2008년도 지식경제부의 전망에 의하면 신재생에너지전원 중 풍력발전의 보급전망은 2020년 37%, 2030년 42%에 달하고, 2012년부터 시행 예정인 신재생에너지 의무할당제(Renewable Portfolio Standard-RPS)의 도입으로 태양광 및 풍력 등의 신재생에너지가 향후 지속적으로 배전계통에 연계 운용될 것으로 예상된다. 현재 풍력은 배전계통에 전용선로로 연계되어 계통에 미치는 영향은 미미하지만, 3[MW] 이상의 대규모 풍력발전이 일반 배전선로로 확대 운용되면, 풍력발전 연계용 변압기 및 풍력발전기의 %임피던스에 의한 사고전류 변동으로 보호계전기(OCR, OCGR)의 오 부동작을 야기할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 풍력발전기인 이중여자유도발전기(Double-Fed Induction Generator-DFIG)가 고압 배전선로에 연계되어 운전되는 경우, 3상단락, 2선단락 및 1선지락의 사고특성을 분석하기 위하여, 전력계통 상용소프트웨어인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 풍력발전기의 모델링과 시뮬레이션을 수행하고, 대칭좌표법을 통한 이론적인 수치해석의 결과치를 비교/분석하여, 제안한 수법의 유용성을 확인하였다.
2008년도 지식경제부의 전망에 의하면 신재생에너지전원 중 풍력발전의 보급전망은 2020년 37%, 2030년 42%에 달하고, 2012년부터 시행 예정인 신재생에너지 의무할당제(Renewable Portfolio Standard-RPS)의 도입으로 태양광 및 풍력 등의 신재생에너지가 향후 지속적으로 배전계통에 연계 운용될 것으로 예상된다. 현재 풍력은 배전계통에 전용선로로 연계되어 계통에 미치는 영향은 미미하지만, 3[MW] 이상의 대규모 풍력발전이 일반 배전선로로 확대 운용되면, 풍력발전 연계용 변압기 및 풍력발전기의 %임피던스에 의한 사고전류 변동으로 보호계전기(OCR, OCGR)의 오 부동작을 야기할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 풍력발전기인 이중여자유도발전기(Double-Fed Induction Generator-DFIG)가 고압 배전선로에 연계되어 운전되는 경우, 3상단락, 2선단락 및 1선지락의 사고특성을 분석하기 위하여, 전력계통 상용소프트웨어인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 풍력발전기의 모델링과 시뮬레이션을 수행하고, 대칭좌표법을 통한 이론적인 수치해석의 결과치를 비교/분석하여, 제안한 수법의 유용성을 확인하였다.
KTX산천 고속차량에서 사용하는 전력변환시스템은 전력전자기술, 고속 대용량 반도체소자 및 마이크로프로세서의 기술발달에 힘입어 높은 성능과 효율, 안전성, 에너지 소비측면에서 뛰어난 제어능력을 갖추게 되었다. 하지만 고속스위칭소자인 IGBT를 사용함에 따라 발생하는 고조파로 인해 전기차량은 물론 변전소, 신호시스템, 데이터전송 및 감시시스템 등 선로변 신호설비에 문제를 야기시켰다. 특히 전력변환장치의 정수배 부근 주파수에서 발생하는 귀선전류고조파의 영향으로 TI-21 무절연AF궤도회로가 부정 동작하는 사례가 발생되었다. 본 논문은 고속전기차량과 궤도회로간 귀선전류고조파 이동경로 분석을 위하여 실제 현장에서 측정 및 분석방법을 제시하였다. 이러한 분석결과는 향후 신규로 도입되는 고속전기차량, AF궤도회로, 공동접지망 설계 시 폭넓게 반영될 것으로 기대된다.
ESS의 누설전류는 PCS(Power Control System)측 누설전류와 계통불평형 전류로 인한 누설전류로 구분되는데, PCS측의 누설전류는 정상 상태 운전 시, IGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor) 스위칭의 전압 변화량과 IGBT와 방열판 사이에 존재하는 기생 커패시턴스에 의해 발생한다. 또한, 계통불평형 전류에 의한 누설전류는 불평형 부하로 인해 발생한 불평형 전류가 Yg-∆ 결선방식의 3각 철심이 적용된 태양광전원 연계형 변압기의 중성선을 통해 ESS로 유입된다. 따라서, 본 논문에서는 방열판 유도공식을 통해 산정한 기생 커패시턴스에 의하여 PCS측의 누설전류 발생 메커니즘을 제시하고 또한, 계통불평형에 의한 ESS측의 누설전류 발생 메커니즘을 제안한다. 이를 바탕으로, 배전계통 상용해석 프로그램인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 배터리부, PCS부, AC전원부로 이루어진 PCS측의 누설전류 발생 메커니즘과 배전 계통부, 불평형 부하부, ESS부로 이루어진 계통불평형에 의한 ESS측의 누설전류 발생 메커니즘을 모델링하고, 누설전류의 특성을 평가한다. 상기의 모델링을 바탕으로 시뮬레이션을 수행한 결과, 외함의 저항과 접지저항의 크기에 따라 PCS측의 누설전류는 7[mA]에서 34[mA]로, 계통불평형에 의한 배터리 외함으로 흐르는 누설전류는 3.96[mA]에서 10.76[mA]로 증가하여 배터리측에 큰 영향을 미침을 알 수 있었다.
