분산전원의 계통 연계 증가로 인하여 전력계통의 과도안정도에 미치는 영향 역시 증가하고 있으며, 이로 인하여 재폐로에 미치는 영향 역시 증가하고 있다. 과도 안정도 평가 방법으로는 등면적법, 확장 등면적법, 과도 에너지 함수법 등이 있다. 이 중 과도 에너지 함수법은 포텐셜 에너지와 운동 에너지를 이용하여 과도 안정도를 평가하는 방법으로 분산전원이 연계된 배전계통 같이 복잡한 계통에서 과도 안정도 평가를 용이하게 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 에너지 함수를 이용한 분산전원 연계 계통의 재폐로 기법을 제시하였다. 에너지 함수를 이용하여 계통의 과도 안정도를 평가하며, 그 여부에 따라 재폐로 방법을 달리한다. 또한, 제시한 기법을 EMTP MODELS로 구현하였으며, 한전 실 계통에 적용하여 그 타당성을 평가하였다.
도시의 개발은 토지이용상태를 변화시키고 필연적으로 도시유역내에서 홍수량을 증가시키게 된다. 이에 따라 정부에서는 자연재해대책법에 근거하여 사전재해영향성검토 등의 협의수단을 마련하였고, 도시개발에 따라 증가된 홍수량을 저감하기 위한 방법으로 유역내 저류지를 설치할 것을 권장하고 있다. 본 연구에서는 유역내 저류지를 계획할 때 저류지의 위치와 규모를 산정하기 위하여 도시유출모형인 SWMM 모형과 비선형 최적화 기법인 유전자알고리즘(GA)을 연계하였다. 이렇게 구축된 연계모형의 결과는 유역내에 저류지의 최적 위치와 규모를 설정하기 위한 방안을 마련해 줄 것으로 판단된다. 따라서 기존에 임의로 저류지의 위치를 결정하고 규모를 산정하는 방법의 대안으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
시맨틱 웹은 인간 중심의 데이터 표현을 위한 HTML 기반의 기존 웹과는 달리, 웹에서 데이터의 의미를 표현함으로써 다양한 어플리케이션 간의 데이터 상호 교환을 통한 데이터 통합, 재사용성 증대, 기계에 의한 자동화된 처리를 가능하게 해준다. 온톨로지는 데이터의 의미를 표현하기 위한 방법으로 식별자(URI) 기반의 리소스 명명을 통해 데이터의 의미를 표현하며, Linked Data는 RDF 형식의 데이터 간 링크를 통해 웹 데이터 간의 연계 및 활용할 수 있는 환경을 제공해 준다. 본 연구에서는 용어 정보의 효과적인 공유 및 연계를 위한 방법으로, SKOS 기반 용어 온톨로지 모델링을 통해 용어 정보가 Linked Data에 연계되기 위한 방법을 제시한다.
유치원과 초등학교 1학년 아동은 그들의 발달특성과 학습의 효율성 측면을 고려할 때, 일상생활 경험과 놀이 활동 등을 이용한 활동중심 교육방법으로 상호 연계성있게 수학을 학습하는 것이 바람직하다. 이러한 필요성에서, 본 연구는 현행 교육과정 상에 제시된 수학교육의 성격과 목표, 내용, 교수방법, 평가 면에서 유치원과 초등학교 1학년 간에 얼마나 연계되어 있는 지를 분석해 보았다. 분석 결과, 유치원과 초등학교 1학년 수학 교육과정 간에는 수학교육의 방향 및 목표, 내용 영역, 교수학습 방법, 평가 면에서 대체로 높은 연계성을 보였다. 그러나 교과 편제나 명칭, 세부적인 내용 구성에서 차이가 있었으므로 이를 해결하기 위한 교육과정 상에서의 연계 실천 방안을 제시해 보았다. 그리고 실제 수학 교육 활동측면에서의 실천 방안으로서 활동중심 교수학습 자료의 개발, 수학 영역 설치를 통한 개별화 교육의 실천, 가정과의 협력 방안 등을 제시해 보았다.
본 연구에서는 계통 연계 3상 인버터를 위한 LCL 필터를 설계 방법론을 연구하였다. 먼저, 대표적인 필터 구조들에 대해서 3상 인버터의 계통 연계를 위한 필터로서의 적용 시 장단점을 분석하였다. 다음, 3상 인버터의 계통 연계를 위한 필터 설계 방법론들을 분석하여 그리드 연계 시 고조파 요구 조건을 만족할 수 있는 효과적인 필터 설계 방법론을 결정하였다. 그리고 설계 방법론의 유효성을 확인하기 위해서 EMTP-RV를 이용하여 3상 인버터, LCL 필터 그리고 필터의 성능을 평가하기 위한 성능 평가 시스템을 모델링 하였다. 끝으로, 하나의 3상 인버터에 대한 LCL 필터를 설계하였으며, EMTP-RV 시뮬레이션 작업을 통해 3상 인버터의 출력 전류 리플의 크기가 제한됨을 확인함으로서 설계 방법론의 유효성을 검증할 수 있었다.
