선로를 따라 흐르는 전력흐름은 장기간에 걸쳐서 차단되지 않는 연속성을 갖는 것이 바람직하다. 배전선로에서 재폐로기의 최적 기준은 전력계통의 신뢰성을 개선하는 것으로 알려져 있으며, 배전계통에서 보호기능은 이러한 재폐로기의 수량과 위치가 매우 중요하다. 본 연구에서는 배전망 사고 동안 발생되는 손실을 줄이기 위하여 재폐로 동작 횟수를 포함한 보호기법의 사용 효과를 검토한다. 본 연구의 최종 목적은 표준 배전망에 대한 PSCAD/EMTDC의 모의데이터를 기반으로 사고전류 조건과 재폐로 동작 횟수를 결정하는 것이다. 피더의 보호기능인 재폐로기에서 동작횟수 결정은 배전망의 최적 운영과 신뢰성 확보에 도움이 된다.
개폐서지는 전력시스템에서 발생하는 과전압 현상 중의 하나이며 변전소의 차단기 등 개폐장치의 동작이나 송전선로의 고장으로 인해 발생한다. 특히 송전선로의 절연설계를 위하여 개폐서지의 피크를 산정하는 것은 매우 중요하고 AC/DC 병가선로의 안정적인 운영을 위한 절연협조의 기본적인 검토항목이다. 본 논문에서는 새로운 AC/DC 병가구조의 전력시스템에 대한 상정해석을 위하여 AC 765kV와 DC ±500kV Bi-Pole 시스템이 조합된 송전선로를 대상으로 하였다. 일반적으로 교류 송전시스템의 절연설계를 위한 비정상적인 과전압은 외부과전압으로 낙뢰에 의한 과전압과 내부과전압으로 개폐에 의한 과전압을 고려한다. 직류 송전시스템의 경우에는 개폐에 의한 과전압 보다 송전선로의 중간에서 지락고장이 발생하면 인접한 정상선로에 유기되는 내부과전압을 개폐서지라하며 직류송전선로에 유기되는 가장 큰 일시적인 과전압을 의미한다. 본 논문의 연구목적으로 구성된 선로에 대하여 EMTDC 소프트웨어를 사용하여 모의하였으며, 다양한 AC/DC 혼합 형태에 대한 개폐과전압의 영향을 검토하였다.
코로나19로 인하여 기존의 제조 시설에 많은 패러다임의 변화와 비대면 서비스의 확대가 전 세계적으로 가속화되고 있다. 대표적인 기술이 디지털 트윈기술이다. 이러한 디지털 트윈기술은 과거에 개념적으로만 존재하던 것이 최근 5G 기반의 네트워크가 구성되며 실현 가능해졌다. 이에 본 논문은 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 USB 공정 일부를 실제 사물 객체와 가상현실 기반의 USB 공정과정을 표준 연동구조인 OPC UA 통신을 기반으로 디지털 트윈이 가능하도록 설계하고 구현하였으며, 이때, 가상세계에 실제 사물의 물리적 특성을 같이 반영하여 이를 실제 사물과 실시간으로 동기화한 시뮬레이션이 가능하도록 하였다. 향후 이는 다양한 산업 분야에 적용 가능하며, 의사결정을 위한 비용 절감 및 위험한 사고로부터 예방이 가능할 것으로 기대한다.
