본 논문에서는 전기철도차량이 운행할 때 이상 전압상승에 의한 문제점을 해결할 수 있는 고조파 제한장치의 적용을 제안한다. 운행 중 열차에 전력을 공급하는 교류가선은 25kV/60Hz의 전기를 공급하기 위하여 사용되지만 철도차량 전기장치의 기술발전에 따라 점차 가선에 포함되는 고조파의 크기 및 주파수의 변형이 다양해지고 있다. 최근 열차안전운행에 심각한 문제가 되고 있는 주회로 기기인계기용변압기(Potential Transformer, PT)의 파손이나 주변압기 등의 열손증가는 가선 전원의 고조파로 인한 순간적인 무효전류의 증가로 생기는 현상이다. 주회로 기기의 저주파형 트랜스포머로 고주파수 성분이 유입되면 트랜스 코어의 히스테리시스에 의한 철손 증가 및 기생 커패시턴스에 흐르는 전류가 증가하므로 발열이 발생하게 된다. 이러한 문제 해결을 위해 최근 시퀀스의 조정으로 전력변환 장치의 인위적인 NOTCH OFF가 적용되었다. 그러나, OFF 신호를 받아 제어하는 방식은 지상과 차상 장치의 상호작용으로 동작하므로 불량 발생 시 무효화 되며, 실제 사고가 발생되고 있다. 따라서, 근본적인 문제해결을 위한 방법으로 고조파 전류가 가급적 변압기에 유입되지 않도록 하는 것이 필요하며, 고조파 전류의 유입으로 인해 빈번하게 발생되고 있는 열차사고를 방지하고 안전한 운행을 위해 열차의 실험 분석과 고조파 제한장치의 시뮬레이션을 통한 장치의 타당성 검증을 위한 연구를 수행하였다.
자동 음성 인식(automatic speech recognition, ASR)은 딥러닝 기반 접근 방식으로 혁신되었으며, 그중에서도 자기 지도 학습 방법이 특히 효과적일 수 있음이 입증되고 있다. 본 연구에서는 다국어 ASR 시스템인 OpenAI의 Whisper 모델의 한국어 성능을 향상시키는 것을 목표하여 다국어 음성인식 시스템에서의 비주류 언어의 성능 문제를 개선하고자 한다. Whisper는 대용량 웹 음성 데이터 코퍼스(약 68만 시간)에서 사전 학습되었으며 주요 언어에 대한 강력한 인식 성능을 입증했다. 그러나 훈련 중 주요 언어가 아닌 한국어와 같은 언어를 인식하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 우리는 약 1,000시간의 한국어 음성으로 구성된 추가 데이터 세트로 Whisper 모델을 파인튜닝하여 이 문제를 해결한다. 또한 동일한 데이터 세트를 사용하여 전체 훈련된 Transformer 모델을 베이스 라인으로 선정하여 성능을 비교한다. 실험 결과를 통해 Whisper 모델을 파인튜닝하면 문자 오류율(character error rate, CER) 측면에서 한국어 음성 인식 기능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있다. 특히 모델 크기가 증가함에 따라 성능이 향상되는 경향을 포착하였다. 그러나 Whisper 모델의 영어 성능은 파인튜닝 후 성능이 저하됨을 확인하여 강력한 다국어 모델을 개발하기 위한 추가 연구의 필요성을 확인할 수 있었다. 추가적으로 우리의 연구는 한국어 음성인식 애플리케이션에 파인튜닝된 Whisper 모델을 활용할 수 있는 가능성을 확인할 수 있다. 향후 연구는 실시간 추론을 위한 다국어 인식과 최적화에 초점을 맞춰 실용적 연구를 이어갈 수 있겠다.
본 논문에서는 대용량에 적합한 영전압 스위칭 전브리지 PWM 직류/직류 변한기의 동특성 해석과 제어 루프의 설계에 대해 논하였다. 전압을 제어하기 위한 위상전이제어의 효과와 영전압 스위칭을 위한 변압기의 누설인덕턴스, FET의 적합 커패시턴스의 이용효과를 고려한 소신호 모델을 유도하였다. 이 소신호 모델은 PWM 벅 변환기의 등가모델에 시비율 변조에 대한 두 개의 종속 전원을 추가함으로써 모델링할 수 있다. 소신호 해석 결과를 근거로 하여 2-극점, 1-영점 보상회로를 사용한 전압제어기를 설계하였다. 설계된 제어기의 타당성을 검증하기 위해서 개루프 시스템과 폐루프 시스템의 소신호 해석결과를 비교하였으며, 2kW급 부하실험으로 설계한 전압제어기의 동특성이 우수함을 실험적으로 입증하였다.
