DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on the Contamination Criterion Map of Seashore Areas in Korea

전국 해안지역의 오손분포도 산정에 관한 연구

  • 김준일 (한국전력공사 전력연구원 배전연구소) ;
  • 김동명 (한국전력공사 전력연구원 배전연구소)
  • Published : 2008.10.31

Abstract

The objective of this study is to establish the algorithm for contamination criterion map based on the recent weather condition. Present criterion was established by the study on the countermeasure of salt contamination for electrical equipment. It did not represent recent weather condition. Therefore it is necessary to develop a contamination criterion map for assessment of contamination in design areas in Korea. To develop contamination criterion map of seashore areas, we used relational numerical formula based on past measurement data with the amount of rainfall, geomorphic variables(elevation slope, land use). These results are expected to be used as a reference material for design distribution facilities in seashore areas.

삼면이 바다로 둘러 싸여 있는 우리나라는 계절풍, 해풍에 의한 염분이 포함된 수분과 중화학공업에 따른 매연, 분진이 배전설비의 표면에 부착되어, 설비의 열화로 인한 정전이 발생할 가능성이 크므로, 염분에 의한 오손등급을 평가하여 설비운영에 활용함으로써, 정전을 예방하고 정전 관련 민원을 최소화할 필요가 있다. 또한, 최근에는 이상 기상 현상으로 인해 과거에 예기치 못한 자연재해가 발생하고 있으므로, 이에 대한 기후조건과 지형자료 등을 바탕으로 새로운 오손분포 산정 알고리즘을 개발하고, 오손분포 도면을 제작하여, 이를 해안지역의 배전설비 설계에 적용하는데 본 연구의 목적이 있다.

Keywords

References

  1. 홍순학 외, "전력설비의 염진해 대책에 관한 연구(종합편)", 2000
  2. 김동명 외, "가공 배전설비의 풍속적용 및 내오손 기준 정립에 관한 연구(최종보고서)", 2008
  3. J .R. Quinlan, "Introduction of Decision Trees," Machine Learning, vol..1,no1, pp.81-106, 1986
  4. M. Nunez, "The use of Background Knowledge in Decision Tree Introduction, " Machine Learning, vol.6, no3, pp.77-100,1991
  5. J.R. Quinlan, C4.5; Programs for Machine Learning, Morgan Kaufmann, San Mateo, 1993
  6. Machine Learning Lab in the University of Waikato, "weka" [Online]Available' http://www.cs.waikato.ac.nz/ml
  7. V.N. Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory. Springer, New York, 1995
  8. 최남호 외, "통계적 처리방법을 이용한 동해안 염해 오손물의 분포특성", 대한전기학회 논문지, 제50권 3호, pp130-136, 2000
  9. J.R. Quinlan, "Rule Induction with Statistical Data-A Comparison with Multiple Regression," Journal of the Operational Research Society, vol.38, pp.347-352, 1987 https://doi.org/10.1057/jors.1987.57