Yuwana와 Seborg의 방법으로는 큰 지연시간을 갖는 프로세서에 적용할 수 없는 문제점을 해결하기 위해서 새로운 제어기기 동조방법을 제시하였다. 제시된 동조방법은 제어기기의 기준점에 계단변화를 주는 단일 실험 테스트에 근거하고 있다. 시뮬레이션 결과는, 새로운 방법이 지연시간이 큰 프로세서에도 잘 적용될 뿐만 아니라 단일 실험 테스트 도중 발생할 수 있는 예기치 못한 부하외란에도 불구하고 여러가지 면에서 Ziegler와 Nichols의 방법이나 Cohen과 Coon의 방법보다 월등하다는 것을 보여주고 있다.
최근 다양한 디지털기기에 따른 DC 부하의 증가와 함께 기존 배전망과 연계하여 운용할 수 있는 AC 그리드와 태양광과 연료전지 같은 DC 전원에 직접적으로 연계하여 운용하는 DC 그리드를 통합하는 AC/DC 마이크로그리드에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 AC 그리드와 DC 그리드를 연계 제어하는 연계(interlinking) 컨버터의 제어기를 설계하고 성능을 검토하기 위해 TMS320F28335 DSP(Digital Signal Processor)와 실시간 디지털 시뮬레이터인 eMEGAsim으로 구성된 HILS(Hardware-in-the-Loop Simulation) 시스템을 구축하고 설계된 제어기의 성능을 테스트하였다.
본고에서는 Advanced Metering Infrastructure (AMI) 네트워크 기반의 자동 수요반응 기술에 대해 소개한다. 수요반응은 피크 수요 기간 동안 전력의 안정화에 큰 기여를 할 수 있으며, 수요반응의 범위와 효과가 증가함에 따라 일반 수용가의 참여가 매우 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 하지만, 다양한 지역에 위치한 수용가를 대상으로 수요반응 서비스를 제공하기 위해서는 유틸리티 또는 수요관리사업자와 고객 간의 수요반응 신호 교환과 정보 공유를 위한 통합 네트워크 구축이 필수적으로 필요하다. 또한, 이기종 시스템 간 상호운용성 보장을 위한 공통의 통신 제어 기술이 요구된다. 본고에서는 AMI 네트워크를 기반으로 IEC/PAS 규격인 Open Automated Demand Response version 2.0 (OpenADR2.0) 기술을 채택하여 수용가를 대상으로 한 자동화된 수요반응 서비스를 실현하고자 한다. AMI 디바이스를 수요반응 자원으로 활용하기 위하여 기존의 기능은 유지한 채로 OpenADR2.0 프로토콜을 탑재하여 수요반응 기능이 추가된 디바이스들을 개발하였으며, 프로토콜 적합성 테스트와 필드 테스트를 통하여 자동화된 수요 반응 서비스 및 부하 감축을 검증하였다. 개발 소프트웨어는 OpenADR Alliance로부터 국제공인인증을 획득함으로써 수요 반응 시스템의 레퍼런스 통신 기술로 적용이 가능하다.
정보 통신 산업의 발달로 인해 데이터의 양이 점차 증가하고 고성능의 데이터 접근이 필요한 분야가 증가됨에 따라 DBMS의 성능에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 DBMS 벤더들은 계속적으로 새로운 기술을 도입하여 확장 가능한 고성능의 시스템을 지원하는데 노력하고 있다. 그러나 새로운 기술에 대한 충분하고도 광범위한 테스트가 이뤄지지 않는다면 시스템의 성능과 안정성 등에 예상치 못한 문제가 생기기 마련이다. 따라서 벤치마크를 통하여 시스템의 취약점을 알아내고 기술의 질적 평가를 하는 과정이 필수적이지만, 벤치마크 프로그램을 작성하고 수행하는 과정에 상당히 오랜 시간이 걸리기 때문에 시스템에 대한 충분한 테스트를 빠르고 용이하게 하기가 힘들다. 이에 본 논문에서는 이런 문제점을 해결할 수 있는 방안으로 사용자의 특정한 응용 도메인에서 수행될 작업부하 프로그램을 간단히 작성할 수 있으며 그 외의 나머지 벤치마크 과정을 자동화하는. DBMS 성능 평가를 위한 자동화된 벤치마크 관리기를 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 제안한 자동화된 DBMS 벤치마크 관리기를 사용하면 사용자는 간단한 코드 작성만으로도 응용 도메인의 벤치마크를 용이하게 할 수 있다.
