This paper presents a new circuit topology of DC busline switch and snubbing capacitor-assisted full-bridge soft-switching PWM inverter type DC-DC power converter with a high frequency link for low voltage large current applications as DC feeding systems, telecommunication power plants, automotive DC bus converters, plasma generator, electro plating plants, fuel cell interfaced power conditioner and arc welding power supplies. The proposed power converter circuit is based upon a voltage source-fed H type full-bridge high frequency PWM inverter with a high frequency transformer link. The conventional type high frequency inverter circuit is modified by adding a single power semiconductor switching device in series with DC rail and snubbing lossless capacitor in parallel with the inverter bridge legs. All the active power switches in the full-bridge inverter arms and DC busline can achieve ZVS/ZVT turn-off and ZCS turn-on commutation operation. Therefore, the total switching losses at turn-off and turn-on switching transitions of these power semiconductor devices can be reduced even in the high switching frequency bands ranging from 20 kHz to 100 kHz. The switching frequency of this DC-DC power converter using IGBT power modules is selected to be 60 kHz. It is proved experimentally by the power loss analysis that the more the switching frequency increases, the more the proposed DC-DC converter can achieve high performance, lighter in weight, lower power losses and miniaturization in size as compared to the conventional hard switching one. The principle of operation, operation modes, practical and inherent effectiveness of this novel DC-DC power converter topology is proved for a low voltage and large current DC-DC power supplies of arc welder applications in industry.
This paper proposes an algorithm for the differential protection of an Indirect Symmetrical Phase Shift Transformer (ISPST) by considering the different behaviors of the compensated differential current under internal fault and magnetizing inrush conditions. In this algorithm, a criterion function is defined which is based on the difference of amplitude of the wavelet transformation over a specific frequency band. The function has been used for the discrimination between three phase magnetizing inrush and internal fault condition and requires less than a quarter cycle after disturbance. This method is independent of any coefficient or threshold values of wavelet transformation. The merit of this algorithm is demonstrated by the simulation of different faults in series and excitation unit and magnetizing inrush with varying switching conditions on ISPST using PSCAD/EMTDC. Due to unavailability of in-field large interconnected transformers for such a large number of destructive tests, the results are further verified by Real Time Digital Simulator (RSCAD/RTDS). The proposed algorithm has been compared with the conventional harmonic restraint based method that justifies the application of wavelet transform for differential protection of ISPST. The proposed algorithm has also been verified for different rating of ISPSTs and satisfactory results were obtained.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.25
no.1
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pp.37-43
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2020
This study proposes a 7kW low-voltage DC-DC converter (LDC) using a coupled inductor (CI) for heavy hydrogen electric transport vehicles. The LDC uses a phase-shift manner for soft switching. SiC-MOSFET is used to reduce the loss of reverse recovery current through the use of a high switching frequency. LDC is require large transformer and inductor because of large output current. The size of transformer and inductor can be reduced by deviding the transformer and inductor into two pieces each. This work presents the experimental results of the proposed circuit.
Most of X-ray generator had used rectifier type transformer with high tension generator which is supplied in a clinical diagnosis. Because the ripple rate of tube voltage is high, X-ray generating efficiency is very low. In these days, high tension generator for inverter type X-ray generator is being supplied from a broad which uses semi-conductor switching element for the electric power that have a high speed switching ability to solve these problem. But, semi-conductor element with large capacity is used with X-ray tube's large consumption power and diffusion is difficult in the small size hospital because production cost is going up by doing digital control through DSP. Therefore, this paper designed and manufactured CR type voltage divider for feedback control of tube voltage with high frequency resonance type inverter and for high tension transformer with high frequency. It was to make economical diffusion type X-ray generator which has wide output voltage and load extent. It was preyed that the X-ray generator had the stability of X-ray tube's output characteristics.
