지속적으로 증가되는 전기에너지 공급의 신뢰성을 높이기 위하여 전력설비 주요 사고 원인인 부분방전(PD : Partial Discharge)을 검출하고 결함원의 패턴인식 방법의 개발 필요성 날로 증가되고 있다. 본 논문은 부분방전의 패턴인식 확률을 높이기 위하여 검출된 부분방전의 주파수 분석을 이용하여 Conventional PRPD Analysis 방법의 결함 판독확률을 향상시키기 위하여 Advanced PRPD를 제안 한다. 이를 위하여, GIS(Gas Insulated Switchgear)의 주요 사고원인으로 인식되어 있는 결함들을 인위적으로 제작 후 삽입하여 부분방전을 발생시켜 자체 설계 개발된 UHF 내장형 센서를 이용하여 검출하였다. 새로이 제안하는 방법과 기존의 PRPD 방법의 인식률을 상호 비교하기 위하여, 두 가지 그룹을, 즉, 기존의 방법에 의한 것과 부분방전의 주파수 분석이 포함된 방법에 의한 데이터그룹을 구축하고 학습방법은 동일한 인공신경망 MLP (Multilayer Perceptron)를 이용하여 인식률과 학습시간을 동시에 비교하였다. 상호 비교 결과에 의하면, 후자의 방법이 인식확률 뿐만아니라 학습시간도 좋은 결과가 나타났다.
2003년 8월 미국 북미지역과 동년 9월 이태리, 스웨던/덴마크에서 발생한 광역정전과 더불어 영국과 말레시아, 이태리에서도 대규모 정전이 발생하여 지진, 태풍에 의한 자연재해에 버금가는 엄청난 사회적 혼란과 더불어 막대한 경제적 손실을 초래했던 사실은, 이제 전력공급의 중단(정전)이란 결코 용인될 수 없는 사회적 실정에 이르렀음을 극명히 보여준 사례라 할 수 있다. 또한, 북미와 유럽의 대규모 광역정전 발생의 원인 중에서 계통운영자의 부적절한 상황인식과 지휘체제 혼란으로 신속하게 대처하지 못한 점이 주된 원인중의 하나로 지적되면서, 전력계통 운영의 현업에 종사하고 있는 계통운영자의 막중하고 중대한 소임을 다시 한번 자각시켜 주는 계기가 되었다. 이러한 맥락으로 미국을 중심, 전세계적으로 대규모 전력계통 운영환경하에서 계통운영자에게 방대한 정보를 신속하고 효과적으로 제공해야 할 시각화의 필요성이 대두되는 계기가 되었다. 본 논문은 전력계통 데이터의 시각화 기법에 있어 해외기술동향을 살펴보고, 전력거래소의 시각화 화면의 개발 사례 및 향후계획 등에 대해 소개하고자 한다.
다축 하지 보조기의 설계는 정확한 내$.$외전력의 측정이 필요하다. 내$.$외전력 측정을 위해 정상아동과 장애아동들의 실험을 통해 내$.$외전력을 측정하였다. 내$.$외전력의 측정은 정지상태와 보행상태에서 측정되었으며, 다축하지 보조기의 측방지주에 장착된 변형률 게이지를 이용하여 측정하였다. 정지상태에서 경직성 뇌성마비 아동은 0.11 kgf부터 0.26 kgf까지 내전력만 나타났으나 보행상태에서 1.56 kgf의 내전력과 1.52 kgf의 외전력이 작용됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 특징점 기반의 지문인식 알고리즘의 각 단계에 있어서 32-bit CPU 사이클 점유율을 분석하고 그 중 전체 80%를 차지하고 있는 가보필터링과 세선화 단계를 처리하기 위한 전용 하드웨어 구조를 제안한다. 특징점 기반의 지문인식 알고리즘을 개발하였으며 소스 코드를 분석하여 가보필터링과 세선화 단계의 처리를 마이크로프로세서가 처리하지 않고 바이패싱하기 위한 전용 하드웨어를 위한 선행연구를 ARM 에뮬레이터 환경에서 실시하였다.
전력기기에서 발생하는 부분방전을 정확히 측정하고 이를 올바르게 해석하는 작업은 신뢰성 있는 진단법을 개발하고 이를 현장에 적용하는데 있어 대단히 중요하다. 측정된 고주파 데이터를 패턴 분석이 가능한 형태로 가공하는 전처리 과정을 수행하고, 가공된 데이터를 패턴인식을 통하여 기존의 각 노이즈 및 부분방전 패턴과 비교하여 실제 측정된 데이터가 어떤 부분방전 패턴인지 판단한다. 패턴 인식 처리 방법으로는 컴퓨터 분야 신경회로망의 BP 알고리즘과 SOM 알고리즘이 널리 사용되고 있으며 본 연구에서는 TF-MAP, PRPDA, EBP 알고리즘을 이용하여 부분방전 패턴인식 기술 개발에 관한 연구를 수행하였다.
