• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.2017_2018
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• 2009

DFT는 보호계전기의 알고리즘이나 디지털 미터에서 필수적으로 사용되고 있다. 그런데 DFT 필터는 시간 영역의 신호를 주파수 영역으로 변환하는 과정에서 시간 정보가 손실된다는 단점이 있기 때문에 이를 개선한 DWT가 제안되었다. 본 연구에서는 광역보호계전 지능화를 위한 네트워크 기반 주파수 모니터링 및 고장예측 시스템 개발을 위한 기초적인 연구로서 전력시스템의 초기고장검출과 고장징후 판단을 DWT의 상세계수 에너지성분의 합에 의하여 모색하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.41 no.10
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• pp.931-940
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• 2017

This paper describes a predictive fault diagnosis algorithm for autonomous vehicles based on a kinematic model that uses a sliding mode observer. To ensure the safety of autonomous vehicles, reliable information about the environment and vehicle dynamic states is required. A predictive algorithm that can interactively diagnose longitudinal environment and vehicle acceleration information is proposed in this paper to evaluate the reliability of sensors. To design the diagnosis algorithm, a longitudinal kinematic model is used based on a sliding mode observer. The reliability of the fault diagnosis algorithm can be ensured because the sliding mode observer utilized can reconstruct the relative acceleration despite faulty signals in the longitudinal environment information. Actual data based performance evaluations are conducted with various fault conditions for a reasonable performance evaluation of the predictive fault diagnosis algorithm presented in this paper. The evaluation results show that the proposed diagnosis algorithm can reasonably diagnose the faults in the longitudinal environment and acceleration information for all fault conditions.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.1
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• pp.78-83
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• 2014

Recently, a rapid growth of wind power system as a leading renewable energy source has compelled a number of companies to develop intelligent monitoring and diagnostic system. Such systems can detect early mechanical faults, which prevents from costly repairs. Generally, fault diagnostic system for wind turbines is based on vibration and process signal analysis. In this work, different type of mechanical faults such as mass unbalance and shaft misalignment which can always happen in wind turbine system is considered. The proposed intelligent fault diagnostic algorithm utilizes artificial neural network and Wavelet transform. In order to verify the feasibility of the proposed algorithm, mechanical fault generation experimental system manufactured by Gaon corporation is utilized.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2304-2306
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• 2002

베어링 고장진단은 대부분 진동센서에 의한 근접 탐침에 의존하고 있어 설치 및 측정 상에 제약이 따른다. 최근 들어 전동기 전류를 이용한 베어링 고장진단의 가능성이 제시되고 있으나 베어링의 초기고장에 대한 연구는 없었다. 본 연구에서는 전동기 전류를 이용하여 베어링 외륜의 초기고장을 검출할 수 있는 기법을 제시하였다. 이 기법은 처리 데이터를 줄이고 신속한 고장검출을 위하여 고장진단 주파수 대역 설정방법을 제시하였으며 유도전동기 베어링 외륜 고장검출 실험을 통하여 이 기법의 유용성을 보였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.40 no.6
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• pp.990-996
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• 2015

This paper proposes an enhanced scheme adding a sign detector at the front of the correlator in STDR (sequence time domain reflectometry) system. We have executed simulations to show the improvement of detection performance in two fault types and various fault locations. Consequently, it can be shown that the proposed scheme improves the detection performance of the location of far-fault without increasing the computational complexity.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.10 no.1
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• pp.86-92
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• 2009

As increasing of using induction motors, the induction motors faults cause serious damage to the industry. Therefore to find out faults of induction motor is recognized as important problem awaiting solution. But to make matters worse, the faults of induction motors often progress through long time. It means that early diagnosis is very important. Many researches have been progressed and general method of diagnosis is using vibration sensor to diagnose fault of induction motor. However, although it is reliability technique, it demands high price and it is difficult to use. This paper presents an implementation of technique for fault diagnosis of induction motor using wavelet transform based stator current and it is composed with algorithm that decides whether fault existence or not using C++ based on windows software. The algorithm will be accomplished in real-time using current data acquisition board and PC automatically with Neural Network algorithm.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2011.07a
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• pp.417-418
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• 2011