Visual structural inspections are an inseparable part of post-earthquake damage assessments. With unmanned aerial vehicles (UAVs) establishing a new frontier in visual inspections, there are major computational challenges in processing the collected massive amounts of high-resolution visual data. We propose twin deep learning models that can provide accurate high-resolution structural components and damage segmentation masks efficiently. The traditional approach to cope with high memory computational demands is to either uniformly downsample the raw images at the price of losing fine local details or cropping smaller parts of the images leading to a loss of global contextual information. Therefore, our twin models comprising Trainable Resizing for high-resolution Segmentation Network (TRS-Net) and DmgFormer approaches the global and local semantics from different perspectives. TRS-Net is a compound, high-resolution segmentation architecture equipped with learnable downsampler and upsampler modules to minimize information loss for optimal performance and efficiency. DmgFormer utilizes a transformer backbone and a convolutional decoder head with skip connections on a grid of crops aiming for high precision learning without downsizing. An augmented inference technique is used to boost performance further and reduce the possible loss of context due to grid cropping. Comprehensive experiments have been performed on the 3D physics-based graphics models (PBGMs) synthetic environments in the QuakeCity dataset. The proposed framework is evaluated using several metrics on three segmentation tasks: component type, component damage state, and global damage (crack, rebar, spalling). The models were developed as part of the 2nd International Competition for Structural Health Monitoring.
Wen Tang;Tarutal Ghosh Mondal;Rih-Teng Wu;Abhishek Subedi;Mohammad R. Jahanshahi
Smart Structures and Systems
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제31권4호
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pp.365-381
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2023
The existing vision-based techniques for inspection and condition assessment of civil infrastructure are mostly manual and consequently time-consuming, expensive, subjective, and risky. As a viable alternative, researchers in the past resorted to deep learning-based autonomous damage detection algorithms for expedited post-disaster reconnaissance of structures. Although a number of automatic damage detection algorithms have been proposed, the scarcity of labeled training data remains a major concern. To address this issue, this study proposed a semi-supervised learning (SSL) framework based on consistency regularization and cross-supervision. Image data from post-earthquake reconnaissance, that contains cracks, spalling, and exposed rebars are used to evaluate the proposed solution. Experiments are carried out under different data partition protocols, and it is shown that the proposed SSL method can make use of unlabeled images to enhance the segmentation performance when limited amount of ground truth labels are provided. This study also proposes DeepLab-AASPP and modified versions of U-Net++ based on channel-wise attention mechanism to better segment the components and damage areas from images of reinforced concrete buildings. The channel-wise attention mechanism can effectively improve the performance of the network by dynamically scaling the feature maps so that the networks can focus on more informative feature maps in the concatenation layer. The proposed DeepLab-AASPP achieves the best performance on component segmentation and damage state segmentation tasks with mIoU scores of 0.9850 and 0.7032, respectively. For crack, spalling, and rebar segmentation tasks, modified U-Net++ obtains the best performance with Igou scores (excluding the background pixels) of 0.5449, 0.9375, and 0.5018, respectively. The proposed architectures win the second place in IC-SHM2021 competition in all five tasks of Project 2.
기존의 테마파크에 RFID를 이용하면 보다 편리하게 출입관리를 할 수 있고, 카드 한 장으로 테마파크 내에서 결제부터 부대시설과 서비스까지 이용할 수 있다. 이러한 모델은 이미 서브원 곤지암리조트 스키장과 캐리비언베이 워터파크 등 에서 도입하여 사용하고 있다[1][2]. 그러나 RFID를 이용한 유비쿼터스 모델들의 공통적인 단점은 RFID 카드 사용에 대한 피드백을 받을 수 없다는 것이다. 다시 말해서 RFID 카드에 대한 정보를 사용자는 모르기 때문에 자신이 RFID 카드로 무엇을 얼마나 결제했는지, 어떠한 서비스를 사용했는지 다시 확인할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 시스템에 스마트폰을 이용하여 사용자와 테마파크를 유기적으로 연결시켜줌으로써, 스마트폰을 통해 자신의 결제정보, 서비스 이용내역 등을 실시간으로 확인 가능할 수 있는 u-테마파크 모델을 제시한다. u-테마파크 모델을 이용하면 스마트폰을 통해 부대시설(놀이공원의 놀이기구, 스키장의 리프트 등)의 대기시간을 실시간으로 확인할 수 있고, RFID 카드를 소지한 일행의 위치를 찾을 수 있으며, 테마파크의 모든 이용객들과 정보를 교환할 수 있는 SNS(Social Network Service)등의 새로운 서비스를 제공할 수 있다. 테마파크 측에서는 실시간으로 취합되는 고객정보를 이용하여 이용률이 떨어지는 고객들의 특징을 파악해 해당 고객들에게 맞는 서비스를 제공하고 맞춤 마케팅을 하는 등의 체계적인 관리를 할 수 있어 다양한 마케팅과 새로운 서비스 제공이 가능하다는 이점이 있다.
