정전기는 일상생활에서 흔히 일어나는 현상으로 산업 전반에 걸쳐 많은 응용을 하고 있다. 그러나 정전기 방전 현상은 절연내력을 초과할 때 갑작스럽게 방출되면서 일어나는 공기중 전자전도 현상으로 외부 환경에 민감한 전기·전자 소자의 오동작 피해를 주거나 가연성 재료를 폭발시킬 수 있는 에너지원이 될 수 있다. 또한 정전기 피해의 원인 분석이 곤란하기 때문에 정전기 방전 현상의 정확한 이해가 필요하다. 따라서 방전 위험성 평가시 초기에 대전된 인체 전하량이 모두 방전 에너지로 쓰인다는 비현실적인 가정을 사실적인 방전 모델로 하여 방전현상을 이해하고, 정량적 해석 및 분석을 통하여 위험성을 올바르게 인식하고 평가하는 것이 필요하다 이에 ESD 현상에 대한 HBM, CDM, FIM 등 여러 모델을 이용하여 방전 메카니즘을 발표하여 정전기 현상을 이해하고, 각 종 규제를 강화하거나 확대하여 재해를 방지하고 있다. 그러나 국내의 인체 정전기 방전으로 인한 위험성을 올바르게 파악할 수 있는 연구나 연구 자료 및 문헌이 미비한 실정이다.(중략)
방전등 점등회로의 이론적 해석을 위해서 방전등을 충실히 표현할 수 있는 수식 모델이 필요하다. 본 논문에서는 방전등 내 전자 밀도의 변화를 토대로 만족 할 만한 수식 모델을 제시하였다. 한편, 램프의 전압 전류의 수식 모델을 이용하여 구한 값을 실측치와 비교하여 검증하였고, 수식 모델의 간단한 응용예를 보였다.
이 논문에서는 관벽온도에 따른 방전램프의 동작전압과 전류를 예측할 수 있는 수식 모델이 전개된다. 저압 수은-아르곤 가스 방전을 이용하는 형광램프가 모델로 사용된다. 저압 수은-아르곤 가스 방전에서 여기 원자와 전자의 연속방정식, 전자의 에너지 보존식, 열전도도 방정식과 이상기체 상태 방정식이 방전의 물리량을 예측하는데 이용된다. 이들 방정식과 회로 방정식을 이용하여 방전램프의 관벽온도의 효과로 인한 D.C. 저압 방전의 전기적인 특성을 예측한다. 이러한 예측은 방전램프의 설계를 하는 데 있어서 많은 도움이 되리라고 생각된다.
본 논문은 부분방전(PD: Partial Discharge)의 패턴인식 확률 극대화를 목적으로 신경망(NN: Neural Network) 파라미터 중에서 은닉층 뉴런의 수, 모멘텀(momentum)의 Step size와 Decay rate 를 최적화하기 위하여 유전 알고리즘(GA: Genetic Algonthm)을 적응하였다. 실험적 연구의 대상으로서, GIS(Gas Insulated Switchgear)사고의 주요 원인으로 보고되어있는 결함들을 인위적으로 모의한 16개 Test cell을 이용하여 부분방전을 발생시켰다. 부분방전 신호는 본 연구팀이 개발한 센서를 이용하여 검출되어 데이터베이스가 구축되어 그로부터 추출된 학습 데이터들의 학습에 다음과 같은 5가지 신경망 모델이 적응되었다: Multilayer Perception (MLP), Jordan-Elman Network (JEN), Recurrent Network (RN), Self-Organizing Feature Map (SOFM), Time-Lag Recurrent Network (TLRN). 유전 알고리즘 적용 효율성을 분석하기 위하여 동일한 데이터를 이용하여 다음과 같은 두 가지 방법을 적용한 결과를 상호 비교하였다. 우선 상기 선택된 모델만 적용하였고 다근 하나는 상기 모델과 Genetic Algorithm이 동시에 적용되었다. 모든 모델에 대하여 학습오차와 패턴 분류 확률을 비교한 결과, 유전 알고리즘 적응 시 부분방전 패턴인식 확률이 향상되었음이 확인되어 향후 신뢰성 있는 GIS 부분방전 진단기술에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
고압 방전 아아크의 물리적 특성을 예측하기 위해서는 고압 방전 아아크의 특성을 근거로 한 타당성있는 모델이 고안되어야 한다. 광 에너지 분포의 계산방법을 상당히 개선하여 고압 방전 아아크의 분광학적 특성을 상세히 나타낼 수 있는 시불변 아아크 모델을 제시하였다. 그리고 계산 결과, 이 모델은 고압 방전 아아크의 물리적 특성을 비교적 잘 나타낸다는 사실을 알았고 아아크의 축 중심부의 온도가 높아질수록 나트륨의 공진선인 D 선보다 비공진선들의 방사 에너지가 많아지는 사실을 알 수가 있었다. 그러므로 축 중심부의 온도가 높아질수록 광원의 연색성이 개선된다는 사실을 예측할 수가 있었다.
