고성능 시스템이 개발됨에 따라 실시간 테스트의 중요성이 증가하고 있다. 메모리의 경우 저장된 값을 보존하면서 테스트할 수 있는 Transparent 테스트 알고리듬들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 테스트 시간과 오버 헤드를 줄일 수 있는 새로운 Transparent 테스트 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 SRAM의 전이 쓰기 동작 중에 발생하는 동적 전원 전류를 이용하는 방법이다. 동적 전원전류와 고장 모델과의 상관 관계를 규명한 결과 기존의 알고리듬보다 많은 고장 모델들을 테스트 할 수 있음을 발견하였다. 또한 쓰기 동작 중의 전류를 감지하기 때문에 압축치를 생성할 필요가 없어 그에 따른 테스트 시간과 오버 헤드를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 March 알고리듬들을 본 테스트 방법론에 적합하도록 변형하는 방법을 설명하고 기존의 transparent 알고리듬과의 테스트 시간 고장 검출률 그리고 BIST 구현시의 하드웨어 오버헤드 측면에서 비교를 한다.
본 논문은 철도신호에서 사용되는 이중계제어장치의 전원공급방식에 대하여 상수고장률을 기반으로 하는 평균고장률에 의한 설계와 신뢰도함수에 의한 설계방안을 제안한다. 일반적으로 시스템 운명이전에 신뢰도 요구사항 만족을 위한 시스템의 신뢰도 예측은 RBD모델을 사용하였다. 하지만 이중계제어장치와 같이 여분을 갖는 시스템의 신뢰도를 RBD와 같은 조합모델에 의해 정확한 신뢰도를 모델링하기에 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 다중계구조 제어기의 설계과정에서 단순조합모델에 의한 설계방식 선정보다는 결함발생에 대한 여분구조의 모델링을 통한 설계방식 선정이 보다 정확한 신뢰도를 갖는 시스템구축을 가능하게 하며, 운영중에 발생되는 유지보수비용 및 고장으로 인한 손실비용의 효율화를 위해 필요함을 입증한다.
낙뢰 또는 수목 접촉 등의 일시적인 사고가 발생하면 계통내 접촉 위치에 순간적으로 아크 현상이 일어나게 된다. 일시 고장 원일을 제거하기 위해 기계적으로 전기의 흐름을 단절시켜 고장 원인을 제거하고, 재투입을 통해 계통 복구를 할 수 있다. 아크는 음극과 양극 사이의 방전으로 인한 플라즈마로 설명될 수 있는데 전력 계통에서는 저항으로서 취급할 수 있다. 본 논문에서는 765kV 모델 계통의 아크 현상 시뮬레이션을 통해 고장각 발생 변화에 따른 아크 전압 특성을 분석할 것이다. 또한 아크 특성 분석을 통해 우리는 아크 발생 시 전력 계통에 미치는 영향을 파악하고 분석하고자 한다. 본 논문에서 전력 계통의 과도현상 분석 프로그램인 EMTP(Electro Magnetic Transient Program)를 이용하여 아크현상에 대한 분석 및 765kV계통에서의 아크 고장을 시뮬레이션 하였다.
본 논문에서 소음, 진동을 이용한 딥러닝 기반 기계 고장진단 임베디드 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기계로부터 취득된 소리와 진동을 바탕으로 학습한 DNN모델을 통해 실시간으로 기계 고장을 진단한다. 딥러닝 기술을 사용하여 학습에 따라 적용대상이 변경될 수 있도록 함으로써 특정 기계에 종속적이지 않고 가변적으로 다양한 기계에 대해 고장 예지 및 건전성 관리를 제공하도록 설계하였으며, 이를 증명하기 위해 액추에이터를 환풍기로 설정하여 정상상태와 4가지 비정상상태의 5가지상태를 학습하여 실험한 결과 93%의 정확도를 얻었다.
본 논문에서는 원자력 발전소 제어봉구동장치의 전력변환부에서 발생하는 고장들을 검출하기 위한 새로운 방법을 소개한다. 전력변환부 고장은 제어봉구동장치 동작에 악영향을 미치게 되고 이는 제어봉 오동작으로 이어져 원자로 출력 제어에 차질을 준다. 이러한 이유로 해당 고장의 신속 정확한 검출이 요구된다. 이를 위하여 디지털 시스템 설계용으로 새로운 고장 검출 방법을 도출하고, 기존 웨스팅하우스 모델의 아날로그 맥동 검출기의 약점을 개선하고자 한다.
대부분의 전력 전자 컨버터에서 사용되는 dc-link 커패시터는 입력 전원과 출력 부하 사이의 순간 전력 차이를 균형화하고, dc-link의 전압 변화를 최소화하기 위해 널리 사용된다. 일부 애플리케이션에서는 유지 시간 동안 충분한 에너지를 제공하는 데에도 사용된다. 하지만 커패시터는 시간이 지남에 따라 전기 및 환경과 같은 다양한 원인에 의해 고장이 발생하여, 전체 시스템의 가용성을 저감 시킬 수 있다. 따라서, 커패시터 고장을 발생시키는 메커니즘에 대한 검토를 통하여 예측적 유지 보수를 수행하여 전체 시스템의 가용성을 개선할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 필름 커패시터의 고장 메커니즘, 고장 모드 및 수명 모델 검토 등을 통하여 dc-link 애플리케이션 연구에 대한 명확한 통찰력을 제공하고 필름 커패시터와 그 dc-link 애플리케이션에 대한 과제와 향후 연구방향을 확인하는 역할을 한다.
지능형 경로 이동 기능을 갖춘 드론을 이용하여, IoT형 열화상 기반 태양광 고장 검출 장비의 개발 및 드론과의 연동을 최적화하여 취득된 이미지 데이터의 실시간 분석을 통해 태양광 발전소의 고장 판독을 용이하게 함으로써, 태양광발전소의 발전율 향상과 효율적인 유지관리 모델을 만들 수 있는 기반 기술의 제시와 이미지 차감 분석기법을 이용하여 태양광 패널의 고장을 판독할 수 있는 시스템을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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