대용량 파워일렉트로닉스기기의 보다 대용량화$\cdot$소형경량화 및 저손실화 요구에 응하기 위하여 조지전압 4.5KV, 가제어전류 4KA의 고내압$\cdot$대용량 CGT(gate commutated turn-off : 게이트 전류형 턴오프) 사이리스터를 개발하여 상품화하였다. GCT사이리스터는 대용량 파워일렉트로닉스기기의 키파트로서 폭넓게 사용되고 있는 GTO(Gate turn-off)사이리스터와 Turn-on동작이 같고 gto사이리스터의 이점이 저On전압특성을 그대로 갖는 한편 턴오프동작은 ''턴오프 게인이 1''인 새로운 원리에 기초하고 있으며 턴오프특성에서는 GTO사이리스터에 비해 다음과 같은 특징을 갖고있다. (1)GTO사이리스터응용에서 턴오프시 dv/dt를 억제하기 위하여 필요한 스나버회로가 없어도 턴오프동작이 가능하다. (2)축적시간을 종래 GTO사이리스터의 약 1/10로 저감할 수 있다. (3)게이트축적전하를 종래의 GTO사이리스터의 약 1/2로 저감할 수 있다. 이러한 턴오프특성에 의하여 GCT사이리스터는 대용량 파워 일렉트로니스기기에 스나버회로 손실발생의 억제에 의한 손실의 저감, 고속동작화, 직병렬접속 응용에 의한 대용량화의 용이성, 게이트구동회로의 용량을 반감하는 등 많은 메리트를 가져다 준다.
최근 들어, 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 결정 트리 생성 방법에 많은 관심이 집중되고 있다. 그러나, 대용량 데이터를 위한 대부분의 알고리즘은 일괄처리 방식으로 데이터를 처리하기 때문에 새로운 예제가 추가되면 이 예제를 반영한 결정 트리를 생성하기 위해 처음부터 다시 재생성해야 한다. 이러한 재생성에 따른 비용문제에 보다 효율적인 접근 방법은 결정 트리를 순차적으로 생성하는 접근 방법이다. 대표적인 알고리즘으로 BOAT와 ITI를 들 수 있다. BOAT는 대용량 데이터를 지원하는 순차적 알고리즘이 지만 분할 포인트가 노드에서 유지하는 신뢰구간을 넘어서는 경우와 분할 변수가 변경되면 그에 영향을 받는 부분은 다시 생성해야 한다는 문제점을 안고 있고, 이에 반해 ITI는 분할 포인트 변경과 분할 변수 변경을 효율적으로 처리하지만 대용량 데이터를 처리하지 못해 오늘날의 순차적인 트리 생성 기법으로 적합하지 못하다. 본 논문은 ITI의 기본적인 트리 재구조화 알고리즘을 기반으로 하여 대용량 데이터를 처리하지 못하는 ITI의 한계점을 극복하기 위해 전역적 범주화 기법을 이용한 접근방법을 제안한다.
대용량 고속기의 경우는 기계적인 강성, 냉각, 열적해석, BALANCING(진동), 소음, 축의 위험속도 처리등의 이론적 해석과 이것의 응용 및 이론을 근거로한 체계화된 제조기술의 KNOW HOW에 따라 성공여부가 결정된다고 할 수 있겠다. 금번 패사의 대용량 고속기의 제작으로 국내적으로는 지금까지 수입에만 의존해온던 화력, 열병합 발전소, 제철, 제강, 시멘트 등의 대용량 부하가 요구되는 산업장의 대용량 및 고속전동기의 국산화가 가능하게 되었으며 국외적으로는 일본 및 구미지역으로도 수출할 수 있는 길을 열었다고 보아진다. 그러나 국내 각 산업장의 대용량, 고속기의 국산화에 있어서는 사용자의 국산화로의 전향적인 자세와 MAKER의 기술력이 부합될 때에만 가능하다고 할 수 있으며 이것이 향후 국내 중전기 업계의 기술 발전의 향방을 가름한다고 할 수 있겠다. 또 고장력 규소강판, 축재, ENDRING소재, ROTOR BAR, BEARING등 중요자재의 국내 구입시 많은 어려움을 겪었으며 납기, 가격에 관계없이 국내 제작 자체가 불가능한 품목도 있었다. 앞으로 중전기기 업계는 이러한 어려움을 공감하고 소재 및 부품(완제품) MAKER의 공동 개발 및 육성으로 대처해 나가야 할 것이다.
