• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권6호
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• pp.48-56
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• 2008

본 논문은 대기오염의 주범인 자동차 배기 가스량을 체크하고 차량내의 고장 유 무 진단 시스템 개발이다. 시스템 엔진 정보 추출을 위해 차량 CAN 통신을 이용하고 정보 전송을 위해 ZigBee를 통해 데이터 전송을 한다. 차량 CAN을 위해 차량에서 자체 제공되는 OBD-II 프로토콜을 사용하여 차량의 각종 센서 정보 및 O2 센서 값을 통해 차량 상태 정보 및 배기 가스양을 계산한다. 주행 중인 자동차 엔진 및 내부 고장에 잘 알지 못하는 일반 사용자를 위해 운행 중 실시간 차량의 자가진단 시스템 구축을 목적으로 하고 고장진단 프로토콜 전송을 위한 무선통신 인터페이스로 저 전력 저비용 ZigBee 통신 인터페이스를 구축한다. 자동차 그리고 진단 시스템의 통신을 위해 ZigBee 시스템을 통하여 효율적 저비용 통신 인터페이스를 구성하여 차량내의 엔진 및 각종 센서 정보 네트워크를 지원한다. 차량에서 전송되어 온 각종 센서정보는 ZigBee 기반을 통해 ZigBee 메인 컨트를 시스템에 전송된다. 차량에 이상이 생겼을 때 트러블 코드를 저장하고 자동차가 정비소에 갔을 때 정확한 판단을 하여 신속하게 처리 할 수 있게 해 주며 자동차에 대해서 잘 알지 못하는 운전자에게 정확한 정보를 제공한다. 또한 멀티미디어 시스템 기능을 추가하고 주행 중 무선 인터넷이 가능하도록 시스템을 확장한다. 마지막으로 주행 중 차량 자가진단을 위해 저 전력 임베디드 리눅스 시스템을 구축하고 실 실험을 통하여 구현하고 검증한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.341-344
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• 2004

발전소에서 운전 중인 발전 설비의 장비 및 기계의 동작, 감시, 진단은 매우 중요한 일이다. 발전소의 이상 감지를 위해 상태 모니터링이 사용되며, 이상이 발생되었을 때 고장의 원인을 분석하고 적절한 조치를 계획하기 위한 이상 진단 과정을 따르게 된다. 본 논문에서는 산업 현장에서 기기들의 운전시에 발생하는 기기 발생 음을 획득하여 정상/비정상을 판정하기 위한 알고리듬에 대하여 연구하였다. 사운드 감시(Sound Monitoring) 기술은 관측된 신호를 acoustic event로 분류하는 것과 분류된 이벤트를 정상 또는 비정상으로 구분하는 두 가지 과정으로 진행할 수 있다. 기존의 기술들은 주파수 분석과 패턴 인식의 방법으로 간단하게 적용되어 왔으며, 본 논문에서는 K-means clustering 알고리듬을 이용하여 사운드를 acoustic event로 분류하고 분류된 사운드를 정상 또는 비정상으로 구분하는 알고리듬을 개발하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제31권1호
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• pp.95-102
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• 2007

The issues of preventive and condition-based maintenance, online monitoring, system fault detection, diagnosis and prognosis are of increasing importance. This study introduces a technique to detect and identify faults in induction motors. Stator currents were measured and stored by time domain. The time domain is not suitable for representing current signals, so wavelet transform is used to convert the signals onto frequency domain. The raw signals can not show the significant feature, therefore difference values between the signal of the health conditions and that of the fault conditions are applied. The difference values were transformed by wavelet transform and the features are extracted from the transformed signals. The dynamic time warping method was used to identify the fault type. This study describes the results of detecting fault using wavelet analysis.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 C
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• pp.2043-2045
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• 2005

현재 점화코일은 소형화 및 친환경성을 위해 에폭시 몰딩 절연층으로 변화되었다. 그러나 에폭시 몰딩으로 변환됨에 따라 점화코일 내부 절연층에 대한 절연진단 및 노화에 대한 정확한 진단의 어려움으로 적절한 교체시기를 예측하기 더욱 어려워졌다. 그로 인해 점화장치부분에 대한 예기치 못한 사고는 대형사고 유발을 초래할 수 있다. 이에 본 논문에서는 비파괴검사의 일종인 부분방전을 이용한 열화검출을 연구하기 위해 열화에 따른 위상각-방전전하량-방전빈도수의 분포 특성을 조사하였다. 또한 방전 발생의 분포가 동일 조건에서도 매우 불규칙성을 가지고 있으므로 데이터의 정량화를 위해 불규칙적인 통계처리를 위한 와이블 분포를 사용하여 기기의 고장시간예측을 조사하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권2호
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• pp.114-121
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• 2013

Systems-On-Chips(SoC)에서 내장 메모리가 차지하는 비중은 비약적으로 증가하여 전체 트랜지스터 수의 80%~90%를 차지하고 있어, SoC에서 내장된 메모리에 대한 테스트 중요성이 증가하고 있다. 본 논문은 다양한 테스트 알고리즘을 지원하는 IEEE 1500 래퍼 기반의 프로그램 가능한 메모리 내장 자체 테스트(PMBIST) 구조를 제안한다. 제안하는 PMBIST는 March 알고리즘 및 Walking, Galloping과 같은 non-March 알고리즘을 지원하여 높은 flexibility, programmability 및 고장 검출률을 보장한다. PMBIST는 최적화된 프로그램 명령어와 작은 프로그램 메모리에 의해 최적의 하드웨어 오버헤드를 가진다. 또한 제안된 고장 정보 처리 기술은 수리와 고장 진단을 위해 2개의 진단 방법을 효과적으로 지원하여 메모리의 수율 향상을 보장한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.132-137
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• 2006

