nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 논문에서는 홀로그램 데이터를 효과적으로 압축하기 위한 디지털 홀로그래픽 데이터 코덱 기술 분석 및 개발을 소개한다. 먼저, JPEG Pleno에서 제공하는 홀로그램 표준 데이터세트의 생성방법과 데이터의 특성을 소개한다. 이산 웨이블릿 변환과 이산 코사인 변환을 이용하여 홀로그램 생성방법에 따른 에너지 집중도를 분석한다. 균일 양자화와 비균일 양자화를 적용시켜 홀로그램 생성방법에 따른 양자화 효율을 분석한다. 변환과 양자화 실험을 통해 홀로그램 생성방법에 맞는 변환기법 양자화방법을 제시한다. 마지막으로, 표준 압축 코덱인 JPEG, JPEG2000, AVC/H.264, HEVC/H.265를 이용해 홀로그램을 압축하고 그 결과를 분석한다.

This paper introduces the analysis and development of digital holographic data codec technology to effectively compress hologram data. First, the generation method and data characteristics of the hologram standard data set provided by JPEG Pleno are introduced. We analyze energy compaction according to hologram generation method using discrete wavelet transform and discrete cosine transform. The quantization efficiency according to the hologram generation method is analyzed by applying uniform quantization and non-uniform quantization. We propose a transformation method quantization method suitable for hologram generation method through transform and quantization experiments. Finally, holograms are compressed using standard compression codecs such as JPEG, JPEG2000, AVC/H.264 and HEVC/H.265 and the results are analyzed.

(게재일: 2019.01.30)
본 연구는 목적 지향 대화 시스템 내에서 단일 한국어 텍스트 형식의 질문으로부터 질의자의 의도를 파악하는 것을 목적으로 한다. 목적 지향 대화 시스템은 텍스트 또는 음성을 통한 사용자의 특수한 요구를 만족시켜주는 대화 시스템을 의미한다. 의도 분석 과정은 답변 생성에 앞서 사용자의 질의 의도를 파악하는 단계로, 목적 지향 대화 시스템 전체의 성능에 큰 영향을 준다. 생활화학제품이라는 특정 분야에 제안 모델을 사용하였고, 해당 분야와 관련된 한국어 텍스트 데이터를 이용하였다. 특정 분야에 독립적이며 범용적인 의도를 의미하는 화행과, 특정 분야에 종속적인 의도를 의미하는 개념열로 나누어 분석한다. 화행과 개념열을 분석하기 위하여 단어 임베딩 모델, 합성곱 신경망을 이용한 분류 방법을 제안한다. 단어 임베딩 모델을 통하여 단어의 의미정보를 추상화하고, 추상화된 단어의 의미정보를 기반으로 합성곱 신경망을 통하여 개념열 및 화행 분류를 수행한다.

The purpose of this study is to understand the intention of the inquirer from the single text type question in Goal-oriented dialogue. Goal-Oriented Dialogue system means a dialogue system that satisfies the user's specific needs via text or voice. The intention analysis process is a step of analysing the user's intention of inquiry prior to the answer generation, and has a great influence on the performance of the entire Goal-Oriented Dialogue system. The proposed model was used for a daily chemical products domain and Korean text data related to the domain was used. The analysis is divided into a speech-act which means independent on a specific field concept-sequence and which means depend on a specific field. We propose a classification method using the word embedding model and the CNN as a method for analyzing speech-act and concept-sequence. The semantic information of the word is abstracted through the word embedding model, and concept-sequence and speech-act classification are performed through the CNN based on the semantic information of the abstract word.

