• 한국통신학회논문지
• /
• 제41권6호
• /
• pp.620-627
• /
• 2016

이 논문에서는 STDR(sequence time-domain reflectometry)이나 SSTDR(spread-spectrum time-domain reflectometry) 방식에서 인가 신호 제거 기법을 사용하여 케이블의 고장 위치를 탐지할 때, 제거기 앞단에 부호기(sign detector)를 추가하여 복원된 부호를 제거하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 케이블 선로나 측정 회로에 의해 변형된 신호를 수열의 형태로 복원시킨 후 제거하기 때문에 부호기를 쓰지 않은 경우보다 인가 신호 부분을 효과적으로 제거할 수 있고, 결과적으로 고장에 의한 반사 신호 부분의 탐지 성능을 향상시킬 수 있다. 특히, 원거리 고장에서 제안한 고장 탐지 기법이 기존의 기법에 비해 오탐지율을 크게 낮출 수 있음을 모의실험으로 보였다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.127-134
• /
• 2021

본 연구는 선박용 공기압축기의 상태기반보전 시스템에 필요한 이상치 탐지 알고리즘 적용에 대한 실험적 연구로서 고장모사 실험을 통해 시계열 전류 센서 데이터를 이용한 이상탐지 적용 가능성을 확인하였다. 고장 유형 10개에 대해 실험실 규모의 고장 모사 실험을 수행하여 정상 운전데이터와 고장 데이터를 구축하였다. 실험 결과 구축된 이상탐지 모델은 시계열 데이터의 주기에 변화를 유발하는 이상은 잘 탐지하는 반면 미세한 부하 변동에 대한 탐지 성능은 떨어졌다. 또한 오토인코더를 이용한 시계열 이상탐지 모델은 입력 시퀀스의 길이와 초모수 조정에 따라 이상 탐지 성능이 상이한 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제51권5호
• /
• pp.20-28
• /
• 2014

본 논문에서는 분산 제어망에서 통신 오류가 발생한 노드를 실시간으로 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 기존의 분산 제어망은 노드 내 오류가 발생하는 지점을 탐지하기 위해, 노드 간 의존성의 영향을 고려해야 하며 이는 전체적인 분산 제어망의 성능 저하의 원인이 될 수 있다. 이를 해결하기 위하여, 본 논문에서 제안된 기법은 각 노드의 손상으로 인해 발생되는 고장노드들을 빠른 시간 내에 탐지하기 위해 단일 Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) 비트를 Cyclic Redundancy Check (CRC) 코드에 삽입하여 기존의 CRC 코드 내 비트와 대체하는 방식을 택한다. 고장 노드 판정의 탐지 정확성을 높이기 위해 고장 가중치 계수를 통한 고장 판단 기법을 제안한다. 제안된 기법의 효용성을 증명하기 위해 MATLAB을 이용하여 모의실험 환경을 구축하고, 제안된 기법의 성능을 분석하였다. 이를 통하여, BCH 코드 내 비트 간 분배를 통해 수정되는 정도에 관계없이 CRC 코드의 성능이 우수하게 보존됨을 알 수 있었으며, 기존의 CRC 코드 기법보다 빠른 시간 내에 손상된 노드를 탐지할 수 있음을 보였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.265-267
• /
• 2022

선박 기관시스템이 효율적이고 안이정적인 운용을 위해서는 실시간 상태 모니터링 기반의 이상탐지, 고장진단 더 나아가 고장예측에 따른 대응조치를 할 수 있는 기술이 필요하며 이를 상태기반 유지관리(Condition Based Maintenance, CBM)이라 지칭한다. 해당 기술을 개발 및 확보하기 위해서는 가장 우선적으로 기관시스템에 대한 다양한 고장 데이터가 확보되어야 하며 이후, 확보된 데이터에 대한 특징추출 등 전처리 알고리즘, 고장 진단 및 예측 알고리즘 등을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 선박 추진용 엔진 및 발전기 엔진에 대한 상태기반 유지관리 기술의 개발현황과 향후 지속적인 연구 추진방향을 소개하고자 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.22-28
• /
• 2021

화학공정, 기계공정, 발전소와 같은 다변량 공정은 여러 설비들이 복잡하게 연결되어 운영되기 때문에 특정 시스템에 고장이 발생하면 전체 공정에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 또한, 공정 데이터는 불안정한 환경에서 계측되므로, 데이터에 이상치가 포함될 가능성이 크다. 따라서 계측된 데이터의 이상치를 제거하고 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 여러 종류의 공정에서 고장탐지를 수행하기 위해 다이나믹 공정과 다변량 공정 모델에서 생성된 데이터를 이용하였다. 다이나믹 공정은 자기회귀 특성을 가지는 공정을 모델링한 것이고 다변량 공정은 특정 센서의 고장이 발생했을 때 상황을 묘사한 공정이다. 본 논문에서는 두 공정에서 생성된 데이터에 마할라노비스 거리를 이용하여 데이터에 포함된 이상치를 제거한 후, 독립성분분석을 적용하여 고장탐지를 수행하였다. 제안된 방법의 성능 비교를 위해 기존의 단일모델 ICA와 성능을 비교하였다. 실험결과, 제안된 방법이 기존의 ICA 보다 다이나믹 공정의 바이어스 데이터의 경우에 0.84%p, 드리프트 데이터의 경우 6.82%p 성능이 개선되었다. 다변량 공정의 경우 3.78%p 성능이 개선되었으므로, 제안된 방법이 우수한 고장탐지 성능을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
• /
• pp.113-115
• /
• 2005

