• The Optical Journal
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• s.85
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• pp.29-31
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• 2003

그 어느때보다 급속한 디지털화를 실현한 2002년에는 디지털카메라의 판매증가로 인한 디지털 출력 욕구가 늘고 온라인 디지털출력시장이 급성장했던 한해였다. 2003년 또한 이러한 성장세가 이어져 디지털장비의 저변 확대와 고객의 다양한 요청의 증대로 디지털장비의 급속한 보급이 기대되고 있다. 이러한 시장의 요구에 맞추어 각 메이커에서는 고객의 요구를 더 충족시킬 수 있는 장비의 개발과 사진사업 전체의 발전을 위하여 상호 협력이 요구되고 있다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.133-135
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• 2019

최근 신재생 에너지를 이용한 발전 방법에 관한 활발한 연구가 진행되고 있다. 이로 인해 배터리 충, 방전 분야에서 양방향 DC-DC 컨버터의 수요가 증가 되고 있다. 본 논문에서는 배터리 충, 방전용 양방향 DC-DC 컨버터에 관한 연구로 Interleaved 기법을 적용하여 충전 시 배터리 전압 리플 감소 및 Coupled 인덕터를 적용해 인덕터 전류 리플 감소를 하고 배터리에서 방전 시 출력 전력 증가 및 출력 리플을 감소시키는 연구를 진행하였다. 제안된 컨버터의 특성 및 성능은 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.07a
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• pp.461-462
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• 2016

본 논문은 100kW 급 비상발전용 ESS 상용화 개발을 제안한다. 비상발전기란 전력계통이 정지되었을 때 발전장치를 구동시켜 전력을 생산하는 자가발전설비를 말한다. 제안하는 시스템은 2Level 전압형 100kW 급 비상발전용 ESS 로써 정상 시 계통 전원과 동기 운전을 수행하는 계통 연계형 전력변환장치이다. 수배전 수용가에 설치되어 운영이 가능하며 일반적인 ESS PCS 기능인 주파수 조정 (Frequency Regulation), 출력 안정화, 첨두부하 저감 (Peak Shaving), 부하평준화 (Load Leveling), 수요반응 (Demand Response)에 추가하여, 자가발전 (Black Start), 무효전력제어 등의 기능을 적용 하였다. 제안된 100kW 급 비상발전기용 ESS PCS 는 시뮬레이션 및 프로토 타입을 이용하여 성능을 검증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.11a
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• pp.232-234
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• 2008

태양광 발전은 영구적이고 친환경적인 에너지를 생산하는 에너지원으로서 세계적인 관심을 받고 있으며 앞으로도 더 많은 투자와 연구가 진행될 것으로 예상된다. 이러한 태양광 발전이 계통에 연계되었을 때 전력품질, 보호 등 다양한 문제에 영향을 끼친다. 특히, 태양광의 출력을 직류에서 교류로 변환하는 인버터의 스위칭으로 인하여 많은 고조파가 발생하게 된다. 따라서, 태양광 발전의 계통 연계시 발생하는 고조파의 분석은 반드시 필요한 사항이다. 본 논문에서는 태양광 발전의 계통 연계시 고조파 분석을 수행하였다. 태양광 발전은 EMTP를 이용하여 단상 풀 브릿지 인버터를 이용하여 계통에 연결되는 것으로 모델링 하였다. 태양광 발전의 용량 및 비선형 부하의 용량을 다양하게 변화시켜 모의 하였으며, 다양한 조건에 따라 부하에 흐르는 전류의 THD의 변화를 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1986.07a
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• pp.173-176
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• 1986

• Journal of Drive and Control
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• v.7 no.1
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• pp.22-26
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• 2010

• Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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• 2011.10a
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• pp.76-76
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• 2011

• Electrical & Electronic Materials
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• v.17 no.9
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• pp.16-22
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• 2004

오늘날 반도체 기술의 획기적인 발전에 의해서 마침내 에디슨의 탄소 필라멘트 백열전구를 대체할 수 있는 "반도체 필라멘트"라 불리는 고출력 백색 LED(lighting emitting diode)가 차세대 조명광원으로 급부상하고 있다.(중략)

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.3
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• pp.211-218
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• 2014

Recently, wind energy is expanding to combination of computing to forecast of wind power generation as well as intelligent of wind powerturbine. Wind power is rise and fall depending on weather conditions and difficult to predict the output for efficient power production. Wind power is need to reliably linked technology in order to efficient power generation. In this paper, distributed power generation forecasts to enhance the predicted and actual power generation in order to minimize the difference between the power of distributed power short-term prediction model is designed. The proposed model for prediction of short-term combining the physical models and statistical models were produced in a physical model of the predicted value predicted by the lattice points within the branch prediction to extract the value of a physical model by applying the estimated value of a statistical model for estimating power generation final gas phase produces a predicted value. Also, the proposed model in real-time National Weather Service forecast for medium-term and real-time observations used as input data to perform the short-term prediction models.

• Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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• v.33 no.6
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• pp.707-714
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• 2022

Hydrogen production using solid oxide electrolysis cells (SOEC) is a promising technology because of its efficiency, cleanness, and scalability. Especially, high-power SOEC system has received a lot of attention from researchers. This study compared and analyzed the low-power and high-power SOEC system in term of economic. By using revenue requirement method, levelized cost of hydrogen (LCOH) was calculated for comparison. In addition, the sensitivity analysis was performed to determine the dependence of hydrogen cost on input variables. The results indicated that high-power SOEC system is superior to a low-power SOEC system. In the capital cost, the stack cost is dominant in both systems, but the electricity cost is the most contributed factor to the hydrogen cost. If the high-power SOEC system combines with a nuclear power plant, the hydrogen cost can reach 3.65 $/kg when the electricity cost is 3.28 ¢/kWh and the stack cost is assumed to be 574 $/kW.