• 한국항행학회논문지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.560-567
• /
• 2013

본 논문에서는 일반적으로 사용되고 있는 개발 및 분석용 프로그램을 이용하여 시험요구서가 개발되지 않은 ASIC을 대상으로 결함을 검출하는 방법을 제안한다. 시험요구서가 없는 경우, 회로의 동작을 파악하기 힘들어 어떤 칩에서 결함이 발생하였는지 발견하기 어렵다. 따라서 ASIC의 로직 데이터를 분석하여 결함 검출을 위한 시험요구서를 작성하고, 시험요구서에 따라 제작된 Dynamic Pattern 신호를 이용하여 게이트 레벨에서 입출력 핀 신호 제어를 통해 고장진단을 한다. 실험결과 제안된 기법을 비메모리 회로에 적용하여 우수한 결함 검출능력을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제20권10호
• /
• pp.1949-1954
• /
• 2016

스마트 그리드(smart grid) 기술은 전력 공급자와 소비자 사이를 실시간으로 전력정보를 교환함으로써 전력의 효율성을 높이는 전력망 관리 기술이다. 최근에는 유지보수 및 설치가 용이한 태양광 발전시스템에 대한 적용이 늘고 있다. 그러나 태양광 발전 시스템은 고장진단이 어려우며, PV(PhotoVoltaics) 어레이 및 인버터(inverter) 등의 결함과 기타 잠재적인 출력저하 요소로 인하여 발전량이 감소하기도 한다. 이처럼 태양광 발전 시스템을 통하여 안정적인 에너지 포집과 관리 및 조속한 고장 검출이 필수 요구사항이라 할 수 있다. 본 논문에서는 태양광 발전 시스템을 대상으로 전력 생산량 및 이상 동작 현상을 모니터링하고 외부 환경을 계측하는 계측모듈을 개발하고, 계측된 정보 데이터를 전송할 수 있는 통신모듈을 통하여 원격지에서 태양광 발전 시스템의 동작 상태를 모니터링 하도록 설계하였다. 또한 스마트폰을 기반으로 구축된 태양광 발전 시스템을 실시간으로 관리하고 모니터링 할 수 있는 모바일 관리 시스템을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
• /
• pp.29-30
• /
• 2018

전 세계적으로 급증하고 있는 에너지 수요로 인해 오일, 가스 등의 에너지 생산 매체를 운송 할 수 있는 수송 수단인 배관에 대한 수요도 증가하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 배관을 장시간 사용할 경우 노후화로 인해 발생되는 파공은 배관에 흐르는 유체 누설의 원인이 되고, 나아가서 경제 및 재난 피해를 야기할 수 있다. 따라서 다양한 배관 누설 검출 기술들이 개발되고 있는 추세이며, 이를 위해서는 신뢰성 있는 결함 모사 데이터의 확보가 매우 중요하다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 데이터 수집을 위해 배관의 누설 상황을 모사 할 수 있는 테스트베드를 제어하고, 테스트베드에서 데이터를 안정적으로 취득할 수 있는 테스트베드 제어 및 데이터 취득 시스템을 제안한다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.689-696
• /
• 2021

본 논문에서는 고장예측진단 및 건전성 관리 기법(Prognostics and Health Management, PHM)을 적용하기 위해 해당 시스템 혹은 회로 내부에서 결함특성을 감지하고 예측할 수 있는 회로 구조를 제안하였다. 기존 연구에서 회로 결함의 진행에 따라, S-parameter 크기 최소값의 주파수가 변화하는 것을 확인하였다. 이러한 특성을 기존에는 네트워크 분석기(Network Analyzer)를 활용하여 측정하였으나, 본 연구에서는 같은 결함검출기법을 활용하더라도 큰 계측장비 없이 결함의 진행상황 및 잔여 수명, 결함발생 여부를 확인할 수 있는 소형화된 회로를 설계하였다. 본 연구에서는 S-parameter의 변화를 야기하는 임피던스의 변화를 감지할 수 있도록 회로를 설계하였으며, Bond-wire의 온도반복에 따른 S-parameter 변화 측정결과를 제안하는 회로에 적용하였다. 이를 통해 해당 회로가 Bond-wire의 결함을 감지할 수 있다는 것을 성공적으로 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제23권5호
• /
• pp.412-417
• /
• 2013

태양광 발전 시스템의 해석적 모델링은 시스템의 동특성을 예측하거나 고장검출 및 진단 등과 같은 고급 공학 기술에 중요하게 적용할 수 있어 최근 많은 각광을 받고 있다. 본 논문은 대용량 학습 데이터를 갖는 태양광 발전 시스템에 대한 확률론적 모델링을 제시한다. 우선 태양광 일사량과 온도 입력 변수에 대한 태양광 시스템의 출력 전력과의 입출력 함수관계를 정의한다. 이 함수관계를 바탕으로 세 확률변수(일사량, 온도, 전력)에 대하여 조건부 확률 식으로 표현한다. 조건부 확률 분포 추정은 대용량 데이터 시스템에 적합한, 전체 표본 데이터 수 대비 관련 변수의 경우의 수에 대한 비율로 나타내었다. 추정한 확률분포를 통해 평균값 이론을 적용하여 시스템의 출력을 추정하게 된다. 본 논문에서 제안한 모델링 기법은 두 태양광 발전 단지의 사례 연구를 통해 성능을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제22권6호
• /
• pp.675-680
• /
• 2012

전 세계적으로 풍력발전은 전력생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야로 새로 건설되는 풍력발전단지는 전체 전력 생산량에서 많은 부분을 차지해가고 있다. 풍력발전단지의 설치 증가는 더욱 효율적인 운영과 유지보수에 대한 기술 개발을 요구하게 된다. CMS(Condition Monitoring System)는 풍력발전 시스템의 효율적 운영을 가능케 하는 중요한 도구로 운영자에게 기계의 운전 상태에 대한 정보를 제공함과 동시에 유지보수와 관련된 체계적인 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 풍력발전기의 너셀에 부착된 가속도 센서로부터의 신호에 대한 FFT 분석을 통해 풍력발전기에서 발생될 수 있는 블레이드의 질량 불평형 및 공력 비대칭의 검출을 가능케 하는 진단기법을 제안하고자 하며 제안된 기법의 유용성 확인을 위해 3W급 소형 풍력발전기에의 적용을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.