Recently, The diagnosis techniques of electric facilities are developed on live line. This paper describes the discharge characteristics of polymer insulator(EPDM A type). Keeping the facilities in good working order, the goal of this paper will provide the information to enable user to easily judge conditions of facilities on the spot. The performance of polymer insulator is assessed from the KS C IEC 60270 and CEA LWIWG-01(96)(Tracking Wheel Test). As the results, UV generation patterns of polymer insulator grow like a jellyfish shape follow the ramping voltage. Discharging UVs are detected at about 31.25% of breakdown voltage. Just then, dimension of UV image is about $0.84cm^{2}$. The dimension of max. UV image is about $297.4cm^{2}$ at $160kV(V_{bd})$. The position of UV generation due to surface discharge of polymer insulator is the center of insulator in the early, then moved the ground side and the last, UV image moved through the junction part of source side. Surface of aged polymer insulator is cracked and faded due to arc. UV absorption spectrum of polymer insulator are appeared the C-H bond of scissoring vib. at $1014cm^{-1}$ and C=O bond of recombination structure. Also, recombined UV absorption peak such as C-H, N-H, and O-H is detected at the $3321cm^{-1}$. Through the paper, there are inspection data which are the relations between surface discharge of polymer insulator and UV detecting image.
무선 센서 네트워크는 전쟁장 탐색, 침입자 추적 그리고 고속 도로 감시 등과 같은 많은 응용분야가 있다. 이러한 응용분야는 사용자의 관심 대상이 되는 지역에서 발생 하는 사건 모니터링 하기 위하여 센서 노드로부터 감지된 데이터를 수집한다. 이러한 응용분야에서 가장 중요한 목적은 데이터의 원활한 수집이다. 라우팅 프로토콜에 의존하는 데이터 전달 베이스 스테이션에게 전달되지 않을 수도 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 우리는 센서 노드의 균등한 에너지 소비를 고려하여 데이터 전달 보장을 위한 유전자 알고리즘 기반의 라우팅 방법을 제안 한다. 제안하는 유전자 알고리즘은 전파 방해 지역, 데이터 전송에 필요한 에너지양 그리고 센서 노드의 평균 잔여 에너지를 고려한 효율적인 라우팅 경로를 탐색한다. 또한 유전자 알고리즘에서 사용하는 적합도는 함수는 퍼지 규칙이 적용되어 정리된다. 우리는 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법을 기존의 LEACH와 계층적 PEGASIS에 대하여 비교 한다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 에너지의 효율적인 사용과 데이터 전송 성공률에 대한 효율성을 보여 준다.
Solar collectors to be applied are mainly flat-plate or vacuum tube collector which is used for hot water supply of house because of low heat value and low temperature. There are a necessity to expand applicable scope of solar collector into the industrial process heat source and air conditioner for coping with renewable energy policy of government and industrial trend. This study is to analysis the performance of PTC solar collector of concentrating type and flat-plate of non-concentrating. For this, temperature difference and heating value as insolation of air outside is measured from these two collectors mounted on 2-axial solar tracking system. It is investigated that temperature profile obtained from PTC solar collector is uniform and collecting heat per unit area is 6.8kcal/$m^2$ min which is about 3 times with compare to flat-plate collector of 2kcal/$m^2$min. Also the amount of heat to be produced from PTC solar collector is 3 Mcal/$m^2$ which is about 2 times with compare to flat-plate collector of 1.5Mcal/$m^2$ as a result of operating these two collectors during one month. Therefore, it is obtained that heat collecting performance of PTC solar collector is superior to flat-plate.
Recently, unmanned aerial vehicles (UAV, Drone) are highly regarded for their potential in the agricultural field, and research and development are actively conducted for various purposes. Therefore, in this study, to present a framework for tracking research trends in UAV use in the agricultural field, we secured a keyword search strategy and analyzed social network, a methodology used to analyze recent research trends or technological trends as an analysis model applied. This study consists of three stages. As a first step in data acquisition, search terms and search formulas were developed for experts in accordance with the Keyword Search Strategy. Data collection was conducted based on completed search terms and search expressions. As a second step, frequency analysis was conducted by country, academic field, and journal based on the number of thesis presentations. Finally, social network analysis was performed. The analysis used the open source programming language 'Python'. Thanks to the efficiency and convenience of unmanned aerial vehicles, this field is growing rapidly and China and the United States are leading global research. Korea ranked 18th, and bold investment in this field is needed to advance agriculture. The results of this study's analysis could be used as important information in government policy making.