유도전동기에 대한 결함 검출의 도구로서 축방향 누설자속 측정 방법을 사용할 수 있는가를 평가하고 전동기고장 검출에 관한 진단 알고리즘을 개발하기 위한 회전자에 관한 2번째 논문이다. 결함 검출을 위해 운전 중인 전동기의 끝단에 설치된 자속코일 센서로 누설자속 신호를 수집하며 전동기의 각종 결함을 검출하기 위해 시간과 주파수 영역에서 신호를 분석하였다. 센서 신호 형상이 전동기 각각의 결함에 대해 시간과 주파수 영역에서 해석하였다. 전동기의 회전자 관련 격함인 회전자봉 파손, 단락환 파손 및 회전자 편심이 축방향에서 측정된 고해상도의 스펙트럼으로부터 검출할 수 있는 방법을 확인하였다. 누설자속 스펙트럼으로부터 특정 주파수와 회전자봉 통과주파수의 측파대를 분석함으로서 회전자 결함을 검출하는 방법을 알았다. 또 유도전동기에 대하여 축방향 누설자속 측정을 위한 최적의 자속코일센서 및 측정시스템을 검증하고 회전자 결함을 검출하기 위한 방법을 개발하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.185-195
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• 2018

최근 산업현장에서 기계의 자동화가 크게 가속화됨에 따라 자동화 기계의 관리 및 유지보수에 대한 중요성이 갈수록 커지고 있다. 자동화 기계에 부착된 센서의 고장이 발생할 경우 기계가 오동작함으로써 공정라인 운용에 막대한 피해가 발생할 수 있다. 이를 막기 위해 센서의 상태를 모니터링하고 고장의 진단 및 분류를 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 센서에서 발생하는 대표적인 고장 유형인 erratic fault, drift fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 기계학습 알고리즘인 SVM과 CNN을 적용하여 검출하고 분류하였다. SVM의 학습 및 테스트를 위해 데이터 샘플들로부터 시간영역 통계 특징들을 추출하고 최적의 특징을 찾기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 적용하였다. Multi-class를 분류하기 위해 multi-layer SVM을 구성하여 센서 고장을 분류하였다. CNN에 대해서는 데이터 샘플들을 사용하여 학습시키고 성능을 높이기 위해 앙상블 기법을 적용하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 유전 알고리즘에 의해 선별된 특징들을 사용한 SVM의 분류 결과는 모든 특징이 사용된 SVM 분류기 보다는 성능이 향상되었으나 전반적으로 CNN의 성능이 SVM보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국추진공학회지
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• 제18권6호
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• pp.50-58
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• 2014

본 논문에서는 우주발사체용 액체로켓엔진의 건전성 감시 및 관리 기법에 대한 연구 동향을 소개한다. 이를 위하여 미국, 유럽, 러시아와 같은 우주선진국에서 실제 우주발사체용 액체로켓엔진에 연구 및 적용되었던 고장진단 알고리즘을 조사하였다. 특히 최근 우주선진국으로 발돋움하고 있는 중국에서 적용한 기술들을 중심으로 조사하였으며 적용된 사례들을 분석하여 특징들을 나열하였다. 이를 통하여 한국형발사체 KSLV-II 및 그 후의 한국형 달탐사선 발사체 개발사업에 적용하기 위해 고려해야 할 사항에 대하여 토의한다.

• 플랜트 저널
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• 제11권2호
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• pp.39-44
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• 2015

본 연구는 석탄화력 탈황설비인 흡수탑 교반기용 유도전동기의 베어링 결함진단을 토대로 전류 스펙트럼 해석이 예측정비 수단으로서 활용할 수 있는지를 논하고자 하였다. 베어링의 교체 전과 후의 전류스펙트럼 해석을 하고 베어링을 육안 점검하여 비교 분석함으로써 실제 발전 산업현장에서 부하운전중인 유도전동기의 베어링의 결함진단을 하였다. 분석 결과, 볼과 외륜의 베어링 결함에 해당하는 주파수성분이 예측한 값으로 검출되었고 전압기준의 진폭크기로 환산하여 베어링 교체하기 전과 후를 비교하면 결함이 진행될 경우 볼 결함에서는 약 2.9배 증가되고 외륜 결함에서는 약 2.24배 증가 되었음을 확인할 수 있었다. 이 같은 결론으로 인위적인 고장요소에 의한 베어링 결함진단 뿐만 아니라 산업현장에서 부하 운전되고 있는 유도전동기의 베어링 결함을 사전에 예측하는데 있어서도 매우 유용하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.2741-2749
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• 2009

스마트 홈에서 발생하는 다양한 형태의 오류는 스마트 홈의 신뢰성을 저하시키기 때문에 스마트 홈에서 오류의 검출 및 복구를 위한 연구가 그 동안 진행되어 왔으나, 이들 대부분은 장치의 기능적 고장이나 소프트웨어의 오동작 등에 한정되어 있고, 장치간의 연관 관계에서 발생하는 오류에 대한 것은 없었다. 본 논문에서는 장치간의 연관 관계를 규칙으로 정의하고, 규칙의 만족 여부에 따라 컨텍스트를 두 집합으로 구분한 다음, 장치간의 연관 관계에서 발생하는 오류의 증상과 원인을 정의하는 오류 진단 지식 생성 방법을 제시한다. 향후, 스마트 홈에 적용하여 이 방법을 장치들의 연관성에 의해 발생하는 오류의 탐지와 그 원인의 식별이 실시간으로 가능하다.