(게재일: 2019.01.30)
순항 유도탄은 비행기처럼 날개와 제트엔진을 사용하여 상당 거리를 순항한 후 최종 목표에 도달하는 유도탄이다. 적의 레이더에 쉽게 포착되지 않을뿐더러 아음속 장거리 순항이 가능해야 하므로, RCS 저감과 향상된 공력성능을 고려한 통합 설계가 필수적이다. 본 연구에서는 Taurus 유도탄과 유사한 순항 유도탄 모델을 설계한 후, Physical Optics (PO; 물리적 광학) 기법과 Navier-Stokes CFD 코드를 사용하여 비행체의 RCS와 공력특성을 분석하였다. 이를 바탕으로 공력성능 향상과 RCS 저감 기술이 적용된 순항 유도탄의 최적 형상을 도출하였다.

A cruise missile uses wings and a jet engine like an airplane to reach the target after cruising a considerable distance. An integrated design of a cruise missile based on radar cross section (RCS) reduction and enhanced aerodynamic performance is indispensable, since it must be able to fly long-distance at subsonic speed without being detected by enemy radar. In this study, we designed a Taurus-type cruise missile and analyzed its RCS and aerodynamic characteristics using the physical optics (PO) technique and the Navier-Stokes CFD code. As a result, we obtained the optimal shape of cruise missile with improved aerodynamic performance and reduced RCS.

(게재일: 2019.07.01)
MDO(Multi-disciplinary Optimization)를 위한 서로 다른 모델 간의 결합은 계산 프레임 워크의 복잡성을 크게 증가시키는 동시에 CPU 시간과 메모리 사용을 증가시킨다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 POD(Proper Orthogonal Decomposition)와 RBF(Radial Basis Function)를 사용하여 복합 샌드위치 구조가 항공기 날개 스킨 재료로 사용될 때 복합재와 샌드위치 코어의 두께를 결정하는 최적화 문제의 해를 구했다. POD와 RBF를 사용하여 날개 형상과 하중 데이터에 대한 대리 모델을 만들었으며 대리 모델에 의해 얻어진 목적 함수 및 제약 함수 값을 사용하여 최적해를 구하였다.

The coupling between different models for MDO (Multi-disciplinary Optimization) greatly increases the complexity of the computational framework, while at the same time increasing CPU time and memory usage. To overcome these difficulties, POD (Proper Orthogonal Decomposition) and RBF (Radial Basis Function) are used to solve the optimization problem of determining the thickness of composites and sandwich cores when composite sandwich structures are used as aircraft wing skin materials. POD and RBF are used to construct surrogate models for the wing shape and the load data. Optimization is performed using the objective function and constraint function values which are obtained from the surrogate models.

(게재일: 2019.07.01)
계통 연계 형 양방향 PCS 기술은 분산 형 신재생 에너지 스마트 그리드를 구현하기 위한 기술이며, 방대한 스마트 그리드 시스템 중 태양광 모듈로부터 수집된 전력 및 상용 계통전원을 이용하여 상시 전력을 충전하였다가 필요시 저장된 전력을 저압 계통 측으로 방출할 수 있도록 하는 하이브리드형 에너지 저장 장치이다. 이를 위해 MPPT 기능이 포함된 PV입력 전력변환기와 배터리 충·방전을 위한 양방향 전력변환기 및 DC Link 전압을 3상 380V AC 계통으로 출력하고 필요할 경우 계통전력을 AC/DC변환하여 양방향 DC/DC컨버터를 통해 배터리로 충전기능을 수행하는 인버터로 구성된 3개의 전력변환기 구조를 갖는 PCS를 설계 및 개발하였다. 현재 이 시스템을 정전 및 화재사고에 취약한 제주의 사이트에 적용하여 실증 및 운영하고 있다.

Grid-connected bidirectional PCS(Power Conditioning System) technology is a technology for implementing distributed renewable energy smart grid. And it is always charged by using power collected from solar modules and commercial grid power among vast smart grid systems, and stored when needed.It is a hybrid energy storage device that allows power to be released into the low voltage system. To this end, a PV input power converter with MPPT function, a bidirectional power converter for battery charging and discharging, and a DC Link input are output to a 3 phase 380V AC system, and if nessary, the bidirectional DC/DC converter We designed and developed a PCS with three power converter structures composed of inverters that perform battery charging. Currently, this system is applied to the site of Jeju, which is vulnerable to power outages and fire accidents.

