• 오토저널
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• 제8권3호
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• pp.1-8
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• 1986

자동차 동력전달계통의 중요부분을 이루고 있는 치차장치는 고장의 영향도가 대단히 높은 장치일 뿐만 아니라 점검과 열화, 손상검지가 곤란한 장치이다. 지금까지, 치차진단기술의 연구는, 구미 에서는 성행하고 있음에도 불구하고, 국내에서는 그다지 되고있지 않다. 이와 같은 상황을 근거로 하여, 본 연구실에서는 치차진단기술의 연구개발에 착수하여, 그 첫 번째 단계로서, 현상의 기술 및 연구내용을 조사하였다. 그들중에서 중요하다고 생각되는 것을 여기에 소개한다. 치차장치의 내부에 이상이 생기면, 진동과 이음이 생기기도 하고 속도변동 등을 일으킨다. 또, 윤활유 중의 금속분이 증가하거나, 온도가 상승하기도 한다. 이와같은 이상의 정보를 포함하는 것을 징후 parameter라고 말한다. 이들 몇 개인가의 parameter중, 치차결함의 검출은, 진동과 음이 가장 좋은 parameter라고 생각되고 있다. 따라서 진단기술의 연구는, 거의 대개가 치차로부터 나오는 진동과 음의 발생기구와 신호처리에 관한 것이다. 전자로는 (1) 치차의 마모모델과 발생진동수 (2) 각종 결함고 발생진동수 후자로는 (3) 시간평균화처리 (4) Cepstrum (5) fluctuation 분석 등이 있다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제28권3호
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• pp.252-272
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• 2017

Fuel cell systems have to satisfy acceptable operating reliability, sufficient lifetime and price to enter the market in competition with existing products. Fuel cells are made up of complex element technologies and various problems related to the failure of the components can affect the reliability and safety of the system. This problem can be overcome by introducing a monitoring and supervisory control system in addition to automatic control to detect the failure of the fuel cell quickly and properly diagnose the performance degradation. For the fault detection and diagnosis of polymer electrolyte fuel cells, the model based method using the theoretical superposition value and the non-model based method of checking the signal tendency or the converted signal characteristic can be applied. The methods analyzed in this paper can contribute to the development of integrated monitoring and control technology for the whole system as well as the stack.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권3호
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• pp.571-578
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• 2018

노후된 배관은 예기치 못한 누수나 균열을 발생시킨다. 이를 방치하거나 늦게 대응하면 지속적인 가스자원, 수자원 등의 막대한 손실을 발생시킨다. 본 논문에서는 배관의 결함을 검출하기 위해 음향방출 신호를 사용하는 배관 조기 결함 검출 방법과 진단 알고리즘을 제안한다. 배관의 결함으로 인해 변형이 생길 경우 배관의 고유진동수가 변화하므로 이를 관찰함으로써 배관의 이상 유무를 판단할 수 있다. 배관 조기결함 검출 방법은 정상상태의 스펙트럼과 취득된 신호의 스펙트럼을 주파수 성분의 크기에 대해 비교함으로써 배관의 결함 유무를 판단한다. 배관 조기 결함 진단 알고리즘은 정상상태와 결함상태를 기계학습 알고리즘인 서포트 벡터 머신(SVM)으로 학습하고 실제 취득된 배관 음향방출 신호를 입력하여 배관 상태를 진단한다. 실험에서는 제작된 배관 테스트베드를 사용하여 정상상태, 5mm 균열 상태, 10mm 균열 및 파공 상태를 가공하여 제안 방법을 테스트하였다. 실험 결과에서는 제안한 검출 방법 및 진단 알고리즘의 배관 조기 결함 검출 성능의 우수성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.147-154
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• 1998

건물에서 사용되는 시스템 기술이 발전됨에 따라 프로세서와 시스템을 운영자가 이해 하기가 어려워지고 있다. 복잡한 시스템 설비를 운영할 때, 시스템 고장 처리를 위한 결정을 도울 수 있는 도구가 운영자에게 제공되면 설비를 관리하는데 유리하다. 따라서 본논문의 주요 목적은 IBS 건물을 최적으로 운전하기 위한 실시간 자동 에러 검출 및 진단시스템을 개발하는 데 있다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2009년도 하계학술대회 논문집
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• pp.266-266
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• 2009

