The serial arc is one of factors causing electrical fires. Over past decades, various researches have been carried out to detect arc occurrences. Even though frequency analysis, wavelet, and statistical features have been used, additional steps such as transformation and feature extraction are required. On the contrary, deep learning models directly use the raw data without any feature extraction processes. Therefore, the usage of time-domain data is preferred, but the performance is not satisfactory. To solve this problem, subsequent 1-D signals are transformed into 2-D data that can feed into a convolutional neural network (CNN). Experiments validated that CNN model outperforms deep neural network (DNN) by the classification accuracy of 8.6%. In addition, data augmentation is utilized, resulting in the accuracy improvement by 14%.
Arcing fault on overhead lines can be detected by amplitude of the arc voltage using numerical algorithm. In the case of transient fault, the arc voltage has any high value. In the case of permanent fault, the arc voltage is near zero. Thus, fault distance estimation should be performed by digital distance relay algorithm[3]. The purpose of this study is to build a structure for modeling of arcing fault detection and fault distance estimation algorithm using Matlab programming. Additionally, this algorithm has been designed in Graphical User Interface(GHI). So, this method using GUI interface of Matlab can reduce the number of simulation steps in modeling the distance relay.
The weld seam tracking sensor is indispensable to improve the flexibility of automatic arc welding systems. Among the position sensing methods available, a laser displacement sensor is one of the most prevailing methods. In this study, a laser displacement sensor was examined on detecting the weld seam of lap joints in sheet metal arc welding. The output signal of the laser displacement sensor may ontain severe fluctuation from the effect of arc light, spatters, fume, etc. So a variety of signal processing methods was applied to smooth the output signal of the sensor. And then the weld joint was determined by using the central difference method. It was revealed that the quadratic mean method plays an important role in detecting the weld seam during welding especially.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.30
no.4
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pp.258-262
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2017
Recently energy consumption has been increasing because of advances in the industry, and electrical fires have accounted for 31.9% of all fire accidents. An electrical fire is caused by a short circuit, power surge, or poor contact. Safety devices for short circuits or power surges are currently mandatory and can actually detect problems, but arcing caused by contact failure is difficult to detect in advance. This study used an IR sensor to detect the heat concentration caused by the arc. The data from the low-resolution sensor was amplified as much as four times by interpolation to find the exact location of the heat source and were then investigated.
This paper studies on the development of an electric fire prevention system with the detection and alarm in case of parallel arc fault occurrence in low voltage distribution lines. The proposed detector has the characteristics of high speed operation responsibility and superior system reliability from composition using a large number of semiconductor devices. The line voltage is always feedback, and when an arc or a spark occurs, these are detected by the microcomputer. In addition, we design and develop algorithms using high speed and high precision microcomputer. A new conceptual control technique is adopted that RCD cuts-off by forming a forced short circuit between the phase voltage and ground in the event of an electrical accident. Some experimental tests of the proposed system also confirm practicality and the validity of the analytical results.
Landsat satellite images were analyzed to study vegetation change patterns of warm-temperate forests from 1991 to 2002 in Wando. For this purpose, Landsat TM satellite image of 1991 and Landsat ETM image of 2002 were used for vegetation classification using ENVI image processing software. Four different forest types were set as a classification criteria; evergreen broadleaf, evergreen conifer, deciduous broadleaf, and others. Unsupervised classification method was applied to classily forest types. Although it was impossible to draw exact forest types in rocky areas because of differences in data detection time and rough resolution of image, 2002 data revealed that total 2,027ha of evergreen broadleaf forests were growing in Wando. Evergreen broadleaves and evergreen conifers increased in total areas compared to 11 years ago, but there was sharp decrease in deciduous broadleaves. GIS-based management system for warm-temperate forest was done using Arc/Info. Geographic and attribute database of Wando such as vegetation, soils, topography, land owners were built with Arc/Info and ArcView. Graphic user interface which manages and queries necessary data was developed using Avenue.
Many dynamic mechanical systems, such as parts-feeders, walking machines, and percussive power tools, are described by equations of motion which are discontinuous. The discontinuities result from kinematic constraint changes which are difficult to foresee, especially in presence of impact. A simulation algorithm for these types of systems must be able to algorithmically predict and detect the kinematic constraint changes without any prior knowledge of the system's motion. This paper presents a rule-based approach to the prediction and detection of kinematic constraint changes between bodies with arc and line boundaries. The developed algorithm's ability to accurately and automatically detect the unpredicted changes of kinematic constraints is demonstrated with a numerical example.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.8
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pp.55-63
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2017
Due to spatial problems and system size,conventional measurement methods used to acquire the information needed for existing electrical energy and management have been limited to new buildings or areas where replacement is possible. This electric load management method is problematic when applying it to energy and safety management of vulnerable areas or existing homes or offices. The problem with installing a measurement module in every branch is that the system is too large. Even if the measurement module is installed, the type of load is not recognized, and efficient management is not performed. In particular, it is very difficult to apply it to traditional markets and backward facilities in Korea. In this paper, we apply NIALM technology and arc detection technology to solve these problems and verify the feasibility of NIALM for normal arc generation. Also, based on the verification results, we propose a new smart home safety management system that can effectively manage electrical safety and that can be applied to conventional market and existing home safety management systems. The proposed system conducts a comparative performance test with an existing safety management system. In addition, it achieves 95% or more load recognition for four loads, which is impossible in 40% of the existing systems, and the arc detection function was confirmed.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.12
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pp.1492-1497
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1999
High impedance fault(HIF) is defined as fault the general overcurrent relay can not detect or interrupt. Especially when HIF occur in residential areas, energized high voltage conductor results in fire hazard, equipment damage or personal threat. This paper proposes the model of the high impedance fault in transmission line using the ZnO arrester and resistance to be implemented within EMTP. The performance of the proposed model is tested on a typical 154[kV] korean transmission line system under various fault conditions. Wavelet transform is efficient and useful for the detection of high impedance fault in power system, because it uses variable windows according to frequency. In this paper, HIF detection method using wavelet transform can distinguish HIF form similar fault like arcfurance load, capacitor bank switching and line switching.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.5
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pp.1067-1075
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2015
With the recent increase of the number of mobile game users, the side effects such as the manipulation of game points, levels and game speed and payment fraud are emerging. Especially, the emulators which make it possible for mobile applications to run on PC is a great threat to mobile game security since debugging specific game application or automating the game playing can be done easier with them. Therefore, we research the efficient ways to detect widely used Android Emulators such as BlueStacks, GenyMotion, Andy, YouWave and ARC Welder from the perspective of client(app), game server and network to reduce threat to mobile game security.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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