레이저 관성항법장치는 링 레이저 자이로와 가속도계로 구성되어 있다. 링 레이저 자이로는 링 레이저 자이로 내부의 레이저 공진기에 장착된 반사경의 후방산란으로 인하여 0.1deg/sec 이하의 각속도가 측정되지 않는 lock-in 영역이 존재하기 때문에 이를 제거하기 위해서 Dither 운동이라는 정현파 각속도 운동을 몸체에 가한다. 이러한 Dither 운동은 레이저 관성항법장치가 정상동작하는 경우 항상 RLG/가속도계 측정치에 포함되어 나타난다. 이러한 레이저 관성항법장치의 특징을 이용하여 본 논문에서는 RLG/가속도계 측정치를 실시간으로 FFT를 수행하여 Dither 운동이 측정치에 포함되어 있는 가를 실시간으로 감시하여 레이저 관성항법장치의 고장을 검출하는 방법을 제안하였으며 정지상태 시험 및 차량탑재 시험을 통해 유용성을 검증하였다.
최근 발전소의 첨단기술을 적용한 설비들이 대형화되고, 발전기의 정지나 사고 등으로 막대한 유지보수 비용을 필요로 하고 있다. 따라서 이러한 기계설비들의 운전 상태를 감시하고 고장을 예측할 수 있는 새로운 진단장치의 개발이 요구된다고 본다. 본 연구는 이러한 점에 착안하여 기계들의 정상/비정상 운전 상태를 정상레벨/비정상레벨/주의레벨/위험레벨/고장 즉 5단계로 세분화하고 각 단계별 판별기준을 정하여 운전 중 발생하는 기기들의 신호를 취득 및 분석하여 기기들의 정지 없이 기기의 운전 상태를 실시간 판별할 수 있는 시스템을 개발한다. 이를 위하여, 영역분할 알고리즘에 기반하여 기기의 운전 상태를 주파수특성 행렬로 표시하는 방법을 고안하였다. 각 기기들의 운전 상태를 간략히 피크코드화하고, 이 피크코드를 바코드처럼 활용할 수 있도록 발전설비 기기에 부착함으로서 기기의 운전상태 관리를 시스템화 할 수 있도록 하였다. 5단계 중 주의레벨에서 기기들의 예방정비를 수행하여 발전소의 경제적이고 안정적인 운전효율을 높이는 것이 궁극적 목표이며, 현장 적용 시의 이동성을 고려하여 노트북 컴퓨터로 신호취득에서 판별까지 가능하도록 알고리즘을 개발하였다.
고장진단 문제는 지식기반 시스템를 이용해 해결하려는 시도가 많이 있어왔다. 그러나 대부분의 방식은 휴리스틱 또는 모델기반 방식으로 단일 오류에 대한 문제에 많은 노력이 이루어져 왔다. 단일 오류에 대한 고장진단문제 해결방식을 다중 오류진 단으로 확대할 때 발생하는 지수적인 계산비용은 피할 수 없는 문제점으로 지적되어 왔다. 이 논문에서는 시스템 구성에 따라 블록으로 구분하면 전체 탐색 영역을 국소 화할 수 있다는 점에 착안하여 다중 오류 진단을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한 다. 이 알고리즘의 기본 원리는 오류진단을 위한 출력값 측정 지점에 따라 전체 회로 를 블록으로 나누고 다중오류에 대한 발생원인의 지수적 증가를 줄임으로 효율화 시 킬 수 있다. 각각의 블럭으로부터 발생하는 오류에 대해 결합하는 규칙을 개발하고 이를 통해 상호 논리적인 모순이 없는 최소 오류원인 집합을 구한다.
본 논문에서는 구동기 고장을 가지는 시간지연 특이시스템의 신뢰 H/sub ∞/ 상태궤환 제어기 설계방법을 제안한다. 미리 설정한 영역내에서의 구동기 고장이 발생함에도 불구하고 특이시스템의 점근적 안정성(asymptotic stability)과 H/sub ∞/ 성능지수를 만족하는 신뢰 H/sub ∞/ 제어기가 존재할 조건과 제어기 설계 기법을 선형행렬부등식, 특이값 분해(singular value decomposition), 슈어 여수정리(Schur complements), 변수 치환 등에 의하여 제시한다. 제안한 충분조건은 구하려는 모든 변수의 견지에서 하나의 선형행렬부등식으로 표현되기 때문에 모든 해를 동시에 구할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 제안한 알고리듬을 이용하면 변수불확실성과 시간지연을 가지는 특이시스템에 대한 강인 신뢰(robust reliable) H/sub ∞/ 제어기 설계문제에도 쉽게 확장됨을 보인다. 마지막으로, 제안한 알고리듬의 타당성을 수치예제를 통하여 확인한다.
