본 논문에서는 제주 스마트그리드 실증단지 계통에 연계될 전류형 HVDC 상세 모델을 이용하여 계통에 외란이 발생할 경우에 일어날 수 있는 Commutation Failure를 고려한 HVDC 고장영향을 분석한 내용에 대해 기술하고 있다. 전류형 HVDC 시스템의 Commutation Failure 기본원리를 정리하고, 계통의 3상 지락고장을 가정하여 이론적인 전압감소 시점에 대해 설명하였고, 이를 통해 3상 지락고장시 리액턴스(계통 임피던스 + HVDC 부가설비 리액턴스) 값 변동에 따른 Commutation Failure 지속시간을 Multiple Transient Simulation 방법을 통해 확인하였다. 도출된 결과를 통해 리액턴스 값이 작을수록 Commutation Failure 진행 시간을 줄일 수 있음을 보여주였다.
현재 컨테이너 터미널에서 사용되고 있는 하역 장비들은 크게 하역작업을 수행하는 크레인과 컨테이너를 운반하는 트레일러, 컨테이너의 하역상태를 파악하는 모니터링 시스템으로 구분할 수 있다. 각각의 장비들은 수동으로 동작되며, 모니터링 시스템에서는 컨테이너의 위치 및 수량 등을 파악한다. 이런 시스템 하에서는 모든 항만 하역 장비들을 사람이 일일이 수동으로 조작함으로써 많은 인력이 필요하다. 또한, 각 하역장비들의 상태를 평면적인 2차원 화면으로만 보여주므로써 모니터링 시스템에 대한 현실감이 떨어진다. 이와 같은 단점을 보완하기 위해 컨테이너를 자동으로 운반하는 AGV를 도입하고 트랜스퍼 크래인과 컨테이너 크레인의 일부분을 자동화하여 작업능률을 향상시키고, 여기에 3차원으로 표현된 VR 시스템을 도입하여 각 하역장비들에 대한 세세한 동작까지를 모니터링함으로써 사용자가 현장에 있는 것과 유사한 느낌을 가질 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 이러한 3차원 VR시스템과 모형으로 만들어진 AGV와 컨테이너 크레인, 트랜스퍼 크레인간의 유기적인 데이터 송,수신 및 안정적인 통신을 위해 데이터 포맷에 대한 연구를 하였다. 이런 데이터 포맷의 결정은 손실 없는 통신을 보장하며 나아가 정확한 모니터링을 보장할 것이다.
Convex한 클러스터간의 최적의 거리와 Fuzzy Convex Clustering(FCC) 방법에 의한 효과적인 클러스터 결합 알고리즘을 제시하였다. 또한 두 convex한 클러스터간의 거리 측정 방법의 문제점인 정확성과 수행속도 개선하기 위하여 Support Vector Machines(SVM) 을 이용한 빠르고 정확한 거리 측정 방법을 제시하였다. 따라서 데이터의 부적절한 표현 없이 클러스터들의 개수를 크게 더 줄일 수 있었다. 본 논문에서는 제시한 알고리즘의 타당성을 위하여 여러 데이터에 대한 실험결과를 보여주므로서 제시한 알고리즘을 실제 영상 분할에 적용하여 다른 클러스터링 방법의 결과와 비교분석한다.
Pt/SiO2/Si 기판구조위에 스크린인쇄법과 졸-겔법에 의해 (Pb, La)TiO3(PLT) 후막 과 박막을 도포시켜 $650^{\circ}C$후속열처리 온도에서 결정화한후 결정특성과 전기적 특성을 조사 하였다. $650^{\circ}C$ 온도에서 후속열처리된 PLT 시료의 경우 전형적인 perovskite 결정구조를 보 여주었다. SEM 단면형상으로부터 Pt 전극과 PLT막 사이에는 비교적 평활한 계면형상을 보여주었다. PLT 후막과 박막시료의 잔류분극(2Pr) 값은 약 1$\mu$C/cm2 으로각각 나타났으며 이와같이 후막 PLT시료에 비해 박막시료의 잔류분극값이 큰이유는 박막시료가 보다 양호 한 결정성을 지니기 때문이었다. 상온부근에서 후막과 박막시료의 초전계수값은 약 1.5nC/cm2.$^{\circ}C$와 4.0nC/cm2.$^{\circ}C$의 값을 각각 나타내었으며 누설전류의 크기는 약 0.3~0.8$\mu$ A/cm2의 비교적 양호한 누설전류 특성을 얻었다.
