본 논문에서는 전철시스템의 변전소에서 직류모선에 발생하는 잉여분의 직류전력을 교류전원측으로 회생시킬 수 있는 직류전력 회생시스템의 역률을 개선할 수 있는 새로운 제어기법을 제안하였다. 전력용량과 스위칭 손실을 고려하여 시스템은 3상 구형파 인버터를 기반으로 설계되며 두 개의 인버터, 지그재그 결선된 출력변압기와 교류필터로 구성된다. 회생시스템의 출력전압은 정현파가 아니다. 그러나 기본파 성분을 기반으로 하여 회생되는 복소전력을 해석하므로 고조파에 의해 발생되는 무효전력이 고려되지 않는다. 따라서 비정현파일 때에도 무효전력을 0에 가깝게 제어할 수 있는 새로운 제어기법이 필요하다. 본 논문에서 제안한 제어기법을 검증하기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 행하였으며, 그 결과 역률이 이론상 99%이상임을 확인하였다.
An essential step for SERGI is to show the TRANSFORMER PROTECTOR (TP) efficacy for all transformers and all types of rupture of insulation. Its research program philosophy is thus to maintain a strong connection between experiments and the theoretical developments. Up to now, two TP test campaigns have been performed, both under the worst conditions by creating low impedance faults leading to electrical arcs inside the transformer tank dielectric oil. In 2002, Electricite de France performed 28 TP tests. Then, in 2004, a second campaign of 34 TP tests was carried out by CEPEL, the Brazilian independent High Voltage Laboratory. For the 62 tests, each transformer was equipped with the TP, which reacts directly to the moving dynamic pressure peak, shock wave, caused by the low impedance fault. When an electrical arc occurs, only one pressure peak is generated. The initial energy transfer is almost instantaneous, and so is the phase change. Because of the oil inertia, the gas is very quickly pressurised. As it is more difficult to vaporise a liquid than to crack oil-vapour into smaller molecules, the arc location would mainly remain in the gaseous phase after and less gas will be produced. As a result, when comparing tests for which pressure peaks are respectively equal to 8 bar (116 psi) and 8.8 bar (127 psi), the corresponding arc energies vary by an order 10 of magnitude (0.1 MJ and 1 MJ respectively). The correlation of the results obtained between arc energy and dynamic pressure demonstrates that the arc energy is not the key parameter during transformer tank explosion, which is in opposition with the common electrical engineers belief.
High temperature superconducting(HTS) windings for an HTS transformer which have been developed have two kinds of type, one is the layer type and the other is disk type. The disk type windings have advantages over the layer type ones for a power transformer such as good insulation and limit of voltage stress. But this kind of HTS winding generates excessive AC losses caused by strong magnetic field component perpendicular to the surface of the HTS wire. Nevertheless, the layer type windings have adopted for an HTS power transformer so far because of the small AC losses of the HTS windings. We propose a new winding method for a high voltage HTS transformer which has advantages of both type of HTS windings, and we call it continuous disk type HTS winding. This new type of HTS winding consists of pile of lots of HTS disk windings which have no resistive joint between them. A prototype of an HTS winding was fabricated by the new winding method we proposed and characteristic test was carried out. The test result shows that the new type HTS windings can be applied to HTS power transformers, especially to the high voltage ones.
AlSabban, Wesam H.;Alotaibi, Saud S.;Farag, Abdullah Tarek;Rakha, Omar Essam;Al Sallab, Ahmad A.;Alotaibi, Majid
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.281-291
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2021
The Islamic jurisprudential legal system represents an essential component of the Islamic religion, that governs many aspects of Muslims' daily lives. This creates many questions that require interpretations by qualified specialists, or Muftis according to the main sources of legislation in Islam. The Islamic jurisprudence is usually classified into branches, according to which the questions can be categorized and classified. Such categorization has many applications in automated question-answering systems, and in manual systems in routing the questions to a specialized Mufti to answer specific topics. In this work we tackle the problem of automatic categorisation of Islamic jurisprudential legal questions using deep learning techniques. In this paper, we build a hierarchical deep learning model that first extracts the question text features at two levels: word and sentence representation, followed by a text classifier that acts upon the question representation. To evaluate our model, we build and release the largest publicly available dataset of Islamic questions and answers, along with their topics, for 52 topic categories. We evaluate different state-of-the art deep learning models, both for word and sentence embeddings, comparing recurrent and transformer-based techniques, and performing extensive ablation studies to show the effect of each model choice. Our hierarchical model is based on pre-trained models, taking advantage of the recent advancement of transfer learning techniques, focused on Arabic language.
