Superconducting equipment has been actively investigated for securing the environment and energy technology (ET) in various parts of the world. Despite these movements, a high voltage cryogenic bushing, which plays an important role of interconnection between the electric power systems and superconducting devices, has not been fully developed due to severe insulation requirements. A gas insulated cryogenic bushing has been investigated as one of our projects since 2010. As a basic step to obtain the design parameters for cryogenic bushing, we focused on the surface flashover characteristics of glass fiber reinforced plastic (FRP) in several insulation gases. For the surface flashover tests, several insulation gases including $SF_6$, $CF_4$ and $N_2$ gas were prepared. Various length of FRP specimens were fabricated in order to obtain the fundamental data for creepage distance of FRP. The first specimen group was from 2 mm to 10 mm with 2 mm intervals and the second specimen group was from 20 mm to 100 mm with 20 mm intervals. And the gas pressure was varied from 1 bar to 4 bar. An AC overvoltage test and a lightning impulse test were performed. Then the experimental results of surface flashover were obtained and analyzed. Based on these results, it would be possible to design the optimum creepage distance of FRP in a cryogenic bushing.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.12
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pp.1682-1688
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2017
In modern society, the number of industrial customers using equipment sensitive particularly to voltage sags is rapidly increasing. As voltage sags can cause loss of information as well as false operation of the control device, it results in the vast economic damage in industrial processes. One way to mitigate voltage sags in the sensitive loads is the installation of distributed generation (DGs) on the periphery of these loads. In addition, renewable energy sources are currently in the spot light as the potential solution for the energy crisis and environmental issues. In particular, wind power generation which is connected to a grid is rising rapidly because it is energy efficient and also economically feasible compared to other renewable energy sources. On the basis of the above information, in this paper, with Wind Turbine Generators (WTGs) installed nearby the sensitive load, the analysis of the mitigating effect comparison by types of WTGs is performed using voltage sag assessment on the IEEE-30 bus test system. That is, the areas of vulnerability according to types of WTGs are expected to be different by how much reactive power is produced or consumed as WTG reactive power capability is related to the types of WTGs. Using the concept of 'Vulnerable area' with the failure rate for buses and lines, the annual number of voltage sags at the sensitive load with the installation of WTGs per type is studied. This research will be anticipated to be useful data when determining the interconnection of wind power generation in the power system with the consideration of voltage sags.
In this article, we present, design, and implement a software and hardware for an embedded RAID system. The merits and drawbacks of our system are presented by performance evaluation. The proposed hardware system consists of three fibre channel controllers for the interface with fibre channel disks and hosts. Embedded Linux in which a RAID software is implemented is ported to the hardware. A SCSI target mode device driver and a target mode SCSI module are designed for that our RAID system is considered as a block device to a host computer. Linux Multi-device is used as RAID functions of this system. A data cache module is implemented for high performance and the interconnection between Linux Multi-device and the target mode SCSI module. The RAID 5 module of Multi-device is modified for improvement of read performance. The benchmark shows that the new RAID 5 module is superior to the original one in overall performance.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.8
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pp.1340-1346
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2016
Utilization of Distributed Generations (DGs) using Renewable Energy Sources (RESs) has been constantly increasing as they provide a lot of environmental, economic merits. In spite of these merits, some problems with respect to voltage profile, protection and its coordination system due to reverse power flow could happen. In order to analyze and solve the problems, accurate modeling of DG systems should be preceded as a fundamental research task. In this paper, we present a PhotoVoltaic (PV) generation system which consists of practical PV cells with series and parallel resistor and an inverter for interconnection with a main distribution system. The inverter is based on controllable current source which is capable of controlling power factors, active and reactive powers within a certain limit related to amount of PV generation. To verify performance of the model, a distribution system based on actual data is modeled by using ElectroMagnetic Transient Program (EMTP) software. Computer simulations according to various conditions are also performed and it is shown from simulation results that the model presented is very effective to study DG-related researches.
Kim, Ji-Wook;Jang, Jin-Seok;Yang, Min-Seok;Kang, Ji-Heon;Kim, Kun-Woo;Cho, Young-Jae;Lee, Jae-Wook
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.18
no.9
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pp.29-35
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2019
The structure of the machinery industry due to the 4th industrial revolution is changing from precision and durability to intelligent and smart machinery through sensing and interconnection(IoT). There is a growing need for research on prognostics and health management(PHM) that can prevent abnormalities in processing machines and accurately predict and diagnose conditions. PHM is a technology that monitors the condition of a mechanical system, diagnoses signs of failure, and predicts the remaining life of the object. In this study, the vibration generated during machining is measured and a classification algorithm for normal and fault signals is developed. Arbitrary fault signal is collected by changing the conditions of un stable supply cutting oil and fixing jig. The signal processing is performed to apply the measured signal to the learning model. The sampling rate is changed for high speed operation and performed machine learning using raw signal without FFT. The fault classification algorithm for 1D convolution neural network composed of 2 convolution layers is developed.
