• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.194.1-194.1
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• 2012

우주비행체의 내부 장치 고장 혹은 외부 환경에 의한 고장이 발생할 경우를 대비하여 가상 모의 시뮬레이터를 이용한 고장 대응 훈련이 요구된다. 시뮬레이터 개발 초기에 이러한 고장 발생 메커니즘을 설계에 반영하지 않는 경우 교관이 작성한 고장 시나리오에 의한 유기적 고장 발생 및 고장 전파 기능을 납품 후 추가 요구하기는 용이하지 않다. 본 논문에서는 사용자가 시뮬레이터를 이용하여 의도하는 고장을 의미있는 시각(Epoch)에 주입하기 위한 고장 발생 메커니즘 구조를 설명한다. 또한 천리안위성 시뮬레이터 소프트웨어의 고장 발생 예제를 통해 고장 감지, 고장 복구, 관제원의 대응 방법 등을 설명한다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1998.05a
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• pp.252-257
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• 1998

국내 원전에 신뢰도 기반 정비(RCM : Reliability Centered Maintenance) 기법을 도입하기 위해 수행하고 있는 영광 1,2호기 시법계통 RCM 분석에서 관련 기기의 고장데이터를 RCM 분석 방법론에 따라 분석하였다. 본 논문에서는 작업의뢰서와 작업보고서 기록내용을 토대로 지배적인 고장모드 및 다빈도 고장발생 기기를 파악하여 고장원인을 분석하였으며, 기기 유형으로 분류하여 고장들을 분석하였다. 분석결과 지배적인 고장모드는 EPRI에서 분류한 고장모드에 모두 포함되었으며, 고장빈도가 높은 기기의 고장원인은 운전환경, 사용유체, 운전형태, 기기 형식 등에 따라 고장메커니즘이 다르게 나타나는 것으로 분석되었다. 기기 유형으로 분류하여 고장모드별로 고장율을 분석한 결과 미국의 Generic Data(IEEE Std 500-1984)와 근소한 차이를 보이거나 약간 낮은 것으로 분석되었으며, 고장율이 높은 기기 유형을 단위 기기별로 세분화하여 분석한 결과 공기구동 조절벨브의 외부누설 고장율은 1.10E-06 이지만 충전유량 조절밸브의 고장율은 1.70E-05로서 약 10배 정도로 고장율이 높은 것으로 분석되었다. 기기별로 세분화한 고장을 분석 결과는 시범계통 RCM 분석시 고장모드 영향분석(FMEA. Failure Mode and Effective Analysis) 단계에서 필수기기를 선정하는 하나의 인자로 활용하였으며, 고장율의 역수로 구한 고장간 평균시간(MTBF:Mean Time Between Failure)은 정비주기 선정시 기초데이터로 활용된다.

• ETRI Journal
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• v.14 no.4
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• pp.148-164
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• 1992

본 논문에서는 TDX-10 데이터베이스 데이터의 고장을 주기적으로 진단하고 복구할 수 있는 고장진단 전문가 시스팀을 제안하고 구현하였다. 실시간 환경 및 분산구조를 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 데이터베이스의 효과적인 접근을 위해서 필요한 데이터베이스의 데이터 즉, 디렉토리와 딕셔너리는 매우 중요하며 고장이 발생할 경우 데이터베이스 관리시스팀에 미치는 영향은 치명적이다. 따라서, 실시간 환경을 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 데이터베이스 데이터에 대한 고장 진단 및 복구는 필수적이라고 할 수 있다. 본 논문에서 제안한 고장진단 전문가 시스팀은 데이터베이스 데이터를 운용중 변하는 부분과 변하지 않는 부분으로 분류하고 미리 주어진 고장진단 규칙에 따라 진단하는 방법이다. 데이터베이스 데이터의 고장진단 데이터, 고장진단 규칙, 고장진단 데이터 생성기, 고장진단 데이터 검증기, 그리고 고장진단기로 구성되어 있다. 고장진단 데이터는 고장진단기가 데이터베이스 데이터를 주기적으로 진단하기 위하여 사용하는 마스터 데이터로서 두개가 존재한다. 고장진단 데이터 생성기는 데이터베이스 데이터의 고장진단을 위한 데이터 구조를 생성하고 데이터베이스로부터 데이터베이스를 데이터를 중복하여 읽어들이는 역할을 한다. 이와 같은 과정은 시스팀이 초기에 동작을 시작하거나 운용중 운용자에 의해서 릴레이션의 추가 및 삭제, 그리고 튜플의 추가등과 같은 사건이 발생할 경우에 이루어진다. 데이터베이스 검증기는 고장진단 데이터 생성기가 중복하여 생성한 데이터에 대해서 데이터베이스 데이터의 제작시의 초기 오류를 검증해냄으로써 데이터베이스 관리 시스팀의 안전한 운용을 가능하게 하며 고장진단기가 데이터베이스 데이터를 주기적으로 진단할 데이터를 탄생시킨다. 마지막으로 고장진단기는 주기적으로 데이터베이스 데이터의 고장을 진단하여 고장이 발생한 데이터를 미리 분류한 규칙에 따라 원래의 데이터로 복구하거나 운용자에게 보고함으로써 고장에 대비하도록 한다. 그리고 데이터베이스 상의 운용자에 의한 변경을 감지하여 고장진단 데이터의 재생성을 지시한다. 본 논문에서 제시하고 구현한 데이터베이스 데이터의 고장진단 및 복구를 위한 전문가 시스팀은 실시간 환경과 고장허용 환경, 분산 구조 그리고 빈번한 접근을 갖는 데이터베이스 관리 시스팀에서 아주 중요한 역할을 할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.302_303
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• 2009

