A newly-built inverter has to undergo a series of stress tests in the final stage of production line. This can be achieved by connecting it to a dynamometer consisting of a three-phase machine joined by a rigid shaft to a DC load machine. The latter is controlled to create some specific load characteristic needed for the test. In this paper a test method is proposed, in which no mechanical equipment is needed. The suggested test stand consists only of a inverter to be tested and a simulator converter. Both devices are connected back- to-back on the AC-side via smoothing reactors. The simulator operates in real-time as an equivalent load circuit, so that the device under test will only notice the behaviour of a three-phase machine under consideration of the load. In odor to wove rightness of the suggested test method, the simulation and actural experiment rallied out emulation for a 2.2kW induction motor.
본 연구에서는 일반적으로 용접기의 전원장치로 사용되어지는 풀-브리지 회로에 1개의 스위치와 1개의 무손실스너버 부분 공진 커패시터로 구성된 간단한 액티브 보조 부분 공진 스너버를 추가한 새로운 풀-브리지 소프트 스위칭 PWM DC-DC 컨버터를 제안하였다. 제안한 풀-브리지 소프트 스위칭 DC-DC 컨버터 회로는 각 액티브 스위치에 인가된 전압이 DC 버스 라인 전압의 1/2로 되기 때문에 AC 400(V)계 상용전원 라인에 적용할 경우에도 600(V)내압의 스위칭 소자(IGBT)가 적용 가능하며, 기존 회로의 DC버스 라인 스위치에 발생되는 도통 손실을 저감하여 고주파 변압기의 1차측의 전류가 2차측보다 작아지는 저 전압, 대전류 직류 출력을 얻어 수 있었다. 그리고 모든 영역에서 ZCS/ZVS 동작함으로써 저전압, 대전류 직류 출력의 스위칭 전원 장치에 있어 고주파, 고효율, 고출력을 실현할 수 있다. 이러한 모든 사항은 시뮬레이션과 실험 결과로부터 도출하였으며, 제안한 회로의 단점을 보완할 경우에는 차세대형 TIG MIG MAG 아크 용접기용 전원으로 용이할 것으로 판단된다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제25권1호
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pp.19-32
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2018
Fake news is defined as the news articles that are intentionally and verifiably false, and could mislead readers. Spread of fake news may provoke anxiety, chaos, fear, or irrational decisions of the public. Thus, detecting fake news and preventing its spread has become very important issue in our society. However, due to the huge amount of fake news produced every day, it is almost impossible to identify it by a human. Under this context, researchers have tried to develop automated fake news detection method using Artificial Intelligence techniques over the past years. But, unfortunately, there have been no prior studies proposed an automated fake news detection method for Korean news. In this study, we aim to detect Korean fake news using text mining and machine learning techniques. Our proposed method consists of two steps. In the first step, the news contents to be analyzed is convert to quantified values using various text mining techniques (Topic Modeling, TF-IDF, and so on). After that, in step 2, classifiers are trained using the values produced in step 1. As the classifiers, machine learning techniques such as multiple discriminant analysis, case based reasoning, artificial neural networks, and support vector machine can be applied. To validate the effectiveness of the proposed method, we collected 200 Korean news from Seoul National University's FactCheck (http://factcheck.snu.ac.kr). which provides with detailed analysis reports from about 20 media outlets and links to source documents for each case. Using this dataset, we will identify which text features are important as well as which classifiers are effective in detecting Korean fake news.
이 논문은 사용후핵연료 차세대관리공정(ACP)에 사용되는 주요부품에 대한 방사선영향에 대하여 다룬다. 평가대상 부품으로는 중요도가 높은 것들 중에서 선택하였는데, AC 서보모터, 포텐쇼미터, 열전대, 가속도계, CCD 카메라를 그 대상으로 하였다. AC 서보모터의 경우 ACP 핫셀 내 조작기에 여러개가 사용되고 있고, 공정장치의 일부에 사용되고 있다. 포텐쇼미터는 조작기 관절의 절대 각도를 측정하기 위해 사용된다. 열전대는 금속전환장치 등의 반응기 온도 측정을 위해 사용된다. 가속도계는 탈피복시 발생하는 이상을 사전에 감지하기 위한 용도로 탈피복장치에 부착되어 있고, CCD 카메라는 조작기와 함께 공정 휴지기간에 영상 In-situ 이상감시를 하기 위한 용도로 사용된다. 다양한 방사선 중 감마선은 전기, 전자 및 로봇 부품에 가장 치명적이라고 알려져 있으므로 본 연구에서는 Co-60선원을 사용하는 감마조사시설을 이용해 방사선 영향을 평가하였다. 방사선조사결과 CCD 카메라를 제외한 다른 부품들은 방사선에 매우 강인한 특성을 보였다. 누적조사선량에 대한 각 대상 부품의 고유한 특성변화 데이터를 얻었고, 대상 부품의 성능을 보장할 수 있는 기준인 손상분기점에 대한 평가 자료를 얻을 수 있었다
서비스 지향 아키텍처에서 서비스 제공자는 재사용 가능한 서비스를 개발하고 저장소에 배포하며, 서비스 사용자는 인터페이스를 통하여 블랙박스 컴포넌트 형태의 서비스를 사용한다. 저장소에 배포된 서비스는 시간이 지남에 따라 변경/진화될 가능성이 높고, 다양한 언어 또는 플랫폼을 사용하여 구현되는 이질성(Heterogeneity)을 가진다. 이런 이유로, 서비스 사용자는 서비스 내부 구조를 알기 힘들기 때문에, 서비스가 기능을 수행하는 도중 문제점이 발생하면 문제점을 식별하여 해결하는 등의 서비스 결함을 효과적으로 관리하는 것이 어렵다. 자율 컴퓨팅(Autonomic Computing, AC)은 사람의 개입을 최소화하고 시스템이 스스로의 결함을 관리하도록 설계하는 방식이다. AC는 시스템을 자율적으로 결함을 관리할 수 있는 주요 원칙들을 제안하고 있으므로, 서비스 결함 관리에 관한 기술적 이슈들은 AC의 기법들을 사용하여 해결될 수 있다. 본 논문에서는 SOA 환경에서 자율적으로 서비스의 결함을 관리하기 위한 이론적 모델인 Symptom-Cause-Actuator(SCA) 모델을 제시한다. SCA 모델은 의사가 환자를 치료하는 과정으로부터 유도된다. 먼저, 다섯 단계로 구성된 SCA 컴퓨팅 모델을 정의하고 SCA의 메타모델을 제안한다. 또한, SCA 모델의 저장소 역할을 하는 SCA 프로파일을 정의하고, SCA 프로파일에 저장되는 symptom, cause, actuator의 인스턴스와 이들 간의 의존 관계를 기계가 인식할 수 있는 형식으로 표현한다. 그리고, 서비스의 결함을 자율적으로 관리하는 컴퓨팅 모델의 다섯 단계를 수행하는데 필요한 알고리즘을 상세하게 기술한다. 마지막으로, SCA 모델의 실행 가능성을 보여주기 위하여, SCA 프로파일과 알고리즘을 구현한 프로토타입을 '비행기 예약 시스템'에 적용하는 사례 연구를 수행한다.
