• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1445-1446
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• 2007

In this paper, we have studied for analysis of the partial discharge(PD) signal in power transmission line. The PD signal has estimated as detected signal accumulation of a PRPDA method by using Labview, and analyzed with neural-fuzzy algorithm. With practical PD logic implementation of theoretical detected system and hardware implementation, the device for Hipotronics Company's 22.9kV or 154kV setup have generated and then have applied with 18kV,20kV with 1:1 time probe. It's also used the LDPE 0.27mmt (scratch error 0.05mmt) to sample for making PD. Our new class of PD detected algorithm have also compared with previous PRPDA or Neural Fuzzy algorithm, which has diagnose more conveniently by adding numerical values.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.139-140
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• 2010

This paper presents an indoor prototype for wireless digital signal transmission using Visible Light Communications (VLC) in which high power Light Emitting Diode (LED) is used. Using low cost and off-the-shelf components, the transmitter module is constructed using an AVR Atmega128 microcontroller and commercial white beam LEDs. Modulating the light intensity of the LED enables digital signals to be transmitted across the optical link. The receiver module employs a high speed PIN photodetector for optical signal detection and a recovery circuit for optical-electro signal conversion. By sending digitalized data via VLC technology, many applications can be realized in the areas of consumer advertising, traffic safety information and disaster control.

• 센서학회지
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• 제30권1호
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• pp.15-19
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• 2021

Image processing is one of the major techniques that are used for computer vision. Nowadays, researchers are using machine learning and deep learning for the aforementioned task. In recent years, digit recognition tasks, i.e., automatic meter recognition approach using electric or water meters, have been studied several times. However, two major issues arise when we talk about previous studies: first, the use of the deep learning technique, which includes a large number of parameters that increase the computational cost and consume more power; and second, recent studies are limited to the detection of digits and not storing or providing detected digits to a database or mobile applications. This paper proposes a system that can detect the digital number of meter readings using a lightweight deep neural network (DNN) for low power consumption and send those digits to an Android mobile application in real-time to store them and make life easy. The proposed lightweight DNN is computationally inexpensive and exhibits accuracy similar to those of conventional DNNs.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1797-1805
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• 2012

본 연구에서 LED는 에너지 소비가 큰 기존의 조명 시스템인 형광등과 백열등을 대체할 수 있는 새로운 조명 시스템으로 주목받고 있으며, 파워 LED 구동기인 DC-DC 컨버터에 관한 연구이다. 다양한 직류전원을 활용 할 수 있는 승압형 DC-DC 컨버터로 설계사양을 통한 인덕터 L과 커패시터 C의 값을 산출하여 PSPICE를 통한 최적의 값을 추정하였다. 컨버터의 스위칭 주파수는 50[kHz]로 최초 듀티비는 10[%]에서 출력전압의 검출 값에 따라 점차적으로 증가시키도록 하였다. 그 결과로 승압형 파워 LED 구동기를 시뮬레이션한 특성은 설계사양과 비교하여 5[%]이하의 오차로 근사적으로 나타났다. 또한, 입력전압 15[V]를 인가하여 안정된 24[V]의 안정된 출력전압을 얻었으며, 디밍제어를 통한 밝기 조절 및 소비전류의 조정이 가능한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.307-310
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• 2010

Ubiquitous 사회에서 기본 인프라를 구축하는 전력 공급망과 전력기기의 안전은 중요하다. U-City의 재난을 방지하기 위하여 U-IT전력기기의 모듈별 성능평가와 보안은 U-City 안전을 위해 꼭 필요하다. 본 논문에서는 U-IT전력기기의 모듈에 온도센서, 습도센서, 화재센서들을 탑재한 수배전반, 홈 분전반, Home Network Wall-Pad, 차단기, MPNP 블랙박스, 아크 검출기, 아크 안전기, 아울렛의 모듈별 성능평가와 보안방법을 연구한다. U-IT전력기기들은 센서의 정보들을 전달 및 분석하여 위험성을 사전 예방하여 안전성을 확보하고, 접근 제어, 인증 등 보안대책으로 U-IT 전기안전통합관리시스템의 보안성을 강화시켜, 안전성과 보안성을 갖춘 U-City건설과 운영에 기여하게 될 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권3호
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• pp.18-26
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• 2024

