• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.443-444
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• 2015

현재 한전에서 800여개 이상의 변전소를 운영하고 있으며, 이중 가장 많은 비중을 차지하는 변전소는 154kV 변전소로서 전체 변전소중 85%를 차지하고 있다. 지난 13년동안 154kV S/S내에서 발생하는 고장(T/L고장 제외)은 평균 약 183건이며, 고장복구 시간은 고장유형에 따라 다양하게 나타나고 있다. 전력설비의 고장이 발생했을 때 신속한 고장의 복구와 오조작으로 인한 파급고장을 방지하기 위하여 한전에서는 송변전 표준복구절차(Standard Operation Procedure, SOP)라는 매뉴얼에 따라 고장복구를 시행하고 있다. 그러나 기존의 표준복구절차는 다양한 고장원인과 설비감시 조건을 반영하지 못하고 있으며, 휴먼에러에 의한 오조작으로 고장 복구중 파급고장의 위험을 내포하고 있다. 따라서 본 논문에서는 154kV 변전소에서 전력설비 운전상태 및 감시조건과 고장발생 사례분석을 기반으로 기존의 송변전 표준복구절차(SOP) 문제점 및 개선사항을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.517-518
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• 2007

변전소에서 고장이 발생할 경우, 변전소 운전원은 신속하고 정확하게 고장 복구 조작을 수행해야 하나 고장 발생의 빈도가 높지 않아 실제 상황이 발생하면 경험이 부족한 운전원들은 신속하고 정확한 고장 복구를 수행하기 어려워진다. 또한 최근에는 변전소 무인화에 따른 자동 운전 시스템의 필요성이 대두되고 있는 실정이다. 따라서 현재 변전소의 구성 및 운전 상황에 맞춰 적절한 고장 복구 지침을 제시해주는 고장 복구 지원 시스템을 개발하는 것을 목적으로 연구개발을 진행하고 있으며, 본 논문에서는 현재 개발 중인 고장복구지원시스템을 위한 HMIHuman Machine interface)의 구조와 설계 내용을 기술하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.175-176
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• 2006

전력계통에서 고장이 발생할 경우, 변전소 운전원은 빠르고 정확한 고장 복구 조작을 수행해야 한다. 그러나 고장 발생의 빈도가 높지 않아 실제 상황이 발생하면 실제 경험이 부족한 운전원들은 신속하고 정확한 고장 복구를 수행하기 어려워진다. 또한 최근에는 변전소 무인화에 따른 자동 운전 시스템의 필요성이 대두되고 있는 실정이다. 따라서 현재 변전소의 구성 및 운전 상황에 맞춰 적절한 고장 복구 지침을 제시해주는 고장복구 지원 시스템을 개발하는 것을 목적으로 연구개발을 진행하고 있으며, 본 논문에서는 현재 개발 중인 감시반 시스템의 구조와 설계 내용을 기술하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.246-247
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• 2011

배전계통에서 고장발생시 오조작으로 인해 손실이 발생한다. 따라서 신속하고 정확하게 고장을 복구하고 복구한 후 배전계통의 손실을 최소화하고 안전한 운영과 미래 계획을 위해서는 3상 조류계산을 기반한 고장복구 해석과 최적연계를 해석을 수행하는 것이 필요하다. 고장에는 기본적으로 단일 고장발생이 있지만, 다중고장발생도 존재하기에 본문에서는 3상 조류계산을 통해 다중고장 발생 시 고장복구해석과 복구 후 최적연계를 통한 부하균등화를 연구해 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.293-294
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• 2012

실시간으로 고장모듈을 교체하기 어려운 대다수의 군용 시스템에서 고장상황시 고장 모듈을 대체하기 위하여 동일 모듈의 중복운용 방식은 대다수의 시스템에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 서비스 단위로 중복운용되는 무인체계 다계층 서비스 미들웨어에서의 고장복구 방법을 제안하고자 한다. 운용 상태 설정 정보에 따라 정상운용되는 미들웨어 시스템은 고장발생시 고장감지 흐름에 의해 고장을 판단하고, 고장복구 흐름에 따라 고장상황을 복구한다. 이를 통하여 이기종의 분산환경 상에서 예기치못한 시스템의 오동작이나 비가용 시에도 서비스 단위의 고장복구를 통한 가용성 증대 및 시스템 전체의 고신뢰성 목표수준을 충족시킬 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.11a
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• pp.318-320
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• 2008

