In this paper, intelligent methods using digital protective relay in power supervisory control system is developed in order to protect power systems by means of timely fault detection and diagnosis during operation for induction motor which has various load environments and capacities in power systems. The spectrum pattern of input currents was used to monitor to state of induction motors, and by clustering the spectrum pattern of input currents, the newly occurrence of spectrums pattern caused by faults were detected. For diagnosis of the fault detected, the fuzzy fault tree was derived, and the fuzzy relation equation representing the relation between an induction motor fault and each fault type, was solved. The solution of the fuzzy relation equation shows the possibility of each fault's occurring. The results obtained are summarized as follows: 1) The test result on the basis of KEMC1120 and IEC60255, show that the operation time error of the digital motor protective relay is improved within ${\pm}5%$. 2) Using clustering algorithm by unsupervisory learning, an on-line fault detection method, not affected by the characteristics of loads and rates, was implemented, and the degree of dependency by experts during fault detection was reduced. 3) With the fuzzy fault tree, fault diagnosis process became systematic and expandable to the whole system, and the diagnosis for sub-systems can be made as an object-oriented module.
경부고속열차(KTX) 제어시스템은 차량컴퓨터(OBCS), 차상신호제어장치(ATC), 견인제동추진장치(MBU), 운전자고장안내지원장치(TECA), 유무선통신장치(MDT), 보조전원제어장치(ABU), 공조장치(HVAC), 객차활주제어장치(TRAE), 도착지표시장치(PID), 객실안전및객실편의설비동작표시장치(FDTR) 등이 차량컴퓨터를 마스터로 그 외 하부제어장치들은 슬레이브로 다양한 시리얼라인을 매체로 상호 제어한다. 이런 다양한 시리얼링크라인의 물리적 구조와 상호 데이터 전송구조를 분석하기 위해, 시리얼라인 분석기를 다양한 방법으로 사용한다. 시리얼라인 분석기를 사용하기 위해서는 사전에 고속열차에 대한 전문 기술과 장비사용에 대한 경험이 필요하다. 공간과 환경이 어려운 여건에서, 고속열차정비에 근무하면서, 하부장치 시리얼라인 데이터 수집과정에서 얻은 물리적 접속방법과 통신데이타 분석에 대한 기본 구조를 제시하여, 관련 업무에 종사하는 분에게 도움이 되고자 한다. 또 한 향후 독자적으로 개발 된 고속열차 시운전과정에서 필요한 고속열차 진단업무에 도움이 되고자 한다.
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.
스마트무인기의 비행제어컴퓨터는 탑재장비와의 입/출력 신호처리, 비행제어법칙 연산 그리고 고장진단 및 이중화 기능 등이 구현된 비행운용프로그램이 탑재되어 있다. 비행운용프로그램은 PowerPC 755 프로세서와 VxWorks 5.5 실시간운영체제 환경에서 개발되었다. 비행운용프로그램은 메모리 참조 모듈, 탑재장비 입/출력 신호처리 모듈 그리고 비행제어법칙 모듈로 구성되었고 각각의 모듈은 계층 구조로 설계되었다. 메모리 참조 모듈과 신호처리 모듈은 벤치 테스트를 통해 검증되었고, 비행제어법칙 모듈은 시뮬레이션 시험, 지상통합시험, 안전줄 시험 그리고 비행시험을 통해 검증되었다. 본 논문에서는 비행운용프로그램의 개발환경, 소프트웨어 구조 그리고 검증 및 관리방법에 대해서 기술하였다.
Acoustic Emission technique is widely applied to develop the early fault detection system, and the problem about a signal processing method for AE signal is mainly focused on. In the signal processing method, envelope analysis is a useful method to evaluate the bearing problems and wavelet transform is a powerful method to detect faults occurred on rotating machinery. However, exact method for AE signal is not developed yet for the rotating machinery diagnosis. Therefore, in this paper two methods which are processed by Hilbert transform and DET for feature extraction. In addition, we evaluate the classification performance with varying the parameter from 2 to 15 for feature selection DET, 0.01 to 1.0 for the RBF kernel function of SVR, and the proposed algorithm achieved 94 % classification of averaged accuracy with the parameter of the RBF 0.08, 12 feature selection.
