[PLC] AWG <-> mm2 변환 테이블



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공압 속도 제어: 미터인 vs 미터아웃

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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.
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[주식] 한국거래소(KRX) 데이터 API 입문 가이드

  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...
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[아두이노] 가변저항(Potential Divider)과 전압분배(Voltage Divider)

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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. ...
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[PLC] PLC 아날로그 입출력 기본

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 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...
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[스마트팜] EC/pH 미터 만들기: 아두이노로 전기 전도도 및 pH 측정

**EC (Electrical Conductivity)**와 pH 는 수경재배 및 농업 에서 중요한 파라미터입니다. EC 는 물속에 있는 이온들의 농도를 나타내며, pH 는 물의 산도나 알칼리도를 측정합니다. 이 두 값은 식물의 성장에 직접적인 영향을 미치기 때문에 이를 측정하고 모니터링하는 것이 매우 중요합니다. 이 글에서는 아두이노와 센서를 사용하여 EC 및 pH 미터를 만드는 방법을 설명하고, 아두이노 코드 와 필요한 부품들 에 대해 다룰 것입니다. 1. EC 미터 (Electrical Conductivity) EC는 물속에 용해된 이온의 농도를 나타내며, 이는 영양분 농도 와 밀접한 관계가 있습니다. EC 미터는 일반적으로 전극 을 통해 전도도를 측정합니다. 아두이노와 연결된 EC 센서 는 물속에서 전기 전도도를 측정하고 그 값을 출력합니다. EC 센서 예시: Gravity: Analog Electrical Conductivity Sensor (V1) DFRobot EC Sensor 이 센서는 아날로그 신호 를 출력하며, 이를 아두이노에서 읽어 전도도를 계산할 수 있습니다. 2. pH 미터 pH는 물의 산도 또는 알칼리도를 측정합니다. pH 값은 식물이 영양소를 흡수하는 데 중요한 역할을 하며, pH 값이 너무 낮거나 높으면 식물의 성장이 방해받을 수 있습니다. pH 센서 예시: Gravity: Analog pH Sensor DFRobot pH Sensor pH 센서는 유리 전극 을 사용하여 산도 또는 알칼리도를 감지하고, 전압 을 출력합니다. 이 전압을 아두이노에서 읽어 pH 값을 계산할 수 있습니다. 3. 아두이노 코드 예시 pH 측정 코드 (아두이노) # define pH_SENSOR_PIN A0 // pH 센서가 연결된 아날로그 핀 float pHValue; void setup () { Serial. begin ( 9600 ); // 시리얼 통신 시작 } void loop ...
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3선 결선식 센서의 타입 PNP, NPN

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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...
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[PLC] 래더 다이어그램과 PLC

