화력발전소 S/Y(switchyard)의 362 kV GIS에 대한 부분방전 정밀측정을 수행하였다. 2005년 부터 화력발전소 S/Y GIS의 고장예방을 위해 설치 운전승인 UHF 부분방전 상시감시시스템에서 상당히 큰 부분 방전신호가 지속적으로 감지되었다. 상시감시시스템에서 방전신호의 원인을 부유전극으로 추정하였으며, 이에 해당 사업소에서 감지된 방전신호의 노이즈 여부 및 방전 발생위치 추정을 위한 기술지원을 요청하였다. 이에 따라 전력연구원은 방전신호를 정밀 측정한 후 PRPD(phase resolved partial discharge) 분석을 통해 부유전극이 GIS 내부에 존재함을 확인하였으며, TOA(time of arrival)법에 의해 제 1 발전기 step-up 변압기부터 인근 가스절연모선 사이에 결함이 존재하는 것으로 추정하였다. 전력연구원의 측정결과를 바탕으로 발전소측에서 해당 개소를 분해 점검한 결과 가스절연모선의 중앙도체를 지지하는 supporting insulator 금구류의 접촉불량에 의한 부유전극 결함을 발견하고 보수하였다. 보수후 상시감시시스템에서 방전신호가 검출되지 않음에 따라 방전원인이 제거되었음을 확인하였다.
요즘 자동차 제작비용 중 차량용 전자장치에 사용되는 비용이 30% 이상을 차지하고 있다. 따라서 차량용 전자장치에 사용되는 비용 절약의 필요성이 증가하고 있다. 그런데, 완성차 업체들은 차량용 전장부품을 제작하는 일을 대부분 외주 업체에 맡기기 때문에 전장부품의 테스트 및 디버깅의 복잡도가 증가하고 있다. 이로 인해, 차량용 전장부품의 테스트 시에 발생하는 결함의 위치를 찾아내는데 많은 비용과 시간을 소비하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 차량용 전장부품을 대상으로 통합 테스팅을 수행하는 검사자가 메모리상의 결함후보를 축소할 수 있는 기법을 제안한다. 본 기법에서는 메모리 맵을 이용하여 메모리를 분할하고, 분할된 메모리 영역에 메모리 갱신 정보를 적용해 각 분할 영역의 결함 의심도를 계산한다. 이렇게 계산된 결함 의심도를 기준으로 분할 영역들의 결함 의심순위를 결정할 수 있다. 제안하는 기법을 이용해 결함 후보 영역을 전체 메모리 크기의 1/6 정도로 축소했다.
가스절연개폐장치에서 발생하는 고장을 조기에 예방하기 위해서는 방전신호를 분석하여 방전을 일으키는 결함을 유추하는 것이 핵심 기술이다. 본 논문에서는 UHF 대역에서 알고 있는 결함에 의한 방전신호를 측정하여 다양한 가시화 방법으로 방전유형을 분류, 정리함으로써 미지의 방전신호로부터 방전원인을 추정할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 신경회로망을 이용하여 원자력 발전소 증기발생기 세관의 결함 깊이와 폭을 예측하는 연구를 수행한다. 결함 크기 추정을 위하여 우선, I-In 형태, I-Out 형태, V-In 형태, V-Out 형태의 4가지 결함형상에 대한 와전류탐상시험(ECT) 신호를 생성한다. 특히, 유한요소법에 기반한 수치해석 기법을 이용하여 여러 가지 폭과 깊이를 갖는 결함 400개의 ECT 신호를 생성한다. 이와 같이 생성된 ECT 신호로부터, 결함 크기와 폭을 예측하기 위한 새로운 특징벡터를 추출하는데, 이 특징벡터에는 최대 임피던스 값을 갖는 점과 최대 임피던스값의 1/2의 값을 갖는 점 사이의 위상각이 포함된다. 추출된 특징벡터를 이용하여 결함의 크기를 예측하기 위해서 하나의 은닉층을 갖는 다층퍼셉트론을 이용하였다. 컴퓨터 모의실험 연구를 통하여 제안된 방법이 우수한 예측성능을 갖는다는 것을 보였다.
소프트웨어 신뢰성을 향상시키는 방법에는 소프트웨어 결함 허용기법 중에서 가장 객관적이고 정량적으로 평가받는 것이 NVP(N-Version Programming)기법이다. 이 기법에서 신뢰도를 추정하는 모델로 이항분포를 사용하는데 이 모델은 각 컴포넌트 신뢰도의 값들이 동일하다는 한계점이 있었다. 본 연구에서는 기존 모델의 한계점을 해결하기 위하여 NVP 신뢰도 분석을 위한 새로운 접근 방법으로 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 적용하였고. 또한 적용 모델과 기존 모델을 서로 비교 검토하였다. 그 결과 전체시스템 신뢰도를 일정 수준이상 유지하면서 각 컴포넌트 신뢰도의 값들을 최적화 할 수 있었고. 또한 비용을 최소로 하는 최적의 수를 추정할 수 있었다. 그리고 적용 모델과 기존 모델을 비교 및 평가하여 타당성을 증명하였다.
