발전사업자는 한국전력거래소(KPX)의 급전지령을 원활히 수행하기 위해 EMS(Energy Management System) RTU를 설치하고 있다. 한국수자원공사는 수력발전소에 전기판넬 형식의 EMS RTU 대신 컴퓨터 기반의 가상(Virtual) EMS RTU를 설치하여 기존의 RTU방식에 비하여 설비 면적을 대폭 줄였으며, 설비 변동에 따른 감시제어 데이터의 수정시 하드웨어적인 작업을 소프트웨어적으로 간단하게 처리할 수 있다. 그래서 가상 EMS RTU는 발전통합운영시스템(GIOS)을 실시간으로 운영, 감시하여 장애를 신속히 복구함으로써 중앙급전소 발전기 원격운전 응답 특성을 향상시켜 전력계통의 안정적인 운영에 크게 기여하고 있다.
유도전동기는 단일기기로서 가장 많은 전력을 사용하고 있는 부하로서, 우리나라의 전력사용량 중 약 40%를 소비하고 있다. 따라서 유도전동기의 고효율화는 시급한 국가적 과제이다. 본 논문에서는 고효율유도 전동기의 보급에 있어서 가장 큰 장애요인인 초기구입비 상승에 따른 구매기피를 극복하기 위한 여러 방안 중 가장 효과적인 방법으로 알려진 고효율유도전동기 리베이트제도의 시행방안을 수립하고 이의 경제성을 평가한다. 그리고 리베이트제도로 전환된 고효율유도전동기의 시장을 유지하기 위한 강제규정으로서 최저효율제와의 연계방안을 수립한다.
전력선에 의한 통신서비스의 유도장애 문제 해결을 위하여 전기통신설비의 기술기준에 관한 규칙에서 정한 유도전압 제한치를 기준으로 전파연구소고시에 의한 유도전압 예측계산을 수행하여 상기 기준 전압을 초과시 대책을 시행하도록 하고 있다. 그런데 최근 2006년 2월 ITU K.68의 발행으로 유도전압 설계의 근간이 변화됨으로써 이에 맞는 관계 법령 정비 차원에서 제외국 현장 조사와 국내 현실 유도 측정을 수행하여 적정한 수치 도입을 위한 개정연구 활동이 수행되었으며 이에 따라 통화 서비스 품질에 직접 영향을 미치는 잡음유도전압을 기존 1mV에서 0.5mV로 전환하여 국제규격기준에 부합하고 통화품질 향상에 기여하도록 개정 추진되었다.
본 논문에서는 강압형 DC-DC 컨버터의 성능 개선을 위한 스위칭 기법인 2차 SDSDM(Space Dithered Sigma-Delta Modulation)방식을 제안한다. PWM 방식은 일정 스위칭 주파수 대역에서의 고조파로 인해 소음, 전자파 장애, 스위칭 손실 등을 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 DSDM 방식의 일종인 1차 SDSDM은 랜덤 디더(Random Dither) 발생기가 1차 SDM의 양자화기(quatizer) 입력 단에 위치하여 스위칭 주파수가 분산된다. 강압형 DC/DC 컨버터에 제안하는 2차 SDSDM의 방식을 적용한 실험 결과를 통해 타당성을 검증한다.
본 논문은 Rear Combination LED Lamp 동작 시 전류와 광출력의 변동폭를 최소화하는 LED 조명광원의 특성을 고려하여 정전류 회로의 구현이 유리한 DC/DC 컨버터의 EMC 고효율 필터를 제안하여 외부의 전자계로부터 장애를 유발하지 않고, 일정 수준의 전자파 환경에서도 오동작 없이 원할하게 작동될 수 있도록 관련 기기 상호간의 전파 환경을 개선하는 고효율 Filter를 제안 하고자 한다. 본 논문에서 제안한 Filter는 EMI 측정을 통해 타당성과 우수성을 검증하였다.
