• 항공우주시스템공학회지
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• 제11권4호
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• pp.22-29
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• 2017

비선형특성을 갖고 있는 실제 무인기용 소형터보제트엔진의 운전 중 발생하는 결함을 효과적으로 탐지하기 위한 방안에 대해 연구하였다. 이를 위해서 동적 열역학 사이클해석을 통한 비선형 동특성 모델을 도출하였다. 실제적인 운전상황의 연출을 위해 잡음특성의 평가에 부합하는 무향칼만필터를 적용하였고 필터성능이 가미된 제어기를 설계하였다. 엔진회전수 센서의 결함을 통한 엔진 결함발생을 모사하였고, 발생된 결함의 실시간적인 탐지 방안으로 연속확률비 평가기법을 도입하였다. 이를 운전 중 엔진결함탐지에 적용한 결과 분명한 결정양상을 보임으로써 매우 효과적이고 유용함을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.1-7
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• 2008

해저광케이블은 국제통신의 98% 이상을 처리하고 있는 국가의 중요한 정보통신 인프라이다. 하지만 선박의 닻, 어선의 어구, 해저 지진 등 다양한 요인으로 인해 고장이 발생하며, 고장 발생시 대용량 해저통신 트래픽의 영향을 최소화하고, 케이블 수리 선박의 운영비용 절감을 위해서 수리 기간을 최대한 단축해야 한다. 해저광케이블 고장 유형은 Shunt Fault, Cable Cut, Open Fault, Fiber Break 등 여러 유형이 있으며, 고장이 발생하면 육상 터미널 국사(육양국)에서 정확하고 신속하게 고장 유형 및 고장 지점을 파악하고, 케이블 수리 선박은 수리 현장으로 출동하여 수리 작업을 수행하게 된다. 수리작업 기간 중 육양국에서는 케이블 수리 선박에서 요청하는 각종 Test를 수행하게 되며, 이때 육양국 Test 기법은 매우 중요하다. 본 논문에서는 해저광케이블 고장 유형 및 고장 지점 탐지 기법을 제시하고, 해저광케이블 수리기간 단축을 위한 육양국 Test 기법을 고찰하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.224-226
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• 2022

다양한 소스로부터 수집되고 연동되는 데이터를 모델링하는 기술로 그래프 데이터베이스를 활용한 분석 기법이 각광받고 있다. 이 연구에서는 항로표지에서 관측되는 상태 및 주변 정보를 모델링하고, 고장진단 및 예측에 적용할 수 있는 기계학습 기법을 소개한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.54-56
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• 2021

다양한 소스로부터 수집되고 연동되는 데이터를 모델링하는 기술로 그래프 데이터베이스를 활용한 분석 기법이 각광받고 있다. 이 연구에서는 항로표지에서 관측되는 상태 및 주변 정보를 모델링하고, 고장진단 및 예측에 적용할 수 있는 기계학습 기법을 소개한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1088-1097
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• 2021

기계 장비의 진동 데이터는 필연적으로 노이즈를 포함하고 있다. 이러한 노이즈는 기계 장비의 유지보수를 진행하는데 악영향을 끼친다. 그에 따라 데이터의 노이즈를 얼마나 효과적으로 제거해주냐에 따라 학습 모델의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 시계열 데이터를 전처리 함에 있어 특성추출 과정을 포함하지 않는 Denoising Auto Encoder 기법을 활용하여 데이터의 노이즈를 제거했다. 또한 기계 신호 처리에 널리 사용되는 Wavelet Transform과 성능 비교를 진행했다. 성능비교는 고장 탐지율을 계산하여 진행했으며 보다 정확한 비교를 위해 분류 성능 평가기준 중 하나인 F-1 Score를 계산하여 성능 비교를 진행했다. 고장을 탐지하는 과정에서는 One-Class SVM 기법을 활용하여 고장 데이터를 탐지했다. 성능 비교 결과 고장 진단율과 오차율 측면에서 Denoising Auto Encoder 기법이 Wavelet Transform 기법에 비해 보다 좋은 성능을 나타냈다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2076-2078
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• 2003