지중배전선로 고장발생현황을 분석한 결과 설비별로는 케이블 고장이 가장 많았고, 그 다음으로 개폐기, 접속재, 변압기 순으로 고장이 많이 발생하였다. 원인별로 보면 일반인 과실과 자연열화에 의한 고장이 대부분을 차지하였다. 지중고장 유형 중 가장 많은 케이블 외상 고장은 인적 과실에 의한 고장으로 이와 같은 인적 과실에 의한 고장이 전체 지중고장의 50% 이상을 차지하며 케이블 및 접속재 열화고장 등 관리소홀에 의한 고장은 전체 지중고장의 20% 이상을 차지하였다. 인적 과실 및 관리소홀에 의한 고장은 천재지변과는 달리 설비관리 노력으로 충분히 감소시킬 수 있다. 지중고장을 감소시키기 위한 구체적인 방안으로는 선로굴착개소 순시 및 입회 철저, 굴착개소 관련 DB의 정확도 유지, 설비열화 진단 및 보강, 설비진단 신기술 개발 및 도입, 접속개소 시공품질 향상 등이 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.525-526
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• 2011

전력계통에서 발생하는 고장 중에는 고장 후의 결과만을 가지고는 어떻게 고장이 초기에 발생하여 진전되었는지를 추정하기가 어려운 고장이 간혹 발생한다. 본 고장 분석사례는 보호계전기의 동작사항과 고장기록장치의 파형을 이용하여 송전선로에서 고저항 지락에 의한 최초의 고장이 발생 할 수 있는 가능성과, 그 고장으로 인한 파급 고장 사례를 예시하였다. 과도현상 분석 프로그램인 EMTP (Electro-Magnetic Transient Program)를 이용하여 고장 사례를 재현하여 Fault Recorder 기록과의 유사성을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.38 no.4
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• pp.24-24
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• 2001

빠른 반도체 기술의 발전으로 인하여 VLSI 회로의 복잡도는 크게 증가하고 있다. 그래서 복잡한 회로를 테스팅하는 것은 아주 어려운 문제로 대두되고 있다. 또한 집적회로의 증가된 집적도로 인하여 여러 가지 형태의 고장이 발생하게 됨으로써 테스팅은 더욱 중요한 문제로 대두되고 있다. 이제까지 일반적으로 지연 고장 테스팅에 대한 신뢰도는 가정된 고장의 개수에 대한 검출된 고장의 개수로 표현되는 전통적인 고장 검출율로서 평가되었다. 그러나 기존의 교장 검출율은 고장 존재의 유무만을 고려한 것으로써 실제의 지연 고장 테스팅에 대한 신뢰도와는 거리가 있다. 지연 고장 테스팅은 고착 고장과는 달리 경로의 진행 지연과 지연 결함 크기 그리고 시스템 동작 클럭 주기에 의존하기 때문이다. 본 논문은 테스트 중인 경로의 진행 지연과 지연 결함 크기를 고려한 새로운 고장 검출율 메트릭으로서지연 결함 고장 검출율(delay defect fault coverage)을 제안하였으며, 지연 결함 고장 검출율과 결함 수준(defect level)과의 관계를 분석하였다

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.5 no.2
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• pp.29-42
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• 1999

