배전 계통 산업 현장에서는 스위칭 소자 및 제어장치, 전 자기기들이 한 대 맞물려 증가하고 있다. 또한, 스마트 그리드(Smart Grid) 및 마이크로 그리드(Micro Grid)의 개념이 도입되면서 분산 전원 이 널리 보급되고 있다. 이로 인해 현장에서는 많은 전기전자기기들이 설치되어 운영 중에 있고, 이것은 noise 및 고조파와 같은 왜란이 발생 되는 원인을 초래하고 있다. 왜란은 여러 전기 전자 장비들의 데이터 취득 왜곡 현상을 발생시키고, 이러한 데이터 손실로 인해 기기들의 오동작 및 사고를 발생시킨다. 대표적인 왜란으로는 common mode noise 같은 대지(大地) 등의 기준점과 각 신호선 사이에 나타나는 노이즈가 있으며, 선로 및 장비 특성에 따라 기수 및 우수 고조파가 있다. 이러한 왜란들은 전자기기들의 오동작 및 신호의 부 정확성으로 제품 신뢰성에 문제를 초래한다. 특히 데이터 계측 실패 및 Serial 통신을 함에 있어서 신호 손실을 발생시켜 데이터 변형을 초래한다. 이로 인해 배전선로에 위치한 전자기기들이 왜곡된 데이터로 동작을 하게 되고 이는 곧 선로의 사고를 발생시키게 된다. 따라서 왜란들을 사전에 방지하여 기기 오동작 및 부동작을 예방하기 위해서 산업계에서는 왜란에 대한 인식을 지속적으로 증가시키고 있다. 실제 현장에서도 이와 같은 왜란으로 인해 기기 오동작을 하는 경우가 많으며 이를 해결하기 위한 여러 신호처리 기법을 적용하고 있다. 이에 본 논문에서는 여러 종류의 샘플링 데이터 량을 생성할 수 있도록 샘플링 속도를 다변환(Multi-interchange)하고 각 샘플링 속도에 맞게 계측된 샘플링 데이터를 DFT 신호 처리하여 왜란으로부터 강건한 계통 주파수를 계측한다. 또한, 주파수 별 DFT 값을 Table화 하여 계통 주파수를 찾아낸다.
본 논문에서는 LabVIEW 기반의 가스터빈 데이터 취득 및 모니터링 시스템을 제안한다. C-Tune DAS로 명명된 실시간 모니터링 시스템은 가스터빈의 유지/보수시 실시간 동작을 분석하는데 중요한 역할을 담당한다. LabVIEW 소프트웨어는 고유 기능별로 데이터 취득부, 데이터 분석 및 표시부, 데이터 저장부로 구성된다. 데이터 취득부를 통해 PMS 서버와 두 대의 cFP로부터 데이터를 취득한다. 복합화력 발전소의 상용 가스터빈에 적용하여 개발된 모니터링 시스템의 타당성을 검증한다.
본 논문은 물리 공간의 이벤트를 입력받는 센서 노드들로 이루어진 무선 네트워크 환경에서 네트워크의 전체 에너지를 최소화하기 위한 방법으로, 라우팅, MAC, 어플리케이션 레이어 joint 설계 방식의 크로스 레이어에 기반을 둔 데이터 어그리게이션 알고리즘에 관한 것이다. 시뮬레이션 결과 우리는 제안한 방법을 통해 데이터 어그리게이션을 고려하지 않은 이전의 방법보다 확실한 에너지 감소 효과를 얻을 수 있고, 전체 무선 센서 네트워크의 에너지 사용을 개선 시킬 수 있다.
본 논문은 DFR 측정기반 산업단지 부하모델링에 관한 연구이다. 기존 국내에서 사용되고 있는 개별 부하모델의 단점을 보완하고 국내 산업단지 부하의 특성을 정확하게 파악하기 위하여 측정기반 접근법에 의한 부하모델을 선정하였다. 선정된 부하모델은 정적 부하모델과 동적 부하모델을 결합한 복합 부하모델로, 이러한 부하모델을 구축하기 위하여 국내 산업단지 A 변전소에 고장기록계(DFR)을 설치하였다. DFR 측정 데이터 기반 부하모델 구축에 앞서, 계통 해석 프로그램인 PSS/E로 DFR이 설치된 A 변전소를 모델링하여 취득된 데이터로 선정된 부하모델을 검증하였다.
본 논문은 특수일 전력 수요 예측을 위해 온도 효과를 고려한 데이터 추출법을 이용하여 특수일 전력 수용 예측 오차율을 감소시키는 방법을 제시한다. 제안된 기법의 타당성을 확인하기 위해 논문에서는 통계학에서 사용되는 결정계수를 이용한다. 결정계수를 이용하여 온도효과의 고려 여부가 오차율에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 제안된 기법은 1996년 특수일 오차율을 기존 논문의 결과와 비교 분석하여 기존 방식 대비 특수일 전력 수요예측 관련 우수성을 보였으며, 최근 데이터인 2006년 특수일 전력 수요 예측을 통하여 검증하였다.
