• 전력전자학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.199-210
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• 2003

본 논문에서는 계통연계형 태양광발전시스템의 고립운전방지를 위한 새로운 고리운전 검출기법을 연구한다. 이를 위하여 계통연계형 태양광발전시스템 및 고립운전시의 특성에 대하여 기술하였다. 또한 고립운전의 검출특성을 향상시키기 위한 새로운 검출기법을 제시하고 해석하였으며 검출시험을 위한 부하조건 선정을 위한 부하임피던스 곡선을 해석적으로 유포하였다 ACSL 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제시한 고립운전 검출기법 및 해석결과를 검증하였다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.91-98
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• 2006

Islanding phenomenon of utility-connected photovoltaic power conditioning systems(PV PCS) can cause a variety of problems and must be prevented. If the real and reactive power supplied by PV PCS are closely matched to those of load, islanding detection by passive methods becomes difficult. The active frequency drift(AFD) method, called the frequency bias method, enables islanding detection by forcing the frequency of the voltage in the islanding to drift up or down. In this paper, non-detection zone(NDZ) of AFD is analyzed for the islanding detection method of utility-connected PV PCS by the simulation software tool PSIM.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권2호
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• pp.364-373
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• 2022

연구목적: 본 논문은 지하공동구의 초기 화재 감지를 위해 CCTV를 활용한 AI 연기 객체 감지 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법:비정형성이 높은 연기 객체의 감지 성능을 제고하기 위해 화재 감지에 특화된 딥러닝 객체 감지 모델을 지하공동구 연기 감지에 특화되도록 학습시켰고, 학습데이터셋의 정제 및 학습 중 Gradient explosion 완화 등 감지 성능 개선을 위한 방법들을 적용해 모델 결과를 비교하였다. 연구결과: 결과는 제안된 방법을 통해 모델 성능을 향상시켰고 mAP 등의 지표를 평가를 통해 개발 모델이 우수한 성능을 보유하고 있음을 보여준다. 최종 모델은 지하공동구 환경의 연기에 대해 미탐이 낮은 반면 오탐이 다수 발견되는 성능을 보였다. 결론: 본 논문의 모델은 지하공동구 관리시스템과 연계를 통해 보완함으로써 지하공동구의 연기 객체 감지에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권2호
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• pp.63-69
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• 2006

계통연계형 태양광발전 시스템(PV PCS : Photovoltaic Power Conditioning Systems)의 단독운전은 다양한 문제들을 야기 할 수 있으며, 따라서 이는 반드시 방지되어야 한다. 실제로는 단독운전이 발생할 확률이 매우 낮지만, PV PCS가 공급하는 유 무효 전력이 부하가 요구하는 유 무효 전력과 거의 일치한다면, 수동적인 방법만으로는 단독운전 검출이 힘들게 된다. AFD(Active Frequency Drift) 기법은 주파수 바이어스 방법이라고 일컬어지는 방법으로, 단독운전 상태에서 계통과 연결된 노드전압의 주파수를 강제로 빠르게 또는 느리게 하여 단독운전을 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 최근에 들어서 PV PCS의 능동적 단독운전 검출방법으로 많이 사용되는 AFD 기법의 불검출영역을 널리 사용되는 시뮬레이션 툴(PSIM)을 사용하여 분석하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 1998년도 Proceedings ICPE 98 1998 International Conference on Power Electronics
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• pp.719-723
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• 1998

Prevention of the islanding phenomena is one of the most important issues because it can damage electrical equipment connected to the utility system and endanger human life. It is very difficult to detect an islanding condition of a power distribution line with conventional voltage of frequency relays, while the output power and the load power of utility interactive PV inverter units are in nearly balanced state in both active power and reactive power. This paper describes the protective equipment that prevents the PV system connected to the utility grid from starting islanding. Both predictive ocntrol method and harmonic injection method are used for a current control and islanding detection for operating safety.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.252-254
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• 2004

This paper studies power quality problem of utility interconnected distributed generation. Recently, electronic devices that are sensitive to power quality have been increasing. Both utility and customer are interested in power quality problem. Therefore, we studied an effect of utility power quality caused by distributed generation. We detect and analysis voltage sag which is one of power quality indicator. Also, we used Matlab to simulate power quality problem.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.79-95
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• 2012

