Understanding Flow Controls: Meter-In vs Meter-Out 에어실린더에 작용하는 힘은 압력조절기(pressure regulator)에 의해 결정됩니다. 그리고 피스톤이 움직이는 속도는 속도제어(flow control) 밸브를 통해 이루어집니다. 실린더의 각 포트마다 속도제어 밸브가 설치되어 인출과 인입 속도를 제어하게 됩니다. 아래는 속도제어 밸브의 구조입니다. 위 그림에 대한 기호는 아래와 같이 표기됩니다. 미터아웃(Meter-Out) 방식의 실린더 속도제어 아래 그림은 미터아웃 방식에 대한 도식입니다. 미터인(Meter-In) 방식의 실린더 속도제어 아래 그림은 미터인 방식에 대한 도식입니다. 끝.
AWG는 American Wire Gauge의 약자로써 미국에서 사용되는 전선관련 규격입니다. 조작선으로 많이 사용되는 UL선의 경우 AWG 사이즈가 표기되어 있는데 해당 전선의 도체 단면적이 몇 SQ(\(mm^{2}\))인지 궁금할 때가 있습니다. AWG 번호를 가지고 해당 전선의 도체 단면적이 몇 SQ(\(mm^{2}\))인지 변환하는 방법과 변환표를 공유하고자 합니다. AWG => SQ 변환공식 우선 n은 AWG 번호를 의미합니다. 전선의 피복을 포함한 외경 지름은 아래와 같이 구할 수 있습니다. The metric wire outside diameter = \(0.127\ mm\ \times\ 92^{(32-n)/39}\ [mm]\) 전선내 도체의 단면적은 아래와 같이 구할 수 있습니다. The metric wire cross-section = \(0.012668\ mm^{2}\ \times\ 92^{(36-n)/19.5}\ [mm^{2}]\) 예를 들어, 1AWG의 전선에 대해 위 공식을 적용하면 아래와 같습니다. The metric wire outside diameter = \(0.127\ mm\ \times\ 92^{(32-1)/39}\ =\ 7.348 mm\) The metric wire cross-section = \(0.012668\ mm^{2}\ \times\ 92^{(36-1)/19.5}\ = 42.409 mm^{2}\) AWG => SQ 변환표 끝.
한국거래소(KRX) 데이터 API 입문 가이드 안녕하세요! 오늘은 한국거래소(KRX)에서 제공하는 공식 데이터 API에 대해 알아보려고 합니다. 주식, 지수, 채권 등 다양한 금융 데이터를 손쉽게 가져올 수 있는 KRX Open API 활용법과 사용 절차, 그리고 간단한 파이썬 예제까지 모두 정리했으니, 금융 데이터 분석이나 자동화 작업에 관심 있는 분들은 꼭 참고해 보세요. 1. KRX 데이터 API란? 한국거래소는 자사 금융 데이터를 누구나 활용할 수 있도록 KRX 정보데이터시스템 이라는 포털을 운영 중입니다. 이곳에서는 주식 시세 지수 정보 채권 및 파생상품 시세 ETF/ETN 거래 정보 공매도 현황 등 다양한 금융 데이터를 API 형태로 제공합니다. 즉, 개발자나 데이터 분석가가 직접 데이터를 요청해서 받을 수 있는 RESTful API 서비스라고 생각하시면 됩니다. 2. 주요 제공 데이터 종류 KRX Open API에서는 다음과 같은 데이터를 제공합니다. 주식 관련 데이터: 일별 시세, 종목 기본정보, 투자자별 매매동향 지수 데이터: KOSPI, KOSDAQ, KRX100 등의 지수 시세 채권 및 파생상품: 채권지수, 파생상품지수 시세 ETF/ETN: 상장된 ETF 및 ETN 거래정보 공매도 정보: 일별 공매도 거래량 및 잔고 기타: ELW, DLS/DLF, 배출권, 해외 연계시장 시세 등 3. API 사용 방법 1) 회원가입 및 로그인 우선 KRX 정보데이터시스템 에 접속해 회원 가입 및 로그인을 진행합니다. 2) API 인증키 신청 로그인 후 마이페이지에서 ‘API 인증키 신청’을 통해 인증키를 발급받습니다. 3) 데이터 서비스 이용 신청 원하는 데이터 서비스에 대해 추가 이용 신청을 해야 합니다. 예를 들어 ‘KOSPI 일별 시세 정보’를 사용하려면 해당 서비스에 별도로 신청해야 합니다. 4) API 호출 발급받은 인증키와 필요...
