• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권2호
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• pp.532-540
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• 2014

It is necessary to measure the current of rotor for controlling the active and reactive power generated by the stator side of the doubly fed induction generator (DFIG) system. There are offset and scaling errors in the current measurement. The offset and scaling errors cause one and two times current ripples of slip frequency in the synchronous reference frame of vector control, respectively. This paper proposes a compensation method to reduce their ripples. The stator current is variable according to the wind force but the rotor current is almost constant. Therefore input of the rotor current is more useful for a compensation method. The proposed method adopts the synchronous d-axis current of the rotor as the input signal for compensation. The ripples of the measurement errors can be calculated by integrating the synchronous d-axis stator current. The calculated errors are added to the reference current of rotor as input of the current regulator, then the ripples are reduced. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.96-103
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• 2009

신 재생에너지원은 풍력, 태양 광, 연료전지가 대표적이다. 그러나 고속도로 또는 도로변에서 자동차의 바퀴와 도로 바닥과의 마찰로부터 발생하는 마찰 소음 역시 전기를 발생시킬 수 있는 재생에너지원으로 사료되어 다양한 재생에너지원의 개발 차원에서 연구하게 되었다. 자동차의 차종(중량), 속도, 이격거리 등에 따른 소음의 크기와 파형의 차에 따라 전기에너지의 발생량에 영향을 주었다. 고속도로에서 트럭이 시속 100[km], 측정거리 6[m]에서 최대전압 0.53[V], 최대출력 0.028[W]의 전기에너지를 얻었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.644-648
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• 2002

Though it was difficult of globally monitor latent heat flux aver the ocean for many years, the situation is rapidly changing by the use of satellite data. Since a bulk formula is used to estimate turbulent heat flux using satellite data, we need wind speed, sea surface temperature and specific humidity data. However, it is not easy to accurately estimate specific humidity using satellite data. Now several algorithms for estimating specific humidity have been proposed and applied to construct latent heat flux data sets. Latent heat flux data sets derived from satellite data such as J-OFURO, HOAPS and GSSTF are available at present. Since the algorithm and used satellite data are not the same between them. the characteristics of each data set may be different. Therefore, it is important to clarify the difference between each data set and investigate the cause of the difference in latent heat flux estimates. In this paper we summarize the present state of the art with regard to the turbulent heat flux estimation by using satellite data. Also we present the comparison results of latent heat flux fields including not only satellite-derived flux fields but also analysis fields.

• Smart Structures and Systems
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• 제23권1호
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• pp.61-69
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• 2019

Offshore structures are generally exposed to harsh environments such as strong tidal currents and wind loadings. Monitoring the structural soundness and integrity of offshore structures is crucial to prevent catastrophic collapses and to prolong their lifetime; however, it is intrinsically challenging because of the difficulties in accessing the critical structural members that are located under water for installing and repairing sensors and data acquisition systems. Virtual sensing technologies have the potential to alleviate such difficulties by estimating the unmeasured structural responses at the desired locations using other measured responses. Despite the usefulness of virtual sensing, its performance and applicability to the structural health monitoring of offshore structures have not been fully studied to date. This study investigates the use of virtual sensing of offshore structures. A Kalman filter based virtual sensing algorithm is developed to estimate responses at the location of interest. Further, this algorithm performs a multi-sensor data fusion to improve the estimation accuracy under non-stationary tidal loading. Numerical analysis and laboratory experiments are conducted to verify the performance of the virtual sensing strategy using a bottom-fixed offshore structural model. Numerical and experimental results show that the unmeasured responses can be reasonably recovered from the measured responses.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권3호
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• pp.273-286
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• 2022