노면 모니터링은 노면의 함몰 정도 및 크랙 감지와 같은 위험 요소 관리를 통해 도로 환경의 안전성을 유지하는 필수적인 과정이다. 고성능 2D 레이저 센서를 탑재한 자율주행 기반 UGV를 활용한 정밀 측정이 가능하지만, 고성능 센서의 에너지 소모량 증가로 인해 배터리 용량에 대한 한계가 있다. 본 논문에서는 UGV에서 효율적인 노면 모니터링을 위한 퓨전 센서 시스템을 제안한다. 제안된 퓨전 센서 시스템은 카메라를 통한 칼라 정보와 선레이저 센서를 통한 깊이 정보를 결합하여 노면 모니터링의 정밀한 변위 탐지를 가능하게 한다. 또한 카메라 센서를 이용해 모니터링 대상의 탐지 여부에 따라 선레이저 센서 스캔 주파수를 동적으로 제어하는 동적 샘플링 알고리즘을 적용함으로써 불필요한 에너지 소모를 절감한다. 제안된 퓨전 센서 시스템에서의 평균 소비전력 모델을 제시하고 다양한 미션 환경의 크랙 분포 및 센서 특성을 고려하여 에너지 효율성을 분석한다. 성능 분석 결과, 선레이저 센서의 Active 상태 소비 전력이 Saving 상태의 2배이고, λ=10, µ=10인 환경에서 고정 샘플링 기법에 비해 전력 소비 효율이 13.3% 향상됨을 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제67권11호
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• pp.1530-1535
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• 2018

In this paper, A technique for detecting contact loss at the input power of a railway vehicle has been studied when the contact loss occurs in the feed system. The impedance of the actual railway line was applied to the modeling of the feed system, and modeling was performed based on the performance of the electric railway vehicle. The input voltage and current of the railway vehicle through modeling were analyzed by applying TEO and STFT signal processing technique.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.953-958
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• 1993

We develop a neural network control algorithm for the ACS (Advanced Control System). The ACS is an extended version of the DCS (Distributed Control System) to which functions of fault detection and diagnosis and advanced control algorithms are added such as neural networks, fuzzy logics, and so on. In spite of its usefulness proven by computer simulations, the neural network control algorithm, as far as we know, has no tool which makes it applicable to process control. It is necessary that the neural network controller should be turned into the function code for its application to the ACS. So we develop a general method to implement the neural network control systems for the ACS. By simulations using the simulator for the boiler of 'Seoul fire power plant unit 4', the methodology proposed in this paper is validated to have the applicability to process control.

• International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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• 제9권3호
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• pp.63-71
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• 2001

This paper presents a model-based method for detecting and diagnosing some faults in the cooling tower of healing, ventilating, and air-conditioning systems. A simple model for the cooling tower is employed. Faults in cooling tower operation are detected through the deviations in the values of system characteristic parameters such as the heat transfer coefficient-area product, the tower approach, the tower effectiveness, and fan power. Three distinct faults are considered: cooling tower inlet water temperature sensor fault, cooling tower pump fault, and cooling tower fan fault. As a result, most values of the system characteristics parameter variations due to a fault are much higher or lower than the values without faults. This allows the faults in a cooling tower to be detected easily using above methods. The diagnostic rules for the faults were also developed through investigating the changes in the different parameter due to each faults.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2002년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.77-81
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• 2002

In many high performance engineering systems such as automated production system and transportation systems, AC-servo drives are employed as the most Important driving parts. And the faults of servo drives result in overall system performance deterioration or an unscheduled shutdown In critical situations. The real-time fault detection and isolation(FDI) scheme Is very useful to prevent them and to guarantee the desired reliability of the overall system. In this paper, the FDI schemes which can be applied to AC servo drives are introduced and some new results are presented.