📊 ETF 투자 가이드 : 카테고리별 ETF 선택 전략 **ETF(상장지수펀드)**는 단일 상품이 아니라, 다양한 자산군과 전략으로 구성된 포트폴리오입니다. 그래서 ETF에 투자하려면 무엇에 투자하고 있는가 를 파악하는 것이 핵심입니다. 이번 글에서는 ETF를 자산군별로 나누어, 어떤 종류의 ETF가 있는지 , 그리고 각 카테고리별 특징과 전략은 무엇인지 를 국내 투자자의 입장에서 살펴봅니다. 🇺🇸 1. 미국 주식 ETF – ETF의 중심축 국내 ETF 시장에서 미국 주식 ETF 는 이미 많은 투자자들에게 친숙한 선택입니다. TIGER 미국S&P500, KODEX 미국나스닥100 등도 모두 미국 주식 기반 ETF죠. 이 카테고리는 다음과 같이 구분됩니다: 전체 시장형 (Total Market) : 미국 전체 기업을 추종하는 ETF (예: VTI) 스타일형 (Growth vs. Value) : 성장주 중심 or 가치주 중심 규모별 ETF : 대형주, 중형주, 소형주에 따라 나뉨 (예: Russell 1000, 2000 기반) 📌 국내 투자 팁 : 환율 영향을 고려해 환헤지형 과 비헤지형 을 구분해서 선택하세요. 🌍 2. 해외(국제) 주식 ETF – 글로벌 분산투자의 시작 미국 외 선진국·신흥국 주식 ETF 도 다양합니다. 예를 들어: 선진국 중심 : 유럽, 일본, 호주 등 (예: MSCI EAFE) 신흥국 중심 : 중국, 인도, 브라질 등 (예: MSCI Emerging Markets) 최근에는 국내 ETF 들도 해외지수를 추종하며 글로벌 시장에 쉽게 투자할 수 있도록 돕고 있습니다. (예: KODEX 선진국MSCI World) 📌 국내 투자 팁 : 신흥국 ETF는 변동성이 크기 때문에, 비중 조절이 중요합니다. 🏭 3. 산업 섹터 ETF – 특정 산업에 집중 투자 미국뿐 아니라 한국에서도 산업별 ETF 가 점차 다양해지고 있습니다. 미국 섹터 ETF : 반도체, 클...
원문: https://www.schneider-electric.co.uk/en/faqs/FA142566/ 산업용 근접센서는 대부분 반도체 부품으로 만들어집니다. 근접센서에서, 트랜지스터와 같은 반도체 부품은 물체의 근접을 감지하게 되면 출력을 스위칭(출력을 내보내거나 차단) 하는데 사용됩니다. 3선 결선 방식의 센서는 회로와 트랜지스터 구성방식에 따라 PNP 타입과 NPN 타입으로 나눌 수 있습니다. 한가지 중요한 점은 PNP, NPN 타입의 구분은 센서가 NO(normally open) 타입인지, NC(normally closed) 타입인지와는 상관이 없다는 것입니다. PNP, NPN 타입 센서 모두 NO, NC 접점을 가질 수 있습니다. PNP, NPN 타입 중 무엇을 선택해야 하나? PNP, NPN 센서 타입 중 어떤 것을 사용할 지는 센서가 사용될 회로의 환경에 달려 있습니다. 릴레이를 사용하는 전통적인 회로 구성방식에서는 아래와 같이 PNP, NPN 센서를 사용할 수 있습니다. PNP 방식은 센서의 출력선을 릴레이 코일의 +단자에 결선합니다. NPN 방식의 센서는 출력선을 릴레이 코일의 -단자에 결선합니다. NPN 방식보다는 PNP 방식이 많이 사용되고 있습니다. PLC를 이용하는 환경에서 센서의 타입을 선택하는 경우에는 PLC 입력카드의 타입에 유의해야 합니다. PLC 입력카드에는 입력카드의 입력단자로 전류가 흐르는 sink타입과, 입력카드 입력단자에서 전류가 나가는 source타입 두가지가 있습니다. PNP 타입의 센서를 사용하는 경우 sink 타입의 입력카드를 사용하고, COM단자에 -전원을 인가합니다. 그리고 센서의 출력부를 입력카드의 입력단자에 연결합니다. NPN 타입의 센서를 사용하는 source 타입의 입력카드를 사용하고, COM단자에 +전원을 인가합니다. 그리고 센서의 출력부를 입력카드의 입력단자에 연결합니다. PNP 타입의 센서가 많이 사용되므로 덩달아 sin...