본 논문에서는 도선상에서 발생하는 결함 위치와 이상 유무를 감지하는 새로운 고분해능 반사측정법인 시간-주파수 영역반사측정법 (TFDR, Time-Frequency Domain Reflectometry)을 제안하였다. 고전적인 반사측정법들은 단지 시간 또는 주파수의 한 영역에서 분석되어져 왔으나, 본 논문에서 제시한 TFDR은 도선의 결함 위치와 이상 유무를 발견하기 위해 과도신호의 시간과 주파수 영역의 정보를 동시에 이용할 수 있는 시간-주파수 분석기법으로 특성화하였다. TFDR의 기준신호 설계는 측정 케이블의 물리적 성질들을 고려하여 주파수 밴드를 결정하며, 도선의 결함감지와 추정은 시간-주파수 상호상관관계 함수에 의해 이루어진다. TFDR 시스템을 이용하여 여러 결함 상태를 가진 실제 coaxial cable (RG-142, RG-400)에 대해 실험하였고 정확성을 입증하기 위해 TDR (Time Domain Reflectometry) 장비와 성능을 비교하였다. 본 논문에서는 TFDR이 TDR보다 작은 오차로 결함을 찾아냄을 나타내고 있으며, 측정된 정확도는 TFDR의 오차율이 0.5% 이하로 TDR (54750A/54754A) 장비보다 성능이 월등히 우수하다는 것을 알 수 있다.
자율주행 차량의 무결성과 내결함성을 보장하기 위한 환경 인식 센서의 결함 감지 및 격리(FDI) 알고리즘이 중요한 연구 주제로 다루어지고 있다. 본 논문에서는 자율주행 차량의 안전성 보장을 위한 레이다, 카메라, 라이다로 구성된 다중 인지 시스템 결함 검출 알고리즘을 제시하였다. 제안된 결함 감지 알고리즘은 FIR(Finite Impulse Response) 필터 추정치에 기반한 레지듀얼의 생성 및 분석으로 고장의 감지 및 격리를 수행한다. 알고리즘의 성능 검증을 위해 가상환경에서의 수치 시뮬레이션을 수행하여 알고리즘을 기존의 칼만 필터 기반 알고리즘과 비교 및 고찰하였다. 결과적으로 제안된 알고리즘은 인지 시스템의 강건성을 확보할 수 있음을 검증하였다. 본 연구는 자율주행 차량의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 필수적인 연구로, 자율주행 차량의 환경 인지 센서의 무결성을 향상 시킬 것으로 판단된다.
초음파 탐상은 다양한 콘크리트 구조물의 비파괴검사에서 활용된다. 본 연구에서는 골재형상을 고려한 골재-모르타르 모델 생성과 초음파 전파 해석을 수행하였다. 실제 골재형상을 반영하기 위해 이미지처리를 통한 골재-모르타르 단면으로부터 모르타르와 골재 영역을 파악하고, 영역 경계형상을 보존하면서 격자를 생성하는 기법을 개발하였다. 개발된 기법에서는 모든 격자가 4각형으로 생성된다. 골재-모르타르 모델을 통해 초음파 전파 해석을 수행하였고 모델을 반무한체로 간주하기 위해 CALM 기반 경계흡수 조건을 적용하였다. 골재 및 결함을 포함한 이미지로부터 격자를 생성한 뒤, 결함 영역에 포함된 격자를 제거하여 공극결함을 모사하였다. 본격적인 결함탐지 전 선행 해석을 통해 모델 동특성을 고려한 적절한 가진 주파수를 결정 및 가진 신호형상을 설계하였다. 이후 case 별초음파 전파 해석을 통해 신호를 획득하고 신호 에너지 맵핑 작업을 통해 내부 결함을 가시화 하였다. 가시화 결과, 골재에 의한 다수반사 및 산란현상이 관찰되지만 결함부에서 신호 에너지는 가장 높게 나타났으며 모든 해석 case에서 결함위치 추정이 가능하였다. 또한 균열의 경우 형상파악도 가능하였다.
새로운 증착방법인 UHV-ECRCVD를 이용하여 기판온도 $440^{\circ}C$의 저온에서 격자이온이 일어나지 않고 완벽한 정합상태를 유지하고 있는 무전위 SiGe 에피박막을 성장시켰다. 박막의 두께는 기계적 평형이론(mechanical equilibrium theory)인 Mattews-Blakeslee 임계두께를 초과하였으며, 따라서 본 연구에서 사용하는 낮은 기판온도에 의해 격자이완이 억제되고 있음을 알았다. 한편 성장시에 가해주는 GeH4의 유량이 증가함에 따라 박막내에 GeH4으로부터 생성된 무거운 ion의 기판입사량이 증가하여 격자손상(lattice damage)에 의한 결함이 증가하므로 높은 Ge 함량을 갖는 무전위 SiGe 에피박막을 얻을 수 없었다. 그러나 전체압력을 증가시켜서 에피층을 성장시키면 격자손상에 의한 결함은 생성되지 않았으며, 따라서 전체압력을 증가시키면 높은 Gegkafid을 갖는 무전위 SiGe 에피박막을 성장시킬 수 있을 것이라고 생각된다. 이것은 전체압력 증가로 인해 ECR 플라즈마 안의 전자온도가 감소하여 성장을 주도하는 활성종(reactive species)이 ion에서 radical 로 바뀌기 때문이라고 추정하였다. 본 연구에서는 박막의 Ge 함량이 증가함에 따라 에피층의 성장속도가 증가하는 현상을 관찰하였다. 따라서 ECR 플라즈마를 사용하는 본 연구에서도 표면에서의 수소탈착이 성장속도결정단계임을 알 수 있었다. 한편 인입률(incorporation ratio)은 1에 근접하였으며, 이것은 플라즈마에 의한 원료기체의 분해과정이 thermal CVD와는 달리 무차별적으므로 SiH4과 GeH4의 분해효율이 크게 다르지 않기 때문이라고 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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