본 논문은 다목적실용위성 전력시스템의 초기 설계과정으로, 2000년 11월 ASTRIUM과 KARI에서 진행한 다목적실용위성 2호기 전력시스템의 용량설계와 태양전지 어레이의 설계를 기술하였다. ASTRIUM은 다목적실용위성 2호기 전력시스템의 기본설계를 위하여, ASTRIUM의 기존 위성 프로그램인 CHAMP 위성과 GlobalStar 위성에 적용한 전력설계 개념을 고려하였다. 그러나 전력시스템의 설계는 전력운용 개념, 각 전장품 및 전력원의 특성에 따라 설계가 다르다. 그리고 ASTRIUM사의 전력시스템 운용개념은 다목적실용위성 1호기와 다르며, 전력시스템에 사용한 전력원과 각 전장품의 상이한 특성으로 전력시스템의 설계에 근본적인 차이가 있음을 미리 밝혀둔다. 따라서 본 논문은 2호기의 제안서에 기술된 내용을 중심으로 ASTRIUM과 KARI에서 수행한 2호기 전력시스템의 기본설계를 요약하였다.
달 중력장은 달의 내부구조와 이분성 및 마그마 바다의 분화 진화과정을 이해하고, 더 나아가 달의 기원과 진화를 규명하기 위한 중요한 자료이다. 본 연구에서는 달 탐사의 역사와 달의 중력장 탐지 및 중력장모델의 발전과정을 고찰하였으며, 최근에 임무를 종료한 일본의 SELENE위성의 관측방식을 소개하고, SELENE위성의 궤도추적자료를 처리하여 개발된 달 중력장모델 SGM90d(SELENE Gravity Model)를 이용해 달 전체의 중력이상을 결정하였으며, 기존의 달 중력장 모델인 LP165P모델과 비교분석을 수행하였다. SGM90d를 분석해 본 결과, SELENE위성의 4중 도플러 관측방식은 달 뒷면의 중력장 직접 관측에 매우 효과적이었으며, 달 뒷면 중력장의 최초 결정은 달의 메스콘과 같은 중력이상의 상세한 분포를 확인하고 달의 이분성을 이해하는데 큰 도움이 되었다.
본 논문에서는 그 동안 서울대학교에서 수행된 무선 전력 전송 관련 몇 가지 기본적인 연구 결과를 요약 정리하였다. 첫 번째 고찰은 무선전력 전송의 물리적인 한계에 대한 것으로, 주어진 안테나(공진기)를 이용하여 주어진 거리에서 얻을 수 있는 전송효율의 한계를 구면파 모드 이론을 이용하여 구하는 것이다. 두 번째로, 무선 전력 전송에서 사용되는 전력원의 종류에 따른 무선 전력 전송 특성 변화를 연구한 것이다. 더불어, 무선 전력 전송 안테나 사이의 거리가 변할 때 효율적인 전력전송이 가능한 방법을 제안하는 것이다. 마지막으로, 그 동안 무선 전력 전송에서 불분명하게 사용된 자기 유도방식과 자기 공명 방식의 차이를 분명히 하고자 하였으며, 결합 모드 이론을 이용하여 정량적인 구별 기준을 제시하였다.
디지털 신호의 위상 에러는 랜덤 특성을 갖는 위상 잡음과 도플러에 의한 추적 위상 에러에 의해 발생된다. 도플러 현상이 나타나는 움직임을 갖는 이동형 위성통신 시스템에서 위상 잡음과 더불어 static 위상 오차에 의한 전송 신호의 영향을 해석하여 이동형 위성통신 시스템에 적합한 시스템 요구 위상 잡음 스펙트럼을 설계하여야 한다. 본 논문에서는 이동형 양방향 위성통신 시스템의 비대칭 이동 서비스에 대한 도플러 영향과 위상 에러를 해석하여 요구되는 전송 시스템의 위상 잡음 스펙트럼을 설계하고, 움직임을 갖는 단말국의 도플러 영향을 최소화하는 전송 서비스를 해석한다. 제안된 위상 잡음 스펙트럼은 요구되는 전송 시스템에 대한 주파수 발생부를 설계할 수 있도록 한다.
소형드론의 상용화를 위해서는 안전성과 자율운행기능의 확보가 필수적이다. 최근 드론제작이 상당히 용이해졌으나, 여전히 안정적인 드론의 제작은 쉽지 않다. 따라서 자체드론제작 필요성은 영상이나 자율이동 등 상위 알고리즘의 연구에 큰 장애요소로 존재한다. 본 연구에서는 상용드론과 Raspberry PI, 및 오픈소스를 활용하여, 쿼드로터 드론의 자율운행기술 개발 중 영상기반 자율운행을 설계해볼 수 있는 지상원격제어시스템(GCS)을 설계하고 구현하였다. 설계한 시스템은 모듈화된 구성으로 통신, UI 및 영상처리 모듈로 구성하였고, 특히 주행선유지 알고리즘을 구현하여 기능 및 성능 실험을 하였다. 설계한 주행선유지 알고리즘은 Hough 변환에 의하여 검출된 차선을 소실점 검출과 자제적인 라인트래킹 알고리즘을 개발하여 사용하여 인식오류를 줄였으며, 주행선과 드론의 진행방향을 계산하고 방향 (전진, 정지, 좌우회전)제어하였다. 구현된 시스템은 현재 100m육상트랙의 직선과 완만한 곡선을 2-3 m/s로 주행할 수 있다.
In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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