본 연구는 국내 교육과정의 빈번한 변경으로 인해 교사나 학생들이 교육이나 학습에 어려움을 겪고 있는 문제를 해결하기 위해 교육과정이나 교육 단계 등을 온톨로지를 기반으로 자동 연계되어 교육과정이나 체계에 상관없이 교육내용을 접근할 수 있는 방안을 제공한다. 초등.중등.고등학교 간 연계되어야 할 교육내용이 교육과정 변경에 따라 표현되는 상이한 교육과정체계로 인해 다양한 문제를 야기하고 사회적. 기술적 어려움을 가중시키는 것을 완화하고자 본 방법을 제안한다. 본 방법은 교과과정에서 교육 내용의 중심이 되는 성취기준을 기본으로 교육 단원-교육내용 등을 연계하고 또 교육 내용에 따라 제공되는 교육 콘텐츠까지도 연계함으로서 교사나 학생등이 쉽게 교육 내용을 접근하고 사용할 수 있는 장점이 있다.
사회현안을 해결하기 위한 데이터 분석을 위해서는 많은 양의 데이터 수집과 데이터 분석에 활용할 수 있도록 데이터 전처리가 필요하다. 많은 양의 데이터를 수집 및 처리를 위해 데이터 수집, 데이터 저장, 활용 시스템이 기능적으로 분리하여 시스템을 구성하고, 이에 따른 시스템간의 데이터 상호 연계가 필요하게 된다. 또한 외부 네트워크에 구성되어 있는 시스템간의 데이터 연계나, OpenAPI와 같이 다양한 데이터 서비스에서도 적용이 가능할 수 있도록 확장성과 유연성을 고려할 필요가 있다. 본 논문에서는 부산 지역현안 해결을 위한 시스템 구성에 있어, 확장성을 고려한 데이터 수집 시스템간의 효율적인 데이터 연계 방법을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 미래 유망산업영역 발굴시 기술영역과 산업/사업 영역을 연계하고, 국가적 차원과 기업차원에서의 유망산업 영역을 연계할 수 있는 방법론을 제시함으로써 기존 연구가 가지는 한계점을 극복하고자 하였다. 즉, 주요기술을 중심으로 국가적 차원의 유망산업 발굴을 주요 내용으로 하는 기존의 연구로부터 출발하여, 국가차원으로부터 기업차원으로 대상을 세분화하고, 유망산업의 기술-산업간, 산업-사업간 영역의 연계를 강화하고자 하였다. 이를 위하여, KISTI에서 개발한 새로운 유망산업/사업영역 발굴 프로세스를 새로운 방법론으로 제시하고, 발굴된 유망산업 및 사업영역의 평가에는 내 외적 평가 7단계 프레임워크를 활용하였다.
본 연구에서는 3상 계통 연계형 인버터의 유 무효전력제어를 통해 부하에 필요한 전력을 공급하며 계통과 인버터를 안정적으로 연계하는 방법을 다루고 있다. 부하 변동 및 계통전압과 인버터 전압의 위상차 ${\theta}$에 따라 PSIM 시뮬레이션을 수행하였으며, 타당성을 입증하였다
최근에 인공지능 기술발전과 더불어 코로나19 바이러스(COVID-19)가 장기화되면서 비대면 사회가 일상화되었고, 많은 기업들은 이에 대응하기 위한 디지털 트랜스포메이션과 인공지능 도입의 활성화를 촉진시키고 있으며 챗봇의 수요가 급격히 늘어났다. 또한 챗봇은 기존의 단순문의 대응에서 업무 트랜잭션 처리를 하기에 이르렀다. 하지만 기존 시스템과 연계를 위해 API를 개발해야하고 연계 하는데 많은 어려움이 발생하고 있어, 이를 해결하기 위해 RPA연계를 통한 하이브리드 챗봇을 구축하는 것이 점점 중요해지고 있으며, 최근 RPA와 챗봇의 결합이 많은 비즈니스 프로세스를 처리하는 효과적인 도구로 간주되고 있다. 그러나 연계사례 부족과 구축 방법을 찾아보기 힘들어 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 기존 선행연구 고찰과 하이퍼오토메이션 관점에서 Conversational UX인 챗봇과 Task Automation의 RPA를 연계한 하이브리드 챗봇 구축을 위한 방법을 실제 구현사례를 바탕으로 제시하여, 보다 쉽게 연계방법을 이해하고 구축할 수 있도록 하여 디지털 트랜스포메이션에 적극적으로 AI 챗봇을 활용할 수 있도록 하는데 시사점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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