With the convergence of the information and communication technologies, a new age of technological civilization has arrived. This is the age of intelligent revolution, known as the 4th industrial revolution. The 4th industrial revolution is based on technological innovations, such as robots, big data analysis, artificial intelligence, and unmanned transportation facilities. This revolution would interconnect all the people, things, and economy, and hence will lead to the expansion of the industry. A high-density, high-capacity energy technology is required to maintain this interconnection. As a next-generation energy source, lithium-ion batteries are in the spotlight today. However, lithium-ion batteries can cause thermal runaway and fire because of electrical, thermal, and mechanical abuse. In this study, thermal runaway was induced in 72.5 Ah NCM pouch-type lithium-ion batteries because of thermal abuse. The surface of the pouch-type lithium-ion batteries was heated by the hot plate heating method, and the effect of the rate of increase in the surface temperature on the thermal runaway trigger time was analyzed using Minitab 19, a statistical analysis program. The correlation analysis results confirmed that there existed a strong negative relationship between each variable, while the regression analysis demonstrated that the thermal runaway trigger time of lithium-ion batteries can be predicted from the rate of increase in their surface temperature.
When the record management faces to the information environment, the practices based on self-judgment needs more open and considerate policies. New viewpoint that treat records as information and treat information as records will produce new mutual-conscious behavior that create records based on the value of information usage and maintain information data based on the reliability as an record. As the internal aspect how to create records well, how to transfer them well, and how to archives them well used to be the focus of record management, existing legislation, guidelines, and training seem to be mainly related to this front steps. We should also address issues according to the succeeding information services, including opening to the relevant, sharing, duplicating, information security, privacy protection, and constructing collections with continual supplement. This paper observe the confusion of the viewpoints in the recent reports, explain the need of fusion viewpoint, and suggest interconnecting feedback cycle between record management system and general information system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.8
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pp.1071-1076
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2020
The importance of network separation is due to the use of the Internet with existing business PCs, resulting in an internal information leakage event, and an environment configured to allow servers to access the Internet, which causes service failures with malicious code. In order to overcome this problem, it is necessary to use network virtualization to separate networks and network interconnection systems. Therefore, in this study, the construction area was constructed into the network area for the Internet and the server farm area for the virtualization system, and then classified and constructed into the security system area and the data link system area between networks. In order to prove the excellence of the proposed method, a network separation construction study using network virtualization was conducted based on the basis of VM Density's conservative estimates of program loads and LOBs.
In this paper, the fine dust (PM10) and ultrafine dust (PM2.5) measurement platforms are designed to be mobile and fixed using oneM2M, the international standard for IoT. The fine dust measurement platform is composed and designed with a fine dust measurement device, agent, oneM2M platform, oneM2M IPE, and monitoring system. The main difference between mobile and fixed is that the mobile uses the MQTT protocol for interconnection between devices and services without blind spots based on LTE connection, and the fixed uses the LoRaWAN protocol with low power and wide communication range. Not only fine dust, but also temperature, humidity, atmospheric pressure, volatile organic compounds (VOC), carbon monoxide (CO), sulfur dioxide (SO2), nitrogen dioxide (NO2), and noise data related to daily life were collected. The collected sensor values were managed using the common API provided by oneM2M through the agent and oneM2M IPE, and it was designed into four resource types: AE and container. Six functions of operability, flexibility, convenience, safety, reusability, and scalability were analyzed through the fine dust measurement platform design.
In this study, we explored the potential of integrating interactive AI callbot technology into the medical consultation domain as part of a broader service development initiative. Aimed at enhancing patient satisfaction, the AI callbot was designed to efficiently address queries from hospitals' primary users, especially the elderly and those using phone services. By incorporating an AI-driven callbot into the hospital's customer service center, routine tasks such as appointment modifications and cancellations were efficiently managed by the AI Callbot Agent. On the other hand, tasks requiring more detailed attention or specialization were addressed by Human Agents, ensuring a balanced and collaborative approach. The deep learning model for voice recognition for this study was based on the Transformer model and fine-tuned to fit the medical field using a pre-trained model. Existing recording files were converted into learning data to perform SSL(self-supervised learning) Model was implemented. The ANN (Artificial neural network) neural network model was used to analyze voice signals and interpret them as text, and after actual application, the intent was enriched through reinforcement learning to continuously improve accuracy. In the case of TTS(Text To Speech), the Transformer model was applied to Text Analysis, Acoustic model, and Vocoder, and Google's Natural Language API was applied to recognize intent. As the research progresses, there are challenges to solve, such as interconnection issues between various EMR providers, problems with doctor's time slots, problems with two or more hospital appointments, and problems with patient use. However, there are specialized problems that are easy to make reservations. Implementation of the callbot service in hospitals appears to be applicable immediately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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