자동차 LED 램프의 EMS 시험을 위한 조도 모니터링 자동화에 관한 연구

Alternative Title
A Study on the Illuminance Monitoring Automation for EMS Test of Automotive LED Lamp
Author(s)
최성현
Alternative Author(s)
Sunghyun CHOI
Advisor
박용배
Department
IT융합대학원 IT융합공학과
Publisher
The Graduate School, Ajou University
Publication Year
2021-02
Language
kor
Keyword
EMCEMSLED램프자동차
Abstract
자동차 LED 램프는 장거리 투사, 뛰어난 내구성, 빠른 응답속도, 높은 색온도 표현 등의 많은 장점을 가지고 있다. 이러한 장점을 통해 기존의 할로겐 램프와 HID 램프를 빠르게 대체하고 있으며, 이에 따라 자동차 LED 램프의 EMC(Electromagnetic Compatibility) 인증 사례가 지속적으로 증가하고 있다. EMC 인증의 한 분류인 EMS(Electromagnetic Susceptibility) 시험 시, 자동차 LED 램프의 정상 동작 상태와 성능 저하를 모니터링하기 위해 조도계나 전류계 사용할 수 있지만 EMS 시험 노이즈 환경에서 사용하기에 적합하지 않아 사람의 눈에 의존하여 조도를 모니터링 하는 것이 현실이다. 사람의 눈을 이용하여 조도 모니터링을 수행할 경우 정상 동작 판단 기준이 모호하고 시험 엔지니어의 시력, 눈 깜박임, 눈의 피로 등의 요인으로 인하여 정확한 모니터링을 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 챔버 내부의 EMS 시험 노이즈 간섭을 회피하면서 자동차 LED 램프의 조도를 정량적으로 모니터링 할 수 있는 자동화 시스템을 제안한다.
Alternative Abstract
Automotive LED lamp has many advantages such as long distance projection, excellent durability, fast response speed, high color temperature expression, etc. Through these advantage, automotive LED lamp is rapidly replacing established Halogen lamp, HID lamp, thereby the number of EMC certification exemplification for automotive LED lamp is consistently increasing. When testing EMS which is a classification of EMC certification, light meters or ammeter can be used to monitor the normal operation conditions and performance degradation of automotive LED lamp, but the reality is that illuminance is monitored by relying on human eyes, because they are not suitable for use in EMS test noise environment. If illuminance is monitored by using human eyes, the judgement criterion of normal operation is vague and accurate monitoring is impossible due to factors such as vision, blink of an eye, eye fatigue of the test engineer. In this paper, we propose an automation system that can quantitatively monitor for illuminance of automotive LED lamp while avoiding EMC test interference inside the chamber.
URI
https://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/20199
Fulltext

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Special Graduate Schools > Graduate School of IT Convergence > Department of IT Convergence Engineering > 3. Theses(Master)
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