Fault current is flowed into 154/23kV M. Tr when line-to-ground fault occurs in power system. NGR(Neutral Grounded Reactor) is set up in order to prevent M.Tr fault by limiting magnitude of fault currents. Here, disconnection of NGR causes voltage increase by L-C resonance and line-to-ground fault in an unearthed system results in voltage increase at healthy phases. So Over Voltage Ground Relay(OVGR) is used for tripping M.Tr. Also, buses at second phases of M.Trs are all connected with section circuit breakers closed for the purpose of parallel operation and load shedding. In case of speciality buses are comprised of power cable in part for GIS connection. When no-load charged cable or bus is open by a section CB, unbalanced voltage charged on the bus is induced. Also discrepant opening time for circuit breakers on different phases gives rise to unbalanced zero sequence voltage. It was observed that this zero sequence voltage detected in the 22.9kV P.T (Potential Transformer for bus) mal-operated 59GT and tripped M.Tr. The zero sequence voltage of which vanishing time is longer than relay operating time came out by EMTDC simulation. Also, it was shown that the voltage waves of actual test are similar to those of simulation. On the basis of above results, R-C circuit complement on the relay without any effect on a power system made operating time of the relay longer than vanishing time of distorted waves. Consequently, operating time of the relay was delayed and magnitude of distorted waves was decreased by increasing time constant of the relay.
초고층건축물이나 대형 사업장과 IT를 추구하는 수용가는 많은 가전기기 사용하여 선형, 비선형부하시의 고조파로인한 Capacitor의 과열 및 소손, 자료 손상, 대지전위 상승, 통신유도장해등을 일으켜 전력설비의 오동작과 과열로 화재의 원인이 될 수 있다. 이를 확인하기 위해 건축물의 7곳을 조사하여 비교한 결과 6곳에서는 적정하였으나 1곳은 고조파관리가 필요하였다. 전류 고조파는 No. 3, 6, 7은 매우 초과하여 정밀 진단이 필요하였으며 No. 2, 3, 5는 5고조파 전류를 고려하여야 한다. R상 전압고조파는 양호하였으나 전류고조파는 No. 1을 제외하고 No. 2, 3, 4, 5, 6, 7은 모두 기준을 초과하였다. 따라서 지그재그변압기나 엑티브필터를 설치하여 고조파 상승을 억제시킬 필요가 있고 설비불평형률, 역률등을 종합 조사하여 효율도 향상시킬 필요가 있다.
In electrical power substations, bulky iron-core potential transformers (PTs) are installed in a tank of gas-insulated switchgear (GIS) to measure system voltages. This paper proposed a low-power voltage transformer (LPVT) that can replace the conventional iron-core PTs in response to the demand for the digitalization of substations. The prototype LPVT consists of a capacitive voltage divider (CVD) which is embedded in a spacer and an impedance matching circuit using passive components. The CVD was fabricated with a flexible PCB to acquire enough insulation performance and withstand vibration and shock during operation. The performance of the LPVT was evaluated at 80%, 100%, and 120% of the rated voltage (38.1 kV) according to IEC 61869-11. An accuracy correction algorithm based on LabVIEW was applied to correct the voltage ratio and phase error. The corrected voltage ratio and phase error were +0.134% and +0.079 min., respectively, which satisfies the accuracy CL 0.2. In addition, the voltage ratio of LPVT was analyzed in ranges of -40~+40℃, and a temperature correction coefficient was applied to maintain the accuracy CL 0.2. By applying the LPVT proposed in this paper to the same rating GIS, it can be reduced the length per GIS bay by 11%, and the amount of SF6 by 5~7%.
Mert Bezcioglu;Cemal Ozer Yigit;Ahmet Anil Dindar;Ahmed El-Mowafy;Kan Wang
Structural Engineering and Mechanics
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제89권6호
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pp.589-599
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2024
This study presents the usability of the high-rate single-frequency Precise Point Positioning (SF-PPP) technique based on 20 Hz Global Positioning Systems (GPS)-only observations in detecting dynamic motions. SF-PPP solutions were obtained from post-mission and real-time GNSS corrections. These include the International GNSS Service (IGS)-Final, IGS real-time (RT), real-time MADOCA (Multi-GNSS Advanced Demonstration tool for Orbit and Clock Analysis), and real-time products from the Australian/New Zealand satellite-based augmentation systems (SBAS, known as SouthPAN). SF-PPP results were compared with LVDT (Linear Variable Differential Transformer) sensor and single-frequency relative positioning (SF-RP) solutions. The findings show that the SF-PPP technique successfully detects the harmonic motions, and the real-time products-based PPP solutions were as accurate as the final post-mission products. In the frequency domain, all GNSS-based methods evaluated in this contribution correctly detect the dominant frequency of short-term harmonic oscillations, while the differences in the amplitude values corresponding to the peak frequency do not exceed 1.1 mm. However, evaluations in the time domain show that SF-PPP needs high-pass filtering to detect accurate displacement since SF-PPP solutions include trends and low-frequency fluctuations, mainly due to atmospheric effects. Findings obtained in the time domain indicate that final, real-time, and MADOCA-based PPP results capture short-term dynamic behaviors with an accuracy ranging from 3.4 mm to 8.5 mm, and SBAS-based PPP solutions have several times higher RMSE values compared to other methods. However, after high-pass filtering, the accuracies obtained from PPP methods decreased to a few mm. The outcomes demonstrate the potential of the high-rate SF-PPP method to reliably monitor structural and earthquake-induced ground motions and vibration frequencies of structures.