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래더 다이어그램과 PLC 래더 다이어그램은 전기적 작동 순서를 나타내는 전통적인 방법이자 현재에도 널리 사용되고 있습니다. 래더 다이어그램은 한 장치의 활성화 또는 켜짐이 미리 결정된 이벤트 순서에 따라 다른 장치를 켜는 방식으로 필드 장치의 상호 연결을 나타냅니다. 아래 그림은 간단한 전기 래더 다이어그램을 보여줍니다. 래더 다이어그램 예시 원래 래더 다이어그램은 기계나 장비를 제어하는 데 사용되는 배선 논리 회로를 나타내기 위해 고안되었습니다. 산업계에서 널리 사용됨에 따라 설계자 및 장비 사용자에게 제어 정보를 전달하는 표준 방법이 되었습니다. 래더 다이어그램은 사용 및 해석이 쉽고 업계에서 널리 수용되었기 때문에 PLC의 프로그래밍 언어가 래더 다이어그램을 모방하는 것은 자연스러운 일이었습니다. PLC의 목적은 기존 래더 다이어그램으로 설계되어 전선과 릴레이로 구성된 시스템을 보다 저렴하고 안정적인 방식으로 대체하는 것입니다. PLC는 소프트웨어 명령어를 사용하여 기존 래더 다이어그램 상 물리적으로 구현해야 하는 유선(wired) 상호 연결을 CPU에 논리적으로 구현합니다.  아래 그림은 위 예시용 래더 다이어그램을 PLC 형식으로 변환하는 과정을 보여줍니다.  물리적 I/O 필드 장치는 입력 및 출력 인터페이스에 연결되는 반면, 래더 프로그램은 PLC 내부에서 물리적 배선과 유사한 방식으로 구현됩니다(즉, 하드배선 대신 PLC CPU 내부에 소프트웨어적으로 배선됨). 앞서 언급했듯이 CPU는 입력 상태를 읽고 프로그램에 따라 출력 인터페이스를 활성화 시키고, 출력 인터페이스에 물리적으로 연결된 실제 출력 장치를 제어합니다. PLC 프로그램에서 명령어들은 참조하는 메모리 주소가 있습니다. 입출력 인터페이스에 할당된 메모리가 있고, PLC 명령어는 해당 메모리 주소를 참조하여 물리적으로 연결된 입출력 장치와 상호작용하게 됩니다. 끝.
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전력(kW) 계산하기 (직류, 교류 단상, 교류 삼상)

전력(kW) 계산하기 (직류, 교류 단상, 교류 삼상) 전류(A)와 전압(V)를 알고 있는 경우, 전압원이 종류에 따라 전력(kW)을 어떻게 계산하는지 보겠습니다. DC amps to kilowatts calculation (직류) 직류는 단순히 전류와 전압을 곱하고 1000으로 나누면 kW 단위의 전력을 구할 수 있습니다. P (kW) = I (A) × V (V) / 1000 AC single phase amps to kilowatts calculation (교류 단상) 교류 단상의 경우 역률(Power Factor)를 곱한 뒤, 전류와 RMS 전압을 곱하고, 1000으로 나누면 kW 단위의 전력을 구할 수 있습니다. P (kW) = PF × I (A) × V (V) / 1000 AC three phase amps to kilowatts calculation (교류 삼상) Calculation with line to line voltage (상간 전압 이용시) 교류 삼상의 상간 전압을 이용하여 전력을 구하는 경우, √3과 역률(Power Factor)을 곱하고, 위상 전류(phase current)와 두 활선 사이의 RMS 전압을 곱합니다. 그리고 1000으로 나누어 kW 단위의 전력을 구합니다. P (kW) = √3 × PF × I (A) × V L-L(V) / 1000 Calculation with line to neutral voltage (활선-중립선 이용시) 교류 삼상의 활선-중립선 전압을 이용하여 전력을 구하는 경우, 3과 역률(Power Factor)을 곱하고, 위상 전류(phase current)와  두 활선 사이의 RMS 전압을 곱합니다. 그리고 1000으로 나누어 kW 단위의 전력을 구합니다. P (kW) = 3 × PF × I (A) × V L-N(V) / 1000 끝.
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[주식] 커버드콜 ETF와 인버스 ETF를 활용한 매매전략 아이디어