우리나라의 전력계통은 수도권 전력수요 집중과 대단위 발전단지의 증가, 고장용량의 증대에 따라 고장 발생 시 정확하고 신속하게 조치하지 않을 경우 광역고장으로 파급될 우려가 있다. 전력거래소에서는 전력계통에 고장이 발생할 경우 사전에 검토된 사례를 DB화하고 이를 기반으로 EMS 상태 추정결과에 따라 현재의 계통상황에 유사한 복구절차를 자동으로 계시하여 급전원의 정확하고 신속한 고장복구를 지원하는 시스템을 개발하고자 연구를 수행하였다. 사래기반의 고장복구절차 자동제시를 위하여 계통운영방안 및 휴전검토 시의 검토결과를 자동으로 DB화 하는 프로그램을 개발하였으며 고장발생 시 계통상황을 인식하여 적합한 복구절차를 제시하여 주는 계통감시 프로그램을 개발하였다.

• 전기의세계
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• v.40 no.3
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• pp.57-61
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• 1991

계통에 대한 정보, 즉 구간의 부하 상태, 차단기 및 스위치들의 현 개폐상태, 그리고 고장 검출기 동작상태 등은 통신망을 통하여 중앙 제어소로 전송되어지며 계통운용의 책임을 지고 있는 오퍼레이터(operator)는 이들 정보를 근거로 하여 계통의 현 상황을 파악하여 적절한 조치를 취하게 된다. 좀 더 자세히 말하면, 먼저 고장이 발생하지 않은 평상시(normal state)에는 계통의 부하 상태를 감시하여 운전손실 및 전압강하를 최소화 하는 계통으로의 변경을 원격조정 스위치 조작을 통하여 쉽고도 신속하게 실행시킴으로써 보다 효율적이고 경제적인 계통운전을 이룩할 수 있게 될 것이다. 또한 선로에 고장이 발생했을 경우, 변전소 차단기가 트립되기 전의 고장전류를 경험하게 되는 위치에 있는 스위치의 고장 검출요소(FD)가 동작하게 되며, 이러한 고장 검출기 동작상태, 스위치들의 현 개폐 상태 및 차단기의 트립 정보등은 중앙 제어소로 전송되어지며 오퍼레이터는 이들 정보로부터 고장구간을 판별하여 원격 조정 스위칭을 통하여 고장구간을 신속히 분리시키고, 정전구역에 대하여 운전 제약 조건을 위반하지 않는 복구계획을 수립하여 실행함으로써 보다 빠른 고장 위치 판단과 사고복구를 실현할 수 있으며 수용가의 공급 지장 시간을 최대한도로 줄여 배전 계통의 공급신뢰도를 높일 수 있다. 고장 발생시 이와 같은 일련의 과정은 크게 고장 구간 판별(Fault Location Identification) 및 정전 복구(Service Restoration)로 나눌 수 있으며 각각에 대하여 다음에 기술한다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.5
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• pp.460-468
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• 2017

In a real-time cloud environment, the data analysis framework plays a pivotal role. Spark Streaming meets most real-time requirements among existing frameworks. However, the framework does not meet the second scale real-time fault recovery requirement. Spark Streaming fault recovery time increases in proportion to the transformation history length called lineage. This is because it recovers the last state data based on the cumulative lineage recorded during normal operation. Therefore, fault recovery time is not bounded within a limited time. In addition, it is impossible to achieve a second-scale fault recovery time because it costs tens of seconds to read initial state data from fault-tolerant storage. In this paper, we propose two techniques to solve the problems mentioned above. We apply the proposed techniques to Spark Streaming 1.6.2. Experimental results show that the fault recovery time is bounded and the average fault recovery time is reduced by up to 41.57%.