본 논문에서는 해저의 환경변화에 따른 외란 요소에 영향을 받지 않고, 안정적으로 음파신호를 인식할 수 있는 수중음향 신호인식 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 배터리에 의존하여 장시간 운용되어야하는 시스템에 적합한 저소비전력형으로서, 신속하게 음파신호를 인식할 수 있고 해양환경 변화에 대한 안정성을 확보할 수 있으며, 이의 효율성을 수학적모델에 따른 수치시험과 회로실험을 통하여 확인하였다.
전력설비에 대한 부분방전 패턴인식은 결함의 차이에 따라 다양한 패턴의 차이를 보이고 있으며, 신경회로망을 비롯한 다양한 패턴인식 기법들이 적용되고 있다. 본 논문에서는 이의 일환으로 퍼지 집합 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계하여 초고압 XLPE 케이블 절연접속함의 모의 결합에 대해 부분방전 신호를 패턴인식하고자 한다. 부분방전 신호는 보이드 방전, 코로나 방전, 노이즈의 3개 클래스로 분류하게 되며, PRPDA 방법을 통해 556개의 입력 벡터와 3개의 출력 벡터를 가지며 총 120개의 패턴수를 가진다.
최근 WPAN 분야의 솔루션인 IEEE 802.15.4a는 저소비 전력으로 통신과 거리측정을 동시에 가능케 하는 PHY 제정을 목표로 하고 있다. 본 논문은 IEEE802.15.4a 물리계층에서 사용하는 UWB 신호를 대상으로 거리인식 시스템을 위한 Link Budget을 분석한다. 거리인식 시스템의 성능은 무선 채널의 다중경로 프로파일에도 관계된다. 따라서 본 연구에서는 IEEE 802.15.4a 채널 특성인 Residential 및 Office 환경을 고려하여 거리인식 시스템을 위한 Link Budget을 분석하였으며 연구된 내용은 다양한 거리추정 방식에 적용하여 거리추정 정밀도 향상에 기여할 수 있을 것이다.
멀티미디어 응용과 무선통신 네트워크의 발전 속도가 급속하게 빨라짐에 따라 고성능, 저전력 멀티미디어 처리기술에 대한 소비자의 요구가 급증하고 있다. 이에 본 논문은 고성능, 저전력 임베디드 비디오 프로세서를 위한 YUV (Y: 휘도신호, U, V: 색차신호) 인식 명령어를 제안하고자 한다. 기존의 멀티미디어 전용 명령어 (e.g., MMX, SSE, VIS, AltiVec)는 일반적인 서브워드 병렬 기법을 이용하여 적당한 성능향상을 꾀하는 반면, 제안하는 YUV 인식 명령어는 두 쌍의 16-bit YUV (6-bit Y, 5-bits U, V) 데이타를 32-bit 레지스터에 저장하여 동시에 처리함으로써 칼라 비디오 처리 성능을 효율적으로 향상시킬 수 있다. 또한 데이타 포맷 사이즈를 줄임으로써 전체 시스템의 비용을 절감할 수 있다. 임베디드 슈퍼 스칼라 프로세서에서 모의 실험한 결과, YUV 인식 명령어 기반 프로그램은 baseline 프로그램에 비해 3.9배 성능 향상을 보인 반면, 동일한 프로세서 환경에서 Intel의 대표적인 멀티미디어 명령어인 MMX기반 프로그램은 baseline 프로그램보다 단지 2.1배의 성능 향상을 보인다. 또한 YUV 인식 명령어는 멀티미디어 애플리케이션에 대해 평균 75.8% 소모 에너지를 감소시킨 반면, MMX는 단지 54.8%의 소모 에너지를 감소시키는 결과를 보인다.
본 논문에서는 실내 환경에서 초광대역 무선통신을 이용한 양방향 위치인식 기법의 성능을 분석하였다. 실험 환경은 IEEE802.15.3a 채널을 사용하였고, 위치인식 기법으로 TOA를 적용하여 분석하였다. 초광대역 무선통신 기술은 낮은 송신 전력으로 기존 시스템에 간섭의 영향이 적고, 주파수 공유가 가능하므로 주파수 효율을 높일 수 있다. 그리고 매우 좁은 폭을 갖는 펄스를 사용하기 때문에 위치인식의 정밀도가 높다. 비동기 TWR 프로토콜을 이용한 TOA방식은 단말과 기지국뿐만 아니라 기지국들 간에도 동기화를 수행하지 않아도 되는 장점이 있다. 모의실험을 통하여 초광대역 무선통신을 이용한 위치인식 기법의 실내 채널 영향에 대한 오류 확률 및 위치인식 성능에 대해 분석하였고 제안된 기법의 유용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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