Kim, Imgyu;Kim, Hyuncheol;Kim, Seung Yun;Shin, Sangyong
Journal of the Korea Convergence Society
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v.12
no.2
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pp.21-28
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2021
In this study, we propose a deep learning-based NILM technique using actual measured power data for 5 kinds of home appliances and verify its effectiveness. For about 3 weeks, the active power of the central power measuring device and five kinds of home appliances (refrigerator, induction, TV, washing machine, air cleaner) was individually measured. The preprocessing method of the measured data was introduced, and characteristics of each household appliance were analyzed through spectogram analysis. The characteristics of each household appliance are organized into a learning data set. All the power data measured by the central power measuring device and 5 kinds of home appliances were time-series mapping, and training was performed using a LSTM neural network, which is excellent for time series data prediction. An algorithm that can disaggregate five types of energies using only the power data of the main central power measuring device is proposed.
This Study focused on the development of SMPS (Switching Mode Power Supply) to supply the constant votage and current nevertheless LED fluorescent Light generated the electric noise (with Harmonics) and Inrush current at instant time of turn-on and off. Recently, according to the Green policy in government, the LED fluorescent Lighter showed the rapidly increasing tend as indoor and outdoor Lighter. But, because of costs, LED fluorescent Light not considered and neglected the following items; power factor, efficiency, Harmonics and Inrush current. So, we are developed the SMPS about 3 key issues as follows: 1st, power factor and efficiency is 85%. 2nd, the switching noisy by harmonic is minimized. 3rd, the Inrush current at turn on and off time is reduced the minimum 0.3 A after $100{\mu}sec$ on turnon time. The proposed SMPS adjusted by LNK 409 driver (included the high frequency modulation function). Although, the developed SMPS maintained the about 85% of power factor and efficiency. but, the SMPS must be generated low heat by the variation of minute load current at switching timing. To improve the above weak point, the developed SMPS have the feedback monitoring circuit between input side and output side to maintain the power factor and efficiency. Also, we are studied the time-constant of control circuit to output the constant voltage and current nevertheless the load disturbance of LED lighting. The LED fluorescent Light of 46W is checked the above items.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.36
no.5
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pp.563-569
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2012
The superheater and reheater tubes of a heavy-load fossil power plant boiler can be damaged by overheating, and therefore, the degree of overheating is assessed by measuring the oxide scale thickness inside the tube during outages. The tube temperature prediction from the oxide scale thickness measurement is necessarily accompanied by destructive tube sampling, and the result of tube temperature prediction cannot be expected to be accurate unless the selection of the overheated point is precise and the initial-operation tube temperature has been obtained. In contrast, if the tube temperature is to be predicted analytically, considerable effort (to carry out the analysis of combustion, radiation, convection heat transfer, and turbulence fluid dynamics of the gas outside the tube) is required. In addition, in the case of analytical tube temperature prediction, load changes, variations in the fuel composition, and operation mode changes are hardly considered, thus impeding the continuous monitoring of the tube temperature. This paper proposes a method for the short-term prediction of tube temperature; the method involves the use of boiler operation information and flow-network-analysis-based tube heat flux. This method can help in high-temperaturedamage monitoring when it is integrated with a practical tube-damage-assessment method such as the Larson-Miller Parameter.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.5
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pp.1-9
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2016
Railroad bridges account for 25% of the entire high-speed rail network. Railway bridges are subject to gradual structural degradation or fatigue accumulation due to consistent and repeating excitation by fast moving trains. Wireless sensing technology has opened up a new avenue for bridge health monitoring owing to its low-cost, high fidelity, and multiple sensing capability. On the other hand, measuring the transient response during train passage is quite challenging that the current wireless sensor system cannot be applied due to the intrinsic time delay of the sensor network. Therefore, this paper presents a framework for monitoring such transient responses with wireless sensing systems using 1) real-time excessive vibration monitoring through ultra-low-power MEMS accelerometers, and 2) post-event time synchronization scheme. The ultra-low power accelerometer continuously monitors the vibration and trigger network when excessive vibrations are detected. The entire network of wireless smart sensors starts sensing through triggering and the post-event time synchronization is conducted to compensate for the time error on the measured responses. The results of this study highlight the potential of detecting the impact load and triggering the entire network, as well as the effectiveness of the post-event time synchronized scheme for compensating for the time error. A numerical and experimental study was carried out to validate the proposed sensing hardware and time synchronization method.
In this study, an SW for the analysis of the wind-turbine vibration characteristics was developed as an application of SaaS cloud infrastructure. A measurement system for power-performance, mechanical load, and gearbox vibration as type-test class was installed at a target MW-class wind turbine, and structural meta and raw data were then acquired into the cloud. Data processing algorithms were developed to provide cloud data to the SW. To operate the SW continuously, raw data was downloaded consistently based on the algorithms. During the SW test, an intermittent long time-delay occurred due to the communication load associated with frequent access to the cloud. To solve this, a compression service for the target raw data was developed in the cloud and more stable data processing was confirmed. Using the compression service, stable big data processing of wind turbines, including gearbox vibration analysis, is expected.
El-Kholy, Ahmed M.;Mourad, Sherif A.;Shaheen, Ayman A.;Mohamed, Yomna A.
