• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.7
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• pp.182-192
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• 2017

Recently, there is an increasing interest in analysis of big data that is coming from manufacturing industry. In this paper, we use PCB (Printed Circuit Board) manufacturing data to provide manufacturers with information on areas with high PCB defect rates, and to visualize them to facilitate production and quality control. We use the K-means and DBSCAN clustering algorithms to derive the high fraction of PCB defects, and compare which of the two algorithms provides more accurate results. Finally, we develop a system of MVC structure to visualize the information about bad clusters obtained through clustering, and visualize the defected areas on actual PCB images.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.282-283
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• 2020

3상 컨버터에서 스위치의 개방고장이 발생한 경우 고장 전류에 직류 및 고조파 성분이 발생할 수 있으며, 보호회로에 의한 고장 감지가 어려우므로 주변 기기에 2차 고장이 발생할 수 있다. 단일 및 이중 스위치 개방고장의 경우 21가지 고장 모드가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 고장 모드를 진단하기 위해 정지 좌표계 d-q축 전류의 직류 및 고조파 성분을 활용하는 two-step 구조의 ANN(Artificial Neural Network)을 제안한다. 고장 시에 발생된 직류 및 고조파 성분 전류는 ADALINE(Adaptive-Linear Neuron)을 통해 얻는다. 고장 진단의 첫 번째 단계에서는 직류 성분을 기반으로 ANN을 이용하여 고장모드를 6개 영역으로 분류한다. 두 번째 단계에서는 6개의 각 영역에서 직류 성분과 전류의 THD(Total Harmonics Distortion)를 기반으로 ANN을 이용하여 개방고장이 발생한 스위치를 진단한다. 제안된 Two-step 방법으로 고장을 진단하므로써 간단한 구조로 ANN의 설계가 가능하다. 3.7kW급 3상 PWM 컨버터로 실험을 통해 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.427-428
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• 2015

본 논문은 DC 배전시스템 내에서 발생할 수 있는 직렬 DC 아크 고장을 검출하기 위한 알고리즘을 제안한다. 직렬 DC 아크 고장은 동일 전위의 도선 또는 접속점의 노화 등으로 인해 발생하며, 아크 고장 에너지의 크기에 따라 수초 이내에 화재 사고를 유발할 수 있기 때문에 정확한 고장 검출을 통한 빠른 제거가 필요하다. 스위칭 전력변환 장치에서 발생하는 노이즈 성분에 의한 검출 알고리즘의 오동작 현상을 제거하기 위해 시간 영역에서의 전류 변화와 주파수 영역에서의 전류 크기 차이를 동시에 이용하여 직렬 DC 아크 고장 발생여부를 검출하게 된다. 제안 알고리즘은 5kW급 용량의 380V 저전압 DC 배전 시스템을 대상으로 검증하였다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.29 no.3
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• pp.117-124
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• 2002

This paper proposes a fault-tolerant multicasting algorithm employing the region encoding scheme in multistage interconnection networks (MIN's) containing multiple faulty switching elements. After classifying all switching elements into two subsets with equal sizes in MIN, the proposed algorithm can tolerate the faulty pattern where every fault is contained in the same subset. In order to send a multicast message to its destinations detouring faults, the proposed algorithm uses the recursive scheme that recirculates it through MIN, We prove that this algorithm can route any multicast message in only two passes through the faulty MIN.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.2
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• pp.299-308
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• 2008

This paper proposes a new design specification-based band fault modelling technique that can test design specification in a time domain. The band fault model is defined and the conditions of band fault model are gained as normal operation regions are defined. And the conditions of band fault model are used in a 5.25GHz low noise amplifier, then 9 band fault models that can detect hard and parametric faults of active and passive devices are obtained.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.10 no.1
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• pp.46-55
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• 1996

