• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1216-1217
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• 2011

본 논문에서는 제주 스마트그리드 실증단지 계통에 연계될 전류형 HVDC 상세 모델을 이용하여 계통에 외란이 발생할 경우에 일어날 수 있는 Commutation Failure를 고려한 HVDC 고장영향을 분석한 내용에 대해 기술하고 있다. 전류형 HVDC 시스템의 Commutation Failure 기본원리를 정리하고, 계통의 3상 지락고장을 가정하여 이론적인 전압감소 시점에 대해 설명하였고, 이를 통해 3상 지락고장시 리액턴스(계통 임피던스 + HVDC 부가설비 리액턴스) 값 변동에 따른 Commutation Failure 지속시간을 Multiple Transient Simulation 방법을 통해 확인하였다. 도출된 결과를 통해 리액턴스 값이 작을수록 Commutation Failure 진행 시간을 줄일 수 있음을 보여주였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10a
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• pp.149-150
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• 2008

본 논문에서는 운전중인 154 kV 및 345 kV 송전선로에서 철탑 구조의 변경 없이 애자의 수량을 증결하여 절연성능을 보강하는 방안에 대한 연구결과를 제시하고 있다. 송전선로에서 발생 가능한 상용주파과전압과 개폐과 전압의 최대값을 EMTP 해석모델을 이용하여 계산하고 이로부터 뇌섬락 고장확률과 급속오손고장확률을 고려한 절연거리 증대 및 소요애자수량 방법을 제시하고 있다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.16 no.4
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• pp.173-178
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• 2008

Electro-hydraulic brake system has many advantages. It provides improved braking performance and stability functions. It also removes complex mechanical parts for freedom of design, improves maintenance requirements and reduces unit weight. However, the EHB system should be dependable and have back-up redundancy in case of a failure. In this paper, the model-based fault diagnosis system is developed to monitor the brake status using the analytical redundancy method. The performance of the model-based fault diagnosis system is verified in real-time simulation. It demonstrates the effectiveness of the proposed system in various faulty cases.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.27 no.4
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• pp.393-401
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• 2000

This paper explores neuro-fuzzy system in order to improve the software reliability predictability from failure data. We perform numerical simulations for actual 10 failure count and 4 failure time data sets from different software projects with the various number of rules. Comparative results for next-step prediction problem is presented to show the prediction ability of the neuro-fuzzy system. Experimental results show that neuro-fuzzy system is adapt well across different software projects. Also, performance of neuro-fuzzy system is favorably with the other well-known neural networks and statistical SRGMs.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.321-324
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• 2004

본 논문에서는 유도전동기 고장진단을 위하여 계층적인 하이브리드 뉴럴네트웍을 제안하였다. 시스템의 입출력 데이터에 근거하여 패턴을 분류하고자 할 때 직접적인 분류가 어렵거나 성능이 좋지 않을 경우 적절한 방법을 통하여 변환을 하거나 또는 패턴 분류기의 특성에 맞도록 변환하여 패턴 분류 성능을 향상하는 등 단계별 변환 및 분류 기법을 이용하였다. 제안된 방법에서는 실험에 의해 측정된 전류값을 주기별로 주성분분석(PCA) 기법을 이용하여 입력차원을 축소한 후 이를 조건부 FCM으로 방사기저함수의 초기치를 최적화하여 학습을 하였다. 이는 주성분분석이 가지는 특성을 이용하여 데이터의 특징을 나누었으며 이를 뉴럴네트웍의 학습 기능을 이용하여 모델의 최종 성능을 개선하는 것이다. 각각의 알고리즘이 가지는 특징을 활용하면서도 단점을 계층적으로 보안하여 유도 전동기 고장 진단 성능을 개선하였다. 이를 실제 계측된 유도전동기 데이터를 이용하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.11a
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• pp.935-938
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• 1999

메모리 테스트는 Built-In Self Test(BIST)와 같이 메모리에 내장된 회로를 통하여 자체 점검하는 방법과 테스터를 통하여 생성된 패턴을 주입하는 방법이 있다. 테스트 패턴 생성방법으로는 각각의 고장모델에 대한 테스트 패턴을 deterministic하게 생성해주는 방법과 Pseudo Random Pattern Generator(PRPG)를 이용하여 생성하는 경우로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 PRPG를 패턴 생성기로 사용하여 여러 가지 메모리의 결함을 대표한다고 볼 수 있는 Static 및 Dynamic Neighborhood Pattern Sensitive Fault(NPSF) 등 다양한 종류의 고장을 점검할 수 있도록 메모리 BIST를 구성하였다. 기존의 Linear Feedback Shift Register(LFSR)보다 본 연구에서 제안하는 Linear Hybrid Cellular Automata(LHCA)를 이용한 PRPG가 높고 안정된 고장 점검도를 나타내었다.

• Journal of IKEEE
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• v.7 no.1 s.12
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• pp.107-118
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• 2003

In this paper, dynamic control model is formulated by considering the geometrical structure of the deaerator storage tank in nuclear power plant and input-output flow rate at steady state, and we describe fault detection and diagnosis (FDD) scheme based on the adaptive estimator. The performance and effectiveness of the proposed FDD scheme are evaluated by applying real operating data obtained from the YOUNGKWANG 3 & 4 FSAR.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.356-361
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• 2006

This paper deals with a fault detection system design for nonlinear systems with uncertain time varying parameters modelled as a T-S fuzzy system. A coprime factorization for T-S fuzzy systems is defined and a residual generator is designed using a left coprime factor. A fault detection criteria derived from the residual generator is also suggested. In order to demonstrate the efficacy of the suggested method, the fault detection method is applied to an inverted pendulum system and computer simulations are performed.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.88-91
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• 2020

발전 시설은 연간 무중단으로 운영되어야 하고, 고장이 발생하면 손해가 막대하기 때문에 발전 시설 장비에는 수십만 개의 센서 데이터가 설치되어 있다. 본 논문에서는 효율적인 센서 데이터의 수집과 시설 모니터링 및 고장 예측 등을 위한 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 실시간 데이터 수집의 효율적인 관리를 위해 인코딩 방식을 설계하였으며, 데이터 전송 성능을 측정하여 문자열로 데이터를 전송하는 것보다 평균 12%, 최대 32% 데이터 처리 성능이 향상됨을 보였다. 또한, 스트리밍 데이터에 대한 윈도우 질의 처리 성능을 측정하여 약 0.97초의 평균 집계 질의 처리 시간이 소요됨을 확인하였다. 향후에는 고장 감지를 위한 인공지능 추론 모델을 제안하는 빅데이터 스트리밍 질의 처리 시스템에 적용할 예정이다.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.13 no.6
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• pp.17-25
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• 2019

PHM (Prognostics and Health Management) of aircraft engines is applied to predict the remaining useful life before failure or the lifetime limit. There are two methods to establish a predictive model for this: The physics-based method and the data-driven method. The physics-based method is more accurate and requires less data, but its application is limited because there are few models available. In this study, the data-driven method is applied, in which a multi-layer perceptron based neural network algorithms is applied for the life prediction. The neural network is trained using the data sets virtually made by the C-MAPSS code developed by NASA. After training the model, it is applied to the test data sets, in which the confidence interval of the remaining useful life is predicted and validated by the actual value. The performance of proposed method is compared with previous studies, and the favorable accuracy is found.