• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.121-126
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• 2020

소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 딥러닝 기반 이미지 분류 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기계의 결함 시 발생하는 주파수상의 특징 벡터를 효과적으로 추출하기 위해 STFT를 사용하였으며, STFT에 의해 검출된 특징 벡터들은 스펙트로그램 이미지로 변환하여 CNN을 이용해 기계의 상태별로 분류한다. 그 결과는 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있다.

• 설비공학논문집
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• 제13권8호
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• pp.787-795
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• 2001

An experimentation on the on-line fault detection and diagnosis(FDD) system has been performed with HVAC system in he experimental building constructed inside the large scale environmental chamber. Personal computer with a home-made FDD program by pattern recognition method utilizing artificial neural network was connected on-line via Ether-net TCP/IP to the supervisory control server for HVAC system. The FDD program monitored the HVAC system by 1 minuted interval. The results showed that he FDD program detected the sudden or abrupt faults such s those in fans, sensors and heater, etc.

• 설비공학논문집
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• 제16권9호
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• pp.872-880
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• 2004

The fault detection and diagnosis technology may be applied in order to decrease the energy consumption and the maintenance cost of the air-conditioning system. In this study, an air handling unit fault test apparatus was built and fault diagnosis algorithms were applied to diagnose various faults of an air handling unit. Test results showed the good diagnosis for applied faults. Therefore, these algorithms may be effectively used to develope the real time fault detection and diagnosis system for the air handling unit.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권12호
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• pp.1040-1047
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• 2012

본 논문에서는 소형 고정익기의 고장 발생시기와 부품 교체시기를 예측하여 유지보수 비용을 절감하고 정비 효율을 높이기 위하여 ANPSD와 PCA, 그리고 GC 방법을 이용하여 조종면의 고장에 대하여 이를 검출하고 위치와 정도를 분리하는 알고리즘을 제안하였다. 이때 ANPSD는 주파수 영역에서의 진동 분석을, PCA는 ANPSD의 중요 정보 추출을, GC는 고장 검출 및 분리 시의 오류 최소화를 위하여 사용되었다. 또한 모형 항공기에 가속도 센서를 부착하여 정상인 경우와 힌지 고장이 발생한 경우에 대하여 실제로 측정한 결과에 이와 같은 알고리즘을 적용한 결과 해당 알고리즘이 고장을 검출하고 분리하는 데에 적합함을 보였으며 제안된 알고리즘을 적용할 경우에 발생 가능한 문제들에 대하여 이를 완화할 수 있는 대응책을 함께 제시하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.104-111
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• 2004

본 논문에서는 산업전반에 걸쳐 널리 사용되는 유도전동기의 고장상태를 검출하기 위해 선형판별분석기법에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 기법은 우선 주기별로 실험에 의해 측정된 전류값의 입력차원을 주성분분석기법을 이용하여 축소한 후 선형판별분석기법을 이용하여 고장상태별로 특징벡터를 추출한다. 다음으로 진단단계는 확보된 고장 종류별 특징벡터와 운전 시 입력되는 특징벡터간의 유클리디안 거리를 이용하여 유도전동기의 운전상태를 진단하는 구조로 되어있다. 마지막으로 선형판별분석기법의 타당성을 보이기 위해 노이즈가 있는 다양한 조건하에서 실험한 결과, 주성분분석기법만을 이용한 경우보다 우수한 결과를 나타냈다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.96-101
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• 2014

풍력은 전 세계적으로 가장 각광을 받고 있는 신재생 에너지이며 당분간 이러한 추세는 계속될 것으로 기대되고 있다. 최근 풍력발전시스템의 O&M(Operation & Maintenance) 비용의 절감에 대한 필요성이 꾸준히 대두되고 있는 실정이다. O&M 비용의 절감을 위한 가장 효율적인 방법은 CMS(Condition Monitoring System)의 도입이며 이는 풍력발전기 부품들의 악화, 적절한 선제적 유지보수, 발전중지시간의 단축 및 궁극적으로 풍력발전기의 운전 효율을 증대시키는 것을 가능케 한다. 풍력발전기의 터빈 로터와 관련하여 질량 불평형 및 공력비대칭과 같은 고장이 발생될 수 있다. 일반적으로 이러한 고장은 다양한 형태의 진동을 야기 시킨다. 이에 본 연구에서는 진동신호에 대한 스펙트럼과 간단한 max-min 진단 로직으로 구성된 고장검출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안된 진단기법의 유용성의 확인을 위해 GH-Bladed 프로그램을 이용한 다양한 시뮬레이션 고찰을 수행한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1619-1622
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• 2002

