• 한국음향학회지
• /
• 제39권4호
• /
• pp.263-269
• /
• 2020

본 논문에서는 정상상태와 8가지의 고장이 재현가능한 회전체를 제작하고 진동 데이터를 취득하였다. 취득한 데이터로 특징을 계산하여 인공신경망과 유전알고리즘을 적용한 고장진단을 통해 정확성을 분석한다. 최적의 시간과 높은 정확성의 구현을 위해 특징을 3가지 영역으로 구분하여 고장진단에 적용하였다. 설정변수는 학습수로 설정하였다. 회전체 고장진단의 결과는 다른 영역보다 주파수영역에서 높은 정확성을 보였으며 학습수 5000, 8000회에서 10회의 구동 모두 정확한 고장진단을 하였다. 시간의 효율성을 고려하였을 경우, 학습수가 5000회일 때 가장 우수하다고 판단하였다.

• 한국강구조학회 논문집
• /
• 제10권3호통권36호
• /
• pp.355-367
• /
• 1998

볼트 구멍의 크기가 고장력 볼트 이음부의 역학적 거동 및 내부 압축응력 분포에 미치는 영향을 살펴보기 위하여 과대공 및 표준공을 갖는 고장력 볼트 이음부에 대한 실험 및 해석적 연구를 실시하였다. 실험적 연구에서는 정적 인장시험과 피로시험을 실시하여 미끄러짐 특성, 피로강도 및 피로파단 양상을 평가하였으며, 해석적 연구에서는 유한요소해석을 통하여 내부 압축응력의 분포영역을 밝히고, 내부 압축응력의 분포가 역학적 거동에 미치는 영향을 평가하였다. 실험결과, 과대공을 갖는 고장력 볼트 이음부의 미끄러짐 계수와 피로강도는 표준공을 갖는 이음부와 비교하여 큰 차이는 없으나 다소 감소하는 경향이 나타났다. 이러한 원인은 과대공 시험편의 경우 볼트 구멍의 크기가 표준공 시험편과 비교하여 상대적으로 크기 때문에 축력의 작용폭이 좁아져 마찰영역으로 작용하는 내부 압축응력의 분포영역이 작아지기 때문으로 판단되며, 이는 유한요소해석 결과로도 확인할 수 있었다. 또한, 피로시험 결과 과대공 시험편의 피로균열의 발생점이 표준공 시험편 보다 볼트 구멍 내벽에 가까운 것을 알 수 있어, 피로균열의 발생위치는 고장력 볼트의 도입축력에 의해 모재와 이음판에 형성되는 내부 압축응력의 분포영역과 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
• /
• pp.301-304
• /
• 2006

디바이스 드라이버는 커널 고장을 유발하는 가장 큰 원인이며, 커널 영역에서 동작하므로 커널에 큰 영향을 미칠 수 있다. 본 논문은 운영체제의 신뢰성을 향상시키기 위하여, 디바이스 드라이버 실패가 발생했을 때, 고장난 드라이버와 이 드라이버를 사용하는 응용 프로그램을 복구하는 방법을 제시한다. 우리는 논문에서 제시한 복구 시스템을 FRS (Failure Recovery Subsystem) 이라고 부르겠다. 디바이스 드라이버가 고장 났을 때, FRS는 디바이스 드라이버의 실행 환경을 다양하게 변경하고 드라이버를 재실행함으로써 같은 고장이 반복되지 않도록 한다. FRS은 고장을 복구하고 디바이스 드라이버를 정상적으로 실행함으로써 전체 시스템의 안정성을 향상시킨다.

• 제어로봇시스템학회지
• /
• 제4권4호
• /
• pp.31-40
• /
• 1998

본 논고에서는 기존의 연속변수영역에서 다루기 어려운 반도체 생산시스템을 대상으로 이산사건 시스템적 접근방법을 통한 동적특성의 분석 및 이를 이용한 내고장성 관리제어와 고장진단 기법 등을 소개한다. 특히, 시스템 운영시 발생가능한 고장을 fault아 failure로 정량적인 구분을 해내고 이를 기반으로 고장에 대한 체계적인 대처방안을 제안한다. 그리고 제안된 이론체계에 대해서 플라즈마 식각공정의 예를 통해 그 논리적 타당성을 검증해 본다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.48-55
• /
• 2006

본 논문에서는 실시간 동적 차분 위성항법과 관련하여 근래에 제안된 위치영역 Hatch 필터의 오차 특성을 해석하였다. 위치영역 Hatch 필터에 의하여 생성되는 잉여값 순열 (residual sequence)이 고장검출에 유용한 백색잡음 (white noise) 특성을 가짐을 보였으며, 위치영역 Hatch 필터는 기존에 알려진 위치영역 Kalman 형 필터에 비하여 전 상태 추정치 (a priori state estimate) 의 정확도 면에서 오히려 더 우수함을 해석적으로 보였다. 이와 같은 특성에 의하면 차분 위성항법의 다양한 응용분야에서 위치영역 Hatch 필터가 고장검출 및 정밀측위에 효율적으로 사용될 수 있음을 알 수 있다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제31권9A호
• /
• pp.868-877
• /
• 2006

