• Journal of Korean Institute of Fire Investigation
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• v.6 no.1
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• pp.67-71
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• 2005

화재 발생에 따른 화재조사 시 배전반이나 분전반의 완전 소락에 따른 전기화재 원인규명의 기본적이고도 중요한 증거 소멸로 원인불명 율이 점차 높아가고 있는 실정이다. 공장이나 창고에서 전기화재를 가장한 수 배전반 화재를 시도할 경우 그 증거를 찾기 어렵다. 또한, 수 배전반이 위치한 곳에 사람이 상주하지 않는 곳이 많으며 초기 소화가 원활히 이루어지지 않을 경우 막대한 재산 피해와 통신의 대혼란을 가져올 소지가 다분히 존재하고 있다. 따라서, 수 배전반 및 분전반의 화재로부터 보호하기 위해서는 신뢰성과 안전성이 확보된 자동소화 시스템의 도입이 필요하다.

• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.15 no.3
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• pp.311-321
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• 2021

In this study, a smart switchboard for power supply of entertainment devices was developed for the following purposes. First, the heat generated when the high-temperature and humid air inside is cooled by the thermoelectric module is smoothly discharged to the outside of the switchboard, thereby maximizing the cooling effect. So, it is possible to prevent excessive temperature rise inside the switchboard. Various problems such as condensation inside the switchboard can be prevented by controlling the temperature of the switchboard in which a fire occurs due to excessive heat in summer, removing moisture due to the cooling effect, and generating heat instead of cooling in winter. Second, it is a smart switchboard control system that can reduce the salt that may permeate inside the switchboard. Third, the smart switchboard system is an IoT-controlled switchboard that collects environmental data using a variety of sensors and can remotely control devices through a smartphone, and can be easily used in various fields.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11a
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• pp.329-331
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• 2010

전력회사로부터 공급되는 전력을 분배하고 제어하는 기능을 갖는 배전반은 아파트를 비롯한 대단위 인구밀집 주택 지역과 고압 변전소 등에 설치된다. 배전반에 수용되는 전력설비의 사고는 전력 기기의 열화에 의한 사고, 접점 및 각 연결 부위의 접촉 불량에 의한 과열 현상 등에 의한 사고 등으로 구분할 수 있으며 과열 현상에 의한 사고의 원인 중의 하나는 배전반 천정면의 결로에 의한 것으로, 물방울이 각종 기기에 직접 접촉하여 폭발하는 사고로 연결된다. 배전반의 결로는 일중 온도가 급격한 변화를 보이는 계절이나 지역에서 배전반 내부와 외부의 온도 차이와 내부 습도에 의해 발생한다. 본 논문에서는 온도와 습도의 단순 비교를 통하여 환풍기, 열풍기, 환기 등을 제어하여 결로를 해결하는 기존의 방식을 개선하여, 노점온도 계산에 의한 히터 구동 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.522-526
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• 1998

본 논문은 가정용 배전반 시스템을 디지털식으로 구현하고, 기존의 디지털식 배전반 시스템에 없는 월 수요전력량 예측과 화재발생의 원인 중에 하나인 옥내 전선선로의 결함을 신경회로망으로 검출하여 차단하는 인공지능형 가정용 배전반 시스템을 하드웨어로 구현하고 실험하였으며, 그 결과를 제시하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.872-873
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• 2015

여러 전력기기를 안전성과 편의성 등을 위하여 함(enclosure)에 설치하였을 때, 이러한 제품을 배전반(Switchgear and controlgear assemblies)이라고 한다. 내부에 설치되는 기기들을 서로 접속할 때 전선(cable) 또는 부스바(busbar)를 사용하고 있는데, 사용시 필연적으로 전력손실에 의한 발열로 인하여 배전반 내부온도 및 기기의 온도가 상승한다. 기기에 대한 온도 상승 허용범위는 각 기기의 해당규격에 규정되어 있으며 배전반 규격(고압배전반 : IEC 62271-200 및 SPS-KEMC 2101-0609, 저압배전반 : IEC 61439 series 및 SPS-KEMC 2102-0610)에는 외부접속용 단자 등 배전반 내부에 사용되는 전선 또는 부스바의 온도상승 허용범위가 규정되어 있다. 본 고찰에서는 배전반의 각 정격전류에 따른 전선 또는 부스바의 사이즈, 특히 부스바의 사이즈 및 형상에 따른 온도상승의 영향을 살펴보고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.16 no.5
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• pp.29-37
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• 2002

This paper presents the diagnostic method for fault prevention in metal clad switchgear(MCS) through comparison of signals before and after detecting the partial discharge using electromagnetic detection technique. Electromagnetic waves detected by antennas of the inside and outside of MCS are analyzed and compared by frequency spectrum analysis method which can estimate an insulation abnormality and normality of MCS. As a result of the experiment by the proposed method, we can detect the insulation abnormality as partial discharge in MCS and these results can be applied to preventive diagnosis of MCS.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.22 no.4
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• pp.199-205
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• 2021

The distributing board in directly installed on the ground or the bottom surface of the building, and when vibrations such as earthquakes or external shocks occur, the possibility of damage or malfunction of electric components such as internal power devices, wiring, and protection relays increases. Recently, the need for a seismic type distributing board is increasing, and research and development of a distributing board having a vibration damping function and product launch are being conducted. In this paper, an IoT-based data collection device system capable of measuring vibration and environmental data of distributing board was designed and implemented. When vibration occurred on the distributing board, data was stored and visualized in the MySQL DB through Node-RED for monitoring and data storage using the MQTT protocol for reliable messaging transmission. The test was conducted by attaching the IoT device of the distributing board, and data was collected in real-time and monitored through Node-RED.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.351-353
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• 2021

In recent years, while the demand for electricity is rapidly increasing, fire accidents due to negligence in management of switchboards. In particular, switchboards for industrial and electrical resource control can cause serious problems. Thus, for the safety management of power switchboard, a secondary response is conducted to control firing when a specific condition value is satisfied, but in this case, it is highly likely that a considerable amount of time has elapsed after firing. In this paper, we propose a method to acquire big data for the development of a switchboard temperature and power control system that can actively respond to the current situation by monitoring and learning the temperature of the switchboard's busbar connection in real time. Specifically, a method for periodically acquiring and managing data such as temperature and power from various scattered sensors is proposed.

• Electric Engineers Magazine
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• v.203 no.7
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• pp.24-31
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• 1999

간선설비란, 부하로 전력을 공급하기 위한 설비를 말하며 약전 배선에 대한 간선은 포함되지 않는 것이 보통이다. 종류로서는 고압 및 특고압 간선과 저압 간선이 있지만 일반적으로는 변전실의 저압 배전반으로부터 전등 분전반, 동력 제어 반까지의 배전설비를 말한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.5
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• pp.737-745
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• 2023

This paper discusses a study on developing an artificial intelligence model to detect incidents of fires in distribution switchboard using thermal images. The objective of the research is to preprocess collected thermal images into suitable data for object detection models and design a model capable of determining the occurrence of fires within distribution panels. The study utilizes thermal image data from AI-HUB's industrial complex for training. Two CNN-based deep learning object detection algorithms, namely Faster R-CNN and RetinaNet, are employed to construct models. The paper compares and analyzes these two models, ultimately proposing the optimal model for the task.