상수관망의 수질사고와 이상상황 발생시 대응을 위해서는 급수구역에 설치되어 있는 자동수질측정기, 정밀여과장치, 재염소주입설비, 자동드레인 등의 계측·제어설비들 간의 유기적인 정보공유를 통한 제어를 필요로 한다. 스마트 상수관망 운영플랫폼은 이러한 인프라 시설의 운영방안을 고려하여 분산되어 있는 계측데이터를 통합감시 및 제어하는 시스템으로 개발되었다. 상수관망 운영플랫폼은 능동형 분석 제어기술을 도입하여, 스마트 상수관망 인프라 설비를 최적제어할 수 있도록 구현하였다. 통합운영 플랫폼은 PostgreSQL, PostGIS, GeoServer, OpenLayers 등의 기술을 활용하여 개발하였다. 플랫폼은 계측감시, 시설관리, 운영제어 등의 기능으로 구성되며, 상수도 업무지원을 위한 관망해석 및 네트워크 분석 기능을 지원한다. 본 시스템은 스마트 상수도 구축사업을 통해 구축한 유량·수질모니터링 장비와 수질관리를 위해 도입된 재염소, 자동드레인 설비의 운영상태를 실시간 조회하는 모니터링 프로그램과, 관망해석 프로그램 그리고 대상설비의 최적제어를 위한 운영관리 프로그램으로 구성되어 있다. 모니터링 프로그램은 현장에서 측정되고 있는 유량, 수압, 수질, 펌프운전 등의 상태를 실시간으로 감시하고 클라우드 데이터베이스에 저장·관리하는 기능을 수행한다. 관망해석 프로그램은 EPA_Net모형과 연계되어 관망수리·수질해석을 수행하는 부분으로 재염소설비의 염소 추가주입이나 자동드레인을 통한 배제시 나타나게되는 관의 수리·수질변화를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 분석하고 결과를 가시화 하는 기능을 갖고 있다. 운영관리 프로그램은 재염소 주입이 필요할 경우 주입량의 산정하는 부분과 관망 파손이나 수질사고 발생시 최적 단수예상지역을 도출하는 기능을 보유하고 있다. 향후 스마트 상수관망의 능동형 수질관리를 추진하는 지자체에 도입하여 인프라운영관리 기술 확보 및 수질관리 능력 개선과 실시간 감시 및 위기 대응능력 향상에 기여할 것으로 기대된다.
