• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.142-149
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• 2004

본 논문은 바람으로부터 최대출력을 추출하기 위해 계통연계 풍력발전시스템의 신경회로망 제어기와 추출된 최대출력을 계통에 전달하기 위한 전력제어기를 제안한다. 유도발전기, 변압기, 정류기 및 인버터 등으로 구성된 제어기를 갖춘 풍력발전시스템의 모델링과 시뮬레이션에 대해 검토하고자 한다. 본 논문에서는 동특성해석을 위해 드라이브 트레인 모델, 유도발전기 모델과 계통접속 모델을 제시한다. 신경회로망 제어기는 풍차날개의 피치각을 제어하여 바람으로부터 최대출력을 추출한다. 피치제어방법은 기계적으로 복잡하지만 제어성능은 스톨제어보다 우수하게 된다. MATLAB으로 수행한 시뮬레이션 결과는 발전기 토오크, 발전기 회전속도, 피치각, 계통으로 주입되는 유효/무효전력 등을 예시하고 있으며 그 결과를 보면 제안된 제어기의 효용성을 입증할 수 있다.

• 전기학회논문지
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• 제67권8호
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• pp.994-1001
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• 2018

In this paper, to studied about future power system construction using PSS / E-Python API. Python-based future system automatical construction methods and modeling of renewable sources. it confirmed the stability of the powert system for each renewable area by calculating the weighted short circuit ratio (WSCR) index. it calculated the short circuit ratio (SCR) and selected the transmission line linkage scenario to improve the stability of vulnerable areas. it confirmed the WSCR index improvement through the selected transmission line linkage of scenario, and analyzed the stability of the renewable power system applying the scenario. It describes Facts and Shunt devices adjustment for the load flow convergence. It describes the stable methed of the bus voltage through the transformer Ratio Tap adjustment. By performing PSS/E ASCC using the Python it was performed three-phase short circuit fault capacity analysis, it is confirmed whether excess of the fault current circuit breaker capacity. In order to contingency accident analysis, it have described the generation of one or two line list of each areas using the Python. The list is used to contingency analysis and describe the soluted of the transmission line overload through comparison before and after adding the scenario line.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.79-92
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• 2015

미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.810-818
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• 2021

ESS의 누설전류는 PCS(Power Control System)측 누설전류와 계통불평형 전류로 인한 누설전류로 구분되는데, PCS측의 누설전류는 정상 상태 운전 시, IGBT(Insulated Gate Bipolar Transistor) 스위칭의 전압 변화량과 IGBT와 방열판 사이에 존재하는 기생 커패시턴스에 의해 발생한다. 또한, 계통불평형 전류에 의한 누설전류는 불평형 부하로 인해 발생한 불평형 전류가 Yg-∆ 결선방식의 3각 철심이 적용된 태양광전원 연계형 변압기의 중성선을 통해 ESS로 유입된다. 따라서, 본 논문에서는 방열판 유도공식을 통해 산정한 기생 커패시턴스에 의하여 PCS측의 누설전류 발생 메커니즘을 제시하고 또한, 계통불평형에 의한 ESS측의 누설전류 발생 메커니즘을 제안한다. 이를 바탕으로, 배전계통 상용해석 프로그램인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 배터리부, PCS부, AC전원부로 이루어진 PCS측의 누설전류 발생 메커니즘과 배전 계통부, 불평형 부하부, ESS부로 이루어진 계통불평형에 의한 ESS측의 누설전류 발생 메커니즘을 모델링하고, 누설전류의 특성을 평가한다. 상기의 모델링을 바탕으로 시뮬레이션을 수행한 결과, 외함의 저항과 접지저항의 크기에 따라 PCS측의 누설전류는 7[mA]에서 34[mA]로, 계통불평형에 의한 배터리 외함으로 흐르는 누설전류는 3.96[mA]에서 10.76[mA]로 증가하여 배터리측에 큰 영향을 미침을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.29-37
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• 2011

종래의 배전계통에 있어서의 전력조류는 변전소에서 선로말단을 향한 단 방향이었지만, 신에너지전원(분산전원)이 연계된 배전계통의 경우에는 그 출력용량의 여부에 따라 양방향의 전력조류가 발생할 가능성이 있어, 계통운용상 여러 가지의 문제점이 야기될 수 있다. 분산전원은 대규모전원의 보완적 역할과 배전선로 상의 국부적 부하 감당 역할을 부과하여 그의 적극적 활용을 꾀하기 위해서는, 분산전원으로부터 배전계통에 전력을 공급하는 역 조류의 기능을 허용할 수 있는 양방향 보호협조방식의 체제를 확립할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 분산전원 연계에 따른 보호협조 기본 방안과 부하절체 운전에 따른 보호협조 방안, 변압기결선에 따른 보호협조 방안 등에 대한 알고리즘을 제시하였다. 또한, 이론적인 계산법(대칭좌표법)과 MATLAB/SIMULINK에 의하여 실 계통에서의 양방향 보호협조에 관련된 문제점을 분석하고, 해결방안을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.1288-1295
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• 2012

