• 전력전자학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.8-13
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• 2012

DSTATCOM is active filter that reduces nonlinear and unbalanced currents. Researches about DSTATCOM are mainly divided two parts, one is the reference value calculation of compensation current depending on the calculation of the load-side average active power and dc-link capacitor average voltage, the other part is actual current control depending on the reference value of compensation current. This paper proposes a calculation of dc-link capacitor average voltage ripple voltage extraction instead of conventional method using LPF. The utility of the proposed algorithm is verified through the theoretical analysis and the experiment under unbalance loads and non-linear load.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.35-43
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• 2015

본 연구는 최근 정부의 주요 에너지 관련 정책 중 하나인 지능형 전력망 확산 사업 중 대규모 장비와 전기차, 충전사업 등 다양한 이해관계자가 얽혀있는 지능형 운송 서비스를 도입하는 데 대한 객관적 타당성을 검증하기 위한 방안을 제시하였다. 지능형 운송 서비스를 구성하기 위한 기본적인 사업 모형을 설계하고, 해당 사업에 참여하는 이해관계자를 정의하였으며, 전기차 이용에 따른 이해관계자간 상호 거래를 중심으로 경제성 분석을 위한 기준을 제시 하였다. 특히, 전기차 이용자와 충전사업자의 경우 전기차 보급 규모에 따른 경제성이 크게 달라지는 만큼 극단적인 두 보급 시나리오를 설계하여 각 이해관계자들이 수익 구조가 어떻게 달라지는 지를 비교 분석하였다. 분석 결과 초기 장비 투자비용에 대한 부담을 가진 전기차 이용자와 충전사업자의 경우 해당 사업에 참여하기 위한 경제적 타당성을 확보하기 어려운 상황인 반면 전기차 및 충전설비 공급자의 경우 일정 수준 이상의 수익을 보장받을 수 있을 것으로 예상되었다. 특히, 해당 사업의 추진과 지원의 책임을 가진 정부의 경우 전기차 보급에 따른 에너지 수입 비용 및 이산화탄소 배출 절감에 따른 편익 증가를 통해 전기차 보급 규모에 따라 타 이해관계자에 비해 높은 수익을 보장받을 수 있다는 점을 발견하였다. 따라서 전기차 이용자와 충전사업자에 대한 지원 비율을 일정수준 높일 필요가 있으며, 전기차 사용자와 충전사업자 간 이해가 상충되는 전기차대 충전설비 비율에 대한 다양한 시나리오 분석이 추후 수해되어야 할 것이다. 본 연구의 결과를 통해 향후 성공적인 지능형 운송 서비스 확산을 위해 필요한 사항을 개별 이해관계자 관점에서 확인하는 데 활용될 수 있을 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1201-1209
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• 2016

기존의 전력망이 스마트그리드로 진화하면서, 수많은 컴포넌트간의 상호운용을 위해 각종 통신 표준과 기술들이 사용되고 있다. 이러한 실정에, 운영센터에서 외부와의 연계를 위한 다양한 프로토콜 연계방안의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 국내에 자동화 변전소가 급증하는 실정에 따라, 기존제어센터와 자동화 변전소의 프로토콜 연계인 DNP3와 IEC 61850의 프로토콜 연계 게이트웨이에 대해 연구하였다. 프로토콜 매핑을 위해 IEEE 1815.1 표준을 분석하였으며, 게이트웨이의 개발 방향을 제시하고 프로토타입을 개발해 실현가능성을 검증하였다. 이에 더불어, 발생가능 한 보안 문제를 제기하고 보안기술을 제시한다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제17권1호
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• pp.9-17
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• 2010