위 그림에서 (a)는 전압분배(Voltage Divider), (b)는 가변저항(Potential Divider)입니다. 전압분배는 고정된 두개의 저항으로 구성됩니다. 가변저항은 전압분배와 구조적으로 비슷하나 하나의 저항을 특정 지점을 기준으로 둘로 나누게 되며, 이 특정 지점은 임의로 조절 가능한 구조로 되어 있습니다. 위 그림에서 전압분배나 가변저항 모두 두 저항 사이에 Vd 포인트가 위치하고, 저항 R1, R2 크기를 조절할 수 있느냐 없느냐가 차이점입니다. 전압분배와 가변저항 둘 모두, 직렬로 연결된 두 저항의 크기에 따라 인가되는 공급 전압이 달라지는 원리를 이용하며, 공급전원을 원하는 크기로 출력하기 위해서 사용합니다. 아래 그림은 동일한 저항값을 가지는 R1, R2가 직렬로 연결되어 있는 회로입니다. Vin은 총 전압이고, R1, R2에 나누어 인가됩니다. 결론적으로 Vout은 Vin과 다른 전압을 가지게 됩니다. 각 저항 R1, R2에 얼마의 전압이 인가될지는 두 저항의 상대적인 크기와 총 저항의 크기로 결정됩니다. 그 공식은 아래와 같습니다. 아래 회로를 봅시다. Vin이 5V이고 R1 is 1KΩ and R2 is 10KΩ인 경우 Vout에 인가되는 전압은 얼마일까요? 가변저항은 다양한 저항값을 가진 제품들이 있습니다. 예를 들어 10KΩ 가변저항의 경우 0Ω에서 최대 10KΩ까지 저항값을 변경할 수 있습니다. 그럼 아두이노와 가변저항을 이용하여 LED의 밝기를 조절해 보겠습니다. 우선 가변저항은 아래와 같은 구조를 가집니다. 3개의 핀으로 구성되어 있고, Vref-Ground 핀을 통해서 공급전원을 인가하면 ouput 쪽으로 가변저항에 의해 조정된 출력전압이 인가됩니다. 우선, 아두이노 우노와 220옴 저항, LED를 이용하여 위와 같은 회로를 구성합니다. 그리고 아두이노 IDE를 이용하여 아래와 같이 코드를 입력합니다. const int ledPin = 9; //pin 9의 PWM 기능을 이용합니다. ...