현재 도시철도 전력설비의 진단시스템은 각 설비별로 산재되어 있어 종합적 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 특히 전력설비 고장을 사전에 검출하고 최적의 수명을 예측하기 위해서 표준화되고 객관적인 상태 판단을 위한 시스템 도입이 필요하다. 또한 도시철도 변전소가 무인으로 운영됨에 따라 전력실비 자체의 온라인 상시감시 및 자기진단을 수행할 수 있는 다양한 시스템을 도입이 필요하다. 본 연구에서는 도시철도 주요 전력설비 인 도시철도용 (AC/DC) 변압기, 단로기, 차단기, 정류기, GIS에 설치되는 각종 센서, 센서에서의 데이터를 측정하는 이상검출장치에서의 데이터를 수집하는 데이터취득장치, 데이터취득장치와 서버를 연결하는 통신제어장치, 모니터링 프로그램과 수명예측 프로그램이 설치된 서버를 포함하여 각종 부가 장치를 포함하는 변전기기 수명예측을 위한 전체 시스템의 개발에 대하여 기술 하였다. 또한 무선기반의 고장진단 검측 시스템을 구현하고 데이터 획득 기술에 대하여 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권7호
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• pp.37-44
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• 2005

본 논문은 보드 또는 SoC 상에서 코아와 코아 사이의 연결선 고장 점검을 위한 효과적인 테스트 패턴 알고리즘과 테스트 패턴 생성기를 소개한다. 연결선 고장 모델 분석을 통해 crosstalk과 정적인 고장을 100$\%$ 점검할 수 있는 6n 패턴 알고리즘을 소개한다 보다 적은 4n+1 개의 패턴으로 100\$\%$에 가까운 고장 점검율을 얻으면서 crosstalk 뿐 아니라 정적고장의 검출 및 진단도 가능한 알고리즘을 제안하고, 효과적인 BIST구현 기술에 대하여 소개한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.163-169
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• 2020

최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.341-344
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• 2004

발전소에서 운전 중인 발전 설비의 장비 및 기계의 동작, 감시, 진단은 매우 중요한 일이다. 발전소의 이상 감지를 위해 상태 모니터링이 사용되며, 이상이 발생되었을 때 고장의 원인을 분석하고 적절한 조치를 계획하기 위한 이상 진단 과정을 따르게 된다. 본 논문에서는 산업 현장에서 기기들의 운전시에 발생하는 기기 발생 음을 획득하여 정상/비정상을 판정하기 위한 알고리듬에 대하여 연구하였다. 사운드 감시(Sound Monitoring) 기술은 관측된 신호를 acoustic event로 분류하는 것과 분류된 이벤트를 정상 또는 비정상으로 구분하는 두 가지 과정으로 진행할 수 있다. 기존의 기술들은 주파수 분석과 패턴 인식의 방법으로 간단하게 적용되어 왔으며, 본 논문에서는 K-means clustering 알고리듬을 이용하여 사운드를 acoustic event로 분류하고 분류된 사운드를 정상 또는 비정상으로 구분하는 알고리듬을 개발하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제15권2호
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• pp.111-120
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• 2012

Built-In-Test is a design feature in more and more advanced weapon system. During development test and evaluation(DT&E) it is critical that the BIT system be evaluated. The BIT system is an integral part of the weapon system and subsystem. Built-In-Test assists in conducting on system and subsystem failure detection and isolation to the Line Replaceable Unit(LRU). This capability reduces the need for highly skilled personnel and special test equipment at organizational level, and reduces maintenance down-time of system by shortening Total Corrective Maintenance Time. During DT&E of weapon system the objective of BIT system evaluation is to determine BIT capabilities achieved and to identify deficiencies in the BIT system. As a result corrective actions are implemented while the system is still in development. Through the use of the reiterative BIT evaluation the BIT system design was corrected, improved, or updated, as the BIT system matured.

• 전자공학회논문지
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• 제50권2호
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• pp.114-121
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• 2013

Systems-On-Chips(SoC)에서 내장 메모리가 차지하는 비중은 비약적으로 증가하여 전체 트랜지스터 수의 80%~90%를 차지하고 있어, SoC에서 내장된 메모리에 대한 테스트 중요성이 증가하고 있다. 본 논문은 다양한 테스트 알고리즘을 지원하는 IEEE 1500 래퍼 기반의 프로그램 가능한 메모리 내장 자체 테스트(PMBIST) 구조를 제안한다. 제안하는 PMBIST는 March 알고리즘 및 Walking, Galloping과 같은 non-March 알고리즘을 지원하여 높은 flexibility, programmability 및 고장 검출률을 보장한다. PMBIST는 최적화된 프로그램 명령어와 작은 프로그램 메모리에 의해 최적의 하드웨어 오버헤드를 가진다. 또한 제안된 고장 정보 처리 기술은 수리와 고장 진단을 위해 2개의 진단 방법을 효과적으로 지원하여 메모리의 수율 향상을 보장한다.