Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.83-83
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2022
여러 분야의 연구자들이 지진해일의 위험에 대한 경각심을 가지고, 지진해일의 발생, 전파 그리고 수리현상을 해석하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 해안지역에서 직접적인 피해를 입히는 지진해일의 충격파, 처오름, 월파, 침수 등에 관한 연구에 유사한 파형 특성을 가진 고립파를 많이 사용한다. 고립파는 비선형성과 분산이 균형을 이루는 가정에서 Korteweg-de Vries(KdV) 방정식을 만족하는 안정적인 이론파이다. 고립파의 파형분포는 수심에 의해 결정되고, 일정 수심 이상에서는 지진해일을 대신해 사용할 수 있다. 그러나 수심이 낮은 천해에서는 주기와 파장이 비현실적으로 짧아짐으로 지진해일을 대신하기에는 무리가 있다. 본 연구에서는 지진해일의 처오름 특성을 분석하기 위한 1:20 불투과성 경사면이 포함된 수치파동수조를 구성한다. 먼저, 일본 NOWPHAS(Nationwide Ocean Wave information network for Ports and HArbourS)의 관측자료를 이용하여 2011 동일본 지진해일과 고립파의 파형분포를 비교한다. 그리고 다양한 파형의 지진해일 생성할 수 있게 개발된 조파방법을 수치파동수조에 도입하여 수치해석을 수행한다. 수치해석결과, 지진해일의 처오름 높이가 고립파에 비해 최대 1.8배, 최소 1.13배, 평균 1.56배 증가한다.
영활화혁발전소 보일러헤다 재질인 1Cr0.5Mo강의 파형에 따른 저주기 피로특성을 규명하고자 상온(298K) 및 고온(177K)의 삼각파와 사인파형 저주기 피로시험을 수행하였고 소성에너지법을 이용하여 파형에 따른 소성변형에너지와 피로수명과의 +관계를 분석하였다. 저주기 피로시 재료내부의 소성변형에너지를 히스테리시스루프의 면적으로 계산하여 구하였으며 이를통해 저주기 피로수명을 예측하였고 Coffin-Manson법 및 변형률분할법을 이용한 저주기 피로수명 결과와 서로 잘 일치하였다. 또한 상온 및 고온에서 피로반복수의 증가와 함께 재료가 반봅연화됨을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1993.04a
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pp.275-281
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1993
본 발표에서는 신경회로망을 이용하여 연속음성중에서 키워드를 인식하는 방법을 설명한다. 연속음성에서 파형소편 및 음절을 식별하는 휴리스틱 알고리즘을 개발하였고, 연속음성을 음절단위로 파형소편 스펙트럼분석(선형예측법)으로 특성치를 추출하였다. 음절의 특성치는 코호넨 신경회로망을 통하여 학습을 시켰으며, 연속음성중 키워드인식은 먼저 음절을 인식하여 단어를 찾고, 인식된 단어가 키워드와 일치하는가를 확인한다. 본 연구의 의의는 파형소편 및 음절식별 알고리즘을 통하여, 크기불변성(Scaling invariance), 시간불변성(Time warping 및 Time-shift invariance), 중복성제거의 문제점을 해결하였고, 신경회로망의 학습을 통하여 화자독립적인 연속음성인식시스템 구축의 기반을 확립한데 있다. 본 음성인식모델은 학교구내 전화번호 안내시스템으로 활용단계에 있으며 전화번호뿐만아니라 주소안내시스템으로도 활용될 예정이다. 또한 자동차 운전보조시스템 및 주행안내시스템의 음성명령에 응용될 수 있는데, 예로 음성명령은 "핸들 좌로 20도", "시청까지 주행", "시청 지도안내"등이 될 수 있다. 현재 자동차 운전보조시스템은 컴퓨터 화면상 모의동작시스템으로 운영되고 있다. 본 음성인식모델은 화자종속시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.시 90%이상, 화자독립시 70%의 인식결과를 보였다.
본 논문은 자동차 연료 펌프의 수명을 결정짓는 연료펌프용 DC모터의 브러시-정류자간의 전압, 전류 특성을 분석 하는 것이다. 기존의 DC모터 실험으로는 정류자와 브러시 표면상태 확인이 어렵고 코일 전류 파형 및 브러시-정류자간 전압 강압 파형이 측정 불가했다. 그리고 모터의 L값을 변화 시킬 수 없기 때문에 다양한 조건의 실험이 불가 하였다. 이러한 단점을 보완하여 브러시-정류자간 전압 파형을 측정을 하기 위해 시뮬레이터를 개발하는 것이 본 논문의 주제이다.