Difference Between an NPN and a PNP Transistor 위 그림에서 기호는 아래 의미입니다. B: BASE C: COLLECTOR E: EMITTER NPN, PNP 둘다 BJT(bipolar junction transistor: 접합형 트랜지스터)입니다. 전류를 이용하여 제어가 되며, 전류를 증폭하는 기능이 있습니다. base에 전류가 흐르면, emitter와 collector 사이에는 더 많은 전류가 흐르게 됩니다. 즉, base는 emitter-collector 간 전류를 흐르게 하는 스위치 역할과 더불어 전류 증폭기 역할을 하게 됩니다. 이는 NPN, PNP 구분에 상관없이 동일한 특성입니다. NPN, PNP 트랜지스터의 차이는, 트랜지스터 핀에 전원이 인가되는 방법의 차이에 기인합니다. NPN 트랜지스터는 collector와 base에 양전압을 연결합니다. NPN 트랜지스터의 base에 양전압이 인가되면 emitter 방향으로 전류가 공급(sourcing, 소스)가 되면서 collector-emitter간 연결이 만들어지고, 전류도 흐르게 됩니다. 다시 정리하자면, base에 임계전압인 0.7V이상의 전압이 인가되면 전류는 base에서 emitter로 흐르게 되고, 덩달아 collector-emitter간에 흐르는 전류도 점차 증가하게 되는 형태입니다. PNP 트랜지스터는 emitter에 양전압을 연결하고, base에 음전압(또는, emitter에 인가된 전압보다 낮은 전압)을 연결합니다. PNP 트랜지스터는 base에 음전압이 인가되면 base에서 ground 방향으로 전류가 빠지면서(sink, 싱크) emitter-collector간 연결이 만들어지고 전류가 흐르게 됩니다. NPN, PNP 트랜지스터는 emitter-collector간 전류의 방향이 다르기 때문에, 위 그림에서 확인할 수 있듯이 부하(load)가 연결되는 위치 또한 다르게 됩니다. 끝.
PLC 아날로그 입출력 개념 및 결선 아날로그 신호가 PLC로 들어오면 우선 A/D 컨버터(Analog-Digital Converter)를 거치게 됩니다. A/D 컨버터는 아날로그 형태의 신호를 PLC에서 처리 가능하도록 디지털 형태로 변환시켜 줍니다. PLC에서 다루는 아날로그 신호는 아래와 같은 형태가 있습니다. - 전압(Voltage) - 전류(Current) - 저항(Resistance) 신호의 형태에 따라 신호가 취급되는 값의 범위가 있습니다. 가장 흔히 사용되는 형태는 전류 형태이며 4-20mA 값을 주로 사용합니다. A/D 컨버터가 아날로그 값을 디지털로 변환할 때 사용되는 bit수를 분해능이라 합니다. 일반적으로는 16bit 길이가 사용됩니다. 다시말해 4-20mA 사이의 16mA를 16bit로 쪼개어 표현한다는 의미입니다. 따라서 분해능에 사용된 bit수가 많을수록 더 세밀한 단위를 취급할 수 있습니다. 아래 그림은 4-20mA 출력을 가지는 온도 트랜스미터(temperature transmitter)의 예입니다. 온도 트랜스미터와 온도센서가 연결되어 있습니다. 온도 정보는 트랜스미터에서 섭씨 0~100도로 계량화(calibrated) 됩니다. 즉, 섭씨 0도는 4mA, 섭씨 100도는 20mA가 되는 것입니다. 위 그림에서 온도 정보는 PLC로 바로 들어오지 않고 트랜스미터를 거쳤습니다. 온도 정보를 PLC가 바로 해석하기 보다는 트랜스미터에서 해석하여 전압이나 전류 형태로 변환하여 PLC의 전압/전류 아날로그 카드로 연결됩니다. 만약 트랜스미터가 없다면, 온도센서의 정보를 해석하기 위해 PLC에는 온도입력 모듈이 별도로 필요하게 됩니다. 전압/전류 아날로그 입력카드를 사용하면, 온도센서가 아니더라도 다양한 형태의 아날로그 데이터를 트랜스미터 전압/전류 형태로 취급할 수 있으므로, 좀 더 유현한 구조가 됩니다. 아날로그 입력 모듈의 결선법은 입력 신호가 전압인지, 전류인지에 따라 다릅니다. 전압/전류은 저항과 연...