With the recent advances in technology, automatic speech recognition (ASR) has been widely used in real-world applications. The efficiency of converting large amounts of speech into text accurately with limited resources has become more vital than ever. In this study, we propose a method to rapidly recognize a large speech database via a transformer-based end-to-end model. Transformers have improved the state-of-the-art performance in many fields. However, they are not easy to use for long sequences. In this study, various techniques to accelerate the recognition of real-world speeches are proposed and tested, including decoding via multiple-utterance-batched beam search, detecting end of speech based on a connectionist temporal classification (CTC), restricting the CTC-prefix score, and splitting long speeches into short segments. Experiments are conducted with the Librispeech dataset and the real-world Korean ASR tasks to verify the proposed methods. From the experiments, the proposed system can convert 8 h of speeches spoken at real-world meetings into text in less than 3 min with a 10.73% character error rate, which is 27.1% relatively lower than that of conventional systems.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.27
no.2
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pp.167-176
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2024
Lip-reading is the task of inferring the speaker's utterance from silent video based on learning of lip movements. It is very challenging due to the inherent ambiguities present in the lip movement such as different characters that produce the same lip appearances. Recent advances in deep learning models such as Transformer and Temporal Convolutional Network have led to improve the performance of lip-reading. However, most previous works deal with English lip-reading which has limitations in directly applying to Korean lip-reading, and moreover, there is no a large scale Korean lip-reading dataset. In this paper, we introduce the first large-scale Korean lip-reading dataset with more than 120 k utterances collected from TV broadcasts containing news, documentary and drama. We also present a preprocessing method which uniformly extracts a facial region of interest and propose a transformer-based model based on grapheme unit for sentence-level Korean lip-reading. We demonstrate that our dataset and model are appropriate for Korean lip-reading through statistics of the dataset and experimental results.
The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.5
no.3
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pp.72-77
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1991
In a large power transformer, insulating oil is forced to circulate for cooling the heat generated by the losses within windings and core. When insulating oil flows and rubs against various materials, such as insulating paper or core, the electrostatic charges are separated at the interface of the oil and the solid material. This paper considers the streaming electrification of various materials used in the transformer. In this study, we show that a solid material such as paper is negatively charged. On the other hand, a solid material such as core is positively charged.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.60
no.3
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pp.114-119
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2011
Large Power transformer is a complex and critical component of power plant and consists of cellulosic paper, insulation oil, core, coil etc. Insulation materials of transformer and related equipment break down to liberate dissolved gas due to corona, partial discharge, pyrolysis or thermal decomposition. The dissolved gas kinds can be related to the type of electrical faults, and the rate of gas generation can indicate the severity of the fault. The identities of gases being generated are using very useful to decide the condition of transformation status. Therefore dissolved gas analysis is one of the best condition monitoring methods for power transformer. Also, on-line multi-gas analyzer has been developed and installed to monitor the condition of critical transformers. Rogers method, IEC method, key gas method and Duval Triangle method are used to failure diagnosis typically, and those methods are using the ratio or kinds of dissolved gas to evaluate the condition of transformer. This paper analyzes the reliability of transformer diagnostic methods considering actual dissolved gas concentration. Fault diagnosis is performed based on the dissolved gas of five transformers which experienced various fault respectively in the field, and the diagnosis result is compared with the actual off-line fault analysis. In this comparison result, Diagnostic methods using dissolved gas ratio like Rogers method, IEC method are sometimes fall outside the ratio code and no diagnosis but Duval triangle method and Key gas method is correct comparatively.
The use of electricity and communication between electronic devices is increasing daily, which makes the stability of electrical power supply vital. Since the 1990s, large earthquakes have occurred frequently causing considerable direct damage to electrical power facilities as well as secondary damage, such as difficulty in restoring functions due to the interruption of electric power supply. Therefore, it is very important to establish measures to protect electrical power facilities, such as transformers and switchboards, from earthquakes. In this study, a 154 kV transformer whose service life had expired was installed on the base fabricated by simulating the field conditions and conducting the shaking table tests. The dynamic characteristics and seismic behavior of the 154 kV transformer were analyzed through the resonance frequency search test and seismic simulation test that considers the front, rear, left, and right directions. Since the purpose of this study is to analyze the acceleration amplification in the bushing due to the acceleration amplification, the experimental results were analyzed focusing on the acceleration response and the converted acceleration amplification ratio rather than the failure due to the displacement response of the transformer. The seismic force amplification at the transformer bushing was evaluated by simulating the characteristics of electrical power facilities in South Korea, and compared with the IEC TS 61463 acceleration amplification factor. Finally, the amplification factor at zero period acceleration (ZPA) modified for each return period was summarized. The results of this study can be used as data to define the amplification factor at ZPA of the transformer bushing, simulating the characteristics of electrical power facilities in Korea.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2016.02a
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pp.183-183
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2016
Inductively coupled plasma having the high-density is often used for high productivity in the plasma processing. In large area processing, the plasma can be generated by using the multi-pole connected in parallel. However, in case of this, the power cannot transfer to plasma uniformly. To address the problem, we studied the mechanism of inductively coupled plasma connected in parallel by using transformer model. We also studied about the change of the plasma parameters over the time through the power balance equation and particle balance equation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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