• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.13 no.1
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• pp.23-30
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• 2022

The failure of the reefer container causes a great loss of cost, but the current reefer container alarm system is inefficient. Existing studies using simulation data of refrigeration systems exist, but studies using actual operation data of refrigeration containers are lacking. Therefore, this study classified the causes of failure using actual refrigerated container operation data. Data imbalance occurred in the actual data, and the data imbalance problem was solved by comparing the logistic regression analysis with ENN-SMOTE and class weight with the 2-stage algorithm developed in this study. The 2-stage algorithm uses XGboost, LGBoost, and DNN to classify faults and normalities in the first step, and to classify the causes of faults in the second step. The model using LGBoost in the 2-stage algorithm was the best with 99.16% accuracy. This study proposes a final model using a two-stage algorithm to solve data imbalance, which is thought to be applicable to other industries.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.11b
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• pp.279-281
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• 2007

본 논문에서는 계층적 SVM을 이용한 전력용 변압기의 고장진단 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 과정, 정상/고장판별 부, 고장원인판별부, 열화추이분석부로 구성된다. 제안한 고장진단과정을 보면, 전처리부에서는 DGA에 의해 얻어진 가스 데이터의 특징벡터를 산출한다. 그 다음단계로 정상/고장 판별부에서는 얻어진 특징벡터를 이용하여 SVM에 의해 정상/고장 여부를 진단한다. 고장원인 판별부에서는 진단하고자 하는 변압기가 고장으로 판정이 난 경우에 다중-클래스 SVM에 의해 고장원인을 판정한다. 또한 정상/고장판별에서 정상이라 판정할 지라도 열화추이분석부에서 FCM에 의해 구축된 고장모델과 정상데이터간의 거리척도를 이용하여 고장추이론 분서한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 진단결과를 보임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.784-786
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• 2004

오버레이 멀티캐스트는 인터넷에서 확장성 있는 일-대-다, 다-대-다 데이터 전송을 제공하기 위한 메커니즘으로 제안되었다. 하지만, 데이터 전송이 각 멤버들의 패킷 전송에 의존하게 되므로 한 멤버의 고장은 하위 멤버들이 데이터를 받을 수 없게 만든다 더욱이, 보다 높은 상위 계층의 멤버가 고장날수록 더 많은 하위 멤버들이 데이터를 받을 수 없게 된다. 본 논문에서는 오버레이 멀티캐스트에서 신뢰성 있는 데이터 전송을 위한 메커니즘을 제안한다. 제안된 메커니즘은 단-대-단 지연을 일정 간 이하로 유지시킬 수 있는 동시에 노드의 고장 확률에 기반 하는 오버레이 데이터 전송 트리(DDT)를 구성한다.

• ETRI Journal
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• v.14 no.1
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• pp.66-75
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• 1992

본고에서는 TDX-1A 시스팀의 운용 데이터를 신뢰도 측면에서 분석하여, 시스팀이 가지는 신뢰도 분포 특성과 고장 현황 구성을 살펴보았다. 또한 하드웨어 신뢰도만 예측될 수 있는 시스팀에서 예측하기 어려운 하드웨어 외적 요인에 의한 고장이 시스팀의 신뢰도에서 차지하는 부분을 추정함으로써 하드웨어 고장과 소프트웨어 및 운용중 에러에 의한 고장을 감안한 시스팀 신뢰도 예측이 가능하도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.95-97
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• 2022

다양한 소스에서 수집되고 연동되는 항로표지 상태 데이터에서의 이상탐지는 항로표지의 고장예측에 있어서 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 항로표지 고장예측 서비스를 위해 상태 데이터를 모델링하고 분석할 수 있는 기계학습 모델의 연구 방법을 소개한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.6 no.3
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• pp.3-12
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• 1991

현재 전자장비는 대부분 반도체소자로 구성되어 있어 이들 소자의 신뢰성이 매우 중요하다. 반도체소자의 신뢰성은 고장률로 표현되는데 실질적인 고장률은 사용현장에서 수집된 데이터에서 산출되지만 데이터 수집기간이 길고, 고장원인이 불분명하며, 수적으로도 빈약한 실정이다. 따라서 본고에서는 MIL-HDBK-217E의 고장률예측 모델을 이용하여 반도체소자를 제조기술, 패키지형태, 칩접착 상태별로 구분하여 고장률을 산출하였다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.23 no.2
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• pp.62-69
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• 2009

For the fault diagnosis of power transformer, we develop a diagnosis algorithm based on support vector machine. The proposed fault diagnosis system consists of data acquisition, fault/normal diagnosis, and identification of fault. In data acquisition part, concentrated gases are extracted from transformer for data gas analysis. In fault/normal diagnosis part, KEPCO based decision rule is performed to separate normal state from fault types. The determination of fault type is executed by multi-class SVM in identification part. As the simulation results to verify the effectiveness, the proposed method showed more improved classification results than conventional methods.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.15 no.1
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• pp.18-24
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• 2011

This paper proposes fault diagnosis system which is able to diagnose the fault from present operating condition by analyzing monitored signals with present ship monitoring system without additional sensors. For this all kinds of ship's engine room monitored data are classified with combustion subsystem, heat exchange subsystem and electric motor and pump subsystem by analyzing ship's operation data. To extract dynamic characteristics of these subsystems, log book data of container ship of H shipping company are used.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.519-520
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• 2007

본 논문은 무인화 변전소 확대와 디지털보호계전기의 지속적인 적용에 따라 상시 보호계전기 상태 확인 및 필요시 정정치 변경과 전력계통 고장시 동작한 보호계전기의 동작사항을 신속히 파악하여 보호계전기 정동작 여부를 판단하여 전력계통의 신뢰도 제고하는 보호계전기 데이터 원격 취득 분석시스템 구축 방안을 연구하였다. PDAS 설치후 고장데이터 수집에 따른 출동시간을 절약하여 고장분석업무를 집중하고 절감시간을 타 업무에 활용할 수 있었으며 고장인지 후 즉시 보호계전기 데이터를 취득 분석하여 고장현상 파악 및 긴급복구 시간을 단축할 수 있는 효과를 거둘 수 있었다. PDAS 시스템 시범운영결과 발생한 문제점을 분석한 결과 고도화된 고장분석 서비스를 구축하기 위해서는 정전고장관리시스템과의 연계, 보안성 강화, 사용자 편의성향상, 신규서비스 지원이 되도록 하여 송변전 통합정보시스템과의 통합이 필요하다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.16 no.5
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• pp.107-114
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• 2011

The purpose of this paper is to develop a reliability estimation process of agricultural machinery components using field failure data. Estimating the durability is a time-consuming in the product development process. Using the field data of tractor, failures for major parts are investigated and databases are developed. Accelerated life test using the stress analysis could improve Weibull B10 considerably. This estimation process is useful for preparing the design input and planning the durability target.