현재 산업의 고도상장과 함께 주기적으로 고장을 진단하여야 하는 기기의 수와 종류도 급속도로 증가하고 있다. 이에 따라 여러 산업 분야에서 고장진단 시스템의 이용이 늘고 있는 추세이다. 이러한 고장진단 시스템은 경험적 고장진단 방식과 모델기반 고장 진단 방식으로 크게 나눌 수 있다. 경험적 고장진단 방식은 전문가가 경험한 사실의 범주에서는 신속하게 고장의 원인을 진단할 수 있지만 전문가가 경험하지 못했던 상황에 대해서는 융통성 있게 진단하지 못한다. 한편 기기의 물리적 기능적 지식을 기반으로 하는 모델기반 고장진단 방식을 변화하는 상황에 적절하게 대처하여 고장의 원인을 진단할 수 있다. 그러나 모델기반 고장진단 방식을 기기의 구조로부터 증상들을 추론하여 원인을 파악하므로 탐색 범위가 넓어 진단속도가 늦다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 고장진단 방식과 기기의 모델기반 고장진단 방식의 장점을 결합하여 신속하고 정확하게 고장진단을 할 수 있는 통합방식 고장진단 시스템을 제시한다. 통합방식 고장진단 시스템은 대상 기기의 진단 상태에 따라서 동적으로 적절한 진단 방식을 선택하기 위해서 블랙보드 추론기관을 이용한다. 또한 각 진단방식이 생성하는 가설 및 사실들을 효과적으로 통합하여 추론하기 위해서 제어지식을 정의하여 적용한다. 그리고 사용자와 진단 시스템간에 원활한 의사소통을 위해서 멀티미디어 기반 인터페이스를 채용하여 통합방식 진단 시스템을 구축한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.44 no.3
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• pp.256-265
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• 2016

Software based fault tolerance techniques are designed to allow a system to tolerate software faults in the system. Fault tolerance techniques are divided into two groups : software based fault tolerance techniques and hardware based fault tolerance techniques. We need a proper design method according to characteristics of the system. In this paper, the concepts of software based fault tolerance techniques for Dual Flight Control Computer are described. For software based fault tolerance design, we classified software failure, designed a way for failure detection and the way of recovery. Eventually the effectiveness of software based fault tolerance techniques was verified through the Software Test Environment(STE).

• ICROS
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• v.16 no.2
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• pp.33-36
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• 2010

최근 다양하고 복잡한 산업 구조로 인하여 인적 물적 피해가 큰 대형 사고가 자주 발생하고 있으며 산업 전반에 신뢰성과 안전성 확보가 중요한 문제로 부각되고 있다. 산업이 전반적으로 복잡해 지고 그 시스템의 규모가 대규모로 진행됨에 따라 자동화된 장비의 사용이 빈번해 졌으며, 시스템의 고장을 유발하는 요인이 다양해 지고 고장의 발생 빈도 역시 증가하였다. 고장은 시스템의 정상운영을 저해하기도 하며, 사회적으로 큰 경제적인 손실을 가져다 주기도 한다. 고장의 영향을 최소화하기 위하여 고장검출 및 대응 기술이 필요하며, 고장검출과 관련된 이론의 고찰은 매우 중요하다. 고장검출 관련 이론은 다양한 분야에서 활용도고 있으나, 처음으로 접하는 단계에서는 그 이해에 어려움을 느낄 수 있다. 본 자료는 고장검출 관련 이론을 처음 접하는 독자에게 이를 쉽게 설명하는데 그 목적이 있으며, 고장검출 관련 기본이론과 고장검출에 많이 쓰이고 있는 고장검출 필터의 개념을 비교적 간결하게 설명하고 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.11b
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• pp.279-281
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• 2007

본 논문에서는 계층적 SVM을 이용한 전력용 변압기의 고장진단 기법을 제안한다. 제안된 기법은 전처리 과정, 정상/고장판별 부, 고장원인판별부, 열화추이분석부로 구성된다. 제안한 고장진단과정을 보면, 전처리부에서는 DGA에 의해 얻어진 가스 데이터의 특징벡터를 산출한다. 그 다음단계로 정상/고장 판별부에서는 얻어진 특징벡터를 이용하여 SVM에 의해 정상/고장 여부를 진단한다. 고장원인 판별부에서는 진단하고자 하는 변압기가 고장으로 판정이 난 경우에 다중-클래스 SVM에 의해 고장원인을 판정한다. 또한 정상/고장판별에서 정상이라 판정할 지라도 열화추이분석부에서 FCM에 의해 구축된 고장모델과 정상데이터간의 거리척도를 이용하여 고장추이론 분서한다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위한 실험결과에서 기존의 방법들에 비해서 향상된 진단결과를 보임을 확인하였다.