• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39A no.11
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• pp.637-644
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• 2014

This paper investigates the detection performance of fault location using STDR(sequence time domain reflectometry) and SSTDR(spread spectrum time domain reflectometry) with various length and types of sequences, and then, proposes an improved detection technique by eliminating the injected signal in SSTDR. The detection error rates are compared and analyzed in power line channel model with various fault locations, fault types, and spreading sequences such as m-sequence, binary Barker sequence, and 4-phase Frank sequence. It is shown that the proposed technique is able to improve the detection performance obviously when the reflected signal is weak or the fault location is extremely close.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.40 no.12
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• pp.1048-1054
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• 2012

This paper presents a Carrier phase fault detection (FD) method for GPS RTK (Global Positioning System Real Time Kinematic) in dynamic environment. There are various error sources in dynamic environment and these errors decrease the reliability of FD results. Due to the reason, Carrier phase measurements are separated into satellite induced signal, user induced signal and other remaining errors. Especially the user-induced signal is computed by user dynamic which is estimated by time-differenced Carrier phase (TDCP) and Doppler shift. TDCP makes it possible to avoid integer ambiguity resolution. Computer simulation is conducted to verify the suggested method. By applying impulse, step and ramp faults, the FD performance is analyzed.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.3
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• pp.367-372
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• 2008

In this paper we proposed a model of a fault diagnosis expert system with high reliability to compare identical well-functioning motors. The purpose of the survey was to determine if any differences exit among these identical motors and to identify exactly what these differences were, if in fact they were found. Using measured data for many identical brushless dc motors, this study attempted to find out whether normal and fault can be classified by each other. Measured data was analyzed using the State Transition Model (STM). Based on a proposed STM method, the effect of a different normal state is minimized and the detection of fault is improved in identical motor system. Experimental results are presented to prove that STM method could be a useful tool for diagnosing the condition of identical BLDE motors.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.5
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• pp.111-116
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• 2022

The causes of motor burnout include overload, phase loss, restraint, interlayer short circuit, winding ground fault, instantaneous overvoltage, and the rotor contacting the stator, leading to insulation breakdown, leading to breakdown or electrical accidents. Therefore, equipment failure causes not only loss due to cost required for equipment maintenance/repair, but also huge economic loss due to productivity decrease due to process stop because the process itself including the motor is stopped. The current level of technology for diagnosing motor failures uses vibration, heat, and power analysis methods, but there is a limit to analyzing the problems only after a considerable amount of time has passed according to the failure. Therefore, in this paper, a device and algorithm for measuring insulation resistance using DC AMP signal was applied to an industrial motor to solve this problem. And by following the insulation resistance state value, we propose a diagnosis of deterioration and failure of the motor that cannot be solved by the existing method.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.10a
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• pp.351-356
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• 1993

최근의 프로세스 공업화에 있어서 생산Line의 장치나 기계류는 점차 대형화, 고속화,연속화,복잡화되고 있다. 또한, 기계가공공업,자동차공업,기계,전자부품의 가공조립등의 생산설비는 각설비가 고도로 자동화되고 있는 실정으로 공장 전체의 유기체적인 제어 및 감독을 필요로 하고 있다. 마찬가지로 기계부품제작산업도 CNC.FMS등으로 점차 조작화,자동화됨에 따라 공작기계 장치나 기계류등의 이상이나 고장으로 생산 및 품질에 미치는 영향도 종래와 비교할 수 없을 정도로 중요시 되고 있는 실정이다, 이와같이 설비의 안전성을 도모하고 고신뢰도를 부여하기위해서는 기계설비의 이상 및 고장진단이 필수적이며, 공장 자동화와 함께 공작기계자체의 고장 및 이상진단을 실시하고, 검출된 신호의 크기등으로 고장상태를 판정해야만 한다. 공작기계에서 동적인 회전시스템을 이루는 주축용베어링의 손상은 제작하고자 하는 제품의 정밀도 표면거칠기등의 저하 뿐만아니라 시스템 전체의 기능까지도 떨어뜨리는 요인이 될수 있으므로 베어링 상태를 진단하여 송상유무를 판단하는것은 필수적이라 생각된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.698_699
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• 2009