본 논문은 $20^{\circ}$ 각도의 굽힘과 50 ${\mu}m$ 인장조건에서 PGA (Pin Grid Array) 패키지의 lead pin에 발생하는 von Mises 응력과 전 변형률 에너지 밀도를 lead pin 소재의 열처리 온도 조건에 따라 유한요소법을 이용하여 해석하였다. 해석결과에 따르면 lead pin의 코너부와 리드핀의 헤드부와 솔더의 경계면이 국부적으로 응력이 집중되는 가장 취약한 위치이며 lead pin의 열처리 온도가 높을수록 발생하는 최대 응력과 변형률 에너지 밀도가 낮아져서 신뢰성이 우수한 것으로 판단된다. 또한 lead pin의 코너부에 라운드가공을 하면 헤드부와 솔더의 경계면에서 발생하는 von Mises 응력과 전변형률 에너지 밀도가 감소하였다. 이와 같은 해석결과는 전 변형률 에너지 밀도가 증가할수록 솔더의 피로수명이 감소하는 연구결과에 미루어볼 때 열처리를 통해 리드핀의 기계적특성을 변경하면 PGA 패키지의 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 의미한다. 따라서, 리드핀의 형상최적화와 열처리를 통한 최적화된 소재특성을 통해 PGA 패키지의 신뢰성 향상이 요구된다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.93-98
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• 2016

최근 스마트 그리드와 관련된 프로젝트가 선진국을 중심으로 활발하게 연구되고 있다. 특히, 전력 문제의 장기적 안정 대책으로 분산전원이 주목받고 있다. 본 논문에서는 분산형 전원의 출력 예측을 위해서 물리모델과 통계모델을 조합하여 예측 정보 오차율을 비교분석할 수 있는 3차원 기상 수치 모델을 제안한다. 제안 모델은 분산형 전원의 예측정보를 향상시킬 수 있어 안정적인 전력계통 연계를 위한 예측시스템을 가능하다. 성능평가 결과, 제안모델은 발전량 예측 정확도가 4.6% 개선되었고, 온도보정 예측 정확도는 3.5% 향상되었다. 마지막으로 일사량 보정 정확도는 1.1% 향상되었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.12-22
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• 2021

This article suggests the machine learning model, i.e., classifier, for predicting the production quality of free-machining 303-series stainless steel(STS303) small rolling wire rods according to the operating condition of the manufacturing process. For the development of the classifier, manufacturing data for 37 operating variables were collected from the manufacturing execution system(MES) of Company S, and the 12 types of derived variables were generated based on literature review and interviews with field experts. This research was performed with data preprocessing, exploratory data analysis, feature selection, machine learning modeling, and the evaluation of alternative models. In the preprocessing stage, missing values and outliers are removed, and oversampling using SMOTE(Synthetic oversampling technique) to resolve data imbalance. Features are selected by variable importance of LASSO(Least absolute shrinkage and selection operator) regression, extreme gradient boosting(XGBoost), and random forest models. Finally, logistic regression, support vector machine(SVM), random forest, and XGBoost are developed as a classifier to predict the adequate or defective products with new operating conditions. The optimal hyper-parameters for each model are investigated by the grid search and random search methods based on k-fold cross-validation. As a result of the experiment, XGBoost showed relatively high predictive performance compared to other models with an accuracy of 0.9929, specificity of 0.9372, F₁-score of 0.9963, and logarithmic loss of 0.0209. The classifier developed in this study is expected to improve productivity by enabling effective management of the manufacturing process for the STS303 small rolling wire rods.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권1호
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• pp.116-126
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• 2019

In this paper, an improved one-against-one support vector machine algorithm is used to classify multiple power quality disturbances. To solve the problem of parameter selection, an improved particle swarm optimization algorithm is proposed to optimize the parameters of the support vector machine. By proposing a new inertia weight expression, the particle swarm optimization algorithm can effectively conduct a global search at the outset and effectively search locally later in a study, which improves the overall classification accuracy. The experimental results show that the improved particle swarm optimization method is more accurate than a grid search algorithm optimization and other improved particle swarm optimizations with regard to its classification of multiple power quality disturbances. Furthermore, the number of support vectors is reduced.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.74-82
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• 2019