전력 케이블의 고장점 탐지를 상시 감시하고 있는 데이터로부터 on-line으로 할 수 있도록 하기 위한 전력 케이블 고장 신호의 전처리 기술 개발에 관하여 언급하였다. 고장 전류 파형을 모의하고 측정할 수 있는 케이블 고장 모의 측정 시스템을 구성하여 고장 전압과 전류 파형을 측정하였으며 측정된 신호로부터 고장점을 보다 정확하고 빠르게 연산할 수 있도륵 하기 위한 down sampling, filtering 등 전처리 과정에 대하여 시뮬레이션하고 그 결과에 대하여 논하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.78-83
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• 2019

소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 패턴 인식 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 DWT와 인공신경망 기반 패턴 인식 기법을 이용한 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 기계의 결함을 효과적으로 탐지하기 위해 DWT를 이용해 대역별 분해 후 최상위 고주파 부대역과 최하위 저주파 부대역을 제외한 나머지 부대역의 PSD를 구하여 인공신경망 기반 분류기의 입력으로 사용한다. 그 결과 본 연구에서 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권4호
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• pp.67-74
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• 2023

최근 미래의 운송시스템으로 도심교통항공(Urban Aircraft Mobility)이 주목받고 있으며 소형 드론도 다양한 산업에서 역할을 하고 있다. 다양한 종류의 항공 시스템 고장은 추락으로 막대한 재산 및 인명 피해로 이어질 수 있다. 항공 시스템이 많이 활용되는 무기체계에서도 고장은 임무 실패의 결과를 유발한다. 본 논문에서는 항공 시스템의 이상(Anomaly)을 탐지하여 개발 및 생산 간 시스템의 신뢰도를 높이고 운용 중 사고를 예방할 수 있도록 딥러닝 기술을 활용한 이상 탐지 모델을 연구했다. 모델 훈련 및 평가 데이터로 극저온 환경에서 시스템의 전류 데이터를 활용하였으며 이미지 인식에 많이 활용되는 딥러닝 기법 합성곱 신경망(CNN; Convolutional Neural Network)을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구현했다. 시험 대상 시스템은 극저온 환경에서 다양한 형태의 고장이 유발되었고 전륫값의 특이점이 나타났다. 시스템 정상 및 고장 데이터를 활용하여 모델을 훈련 시키고 평가한 결과 98% 이상의 재현율(Recall)로 이상 탐지하는 것을 확인했다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 Techno-Fair 및 추계학술대회 논문집 전기물성,응용부문
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• pp.79-80
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• 2008

제주-해남간 운영중인 HVDC 해저케이블에서 발생한 절연파괴사고('06.4)와 관련하여 써징코일을 이용한 고장점 탐색을 실시하고 고장지점 추정 및 향후 대책마련에 활용하코자, 제주-해남 HVDC 해저케이블 고장점 모의용 EMPT 모델링을 개발하였으며 유인잠수정을 이용한 실측 데이터 값과 EMTP를 활용한 시뮬레이션값을 비교하였다. 향후, 다양한 HVDC 해저케이블 고장유형에 따른 과도해석용 시뮬레이션을 위하며 본 논문에서 개발한 EMTP 모델링 활용이 가능할 것으로 생각된다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제13권3호
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• pp.48-55
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• 2019

본 논문은 무인항공기 체계(UAS; Unmanned Aerial Systems)의 고장이력관리장비(FHME; Fault History Management Equipment)에 관한 연구를 다룬다. 무인항공기 체계는 비행안전을 위하여 고신뢰성 설계를 기반으로 다양한 전자장비를 탑재하고 있으며, 이에 따른 신속한 고장탐지가 필요하여 각 탑재장비는 BIT(Built-In-Test) 기능을 보유한다. 이러한 BIT 정보를 지상에서 시현, 저장, 관리가 가능하도록 하기 위하여 고장이력관리장비를 개발하였다. 따라서 본 논문에서는 고장이력관리장비의 개요 및 개발 요구사항, 설계 결과, 검증 시험 결과에 대해 기술한다.