지방상수도의 관 파손사고 감지 및 누수관리 방법에는 블록시스템 구축을 통한 소블록별 야간최소유량 감시방법이 가장 대표적이다. 야간최소유량은 새벽 2시와 4시 사이의 인구 활동 비율이 가장 낮은 새벽 시간대에 소블록에 공급된 유량을 의미하며, 대부분 유량 성분은 누수량일 것이라는 가정에서 출발한다. 그러나 아파트 중심의 주거 형태를 보이는 도심지의 경우, 새벽 시간대에도 다량의 물수요가 비정기적으로 발생하고 있어 관망의 이상 여부를 감시하기 위한 관리기준으로서 야간최소유량을 이용하기에는 높은 일간 변동성에 따른 한계가 있다고 할 수 있다. 즉, 야간최소유량은 관 파손사고 발생의 감시보다는 관로 연결 또는 급수전 분기 부위에서 발생하는 미량의 누수가 수개월에 걸쳐 누적되는 장기추세를 분석하여 누수탐사반의 투입 시점을 결정하기 위한 근거를 제시하기 위한 목적으로 사용되며, 아직까지 관 파손사고의 발생은 자체적인 감지보다는 민원에 의해 인지되는 경우가 많다. 최근, 스마트관망 구축사업(SWM) 등을 통해 관 파손 및 누수 감지를 위한 청음식 누수감지센서가 소블록 내 도입되고 있으나, 초기 시설투자에 큰 비용이 수반되며 주변 소음과 배터리 전원방식의 한계로 인하여 새벽 시간대에만 분석이 제한적으로 적용되는 경우가 많아 이 역시도 상시적인 관 파손사고의 감시기술이라 보기는 어렵다. 본 연구에서는 소블록 유입점에서의 유량·압력과 소블록 내에 설치된 대수용가 스마트미터, 그리고 사고감지를 위한 수압계 사이의 평상시 수리적 균형을 학습한 DNN(Deep Neural Network) 모델을 이용하여 관 파손사고를 실시간 감지하는 모델 개발연구를 수행하였다. 모델은 관 파손사고 감지를 위한 수압계의 최적 위치와 대수를 결정하기 위한 모듈과 관 파손사고 감지모듈로 구성되며, 1개 소블록 Test-Bed를 구축하여 모델을 생성하고 PDD 관망해석 모델을 통해 생성된 가상의 사고에 대한 감지 여부로서 개발 모델의 감지성능을 평가하였다.
블록 암호는 Feistel 구조와 SPN 구조로 나눌 수 있다. Feistel 구조는 암호 및 복호 알고리즘이 같은 구조이고, SPN 구조는 암호 및 복호 알고리즘이 다르다. 본 논문에서는 암호와 복호 과정이 동일한 SPN 구조 블록 암호 알고리즘을 제안한다. 즉 SPN 구조 전체를 짝수인 N 라운드로 구성하고 1 라운드부터 N/2 라운드까지는 정함수를 적용하고, (N/2)+1 라운드부터 N 라운드까지는 역함수를 적용한다. 또한 정함수단과 역함수단 사이에 대칭 블록을 구성하는 대칭단을 삽입한다. 본 논문에서 정함수로는 AES의 암호 알고리즘을, 역함수로는 AES의 복호 알고리즘을 사용하고, 대칭단은 간단한 행렬식과 라운드 키 합산으로 구성한다. 본 논문에서 제안한 암호와 복호가 동일한 변형 AES는 하드웨어 구성이 간단한 장점을 가지므로 제한적 하드웨어 및 소프트웨어 환경인 스마트카드와 전자 칩이 내장된 태그와 같은 RFID 환경에서 안전하고 효율적인 암호 시스템을 구성할 수 있다.
무선 스마트 유틸리티 네트워크 통신시스템에서는 비동기 저전력 MAC이 IEEE 802.15.4e에 의해 표준화되어 사용되고 있다. RIT(Receiver Initiated Transmission)라고 불리는 비동기 방식 MAC은 체크인터벌(RIT period)에 따라 지연시간과 전력소모가 크게 영향을 받는 특성이 있다. 체크인터벌 마다 수면에서 깨어나 자신이 수신할 데이터가 있는지 확인함으로써, 수신단 전력 소모는 획기적으로 줄일 수 있지만 송신단에서는 과도한 웨이크업 시퀀스(wakeup sequence)로 전력소모가 발생하는 단점을 가진다. 체크 인터벌을 짧게하여 과도한 웨이크업 시퀀스를 줄이면 너무 빈번한 웨이크업으로 수신단 전력 소모가 많아지게 된다. RIT 비동기식 MAC 기법에서 트래픽 부하와 체크인터벌의 운용에 따른 전력소모 성능을 분석하여 Wi-SUN 구축시 적용코자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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