4차 산업혁명을 통해 지능형 연결 사회를 기반으로 한 스마트 시티가 형성되고 있다. 스마트 시티에서 태양 에너지를 비롯한 신재생 에너지의 사용이 증가하고 있으나, 신재생 에너지의 모니터링 및 관리의 어려움으로 인한 시스템 수요가 증가하고 있다. 또한 환경 및 물리적 요인에 대한 데이터를 수집하고 모니터링하기 위한 무선 센서네트워크 기반 IoT 기술이 접목되고 있으나, 실시간 측정을 위한 안정적인 전원 공급이 필수적인 상황이다. 이에 본 논문에서는 LoRaWan을 비롯한 IoT 기술 기반의 스마트 시티에 적용할 수 있는 효율적인 태양 에너지 기반 전력 관리 기법에 대하여 제안하였으며, 이를 기반으로 태양광 패널 시스템의 오동작 방지 및 모니터링을 수행할 수 있다. 제안한 기술을 통해 태양광 패널 시스템에서 생성된 전력을 최대로 출력하여 각 그리드에 분배할 수 있으며, Simulink 기반 시스템 모델링과 실시간 에뮬레이션을 기반으로 효율성을 입증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.215-215
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• 2015

SWG(Smart Water Grid)는 한정적인 수자원을 효율적으로 이용하고 사용자 입맛에 맞춰 물을 안정적으로 공급하고자 하는 양방향 개념으로 수자원 분야에서 각광받는 실정이다. SWG의 성능을 평가하는 연구사례는 많지 않으며 현재 국내의 경우 실증단지를 구축하고 있는 단계이다. 그러므로 성능평가를 수행하기 위한 실측자료가 부재하므로 성능평가 지표선정에 활용 할 수 있는 자료가 제한적이다. 따라서 미국의 Leed, 영국의 BREEAM, 일본의 CASBEE, 호주의 Green Star의 인증 기준에서 수자원에 대한 항목과 기존의 IWA, World Bank, AWWA, JWWA, OFWAT 같은 해외 상수도 수행능 지표와 상수도 및 정수장 기술진단에서 제시하는 기준을 바탕으로 성능평가지표를 선정 보완하여 Water Facility Index, Smart Index, Optimum System Index로 분류하여 각 세부의 성능평가지표를 선정하였다. 선정된 지표는 AHP기법를 활용하여 1-4단계에 걸쳐 계층화를 실시하고 Bottom-up방식으로 4단계에서부터 1단계로 평가를 진행하도록 구성했다. 4단계에서는 계층 별 쌍대비교 결과를 바탕으로 중요도에 따른 가중치를 부여하고 차등 점수를 적용하며, 이는 3단계에서 필수적으로 만족해야하는 지표들을 설정하고 평가하기 위해 사용된다. 3단계에서는 지표평가 후 "보통" 이상의 점수를 획득해야 2단계로 진행할 수 있고, 2단계에서는 3가지 큰 지표를 설정 후 총점 기준 60%이상의 최소득점 기준을 만족해야 1단계로 진행할 수 있도록 구성했다. 이러한 절차를 바탕으로 마지막 1단계에서는 100점을 만점으로 하는 6단계의 최종성능을 평가하는 결과를 제시할 수 있다. 본 연구에서는 국외 성능평가 사례 중 SWG와 관련된 지표를 구성하여 성능평가를 수행할 수 있는 기법을 제안하였다. 향후 지속적인 연구 진행 결과와 실측자료를 수집하여 수정 및 보완이 수행될 예정이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.103-108
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• 2014

스마트폰과 같은 휴대용 기기에서 많이 사용되는 플래쉬 메모리는 비휘발성 저장장치로 작은 크기에 대용량 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 장점을 가지고 있다. 플래쉬 메모리에 저장된 대용량 데이터에 대한 질의 연산을 효율적으로 처리하기 위하여 색인을 사용해야 한다. 그러나 플래쉬 메모리는 쓰기 연산의 속도가 느리고 덮어쓰기 연산을 지원하지 않기 때문에 기존의 색인을 평가하고 개선점을 파악할 필요가 있다. 이 논문에서는 플래쉬 메모리에 적용한 공간분할 기법의 공간 색인에 대한 성능을 평가한다. 이를 위하여 고정그리드파일을 구현하여 다양한 환경에서 질의 연산과 변경 연산의 평균 연산 수행 속도를 측정한다. 그리고 자기디스크 저장장치에서의 수행속도와 비교한다.