일본의 수력발전소는 국산에너지의 주력산업으로 클린하며 또한 재생 가능한 에너지로서 수백kW의 소수력에서 500MVA급의 대용량 양수까지, 여러 목적에 맞는 역할을 다하고 있다. 특히 양수발전소는 전력계통의 부하 평활화라는 중책을 담당하고 있으며, 앞으로 전력수요의 증가에 따라 더욱더 그 중요도는 증가할 것이다. 미쓰비시전기의 양수발전소의 단위용량은 1990년대 전반까지는 367MVA(도쿄전력 신고뢰천)가 최대였으나 ''98년 운전 개시한 간사이 전력 오다다양목의 400MVA, 2000년 운전 개시한 국내최대용량의 도쿄전력 갈야천의 475MVA로 최근 대용량화가 진전되어 그 대용량기술의 진보는 크게 주목을 받고 있다. 또 주기의 회전속도에 있어서도 400min${^-1}$급에서 500min${^-1}$로, ''보다 더 고속대용량화'' 시대에 돌입하였다고 할 수 있다. 또한 수력발전소는 일찍부터 일인화$\cdot$무인화에 의한 감시제어의 자동화$\cdot$성력화가 추진되어 왔다. ''50년대의 일인화제어를 거쳐'' 60년대에는 원방감시제어화에 의해 완전자동화$\cdot$무인화를 실현하였다. 그 후에도 디지털기기의 응용에 의하여 감시제어장치의 고기능화가 진전되고 또 보호도 포함한 토털디지털시스템도 구축되어 있다. 또한 중소수력발전소에 대하여는 종래 분산시스템이었던 시퀀서/거버너/AVR을 1CPU로 실현한 일체형배전반이 차후의 중소 수력제어장치의 주력기종이 되고 특히 범용컨트롤러를 적용한 시스템도 실용화되어 가고 있다. 본고에서는 최근의 수차, 발전기의 고속$\cdot$대용량화를 중심으로 한 동향과 감시제어시스템의 기술동향을 소개함과 동시에 앞으로의 전망에 대하여 기술하고자 한다.
본 논문에서는 고차원 대용량 자료의 시각화에서 발생할 수 있는 문제점들을 살펴보고 이에 대하여 개발된 방법들에 대하여 논의하였다. 고차원 자료의 경우 2차원 공간상에 표현하기 위하여 중요 변수를 선택해야하며 다양한 시각적 표현 속성과 다면화 방법을 이용하여 좀 더 많은 변수들을 표현할 수 있었다. 또한 관심있는 뷰를 보이는 낮은 차원을 찾는 사영추정방법을 이용할 수 있다. 대용량 자료에서는 점들이 겹쳐지는 문제점을 흩트림과 알파 블렌딩 등을 이용하여 해결할 수 있었다. 또한 고차원 대용량 자료의 탐색을 위하여 개발된 R 패키지인 tabplot과 scagnostics, 그리고 대화형 웹 그래프를 위한 다양한 형태의 R 패키지들을 살펴보았다.