In recent years, vision-based monitoring has received great attention. However, structural identification using vision-based displacement measurements is far less established. Especially, simultaneous identification of structural systems and unknown excitation using vision-based displacement measurements is still a challenging task since the unknown excitations do not appear directly in the observation equations. Moreover, measurement accuracy deteriorates over a wider field of view by vision-based monitoring, so, only a portion of the structure is measured instead of targeting a whole structure when using monocular vision. In this paper, the identification of structural system and excitations using vision-based displacement measurements is investigated. It is based on substructure identification approach to treat of problem of limited field of view of vision-based monitoring. For the identification of a target substructure, substructure interaction forces are treated as unknown inputs. A smoothing extended Kalman filter with unknown inputs without direct feedthrough is proposed for the simultaneous identification of substructure and unknown inputs using vision-based displacement measurements. The smoothing makes the identification robust to measurement noises. The proposed algorithm is first validated by the identification of a three-span continuous beam bridge under an impact load. Then, it is investigated by the more difficult identification of a frame and unknown wind excitation. Both examples validate the good performances of the proposed method.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1631-1645
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• 2021

세계 최초 능동형 라이더 센서 Atmospheric Laser Doppler Instrument (ALADIN)의 바람 자료와 한국형 수치예보모델에 바람 자료로 활용되고 있는 Geostationary Korea Multi Purpose Satellite 2A (GK2A)의 대기운동벡터의 자료를 비교함으로써 두 위성의 바람 자료의 특징을 분석하였다. 2019년 9월부터 20220년 8월 1년의 자료를 ALADIN의 미(Mie)채널과 GK2A 적외채널에 대하여 비교한 결과 수집된 자료는 177,681개이며 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)는 3.73 m/s, 상관계수는 0.98이다. 상세한 분석을 위해 위도와 고도를 고려하여 비교한 결과, 대부분의 위도에서 표준화된 평균 제곱근 오차(Normalized Root Mean Squared Error; NRMSE)가 0.2~0.3으로 두 바람 자료가 일치하지만 상층, 중층의 경우 저위도지역에서, 하층의 경우 남반구 특정 위도(30°S-15°S)에서 0.4 이상으로 큰 값을 가진다. 이러한 결과는 계절에 상관없이 수증기채널, 가시채널에서도 동일하게 나타나며 채널 별 특징과 계절별 특징은 두드러지게 나타나지 않는다. 두 바람 자료 간에 차이가 큰 위도 영역에 대하여 구름의 분포를 확인해본 결과, 대기운동벡터의 고도 할당 정확도를 낮출 수 있는 권운 이나 적운이 다른 위도에 비해 더 많이 분포하고 있다. 이러한 특성에 따라, 정확한 고도 할당이 어려워 대기운동벡터의 오차가 크게 나타나는 남반구와 저위도 영역에서 ALADIN 바람 자료는 기존 대기운동벡터의 바람 정보를 보완함으로써 수치예보모델에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 제시한다.

• Composites Research
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• 제33권4호
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• pp.228-233
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• 2020

본 논문은 유리섬유강화 복합재료(GFRC)를 사용하여 단일 랩 전단 시험을 진행하고, 단일 랩 전단 시험을 진행하면서 연필심을 이용한 종이센서(PLDPS)를 적용하였다. 복합재료의 접착은 비스페놀-A계 에폭시와 아민계 경화제를 혼합하여 접착제로 사용하였다. 접착물성의 차이를 주기 위해 각기 다른 조건에서 경화시켰고 물성이 달라진 것을 확인하였다. 연필심을 이용한 종이센서는 A4용지에 4B연필을 사용하여 제작하였다. 연필에 있는 흑연은 전기가 통하는 물질이므로 전기저항을 측정할 수 있다. 연필심을 이용한 종이센서에 단일 랩 전단 시편에 붙은 위치에 따라 전기저항의 변화를 관찰하였고, 붙이는 두 위치에 따라 전기저항의 변화가 다르게 나오는 것을 확인하였다. 또한, 랩 전단변형률에 따라서 전기 저항의 변화도 관찰하였다. 랩 전단변형률이 높으면 전기 저항 변화도 큰 것을 확인했다. 접착부분의 변형이 클수록 시편이 휘는 정도도 커져 전극 사이의 거리변화도 크게 만들기 때문이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권10호
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• pp.473-478
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• 2017

