• 방송공학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.13-24
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• 2020

한국에는 전력 분배를 위하여 약 9백만 개의 전신주와 1.3백만 킬로미터의 송전선이 있다. 이러한 많은 전력 설비의 유지보수를 위해서는 많은 인력과 시간이 소요된다. 최근 인공지능을 사용한 여러 고장진단 기술들이 연구되어 오고 있기 때문에 본 논문에서는 송전선의 여러 요인으로 인한 늘어짐을 감지하기 위해 기존의 현장에서의 검증 방법이 아닌 카메라 시스템으로 촬영한 영상에서의 인공 지능 기술을 활용한 송전선 늘어짐 감지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 (i) 객체 탐지 시스템을 이용한 송전탑 감지 (ii) 동영상 촬영 데이터의 화질 저하 문제를 해결하기 위한 히스토그램 평활화 기법 (iii) 송전선 전체를 파악하기 위한 파노라마 영상 스티칭(iv) 송전선 탐지 알고리즘 적용 후 파노라마 영상 스티칭 기술을 이용한 늘어짐 판단 과정으로 진행된다. 본 논문에서는 각각의 과정들에 대한 설명 및 실험 결과를 보인다.

• 한국항공우주학회지
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• 제41권7호
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• pp.588-595
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• 2013

항공탑재 SAR 시스템은 유/무인 항공기에 탑재되어 고해상 영상정보 수집과 지상 이동 표적 탐지의 임무를 담당하는 영상 레이더 시스템으로, 선진국을 중심으로 운용되고 있으며 국내에서도 현재 개발이 진행 중에 있다. 본 논문에서는 항공탑재 SAR 시스템 운용을 위한 운용요구조건 및 운용 요구조건을 만족하기 위한 다중모드 및 실시간 SAR 시스템 운용개념에 대하여 기술한다. 항공 시스템과의 연동개념, 시스템 상태정의 및 천이개념, 임무정의파일 기반 임무수행 개념, 고장진단 및 관리개념, 촬영자료 저장 및 전송 개념에 대해 설명하고, 지상검증시험을 통한 SAR 시스템 운용개념 검증 결과에 대해 기술한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제22권2호
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• pp.33-39
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• 1999

This paper included a data analysis of the unit of medical devices using mainternance recording card that had medical devices of unit failure mode, hospital of failure mode and MTBF. The results of the analysis were as follows : 1. Medical devices of unit failure mode was the highest in QC/PM such A hospital as 33.9%, B hospital 30.9%, C hospital 30.3%, second degree was the Electrical and Electronic failure such A hospital as 23.5%, B hospital 25.3%, C hospital 28%, third degree was mechanical failure such A hospital as 19.5%, B hospital 22.5%, C hospital 25.4%. 2. Hospital of failure mode was the highest in Mobile X-ray device(A hospital 62.5%, B hospital 69.5%, C hospital 37.4%), and was the lowest in Sono devices(A hospital 16.76%, B hospital 8.4%, C hospital 7%). 3. Mean time between failures(MTBT) was the highest in SONO devices and was the lowest in Mobile X-ray devices which have 200 - 400 failure hours. 4. Anverage failure ratio was the highest in Mobile X-ray devices(A hospital 31.3%, B hospital 34.8%, C hospital 18.7%), and was the lowest in Sono(Ultrasound) devices (A hospital 8.4%, B hospital 4.2%, C hospital 3.5%). 5. Failure ratio results of medical devices according to QC/PM part of unit failure mode were as follows ; A hospital was the highest part of QC/PM (50%) in Mamo X-ray device and was the lowest part of QC/PM(26.4%) in Castro X-ray. B hospital was the highest part of QC/PM(56%) in Mobile X-ray device, and the lowest part of QC/PM(12%) in Gastro X-ray. C hospital was the highest part of QC/PM(60%) in R/F X-ray device, and the lowest a part of QC/PM(21%) in Universal X-ray. It was found that the units responsible for most failure decreased by systematic management. We made the preventive maintenance schedule focusing on adjustement of operating and dust removal.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.9-18
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• 2020

대규모 화력 발전소 제어용 시뮬레이터 개발은 급수/증기 계통, 공기/연소가스 계통, 미분탄 계통 및 터빈/발전기 계통으로 구성되며, 기계적인 터빈/발전기를 제외하고 모든 계통에 대하여 모델링이 가능하다. 현재까지 화력발전의 일부 계통에 대한 신경망 시뮬레이터 개발에 대한 시도는 있었으나 전체 계통에 대한 시뮬레이터 개발은 완성된 적이 없다. 특히 모든 발전사의 핵심 기술 개발중 하나인 오토튜닝은 정확도가 높은 모든 계통에 대한 모델링이 완성되어야 이룰 수 있는 기술이다. 이에 본 논문은 신경망 알고리즘을 이용하여 시스템을 설계할 경우 가장 핵심인 입출력 관계에 대한 변수를 모든 계통에 대하여 정의하였다. 시뮬레이션을 수행한 결과 실제 보일러 계통의 95~99% 이상 정확도를 보임에 따라 본 시뮬레이터에 현장 PID 제어기를 결합할 경우 고장진단이나 오토튜닝에 활용 가능할 것이다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권4호
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• pp.65-70
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• 2022