전력케이블, 특히 지중 송전케이블은 사고 발생시 그 파급효과가 크기 때문에 빠르고 정확한 고장점의 탐지가 필요하다. 본 논문에서는 on-line으로 지중 케이블의 상태를 모니터링하면서 사고 발생시에는 기록된 데이터를 분석하여 고장점을 찾을 수 있도록 하는 고장점 탐지 장치 개발에 관하여 언급한다. 케이블의 고장점 탐색 기술 개발을 위하여 단락 사고를 모의할 수 있는 모의 고장 발생 시스템을 구성하여 인위적인 고장발생을 할 수 있도록 하였으며 고장시 발생하는 신호를 측정하여 측정된 신호로부터 고장 발생 지점을 보다 정확하게 찾아내는 신호처리 기술을 연구하였다. 본 연구를 통하여 개발된 고장점 탐색장치는 정밀하게 사고지점을 찾아낼 수 있음을 보여주었으며 실제 전력 공급 계통에 손쉽게 설치할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이하에 송전선 고장점 위치 계산을 위하여 개발된 고장점 탐색 기술에 관하여 언급한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
• /
• pp.235-237
• /
• 2018

많은 분야에서 기기설비들의 고장, 결함은 안전과 관련되어 있기 때문에 연구가 활발히 진행되고 있다. 주로 데이터를 취득하여 제품의 유지보수 및 품질을 향상시키는 연구로 고장을 나타내는 특성 인자를 추출하여 고장진단을 하는 것이다. 하지만, 과거의 룰 기반 결함 탐지 기법은 예외의 경우를 탐지하기 어렵다는 문제를 가져왔다. 최근 들어 인공지능이 특성 인자를 쉽게 추출할 수 있다는 장점으로 인해 인공지능과 결합된 고장진단 시스템이 많이 제안되고 있다. 본 논문에서는 인공지능의 추세와 인공지능과 결합된 고장진단 시스템을 소개한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
• /
• pp.185-187
• /
• 2023

고장 진단은 IoT 장비의 안전성과 효율성을 유지하는데 필요한 기술 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 IoT 센서 데이터를 기반한 고장 진단 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구는 알고리즘의 효율성을 개선하기 위해 기술통계량을 기반하여 데이터 차원을 축소하였으며, 이를 바탕으로 고장 진단 알고리즘의 정확도 및 연산시간을 개선하였다. 본 연구는 다양한 후보 알고리즘을 활용하여 고장진단을 수행하였으며, 정확도를 기반으로 가장 우수한 알고리즘을 선정하였다. 연구 결과, Isolation Forest 알고리즘이 가장 뛰어난 분류 결과를 나타내었다. 본 연구결과를 통해 IoT 센서의 안전성과 신뢰성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.7-10
• /
• 2021

에스컬레이터의 고장 여부를 사전에 파악하는 것은 경제적 손실뿐만 아니라 인명 피해를 예방할 수 있어서 매우 중요하다. 실제 이러한 고장 예측을 위한 많은 딥러닝 알고리즘이 연구되고 있지만, 설비의 이상 데이터 확보가 어려워 모델 학습이 어렵다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제의 해결 방안으로 비지도 학습 기반의 방법론 중 하나인 LSTM Autoencoder 알고리즘을 사용해 에스컬레이터의 이상을 탐지하는 모델을 생성했고, 최종 실험 결과 모델 성능 AUROC가 0.9966, 테스트 Accuracy가 0.97이라는 높은 정확도를 기록했다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
• /
• pp.119-121
• /
• 2005

전력케이블, 특히 지중 송전케이블은 사고발생시 그 파급효과가 크기 때문에 빠르고 정확한 고장점의 탐지가 필요하다. 본 논문에서는 지중 케이블의 고장 위치를 파악하기 위해 필요한 신호를 계측하고 이를 빠른 시간 내에 저장하여 사고 발생 후 이를 분석하여 고장점을 찾을 수 있도록 하는 고장점 탐지 장치를 위한 회로 설계에 대하여 언급한다. 케이블의 고장점 탐색 기술 개발을 위해서는 고장시에 발생하는 과도현상을 기록할 수 있도록 회로를 설계해야 하는 바 센서 구성과 입력 회로반의 설계, 데이터 저장 및 분석을 위한 회로의 설계는 고장점 탐색 장치 개발에 있어 필수적인 기술이다. 개발된 지중 송전선 고장점 탐색을 위한 측정회로는 사고지점 계산을 위해 필요한 신호측정에 효과적이며 실제 전력 공급 계통에 손쉽게 설치할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이하에 지중송전선 고장점 탐색을 위한 측정 회로 설계에 관하여 언급한다.