• 전력전자학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.315-321
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• 2012

The utility-interactive inverter with critical loads should supply continuous and stable voltage to critical loads even during the grid fault. The conventional control method which performs current control for grid-connected mode and voltage control for stand-alone mode undergoes the critical load voltage variation during grid fault. The critical load voltage may have large transient when the inverter performs mode transfer after the islanding detection. Recently, the indirect current control method which does not have the transient state during not only islanding detection but also the mode transfer has been proposed. However, since the voltage control is maintained even during the grid-connected mode it is difficult to detect the islanding. This paper proposes an active anti-islanding method suitable for the indirect current control method which does not have NDZ(Non-Detection Zone).

• 전력전자학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.312-319
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• 2014

When distributed generation such as a wind power system is connected to the grid, it should meet grid requirements like IEEE Std. 1547, which regulates the anti-islanding method. Since the islanding may cause damage on electrical equipments or safety hazards for utility line worker, a distributed generation should detect it as soon as possible. This paper proposes a hybrid anti-islanding method coupled with the active and passive detection methods. To enhance the harmonic extraction capability for an active harmonic injection method, cascaded second-order band-pass filter and signal processing scheme are employed. Simulation and experiments are carried out under the islanding test condition specified in IEEE Std. 1547. Passive over/under voltage and over/under frequency methods are combined with the active method to improve the detection speed under certain condition. The simulation and experimental results are presented to verify that the proposed hybrid anti-islanding method can effectively detect the islanding.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.1845-1850
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• 2003

The underground utility tunnels are important facility as a mainstay of country because of communication developments. The communication and electrical duct banks as well as various utility lines for urban life are installed in the underground utility tunnel systems. If a fire breaks out in this life-line tunnel, the function of the city will be discontinued and the huge damages are occurred. In order to improve the safety of life-line tunnel systems and the fire detection, the behaviors of the fire-induced smoke flow and temperature distribution are investigated. In this study we assumed that the fire is occurred at the contact or connection points of cable. Numerical calculations are carried out using different velocity of ventilation in utility tunnel. The fire source is modeled as a volumetric heat source. Three-dimensional flow and thermal characteristics in the underground tunnel are solved by means of FVM (Finite Volume Method) using SIMPLE algorithm and standard ${\kappa}-{\varepsilon}$ model for Reynolds stress terms. The numerical results of the fire-induced flow characteristics in an underground utility tunnel with different velocity of ventilation are graphically prepared and discussed.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.922-929
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• 2022

연구목적: 본 논문은 지하공동구 내 CCTV에서 촬영된 영상에서 소화기를 탐지하기 위해 딥러닝 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법: 딥러닝 기반 지하공동구 내 소화기 탐지를 위해 다양한 소화기 이미지를 수집하였으며 CNN 알고리즘을 기반으로 하여 One-stage Detector 방식을 적용한 모델을 개발하였다. 연구결과: 지하공동구 내 CCTV 영상을 통해 10m 이내의 거리에서 촬영되는 소화기의 검출률은 96%이상으로 우수한 검출률을 보여준다. 다만 10m 이상의 거리에서는 육안으로도 확인하기 힘든 상태로, 소화기 객체 검출률이 급격하게 낮아지는 것을 확인하였다. 결론: 본 논문은 지하공동구 내 소화기 객체를 검출하는 모델을 개발하였으며, 해당 모델이 높은 성능을 보여 지하공동구 디지털트윈 모델 연동에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.117-119
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• 2006

In this work, we suggest another method to localize DFT in spatial domain. This enables DFT algorithm to be used for local pattern matching. Once calculated, it costs same load to calculate localized DFT regardless of the size or the position of local region In spatial domain. We applied this method to face detection problem and got the results which prove the utility of our method.

