In an insulating dielectric liquid such as transformer oil, space charge injection and propagation were analyzed under the Fowler-Nordheim and Richardson-Dushman's thermal emission charge injection conditions for blade-plane electrodes stressed by a step voltage. The governing equations were composed of all five equations such as the Poisson's equation for electric fields, three continuity equations for electrons, negative, and positive ions, and energy balanced equation for temperature distributions. The governing equations for each carrier, the continuity equations, belong to the hyperbolic-type PDE of which the solution has a step change at the space charge front resulting in numerical instabilities. To decrease these instabilities, the governing equations were solved simultaneously by the Finite Element Method (FEM) employing the artificial diffusion scheme as a stabilization technique. Additionally, the terminal current was calculated by using the generalized energy method which is based on the Poynting's theorem, and represents more reliable and stable approach for evaluating discharge current. To verify the proposed method, the discharge phenomena were successfully applied to the blade~plane electrodes, where the radius of blade cap was $50{\mu}m$.
The paper investigates three types of transfer function methods for detecting displacements of winding in a model transformer. To acquire these transfer functions, the measuring method of input voltage, current and its response is used in impulse method. The applied impulse voltages had three rising times, which were short rising time (less than 0.6 ${\mu}s$), medium rising time (about 0.8 ${\mu}s$) and long rising time (about 1 ${\mu}s$) in front waves. Every 10 measurements of voltage and current waves were averaged from 50 measurements of voltage and current waves. These transfer functions were tested in normal, 24mm elevated and 48mm elevated windings conditions and were analyzed with correlation coefficients and spectrum deviations. In the analysis, the results depend on the types of transfer functions and the rising times of input voltages.
This paper presents a windows program package for solving security constrained OPF in interconnected Power systems, which is based on the combined application of evolutionary programming(EP) and sequential quadratic programming(SQP). The objective functions are the minimization of generation fuel costs and system power losses. The control variables are the active power of the generating units, the voltage magnitude of the generator, transformer tap settings and SYC setting. The state variables are the bus voltage magnitude, the reactive power of the generating unit, line flows and the tie line flow In OPF considering security, the outages are selected by contingency ranking method. The resulting optimal operating point has to be feasible after outages such as any single line outage(respect of voltage magnitude, reactive power generation and power flow limits). The OPF package proposed is applied to IEEE 14 buses and 10 machines 39 buses model system.
This paper describes an optimal configuration for multi-central inverters in a medium-voltage (MV) grid, which is suitable for large-scale photovoltaic (PV) power plants. We theoretically analyze a proposed common-mode equivalent model for problems associated with multi-central transformerless-type three-phase full bridge(3-FB) PV inverters employing two-winding MV transformers. We propose a synchronized PWM control strategy to effectively reduce the common-mode voltages that may simultaneously occur. In addition, we propose that the existing 3-FB topology may also have the configuration of a multi-central inverter with a two-winding MV transformer by making a simple circuit modification. Simulation and experimental results of three 350kW PV inverters in a multi-central configuration verify the effectiveness of the proposed synchronization control strategy. The modified transformerless-type 3-FB topology for a multi-central PV inverter configuration is verified using an experimental prototype of a 100kW PV inverter.
Grid unbalanced faults can cause core saturation of power transformer and produce lower-order harmonics. These issues increase the electrical stress of power electronic devices and can cause a tripping of an entire HVDC system. In this paper, based on the positive-sequence and negative-sequence impedance model of a VSC-HVDC system as seen from the point of common connection (PCC), the resonance problem is analyzed and the factors determining the resonant frequency are obtained. Furthermore, to suppress over-voltage and over-current during resonance, a novel method using a virtual harmonic resistor is proposed. The virtual harmonic resistor emulates the role of a resistor connected in series with the commutating inductor without influencing the active and reactive power control. Simulation results in PSCAD/EMTDC show that the proposed control strategy can suppress resonant over-voltage and over-current. In addition, it can be seen that the proposed strategy improves the safety of the VSC-HVDC system under unbalanced faults.
Modern AC electric car has PWM(Pulse Width Modulation)-controlled converters, which give rise to higher harmonics. The current harmonics injected from AC electric car is propagated through power feeding circuit, As the feeding circuit is a distributed constant circuit composed of RLC, the capacitance of the feeding circuit and the inductance on the side of power system cause a parallel resonance and a magnification of current harmonics at a specific frequency. The magnified current harmonics usually brings about various problems. That is, the current harmonics makes interference in the adjacent lines of communications and the railway signalling system. Furthermore, in case it flows on the side of power system, not only overheating and vibration at the power capacitors but also wrong operation at the protective devices can occur. Therefore, the exact assessment of the harmonic current flow must be undertaken at design and planning stage for the electric traction systems. From these point of view, this study presents an approach to model and to analyse traction power feeding system focused on the amplification of harmonic current The proposed algorithm is applied to a standard AT(Auto-transformer)-fed test system in which electric car with PWM-controlled converters is running.