Structural Engineering and Mechanics
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v.72
no.5
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pp.569-583
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2019
Tubular steel sections are widespread all over the world because of their strength and aesthetic appearance. Tubular steel members may exhibit local buckling such as elephant foot or overall buckling under extreme compression load. Recently, external bonding of fiber reinforced polymers (FRP) sheets for strengthening these members has been explored through experimental research. This paper presents three-dimensional nonlinear finite element analysis (FEA) to investigate the structural behavior of strengthening tubular steel members with FRP against local and overall buckling phenomena. Out-of-roundness and out-of-straightness imperfections were introduced to the numerical models to simulate the elephant foot and overall buckling, respectively. The nonlinear analysis preferences such as the integration scheme of the shell elements, the algorithm for solution of nonlinear equations, the loading procedure, the bisection limits for the load increments, and the convergence criteria were set, appropriately enough, to successfully track the sophisticated buckling deformations. The agreement between the results of both the presented FEA and the experimental research was evident. The FEA results demonstrated the power of the presented rigorous FEA in monitoring the plastic strain distribution and the buckling phenomena (initiation and propagation). Consequently, the buckling process was interpreted for each mode (elephant foot and overall) into three sequential stages. Furthermore, the influence of FRP layers on the nonlinear analysis preferences and the results was presented.
Journal of the Korean Society for Geothermal and Hydrothermal Energy
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v.14
no.4
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pp.43-52
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2018
This paper presents the cooling performance analysis results of a ground-source heat pump (GSHP) system using hybrid ground heat exchanger (HGHE). In this paper, the HGHE refers to the ground heat exchanger (GHE) using both a vertical GHE and a surface water heat exchanger (SWHE). In order to evaluate the system performance, we installed monitoring sensors for measuring temperatures and power consumption, and then measured operation data with 4 different load burdened ratios of the hybrid GHE, Mode 1~Mode 4. The measurement results show that the system with HGHE mainly operates in Mode 1 and Mode 2 over the entire measurement period. The average cooling coefficient of performance (COP) for heat pump unit was 5.18, while the system was 2.79. In steady state, the heat pump COP was slightly decreased with an increase of entering source temperature. In addition, the parallel use of SWHE and VGHE was beneficial to the system performance; however, further research are needed to optimize the design data for various load ratios of the HGHE.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.2
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pp.137-142
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2021
A Photovoltaic power streetlight is a system that uses solar energy to charge a secondary battery and then uses it for night lighting through a lamp, and can be configured as a standalone or grid-connected type by installing an LED streetlight at the load end. The energy generated through the solar cell module can be charged to the secondary battery through the charge/discharge control device, and then the LED street light can be turned on and off by comparing the power generation voltage and the charging voltage according to the monitoring of solar radiation, or by setting a specific time after sunset or sunrise. Based on these contents, this paper designed and manufactured a simulated solar power streetlight for education using new and renewable energy utilization and storage functions. Using these educational equipment, students can 1) understand the flow of energy change using renewable energy including sunlight as electric energy, 2) understand new and renewable energy, and cultivate basic design and manufacturing application power of related products, 3) The use of new and renewable energy through power conversion and strengthening of practical training and analysis through hardware production can be instilled.
Whelan, Matthew J.;Gangone, Michael V.;Janoyan, Kerop D.;Hoult, Neil A.;Middleton, Campbell R.;Soga, Kenichi
Smart Structures and Systems
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v.6
no.5_6
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pp.579-593
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2010
Low-power radio frequency (RF) chip transceiver technology and the associated structural health monitoring platforms have matured recently to enable high-rate, lossless transmission of measurement data across large-scale sensor networks. The intrinsic value of these advanced capabilities is the allowance for high-quality, rapid operational modal analysis of in-service structures using distributed accelerometers to experimentally characterize the dynamic response. From the analysis afforded through these dynamic data sets, structural identification techniques can then be utilized to develop a well calibrated finite element (FE) model of the structure for baseline development, extended analytical structural evaluation, and load response assessment. This paper presents a case study in which operational modal analysis is performed on a three-span prestressed reinforced concrete bridge using a wireless sensor network. The low-power wireless platform deployed supported a high-rate, lossless transmission protocol enabling real-time remote acquisition of the vibration response as recorded by twenty-nine accelerometers at a 256 Sps sampling rate. Several instrumentation layouts were utilized to assess the global multi-span response using a stationary sensor array as well as the spatially refined response of a single span using roving sensors and reference-based techniques. Subsequent structural identification using FE modeling and iterative updating through comparison with the experimental analysis is then documented to demonstrate the inherent value in dynamic response measurement across structural systems using high-rate wireless sensor networks.
This paper describes development of automatic flight control system for an unmanned target drone which is operated by Korean army as for anti-air gun shooting training. Current target drone is operated by pilot control of on-board servo motor via remote control system. Automatic flight control system for the target drone greatly reduces work load of ground pilot and can increase application area of the drone. Most UAVs being operated now days use high-priced sensors as AHRS and IMU to measure the attitude, but those are costly. This paper introduces the development of low-cost automatic flight control system with low-cost sensors. The integrated automatic flight control system has been developed by integrating combining power module, switching module, monitoring module and RC receiver as an one module. The performance of automatic flight control system is verified by flight test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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