본 논문은 저전압-고전류 사양을 갖는 전력변환 시스템에 적합한 고효율 인터리브드 방식의 위상천이 풀브릿지 컨버터를 제안한다. 제안하는 컨버터는 1차 측에 '3개의 스위치 브릿지와 2개의 트랜스포머', 2차 측에 '2개의 정류단'으로 구성되어 있다. 2개의 트랜스포머는 각각 동일한 크기의 전력변환을 담당하고, 서로가 위상 차이를 두고 에너지를 전달하는 특징을 갖는다. 이를 통해 기존의 인터리브드 방식의 위상천이 풀브릿지 컨버터 수준의 높은 시스템 안정성을 가지게 된다. 제안하는 컨버터는 기존 컨버터의 효율향상 한계로 작용하였던 lagging-leg 스위치의 하드스위칭 특성을 개선하기 위해 새로운 회로 구조와 제어기법을 적용하였다. 이를 통해 제안하는 컨버터는 기존 컨버터에 비해 하드스위칭 조건을 갖는 스위치의 수를 절반으로 줄였으며, 기존 컨버터에 비해 회로 구성에 사용되는 스위치의 수를 줄여 시스템의 복잡도를 개선하는 효과도 얻었다. 제안하는 컨버터의 특성을 확인하기 위해 본 논문에서는 저전압-고전류 특징을 갖는 3kW 서버용 전원장치 스펙을 이용하여 기존 컨버터와 제안하는 컨버터 시스템을 설계하였고, PSIM 시뮬레이션 툴을 활용하여 두 회로의 동작 특징을 비교하였다.
The objective of the survey is to define and judge exposure profiles semi-qualitative data in high risk processes using styrene. The survey was conducted on 98 factories out of 229 factories based on data from periodic working environment monitoring for styrene. Styrene is widely utilized as a raw material for PS and co-polymers such as ABS, SAN, SBR, SBL, unsaturated polyester resins(UPR) and others. An approximate breakdown of styrene's markets in Korea is PS 30%, expandable PS 17%, ABS 33%, SAN 5%, SBL 4%, SBR 3%, UPR 1% and other 7%. Although UPR accounts for 1% of total amount of styrene, workers dealing with it are exposed to very high concentrations up to 64 ppm. Especially styrene is widely used in the laminating process of fiberglass reinforced plastics(FRP) manufacturing industry. The Applications using styrene are largely classified into two sections which are applied to styrene monomer(SM) and UPR. SM is utilized for a raw material of resins, surfactant and adhesive. UPR is employed for FRP and non-FRP. For SM control targets are mixing colors and packing in the gelcoat resins manufacturing industry(MI), for UPR control targets out of works using UPR are 1) laminating in the MI of plastics, automobile parts and boats, 2) mixing and packing in the SMC/BMC MI, 3) molding and cutting in the other specific plastics MI, 4) mixing and coating in artificial marble product MI, 5) dipping in the electric motors & transformers MI, 6) molding in the button MI, 7) painting in the musical instrument MI. Findings from the study have given the information for the high risk processes and working practices so that occupational health professionals could focus on targeted workplaces to prevent occupational diseases. It is also useful to develop a control strategies and specific controls for high risk processes and facilities using styrene.
원하는 형태의 치아이동을 얻기 위해서는 M/F(Moment/Force) ratio의 조절이 필요하며, 이출 위해서는 치아의 저항중심의 위치를 아는 것은 매우 중요한 일이다. 본 연구에서는 실제 치아주위 환경을 비교적 유사하게 재현할 수 있는 치조골상과 치아의 이동을 시뮬레이션하는 장치를 제작하고, LVDT출 이용한 3차원 운동을 실시간으로 측정할 수 있는 시스템을 사용하여, 힘에 대한 3차원 공간상에서의 치주인대 응력 분포 양상 및 치아 저항중심과 회전축의 위치변화를 계측한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 상악 견치에 원심방향으로 힘을 가했을 때, 치아의 저항중심의 위치는 힘의 크기와는 무관하였으며, 치근의 치경부측 약 $29\%$ 부위에 위치하였다. 이는 2차원 모형($42\%$) 보다 치관 쪽에 위치한다. 2. 모멘트만 가하는 경우 치아의 저항중심과 회전축은 일치하였다. 3. 치아에 가해지는 모멘트가 증가하는 경우 방향에 관계없이 치아는 정출되는 경향을 보였다. 4. 힘이 가해진 위치, 저항중심, 회전축간에는 일정한 관계가 성립했다 (a x b = $49.6\;mm^2$). 이 관계식을 통해서 수평력이 가해질 때 예상되는 치아운동 양상을 알 수 있다. 5. 수평력이 가해질 때 회전축의 위치는 일직선으로 나타난다.