Sign language has completely different meaning depending on the direction of the hand or the change of facial expression even with the same gesture. In this respect, it is crucial to capture the spatial-temporal structure information of each movement. However, sign language translation studies based on Sign2Gloss2Text only convey comprehensive spatial-temporal information about the entire sign language movement. Consequently, detailed information (facial expression, gestures, and etc.) of each movement that is important for sign language translation is not emphasized. Accordingly, in this paper, we propose Spatial-temporal Keypoints Centered Sign2Gloss2Text Translation, named STKC-Sign2 Gloss2Text, to supplement the sequential and semantic information of keypoints which are the core of recognizing and translating sign language. STKC-Sign2Gloss2Text consists of two steps, Spatial Keypoints Embedding, which extracts 121 major keypoints from each image, and Temporal Keypoints Embedding, which emphasizes sequential information using Bi-GRU for extracted keypoints of sign language. The proposed model outperformed all Bilingual Evaluation Understudy(BLEU) scores in Development(DEV) and Testing(TEST) than Sign2Gloss2Text as the baseline, and in particular, it proved the effectiveness of the proposed methodology by achieving 23.19, an improvement of 1.87 based on TEST BLEU-4.
효과적인 자연어 처리를 위해 제안된 Transformer 구조의 등장 이후, 이를 활용한 대규모 언어 모델이자 사전학습 모델인 BERT, GPT, OPT 등이 공개되었고, 이들을 한국어에 보다 특화한 KoBERT, KoGPT 등의 사전학습 모델이 공개되었다. 자연어 처리 모델의 확보를 위한 학습 자원이 늘어나고 있지만, 사전학습 모델을 각종 응용작업에 적용하기 위해서는 데이터 준비, 코드 작성, 파인 튜닝 및 저장과 같은 복잡한 절차를 수행해야 하며, 이는 다수의 응용 사용자에게 여전히 도전적인 과정으로, 올바른 결과를 도출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 어려움을 완화시키고, 다양한 기계 학습 모델을 사용자 데이터에 보다 쉽게 적용할 수 있도록 AutoML으로 통칭되는 자동 하이퍼파라미터 탐색, 모델 구조 탐색 등의 기법이 고안되고 있다. 본 연구에서는 한국어 사전학습 모델과 한국어 텍스트 데이터를 사용한 자연어 처리 모델 산출 과정을 정형화 및 절차화하여, 궁극적으로 목표로 하는 예측 모델을 자동으로 산출하는 시스템의 설계를 소개한다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권2호
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pp.25-33
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2023
The purpose of this study is to evaluate the impact of intermediate features on FER performance. To achieve this objective, intermediate features were extracted from the input images at specific layers (FM1~FM4) of the pre-trained network (Resnet-18). These extracted intermediate features and original images were used as inputs to the vision transformer (ViT), and the FER performance was compared. As a result, when using a single image as input, using intermediate features extracted from FM2 yielded the best performance (training accuracy: 94.35%, testing accuracy: 75.51%). When using the original image as input, the training accuracy was 91.32% and the testing accuracy was 74.68%. However, when combining the original image with intermediate features as input, the best FER performance was achieved by combining the original image with FM2, FM3, and FM4 (training accuracy: 97.88%, testing accuracy: 79.21%). These results imply that incorporating intermediate features alongside the original image can lead to superior performance. The findings can be referenced and utilized when designing the preprocessing stages of a deep learning model in FER. By considering the effectiveness of using intermediate features, practitioners can make informed decisions to enhance the performance of FER systems.
Doyoung Lee;Duk-jin Kim;Hwisong Kim;Juyoung Song;Junwoo Kim
대한원격탐사학회지
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제40권2호
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pp.167-177
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2024
With advancements in satellite technology, interest in target detection and identification is increasing quantitatively and qualitatively. Synthetic Aperture Radar(SAR) images, which can be acquired regardless of weather conditions, have been applied to various areas combined with machine learning based detection algorithms. However, conventional studies primarily focused on the detection of stationary targets. In this study, we proposed a method to identify moving targets using an algorithm that integrates sub-aperture SAR images and cosine similarity calculations. Utilizing a transformer-based deep learning target detection model, we extracted the bounding box of each target, designated the area as a region of interest (ROI), estimated the similarity between sub-aperture SAR images, and determined movement based on a predefined similarity threshold. Through the proposed algorithm, the quantitative evaluation of target identification capability enhanced its accuracy compared to when training with the targets with two different classes. It signified the effectiveness of our approach in maintaining accuracy while reliably discerning whether a target is in motion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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