(게재일: 2019.12.31)
이 논문에서는 사람 재식별 모델인 PersonNet의 성능을 개선하는 방법을 제안하고 실험한다. 특징점 추출을 위해 인셉션 레이어를 접목하여, 기존 32개의 특징점을 154개로 증가시켜 강화하였다. 또한, PersonNet에서 사용하는 CND 방식을 수정하여 비대칭성을 완화하였고, 보행자 이미지의 특징점을 3부분으로 나누어 가중치를 적용한 방법을 적용하여 특징을 더 뚜렷하게 파악하도록 하였다. 성능 평가를 위해 CUHK01, CUHK03 그리고 Market-1501 3가지의 데이터베이스를 사용하였고 실험 결과 27~31% 성능이 개선되었다.

This paper propose and experiment advanced PersonNet, a human identification model, with advanced performance. We apply the inception layer to extract feature points, and increase the existing 32 feature points to 154. Also, we modify the CND method used by PersonNet to mitigate asymmetry, and apply weights to the feature map of pedestrian images in three parts, thereby making the features more distinct. Three databases were used for performance evaluation : CUHK01, CUHK03 and Market-1501. The experiment results showed 27-31% improvement in performance.

(게재일: 2019.12.31)
비구면 거울은 구형 거울보다 무게가 가볍고 성능이 우수하지만, 그 형상을 가공하고 가공 정밀도를 측정하는 것이 어렵다. 특히 위성에 사용되는 대형 조리개 비구면 미러는 높은 정밀도가 필요하고 처리하는 데 시간이 오래 걸린다. 기존의 연마 공정에는 갠트리 구조를 갖는 컴퓨터 수치 제어 공작기계가 사용되고 있으나, 자유도가 부족하여 복잡한 형상을 처리하기 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 다관절 산업용 로봇을 사용하는 연마 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 공구 경로 생성 프로그램, 실시간 로봇 모니터링 및 제어 프로그램으로 구성되며, 시뮬레이션 소프트웨어와 실제 로봇 작동을 통해 개발된 시스템의 성능을 검증하였다.

Aspherical mirrors have lighter weight and better performance than spherical mirrors, but it is difficult to process their shape and measure the processing precision. Especially, large aperture aspherical mirrors mounted on satellites need high processing precision and long processing time. The computerized numerically controlled machine of gantry type has been used in polishing process, but it has difficulties in processing the complex shapes due to the lack of degrees of freedom. In order to overcome this problem we developed a polishing system using an articulated industrial robot. The system consists of tool path generating program, real-time robot monitoring, and control program. We show the performance of the developed system through the computer simulation and actual robot operation.

(게재일: 2019.12.31)
이 논문에서는 전이 금속 산화물(TMO)층으로 구성된 다층 박막을 사용하는 BIPV(Building Integrated Photovoltaic) 시스템용 전면 컬러 유리를 제안하였다. 몰리브덴 산화물(MoO ) 및 텅스텐 산화물(WO )은 굴절률 차이가 큰 계면을 형성하여 적절한 간섭효과를 얻을 수 있다. 단일 Thermal Evaporator 증착 방법을 통해 다층 박막을 제작함으로써 간단하고 빠르며 저렴한 제조 방법을 제안하였다. MoO (60nm)/WO (100nm) 다층 박막으로 90% 이상의 광 투과율을 갖는 자홍색 유리를 시연하였으며, 이 기술은 상용화된 BIPV 시스템에 유용할 것으로 기대된다.

This paper proposed colored front panel glass for Building Integrated Photovoltaic (BIPV) systems using multi-layered thin films composed of transition metal oxide (TMO) layers. Molybdenum oxide (MoO ) and tungsten oxide (WO ) provided complementary and suitable materials in making effective interference of reflected light from interfaces with significant difference in refractive indices. A simple, fast, and cheap fabrication method was achieved by depositing the multi-layer films in a single thermal evaporator. Magenta colored glass with optical transmittance of more than 90% was achieved with MoO (60nm)/WO (100nm) multi-layered film. This technology could play in a critical role in commercial BIPV system applications.