최근 인공지능과 딥러닝 기술은 크게 발전하였으며, 그 중에서도 BERT 모델은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한 자연어 처리 분야에서 문맥 이해 능력이 뛰어나다는 평가를 받고 있다. 이러한 성능은 전통적인 추천 시스템을 한 단계 더 발전시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 본 연구에서는 추천 시스템의 성능 향상을 위해 협업 필터링 방식에 딥러닝 모델을 결합하는 접근 방식을 채택하였다. 구체적으로, BERT를 활용해 사용자 리뷰의 감정 분석을 수행하고, 이러한 리뷰 감정을 기반으로 사용자를 임베딩함으로써 유사한 취향을 가진 사용자를 찾아내어 추천하는 시스템을 구현하였다. 또한 이 과정에서 오픈소스 검색 엔진인 Elasticsearch를 활용하여 빠른 검색, 추천 결과를 검색할 수 있다. 사용자의 텍스트 데이터를 분석하여 추천의 정확도와 개인화 수준을 높이는 접근 방식은 향후 다양한 온라인 서비스에서의 사용자 경험 개선에 중요한 역할을 할 것이다.
본 연구는 최근 주목받고 있는 텍스트 기반 생성형 인공지능에 대해 관심과 활용이 증가함에 따라 과학교육적 측면에서의 활용을 위해 생성형 인공지능의 주요 개념과 원리를 설명하고, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방안과 그 한계를 지적하며 이를 토대로 과학교육의 실행과 연구의 측면에서 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 최근 들어 증가하고 있는 생성형 인공지능은 대체로 인코더와 디코더로 이뤄진 트랜스포머 모델을 기반으로 하고 있으며, 인간의 피드백을 활용한 강화학습과 보상 모델에 대한 최적화, 문맥에 대한 이해 등을 통해 놀라운 발전을 이루고 있다. 특히, 다양한 사용자의 질문이나 의도를 이해하는 능력과 이를 바탕으로 한 글쓰기, 요약, 제시어 추출, 평가와 피드백 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 또한 교수자가 제시하는 예를 토대로 주어진 응답을 평가하거나 질문과 적절한 답변을 생성하는 등 학습자에 대한 진단과 실질적 교육내용의 구성 등 많은 유용성을 가지고 있다. 그러나 생성형 인공지능이 가지고 있는 한계로 인해 정확한 사실이나 지식에 대한 잘못된 전달, 과도한 확신으로 인한 편향, 사용자의 태도나 감정 등에 미칠 영향의 불확실성 등에 대한 문제 등에 대해 해가 없는지 검토가 필요하다. 특히, 생성형 인공지능이 제공하는 응답은 많은 사람들의 응답 데이터를 기반으로 한 확률적 접근이므로 매우 거리가 멀거나 새로운 관점을 제시하는 통찰적 사고나 혁신적 사고를 제한할 우려도 있다. 이에 따라 본 연구는 과학교수학습을 위해 인공지능의 긍정적 활용을 위한 여러 실천적 제언을 제시하였다.
비접지 배전계통에서 전체고장의 약 70%를 차지하는 지락고장 발생시에는 지락전류가 작아 검출이 어렵지만 고장상태로 전원 공급을 지속할 경우 사고 파급 및 기기 소손을 유발할 가능성이 있기 때문에 지락고장 처리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 GPT(접지형 계기용 변압기, Ground Potential Transformer)에서 감지하는 영상전압 신호를 이용하여 고장선로를 검출하고, 비상시 연계선로를 이용하여 정전구역을 복구하기 위해 평상시 개폐기가 열려 있는 상태로 배전선로 사이를 연결하는 상시개방점을 이동하며 각 구간을 차례로 분리하면서 GPT 신호의 사라짐 여부를 감시하여 고장구간을 검출하는 방법을 제안한다. 고장구간 탐색 시 전체 정전이 없고, 고장구간 검출과 건전구간 복구가 동시에 가능하며 다양한 형태의 배전계통 구성에 적용 가능하다는 점에서 효율적이다. 본 논문에서 제안하는 고장처리 방법을 프로그램으로 개발하여 베트남 배전자동화 시범사업에 적용함으로써 알고리즘 및 프로그램의 적정성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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