저궤도 위성은 지상과 교신할 수 있는 시간이 매우 제한되어 있으므로 위성에서 생성되는 모든 원격측정 데이터는 대용량 메모리에 저장되었다가 지상교신 시 실시간 데이터와 함께 지상으로 전송된다. 대용량 메모리는 최초 시스템 초기화 과정에서 초기화가 시작되어 각 블록의 상태정보가 생성되고 원격측정데이터를 저장할 수 있는 준비를 한다. 운영 중에 계속적으로 대용량 메모리에 원격측정데이터를 저장하고, 저장된 데이터를 지상으로 전송한다. 그리고 우주환경에서 발생할 수 있는 메모리 오류를 제거하기 위하여 주기적으로 메모리 스크러빙을 수행한다. 본 논문은 저궤도위성 원격측정 데이터 처리를 위한 대용량 메모리 운용방식에 대한 것으로 대용량 메모리 구조, 메모리 초기화 및 메모리 스크러빙 방식, 대용량 메모리를 통한 원격측정데이터 저장 및 전송 방식, 주/부 대용량 메모리 운용 방식에 대해서 기술한다.
현재 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝은 대용량의 데이터베이스로부터 일정한 패턴을 분류하여 지식의 형태로 추출하는 작업이다. 데이터 마이닝의 대표적인 기법인 군집화는 군집내의 유사성을 최대화하고 군집들간의 유사성을 최소화시키도록 데이터 집합을 분할하는 것이다. 데이터 마이닝에서 군집화는 대용량 데이터를 다루기 때문에 원시 데이터에 대한 접근횟수를 줄이고 알고리즘이 다루어야 할 데이터 구조의 크기를 줄이는 군집화 기법이 활발하게 사용된다. 그런데 기존의 군집화 알고리즘은 잡음에 매우 민감하고, local minima에 반응한다. 또한 사전에 군집의 개수를 미리 결정해야 하고, initialization 값에 다라 군집의 성능이 좌우되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 자동으로 군집의 개수를 결정하는 군집화 알고리즘을 제안하고, 여기서 제시하는 적합도 함수의 최적화된 군집을 찾아내어 조금더 효율적인 알고리즘을 만들어 대용량 데이터를 다루는 데이터 마이닝에 적용해 보려한다.
본 논문에서는 웹 기반 서비스 플랫폼 환경에서 3D 모델의 경량화 및 품질 유지를 위한 후처리 방법을 제안한다. 3D 모델을 산업 현장에서 다양한 용도로 활용되기 위해 웹 기반 환경에서의 3D 모델 시각화 서비스가 제공되고 있으며, 최적화된 서비스 제공을 위해 대용량 3D 모델의 경량화 및 품질 유지가 필수적이다. 제안하는 3D 모델의 후처리 방법은 간편한 사용자 조작뿐만 아니라 면의 경량화 가능 및 시각 품질을 유지할 수 있다. 이는 웹 기반 환경에서의 활용을 위한 대용량 3D 모델을 효율적으로 최적화하는 방안이 될 것으로 기대한다.
소셜 네트워크, 웹 시멘틱, 협력 네트워크 등과 같이 다양한 응용에서 대용량 그래프 데이터를 이용한다. 최근 이러한 데이터를 분석하기 위해 대용량 그래프 데이터를 효율적으로 시각화 하는 연구가 제안되었다. 이에 본 연구에서는 대용량 그래프 데이터를 효율적으로 시각화 하는 방법에 대한 최신 연구 동향을 조사한다.
최근 건설정보가 CAD에서 BIM으로 전환되고 있으며, GIS 분야는 기존 실외공간에서 실내공간으로 확장되고 있다. 이러한 상황에서 건설정보를 GIS와 연계하여 계획 설계 시공의 건설단계는 물론 건설 후 유지관리 및 운영 서비스 단계에서 지속적으로 활용할 필요성이 커지고 있다. 이를 위하여 건설정보와 공간정보의 유기적 결합을 통한 BIM-GIS 상호운용 플랫폼을 구축함에 있어 대용량 3차원 공간객체의 효율적 표현은 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 대용량 공간객체를 표현함에 있어 각 레벨별 공간객체와 이에 따르는 텍스처를 효과적으로 생성할 수 있도록 BIM 데이터와 GIS 공간 데이터의 연계활용을 위한 공간데이터 LOD를 설계하고 이를 기반으로 기존의 대용량 공간객체를 경량화할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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