(게재일: 2019.12.31)
FMI를 기반으로 하는 co-simulation의 마스터 알고리즘(MA)에서 시뮬레이션 결과의 정확도를 높이는 방법으로 zero crossing 포인트를 찾기 위한 Bisectional algorithm을 사용할 수 있다. 그러나 이 알고리즘은 많은 Rollback을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 제안하는 MA는 Bisection algorithm을 통해 zero crossing 포인트를 검출하면서도 반복되는 구간 그래프를 분석하여 그 값을 Markov chain을 적용하여 다음 구간을 예측하여 이를 step size에 적용한다. 시뮬레이션에서 실제 Rollback이 발생했을 때 그래프 형태별로 변화되는 step size를 배열로 저장하고, 이룰 다음 예측 구간에 적용함으로서 Rollback을 최소화하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 최대 20% 이상의 시뮬레이션 시간이 감소되는 것을 확인하였다.

In Functional Mockup Interface(FMI)-based co-simulation, a bisectional algorithm can be used to find the zerocrossing point as a way to improve the accuracy of the simulation results. In this paper, the proposed master algorithm(MA) analyzes the repeated interval graph and predicts the next interval by applying the Markov Chain to the step size. In the simulation, we propose an algorithm to minimize the rollback by storing the step size that changes according to the graph type as an array and applying it to the next prediction interval when the rollback occurs in the simulation. Simulation results show that the proposed algorithm reduces the simulation time by more than 20% compared to the existing algorithm.

(게재일: 2019.12.31)
본 논문은 CNN (Convolutional Neural Network)와 2D Lidar 센서에서 획득한 위치 데이터를 이용하여 이미지를 분류하는 방법을 제시한다. Lidar 센서는 데이터 정확도, 형상 왜곡 및 광 변화에 대한 강인성 측면에서의 이점으로 인해 무인 장치에 널리 사용되어 왔다. CNN 알고리즘은 하나 이상의 컨볼루션 및 풀링 레이어로 구성되며 이미지 분류에 만족스러운 성능을 보여 왔다. 본 논문에서는 학습 방법에 따라 다른 유형의 CNN 아키텍처들인 Gradient Descent (GD) 및 Levenberg-arquardt (LM)를 구현하였다. LM 방법에는 학습 파라메터를 업데이트하는 요소 중 하나인 Hessian 행렬 근사 빈도에 따라 두 가지 유형이 있다. LM 알고리즘의 시뮬레이션 결과는 GD 알고리즘보다 이미지 데이터의 분류 성능이 우수하였다. 또한 Hessian 행렬 근사가 더 빈번한 LM 알고리즘은 다른 유형의 LM 알고리즘보다 작은 오류를 보여주었다.

This paper presents an approach for classifying image made by acquired position data from a 2D Lidar sensor with a convolutional neural network (CNN). Lidar sensor has been widely used for unmanned devices owing to advantages in term of data accuracy, robustness against geometry distortion and light variations. A CNN algorithm consists of one or more convolutional and pooling layers and has shown a satisfactory performance for image classification. In this paper, different types of CNN architectures based on training methods, Gradient Descent(GD) and Levenberg-arquardt(LM), are implemented. The LM method has two types based on the frequency of approximating Hessian matrix, one of the factors to update training parameters. Simulation results of the LM algorithms show better classification performance of the image data than that of the GD algorithm. In addition, the LM algorithm with more frequent Hessian matrix approximation shows a smaller error than the other type of LM algorithm.