이러한 강우자료의 결측값이나 오자료를 보정하는 것은 그 유역의 정확한 수문학적 특성 파악 및 안전한 수공구조물의 설계에 영향을 미치게 되므로 매우 중요하다고 할 수 있다. 최근 이러한 강우자료를 비선형적 모델인 인공신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 보정하는 연구가 활발히 진행되고 있다(오재우 등, 2008). 그러나 이러한 인공신경망을 적용하는 경우, 선택한 신경망 구조의 형태와 학습(training)을 위해 사용되는 자료가 전체 자료의 특성을 반영하고 있는 정도에 따라 정확도에 차이를 보인다(한광희 등, 2010). 따라서 자료보정을 위한 입력 자료의 선택은 인공신경망을 이용한 결측치 보정의 중요한 과정이다. 본 연구에서는 이러한 입력 자료의 선택을 위한 여러 가지 기법 중 입력 변수간의 상호정보량 (Mutual Information)을 이용한 방법을 적용하여 대상 결측 지점을 보정할 강우지점을 선별한 후 선택된 지점만으로 인공신경망을 구성하여 강우자료를 보정하고 주변 자료를 모두 이용한 결과와 상관성분석으로 얻어진 결과와 비교하였다.
본 논문에서는 한 장의 실제 나무 영상이 주어졌을 시, 사실적인 3차원 나무 모델링(modeling) 및 자가생장(self-growth) 표현을 위한 방법을 소개하도록 한다. 스켈레톤기반의 간략화(skeleton-based abstraction)를 이용하여 동일한 나무 몸통(trunk)을 갖는 다양한 나무 모델생성과 함께 나무의 다면체구조(manifold structure)를 고려한 지오데식 커널(geodesic kernel)을 이용하여 나무의 자가생장을 표현한다. 나무의 자가생장은 사전 정의된 나무 굵기, 전체 크기, 그리고 가지증식 순서정보와 같은 상대적 성장정보(allometric information)를 동시 이용하여 상대적인 나무 생장(allometric tree growth)을 표현하도록한다. 한편, 보여지지않는 나무 가지와 잎들에 대해선, 나무구조는 로컬하게 자기유사성(local self-similarity)을 갖는다라는 고전적인 절차적(conventional procedural) 가정을 이용하여 자동적으로 생성토록한다. 실제영상을 이용한 몇몇들의 실험을 통해 보다 효과적으로 나무 모델 및 생장 표현이 가능함을 보여주도록한다.
원자력발전소의 경보기능을 향상시키기 위하여 기존 경보기술 및 개량형 경보기술의 장단점을 평가하고 적용기술의 타당성을 검토하였다. 분석결과 기존 경보계통의 경우 경보생성논리의 한계성으로 인해 새로운 경보처리 알고리즘을 적용하는데 한계가 있는 것으로 나타났으며, 개량형 경보계통에서는 새로운 경보처리 알고리즘이 수용가능하나 제어실 설계에 따른 경보표시 기기의 배치 및 운용은 특정 알고리즘의 수용이 불가하거나 수정을 필요로 하는 것으로 나타났다. 본 평가분석은 개량형 경보처리기술 선정시 고려사항과 각 기술들의 적용 한계성을 보여주므로써 후속 원전 경보계통의 개발 및 구현시 활용될 수 있다.
본 논문에서는 밀 수확량을 증가시키기 위한 일반화된 검출 모델을 제안한다. 일반화 성능을 높이기 위해 CutMix 알고리즘으로 데이터를 증식시켰고, 라벨링 되지 않은 데이터를 최대한 활용하기 위해 Fast R-CNN 기반 Pseudo labeling을 사용하였다. 학습의 정확성과 효율성을 높이기 위해 사전에 훈련된 EfficientDet 모델로 학습하였으며, OOF를 이용하여 검증하였다. 최신 객체 검출 모델과 IoU(Intersection over Union)를 이용한 성능 평가 결과, 제안된 모델이 가장 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
저자들은 위의 하부 체부에 지방 성분으로 둘러싸여 있는 분엽성 형태의 점막하 종괴로 나타난 이소성 췌장의 1예를 경험하였다. 지방 성분을 포함한 이소성 췌장은 매우 드물지만, 이 증례를 바탕으로 병변 주위 지방 침윤을 보이는 위 점막하 종괴가 있을 때 이소성 췌장의 가능성을 감별해야 하므로 이를 보고하는 바이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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