센서 네트워크에서 시각 동기 기술은 위치 추적, 암호화 기술에서의 타임 스탬프, 타 노드들로부터의 같은 이벤트 중복 감지 인식, 기록된 이벤트들의 발생 순서 구분 등 다양한 응용을 위해 필수적이다. 그리고 최근 센서 네트워크에서 신뢰성 및 고장 허용성에 대한 문제가 최근 연구의 주요한 영역으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 고장과 클럭 고장이라는 두가지 고장 모델을 가정하여 센서 네트워크에서 고장 허용 시각 관리 기법에 대해 제시한다. 제안한 기법은 노드 클럭의 불안정한 동요나 표류율에 심각한 변화가 발생하는 등의 고장이 발생했을 때 이러한 클럭 오류의 네트워크 전파를 제한하며 토폴로지 변화에 대응한다. 시뮬레이션 결과는 제안한 동기 기법이 기존의 TPSN과 비교하여 클럭 고장이 있을 때 동기화 비율이 $1.5{\sim}2.0$배 나은 성능을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
• /
• pp.386-390
• /
• 2007

센서 네트워크 시스템은 한정된 자원을 갖는 센서노드들을 광대한 영역에 설치하여 새로운 정보를 수집 하고 모니터링 하는 기능을 한다. 센서 노드와 센서의 고장(Sensor node faulty or Sensor faulty)은 열악한 설치 환경이나 제한된 리소스에 의해 종종 발생 되는데 이들 고장은 네트워크 내에서 요구되는 양질의 서비스 제공에 많은 문제를 가져온다. 본 논문에서는 센서 노드의 고장 검출 알고리즘으로 알려져 있는 Consensus 알고리즘과 센서노드에서 사용되는 센서의 고장을 검출할 수 있는 localized faulty sensor detection 알고리즘을 혼합하여 시스템에 안정된 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제안하며 실제 시뮬레이션과 제작된 실험장치에 적용함으로써 그 유용성을 확인하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2778-2780
• /
• 2003

본 논문에서는 모터구동밸브의 모터 토크를 전기적인 신호만으로 예측하고, 계산된 모터 토크신호를 주파수영역에서 분석하여 Motor Speed, Slip pole 주파수, WGTM(Worm Gear Tooth Mesh)과 같은 MOV의 기계적 특성 성분을 확인하였다. 또한 모의 고장 실험을 통해 MOV 기계적 고장이 이 특성성분의 변화로 나타나는 것을 확인하므로, 이 정보를 MOV의 고장 감시 기술로 적용할 수 있다. 아울러 전기 신호를 이용하여 Condition Monitoring 기법을 개발하고, MOV 고장 감시 Software를 개발하므로, MOV 주기적 확인에 대비한 규제검증 기술 및 정보를 제공하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제43권5호
• /
• pp.34-47
• /
• 2006

본 논문에서는 무선 트랜시버 구성소자들의 완제품 테스팅을 용이하게 할 수 있는 새로운 테스팅 기법을 제안하였다. 즉 RF 집적회로에 존재하는 고장들에 대하여 설계사양의 정보를 포함하는 구간고장모델(band fault model)을 제안하고 이 구간고장모델들의 변화를 회로의 출력에서 그대로 관찰할 수 있도록 함으로써 시간영역에서 설계사양에 대한 테스트를 용이하게 할 수 있는 방식을 제시하였다. 이 방식은 주파수 영역에서 테스트를 행하는 기존의 설계사양 테스트를 시간영역에서 용이하게 테스트할 수 있도록 함으로써 고가의 테스트 장비가 필요 없으며 테스트 시간이 단축되는 장점이 있다. 본 논문에서 제시된 테스팅 기법을 5.25 GHz 저잡음증폭기의 테스트에 적용하여 설계사양을 고려한 시간영역 테스팅 기법이 저잡음증폭기를 비롯한 RF 집적회로의 테스트에 매우 효과적임을 입증하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.301-301
• /
• 2022

본 연구는 운영 조건이 달라짐에 따라 회전수가 변하는 기기의 정상적 가동 여부와 고장 종류를 판별하기 위한 인공지능 알고리즘의 적용을 다루고 있다. 회전수가 변하는 장비로부터 계측된 상태 모니터링 센서의 신호는 비정상(non-stationary)적 특성이 있으므로, 상태 신호의 한계치가 고장 판별의 기준이 되기 어렵다는 점을 해결하고자 하였다. 정상 가동 여부는 이상 감지에 효율적인 오토인코더 및 기계학습 알고리즘을 적용하였으며, 고장 종류 판별에는 기계학습법과 합성곱 기반의 심층학습 방법을 적용하였다. 변하는 회전수와 연계된 주파수의 비정상적 시계열도 적절한 고장 특징 (Feature)로 대변될 수 있도록 시간 및 주파수 영역에서 특징 벡터를 구성할 수 있음을 예제로 설명하였다. 차원 축소 및 카이 제곱 기법을 적용하여 최적의 특징 벡터를 추출하여 기계학습의 분류 알고리즘이 비정상적 회전 신호를 가진 장비의 고장 예측에 활용될 수 있음을 보였다. 이 과정에서 k-NN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine), Random Forest의 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 또한 시계열 기반의 오토인코더 및 CNN (Convolution Neural Network) 적용하여 이상 감지와 고장진단을 수행한 결과를 비교하여 제시하였다.