(게재일: 2019.12.31)
본 연구에서는 인체의 생체임피던스는 임상 및 생물학적 조직의 병적 및 생리적 상태를 모니터링 하여 많은 정보를 획득 가능하다. 생체임피던측정용 4 전극법시스템은 2개의 전극은 생체의 전위차를 측정하였고, 다른 두 전극은 전류를 흘러주는 전극으로 사용하였다. 새롭게 개발된 건식 Gold 전극은 1 Hz에서 50 kHz 까지 임피던스를 측정하였으며, 재현성 있는 결과를 얻었다. 건식전극의 임피던스 측정값을 검증하기 위해서 생체전극피부등가회로를 이용하여 피팅을 실시하였고 모델링을 통해서 실효성을 증명하였다. 고정 전극형태는 측정 시 부착되는 전극의 위치가 일정하므로 안정적인 측정값을 얻을 수 있어서 오류를 최소화할 수 있다.

In this study, the bio-impedance of the human body is able to obtain a lot of information by monitoring the pathological and physiological conditions of clinical and biological tissues. The four electrode method system for biometrics measured the potential difference between two electrodes and the other two electrodes were used as electrodes for current flow. The newly developed dry gold electrode measured impedance from 1 Hz to 50 kHz and produced reproducible results. To verify the impedance measurement of the dry electrode, the pitting was performed using an equivalent circuit model of the bioelectrode skin, and the effectiveness was demonstrated through modeling. Fixed electrode types have a constant position of the electrodes attached during the measurement, so that a stable measurement can be obtained, thereby minimizing the error.

(게재일: 2019.12.31)
구리 표면을 대기 중의 산화로부터 보호하기 위해서 아르곤(Ar)과 질소( ) 가스를 이용하는 two-step플라즈마 공정으로 산화 방지층인 구리 질화물 패시베이션 형성을 연구하였다. Ar 플라즈마는 구리 표면에 존재하는 이물질을 제거하는 동시에 표면을 활성화시켜 다음 단계에서 진행되는 플라즈마 공정 시 질소 원자와 구리의 반응을 촉진시키는 역할을 수행한다. 본 연구에서는 two-step 플라즈마 공정 중 Ar 플라즈마 공정 조건이 구리 질화물 패시베이션 형성에 미치는 영향을 실험계획법의 완전요인설계를 통하여 분석하였다. XPS 분석에 의하면 Ar 플라즈마 공정 시 낮은 RF 파워와 압력을 사용할 경우 구리 산화물 피크(peak) 면적은 감소하고, 반대로 구리 질화물(Cu4N, Cu3N) 피크 면적은 증가하였다. Ar 플라즈마 공정 시 구리 질화물 형성의 주 효과는 RF 파워로 나타났으며 플라즈마 공정 변수간 교호작용은 거의 없었다.

To protect the Cu surface from oxidation in air, a two-step plasma process using Ar and gases was studied to form a copper nitride passivation as an anti-oxidant layer. The Ar plasma removes contaminants on the Cu surface and it activates the surface to facilitate the reaction of copper and nitrogen atoms in the next plasma process. This study investigated the effect of Ar plasma on the formation of copper nitride passivation on Cu surface during the two-step plasma process through the full factorial design of experiment (DOE) method. According to XPS analysis, when using low RF power and pressure in the Ar plasma process, the peak area of copper oxides decreased while the peak area of copper nitrides increased. The main effect of copper nitride formation in Ar plasma process was RF power, and there was little interaction between plasma process parameters.

(게재일: 2019.09.30)
화염 및 연기 감지 알고리즘 연구는 다양한 모양, 빠른 확산 및 색상으로 인해 컴퓨터 비전에서 어려운 과제이다. 일반적인 센서 기반 화재 감지 시스템의 성능은 환경 요인(실내 및 화재발생 위치)에 따라 크게 제한된다. 이러한 문제를 해결하기위해 딥러닝 방법을 적용하였으며, 이것은 물체의 형상을 특징으로 추출하므로 비슷한 형상이 프레임내에 존재하면 오탐으로 검출 될 수 있다. 본 연구는 화재 오탐 검출 개선을 위해 딥런닝 사용 전과 후에 프레임 유사성을 이용하여 오탐을 줄이는 새로운 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안된 방법을 적용하여 화재 검출 성능은 유지를 하면서 오탐 부분이 최소 30% 까지 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 제안된 방법의 오탐 검출 성능이 뛰어나다는 것을 확인하였다.