PHEV(Plug in Hybrid Electric Vehicle)와 BEV(Battery Electric Vehicle)는 모터 및 차량 전장 시스템의 구동을 위하여 고전압 배터리를 사용하며 이를 충전시켜주는 OBC(On-Board Charger)와 고전압에서 저전압으로 전력변환을 해주는 LDC(Low DC/DC Converter)가 반드시 필요하다. OBC와 LDC는 차량에 독립적인 시스템으로 동작 하며 개별 공간을 사용하기 때문에 이를 통합한 시스템을 활용하여 무게 및 사용 공간 확보에 대한 필요성이 대두 되고 있다. 본 논문은 LDC 트랜스포머의 설계를 단순화하여 절연형 전류원 컨버터를 사용한 OBC에 통합이 가능한 1.5kW급 LDC컨버터에 대하여 제안하였다. 제안된 LDC는 양방향 벅-부스트 컨버터의 고정된 임의의 출력 전압을 사용하여 LDC의 최종 출력 전압의 제어가 가능하기 때문에 기존의 OBC-LDC 통합 시스템과 비교하여 배터리 전압 사용 범위, 컨버터의 Duty Ratio 및 OBC의 출력 턴 비를 고려한 트랜스포머 설계에 대한 부분을 단순화 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안된 LDC의 시제품을 제작하여 200V ~ 400V의 입력 전압에서 정상 동작을 확인 하였으며 정격 부하 조건에서 최대 효율 91.885%를 달성 하였다. 또한 OBC-LDC통합 시스템 구축을 통해 약 6.51L의 부피를 달성 하였으며 기존 독립적인 시스템에 비해 15.6% 저감되어 공간 확보에 대한 이점을 확인 할 수 있었다.
부분 방전 현상은 배전반, 트랜스포머, 스위치 기어 등 고압전력기기에서 많이 발생한다. 부분 방전은 절연체의 수명을 단축하고 절연파괴를 가져오게 되고 이로 인해 정전사고 등 대형피해가 발생하게 된다. 부분 방전 현상은 제품 내부에서 발생하는 경우와 표면에서 발생하는 여러 가지 유형을 가지고 있다. 본 논문에서는 부분 방전 현상에 대한 패턴 및 발생할 확률을 예측할 수 있는 예측 모델을 설계하는 것이다. 설계된 모델을 분석하기 위하여 부분 방전 현상을 발생시키는 시뮬레이터를 활용하여 각각의 부분 방전 유형에 대한 학습 데이터를 UHF 센서를 통하여 수집하였다. 본 논문에서 설계된 예측 모델은 딥 러닝 중 CNN을 기반으로 설계를 하였으며 학습을 통하여 모델을 검증하였다. 설계된 모델에 대한 학습을 위하여 5,000개의 훈련데이터를 만들었으며 훈련데이터의 형태는 UHF센서에서 입력되는 3차원의 원시데이터를 2차원 데이터로 전 처리하여 모델에 대한 입력데이터로 사용하였다. 실험결과, 학습을 통하여 설계된 모델에 대한 정확도는 0.9972의 정확도를 갖는 것을 알 수 있었으며 데이터를 2차원 이미지로 만들어 학습한 경우 보다 그레이 스케일 이미지 형태로 만들어 학습한 경우가 제안된 모델에 대해 정확도가 높음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 GPT, Stable Diffusion과 같은 생성형 인공지능을 이용한 교수·학습 자료 추천 성능 향상을 위해 프롬프트를 개선하는 프롬프트 엔지니어링에 대해 탐색하였다. 분석할 교수·학습 자료의 종류는 그림 자료이다. 프롬프트 구성에 따른 영향을 탐색하기 위해 명령만 담긴 Zero-Shot 프롬프트, 학습 대상 학년 정보가 담긴 프롬프트, 학습 목표가 담긴 프롬프트, 학습 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트를 설계하여 각각을 GPT-3.5모델에 입력하고 응답을 수집하였다. 수집한 응답을 Sentence Transformers로 임베딩 하고 t-SNE를 활용하여 차원 축소하여 시각화 한 다음 프롬프트와 응답 간의 관계를 탐색하였다. 그리고 각 응답을 k-means clustering algorithm을 활용하여 군집화 한 다음 가장 넓은 클러스터의 첫 번째 값을 대표로 선택하여 Stable Diffusion을 이용하여 이미지화 한 다음 교수·학습자료 평가 기준에 따라 초등학교 교사 30명에게 평가 받았다. 초등학교 교사 30인은 추천한 4종의 그림 자료 중 3종은 교육적 가치가 있다고 판단하였으며, 그 중 2종은 실제 수업에 사용할 수 있다고 하였다. 가장 가치 있는 그림 자료를 추천한 프롬프트는 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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