[실무 가이드] 서보 모터 브레이크 결선, 왜 릴레이 터미널을 써야 할까? 서보 앰프 브레이크 배선 예시 (ex. MINAS-A6B 시리즈) 서보 시스템을 설계하거나 시운전(Try Run)을 할 때 가장 빈번하게 발생하는 사고 중 하나가 서보 드라이버의 출력 포트 소손 입니다. "그냥 24V 신호니까 브레이크에 바로 연결하면 안 되나?"라는 의문에서 시작해, 가장 안전하고 똑똑한 결선 방법까지 정리해 봅니다. 1. 서보 드라이버 출력(X4)의 한계: "생각보다 약하다" 대부분의 메이저 서보 드라이버(Panasonic, Mitsubishi 등) 출력 포트는 최대 정격이 30V 50mA 내외입니다. 반면, 모터 브레이크를 해제하는 데 필요한 전류는 소형 모터 기준 약 300~400mA 에 달합니다. 결론: 직접 연결하는 순간 정격의 6~8배가 넘는 전류가 흐르며 드라이버 내부 트랜지스터가 즉사합니다. 2. 해결사: 릴레이 터미널 선택의 기술 드라이버 보호를 위해 중간에 '릴레이'라는 다리를 놓아야 합니다. 이때 어떤 보드를 쓰느냐가 시스템의 안정성을 결정합니다. 브레이크 OFF 신호는 X4 커넥터의 핀 1, 2번을 사용해서 배선합니다. BRK-OFF-(2번 핀)에 DC24V의 0V를 연결하고 BRK-OFF+(1번 핀)을 릴레이 코일의 -단자에 연결합니다. 그리고 릴레이 코일의 +단자에는 DC24V+를 연결합니다. 중요한 점은 브레이크 코일용 DC 파워서플라이와 제어용 DC 파워서플라이는 별개의 것을 사용하는 것이 권장사항입니다. ① 소비전류를 체크하라 (앰프 보호) 범용 릴레이(HR7 등): 코일 소비전력이 약 0.9W(37.5mA)로, 드라이버 정격(50mA)에 너무 바짝 붙어 있어 위험 마진이 적습니다. 슬림 릴레이 터미널(R4T-YC, R4T-16P-S): 소비전력이 약 110~120mW (약 10mA) 수준입니다. 드라이버 정격의 20%만 사용하므로 매우 안전합니다. ② 유도성 부하(브레이크)에 강...
📉 Fat Tail(두꺼운 꼬리) 현상과 월간 수익률 기반 시뮬레이션의 중요성 자산 운용이나 은퇴 설계에서 시뮬레이션은 매우 강력한 도구입니다. 하지만 현실의 수익률 분포가 정규분포가 아니라는 사실 , 알고 계셨나요? 이번 글에서는 주식 수익률이 왜 **Fat Tail(두꺼운 꼬리)**을 가지며, 이 현상이 월간 수익률 기반의 시뮬레이션에서 특히 중요하게 작용하는 이유 를 설명해드리겠습니다. ❓ Fat Tail이란? **Fat Tail(두꺼운 꼬리)**은 통계 용어로, 확률분포의 꼬리 부분—즉, 극단적인 사건이 발생할 확률 —이 정규분포보다 훨씬 크다는 것 을 의미합니다. 예시: 1987년 블랙 먼데이 1987년 10월 19일, 주식시장은 단 하루 만에 약 20% 급락 했습니다. 당시 하루 수익률의 표준편차는 약 1%였기 때문에, 이는 20 표준편차 에 해당하는 엄청난 사건입니다. 만약 수익률이 정규분포를 따른다면, 이런 사건은 우주 나이인 140억 년 동안도 한 번 일어날까 말까 한 수준이죠. 즉, 정규분포는 현실을 설명하기엔 너무 얌전합니다. 📊 Fat Tail을 수치로 표현: 첨도(Kurtosis) fat tail 정도를 정량적으로 표현할 수 있는 지표는 **첨도(kurtosis)**입니다. **정규분포의 초과 첨도(excess kurtosis)**는 0 S&P 500의 일일 수익률 은 19 이상의 초과 첨도 를 보임 → 강한 fat tail 하지만 여기서 중요한 사실이 하나 더 있습니다. 📆 왜 "월간 수익률" 시뮬레이션에 더 적합한가? 1. 짧은 기간일수록 fat tail 효과가 뚜렷 하루 또는 한 달 단위 수익률은 급등락이 그대로 반영 되므로, 극단적인 사건의 빈도 가 분명히 보입니다. 이런 급격한 변동은 시뮬레이션에서 자산 소진 확률 에 큰 영향을 줍니다. 2. 연간 수익률은 fat tail 특성이 줄어듦 여러 달치 수익률...
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