Fire flame and smoke detection algorithm studies are challenging task in computer vision due to the variety of shapes, rapid spread and colors. The performance of a typical sensor based fire detection system is largely limited by environmental factors (indoor and fire locations). To solve this problem, a deep learning method is applied. Because it extracts the feature of the object using several methods, so that if a similar shape exists in the frame, it can be detected as false postive. This study proposes a new algorithm to reduce false positives by using frame similarity before using deep learning to decrease the false detection rate. Experimental results show that the fire detection performance is maintained and the false positives are reduced by applying the proposed method. It is confirmed that the proposed method has excellent false detection performance.

(게재일: 2019.03.31)
최근에 소개된 비휘발성 메모리(Non-Volatile Memory)를 저장장치로 사용하는 경우에도 데이터를 접근하기 위해서는 페이지 테이블이 구축되어야 한다. 이 점에 착안하여 본 논문에서는 페이지 테이블 자체를 비휘발성 메모리에 유지하는 영속적 페이지 테이블 (Persistent Page Table) 기법을 설계한다. 실제 페이지 테이블의 구조는 프로세서마다 다르다. 또한 비휘발성 메모리의 물리주소와 가상주소는 종종 저장장치가 시스템에 연결되기 전까지 알 수 없기 때문에 연결 시점까지는 실제로 동작하는 페이지 테이블을 만들 수 없다. 따라서 영속적 페이지 테이블은 주소와 시스템으로부터 독립적인 구조를 가져야 하며, 저장장치가 동작하는 시점에 영속적 페이지 테이블을 기반으로 시스템 종속적인 페이지 테이블이 생성되어야 한다. 또한 영속적 페이지 테이블 엔트리는 원자적으로 변경되어야 하며, 본 논문에서는 이러한 영속적 페이지 테이블의 설계에 대해 설명한다. 다음으로 파일시스템이 영속적 페이지 테이블이 제공하는 교환 연산을 활용하여 저널링 오버헤드를 감소시킬 수 있음을 보인다. 교환 연산을 활용하도록 Linux Ext4 파일시스템을 변경하였으며, Filebench 워크로드를 이용한 성능 측정 결과를 보면 영속적 페이지 테이블과 교환 연산은 파일시스템의 성능을 최대 60% 향상시킨다.

Even though Non-Volatile Memory (NVM) is used for data storage, a page table should be built to access data in it. And this observation leads us to the Persistent Page Table (PPT) scheme that keeps the page table in NVM persistently. By the way, processors have different page table structures and really operational page table cannot be built without virtual and physical addresses of NVM. However, those addresses are determined dynamically when NVM storage is attached to the system. Thus, the PPT should have system-independent and also address-independent structure and really working system-dependent page table should be built from the PPT. Moreover, entries of PPT should be updated atomically and, in this paper, we describe the design of PPT that meets those requirements. And we investigate how file systems can decrease the journaling overhead with the swap operation, which is a new operation created by the PPT. We modified the Ext4 file system in Linux and experiments conducted with Filebench workloads show that the swap operation enhances file system performance up to 60%.

(게재일: 2019.03.31)
본 논문에서는 스위칭 소자를 줄이기 위한 새로운 Z-소스 인버터의 구조와 PWM 펄스 제어 방법에 대하여 제안하였다. 개선된 Z-소스 인버터는 Z-네트워크가 DC전압과 인버터 사이가 아닌 인버터 뒷단과 접지 사이에 연결되며, 이러한 개선된 Z-소스 인버터는 커패시터 돌입 전류 제한 기능과 커패시터 전압 스트레스가 작은 장점을 가지고 있다. 개선된 Z-소스 인버터에서 스위치를 6개에서 4개로 줄이는 새로운 형태의 스위치 저감형 Z-소스 인버터의 Topology를 제안하고, 제안된 Topology에 적합한 PWM 제어 방법을 개발하였다. 제안된 방법은 PSIM 시뮬레이션을 통해 특성과 성능을 확인하였다.

