• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.137-143
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• 2013

최근들어 기계중심의 기술에서 점차 인간 중심의 기술로 변화되어가려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 지능 시스템 연구에 있어서도 과거의 단순 학습과 추론 방식에서 지금은 보다 인간과 흡사한 처리, 즉 인간다움을 묘사하는 기능을 구현하려는 방향으로 나아가고 있다. 특히 뇌공학적인 연구가 활발해 짐에 따라 두뇌기능을 공학적으로 응용하려는 연구가 많아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 '관점' 이라는 가치관적 상위 요소를 반영할 수 있는 Super Value라고 하는 개념을 정의하고 이에 따라 유연한 추론을 할 수 있는 KEB(Knowledge-Emotion Binding)시스템을 제안하였다. Main Level과 Super Level의 계층적 구조로 추론 과정의 유연성을 부여하였으며 추론 메커니즘에 의하여 KEB 스레드가 추출이 되도록 설계하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2019년도 전력전자학술대회
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• pp.558-560
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• 2019

범용 인버터는 계통 전원의 전압 강하 또는 정전 발생 시, 정류기의 직류단 전압이 감소하여 인버터 고장(fault)이 발생한다. 보호 동작으로서 인버터는 일시적으로 전원 공급이 이루어 지지 않는 상태에서 제어 기능 및 관리가 이루어 질 수 있도록 Ride-Through 운전을 수행한다. 고장 발생 없이 제어 시스템 상태를 유지하여 전원 복구 후, 빠른 재기동이 가능하다. 본 논문에서 V/f 제어를 사용하는 범용 인버터를 고려한 Ride-Through 방법으로 KEB(Kinetic Energy Backup) 운전을 제안한다. KEB 운전은 순시 정전에 의한 인버터 고장 방지를 위해 요구되는 에너지를 계산하고 슬립 주파수를 조절하여 회생 운전을 통해 인버터의 직류단 전압을 일정하게 유지한다. 제안한 방법은 실험을 통해 유효성을 검증한다.