발전소 주제어시스템(DCS, Distributed Control System)은 원격지의 설비를 계통현황에 따라 실시간 조작, 감시 및 운전 효율성을 향상시키기 위해 튜닝을 하도록 구현된 자동화 시스템이다. DCS는 IT 기술의 발전과 함께 점차 지능화, 개방화되고 있다. 많은 전력회사들이 DCS에 설비 관리용 패키지 시스템을 접목하여 예측진단을 통한 유지 보수 및 Risk Management를 실현시키기 위한 투자를 확대하고 있다. 하지만, 최근 해외사례에서 보듯이 원전 전력망 등 국가 주요기반 시설인 산업 제어시스템(ICS)을 마비시키고 파괴할 목적으로 개발된 최초의 사이버 전쟁무기인 스턱스넷이 출현하는 등, 폐쇄형 시스템으로 구성된 발전소 주제어시스템도 점차 외부 공격으로부터 위협의 대상이 되고 있음을 알 수 있다. 높은 수준의 가용성(낮은 고장빈도와 신속한 복구)과 운영 신뢰성의 이유로 10년 이상 장기 사용이 요구되는 발전소 주제어시스템의 경우 전적으로 해외 기술에 의존하고 있고 패치 업데이트 등 주기적 보안관리가 이뤄지지 못해 잠재된 취약점이 노출될 경우 심각한 우려가 예상된다. 본 논문에서는 국내 발전회사에서 사용 중인 Ovation 1.5 버전의 간이 시뮬레이터 환경에서 범용 취약점 분석툴인 NESSUS를 활용하여 인가된 내 외부 사용자의 악의적 행위(모의해킹)를 수행하였다. 이를 통해 취약점 탐지 및 발전소 제어시스템 내 사이버 침해사고 발생 시 효과적으로 대응 할 수 있는 취약점 분석 및 로그분석 방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서 적용한 열회복 방식은 적은 동력사용으로 최대의 냉각능력을 낼 수 있는 에너지 절약형이다. 항온항습기의 온습도를 보다 정밀 한 제어 기능을 갖도록 하기 위해 제어 알고리즘은 퍼지 PID 제어기를 설계하여 적용하였고, 외기보상장치(공냉식)를 갖추어 동절기에 $-20^{\circ}C$에서도 우수한 제습능력을 발휘하게 하였다. 고효율, 저소음형 시로코 팬을 채용하여 정숙운전이 되며 장비특성에 따라 상향식과 하향식에 맞도록 설계하였다. 실험한 결과 변환 효율은 95%이상, 정전복귀는 5sec 이내, 정지지연은 30sec 이내, 펌프다운은 10sec, 펌프지연은 5sec, 히팅지연은 5sec, 온도편차는 ${\pm}2^{\circ}C$(냉방편차: $2^{\circ}C$, 난방 편차: $2^{\circ}C$), 습도편차는 ${\pm}5%$(가습편차 3.0%, 제습편차 3.0%)을 갖게 하였다. 최근 유비쿼터스 기술이 중요시 되고 있기에 핸드폰을 통해 항온항습기를 원격 제어 할 수 있도록 하였고, MMI 소프트웨어와 자동 인터페이스를 지원하여 확장성이 뛰어나게 하였다. 또한 지능형 컨트롤러 고장진단에 의한 부품 및 장비의 수명이 연장 되도록 하였다.
본 논문에서는 서포트 벡터 머신의 중요한 파라미터인 C와 σ값을 빠르고 정확하게 찾는 탐색 방법론을 제안한다. 기존에 알려진 격자 탐색 방식은 모든 경우를 비교하기 때문에 탐색속도가 느리다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 탐색속도 향상을 위한 딥 서치 방식을 제안한다. 1단계에서는 C-σ 정확도지표를 4등분 한 뒤 각 영역의 중간 값을 탐색하여 가장 정확도 값이 높은 지점을 시작 지점으로 선택한다. 2단계에서는 선정된 시작지점을 다시 4등분한 뒤 정확도 값이 가장 큰 지점을 새로운 탐색지점으로 지정한다. 3단계에서는 탐색지점에 이웃한 8개의 지점들을 탐색하여 정확도 값이 가장 높은 곳을 새로운 시작 지점으로 선정한 뒤 해당 지점을 4등분하여 정확도 값을 계산한다. 마지막 단계에서는 이웃 지점의 값들보다 탐색지점의 정확도지표 값이 최댓값이 될 때까지 진행한다. 최댓값을 만족하지 않을시 2단계에서부터 반복하며 입력된 레벨 값만큼 반복을 진행한다. 베어링의 결함 및 정상 데이터를 사용하여 비교한 결과, 제안한 Deep search 알고리즘은 기존 알고리즘 보다 성능 및 탐색시간에서 우수성을 보였다.
방사선 의료기술의 발달로 의료 방사선 영역에서 환자와 종사자의 피폭선량을 최소로 유지하고 많은 정보가 포함된 영상을 제공하고 있다. 그러나 장치의 성능 저하는 선량의 증가와 화질의 저하로 환자 및 의료진에게 손실을 줄 수도 있다. 따라서 영상의 질을 저하시키는 원인을 분석하고 X선 발생장치의 부적합을 점검하여야 하며, 장비의 고장 가능성을 예견하고 방지하기 위해서는 정기적인 정도관리가 반드시 필요하다. 본 연구는 수도권에 소재한 의원, 교육기관 그리고 종합병원을 대상으로 진단방사선안전관리규정의 일반방사선장비 검사기준을 준용하여 관전압시험, mAs시험, 광조아야 오차시험, 조사선량 재현성시험, 반가층시험, 조사시간 재현성 시험을 시행하였다. 개인 및 교육기관의 경우 일반촬영장비 22대를 대상으로 시험한 결과 관전압시험에서 18.2%, 조사선량 재현성시험에서 13.6%, mAs시험에서 9.1% 그리고 반가층 시험에서 13.6%가 부적합으로 측정되었다. 종합병원의 경우 28대의 장비에서는 조사선량재현성시험에서 7.1%, 광조사야 오차시험에서 7.1%, 조사시간 재현성시험에서 7.1% 부적합이 나타났다. 종합병원의 경우 정도관리의 중요성을 인식하고 장비업체의 예방점검 체결 및 원내에 정도관리 팀을 구성하여 적극적인 관리가 이루어지고 있어 대부분의 시험에서 기준을 충족하였으나 개인의원에서는 상대적으로 관리가 미흡한 실정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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