In this paper, we propose a new Z-source inverter structure to reduce switching elements and PWM pulse control method. Z-network is connected between the inverter backplane and ground, rather than between the DC voltage and the inverter in an improved Z-source inverter. And the improved Z-source inverter has the advantages of limiting the capacitor inrush current and reducing the capacitor voltage stress. We have proposed a topology of a new type of switch-reduced improved Z-source inverter that reduces the number of switches from six to four in an improved Z-source inverter and developed a PWM control method suitable for the proposed topology. The characteristics and the performance of the proposed method were verified by using PSIM simulation.

(게재일: 2019.03.31)
본 논문은 라이다 센싱 정보와 RGB-D 카메라 영상 정보를 융합하여 이용하는 교육용 실내 자율주행 로봇 시스템을 구현한다. 이 시스템은 라이다 센싱 정보를 획득하기 위해 기존의 소 채널 라이다 센싱 방식을 이용한다. 또한 소 채널 라이다 센싱 방식의 약점을 보완하기 위해, RGB-D 카메라 깊이 영상과 딥러닝 기반 객체인식 알고리즘을 이용하는 3차원 구조물 인식 방법을 제안하고 이 시스템에 적용한다.

We implement an educational indoor autonomous mobile robot system that integrates LiDAR sensing information with RGB-D camera image information and exploits the integrated information. This system uses the existing sensing method employing a LiDAR with a small number of scan channels to acquire LiDAR sensing information. To remedy the weakness of the existing LiDAR sensing method, we propose the 3D structure recognition technique using depth images from a RGB-D camera and the deep learning based object recognition algorithm and apply the proposed technique to the system.

(게재일: 2019.03.31)
본 논문에서는 UPQC 시스템과 SVC를 결합한 새로운 형태의 보상장치를 제안하고자 한다. 기존의 UPQC는 직렬형 인버터, 병렬형 인버터, DC 링크로 구성되어 있어있으며 우수한 전력품질 보상 성능을 보이지만 높은 인버터 정격을 요구한다. 제안된 방식은 직렬형 인버터, 병렬형 인버터와 DC 링크 그리고 병렬형 인버터의 출력단에 결합된 SVC로 구성되어 있으며, 기존 UPQC에 비해 넓은 무효전력 보상 범위와 낮은 DC 링크 전압의 장점을 가지고 있다. 또한, SVC가 결합된 새로운 UPQC의 구성은 Matlab 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였다.

This paper propose a new form of UPQC (Unified Power Quality Compensator) to compensate the current and voltage quality problems of nonlinear loads. The conventional UPQC system consists of a series inverter, a parallel inverter, and a common DC link. A new type of UPQC proposed is a parallel compensator with SVC (Static Var Compensator) added to compensate for the wide compensation range and low DC link voltage. The parallel inverter compensates the reactive power generated by the nonlinear load, and the series inverter compensates the sag and swell generated at the power supply side.

(게재일: 2019.03.31)
미래에 스마트 그리드 도입을 위해 전력수요예측은 중요한 연구 분야 중 하나이다. 하지만 전력데이터는 많은 외부적 요소들에 영향을 받기 때문에 예측하기 어렵다. 기존의 전력수요예측 방법들은 가공되지 않은 전력데이터를 그대로 이용하기 때문에 정확도 높은 예측을 하는데 한계가 있어왔다. 본 논문에서는 가공되지 않은 전력데이터를 이용하는 전력수요예측의 문제를 해결하기 위해 확률기반 학습알고리즘을 제안한다. 확률 모델은 전력데이터의 확률적 특성을 분석하기에 적합하다. 제안한 모델의 중기 전력수요예측 성능을 비교하기 위해 신경망 네트워크 중 하나인 순환신경망과 성능 비교를 해보았다. 매사추세츠 대학에서 제공한 전력데이터를 이용하여 성능 비교를 한 결과 본 논문에서 제안한 확률기반 학습알고리즘이 중기 수요예측에 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

