As meters become digital and smart, energy data such as electricity, gas, heat, and water can be accurately and efficiently measured with a smart meter, providing consumers with data on energy used, so that real-time demand response and energy management services can be utilized. Although it is developing from a simple metering system to a smart metering industry to create a high value-added industry fused with ICT, illegal counterfeiting of electronic meters is causing problems in intelligent crimes such as manipulation and hacking of SW. The meter not only allows forgery of the meter data through arbitrary manipulation of the SW, but also leaves a fatal error in the metering performance, so that the OIML requires the validation of the SW from the authorized institution. In order to solve this problem, a quantitative confirmation device was developed in order to eradicate the act of cheating the fuel oil quantity through encoder pulse operation and program modulation, etc. In order to prevent the act of deceiving the lubricator, a device capable of checking pulse forgery was developed, manufactured, and verified. In addition, the performance of the device was verified by conducting an experiment on the meter being used in the actual field. It is judged that the developed quantitative confirmation device can be applied to other flow meters other than lubricators, and in this case, accurate measurement can be induced.
본 연구의 목적은 네트워크에 과포화가 발생했을 경우 차량들이 경험하는 총지체를 최소화시키기 위하여 내부미터링을 이용한 신호제어 알고리즘을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 네트워크의 총지체를 계산하기 위하여 네트워크 상에 차량의 진입 및 진출을 검지할 수 있는 검지 시스템을 설치하였고 차량군 분산 모형을 이용하여 링크상에서 차량의 흐름을 추적하였다. 이어서 차량추적을 통하여 네트워크에서 모든 링크의 대기행렬 길이를 계산하였고 이를 이용하여 전체 네트워크의 정지지체를 구하고, 시공도를 이용하여 정지지체를 접근지체로 변환하였다. 계산된 지체를 기반으로 계산된 지체를 최소화 할 수 있는 내부미터링수준을 도출하는 알고리즘에 대하여 제안하였다. 본 연구에서 제시한 알고리즘의 효과성을 입증하기 위하여 미시적 모의실험 도구인 VISSIM을 이용한 모의실험을 실시하였다. 그 결과 본 연구에서 제시한 알고리즘을 가상 네트워크에 적용할 경우 차량들이 경험하는 평균지체는 82.3초/대로써 COSMOS 방식의 89.9초/대나 TOD 방식의 99.1초/대보다 낮은 값이 도출되었다. 이것은 본 연구에서 제시한 알고리즘이 과포화 네트워크의 신호제어에 효과적이라는 것을 나타내준다.
최근 들어, 기존 계량기에서의 원격 자동 검침을 지원하기 위한 영상 기반 계량기 데이터 숫자 인식에 대한 관심이 증대되고 있다. 성공적인 숫자 인식을 달성하는 데 숫자 분할은 매우 중요한 과정이다. 본 논문에서는 다양한 조명하의 다양한 계량기들에 대해서 잘 수행되는 효과적인 계량기 숫자 분할 방법을 제안한다. 제안된 계량기 숫자 분할 방법은 먼저 계량기 전체 숫자 영역을 정교한 관심영역으로 검출하고, 이후 검출된 관심영역에서 각 숫자를 분할하는 2단계로 구성된다. 정교한 관심영역 검출은 조명 개선 전처리 후에 수평 라인 세그먼트를 이용한 개략적 관심영역 추출, 이진화후 수직 및 수평 투영을 이용한 클리핑을 통한 개략 관심영역 정교화 등의 과정으로 처리된다. 검출된 관심영역에서의 숫자 분할은 '숫자 구역 수직 분할' 및 '수직 분할된 각 숫자 구역에서의 숫자 분할' 등의 2개 과정을 통해 안정적으로 분할되도록 처리된다. 저대비, 저저도, 음영, 포화 등 다양한 조명 환경하의 다양한 계량기 종류에 대해 직접 촬영하여 자체 제작한 계량기 이미지 데이터베이스에 기반한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 숫자 분할 방법을 평가하고, 제안방법이 다양한 조명 환경하의 다양한 계량기 타입에 대해서 계량기 숫자를 효과적으로 잘 분할함을 확인하였다.
본 논문에서는 스마트 전력량계 집중장치와 검침서버간에 사용할 수 있는 개방형 프로토콜을 제안하고 성능을 분석하였다. 기존의 집중장치는 DLMS/COSEM 표준프로토콜 기반에서 스마트 전력량계에 대한 연결설정 및 데이터 수집절차를 수행한다. 하지만 수집된 자료를 전달할 때 필요한 집중장치와 검침서버간에는 표준화된 프로토콜이 없어 제품마다 다양한 방식으로 구현되고 있다. 본 논문에서는 집중장치와 검침서버간의 프로토콜로 기존의 DLMS/COSEM 표준프로토콜을 확장한 개방형 프로토콜인 Smart Meter Concentrator Control Protocol(SMCCP)를 제안하였다. 이것은 집중장치로 하여금 검침서버를 대신하여 검침자료를 수집할 수 있는 프록시모드 뿐만 아니라 검침서버와 전력량계간의 직접 통신이 가능한 릴레이모드도 설정하고 자료를 수집할 수 있는 기능을 제공하도록 설계된 것이다. 본 논문에서는 이의 동작을 실증할 수 있는 에뮬레이터 및 프로토콜 분석도구를 구현하였다. 또한 각 모드에 대한 동작과 성능을 평가하기 위하여 OMNET++기반의 시뮬레이터를 구현하여 모드별 평균세션유지시간 및 통신링크 점유율을 측정하고 비교하였다.
본 논문에서는 디지털 방송에서 요구되는 디지털 오디오 레벨에 대한 주관적 음향 레벨, 즉 라우드니스의 계측 알고리즘을 실시간화 하는 방법을 제안한다. 이를 위해 객관적 오디오 품질 분석을 위한 권고안인 ITU-RBS1387-1의 분석 결과를 토대로 FFT 기반의 라우드니스 계측 알고리즘을 구현하고, 이 알고리즘을 참조테이블(look-up table)을 이용하여 실시간화 하는 방법을 제시하였다. 그리고 이 알고리즘의 성능과 계측 시간 분석을 위해 23개의 순음과 30개의 디지털사운드 샘플을 적용하고, 그 결과를 분석하였다. 실험결과를 살펴보면, 실시간화 된 알고리즘의 계측값은 실시간화 방법이 적용되지 않은 원래 알고리즘과 비교할 때, spectral spreading관련 참조테이블의 레벨 해상도가 $10\;\cal{dB}$로 상당히 큰 경우에도 $2\;\%$미만의 차이를 보여 매우 양호한 측정 결과를 보였다. 계측 시간의 감소 효과를 살펴보면, 알고리즘 전체적으로는 1/21 정도로 실행시간이 줄었으며, 가장 계측시간 점유비율이 근 청각필터 그룹변 에너지 계산 시간은 1/450로 줄어들고, 여기 패턴을 구하는 계산 시간도 약1/3.57로 좋은 계측 시간 단축 효과를 얻었다. 결론적으로 제안한 알고리즘을 통해 향후 DSP 기반의 완전 실시간 라우드니스 미터를 구현할 가능성을 확보하게 되었다.
For the reliable evaluation of the distribution and power transformer no-load loss measurement, measurement uncertainty of the transformer measuring system, consisted of current transformer, potential transformer and power metering equipment is required. In this paper, we describe the uncertainty of transformer measuring system based on ANSI/IEEE C57.12.90.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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