VLSI 영역에서 전송선에 발생하는 상호교차 커패시턴스(cross-coupling capacitance)가 중요한 이슈가 됨에 따라 이로 인한 고장을 검출하는 몇 가지 ATPG 알고리즘이 제안되었다. 대부분 단일한 능동선로만을 대상으로 연구가 진행되었으며, 테스트 생성 효율에 비해 많은 시간비용을 감수해야 하는 결과를 내 놓을 수 밖에 없었다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 다중 선로를 대상으로 하는 잡음 모델에 관해 연구하였다. 본 논문은 다수의 전송선에 영향을 받는 crosstalk 모델을 제시하고 이 모델에 따라 crosstalk 잡음 고장 검출을 목적으로 하는 ATPG 알고리즘을 제안한다. 이 논문에서는 crosstalk에 의한 잡음 고장을 정적 해저드로 조건을 설정하고, 각 게이트에 따라 이 조건을 만족하는 진리표를 만들 것이다. 그 후 PODEM에 기반한 ATPG 알고리즘을 구현한 후 그 결과를 보인다.
최근 산업현장에서 기계의 자동화가 크게 가속화됨에 따라 자동화 기계의 관리 및 유지보수에 대한 중요성이 갈수록 커지고 있다. 자동화 기계에 부착된 센서의 고장이 발생할 경우 기계가 오동작함으로써 공정라인 운용에 막대한 피해가 발생할 수 있다. 이를 막기 위해 센서의 상태를 모니터링하고 고장의 진단 및 분류를 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 센서에서 발생하는 대표적인 고장 유형인 erratic fault, drift fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 기계학습 알고리즘인 SVM과 CNN을 적용하여 검출하고 분류하였다. SVM의 학습 및 테스트를 위해 데이터 샘플들로부터 시간영역 통계 특징들을 추출하고 최적의 특징을 찾기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 적용하였다. Multi-class를 분류하기 위해 multi-layer SVM을 구성하여 센서 고장을 분류하였다. CNN에 대해서는 데이터 샘플들을 사용하여 학습시키고 성능을 높이기 위해 앙상블 기법을 적용하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 유전 알고리즘에 의해 선별된 특징들을 사용한 SVM의 분류 결과는 모든 특징이 사용된 SVM 분류기 보다는 성능이 향상되었으나 전반적으로 CNN의 성능이 SVM보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.
V2X를 활용한 자율주행차량은 기존의 자율주행차량보다 더욱 많은 정보를 바탕으로 자율주행차량의 센서 커버리지 밖의 영역의 정보를 통하여 안전한 주행이 가능하다. V2X 기술이 자율주행차량의 핵심 구성 요소로 부각되면서 V2X 보안 문제에 대해 연구가 활발히 진행되고 있지만 자율주행차량이 V2X의 의존도가 높은 자율주행시스템에서 V2X 통신의 고장으로 인한 위험성에 대한 부분은 상대적으로 부각되고 있지 않으며 관련 연구도 미진한 편이다. 본 논문에서는 자율주행차량의 교차로 시나리오를 제시하여 V2X를 활용한 자율주행시스템의 서비스 시나리오를 정의 하였으며 이를 기반으로 기능을 도출하고 V2X의 위험 요인을 분석하여 오작동을 정의하였다. ISO26262 Part3 프로세스를 활용하여 HARA 및 고장 주입 시나리오의 시뮬레이션을 통해 V2X 모듈의 고장으로 인한 위험성과 이를 확인하는 검증 과정을 제시하였다.
전파천문분야에서 관측데이터의 저장을 위해 대용량 HDD를 RAID로 연결한 디스크 팩을 활용하고 있다. VLBI 관측의 경우 관측속도가 빨라지고 광대역으로 확장되면서 많은 양의 관측데이터를 저장해야 한다. HDD는 사용회수가 많아질수록 고장이 많이 발생하고 있으며, 이것을 찾아서 복구하는데 많은 시간이 소요된다. 또한 고장난 HDD를 계속 사용할 경우 관측데이터의 손실이 발생한다. 그리고 새 HDD를 구입하여 많은 비용도 필요하게 된다. 본 연구에서는 FirmOS를 이용하여 SATA HDD의 무결성 검사 시스템을 개발하였다. FirmOS는 일반 서버보드와 CPU를 갖는 시스템에서 특정목적에만 동작하도록 개발한 OS이다. 개발한 시스템은 FirmOS 기반에서 SATA HDD의 물리적인 영역에 특정 패턴의 데이터를 쓰고 읽는 과정을 수행한다. 그리고 HDD 제어기의 메모리 영역에서 HDD로부터 읽어들인 저장된 패턴 데이터와 비교를 수행하는 방식으로 HDD의 무결성 검사를 확인하는 방법을 채용하였다. 개발한 시스템을 활용하여 VLBI 관측에서 활용하고 있는 디스크 팩의 고장여부를 쉽게 확인할 수 있었으며, 관측효율을 향상시킬 수 있는데 많은 도움이 되고 있다. 본 논문에서는 개발한 SATA HDD 무결성 확인 시스템의 설계, 구성, 시험 등에 대해 자세히 기술한다.
