 = 반지름 1.5배)실험2 (코일 사이 간격 = 반지름0.5배)2. 분석 및 토의[질문1]실험 1에서 측정한 코일 중심의 자기장의 세기는 B=5.35G 이다. 이 값은 ‘실험1 ? 한 개의 코일 실험’의 그래프에서 직접 확인할 수 있다. 1G(가우스)=10^-4T(테슬라)이므로 그래프에서 자기장의 세기는 B=0.535times 10^-3T이다.비오사바르 법칙에 의하면 코일의 중심에서 자기장의 세기는rm B(x)= {mu _{0} N`I} over {2R} 이다. 식에mu _{0} =4 pi TIMES 10 ^{-7} (rm T cdot M)/A, N=200, I=0.5A, R=0.105m를 대입하면 자기장B는rm B = {(4pi times 10^-7 ) times 200 times 0.5} over{2 times0.105 }=0.598 TIMES 10 ^{-3} ``rm T 이라는 것을 알 수 있다.{|`이론값 -실험값`|} over 이론값 times 100=(상대오차)%이므로{|`0.598 - 0.535 `|} over 0.598 times 100=10.535% 의 상대오차가 발생하였다.[질문2]실험 2에서 측정한 코일 중심의 자기장의 세기는 B=7.60G=0.760 times 10^-3T이다. 이 값은 ‘실험2 ? 반지름만큼 떨어진 두 코일 사이의 간격’의 그래프에서 직접 확인할 수 있다.두 코일이 R만큼 떨러져 있을 때, 코일의 중심에서 자기장의 세기는rm B(R)= {8mu _{0} N`I} over {5 sqrt {5} R}이다. 식에mu _{0} =4 pi TIMES 10 ^{-7} (rm T cdot M)/A , N=200, I=0.5A, R=0.105m를 대입하면 자기장B는rm B = {8times(4pi times 10^-7 ) times 200 times 0.5} over{5 root5 times0.105 }=0.856 TIMES 10 ^{-3}` rm T 이라는 것을 알 수 있다.{|`이론값 -실험값`|} over 이론값 times 100=(상대오차)%이므로{|`0.856 - 0.760 `|} over 0.856 times 100=11.215% 의 상대오차가 발생하였다.[질문3]실험 1의 자기장을 식 (1)로 fitting하여 구한 전류는 0.31A이며 실험 시에 맞춰준 전류는 0.5A이다. 두 전류의 상대오차를 구하면,{|`이론값 -실험값`|} over 이론값 times 100=(상대오차)%이므로{0.5-0.31} over {0.5} TIMES 100%=38% 이다.자기장을 식 (1)로 fitting하여 구한 전류 값과 실제 전류는 상당히 큰 오차를 가졌다. 실험의 오차가 발생한 이유 중 첫 번째는 실험을 수행하기 전 전류를 설정할 때, 정확히 0.500A로 맞추지 못했기 때문이다. 0.5A보다 미세하게 낮은 수치로 전류를 설정했을 가능성이 있다. 두 번째로 기기와 전선의 내부 저항에 의해 전류 값이 달라졌을 수 있다. 세 번째로 그래프에서 측정 포인트를 잡을 때 측정 오류가 있을 수 있다. 그래프를 충분히 크게 확대하고 최대점을 확인하여야 하는데 그렇지 못했다. 네 번째로 센서를 움직일 때 일직선으로 움직여야 하지만 사람의 손으로 움직이다 보니 정확하게 일직선이 아니라 이리 저리 움직이며 측정되었다. 다섯 번째로 코일과 전류가 수직이 아닐 수 있다. 코일을 지지하고 있는 판이 고정되어 있지 않았기 때문에 눈으로 수직을 맞추었으나 이는 오차가 있을 수밖에 없고 이론값에 사용한 비오사바르 법칙의 공식은 전류와 자기장의 방향이 수직인 것을 가정하였다.[질문4]실험 2의 자기장을 식 (4)로 fitting하여 구한 전류는 0.38A이며 실험 시에 맞춰준 전류는 0.5A이다. 두 전류의 상대오차를 구하면,{|`이론값 -실험값`|} over 이론값 times 100=(상대오차)%이므로{0.5-0.38} over {0.5} TIMES 100%=24% 이다.자기장을 식 (4)로 fitting하여 구한 전류 값은 실제 전류 값과 무시할 수 없는 수준의 오차를 가졌다. 실험의 오차가 발생한 원인으로 위에서 언급한 것 외에도 요인이 있을 수 있다.그 중 하나는 두 코일간의 간격이다. 