• ETRI Journal
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• v.14 no.4
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• pp.148-164
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• 1992

본 논문에서는 TDX-10 데이터베이스 데이터의 고장을 주기적으로 진단하고 복구할 수 있는 고장진단 전문가 시스팀을 제안하고 구현하였다. 실시간 환경 및 분산구조를 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 데이터베이스의 효과적인 접근을 위해서 필요한 데이터베이스의 데이터 즉, 디렉토리와 딕셔너리는 매우 중요하며 고장이 발생할 경우 데이터베이스 관리시스팀에 미치는 영향은 치명적이다. 따라서, 실시간 환경을 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 데이터베이스 데이터에 대한 고장 진단 및 복구는 필수적이라고 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 고장진단 전문가 시스팀은 데이터베이스 데이터를 운용중 변하는 부분과 변하지 않는 부분으로 분류하고 미리 주어진 고장진단 규칙에 따라 진단하는 방법이다. 데이터베이스 데이터의 고장진단 데이터, 고장진단 규칙, 고장진단 데이터 생성기, 고장진단 데이터 검증기, 그리고 고장진단기로 구성되어 있다. 고장진단 데이터는 고장진단기가 데이터베이스 데이터를 주기적으로 진단하기 위하여 사용하는 마스터 데이터로서 두개가 존재한다. 고장진단 데이터 생성기는 데이터베이스 데이터의 고장진단을 위한 데이터 구조를 생성하고 데이터베이스로부터 데이터베이스를 데이터를 중복하여 읽어들이는 역할을 한다. 이와 같은 과정은 시스팀이 초기에 동작을 시작하거나 운용중 운용자에 의해서 릴레이션의 추가 및 삭제, 그리고 튜플의 추가등과 같은 사건이 발생할 경우에 이루어진다. 데이터베이스 검증기는 고장진단 데이터 생성기가 중복하여 생성한 데이터에 대해서 데이터베이스 데이터의 제작시의 초기 오류를 검증해냄으로써 데이터베이스 관리 시스팀의 안전한 운용을 가능하게 하며 고장진단기가 데이터베이스 데이터를 주기적으로 진단할 데이터를 탄생시킨다. 마지막으로 고장진단기는 주기적으로 데이터베이스 데이터의 고장을 진단하여 고장이 발생한 데이터를 미리 분류한 규칙에 따라 원래의 데이터로 복구하거나 운용자에게 보고함으로써 고장에 대비하도록 한다. 그리고 데이터베이스 상의 운용자에 의한 변경을 감지하여 고장진단 데이터의 재생성을 지시한다. 본 논문에서 제시하고 구현한 데이터베이스 데이터의 고장진단 및 복구를 위한 전문가 시스팀은 실시간 환경과 고장허용 환경, 분산 구조 그리고 빈번한 접근을 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 아주 중요한 역할을 할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11a
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• pp.110-112
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• 2003

본 논문에서는 확률적인 전역 최적화 알고리즘인 유전 알고리즘과 경험적인 최적화 알고리즘인 타부 탐색법을 병렬화함으로써 최적해 탐색성능 및 탐색속도를 개선하는 방안을 개발하였다. 배전계통의 주변압기에서 고장이 발생한 경우에는 여러 정전구역에 대한 복구문제가 되어 매우 복잡하고 많은 연산량을 수반한다. 따라서 제안한 고장복구 알고리즘은 PC 클러스트링을 이용하여 각 프로세서별로 유전 알고리즘 또는 타부 탐색법을 사용하여 최적해를 탐색한 후 일정 기간 이후에 해를 교환함으로써 배전계통에서의 주변압기 고장발생시 최적해 탐색에 소요되는 시간을 단축하였으며 고장복구 지원시스템의 성능개선을 도모하였다. 제안한 알고리즘의 유용성을 입증하기 위하여 한전의 실 배전계통 주변압기 고장복구 문제에 적용함으로써 제안한 알고리즘이 해의 탐색속도 및 해의 성능면에서 우수함을 입증하였다.