• 전력전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.145-151
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• 2008

본 논문에서는 계통 전압이 불평형인 경우에 정확한 위상각을 검출할 수 있는 정상분 전압 관측기를 이용한 PLL(Phase Locked Loop) 방법을 제안한다. 제안된 PLL 방법은 기존의 전역 통과 필터(APF, All Pass Filter)를 이용하여 불평형 전원전압으로부터 정상분 전압을 구하는 것과는 달리 전차원 상태관측기를 사용함으로써 불평형사고 발생 시 추정위상각의 과도상태 응답특성을 개선하였다. 기존의 정상분 전압 추출 PLL 방법과 본 논문에서 제안된 PLL 방법의 성능을 비교하기 위해, 전원단 전압에 불평형 사고 발생시 위상각을 검출하는 실험을 하였고, 이를 통해 기존의 전역 통과 필터를 이용한 정상분 전압 추출 PLL 방법보다 제안된 전차원 상태관측기를 이용한 정상분 전압 추출 PLL 방법의 과도상태 응답특성이 개선됨을 입증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.7-15
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• 2022

지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.164-171
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• 2013

도시개발에 있어 도로의 건설은 교통의 목적 외에 전기, 가스, 통신, 난방, 하수, 상수, 오수 등의 도시 편의시설을 위한 공간으로도 활용되고 있다. 하지만 현재 도로 시공과정에서 각 기능에 따른 관련 주체들이 진행되는 공사수행일정에 대한 의사소통이 충분히 이루어지지 않아 재굴착 작업이 빈번히 이루어지고 있으며 이로 인해 예산의 중복투입, 공사기간 지연, 품질저하, 이용자의 불편 등 여러 가지 문제점들이 나타나고 있다. 본 연구에서는 신도시 개발과 같은 대규모의 프로젝트에서 도로 재굴착으로 인한 문제를 사전에 예방하기 위해 시간과 공간데이터를 활용한 재굴착 방지 프로세스 모델을 개발하였으며, 이를 활용하여 도시기반시설 건설주체간 원활한 협의를 돕기 위한 재굴착방지시스템을 개발하였다. 아울러, 개발된 시스템을 개발중인 신도시 건설사업에 활용하여 그 적용성을 검토하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권2호
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• pp.302-314
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• 2024

연구목적: 본 연구는 지하공동구 내 다수 작업자의 낙상을 자동으로 판별하기 위한 Top-down 방식의 딥러닝 자세 추정 모델 기반 낙상 검출 모델을 제안하고, 제안 모델의 성능을 평가한다. 연구방법: Top-down 방식의 자세 추정모델 중 하나인 YOLOv8-pose로부터 추론된 결과와 낙상 판별 규칙을 결합한 모델을 제시하고, 지하공동구 내 2인 이하 작업자가 출현한 기립 및 낙상 이미지에 대해 모델 성능지표를 평가하였다. 또한 동일한 방법으로 Bottom-up 방식 자세추정모델(OpenPose)을 적용한 결과를 함께 분석하였다. 두 모델의 낙상 검출 결과는 각 딥러닝 모델의 작업자 인식 성능에 의존적이므로, 작업자 쓰러짐과 함께 작업자 존재 여부에 대한 성능지표도 함께 조사하였다. 연구결과: YOLOv8-pose와 OpenPose의 모델의 작업자 인식 성능은 F1-score 기준으로 각각 0.88, 0.71로 두 모델이 유사한 수준이었으나, 낙상 규칙을 적용함에 따라 0.71, 0.23로 저하되었다. 작업자의 신체 일부만 검출되거나 작업자간 구분을 실패하여, OpenPose 기반 낙상 추론 모델의 성능 저하를 야기한 것으로 분석된다. 결론: Top-down 방식의 딥러닝 자세 추정 모델을 사용하는 것이 신체 관절점 인식 및 개별 작업자 구분 측면에서 지하공동구 내 작업자 낙상 검출에 효과적이라 판단된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.301-303
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• 2004

This paper presents an islanding detection algorithm based on the second harmonic. When the DG(distributed Generator) was connected with utility supply, for maintenance and repair of equipment, an islanding occurred. So islanding detection algorithm must be developed for safety of human. Although the DG generating power is similar to power consumption. the proposed algorithm can detect the islanding condition very successfully.