금융기관들에서 개발한 신용 대출 상품이 증가함에 따라 사기 거래의 수 또한 급속히 증가하고 있다. 따라서, 재정적 위험을 성공적으로 관리하기 위해 금융기관들은 대출 승인 심사를 강화하고 신용 대출 사기를 사전에 탐지할 수 있는 능력을 증대시켜 나가야 한다. 신용 대출 사기를 탐지하기 위한 분류 모델을 구축하는 과정에서 분류 결과에 따른 유틸리티(즉, 정분류에 따른 이익과 오분류에 따른 비용)는 분류의 정확도보다 더 중요하다. 본 연구는 개인별 유틸리티에 기반하여 신용 대출 사기를 탐지하기 위한 분류 모델을 구축하는 것을 목적으로 하였다. 다양한 실험을 통해, 본 연구에서 제시한 모델이 기회 유틸리티와 현금 흐름의 두 관점 모두에서 개인별 유틸리티에 기반하지 않은 모델보다 더 높은 유틸리티를 제공하며, 평균 유틸리티에 기반한 모델보다 더 정확한 유틸리티를 제공한다는 것을 보였다. 본 연구는 기회 유틸리티와 현금 흐름의 두 관점에서 얻어진 실험 결과를 다양한 측면에서 살펴보았다.

• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제53권9호
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• pp.562-568
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• 2004

The frequency and phase angle of the utility voltage are important in many industrial systems. In the three-phase system, they can be easily known by using the utility voltage vector. However, in the case of single phase system, there are some difficulties in detecting the information of utility voltage. In conventional system, the zero-crossing detection method is widely used, but could not obtain the information of utility voltage instantaneously. In this paper, the new digital PLL control using virtual two phase detector is proposed with a detailed analysis of single-phase digital PLL control for utility connected systems. The experimental results under various utility conditions are presented and demonstrate an excellent phase tracking capability in the single-phase grid-connected operation.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.498-509
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• 2023

연구목적: 본 논문은 CCTV 영상을 활용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용해 지하공동구 내 쓰러진 관리인력의 검출 방법을 제시하고, 제안 방법의 관리인력 모니터링 적용성을 평가한다. 연구방법: 사람 검출 목적으로 사전 훈련된 YOLOv5와 OpenPose 모델의 추론 결과로부터 쓰러짐을 판별할 수 있는 규칙을 제안하고, 각 모델의 결과를 통합해 지하공동구 내 작업자 쓰러짐 검출에 적용하였다. 연구결과: 제안된 모델로 작업인력의 감지 및 쓰러짐을 판단할 수 있었으나, CCTV와 작업자 간격 및 작업자가 쓰러진 방향에 의존해 검출성능이 영향을 받았다. 또한 지하공동구 작업자에 대해 YOLOv5 기반 쓰러짐 판별 규칙 적용 모델이 거리 및 쓰러짐 방향 의존성이 낮아 OpenPose 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다. 그 결과 통합된 이중 딥러닝 모델의 쓰러짐 검출 결과는 YOLOv5 결과에 종속되었다. 결론: 제안 모델을 통해 지하공동구 작업자의 이상상황 검출이 가능함을 보였으나, 개별 딥러닝 모델별 사람 감지 성능 차이로 인해 YOLOv5 기반 모델 대비 통합 모델의 쓰러짐 검출 성능 개선은 미미하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.320-330
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• 2020

화재는 높은 비정형성으로 인해 딥러닝 모델을 이용한 영상인식 분야에서도 좋은 성능을 내기가 어려운 대상 중 하나이다. 특히 지하공동구 내 화재는 딥러닝 모델의 학습을 위한 화재 데이터 확보가 어렵고 열약한 영상 조건 및 화재로 오인할 수 있는 객체가 많아 화재 검출이 어렵고 성능이 낮다. 이러한 이유로 본 연구는 딥러닝 기반의 지하공동구 내 화재 탐지 모델을 제안하고, 제안된 모델의 성능을 평가하였다. 기존 합성곱 인공신경망에 GoogleNet의 Inception block과 ResNet의 skip connection을 조합하여 어두운 환경에서 발생되는 화재 탐지를 위한 모델 구조를 제안하였으며, 제안된 모델을 효과적으로 학습시키기 위한 방법도 함께 제시하였다. 제안된 방법의 효과를 평가하기 위해 학습 후 모델을 지하공동구 및 유사환경 조건의 화재 문제와 화재로 오인할 수 있는 객체를 포함한 이미지에 적용해 결과를 분석하였다. 또한 기존 딥러닝 기반 화재 탐지 모델의 정밀도, 검출률 지표와 비교함으로써 모델의 화재 탐지 성능을 정량적으로 평가하였다. 제안된 모델의 결과는 어두운 환경에서 발생되는 화재 문제에 대해 높은 정밀도와 검출률을 나타내었으며, 유사 화재 객체에 대해 낮은 오탐 및 미탐 성능을 가지고 있음을 보여주었다.