두 코일이 R만큼 떨어져 있을 때, 코일의 중심에서 자기장의 세기는rm B(R/2)= {8mu _{0} N`I} over {5 sqrt {5} R} 이다.rmI= {B(R/2) TIMES 5 sqrt {5} R} over {8 mu _{0} `N} 에서,mu _{0} =4 pi TIMES 10 ^{-7} (rm T cdot M)/A, N=200, I=0.5A, R=0.105m 는 일정하다. 따라서 자기장이 이론값보다 작게 측정되면 전류I 의 값도 더 작게 측정된다. 따라서 실험 시에 자기장이 이론값보다 작게 측정되었다는 것을 의미한다. 실험에서 원래 설정해 놓아야 하는 값들 중에서 두 코일 사이의 간격을 코일의 반지름만큼 즉, 0.105m 만큼 설정해야 한다. 하지만 실험에서 0.105m보다 약간 더 떨어져 코일은 두면 두 코일 가운데서 자기장의 세기는 이론값보다 더 작아지게 된다. 따라서 실험에서 두 코일을 0.105m을 이상으로 떨어뜨려 두었기 때문에 오차가 발생했을 것이다.3. 결론자기장 센서가 한 개의 코일의 중심을 지날 때의 그래프에서 코일의 중심에 가까워질수록 자기장의 자기장 센서가 측정하는 자기장 세기는 커진다. 코일의 중심을 지나서는 코일로부터 멀어질수록 자기장의 세기는 작아진다. 따라서 시간에 따른 자기장의 그래프는 좌우 대칭의 종 모양을 띠게 된다.이는 코일의 중심을 관통하는 축 상의 점에서 자기장의 세기B에 관한 식에서도 확인할 수 있다.rm B(x)= {mu _{0} N`I`R ^{2}} over {2(x ^{2} +R ^{2} ) ^{3/2}}에서 x는 코일의 중심으로부터 축 상에서의 위치이다. x가 0에 가까워질수록, 즉 코일의 중심에 가까울수록 자기장의 세기는 커진다. 반대로, x값이 커질수록, 즉 코일의 중심으로부터 멀어질수록 자기장의 세기는 작아진다.

자연과학| 2018.07.22| 4페이지| 1,000원| 조회(1,037)

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RC회로 실험 평가A+최고예요

RC회로 실험1. 관찰 및 결과- 사용한 전기저항 : a, b, c- 사용한 축전기의 전기용량 : A, B회수축전기전기저항측정시기t_{1over2 측정} (sec)1A100muFa10 Ω충전8.9552times 10^-4방전9.2919times 10^-42b33 Ω충전0.0026방전0.00213c100 Ω충전0.0074방전0.00674B330muFa10 Ω충전0.0028방전0.00285b33 Ω충전0.0079방전0.00736c100 Ω충전0.0225방전0.0230축전기의 전기용량과 전기저항의 저항 값을 구하고 이에 따른 반감기를 계산하였다. 반감기란 축전기를 충전하거나 방전시킬 때, 축전기에 존재하는 전하량이 절반이 되는 시기를 말한다. 반감기를 구하는 공식은 다음과 같다.t _{1over2 이론} =(ln2)R BULLET C이 공식을 이용하여 2개의 축전기에 대해 각 3개의 저항은 각각 연결했을 때 총 6가지 경우의 반감기의 이론값을 계산할 수 있다.- 사진 첨부100muF10 Ω330muF10 Ω33 Ω33 Ω100 Ω100 Ω2. 분석 및 토의회수축전기전기저항측정시기t_{1over2 측정} (sec)rm C_측정(muF)C의 오차(%)t_{1over2 이론}(sec)t_{1over2}의 오차(%)1100muF10 Ω충전8.9552times 10^-4129.19629.1960.00069329.2237방전9.2919times 10^-4134.05434.0540.00069334.0823233 Ω충전0.0026113.66613.6660.00228713.6961방전0.002191.8088.1920.0022878.17673100 Ω충전0.0074106.7596.7590.0069316.7667방전0.006796.6613.3390.0069313.33294330muF10 Ω충전0.0028403.95522.4110.00228722.4311방전0.0028403.95522.4110.00228722.4311533 Ω충전0.0079345.3724.6580.0075484.6635방전0.0073319.1423.2900.0075483.28566100 Ω충전0.0225324.6061.6350.0228741.6350방전0.0230331.8200.5520.0228740.55081)t_{1over2}의 