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정대원(Dae-Won Chung),고재하(Jae-Ha Ko),윤근영(Keun-Young Yoon) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.5
최근 인공지능 딥러닝(AI Deep Learning, DL) 기법은 공학 분야의 모델예측과 진단방법으로, 그 정확성이 검증되고 인증되면서 다양한 분야에서 그 우수한 성능을 발휘하고 널리 활용되고 있다. 본 논문에서는 이런 점에 착안하여 전력수요의 최적 관리를 위해 단기전력 수요예측 모델에 적용하는 방안을 제안한다. 단기간 전력수요 예측은 전력수요관리 측면에서 중요하나 그 정확성이 낮아서, 보다 우수한 성능 기법이 요구되었던 점에 비추어 적용성이 매우 높고, 기존의 방식에 비해 보다 우수한 성능과 정확한 전력수요관리가 가능하다. 특히 특정지역의 수용가의 사용된 전력량의 데이터를 바탕으로 전력수요 예측을 적용하였다. 또한 전력수요의 평균절대백분비오차(MAPE)를 비교하여, 전력수요 예측 결과의 정확성과 타당성을 검증하였다. 이를 통해 전력수요 변동에 따른 단주기 전력수요 예측 모델의 구현성 및 향후 활용 가능성을 확인하였다.
제조원가 절감을 위한 알루미늄 코일의 단상 AC 모터설계 및 성능평가
정대원(Chung Dae-Won),김동환(Kim Dong-Hwan),허봉현(Hur Bong-Hyon) 대한전기학회 2006 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.7
최근에 모터제조 산업계에서는 국제시장에서 동 가격(Copper Cost)이 급격히 상승함에 따라 자연히 알루미늄 코일의 사용에 대하여 더 많은 관심을 갖게 하고 있다. 이는 알루미늄 도체 코일이 동선 코일에 비해 연성이 낮아 모태 권선작업 중에 자주 끊어져 제조상에 어려움은 있기는 하지만 모터 제조원가를 절감하려는 산업계의 피나는 노력에 비추어 볼 때 많은 관심을 불러일으키기기에 충분하다. 본 문문은 산학협력 프로그램의 일환으로 모터 설계 컴퓨터 도구를 이용하여 기존 동선 코일을 사용한 모터와 새로운 알루미늄 코일을 사용한 모터의 성능을 비교하여 교류 전동기에서 알루미늄 코일의 적용 가능성에 대하여 고찰한다.