본 논문은 계통연계 형 3-레벨 NPC(Neutral Point Clamped)인버터의 고장진단 방법을 제안한다. 제안하는 고장진단 방법은 스위칭 소자의 개방고장 진단뿐만 아니라 고장 난 스위칭 소자의 위치 또한 판별 할 수 있다. 스위칭 소자의 고장 진단은 콘코디아 변환(Concordia transformation)에 의한 전류패턴의 반지름 변화로 판단 할 수 있다. 고장 난 스위칭 소자의 위치는 기존의 콘코디아 변환(Concordia transformation)에 의한 전류패턴을 분석하는 방법에 간단한 스위칭 동작을 추가함으로써 구분 할 수 있다. 제안하는 기법은 추가적인 센서가 필요하지 않고 전류신호에 기반을 두고 있으므로 시스템의 복잡한 모델링이 필요하지 않은 장점이 있다. 본 논문은 10kW급 태양광 계통연계 시스템을 모의한 시뮬레이션을 바탕으로 제안한 기법의 타당성을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.662-664
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• 1998

IEEE 1149.1 바운다리스캔은 보드 수준에서 고장점검 및 진단을 위한 테스트 설계기술이다. 그러나, 바운다리스캔 제어기의 특성상 테스트 패턴의 주입에서 관측까지 2.5 TCK가 소요되므로, 연결선상의 지연고장을 점검할 수 없다. 본 논문에서는 Update_DR 신호를 변경하여, 테스트 패턴 주입에서 관측까지 1 TCK가 소요되게 함으로써, 지연고장 점검을 가능하게 하는 기술을 소개한다. 나아가서, 정적인 고장점검을 위한 테스트 패턴을 개선해 지연고장 점검까지 가능하게 하는, N개의 net에 대한 2log(N+2)의 새로운 테스트패턴도 제안한다. 설계와 시뮬레이션을 통해 지연고장 점검이 가능함을 확인하였다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.28 no.1
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• pp.1-14
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• 2024

Global navigation satellite system (GNSS) providing position, navigation and timing (PNT) services consist of satellite, ground, and user systems. Monitoring stations, a key element of the ground segment, play a crucial role in continuously collecting satellite navigation signals for service provision and fault detection. These stations detect anomalies such as threats to the signal-in-space (SIS) of satellites, receiver issues, and local threats. They deliver received data and detection results to the master station. This paper introduces the main monitoring algorithms and measurement pre-processing processes for quality assessment and fault detection of received satellite signals in current satellite navigation system monitoring stations. Furthermore, it proposes a strategy for the development of components, architecture, and algorithms for the new regional navigation satellite system (RNSS) monitoring stations.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1232-1235
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• 2022

최근 자동차, 철도차량 등 사용자가 있는 기계 시스템에서의 고장 발생 시 사용자의 안전과 관련된 사고로 이어질 수 있어 부품에 대한 모니터링 및 고장 여부 판단은 매우 중요하다. 이러한 부품 중에서 베어링은 회전체와 회전하지 않는 물체 사이에서 회전이 원활하게 이루어질 수 있도록 하는 부품인데, 베어링에 결함이 발생하게 될 경우, 기계 시스템이 정지하거나, 마찰 열에 의해 화재 등의 치명적인 위험이 발생한다. 본 논문에서는 Resnet과 오토인코더를 활용하여 진동 신호 기반의 베어링의 고장을 감지하고 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 방법은 raw data를 이미지로 변환하여 입력으로 사용하는데, 이러한 접근을 통해 수집된 데이터의 손실을 최소화하고 데이터가 가지는 정보를 최대한 분석에 활용할 수 있다. 제안 모델의 검증을 위하여 공개된 데이터셋으로 학습/검증 하였고, 제안 방법이 기존 방법과 비교하여 더 높은 F1 Score와 정확도를 보임을 확인하였다.