국내 여건을 살펴볼 때, 상용 범용 소프트웨어나 멀티미디어 타이틀이 아닌 통신망 운용 관리라는 전문 영역에 HCI 디자인 개념을 적용하였다는 것은 상당히 의미하는 바가 크다고 할 수 있다. 가입자망 운용관리를 위한 시스템은 이미 80년대에 개발된 시스템으로 가입자로부터 전화시설의 고장 신고를 접수하고, 고장 여부를 시험하며, 그결과를 통보하는 기능을 주로 담당한다. 이번에 새로 개발되고 있는 시스템은 기존 가입자의 대다수를 차지하는 동선시설에 대한 운용관리 시스템의 기능을 수용하고, 관리 영역을 광 케이블 시설까지 확장한 새로운 운용관리 시스템이다. 또란 기존의 시스템은 80년대 텍스트 기반으로 구성된데 반하여 새롭게 개발되는 시스템은 윈도우 시스템을 기반으로 개발되고 있다. 따라서 사용자층의 변화와 개발환경의 변화는 사용자인터페이스 디자인 측면에 있어서도, 새로운 디자인의 기능성 및 제한점을 보여주고 있다. 첫째, 새로이 개발되는 시스템은 기존 시스템 운용자들이 새로운 운용관리 시스템을 사용할 때에 쉽게 적응할 수 있도록 디자인되어져야 하며, 둘째, 초보 운용자를 중심으로 윈도우 시스템에 기반을 두고 사용성이 현저히 개선되어져야 한다. 마지막으로, 시스템의 메뉴체계 구성 디자인을 위하여 시스템을 사용하는 운용자층을 그룹화하여 별도 요소로 관리할 필요가 있다는 점이다. 이 특이점들을 해결하기 위하여 1차적으로 전화국을 직접 방문하여 현장의 업무처리 내용정리. 동선 및 광선 가입자 전송결로 및 고장수리 업무절차, 이에 따른 각 기능별 Entity를 추출하는 업무분석과 사용자 분석이 이루어졌으며, 다음으로 기존 동선가입자에게 적용되어 사용하고 있는 시스템이 분석되어 졌다. 위 분석을 바탕으로 다양한 시스템 유저군별로 메뉴시스템 및 화면 구성이 이어졌다. 이로 인해 동선 시설 및 광케이블 시설에 대한 통합관리 인터페이스를 제공할 수 있게 되었으며, 각 기능별 업무를 정확히 정의함으로써 작업의 효율을 향상시킬 수 있었고 오히려 사용자 화면으로 비교해 볼때 화면의 갯수는 줄어들었나 더 많은 기능을 수용 할 수 있는 효과를 얻었다.
머신러닝 기법의 발달과 함께 기계에서 발생하는 다양한 종류(진동, 온도, 유량 등)의 데이터를 활용하여 기계의 상태를 진단하고 이상 탐지 및 비정상 분류 연구도 활발히 진행되고 있다. 특히 진동 데이터를 활용한 회전 기계의 상태 진단은 전통적인 기계 상태 모니터링 분야로 오랜 기간 동안 연구가 진행되었고, 연구 방법 또한 매우 다양하다. 본 연구에서는 가정용 에어컨에 사용되는 로터리 압축기에 가속도계를 직접 설치하여 진동 데이터를 수집하는 실험을 진행하였다. 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 데이터 분할을 수행하였으며, 시간 영역에서의 진동 데이터로부터 통계적, 물리적 특징들을 추출한 후, Chi-square 검증을 통해 고장 분류 모델의 주요 특징을 추출하였다. SVM(Support Vector Machine) 모델은 압축기의 정상 혹은 이상 유무를 분류하기 위해 개발되었으며, 파라미터 최적화를 통해 분류 정확도를 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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