본 논문에서는 변전소의 변전설비에 대한 고장진단을 위한 전문가 시스템을 개발하였다. 제안된 전문가 시스템에서는 변전소의 구조적 특성을 효과적으로 이용하기 위하여 두 종류의 새로운 자료 구조를 제안하였다. 먼저 설비 연결자료로, 이는 변전소의 수전단에서 배전단으로 이어지는 계층적 구조를 이용하여 소내 설비들의 전기적 연결상태 인식을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다. 다음으로, 각 보호 계전기의 보호 영역 자료를 제안하였는데, 이것은 전문가 시스템 가동시에 자동으로 구성되면, 보호계전기의 주보호 설비 뿐만 아니라 후비보호와 2차 후비보호 등의 설비들을 탐색하여 자료구조에 포함함으로써 추론의 효율을 높였다. 본 전문가 시스템에서는 2단계 추론을 수행하는데, 1단계에서는 설비 연결자료와 보호 영역 자료를 이용하여 고장 후보들을 선정하고 2단계에서는 보호기기 동작간의 인과관계를 이용하여 고장 위치를 파악하고 동작한 보호기기들에 대한 설명을 하도록 하였다. 제안한 전문가 시스템은 실제 154[kV]급 변전소 모형에 적용하여 도출된 결과의 타당성과 수행시간의 실효성을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.2017_2018
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• 2009

DFT는 보호계전기의 알고리즘이나 디지털 미터에서 필수적으로 사용되고 있다. 그런데 DFT 필터는 시간 영역의 신호를 주파수 영역으로 변환하는 과정에서 시간 정보가 손실된다는 단점이 있기 때문에 이를 개선한 DWT가 제안되었다. 본 연구에서는 광역보호계전 지능화를 위한 네트워크 기반 주파수 모니터링 및 고장예측 시스템 개발을 위한 기초적인 연구로서 전력시스템의 초기고장검출과 고장징후 판단을 DWT의 상세계수 에너지성분의 합에 의하여 모색하였다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.6 no.3
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• pp.143-147
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• 2005

Monitoring and diagnosis of the operating machines are very important for safety operation and maintenance in the industrial fields. These machines are most rotating machines and the diagnosis of the machines has been researched for long time. We can easily see the faulted signal of the rotating machines from the changes of the signals in frequency. The Linear Predictive Coding(LPC) is introduced for signal analysis in frequency domain. In this paper, we propose fault detection and diagnosis method using the Linear Predictive Coding(LPC) and residual signal energy. We applied our method to the induction motors depending on various status of faulted condition and could obtain good results.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2031-2033
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• 2003

본 논문에서는 25%, 50%, 75%, 100% 정격 부하 아래에서 b유도전동기의 회전자 고장을 검출하기 위한 효과적인 FFT 기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 고정자 전류 스펙트럼 성분 중에서 회전자 고장에 큰 영향을 주는 주파수 성분에서 미리 결정한 기준벡터와 특정벡터 사이의 평균 절대치 차이(Mean Absolute Difference)를 이용하였다. 기준벡터는 정상 상태의 고정자 전류 스펙트럼 성분 중에서 기본 주파수 상, 하의 두개의 측파대 주변의 좁은 영역에서 추출하였고 특징벡터는 정상상태와 회전자 바 고장상태의 고정자 전류 스펙트럼 성분 중에서 또한 기준벡터와 동일한 영역에서 추출하였다. 부하실험을 통하여 제안한 알고리즘의 적용 결과는 각각의 정격 부하에서 유도전동기의 회전자 바 고장을 효과적으로 검출할 수 있음을 입증하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.10a
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• pp.201-203
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• 2003

변압기에서 발생하는 유중가스는 고장부위의 온도크기에 따라서 특징가스도 다른 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 변압기 고장온도중에서 낮은 온도영역에 해당되는 $300^{\circ}C$이하의 온도에서 열열화를 실시하여 유중가스분포의 거동을 분석하였다. 유중가스 분석결과 이 온도 영역에서는 절연지가 없는 경우 에탄가스가 특징가스로 나타났고, 절연지가 없는 경우도 일산화탄소와 이산화탄소가스의 농도가 크게 나타났다.