이론값100muF10 Ω(ln2 )times(10)times(100 times 10^-6 )= 0.000693sec33 Ω(ln2 )times(33)times(100 times 10^-6 )= 0.002287sec100 Ω(ln2 )times(100)times(100 times 10^-6 )= 0.006931sec330muF10 Ω(ln2 )times(10)times(330 times 10^-6 )= 0.002287sec33 Ω(ln2 )times(33)times(330 times 10^-6 )= 0.007548sec100 Ω(ln2 )times(100)times(330 times 10^-6 )= 0.022874sec2)t_{1over2}의 상대오차100muF10 Ω충전{|``0.000693-8.9552times10^-4``|}over0.000693 times100=29.2237%방전{|``0.000693-9.2919times10^-4``|}over0.000693 times100=34.0823%33 Ω충전{|`0.002287-0.0026`|} over0.002287 times100=13.6961%방전{|`0.002287-0.0021`|} over0.002287 times100=8.1767%100 Ω충전{|`0.006931-0.0074`|}over0.006931 times 100 =6.7667%방전{|`0.006931-0.0067`|}over0.006931 times 100 =3.3329%330muF10 Ω충전{|`0.002287-0.0028`|}over0.002287 times 100 =22.4311%방전{|`0.002287-0.0028`|}over0.002287 times 100 =22.4311%33 Ω충전{|`0.007548-0.0079`|}over0.007548 times 100 =4.6635%방전{|`0.007548-0.0073`|}over0.007548 times 100 =3.2856%100 Ω충전{|`0.022874-0.0225`|}over0.022874 times 100 =1.6350%방전{|`0.022874-0.0230`|}over0.022874 times 100 =0.5508%3) C의 측정= t_{1over2 측정}/({rmR cdot ln2})100muF10 Ω충전{8.9552times10^-4}over {10times ln2}` =129.196muF방전{9.2919times10^-4}over {10times ln2}` =134.054muF33 Ω충전{0.0026}over {33 times ln2}` =113.666muF방전{0.0021}over {33 times ln2}` =91.808muF100 Ω충전{0.0074}over {100times ln2}` =106.759muF방전{0.0067}over {100times ln2}` =96.661muF330muF10 Ω충전{0.0028}over {10times ln2}` =403.955muF방전{0.0028}over {10times ln2}` =403.955muF33 Ω충전{0.0079}over {33 times ln2}` =345.372muF방전{0.0073}over {33 times ln2}` =319.142muF100 Ω충전{0.0225}over {100times ln2}` =324.606muF방전{0.0230}over {100times ln2}` =331.820muF3) C의 오차100muF10 Ω충전{|`100-129.196`| }over100 times100 `=29.196%방전{|`100-134.054`| }over100 times100`=34.054%33 Ω충전{|`100-113.666`| }over100 times100`=13.666%방전{|`100-91.808`| }over100 times100`=8.192%100 Ω충전{|`100-106.759`| }over100 times100`=6.759%방전{|`100-96.661`| }over100 times100`=3.339%330muF10 Ω충전{|`330-403.955`| }over330 times100`=22.411%방전{|`330-403.955`| }over330 times100`=22.411%33 Ω충전{|`330-345.372`| }over330 times100`=4.658%방전{|`330-319.142`| }over330 times100`=3.290%100 Ω충전{|`330-324.606`| }over330 times100`=1.635%방전{|`330-331.820`| }over330 times100`=0.552%4) 오차의 원인반감기를 측정하기 위해서는 전압이 4V에서 떨어지기 시작하는 지점부터 2V에 이르기까지 혹은 전압이 0V에서 올라가는 지점부터 2V에 이르기까지의 시간을 정확히 재야한다. 