2008년도 지식경제부의 전망에 의하면 신재생에너지전원 중 풍력발전의 보급전망은 2020년 37%, 2030년 42%에 달하고, 2012년부터 시행 예정인 신재생에너지 의무할당제(Renewable Portfolio Standard-RPS)의 도입으로 태양광 및 풍력 등의 신재생에너지가 향후 지속적으로 배전계통에 연계 운용될 것으로 예상된다. 현재 풍력은 배전계통에 전용선로로 연계되어 계통에 미치는 영향은 미미하지만, 3[MW] 이상의 대규모 풍력발전이 일반 배전선로로 확대 운용되면, 풍력발전 연계용 변압기 및 풍력발전기의 %임피던스에 의한 사고전류 변동으로 보호계전기(OCR, OCGR)의 오 부동작을 야기할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 풍력발전기인 이중여자유도발전기(Double-Fed Induction Generator-DFIG)가 고압 배전선로에 연계되어 운전되는 경우, 3상단락, 2선단락 및 1선지락의 사고특성을 분석하기 위하여, 전력계통 상용소프트웨어인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 풍력발전기의 모델링과 시뮬레이션을 수행하고, 대칭좌표법을 통한 이론적인 수치해석의 결과치를 비교/분석하여, 제안한 수법의 유용성을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.47-56
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• 2011

2008년도 지식경제부의 전망에 의하면 신재생에너지전원 중 풍력발전의 보급전망은 2020년 37%, 2030년 42%에 달하고, 2012년부터 시행 예정인 신재생에너지 의무할당제(Renewable Portfolio Standard-RPS)의 도입으로 태양광 및 풍력 등의 신재생에너지가 향후 지속적으로 배전계통에 연계 운용될 것으로 예상된다. 현재 풍력은 배전계통에 전용선로로 연계되어 계통에 미치는 영향은 미미하지만, 3[MW] 이상의 대규모 풍력발전이 일반 배전선로로 확대 운용되면, 풍력발전 연계용 변압기 및 풍력발전기의 %임피던스에 의한 사고전류 변동으로 보호계전기(OCR, OCGR)의 오 부동작을 야기할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 풍력발전기인 이중여자유도발전기(Double-Fed Induction Generator-DFIG)가 고압 배전선로에 연계되어 운전되는 경우, 3상단락, 2선단락 및 1선지락의 사고특성을 분석하기 위하여, 전력계통 상용소프트웨어인 PSCAD/EMTDC를 이용하여 풍력발전기의 모델링과 시뮬레이션을 수행하고, 대칭좌표법을 통한 이론적인 수치해석의 결과치를 비교/분석하여, 제안한 수법의 유용성을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.967-971
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• 2023

최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권6호
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• pp.541-552
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• 2023

Objective: Detection of pneumoperitoneum using abdominal radiography, particularly in the supine position, is often challenging. This study aimed to develop and externally validate a deep learning model for the detection of pneumoperitoneum using supine and erect abdominal radiography. Materials and Methods: A model that can utilize "pneumoperitoneum" and "non-pneumoperitoneum" classes was developed through knowledge distillation. To train the proposed model with limited training data and weak labels, it was trained using a recently proposed semi-supervised learning method called distillation for self-supervised and self-train learning (DISTL), which leverages the Vision Transformer. The proposed model was first pre-trained with chest radiographs to utilize common knowledge between modalities, fine-tuned, and self-trained on labeled and unlabeled abdominal radiographs. The proposed model was trained using data from supine and erect abdominal radiographs. In total, 191212 chest radiographs (CheXpert data) were used for pre-training, and 5518 labeled and 16671 unlabeled abdominal radiographs were used for fine-tuning and self-supervised learning, respectively. The proposed model was internally validated on 389 abdominal radiographs and externally validated on 475 and 798 abdominal radiographs from the two institutions. We evaluated the performance in diagnosing pneumoperitoneum using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC) and compared it with that of radiologists. Results: In the internal validation, the proposed model had an AUC, sensitivity, and specificity of 0.881, 85.4%, and 73.3% and 0.968, 91.1, and 95.0 for supine and erect positions, respectively. In the external validation at the two institutions, the AUCs were 0.835 and 0.852 for the supine position and 0.909 and 0.944 for the erect position. In the reader study, the readers' performances improved with the assistance of the proposed model. Conclusion: The proposed model trained with the DISTL method can accurately detect pneumoperitoneum on abdominal radiography in both the supine and erect positions.