본 논문에서는 미세 규모 대기 환경 모니터링 시스템 Airscope[3]의 가상현실 기반 시각화 시스템인 VRSMS(VR-based Sensor Management System)을 소개 한다. 가상현실 기반 시각화 방법을 이용해 대기 환경 정보를 시각화함으로써 시민 등의 비전문가들이 직관적으로 대기 환경 정보를 인지할 수 있고 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 취득할 수 있도록 가상공간 내부에 설치된 센서를 직접 조작할 수도 있다. 사용자 요구에 맞춘 동적 시각화를 위해 대기 환경 데이터와 조작 및 시각화 기법을 분리하였고 이는 시스템 내부 데이터에 대한 일관된 접근 방법을 제공하여 새로운 시각화 기법의 추가가 용이하다. 동적 시각화 기법 중의 하나로 복수의 소형 디스플레이를 연결하여 대형 디스플레이 시스템을 구축하였으며 이는 단일 대형 디스플레이 시스템에 비해 저렴한 비용으로 공공장소 등에서 다수의 사용자가 보다 쉽게 대기 환경 정보를 취득할 수 있게 한다.
본 논문에서는 주성분 분석 기법에 의한 BLDC 전동기의 고장진단 알고리즘과 임베디드 타입의 실시간 고장진단 시스템을 구현하였다. 우선 오프라인 상태에서 제안된 고장진단 알고리즘을 검증하기 위해 BLDC 고장진단 실험장치를 구현한 후 LabVIEW 프로그램에 의해 다양한 고장 데이터를 취득하였다. 취득된 데이터는 신호특성에 맞는 전 처리과정을 수행한 후 주성분분석 기법에 의해 고장특성을 나타내는 특징을 추출하고 최종적으로 BLDC 전동기의 진단은 유클리디안 거리 유사도 방법에 의해 수행된다. 이러한 결과를 바탕으로 임베디드 타입의 실시간 BLDC 고장진단 시스템을 구현하였다. 제안된 방법은 다양한 실험을 통하여 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 generative adversarial network (GAN)을 이용한 비감독 학습을 통해 깊이 카메라로 깊이 영상을 취득할 때 발생한 손실된 부분을 복원하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 3D morphable model convolutional neural network (3DMM CNN)와 large-scale CelebFaces Attribute (CelebA) 데이터 셋 그리고 FaceWarehouse 데이터 셋을 이용하여 학습용 얼굴 깊이 영상을 생성하고 deep convolutional GAN (DCGAN)의 생성자(generator)와 Wasserstein distance를 손실함수로 적용한 구별자(discriminator)를 미니맥스 게임기법을 통해 학습시킨다. 이후 학습된 생성자와 손실 부분을 복원해주기 위한 새로운 손실함수를 이용하여 또 다른 학습을 통해 최종적으로 깊이 카메라로 취득된 얼굴 깊이 영상의 손실 부분을 복원한다.
본 논문은 변전소 내에서 취득된 데이터만을 이용하여 전계통 전압안정도를 확보하기 위한 실시간 변전소내 OLTC(On-Load Tap Changer)와 S.S(Switched Shunt)와의 협조제어 알고리즘을 제안하고자 한다. 전압레벨을 일정한 값으로 유지시키기 위해서 동작하는 OLTC의 제어를 잘못하게 된다면 오히려 계통의 안정도(전압안정도) 를 해치는 결과를 나타낼 수 있다. 이 논문에서는 단일 변전소에서 취득된 데이터만으로 전체 시스템의 상태를 판단할 수 있는 Z-index를 이용하였다. Z-index를 이용하여 시스템을 normal 상태와 abnormal 상태로 구분하였고, 각 상태에 따른 협조제어 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘 검증을 위해서 Hypersim과 matlab simulink를 이용하였다.
대한전기학회 2008년도 Techno-Fair 및 합동춘계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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pp.129-130
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2008
송전선로에 설취된 애자들은 지속적인 전기적 기계적 스트레스에 노출되어 있기 때문에 여러 환경적 요인으로 인해 애자 표변의 열화가 가속된다. 이와 같은 애자의 표면 열화는 dryband를 형성하게 되고 지속적인 애자 표면상의 dryband와 누설 전류 증가의 상호 작용은 애자의 섬락를 일으키는 원인이 된다.[1][2] 이러한 연구의 결과 고전압용 애자로 유입되는 누설 전류는 애자 열화의 정도를 평가할 수 있는 매우 중요한 parameter임을 알 수 있다. 따라서 고전압용 애자의 누설전류를 분석하고 취득하여 애자의 열화 평가 및 이로 인해 발생할 수 있는 결함 애자의 검출에 대한 연구가 절실히 요구되고 있다, 본 논문에서는 고전압용 애자 중 자기애자의 누설전류 특성을 조사하기 위해 자체 제작한 실험 챔버, AC 내전압기, 전류센서r, 오실로스코프, PC등으로 구성된 실험 시스템을 구축하였고, 데이터 분석을 위한 S/W로서 LabView를 사용하였다. 그에 따른 실험 결과로서 정상 애자련과 결함 애자를 포함한 애자련의 누설전류 데이터를 취득하여 본 연구에서 제시한 알고리즘을 통해 분석함으로써 정상 애자 내의 결함 애자 포함 여부를 판별할 수 있었다.