플라즈마 디스플레이 패널은 양극과 음극사이의 방전공간을 가진 많은 방전 셀로 구성되어 있다. 네온과 제논가스로 채워진 이 방전공간에서 전기방전이 일어난다. 전자온도가 방전조건에 의하여 정해지며 이온도를 통하여 제논의 함량에 따른 방전전압을 이론적으로 계산할 수 있다. 방전 셀 내의 플라즈마가 147 nm와 173 nm의 극자외선을 방출하고 이 자외선들은 형광물질을 여기하여 가시광선을 방출한다. 이러한 모든 과정에 대한 물리적인 메커니즘의 모델을 만들고 실험에서 측정된 데이터와 모델이 예시하는 결과를 비교한다. 실험 데이터는 이론 결과와 비교적 잘 일치하는 것을 관찰할 수 있다. PDP의 방전과 동작을 더욱 개선하기 위하여 새로운 물질이 필요하고 더 좋은 셀 구조가 요구된다.
이차원 축대칭 하이브리드 모델을 이용하여 홀 추력기의 플라즈마 방전 전압이 전자 평균 에너지, 전위, 이온화율 그리고 중성종 및 이온의 밀도에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서 개발된 코드의 검증을 위하여 홀 추력기 SPT-100ML의 방전 전압의 변화에 따른 방전 전류와 추력 및 플라즈마 분포 결과를, 타 연구자들의 실험과 계산 결과와 비교하였다. 결과는 방전 전압이 증가할수록 전자 평균 에너지, 이온화율, 이온의 밀도가 증가하는 반면에 중성종의 밀도가 감소함을 나타내었다. 방전 전압과 추력, 방전 전류는 서로 비례하는 관계를 나타내었다.
부분 방전 현상은 배전반, 트랜스포머, 스위치 기어 등 고압전력기기에서 많이 발생한다. 부분 방전은 절연체의 수명을 단축하고 절연파괴를 가져오게 되고 이로 인해 정전사고 등 대형피해가 발생하게 된다. 부분 방전 현상은 제품 내부에서 발생하는 경우와 표면에서 발생하는 여러 가지 유형을 가지고 있다. 본 논문에서는 부분 방전 현상에 대한 패턴 및 발생할 확률을 예측할 수 있는 예측 모델을 설계하는 것이다. 설계된 모델을 분석하기 위하여 부분 방전 현상을 발생시키는 시뮬레이터를 활용하여 각각의 부분 방전 유형에 대한 학습 데이터를 UHF 센서를 통하여 수집하였다. 본 논문에서 설계된 예측 모델은 딥 러닝 중 CNN을 기반으로 설계를 하였으며 학습을 통하여 모델을 검증하였다. 설계된 모델에 대한 학습을 위하여 5,000개의 훈련데이터를 만들었으며 훈련데이터의 형태는 UHF센서에서 입력되는 3차원의 원시데이터를 2차원 데이터로 전 처리하여 모델에 대한 입력데이터로 사용하였다. 실험결과, 학습을 통하여 설계된 모델에 대한 정확도는 0.9972의 정확도를 갖는 것을 알 수 있었으며 데이터를 2차원 이미지로 만들어 학습한 경우 보다 그레이 스케일 이미지 형태로 만들어 학습한 경우가 제안된 모델에 대해 정확도가 높음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 고광도방전등의 전기적 특성을 해석하기 위한 아아크모델을 제시하였다. 방전관내에서 반경방향의 온도분포가 포물선형태로 변화하는 것으로 가정하고 방전관의 단위체적에서의 에너지평형식을 단면적에 대해 적분함으로서 단위길이당의 에너지평형식으로 변환하였다. 이 에너지평형식과 회로방정식, 그리도 오옴의 법칙을 이용하여 아아크의 전류와 전압의 1주기에서의 변화를 계산하여 좋은 결과를 얻었다. 또한 방전관의 축온도와 이에 따른 방사에너지의 값을 계산하는 간단한 방법을 제시하였다.
커패시터 방전회로의 제작 및 시험을 위해서는 고가의 비용과 위험요소가 내재되어 있으며 특히 고전력 응용을 위해서는 이러한 요소는 더욱 커지게 된다. 그 대체방법으로는 컴퓨터를 이용하여 이 회로의 동작을 모델링하고 시뮬레이션하는 것이다. 본 연구에서는 커패시터 방전 임펄스 착자가 착아 요크 시스템을 위한 SPICE 모델을 개발하고 시뮬레이션 결과를 실제 시스템의 측정치와 비교하였다. 또한 착자기 시스템의 방전회로를 위한 온도산정방법을 제안하였다. 특히 임펄스 착자기의 방전회로의 온도산정은 착자회로 설계의 중요한 지침이 되므로 극히 중요하다. 본 연구에 이용된 착자기는 저손실 유입 커패시터이며, 최대 1200[V]의 충전이 가능하다. 이러한 착자 모델의 개발을 통하여 고임펄스 방전 회로의 설계 및 개발에 소요되는 시간 및 비용을 절약하는데 크게 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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