본 논문은 정적 편심과 회전자 도체 봉 파손에 대해서 각각 특성 해석을 한 후, 두 고장이 복합된 상태를 특성 해석하였다. 해석 대상 전동기는 coupled magnetic circuits 방법으로 모델링 하고, 시뮬레이션하였다. 특성 해석에 필요한 중요 파라미터인 인덕턴스는 winding function 이론으로 계산하였다. 시뮬레이션 결과 중에서 고정자 전류를 전류 신호 분석 기술로 특성 해석을 하였다. 특성 해석 결과에서 고장 상태가 변하면 특정 주파수의 크기가 변하는 것을 알 수 있었다. 복합 고장에서는 정적 편심은 아래쪽 측 대역 성분의 크기를 증가시키고, 회전자 도체 봉 파손은 기본 특이 주파수 주변에 기생 성분을 만드는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.876-877
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• 2015

전동기의 고장 진단을 함에 있어 데이터의 수집은 필수적으로 이루어 져야 하며 데이터를 수집하는 과정에서 데이터의 손상이나 손실을 없애기 위해 어플리케이션을 만들었다. 제작한 어플리케이션은 모터의 전압과 전류, 소음과 진동을 실시간으로 측정 할 수 있으며, 고장 여부를 판단 할 수 있도록 파일로 저장 가능하게 만들었고, 저장하는 과정에서 데이터가 손실 되지 않도록 버퍼를 사용하였다. 더 효율적으로 측정이 가능하도록 하여 전동기의 고장 진단에 있어 확실한 데이터를 얻을 수 있도록 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1996.10a
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• pp.106-110
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• 1996

고밀도 집적회로(VLSI)의 설계 과정에 있어 테스트(test)는 매우 중요한 과정으로서, 회로내의 결함(fault)을 찾기 위해 일련의 입력값을 넣어 그 출력값으로 고장 여부를 판단한다. 회로의 테스트를 위하여 사용되는 일련의 입력값을 테스트패턴(test pattern)이라 하며 최고 2n개의 테스트패턴이 생성될 수 있다. 그러므로 얼마나 작은 테스트패턴을 사용하여 회로의 결함 여부를 판단하느냐가 주된 관점이 된다. 기존의 테스트 패턴 생성 알고리즘인 휴리스틱(heuristic)조건에서 가장 큰 문제점은 빈번히 발생하는 백트랙(backtrack)과 이로 인한 시간과 기억장소의 낭비이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 퍼지 기법을 이용한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법에서는 고장신호 전파과정에서 여러개의 전파경로가 존재할 때, 가장 효율적인 경로를 선택하는 단계에서 퍼지 관계곱(Fuzzy Relational Product)을 이용한다. 이 퍼지 기법은 백트랙 수를 줄이고 기억장소와 시간의 낭비를 줄여 테스트 패턴 생성의 효율을 증가시킨다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.12
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• pp.187-196
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• 2011

Induction motors play a vital role in aeronautical and automotive industries so that many researchers have studied on developing a fault detection and classification system of an induction motor to minimize economical damage caused by its fault. With this reason, this paper extracts robust feature vectors from the normal/abnormal vibration signals of the induction motor in noise circumstance: partial autocorrelation (PARCOR) coefficient, log spectrum powers (LSP), cepstrum coefficients mean (CCM), and mel-frequency cepstrum coefficient (MFCC). Then, we classified different types of faults of the induction motor by using the extracted feature vectors as inputs of a neural network. To find optimal feature vectors, this paper evaluated classification performance with 2 to 20 different feature vectors. Experimental results showed that five to six features were good enough to give almost 100% classification accuracy except features by CCM. Furthermore, we considered that vibration signals could include noise components caused by surroundings. Thus, we added white Gaussian noise to original vibration signals, and then evaluated classification performance. The evaluation results yielded that LSP was the most robust in noise circumstance, then PARCOR and MFCC followed by LSP, respectively.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.9
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• pp.401-406
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• 2016

When measuring live cable faults and their location based on reflectometry, a coupler is placed between the cable and the test system. This coupler prevents damage to the test circuits by indirectly measuring the live voltage of the cable using reflectometry. It also provides a coupling path that allows the transmission and receive signal to pass into the cable. In this study, we design and construct a contact coupler to locate faults in both dead and live cables using reflectometry. The proposed coupler is of the inductive coupling type and is constructed after the calculation of the signal transmission loss by simulation. The performance of the developed coupler is tested by measuring the transmission loss and frequency flatness. The results showed that the transmission signal loss is less than -1.98dB in the frequency bandwidth above 1 Mhz. The reflectometry system was designed based on sequence time domain reflectometry (STDR) and spread spectrum time domain reflectometry (SSTDR) in order to apply it to the detection of faults and their location in live cables and tests on live cables were performed. The test results showed that the proposed coupler can be used in a reflectometry system for live cable fault detection.