차단기, 개폐기, 배전반과 같은 전력기기에 대한 성능시험시, 전압과 전류, 제어신호를 측정하고, 필요한 경우 고속카메라를 이용해 시험장면을 촬영한 다음, 이들을 종합적으로 분석하여 시험결과를 판정한다. 이때, 대부분 개별 시스템으로 전압-전류 시험파형과 시험영상을 측정하고 분석하기 때문에, 시간 동기화가 불가능하여 시험현상이나 시료동작특성 분석에 많은 어려움이 있다. 따라서 개별 시스템으로 측정한 신호를 동기 시켜 동시에 분석할 수 있는 프로그램이 있다면, 시험결과 판정뿐만 아니라 시험 중에 발생하는 전기적 과도현상이나 시료의 동작특성분석에 많은 도움이 될 것이다. 이러한 목적을 위해, PT&T에서는 측정시스템과 고속카메라를 이용하여 측정한 전압-전류 시험파형과 시험영상을 동기 시켜 동시에 분석할 수 있는 프로그램인 Dual Viewer를 개발하였다. 본 논문에서는 Dual Viewer에 대한 기능과 특징에 대해 소개하고자 한다.
본 연구에서는 SRM의 설계 단계에서 일반적으로 얻을 수 있는 자속 쇄교-전류 곡선으로부터 SRM의 토크-속도 특성 곡선을 예측하는 방법을 제시한다. B-스플라인 함수를 이용하여 SRM에 가해질 수 있는 상전류 파형을 모두 모델링하고 각각의 회전자의 속도에서 최대의 토크를 낼 수 있는 전류 파형을 구한다. 제안된 방법은 상전류 제어뿐만 아니라 스위칭 각도 제어까지 고려한 모든 상전류 파형을 표현할 수 있기 때문에 SRM이 최적으로 동작하는 상황에서의 토크-속도 특성임을 보장할 수 있다. 제안된 방법은 SRM의 설계 단계에서 별도의 제어기 설계 없이 간단히 성능을 평가할 수 있는 방법이다.
본 논문은 3상 4선식 인버터를 이용하여 임의의 전압 파형을 발생하기 위한 우수한 성능의 폐루프 전압 제어기를 제안하고 제어 이득 설정 방법을 제시한다. 먼저, 임의 파형 발생기에 사용된 3상 4선식 인버터 및 LC 필터 회로 구조를 분석하고, 이를 기반으로 한 전압 제어기 구조를 제안한다. 제안된 전압 제어기는 폐루프 형태의 PI 전압 제어기를 사용하고, 과도 특성 개선 및 부하 전류로 인한 전압 왜곡 방지를 위해 인버터 전류 및 부하 전류 정보를 전향 보상에 사용한다. 실험을 통해 전압 지령에 대한 응답 특성이 향상되는 것을 확인할 수 있다.
In this study, the vibration characteristics according to the detonation pattern between rows in the blasting site were investigated by analyzing the vibration waveform, vibration velocity, and dominant frequency. As a result, it was found that the vibration waveform was changed according to the detonation pattern between rows in the blasting zone, and both the vibration velocity and dominant frequency was showed different condition.
In this study, a series of centrifuge tests were performed in order to observe the bearing capacity of waveform micropile, a new concept of micropile that uses a modified jet grouting process. A total of six models were considered, conventional micropile, jet grouted pile, and four different shapes of waveform micropiles. The test results indicated that the waveform micropile effectively contributes to the increase of the bearing capacity compared to the micropile without the shear keys. Among the waveform micropiles, the model that has a relatively small space between the shear keys showed the most significant improvement of load capacity. Additionally, the ultimate load capacities of all piles were compared using well-known estimation method. As a result, P-S curve method and total settlement method with 25.4 mm were considered suitable to account ultimate load for the waveform micropile.
본 논문은, 전력계통 내의 순시 파형으로부터 전력품질 자동진단을 위한 인공지능형 단상전력품질 진단기를 제안한다. 진단하는 전력품질은 전압강하(Sag), 전압상승(Swell), 과도현상(Transient) 및 전고조파함유율(THD) 이다. 인공지능 구현을 위해서 인공신경망 이론을 이용하였으며, 시뮬레이션 및 TI DSP 320C6713 사용하여 하드웨어를 구현하였다. 인공신경망의 학습을 위하여, 00변전소에서 일년(2007년)동안 측정한 데이터 중에서 Sag, Swell, Transient 특성이 명확히 관측된 150주기의 파형과 정상상태의 50주기 파형으로 구성된 총 200주기의 데이터를 사용하였다. 측정된 파형을 1/60[sec.]마다 256번 샘플링하여, FFT 및 웨이블렛 변환을 시행하여 얻어진 값을 인공신경망 학습에 사용하였다. 상용프로그램 PSIM을 이용하여 인공신경망 학습을 시뮬레이션하였으며, DSP 프로세서를 이용하여 하드웨어로 구현하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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