그러나 그래프가 변하는 지점을 딱 지정하기 어렵고 그래프에 찍혀있는 점이 정확히 2V에 맞지 않기 때문에 오차가 생긴다. 오차를 더 줄이기 위해서는 그래프를 최대한 확대해 반감기를 정확히 측정해야 한다.5) 반감기RC회로 실험에서, DataStudio의 ‘Start’ 버튼을 누르면 4초 동안 차례로 축전기를 방전, 충전시켰을 때의 전압의 변화가 컴퓨터에 그래프로 나타낸다. 그래프를 전체적으로 보면 거의 수직으로 전압이 떨어지거나 올라가는 모습을 보이지만 그래프를 확대하면 곡선을 그리며 전압이 변한다. 그래프에서, 반감기는 전압이 떨어지거나 올라간 후로 2V가 되기까지의 시간이다. 충전기가 완전히 충전됐을 때의 전압인 4V에서 전압이 정확히 반이 될 때, 축전기에 남아있는 전하량 역시 총 전하량의 반이 된다. 이는C= {Q} over {DELTA V}에서 확인할 수 있는데, 축전기의 전기용량인 C는 일정한 값이므로 전압과 전하량이 같은 비율로 증가, 감소하게 된다.3. 결론이번 실험에서 핵심은 RC회로에서 C에 의해 그래프가 지수함수의 그래프를 가진다는 것을 확인하는 것이었다. 저항과 커패시터의 관계는 반감기를 이용하여 더 구체적으로 확인할 수 있었다. R값이 클수록t _{1over2 이론} =(ln2)R BULLET C에서 반감기의 시간이 길어졌고 이것을 그래프의 기울기가 더 완만해지고 그래프의 개형에서 지수함수의 특징이 더 뚜렷하게 나타났다.실험결과가 제시되어 있지는 않지만 시간에 따른 저항의 그래프도 확인해보았는데 값이 0에 가깝다가 양으로 삐죽, 다시 0에 가깝다가 음으로 삐죽 튀어나오는 모습이었다. 이것은 커패시터가 충전되고 있을 때는 전하가 커패시터로 가기 때문에 R에는 전하가 흐르지 않아 0이었다가 커패시터가 방전될 때 전하가 흐르면서 양으로 삐죽 튀어 오르고, 커패시터가 배터리 역할을 하면서 전하를 반대로 흘려줄 때는 저항에서 전류가 반대로 흐르면서 음으로 삐죽 튀어오르는 것이라고 예측해볼 수 있다.실험에서 오차는 약 0.5~34%까지 나왔으며 저항 값이 작을수록 오차가 컸다. 또한t_{1over2}의 오차와 C의 오차가 거의 유사하게 나왔다. 10Ω 보다 좀 더 큰 저항들만 가지고 실험을 했다면 더 정확한 실험이 될 수 있었을 것 같다.

자연과학| 2018.07.22| 5페이지| 1,000원| 조회(465)

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빛의 반사와 굴절 실험 평가A좋아요

빛의 반사와 굴절 실험20161046 전기공학과 조은비1. 관찰 및 결과실험A. 빛의 반사 실험평면거울의 반사입사각반사각10DEG10DEG20DEG20DEG오목거울의 반사입사각반사각10DEG10DEG20DEG20DEG볼록거울의 반사입사각반사각10DEG10DEG20DEG20DEG오목 거울의 특성초점거리0.061m곡률반경0.121m실험B. 빛의 굴절 실험평평한 면 (공기 → 아크릴)둥근 면 (아크릴 → 공기)입사각굴절각입사각굴절각**************************74*************36704080432. 분석 및 토의1) 평평한 면 (공기 → 아크릴)sinθ2sinθ10.12190.17360.24190.34200.34200.50000.45400.64280.52990.76600.58780.86600.64280.94000.68200.98482) 둥근 면 (아크릴 → 공기)sinθ2sinθ10.17360.22500.34200.48480.50000.71930.64280.93360.69471.00003) 원통 렌즈의 굴절률의 1열과 2열 데이터의 3열과 4열 데이터아크릴의 굴절률1.4671.4921.4914) 오차 구하기- 평평한 면 (공기→아크릴)에서는 공기 중의 굴절률n_1 =1이고,theta_1은 입사각,theta_2는 굴절각이다. 