This paper presents two new circuit topologies of DC bus lineside active edge resonant snubber assisted soft-switching PWM full-bridge DC-DC converter acceptable for either utility AC 200V-rms or AC 400V-rms input voltage source. All the active power switches in the full-bridge arms and DC busline can achieve ZCS turn-on and ZVS turn-off commutations and the total turn-off switching power losses of all active switches can be reduced for high-frequency switching action. The effectiveness of these new DC-DC converters topologies is proved for low voltage and large current high efficiency DC-DC power supplies as TIG arc welding machine from a practical point of view.
의미역 결정은 자연어 문장의 서술어와 그 서술어에 속하는 논항들 사이의 의미관계를 결정하는 문제이다. 일반적으로 의미역 결정을 위해서는 서술어 인식(Predicate Identification, PI), 서술어 분류(Predicate Classification, PC), 논항 인식(Argument Identification, AI) 논항 분류(Argument Classification, AC) 단계가 수행된다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 문제를 위해 Korean Propbank를 의미역 결정 학습 말뭉치로 사용하고, 의미역 결정 문제를 Sequence Labeling 문제로 바꾸어 이 문제에서 좋은 성능을 보이는 Structural SVM을 이용하였다. 실험결과 서술어 인식/분류(Predicate Identification and Classification, PIC)에서는 97.13%(F1)의 성능을 보였고, 논항 인식/분류(Argument Identification and Classification, AIC)에서는 76.96%(F1)의 성능을 보였다.
The current from the feed motor of a machine tool contains substantial information about the machining state. There have been many researches that investigated the current as a measure for the cutting forces. However it has not been reported that indirect measurement of the cutting forces from the current of the feed motor at rest is possible. The cutting force normal to the machined surface influences the machined surface of the workpiece, which makes it necessary to estimate this force to control the roughness of the machined surface. But the unpredictable behavior of the current prevents applying the current to prediction of the cutting state. In this paper, empirical approach was conducted to resolve the problem. Also parametric adaptive and fuzzy logic control strategies are applied to the force regulation problem. As a result, the current is shown to be related to the accumulation of the infinitesimal rotation of the motor, and besides the unpredictable behavior of the current is shown to be caused by the relationship. Subsequently the relationship between the current and the cutting force is identified, and it is presented that control of machined surface using the current of the feed motor at rest is possible.
This paper deals with a systematic approach to GA-PI controller design for static VAR compensator(SVC) using genetic algorithms(GAs) which are search algorithms based on the mechanics of natural of natural selection and natural genetics, to improve system stability. A SVC, one of the Flexible AC Transmission System(FACTS), constructed by a fixed capacitor(FC) and a thyristor controlled reactor(TCR), is designed and implemented to improve the damping of a synchronous generator, as well as controlling the system voltage. To verify the robustness of the proposed method, considered dynamic response of generator used deviation and generator terminal voltage by applying a power fluctuation and three-phase fault at heavy load, normal load and light load. Thus, we proved usefulness of GA-PI controller design to improve the stability of single machine-infinite bus with SVC system.
In this paper, it is suggested that the selection method of parameter of Power System Stabilizer(PSS) with robustness in low frequency oscillation for Static VAR Compensator(SVC) using a Real Variable Elitism Genetic Algorithm(RVEGA). A SVC, one of the Flexible AC Transmission System(FACTS), constructed by a fixed capacitor(FC) and a thyristor controlled reactor(TCR), is designed and implemented to improve the damping of a synchronous generator, as well as controlling the system voltage. The proposed PSS parameters are optimized using RVEGA in order to maintain optimal operation of generator under the various operating conditions. To decrease the computational time, real variable string is adopted. To verify the robustness of the proposed method, we considered the dynamic response of generator speed deviation and generator terminal voltage by applying a power fluctuation and three-phase fault at heavy load, normal load and light load. Thus, we prove the usefulness of proposed method to improve the stability of single machine-infinite bus with SVC system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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