In order to improve the efficiency of the main transformer in a tilting train, the optimal operation of a cooling system is necessary. Mathematical models of a main transformer cooling system were developed. These include models for the main transformer, the oil pump, the oil cooler, and the blower. The optimal oil temperature algorithm was also developed. This consists of the optimal setpoint algorithm and the control algorithm. A simulation program was developed by using mathematical models and the optimal oil temperature algorithm. Simulation results showed that the dynamic behavior of a main transformer cooling system was predicted well by mathematical models and a main transformer cooling system was controlled effectively by the optimal oil temperature algorithm.
In general, for the condition monitoring of a power transformer using the UHF PD measuring technique, detection of any partial discharge, identifying the defect in the transformer and locating the insulation defect are necessary. In this paper one of the most frequent detects which can result in turn to turn fault in power transformer was examined for identifying the defect. In order to model the defect, as a discharge source, a partial discharge cell was used for experimental activity. Magnitude of electromagnetic wave signals and corresponding amount of apparent discharge were measured simultaneously against phase of applied voltage to the discharge cell. Frequency range and phase resolved partial discharge signals were measured and analyzed. The results will be contributed to build the defect database of power transformer and to decrease the occurrence of transformer faults.
최근 컴퓨터 비전 분야에서 Transformer를 도입한 연구가 활발히 연구되고 있다. 이 모델들은 Transformer의 구조를 거의 그대로 사용하기 때문에 확장성이 좋으며 large 스케일 학습에서 매우 우수한 성능을 보여주었다. 하지만 Transformer를 적용한 비전 모델은 inductive bias의 부족으로 학습 시 많은 데이터와 시간을 필요로 하였다. 그로 인하여 현재 많은 Vision Transformer 개선 모델들이 연구되고 있다. 본 논문에서도 Vision Transformer의 문제점을 개선한 Clustering CoaT 모델을 제안한다.
This paper proposes a new approach utilizing empirical mode decomposition (EMD) reconstruction to process vibration signals of a transformer under DC bias caused by high voltage direction transmission (HVDC), which is the potential cause of additional vibration and noise from transformer. Firstly, the Calculation Method is presented and a 3D model of transformer is simulated to analyze transformer deformation characteristic and the result indicate the main vibration is produced along axial direction of three core limbs. Vibration test system has been built and test points on the core and shell of transformer have been measured. Then, the signal reconstruction method for transformer vibration based on EMD is proposed. Through the EMD decomposition, the corrupted noise can be selectively reconstructed by the certain frequency IMFs and better vibration signals of transformer have been obtained. After EMD reconstruction, the vibrations are compared between transformer in normal work and with DC bias. When DC bias occurs, odd harmonics, vibration of core and shell, behave as a nonlinear increase and the even harmonics keep unchanged with DC current. Experiment results are provided to collaborate our theoretical analysis and to illustrate the effectiveness of the proposed EMD method.
딥러닝을 활용하여 유역 특성을 반영한 유량 예측 및 비교 연구가 주목받고 있다. 본 연구는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 대용량 데이터 훈련에 적합한 Transformer와 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 가지는 LSTM-based multi-state-vector sequence-to-sequence (LSTM-MSV-S2S) 모형을 선정하여 유역정보(catchment attributes)를 고려할 수 있는 모형을 구축하였고 이를 토대로 국내 10개 다목적댐 유역의 유입량을 예측하였다. 본 연구에서 설계한 실험 구성은 단일유역-단일훈련(Single-basin Training, ST), 다수유역-단일훈련(Pretraining, PT), 사전학습-파인튜닝(Pretraining-Finetuning, PT-FT)의 세 가지 훈련 방법을 사용하였다. 모형의 입력 자료는 선정된 10가지 유역정보와 함께 기상 자료를 사용하였으며, 훈련 방법에 따른 유입량 예측 성능을 비교하였다. 그 결과, Transformer 모형은 PT와 PT-FT 방법에서 LSTM-MSV-S2S보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 PT-FT 기법 적용 시 가장 높은 성능을 나타냈다. LSTM-MSV-S2S는 ST 방법에서는 Transformer보다 높은 성능을 보였으나, PT 및 PT-FT 방법에서는 낮은 성능을 보였다. 또한, 임베딩 레이어 활성화 값과 원본 유역정보를 군집화하여 모형의 유역 간 유사성 학습 여부를 분석하였다. Transformer는 활성화 벡터가 유사한 유역들에서 성능이 향상되었으며, 이는 사전에 학습된 다른 유역의 정보를 활용해 성능이 개선됨을 입증하였다. 본 연구는 다목적댐별 적합한 모형 및 훈련 방법을 비교하고, 국내 유역에 PT 및 PT-FT 방법을 적용한 딥러닝 모형 구축의 필요성을 제시하였다. 또한, PT 및 PT-FT 방법 적용 시 Transformer가 LSTM-MSV-S2S보다 성능이 더 우수하였다.
When oil flows and rubs against various materials in transformer, electrostatic charges are separated at the interface of the oil and the solid material. Using simplified model transformer, authors investigated the basic characteristics of the streaming electrifica-tion which is caused by forced oil circulation. As the result of the study, it was concluded that the electrostatic charge distribution on test pipe of the transformer showed larger leakage current at the inlet and the outlet.
Recently, module-integrated converter (MIC) research has shown interest in small-scale photovoltaic (PV) generation. The converter is capable of efficient power generation. In this system, the high frequency transformer should be made compact, and demonstrate high efficiency characteristics. This paper presents a core structure optimization procedure to improve the efficiency of a high frequency transformer of compact size. The converter circuit is considered in the finite element analysis (FEA) model, in order to obtain an accurate FEA result. The results are verified by the testing of prototypes.
An analysis of temperature distribution in transformer is necessary for cooling design. But, it is very difficult to make that analysis because of the complicated structure of transformer. Particulary. if it is asymmetry, 3 dimensional analysis is required. This paper presents the 3-dimensional analysis technique of temperature distribution in transformer using a commercial CFD program FLUENT and the applied results in a simple model.
In this paper, a model pole transformer was designed to improve the reliability of pole transformers and its short circuit withstand strength was tested. The failure causes of the pole transformers which had been operated in the field were analyzed and several patterns of the causes were determined. A novel countermeasure was devised to prevent the failures of the pole transformers in advance. A model pole transformer was designed and made in accordance with the given specifications to strengthen the short circuit withstand capability and its characteristic was tested. As a result, the advanced performance of the model pole transformer was confirmed and novel techniques in manufacturing process was suggested. It is considered that all the methods employed in the developing process will be helpful to design and manufacture the pole transformers thus the reliability of pole transformers in distribution lines will be improved.
In this paper, we propose a new model for the conditional generation of music, considering key and rhythm, fundamental elements of music. MIDI sheet music is converted into a WAV format, which is then transformed into a Mel Spectrogram using the Short-Time Fourier Transform (STFT). Using this information, key and rhythm details are classified by passing through two Convolutional Neural Networks (CNNs), and this information is again fed into the Music Transformer. The key and rhythm details are combined by differentially multiplying the weights and the embedding vectors of the MIDI events. Several experiments are conducted, including a process for determining the optimal weights. This research represents a new effort to integrate essential elements into music generation and explains the detailed structure and operating principles of the model, verifying its effects and potentials through experiments. In this study, the accuracy for rhythm classification reached 94.7%, the accuracy for key classification reached 92.1%, and the Negative Likelihood based on the weights of the embedding vector resulted in 3.01.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.