In manufacturing and semiconductor industries, transfer robots increase productivity through accurate and continuous work. Due to the nature of the semiconductor process, there are environments where humans cannot intervene to maintain internal temperature and humidity in a clean room. So, transport robots take responsibility over humans. In such an environment where the manpower of the process is cutting down, the lack of maintenance and management technology of the machine may adversely affect the production, and that's why it is necessary to develop a technology for the machine failure diagnosis system. Therefore, this paper tries to identify various causes of failure of transport robots that are widely used in semiconductor automation, and the Prognostics and Health Management (PHM) method is considered for determining and predicting the process of failures. The robot mainly fails in the driving unit due to long-term repetitive motion, and the core components of the driving unit are motors and gear reducer. A simulation drive unit was manufactured and tested around this component and then applied to 6-axis vertical multi-joint robots used in actual industrial sites. Vibration data was collected for each cause of failure of the robot, and then the collected data was processed through signal processing and frequency analysis. The processed data can determine the fault of the robot by utilizing machine learning algorithms such as SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbor). As a result, the PHM environment was built based on machine learning algorithms using SVM and KNN, confirming that failure prediction was partially possible.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권4호
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• pp.113-118
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• 2023

Maintenance of semiconductor equipment processes is crucial for the continuous growth of the semiconductor market. The process must always be upheld in optimal condition to ensure a smooth supply of numerous parts. Additionally, it is imperative to monitor the status of the robots that play a central role in the process. Just as many senses of organs judge a person's body condition, robots also have numerous sensors that play a role, and like human joints, they can detect the condition first in the joints, which are the driving parts of the robot. Therefore, a normal state test bed and an abnormal state test bed using an aging reducer were constructed by simulating the joint, which is the driving part of the robot. Various sensors such as vibration, torque, encoder, and temperature were attached to accurately diagnose the robot's failure, and the test bed was built with an integrated system to collect and control data simultaneously in real-time. After configuring the user screen and building a database based on the collected data, the characteristic values of normal and abnormal data were analyzed, and machine learning was performed using the KNN (K-Nearest Neighbors) machine learning algorithm. This approach yielded an impressive 94% accuracy in failure diagnosis, underscoring the reliability of both the test bed and the data it produced.

• 적정기술학회지
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• 제5권2호
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• pp.62-69
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• 2019

안정적인 전력 공급은 해당 지역의 생활수준 개선과 소득 수준에 중요한 역할을 하기 때문에, 공적개발원조 (Official Development Assistance, 이하 ODA)의 중요한 목표중에 하나이다. 하지만 수많은 개도국의 교외지역은 국가 전력망과 제대로 연결되지 못하여 전력을 전혀 공급 받지 못하고 있고, 국가 전력망과 연결된 일부 받는 지역도 전력 용량의 한계로 인해 수시로 정전이 일어나고 있는 상황이며, 이는 해당 지역의 소득 수준 향상과 생활수준 개선에 큰 장애요소로써 작용하고 있다. 서울대학교가 넬슨-만델라 아프리카 과학기술원 (Nelson-Mandela African Institution of Science and Technolgoy, 이하 NM-AIST)과 협력하여 건립된 한국-탄자니아 적정기술거점센터 (Korea-Tanzania Innovative Technology and Energy Center, 이하 iTEC)은 이러한 문제를 해결하기 위해, 전력이 공급되지 않는 탄자니아 교외지역에 스마트-독립전력망을 활용한 소규모 태양광 발전소를 건설하고, 이와 연계된 사업을 진행함으로써, 이러한 문제를 해결하고자 한다. 이를 위해 킬리만자로 (Kilimanajaro) 주 음카라마 (Mkalama) 마을과 아루샤 (Arusha) 주 응구르도토(Ngurdoto) 마을에 각각 10 kW, 7 kW급 태양광 발전소를 건설하여, 각각 50 여가구에 전력을 공급하고 있다. 또한, 이에 대한 데이터를 수집하고 발전소와 배전 시스템의 운영을 위해 스마트 모니터링 시스템을 설치하였다. 이를 통해 고장 진단, 사용량 측정 등 다양한 기능을 수행하고 있다. ITEC에서는 이러한 스마트-독립전력망을 활용한 소규모 태양광 발전소 건설과 전력 공급, 그리고 다양한 연계사업 진행을 통해 지속가능한 개발도상국 농촌 주민의 소득수준과 삶의 질 향상을 도모하고 있다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제49권10호
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• pp.516-523
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• 2000

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.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.179-186
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• 2007

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.412-417
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• 2013

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.