Electric power demand forecasting is one of the important research areas for future smart grid introduction. However, It is difficult to predict because it is affected by many external factors. Traditional methods of forecasting power demand have been limited in making accurate prediction because they use raw power data. In this paper, a probability-based CRBM is proposed to solve the problem of electric power demand prediction using raw power data. The stochastic model is suitable to capture the probabilistic characteristics of electric power data. In order to compare the mid-term power demand forecasting performance of the proposed model, we compared the performance with Recurrent Neural Network(RNN). Performance comparison using electric power data provided by the University of Massachusetts showed that the proposed algorithm results in better performance in mid-term energy demand forecasting.

(게재일: 2019.03.31)
현재 계속해서 늘어나는 에너지 수요량에 대해 세계적으로 화석연료를 대체할 차세대 에너지의 연구개발이 활발하게 이루어지고 있다. 그 중, 무한정, 무공해의 태양에너지를 사용하는 태양광 발전 시스템의 비중이 커지고 있지만, 일사량에 따른 발전량 편차가 심해 안정된 전력공급이 어렵고 전력 생산량 자체가 지역별 일사량에 의존하는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 실제의 지역별 일사량, 강수량, 온도, 습도 등의 기상데이터를 수집하여 로직 기반의 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용한 태양광 발전 출력 예측 시스템을 제안하였다.

In response to the increasing demand for energy, research and development of next-generation energy is actively carried out around the world to replace fossil fuels. Among them, the specific gravity of solar power generation systems using infinity and pollution-free solar energy is increasing. However, solar power generation is so different from solar energy that it is difficult to provide stable power and the power production itself depends on the solar energy by region. To solve these problems in this paper, we have collected meteorological data such as actual regional solar irradiance, precipitation, temperature and humidity, and proposed a solar power output prediction system using logic-based fuzzy Neural Network.

(게재일: 2019.03.31)
현재 국내 소규모 섬들은 주로 디젤발전기를 이용하여 전력을 공급하고 있다. 그러나 디젤발전기는 부하변동에 대한 속응성이 느리기 때문에 계통을 불안정하게 할 수 있고, 화석연료 사용에 의한 탄소가스 배출로 환경문제를 야기한다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 본 논문에서는 주전원을 디젤발전기를 통하여 전력을 공급받고 있는 추자도에 태양광발전, 풍력발전, 에너지저장장치를 도입하여 최적의 마이크로그리드를 구축하는 방안을 제안한다. 이때 각 분산형 전원의 경제적 최적용량은 HOMER(Hybrid Optimization Model for Multiple Energy Resources) 프로그램을 이용하여 산정하였고, 이를 계통의 안정성을 분석할 수 있는 PSCAD/EMTDC(Power Systems Computer Aided Design/ Electromagnetic Transients including DC) 프로그램을 활용하여 제안한 마이크로그리드의 타당성을 입증한다.

At present, domestic small islands mainly supply electric power using diesel generators. However, diesel generators can cause instability of the power system due to slow response on power load fluctuation, and cause environmental problems due to the emission of carbon gas by using fossil fuels. In order to overcome this problem, this paper proposes a method to establish an optimal microgrid by introducing solar power, wind power, and energy storage device to Chujado Island, which is supplied with electric power through a diesel generator. The economical optimum capacity of each distributed power source is calculated by using HOMER (Hybrid Optimization Model for Multiple Energy Resources) program and the proposed microgrid is validated by using PSCAD/EMTDC (Power Systems Computer Aided Design/ Electromagnetic Transients including DC) program which can analyze system stability.

(게재일: 2019.03.31)