본 논문에서는 전기자동차용 충전기를 위한 전해커패시터가 없는 단일단 브리지리스 AC-DC 컨버터를 제안한다. 제안하는 컨버터는 넓은 동작영역에서 스위치의 ZVS 턴온 및 다이오드의 ZCS 턴오프를 성취한다. 또한 시스템 수명에 장애가 되는 전해커패시터를 사용하지 않고, 필름커패시터를 사용함으로써 높은 내구성을 달성할 수 있으며 또한 제안하는 결선 방식으로 변압기에 저주파리플이 상쇄되어 코어부피를 최적화하여 시스템 소형화를 달성할 수 있다. 본 논문에서는 제안하는 컨버터의 동작원리를 제시하고 시작품을 통해 본 논문의 타당성을 검증하였다.
고조파에 의한 전력품질저하로 인해 전기설비의 성능저하, 소음, 진동 등의 장해현상이 발생한다. 또한 앞으로 에너지 이용 효율을 높이기 위한 대책으로 반도체 회로를 사용하는 에너지 절약장치가 널리 보급되고, 전동기 속도 제어장치, 에너지 저장장치 등 에너지 변환장치의 사용이 증가될 전망이어서 고조파의 발생은 필연적이며 그 문제점은 심각하게 대두될 것이다. 이러한 고조파에 의한 장애를 해결하기 위해서는 전압, 전류, 전력, 역률, 고조파 차수별 성분 및 고조파 총합 왜형률 등의 정확한 전력품질을 측정하고 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 이러한 고조파 관련 전력품질을 측정하고 분석할 수 있는 저가형 측정시스템을 개발하였으며 3상 4선식 계통에서 전력품질을 측정하고 분석함으로써 그 성능을 입증하였다.
본 논문에서는 코드분할다중접속방식을 사용하는 이동통신 시스템에서 기지국의 순방향 송신전력 및 파일롯 전력 등 RF 파라미터를 실시가 또는 주기적으로 측정하여 분석함으로써 시스템의 장애를 미연에 방지하고 셀커버리지 확대, 가입자 수용용량 증가 등 최적의 서비스 품질을 확보하고 투자효율을 극대화하기 위한 방안을 제시하였다. 순방향 전력 측정에서는 디텍터 내의 국부발진기 주파수를 가변함으로써 모든 채널의 송신출력을 측정할 수 있도록 하였다. 채널전력의 측정에 의하여 통화량 증가에 따른 송신출력의 변화를 관찰할 수 있으며, 순방향 $E_c/I_o$ 와의 비교를 통하여 파일롯 채널의 전력을 유추함으로써 대전력증폭기 등 송신부 모듈의 열화를 판독할 수 있도록 하였다. 일련의 모든 측정에는 CDMA 레벨디텍터에 의한 정밀 계측에 이은 정확한 분석이 이루어져야 하므로 변조방식 차이에서 오는 Crest factor 가 상이함으로 인한 측정상의 오차를 극복할 수 있도록 설계하였다.
데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 초소형화의 욕구와 우수한 신뢰성을 가진 일체형 SMD 인덕터 코어를 개발하기 위하여 전력값에 따른 온도 특성을 분석하였다. 전자부품의 온도가 상승하면 소자의 정상적인 동작을 보장하기 힘든 기능적 장애를 가져오고, 부품의 고장율을 높여 수명을 단축하게 된다. 또한, 열응력이나 열팽창에 의하여 부품에 충격을 주고 오동작을 일으키게 되어 신뢰성에 많은 영향을 미치게 된다. 일체형 SMD Inductor Core를 주위온도와 소자온도 차에 의한 온도상승을 측정하였으며, 각 전력값에 따른 온도 특성을 통해서 안정된 전력값을 얻을 수 있었고, 측정된 직류 전류와 저항 $R_dc$를 이용하여 시뮬레이션한 결과 40[$^{\circ}C$]의 온도 상승분에서 양호한 정격 전류값을 찾을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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