최근 들어 전력 계통은 점차 복잡해지고 계통 규모 역시 빠른 속도로 성장하고 있다. 이러한 환경 하에서 전력계통의 안정적, 경제적 운영을 담당하고 있는 한국전력거래소는 EMS(Energy Management System)를 통해 실시간 전력계통에 대한 정확한 판단을 기반으로 전력계통의 안정성과 경제성 확보에 주력하고 있다. EMS의 다양한 기능 중 스카다(SCADA) 기능은 단순히 취득 데이터를 처리하는 기능뿐 아니라 인텔리젼트한 기능을 탑재하고 있는데 이중 대표적 기능이 스카다 토폴로지(SCADA Topology)라 할 수 있다. 스카다 토폴로지는 그 이름에서 알 수 있듯이 스카다에서 실시간 취득, 처리되는 아날로그와 스테이터스 데이터를 기반으로 전력계통에서 운용하는 각종 전력설비(발전기, 송전선로, 변압기, 조상설비 등)에 대한 가압 또는 무압여부를 스캔주기(2초)내에 결정하는 기능을 말한다. 현재 전력거래소는 100인치 화면 16장을 연견한 Rear Projector에 전국전력계통도 화면을 제작하여, 한눈에 전력계통의 가압 또는 무안상태를 표시 실시간 감시에 활용하고 있다. 그럼에도 국내에서는 스카다 토폴로지에 대해 소개된 논문이나 소개가 부재한 형편임을 감안하여, 본고는 스카다 토폴로지의 기본 알고리즘을 분석하여 국내 스카다 기능의 선진화에 기여하고자 한다.
Data-Acquisition systems are widely used in Photovoltaic(PV) system application in order to analyze and optimize the performance of PV systems. In this paper, the development of a computer-based data-acquisition system and its application are described. The proposed Computer-based data-acquisition System consists of a set of sensors for measuring both environmental and electrical parameters. The collected data are first conditioned and then interfaced to PC using a data-acquisition card. The Labview program was used to further process, display on the monitor at real time and store on the hard disk. We designed and installed two stand-alone PV systems to supply different loads, which in this case a Low Pressure Sodium(LPS) 55 [W] lamp and a electrodless 55 [W] lamp. When the proposed data acquisition system is applied on the designed PV systems, Optimized system operation methods are investigated to confirm a stable load availability and extend battery life time.
본 연구의 목적은 수삼 등급을 판정하는 기준 중에서 수삼의 중량을 직접 측정하지 않고 영상 분석으로 가능한 근접하게 추정하는 것이다. 이를 위해 수삼영상 취득장치를 제작하였으며 126개의 수삼샘플을 대상으로 영상을 취득하였다. 각각의 수삼샘플의 중량을 측정하고 영상분석 데이터를 이용하여 중량추정공식을 산출하는데 이용하였다. 영상분석과 파라미터 추출과정에는 C언어 기반의 Labwindows/CVI 개발 툴과 오픈소스 라이브러리 OpenCV를 이용하였다. 영상분석 과정에서 추출한 파라미터와 중량과의 상관관계를 가장 잘 표현할 수 있는 필터설정 값을 추적하여 적용하였고, 최소제곱법을 사용한 선형 회귀분석으로 선형성을 가지는 0.9162의 강한 양의 상관계수 값을 얻을 수 있었다.
완전한 자율 주행에 이르기 위해서는 주변 환경을 인지하는 인지 능력이 사람보다 뛰어나야 한다. 자율 주행에서 주로 사용되는 $60^{\circ}$ 협각, $120^{\circ}$ 광각 카메라는 시야각에 따른 각각의 단점이 존재한다. 본 논문의 목적은 광각, 협각 카메라가 가진 각각의 단점을 극복하기 위하여, 다중화각 차량 전방 카메라 시스템을 이용하여 더 넓은 영역의 전방을 대상으로 더 정확히 객체를 인식할 수 있는 심층신경망 알고리즘을 개발하는 것이다. 광각, 협각 카메라로 취득된 데이터의 종횡비를 분석해 SSD(Single Shot Detector) 알고리즘을 수정하였고, 취득된 데이터를 학습하여 단안 카메라만을 사용할 때 보다 높은 성능을 달성하였다.
우리나라 여성의 대부분은 결혼부터 재취업에 이르는 생애사건으로 인한 노동시장으로의 재접근이 매우 어려운 상황으로 생애과정에서 경제활동 및 비경제활동 인구를 오가며 지위의 변화를 경험하고 있다. 이에 본 연구에서는 경력단절여성이 취업에 도움이 될 수 있는 요인으로 자격증을 고려하여 연구를 수행하였다. 데이터의 분석 방법으로는 구조적 특성을 알아내기 위한 통계적 기법인 탐색적 분석(Exploratory Data Analysis : EDA) 방법을 사용하였다. 우리나라 경력단절여성을 위한 직업훈련과정 데이터를 활용하여 자격증 취득이 취업에 얼마나 많은 도움이 되는지 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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