스넬의 법칙에 따라sintheta_1 oversintheta_2 = n_2 overn_1 = n_2 over1=(그래프의 기울기)=1.467이다.(상대오차)- %={|`이론값 -실험값`|} over 이론값 times 100이므로{|`1.491 - 1.467`|}over1.491 times 100=1.610%- 둥근 면 (아크릴→공기)에서는 공기 중의 굴절률n_1 =1이고,theta_1은 굴절률,theta_2는 입사각이다. 스넬의 법칙에 따라sintheta_1 oversintheta_2 = n_2 overn_1 = n_2 over1=(그래프의 기울기)=1.492이다.(상대오차)- %={|`이론값 -실험값`|} over 이론값 times 100이므로{|`1.491-1.492`|}over1.491 times 100=0.067%[질문1] 거울의 표면을 수직으로 지나는 법선과 빛이 들어가는 방향 사이의 각도와 빛이 나가는 방향 사이의 각도를 각각theta_1,theta_2라고 했을 때, 입사각과 반사각이 같다는 것이 빛의 반사 법칙이다. 실험A에서 입사각과 반사각이 같은 값이 나왔으므로 빛의 반사법칙은 성립한다. 눈으로 구별할 수 있을 정도의 오차는 없었으므로 반사의 법칙을 비교적 정확하게 확인할 수 있었다.[질문2] 오목거울의 초점거리를 f라고 했을 때 f=0.061m, 곡률반경을 R=0.121m로 했을 때,rm R = 1.984f이므로 대략적으로 R = 2f 가 성립한다. 즉 오목거울의 곡률반경은 초점거리의 두 배이다.[질문3] 가역성이란 물체 또는 체계가 어떤 상태에서 다른 상태로 변한 후 다시 똑같은 과정을 역으로 거쳐 원래의 상태로 되돌아올 수 있는 성질을 말한다. 빛의 굴절에 있어서는 가역성이 성립한다. 즉, 두 개의 매질①, ②에서 빛이 매질①에서 매질②로 갈 때와, 빛이 매질②에서 매질①로 갈 때의 굴절률은 일정하다면 빛의 굴절에 있어서 가역성이 성립하는 것이다. 실험B에서 평평한 면 (공기 → 아크릴)에서 구한 굴절률은 1.467이고, 둥근 면 (아크릴 → 공기)에서 구한 굴절률은 1.492이므로 이론값인 1.491과 2% 내의 오차를 가지므로 이것은 굴절률이 거의 일정하다고 여기고 빛의 굴절에서 가역성이 성립함을 알 수 있다.-오차의 원인빛의 반사 실험에서는 눈으로 구별할 수 있을 정도의 오차는 없었으므로 반사의 법칙을 비교적 정확하게 확인할 수 있었다. 빛의 굴절 실험에서는 0.067~1.610%의 오차가 있었다. 비교적 오차가 적었지만 오차의 원인을 꼽아보자면, 첫째, 원통 렌즈의 실제 굴절률을 정확하게 알 수 없다. 둘째, 눈으로 값을 측정하는 과정에서 측정 오차가 발생한다. 셋째, 빛이 100% 반사되거나 굴절되지 않고 일부는 반사, 일부는 굴절, 일부는 산란된다. 넷째, 처음에 빛과 거울을 수직으로 맞추는 과정에서 오차가 발생할 수 있다.3. 결론실험의 목적은 다양한 모양의 거울 표면에서 반사되는 빛을 측정함으로써 빛의 반사법칙을 확인하고, 빛이 공기를 지나 다른 매질로 들어갈 때 굴절하는 각도를 측정하여 스넬의 법칙을 확인하는 것이다. 빛의 반사법칙은 법선을 기준으로 입사각과 반사각의 각도가 같다는 것이다. 이는 실험을 통해 평면거울, 오목거울, 볼록거울의 경우 모두에서 성립함을 확인할 수 있었다. 또한 모눈종이에 빛의 경로를 그려 오목거울과 볼록거울의 곡률반경을 계산할 수 있었다. 빛의 굴절실험을 통해서는 스넬의 법칙을 활용해 아크릴 렌즈의 굴절률을 구했다.빛이 반사되면서 입사한 빛에 비해서 반사된 빛의 밝기가 흐려진 것을 발견하였다. 이것은 거울을 미세하게 확대해 보았을 때 표면이 완벽하게 매끄럽지 않고 울퉁불퉁하므로 빛의 일부가 조금씩 다른 방향으로 새어 나갔다고 추정된다.빛의 반사 실험에서 쇠로 된 반사판을 사용하였는데 이는 금속표면이 비교적 매끄러워서 빛의 산란이 적게 일어나기 때문에 사용하였다. 반사판으로 아주 매끄러운 거울을 사용하였다면 반사된 빛도 좀 더 밝고 뚜렷하게 나타났을 것이다.

자연과학| 2018.07.22| 4페이지| 1,000원| 조회(2,408)

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