• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제27권1호
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• pp.42-48
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• 2003

In general many engineers can diagnose the fault condition using the abnormal ones among data monitored from a diesel engine, but they don't need the system modelling or identification for the work. They check the abnormal data and the relationship and then catch the fault condition of the engine. This paper proposes the construction of a fault diagnosis engine through malfunction data gained from the data fault detection system of neural networks for diesel generator engine, and the rule inference method to induce the rule for fuzzy inference from the malfunction data of diesel engine like a site engineer with a fuzzy system. The proposed fault diagnosis system is constructed in the sense of the Malfunction Diagnosis Engine(MDE) and Hierarchy of Malfunction Hypotheses(HMH). The system is concerned with the rule reduction method of knowledge base for related data among the various interactive data.

• 한국마린엔지니어링학회:학술대회논문집
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• 한국마린엔지니어링학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.233-238
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• 2002

This paper propose the construction of fault diagnosis engine for diesel generator engine and rule inference method to induce rule for fuzzy inference from the monitored data of diesel engine. The proposed fault diagnosis system is constructed the Malfunction Diagnosis Engine(MDE) and Hierarchy of Malfunction Hypotheses(HME), It is Proposed the rule reduction method of knowledge base for concerning data among the various analog data.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.200-201
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• 2010

본 논문에서는 매트릭스 컨버터(matrix converter)의 스위치 개방사고를 감지하는 기법을 제안한다. 매트릭스 컨버터는 크게 두 가지의 형태로 구현할 수 있는데 그 중 간접 매트릭스 컨버터(indirect matrix converter) 구조에서의 개방사고를 살펴보기로 한다. 제안된 고장진단 기법은 측정된 각 상의 전류를 기반으로 만들어진 패턴과 비교하여 고장상태를 판단하고 고장 스위치의 위치를 판별한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 개방사고 고장진단 기법의 타당성을 검증한다.

• 설비공학논문집
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• 제17권5호
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• pp.444-451
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• 2005

The fault detection and diagnosis technology may be applied in order to decrease the energy consumption and the maintenance cost of an air-conditioning system. In this study, partial faults for fans, coils, dampers, and sensors of a constant volume air handling unit were considered. A fuzzy algorithm was developed to detect and diagnose these faults. Diagnostic results by the fuzzy algorithm were compared with those by the model reference algorithm. The fuzzy algorithm showed better results in diagnostic accuracies.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 추계학술대회 논문집
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• pp.306-312
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• 1996

The performance of the failure detection algorithm may be greatly influenced by the model uncertainty. It is very important to design a robust failure detection system to the model uncertainty. In this paper, a design procedure to generate failure detection algorithm is proposed. The design procedure suggested is based on the concept of the‘threshold selector［1］’. The H$\infty$ control algorithm is used to derive a threshold selector which is robust to the model uncertainty, The threshold selector derived can be used to develop a failure detection system together with the weighted cumulative sum algorithm［3］. Computer simulation study showed that the failure detection system designed for an ISA(Integrated Servo Actuator) system by using the proposed method is robust to the model uncertainty.

• 대한조선학회논문집
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• 제59권2호
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• pp.125-133
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• 2022

This paper proposes a fault detection method for a Unmanned Surface Vehicle (USV) with overactuated system. Current status information for fault detection is expressed as a scalogram image. The scalogram image is obtained by wavelet-transforming the USV's control input and sensor information. The fault detection scheme is based on Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. The previously generated scalogram data was transferred learning to GoogLeNet algorithm. The data are generated as scalogram images in real time, and fault is detected through a learning model. The result of fault detection is very robust and highly accurate.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.545-547
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• 2021

발전시설 장비는 이상이 생기면 큰 경제적 피해를 발생시키기 때문에, 장비의 계통마다 수십만 개의 센서들이 부착되어 장비의 정상 작동 여부를 모니터링 한다. 장비의 이상 감지를 위해서, 최근 활발히 연구되고 있는 딥러닝 등의 기술을 활용한 AI 모델을 생성하여 장비의 고장을 예측한다. AI 모델을 학습하고 추론하기 위해서는 수많은 센서 중에서 AI 모델을 생성할 센서들을 선택하고, 지속적으로 모니터링 되는 값들을 비교하여 이상 감지 여부를 스트리밍 환경에서 추론할 수 있는 센서 빅데이터 질의 처리 및 스트리밍 추론 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 AI 모델을 학습하고 스트리밍 추론할 수 있는 빅데이터 질의 처리 시스템을 설계 및 구현한다.

• 설비공학논문집
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• 제17권1호
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• pp.47-55
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• 2005

An experimental study has been peformed to develop a scheme for fault detection and diagnosis(FDD) in a vapor compression refrigeration system. This study is to analyze fault effect on the system performance and to find efficient diagnosis rules for easy determination of abnormal system operation. The refrigeration system was operated with a variable speed compressor to modulate cooling capacity. The FDD system was designed to consider transient load conditions. Four major faults were considered, and each fault was detected over wide operating load range by separating the system response to the load change. Rule-based method was used to diagnose and classify the system faults. From the experimental results, COP degradation due to the faults in a variable speed system is severer than that in a constant speed system. The method developed in this study can be used in the fault detection of refrigeration systems with a variable speed compressor.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.63-68
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• 2016

오디오 믹서(audio mixer)는 다수의 오디오 신호의 믹싱을 수행하는 전자장치이다, DSP기술과 IT기술의 발전으로 다양한 기능과 확장성을 가진 디지털 믹서가 시장에 보급되고 있다. 그러나 디지털믹서는 제어를 SW를 통해 수행하기 때문에 디지털 오류 또는 소프트웨어 오류에 대해 기존 아날로그 믹서에 비해 안정성에서 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 문제점에 대응하기 위해 다채널 디지털 아날로그 하이브리드 믹서 구조와 디지털믹서 기능 고장감지 메커니즘과 고장절체 기술을 제안하고 디지털-아날로그 이중화 구조를 가진 오디오 믹서를 개발하였다. 실험결과 전원상실을 제외한 디지털 믹서의 고장을 120ms내에 감지하고 자동으로 아날로그 믹서 모드로 전환하여 믹서 기능 상실 없이 끊임없는 방송 기능을 제공하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.18-24
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• 2011

본 논문은 선박 감시 시스템에서 수집된 데이터를 통계적 분석을 통해 고장유무를 진단할 수 있는 통계적 방법 기반의 고장진단시스템을 제안한다. 이를 위해 선박엔진데이터를 연소계통, 열교환계통, 그리고 전동기 및 펌프계통으로 분류하고 이들 데이터 간 상관계수를 분석하여 고장진단을 위해 필요한 전문가지식기반의 진단테이블을 도출한다. 고장진단성능을 테스트하기 위해 실제 운항데이터에 고장의 원인이 될 수 있는 외란을 삽입하여 고장유무를 판단하며 이를 사용자편의의 인터페이스로 제공하기 위해 VC++로 고장진단시스템을 구현한다.