선박으로부터 발생하는 배출가스에 대한 규제가 강화되고 이를 해결하기위한 대안으로 전기추진시스템의적용이 대형상선에서부터 중·소형선박에 이르기까지 그 사용이 증가되고있다. 전기추진시스템의 효율 향상을 위한 방법으로 발전원의 개선, 배터리·연료전지·태양광 등의 친환경 발전원의 시스템 연계 및 정류기, 전력변환장치, 추진전동기의 개발과 제어방식의 연구를 들 수 있다. 그 중 정류방식에 있어 상천이변압기과 다이오드를 이용하는 방식이 널리 사용되었으나, 직류배전을 이용한 친환경발전원의 계통 연계, 가변속 발전원의 사용, 중·소형 전기추진시스템의 적용을 통해 전력용 반도체 소자를 이용한 AFE정류기에 대한 수요가 증대되고 있다. 이러한 AFE 정류기를 제어하는 방식에 있어 기존의 비례적분제어기가 아닌 신경회로망을 이용한 방식을 본 연구에서는 제안하였다. 기존의 제어기 데이터를 활용하여 Matlab/Simulink를 통해 학습한 신경회로망제어기를 설계하고 PSIM을 통해 설계된 정류시스템에 신경회로망 제어기를 적용하여 부하변동에 따른 직류출력단의 파형과 역률 개선의 유효성을 확인하였다. 이는 공간이 협소한 중소형 친환경 선박의 정류시스템으로써 적용이 가능하다.
문서의 제목은 문서의 내용을 가장 효율적으로 요약하여 제공해 준다. 이때 독자들이 선호하는 스타일과 언어에 따라 문서의 제목을 다르게 제공해 준다면, 독자들은 문서의 내용을 좀 더 쉽게 예측할 수 있다. 본 연구에서는 문서가 주어졌을 때 언어와 스타일에 따라 제목을 자동 생성하는'교차 언어 및 스타일 기반의 제목 생성 모델을 제안한다. 모델을 학습하기 위해서는 같은 내용을 다른 언어와 다른 스타일로 작성한 병렬데이터가 필요하다. 그러나 이러한 종류의 병렬데이터는 구축하기 매우 어렵다. 반면, 단일 언어와 단일 스타일로 구축된 제목 생성 데이터는 많으므로 본 연구에서는 제로샷(zero-shot) 학습으로 제목 생성을 수행하고자 한다. 교차 언어 및 스타일 기반의 제목 생성을 학습하기 위해 다중 언어로 사전 학습된 트랜스포머 모델에 각 언어, 스타일, 기계번역을 위한 어댑터를 추가하였다. 기계 번역용 병렬데이터를 이용하여 기계번역을 먼저 학습한 후, 동일 스타일의 제목 생성을 학습하였다. 이때, 필요한 어댑터만을 학습하고 다른 부분의 파라미터는 모두 고정시킨다. 교차 언어 및 스타일 기반의 제목을 생성할 때에는 목적 언어와 목적 스타일에 해당하는 어댑터만을 활성화시킨다. 실험 결과로는 각 모델을 따로 학습시켜 파이프라인으로 연결시킨 베이스라인에 비해 본 연구에서 제안한 제로샷 제목 생성의 성능이 크게 떨어지지 않았다. 최근 대규모 언어 모델의 등장으로 인한 자연어 생성에서의 많은 변화가 있다. 그러나 제한된 자원과 제한된 데이터만을 이용하여 자연어 생성의 성능을 개선하는 연구는 계속되어야 하며, 그런 점에서 본 연구의 의의를 모색한다.
최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.
Meta에서 신속한 영상 분할 기능을 제공하는 대규모 컴퓨터 비전 생성 모델을 발표한 이후, 여러 활용 분야에서 이를 적용하려는 연구가 이루어지고 있다. 이 연구에서는 위성 영상 자료에 Segment Anything Model (SAM)을 사용할 수 있는 QGIS 플러그인 Geo-SAM을 사용하여 수체 객체 탐지와 추출에 대한 SAM의 적용성을 조사해 보고자 하였다. 실험 대상 자료는 국토위성(Compact Advanced Satellite 500, CAS500-1) 영상을 사용하였다. 이 자료를 가지고 SAM을 적용하여 얻은 결과는 같은 입력 영상으로부터 수작업으로 제작한 수체 객체 자료, Open Street Map (OSM)의 수체 자료, 국토지리정보원의 수계 수치지도와 비교하였다. SAM 처리 결과와 비교 대상 자료를 이용하여 추출된 모든 객체를 대상으로 계산한 경계사각형의 교집합/합집합의 평균값을 나타내는 mean Intersection over Union (mIoU)은 각각 0.7490, 0.5905, 0.4921로 나타났고, 각 자료에서 공통으로 나타나거나 추출된 객체에 대해 계산한 결과는 차례대로 0.9189, 0.8779, 0.7715로 나타났다. SAM을 적용한 결과와 다른 비교 자료와의 공간적 일치도를 분석한 결과, SAM에서는 한 개의 수체 객체를 여러 개의 분할 요소로 나타내므로 수체 객체 분류를 지원하는 의미 있는 결과를 보이고 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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