기계 학습(machine-learning) 분야의 분류 알고리즘(classification algorithms)은 의료 진단, 유전자 정보 해석, 스팸 탐지, 얼굴 인식 및 신용 평가와 같은 다양한 응용 서비스에서 사용되고 있다. 이와 같은 응용 서비스에서의 분류 알고리즘은 사용자의 민감한 정보를 포함하는 데이터를 이용하여 학습을 수행하는 경우가 많으며, 분류 결과도 사용자의 프라이버시와 연관된 경우가 많다. 따라서 학습에 필요한 데이터의 소유자, 응용 서비스 사용자, 그리고 서비스 제공자가 서로 다른 보안 도메인에 존재할 경우, 프라이버시 보호 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하면서도 분류 서비스를 제공할 수 있도록 도와주는 프라이버시 보존 분류 프로토콜(privacy-preserving classification protocol: PPCP) 에 대해 소개한다. 구체적으로 PPCP의 프라이버시 보호 요구사항을 분석하고, 기존의 연구들이 프라이버시 보호를 위해 사용하는 암호학적 기본 도구(cryptographic primitive)들에 대해 소개한다. 최종적으로 그러한 암호학적 기본 도구를 사용하여 설계된 프라이버시 보존 분류 프로토콜에 대한 기존 연구들을 소개하고 분석한다.
IMO에서 규정하는 모든 교육 및 훈련을 이수한 전문 해기인력이 매년 배출되고 있지만, 해양사고의 발생은 끊이지 않고 있다. 이는 해양사고를 대처하는 해기사의 위험상황 대처 능력이 크게 개선되지 않았다는 점을 의미한다. 공통적으로 해기사에게 제공되는 교육 및 훈련뿐만 아니라 해기사 개개인의 위험요소를 파악하여 해당 위험 요소에 대한 매뉴얼을 제공할 수 있는 모델이 개발되면 해양사고를 대처할 수 있다. 이러한 모델을 개발하기 위하여 모델 구축에 필요한 데이터베이스(Data Base, D/B)가 필요하다. 이러한 D/B는 모델에 활용할 수 있도록 숫자로 표기된 것이어야 한다. 본 연구에서는 해양안전심판원에서 제공하는 해양사고 데이터를 수집, 분석하여 해양사고 예방을 위한 모델에 활용할 수 있는 해양사고 수량화 D/B를 구축하는 방법에 대하여 고찰하였다. 1차적으로 해양사고 수량화 D/B를 구축하였으나, 이의 유용성이나 목적에 적합한 D/B의 규모 등에 관한 연구는 추후에 계속 되어야 한다.
본 논문에서는 높은 데이터 처리량을 갖는 CABAC 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 CABAC 복호기는 데이터의 의존성을 유지하면서 한 사이클의 두 개의 bin을 처리한다. 또한 문맥의 전환이나 확률 상태가 변환될 수 있기 때문에 결과 값을 선택적으로 처리할 수 있는 구조로 구현하였다. 확률 구간을 읽어오는 동안 Offset과 Range를 선 연산하고, Offset에 비트를 추가하여 연산함으로써 병목현상을 완화시켰다. 제안하는 CABAC 복호기의 동작 주파수를 비교 분석한 결과, 기존 구조 대비 40%이상 향상된 결과를 얻었다.
적절한 주택공급 및 주택정책을 위해서는 인구 및 가구 구조의 변화에 따른 주택수요의 예측의 정확성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 기존 주택수요 예측에 있어서의 DB의 문제점들을 살펴보고 개선방안 및 빅데이터를 활용할 수 있는 DB 구축방안을 제시하였다. 향후, 기존에 활용되지 않고 있는 주택공시가격, 건축물대장, 가계동향조사, 인구주택 총조사 등을 활용하여 주택수요를 분석할 수 있도록 파일럿시스템을 개발하여 타당성을 검토할 예정이다.
본 연구의 목적은 스포츠분야에 활용 가능한 다양한 체력요인들을 수집하고 이를 효과적으로 활용하기 위한 웹기반의 서비스 플랫폼을 개발하는 것이다. 선행연구를 통해 확보한 체력요인에 대한 데이터를 통해 성별, 연령별로 구분된 체력요인별 수준을 백분위수를 제시하였고 각각의 체력수준을 다섯 등급으로 구분하여 체력수준의 등급을 제시하였다. 또한 특정 체력요인의 수치를 입력하면 해당 요인에 대한 체력 수준 및 그 수준에 따른 다른 체력요인들을 검색하여 제공함으로써 체력요이들을 비교할 수 있게 하였다. 뿐만 아니라 웹 기반 형태의 플랫폼 형태는 추후 다양한 서비스 콘텐츠의 추가가 가능할 것이다. 개발된 서비스플랫폼은 자산의 체력수준 확인, 체력검사의 기준, 스포츠용품의 성능 검증 등 다양한 스포츠과학분야의 기반 데이터로서 활용 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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