  지수 커버드콜 ETF와 지수 인버스 ETF를 활용한 매매 전략 아이디어 주식 시장에서 안정적인 수익을 추구하면서도 하락장에 대비할 수 있는 전략을 고민하는 투자자라면, 지수 커버드콜 ETF 와 지수 인버스 ETF 를 조합하는 방법이 매력적일 수 있습니다. 이번 글에서는 이 두 ETF를 활용한 퀀트 전략의 개념부터 장단점, 그리고 실전 적용 방안을 소개합니다. 1. 지수 커버드콜 ETF와 인버스 ETF란? 커버드콜 ETF 특정 지수(예: 코스피200)를 보유하면서 동시에 해당 지수의 콜옵션을 매도해 옵션 프리미엄을 수익으로 얻는 ETF입니다. 이 방식은 상승폭을 어느 정도 제한하는 대신, 횡보장이나 완만한 상승장에서는 안정적 배당 수익과 옵션 프리미엄을 기대할 수 있습니다. 인버스 ETF 기초 지수의 일간 수익률과 반대로 움직이는 ETF입니다. 지수가 하락할 때 수익을 내므로, 하락장 방어 수단으로 활용됩니다. 2. V-KOSPI란? V-KOSPI 는 한국거래소(KRX)에서 발표하는 코스피200 옵션시장에서 산출한 향후 30일간의 예상 변동성 지수 입니다. 미국의 VIX (변동성 지수)가 S&P500 옵션 기반이라면, V-KOSPI는 코스피200 옵션 기반의 한국형 변동성 지수라고 볼 수 있습니다. 시장 참여자들의 심리, 즉 미래 변동성 기대감 을 반영하며, 수치가 높을수록 시장의 불안과 공포가 크다는 뜻입니다. 반대로 수치가 낮으면 시장 안정과 낙관적인 분위기를 나타냅니다. V-KOSPI 참고 링크 KRX 파생시장: https://global.krx.co.kr/main/main.jsp 네이버 금융 (검색창에 “V-KOSPI” 입력): https://finance.naver.com/ 3. 전략 개요: 시장 상황별 자산 배분 이 전략은 시장 변동성과 방향성에 따라 두 ETF 간 비중을 조절해 안정적 수익을 목표로 합니다. 시장 국면 운용 방식 안정적 상승 또는 횡보 커버드콜...
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[투자] 수익률의 두 얼굴: 산술 평균 vs. 기하 평균 수익률

  🧠 퀀트의 심층 분석 수익률의 두 얼굴: 산술 평균 vs. 기하 평균 수익률 (수식 유도와 변동성의 비밀) 안녕하세요, 숫자로 투자 성과를 탐구하는 퀀트 여러분! 오늘은 투자 수익률을 분석할 때 자주 혼동되는 두 가지 핵심 개념인 산술 평균 수익률 과 기하 평균 수익률 의 차이, 그리고 이 둘을 갈라놓는 핵심 요인인 **변동성(Volatility)**의 역할에 대해 수식과 함께 명확히 분석해 보겠습니다. ✅ 1. 복리 성장의 본질: 기하 평균 수익률 투자 성과의 핵심은 바로 **복리(compounding)**입니다. 초기 투자금 S 0 S_0 S 0 ​ 이 매년 일정 수익률 G G G 로 성장한다면, N년 후 자산 가치는 다음과 같이 계산됩니다: S N = S 0 ⋅ ( 1 + G ) N 이를 G G G 에 대해 정리하면 기하 평균 수익률 은 다음과 같이 계산됩니다: G = ( S N S 0 ) 1 N − 1 이 G G G 는 실제로 여러분의 자산이 얼마나 성장했는지를 나타내는 복리 기반 실현 수익률 입니다. ✅ 2. 익숙한 계산 방식: 산술 평균 수익률 수익률 r 1 , r 2 , … , r N r_1, r_2, \dots, r_N ​ 이 있을 때, 가장 흔히 쓰는 평균은 다음과 같습니다: A = 1 N ∑ i = 1 N r i​ 이것이 바로 산술 평균 수익률 입니다. 간단하고 직관적이지만, 복리 효과 와 수익률의 분산 을 반영하지 못한다는 한계가 있습니다. ✅ 3. 두 평균의 관계: 기하 평균 < 산술 평균 퀀트가 반드시 기억해야 할 근사식: G ≈ A − 1 2 σ 2 여기서: A A : 산술 평균 수익률 G G : 기하 평균 수익률 σ 2 \sigma^2 : 수익률의 분산 (volatility squared) 즉, 변동성 이 존재하는 한, 산술 평균은 항상 기하 평균보다 크거나 같다 는 사실입니다. 이것이 바로 **변동성의 저주 (Volatility Drag)**입니다. ...
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