최근에 생산되는 디지털 VLSI칩들은 그 집적도가 계속 높아지고 있으며, 이러한 칩들을 장착한 보드의 경우도 그 복잡성이 점차 높아지고 있다. 이에 따라 칩 및 보드에 대한 철저한 테스트 과정이 요구된다. 지금까지 보드 테스트 방법으로 널리 쓰였던 ICT(In-Circuit Test)는 칩의 고집적화에 따른 핀 간격의 조밀화와 SMT(Surface Mount Technology), BGA(Ball Grid Array), MCM(Multi Chip Module) 등의 새로운 패키징 방식의 등장에 따라 테스트 방법으로의 한계성을 드러내고 있다. 이에 대한 대안으로 등장한 IEEE Std 1149.1 은 ICT의 한계성을 극복할 수 있는 기술일 뿐 아니라 여러 가지 장점을 가지고 있으며 그 활용 분야도 다양하다. 본 논문에서는 IEEE Std 1149.1에 따라 설계된 보드 상에서 발생 가능한 고장들에 대한 고장 모델을 제시한다. 또한 각 고장 모델들의 양상과 진단 기법을 제시한다. 이를 통해 IEEE Std 1149.1에 따라 설계된 보드 상에서 발생한 고장들을 검출할 수 있으며, 고장의 종류 및 성격, 그리고 고장의 발생 위치 등의 정보를 얻을 수 있다. IEEE Std 1149.1에 따른 보드 설계가 보드의 신뢰성 보장에 긴요함을 인식하는 계기가 되기를 기대하며 제시된 고장 모델 및 진단 기법이 기술적으로 중요한 참고자료가 되기를 기대한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2313-2315
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• 2002

본 논문에서는 3상 유도 전동기 고정자 전류 신호로부터 고정자 권선 고장에 대한 특성주파수를 효과적으로 검출하기 위한 고정자 전류 신호 해석 기법을 제시하였으며, 인위적인 턴 대 턴 고장 전동기의 부하실험을 통해 제안된 기법의 유효성을 확인하였다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2005년도 춘계학술대회논문집
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• pp.311-318
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• 2005

이 논문은 다른 종류의 유도전동기 구름베어링 손상을 유도전동기 고정자 전류신호해석을 통하여 검출하고 실시간으로 손상을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 유도전동기 구름베어링의 손상을 검출하기 위하여 정상적인 베어링을 갖는 유도전동기, 축정열에 불량을 가지고 있는 전동기와 베어링 외륜에 구멍을 가지고 있는 2가지 종류의 비정상 베어링을 갖는 유도전동기 3set를 실험시스템을 구축하였다. 또한 유도전동기의 구름베어링시스템의 비정상적인 상태에서 고정자전류을 검출하기 위하여 TMS320F2407 DSP 칩을 이용하여 데이터 획득보드를 개발하였다. 이 고정자전류신호를 해석을 통하여 베어링 손상을 검출하기 위한 방법으로 FPT, 웨이브렛 분석 및 내적에 의한 평균신호패던에 의한 분석결과를 제시하였다. 특히 내적에 의한 신호분석을 통하여 베어링 손상 여부를 실시간으로 진단할 수 있는 새로운 알고리즘과 분석방법을 제시하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.2046-2047
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• 2008

본 논문에서는 가공 배전선로에 사용되고 있는 피뢰기의 상태 진단을 위한 누설전류 분석기법에 대해 기술하였다. 현장에서 다양한 환경 스트레스를 받고 있는 피뢰기는 점차 열화가 진행되어 선로 고장의 원인이 되므로 이를 사전에 검출하여 고장을 예방하는 것이 중요하다. 피뢰기 이상을 효과적으로 검출하는 방법의 하나로 사용되고 있는 누설전류 측정방법에 대해 평가하였다. 피뢰기 누설전류는 측정 환경에 영향을 받을 수 있기 때문에 현장 측정한 결과와 실험실에서 측정한 결과를 비교하여 분석하여 환경영향을 보정하여 판단하는 방법을 고려하였다. 또한 온도에 따른 누설전류 값의 변화를 분석하여 누설전류에 의한 피뢰기 상태 판단 근거를 마련하였다. 이를 위해 현장에서 설치 운용되고 있는 피뢰기를 지역별로 고르게 발취하여 측정 분석하였다.