• 전기의세계
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• v.54 no.7
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• pp.33-38
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• 2005

• Landscaping Tree
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• s.99
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• pp.19-20
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• 2007

• The Science & Technology
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• s.545
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• pp.14-18
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• 2014

• Proceedings of the Zoological Society Korea Conference
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• 1995.10b
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• pp.349.1-349
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• 1995

• 기계와재료
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• v.6 no.1 s.19
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• pp.87-98
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• 1994

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.167.2-167
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• 1999

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.475-476
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• 2011

전력공급의 안정성과 신회성을 높이기 위해 우리나라 배전선로에는 2002년부터 자동화가 추진되고 있으며 2010년을 기준으로 자동화 추진 대상 배전설비의 90% 이상이 자동화 설비로 교체되었다. 배전자동화는 고장의 조기검출과 고장복구 시간의 감소 등으로 배전선로의 전기 공급 신뢰도를 높인 것으로 평가되고 있지만 자동화 기기의 사용 증가로 인한 고장의 증가와 이에 따른 보수비용의 증가가 새로운 문제로 부각되고 있다. 본 논문에서는 우리나라 배전선로에서 사용되는 자동화용 단말장치에서의 고장현상에 대해 보고하고자 한다. 이를 위해 2009년부터 2009에 걸친 고장자료가 수집되었으며 이들 자료의 분석을 통해 주 고장모드를 확인하였다. 고장모드의 분석을 위해서는 제작자 및 운영자가 참여하여 FMEA(Failure mode and Effect Analysis) 방법을 사용하였으며 본 고에서는 이들에 대한 세부 내용을 기술하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.474-475
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• 2006

배전자동화용 제어함 축전지 불량상태에서 외부전원 상실시 고장검출(FI) 및 원격조작 등의 자동화 운전이 불가능하여 광역정전 발생우려가 있으므로 이를 개선하기 위하여 축전지상태를 배전자동화 주장치에서 배전자동화 단말장치를 이용하여 온라인 상에서 종합적으로 계측 판단할 수 있는 축전지감시 모듈을 개발하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.61-62
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• 2008

기존에는 보호 계전기가 어떠한 상황이 되어 동작을 하게 되면 그 당시의 기록을 직접 인터페이스 하여 계전기 동작원인에 대해 분석을 하였다. 하지만 최근 변전소 자동화시스템이 도입되어 세계적으로 변전소 자동화 시스템이 구축되어 가고 있다. 이에 따라 업체들 또한 변전소 자동화 국제 표준 프로토콜인 IEC 61850규격에 맞추어 장비들을 개발함으로서 변전소 자동화가 진전되고 있다. 본 연구에서는 변전소 자동화용 IED들이 이벤트가 발생했을 때 IED들이 제대로 동작하였는가에 대한 평가를 하는 진단 모듈을 IEC 61850 기반으로 개발하여 변전소 자동화용으로 개발된 보호 계전 IED들에 대한 진단을 IEC 61850에서 정의하고 있는 서비스들을 이용하여 기존방식 보다 편리하고 좀 더 정확하게 보호 계전 IED들을 진단 및 검증하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1995.06a
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• pp.100-104
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• 1995

일반적으로 화자적응화는 이미 학습되어 있는 불특정 화자 모델을 표준모델로 하고 소량의 적응화용 발화로 추가적인 학습을 실시하여 특정화자 모델의 성능에 가깝게 하는 기술로서 연속음성 인식에 있어서 매우 중요하다. ML 추정법을 이용한 화자적응화는 카테고리마다 모델의 학습패턴들을 다수개 준비한 후 학습시에 일괄적으로 적용시켜 모델 파라메터를 추정 갱신하므로 추가되는 화자데이터에 대해 데이터를 모두 공급하여야 한다. 본 연구에서는 문발화 데이터의 음절단위를 자동추출한 후 추가되는 화자데이터가 주어질 때 마다 적응화할 수 있는 화자적응화 방법을 검토하였다. 이 방법은 문발화 데이터를 잘라내지 않고 음절 단위를 자동추출시켜 추가 데이터마다 최대 사후확률 추정법을 이용하여 적응화 시키는 것으로 수소의 데이터로서도 적응화를 가능하게 하는 것이다. 본 연구에서 사용되는 음성데이터는 신문사설에서 발췌한 연속음성 10문장을 사용하고, 이 음성 데이터중 6명분은 HMM 학습용으로 하고 나머지 3명분은 적응화용 및 평가용 데이터로 사용하였다. 6명의 화자를 DDCHMM으로 학습하고 나머지 3명분을 MAP법으로 적응화시켰다. 그 결과 적응전과 비교해 볼 때 약 32%의 인식율 향상을 얻을 수 있었다.