대용량 삼상 변압기에서 무부하 정상상태에서의 특성을 예측하는 것은 변압기의 설계 과정에서 중요한 과정 중 하나이다. 통상적으로 전기기기의 무부하 정상상태 해석을 위해 시간차분 유한요소법이 사용되어왔다. 대용량 삼상 변압기 또한 이을 이용하여 무부하 정상상태 해석을 수행할 수 있지만, 삼상 변압기의 인덕턴스 성분이 권선 저항에 비해 매우 크기 때문에 정상 상태 도달까지 매우 많은 시간이 소요되어 실제적으로 정상 상태 해석이 불가능하게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 대용량 삼상 변압기의 무부하 정상상태 해석을 효과적으로 수행하기 위한 방법을 제안하고자 한다.
대용량 유도전동기가 정지상태에서 기동할때 매우 큰 돌입전류에 의해 Voltage Sag를 유발하게 되며 유도전동기에 걸리는 기계적 토크보다 큰 전기적 토크가 가해지지 않으면 유도전동기는 기동에 실패하게 된다. 따라서 대용량 유도전동기의 기동을 위해서는 Voltage Sag를 줄이고 전동기의 가속에 필요한 기동토크를 인가할 수 있는 기동법이 필요하다. 본 논문에서는 유도전동기의 기동특성을 모의할 수 있는 모델링 기법을 제안하고 시뮬레이션에 의한 기동특성을 모의하여 적절한 기동법을 적용한다. 본 논문에서 사용한 대상 유도전동기는 한국수자원공사 취수장에서 운영하는 2500KVA 대용량 유도전동기를 사용하였으며 PSCAD/EMTDC 소프트웨어를 사용하여 시뮬레이션을 수행하였다.
대용량 BLDC 모터의 진동과 소음의 원인은 영구자석과 슬롯형상에 의한 코깅토크와 전류 파형에 의한 고주파이다. 특히 대용량 BLDC의 경우 코깅토크에 의한 진동 및 소음의 영향이 상대적으로 큰 값을 가지게 되며, 본 연구는 5MW급 연구자석형 전동기에서 코깅토크 발생원인 중 하나인 영구자석의 형상을 최적화하기 위하여 RSM(Response Surface Method)과 민감도기법을 적용하여 코깅토크 저감을 위한 연구를 하였다. FEM에 의해서 자속밀도분포와 토크를 계산하고, 1개의 목적함수와 3개의 설계변수를 설정하여 최적화 하였다. FEM과 최적화기법(RSM+민감도기법)을 결합하여 영구자석의 형상을 최적화한 결과 코깅토크의 ripple이 최대 20%정도로 감소되었으며, 목적함수와 설계변수의 개수에 따라 더욱 개선될 수 있다.
짝짓기 방법은 교란변수를 통제하기 가장 좋은 방법으로 알려져 있으나, 모수추정시 그 계산방법이 복잡하고, 포함된 모든 정보를 이용할 수 없다는 단점을 갖고 있다. 그럼에도 불구하고, conditional 모델을 이용한 matched 분석법은 짝지은 자료 분석시 가장 좋은 방법으로 인정되고 있다. 그러나 명확한 confounding 현상을 통제할 목적이 아닌 상태에서 짝지워진 자료를 matched 분석법으로 모수추정하는 경우나, 올바로 짝지워진 자료를 분석법의 편이성 때문에 unmatched 분석을 시도하는 경우, 오히려 estimation bias가 야기될 수 있다. 이러한 estimation bias의 통제능력을 몇 가지 분석방법을 이용하여 비교하고자, 1:2로 대응된 한 환자-대조군 자료를 이용하여 Mantel-Haenszel 분석법, 두가지의 unconditional model을 이용한 다변량분석법의 결과를 conditional model을 이용한 matched 분석법의 결과와 비교하였다. 1. Matched 분석법의 대용방법으로 사용된 세 가지 방법들은 모수추정면에서나 가설검정능력면에서 차이를 서로 보이지 않았다. 2. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 confounder나 effect modifier로 작용되지 않았음이 명백한 경우에는 이들 세 가지 통제 방법과 matched 분석법간에 차이가 없었다. 3. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 effect modifier로 작용하지는 않았으나, Confounder로 작용한 것으로 추정되는 경우, unmatched 분석법으로 인해 야기된 estimation bias의 통제능력이 이들 세 가지 대용방안 모두에서 인정되었다. 4. 짝짓기에 사용된 변수가 분석자료내에서 effect modifier로 작용하고 있음을 직접 확인할 수 있는 경우에는, overmatching에 의한 estimation bias를 의심할 수 있었으며, 이들 세 가지 통제방법은 오히려 unmatched 분석 방법에 가까운 모수를 추정하였다.
발전소에 설치된 대용량 변압기의 고장사례에 절연유 온도에 따른 가스발생 형태, 가연성가스 성분비를 이용한 Rogers Ratio 법, 발생가스별 고장형태 및 원인분석 방법을 적용하여 고장원인을 진단하고 실제 확인된 고장원인을 고찰하였다. 사례 1은 저압측 탭권선이 과열로 손상된 사례로 온도에 따른 가스발생 형태 및 발생 가스별 고장 형태를 이용한 진단결과는 $300^{\circ}C$이상에서 과열이 된 것으로 진단되어 거의 일치하나 Rogers Ratio 법을 적용하면 $150^{\circ}C$ 정도에서 저온과열된 것으로 진단되어 약간의 차이를 보였다. 사례 2는 변압기 철심의 Burr 발생, 철심간 단락으로 인한 과열 및 아크가 발생된 고장으로 가스발생 패턴이 절연유 온도에 따른 가스발생 형태 및 사례 1과는 차이가 있고 특히, 내부 아크에 의해 발생되는 아세틸렌($C_2H_2$)은 계속 증가하는 반면 "Hot Metal Gas"중의 하나인 에탄($C_2H_6$)은 미량으로 특이한 가스발생형태를 보였다. Rogers Ratio 법과 발생가스별 고장 형태 및 원인분석법에 의한 진단결과는 일치하였다.
은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model: HMM)에 기반을 둔 온라인 한자 인식에서 클래스의 수가 대용량일 경우에는 인식에 걸리는 시간 증가가 좋은 인식 시스템을 구현하는데 있어서의 걸림돌이 된다. 본 논문에서는 이러한 인식 속도 문제를 해결하고자 HMM을 클러스터링하여 인식 속도를 개선하는 방법과 이에 적합한 효율적인 HMM 간의 거리계산법을 제안한다. 유니코드 한 중 일 통합한자로 정의된 총 20,902개의 한자에 대한 온라인 한자 인식 시스템을 구축하는 실험에서 약 2배 정도로 인식속도가 향상됨을 확인할 수 있었고 클러스터링을 하지 않았을 때보다 0.9%의 인식률만 하락한 95.37%의 10순위 인식률을 달성했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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