드론은 비행 목적을 달성하기 위해 고도 유지를 필요로 하는 경우가 많다. 일반적으로 드론의 고도 유지 기능은 현재 측정되는 고도 정보에 따라 드론을 상승시키거나 하강시키는 작업을 반복하는 것을 의미한다. 고도 유지 중에 모터 속도 차이로 인한 추력의 불균형이나 바람 등의 외적 요인으로 인해 드론의 고도가 계속 변한다. 그럼에도 불구하고 고도를 유지하기 위해서는 기본적으로 계속해서 변하는 드론의 고도를 정확하게 측정해야 한다. 드론의 고도 측정 방법은 일반적으로 가속도센서를 사용한다. 이 방법은 적분 오차 누적으로 인한 측정값이 발산하는 문제와 드론의 기체 진동조차 고도 변화로 인지하는 문제가 존재한다. 그래서 상용 드론이나 기존 연구에서는 가속도센서를 제외한 별도의 센서를 추가하여 고도 측정에 사용한다. 그러나 추가하는 센서 대부분은 측정거리에 제한이 있으며 여러 센서들을 같이 사용하는 경우 센서 값들의 연산 처리가 많아져 고도 측정 속도가 지연될 우려가 있다. 따라서 드론의 고도 유지, 고도 측정 성능에 영향을 주지 않으면서 정확한 고도를 측정할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하는 일반적인 고도 측정 방법을 개선한 측정 알고리즘을 제안하고 본 알고리즘을 적용한 결과로 고도 유지와 고도 측정의 정확성이 향상됨을 보인다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.28-36
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• 2022

매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권5호
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• pp.604-617
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• 2022

해수면온도는 해양-대기의 현상을 이해하고 기후변화를 예측하기 위해 사용되는 중요한 변수이다. 마이크로파 영역의 인공위성 원격탐사는 구름과 강수와 같은 기상현상 위성 관측 측기의 경로에 존재하더라도 해수면온도 획득을 가능하게 한다. 따라서 마이크로파 해수면온도의 높은 활용도를 고려하면 위성 해수면온도를 정확도를 지속적으로 검증하고 오차 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2021년 12월까지 약 8년 동안 Global Precipitation Measurement (GPM)/GPM Microwave Imager (GMI) 마이크로파 해수면온도의 정확도를 표층 뜰개 부이 수온 자료를 사용하여 검증하였다. GMI 해수면온도는 실측 해수면온도에 비해 0.09 K의 편차와 0.97 K의 평균 제곱근 오차를 보였고, 이는 기존 연구 결과에 비해 다소 높게 나타났다. 이외에도 GMI 해수면 온도의 오차 특성은 위도, 연안과의 거리, 해상풍 및 수증기량과 같은 환경적 요인과 관련성이 있다. 오차는 육지에서 300 km 이내의 거리에서 해안 지역에 가까운 지역과 고위도 지역에서 증가하는 경향이 있다. 또한 낮에는 약한 풍속(<6 m s^-1), 밤에는 강한 풍속(>10 m s^-1) 범위에서 상대적으로 높은 오차가 나타났다. 대기 수증기는 30 mm 미만의 매우 낮은 범위 또는 60 mm보다 큰 매우 높은 범위에서 높은 해수면온도 차이에 기여했다. 이러한 오차들은 저수온에서 GMI 자료의 정확도가 떨어지는 기존 연구와 일치하며, 연안으로부터의 거리, 풍속, 수증기량에 의한 오차의 경우 육지와 해양의 방사율 차이 및 바람에 의한 해수면 거칠기 변화, 수증기의 마이크로파 대기 흡수에서 기인하는 것으로 추정된다. 이는 한반도 주변해에서 마이크로파 위성 계산 SST를 보다 광범위하게 활용하기 위해서는 GMI 해수면온도 오차의 특성에 대한 이해가 필요함을 시사한다.