적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART)은 입력 도메인 내의 오류 패턴을 순수 랜덤 테스팅 (Random Testing, RT)보다 좋은 효율로 찾아내기 위해 고안된 테스트 케이스 선택 알고리즘이다. 대표적인 ART 기법인 거리 기반 ART (Distance-based ART, D-ART)와 제한 영역 기반 ART (Restricted Random Testing, RRT) 둥은 좋은 성능을 보이기는 하지만, 테스트 케이스 선택에 필요한 많은 양의 거리 계산으로 인한 느린 테스트 케이스 생성과 거리 기반 방식의 사용으로 인한 테스트 케이스 분포의 불균일성이라는 단점을 가진다. 반복 분할 기반 ART (ART through Iterative Partitioning, IP-ART)는 입력 도메인을 반복 분할하는 방식을 통해 D-ART와 RRT가 가진 계산 부하를 크게 감소시켰다. 하지만 IP-ART의 경우에도 테스트 케이스 분포 문제는 여전히 존재하여 기법의 확장 적용에 대한 장애 요소로 작용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 IP-ART의 단점 완화 및 성능 개선을 위한 방법을 제안하고, 실험을 통해 평균 9% 정도의 성능 향상을 확인하였다.
국내 전기차 (EV: Electric Vehicle) 시장이 성장함에 따라, 빠르게 증가하는 EV 충전 수요에 대응하기 위한 충전설비의 확충이 요구되고 있다. 이와 관련하여, 종합적인 설비 계획을 수립하기 위해서는 미래 시점의 충전 수요량을 예측하고 이를 바탕으로 전력설비 부하에 미치는 영향을 체계적으로 분석하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 한국전력공사의 EV 충전 데이터를 이용하여 충전소 단위의 일별최대부하를 예측하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망 모델을 설계 및 개발한다. 이를 위해, 먼저 데이터 전처리 및 이상치 제거를 통해 정제된 데이터를 얻는다. 다음으로, 충전소 단위의 일별 특징들을 추출하여 훈련 데이터 집합을 구성하여 일별 최대 전력부하 예측 모델을 학습시킨다. 마지막으로 충전소 유형 별 테스트 집합을 이용한 성능 분석을 통해 예측 모델을 검증하고 이의 한계점을 논의한다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 개폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을 뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위반 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되던 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time cooling schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32, 69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 계폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위한 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되는 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32,69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
본 논문은 기가비트 네트워크 테스트베드인 JGN상에서 대표적인 스트림형 트래픽인 DV와 MPEG2에 대한 전송 품질의 주관적 평가를 통하여 전송지연과 패킷 손실에 따른 영향이 최종 사용자에게 어떤 영향을 미치는 지를 조사한 것이다. 스트림형 데이터에 대해 음질 측정은 ITU-R BS.1116-1을 기반으로 하고 화질 측정은 ITU-R BT.500-1 을 기반으로 하여 측정하였다, 또한 최종 사용자의 주관적 평가를 얻기 위한 방법으로는 DSCQS 5 단계 평가 방법을 채택하였다. 그 결과 MPEG2 스트림의 경우 네트워크 트래픽 파라미터가 급증하는 54%의 부하율에서 화질과 음질의 평가 등급이 급격히 하강한다는 것을 알 수 있었고 DV의 경우 화질은 MPEG2 와 마찬가지로 54%의 부하율에서 평가 등급이 감소하기 시작하였으나 그 변화정도가 MPEG2 에 비하여 완만한 변화를 보였다. DV 음질의 경우 트래픽 파라미터(RTT, 패킷 손실)와는 큰 연관성을 보이지 않았고 대부분의 측정자들이 보통 수준의 평가등급을 보였다.
본 논문은 고전압 양극성 펄스 모듈레이터에 대해 소개한다. 모듈레이터는 충전을 위한 공진형 컨버터와 고전압 펄스를 생성하기 위한 12개의 파워셀로 구성된다. 12개의 파워셀은 다중 권선 변압기를 통해 모든 셀이 병렬로 충전되며, 방전 시에는 모든 셀이 직렬로 연결되어 고전압을 생성한다. 12개의 파워셀을 구성하는 48개의 스위치에 절연된 전력과 신호를 동시에 공급하기 위해, 2개의 고전압 케이블로 구성된 양극성 컨트롤 루프가 설계되었다. 최종적으로 10kV, 100A, 3kHz 사양을 갖는 양극성 펄스 모듈레이터가 구현되었으며, 저항부하 및 리액터 부하조건에서 테스트 되었다. 실험결과를 통해 제안하는 양극성 펄스 모듈레이터의 신뢰성이 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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