• Resources Recycling
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• v.23 no.6
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• pp.54-62
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• 2014

This paper present a improved process for remanufacturing of LPG vaporizer through Failure Mode and Effect Analysis(FMEA). Based on the failure causes analysis and classification of faults that occur after the initial failure of LPG vaporizer remanufacturing, suggests improvements for high R.P.N. Derive the improvement for higher cumulative frequency of each process, proposes the overall improvement of a current process for establish a standard LPG remanufacturing process.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07a
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• pp.482-483
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• 2006

배전급 가스절연개폐기(이하 개폐기)에서 발생하는 고장을 예방하기 위해서는 개폐기 내부에서 발생하는 부분방전 신호로부터 방전의 원인을 추정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 개폐기 내부의 결함을 다양하게 모의하여 방전원에 대한 신호 패턴을 분류하고 방전 원인별로 특성을 분석하였다.

• JOURNAL OF ELECTRICAL WORLD
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• s.261
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• pp.70-76
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• 1998

철도분야에서의 전기$\cdot$신호설비 고장은 열차의 정상운행에 차질을 일으켜 사회적으로 커다란 영향을 끼치게 되므로 설비의 유지관리를 위해서는 많은 노력이 필요하다. 또 이러한 보전작업에는 철도 설비가 널리 산재되어 있기 때문에 이동을 수반하는 작업, 열차가 통과하지 않는 야간 작업, 만일의 경우 위험을 수반하는 작업 등, 이 분야 특유의 작업이 있다. 한편 보전작업에 종사하는 기술자는 해마다 줄어들고 있으며 앞으로 젊은 근로자의 부족은 더욱더 심해질 것으로 보인다. 그러한 이유로 설비보전의 자력화, 미연의 고장방지, 고장의 조기복구와 재발방지를 목표로 지금까지 사람의 손에 의지해 오던 설비보전을 기계화하고 자동화하는 시스템을 개발하게 되었다. 이 시스템은 대상설비에 따라 다음의 3가지 시스템으로 분류된다. $\cdot$신호설비 보전시스템 $\cdot$변전$\cdot$수배전설비 보전시스템$\cdot$연선전기설비 보전시스템 이들시스템에 공통적인 주요 특징을 들면 아래와 같다. (1)사고를 미연에 방지하고 사고원인을 규명 이벤트발생 전후의 변화나 중장기트렌드를 원격감시할 수 있다. (2)시스템의 변경$\cdot$증설이 용이 인텔리전트단말에 의하여 처리를 계층화하였기 때문에 빌딩블록식으로 시스템을 확장할 수 있다. (3)경제적인 시스템 필드 네트워크의 채용으로 공사비를 삭감할 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.428_429
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• 2009

전력계통 운용시 고장이 발생하면 계통 운전원은 계전기 및 차단기 관련 동작정보 및 경보로부터 해당 고장내용을 판단하고 계통복구를 위한 조작을 행한다. 본 논문에서는 현재 건설중인 양성자가속기 연구센터의 전력 계통 운용시 발생한 고장에 따른 다중경보신호를 분석하기 위하여 전력계통의 고장영역별로 동작하는 보호계전기 신호, 차단기 신호 및 경보신호를 분류함으로써 이를 향후 전력계통 운용시 고장진단을 위한 기초자료로 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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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.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.13 no.5
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• pp.24-31
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• 2019

In this study, we analyzed the cause of the burn out phenomenon in the power distribution system for aircraft and proposed the improvement method. The power distribution device for aircraft has an AC and DC, and there is a rectifier between the two devices. The capacitors in the power board burn out when the power is turned on and off. The main reason for this is the excessive voltage caused by the inductance built into the rectifier. The cases that can cause a failure are classified. The impact was analyzed and the solution was established through the experimental method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.157-159
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• 2002

무선 네트워터의 폭발적인 증가와 함께 이동 통신 기기의 발전은 기존의 유선 일변도의 사용방식을 무선 환경으로 급속히 확장, 이전시키고 있다. 무선 환경의 발전에 따라 모바일 데이터베이스 사용의 필요성은 급격히 증대되고 있으며 이에 따른 많은 문제점도 발생하고 있다. 현재의 모바일 데이터베이스는 동기화를 위하여 하나의 동기화 서버가 다수의 모바일 데이터베이스를 관리하는 중앙 집중형 방식으로, 모바일 데이터베이스들간의 동기화와 데이터 집중에 문제가 발생한다. 또만 고장허용에 대한 해결책은 전혀고려되어 있지 않다. 이러만 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 이동 에이전트를 이용한 모바일 데이터베이스 관리 시스템을 제안한다. 이 시스템은 모바일 데이터베이스의 분류-배치를 통하여 네트워크 효율을 높이며 고장허용 관리 기능을 통한 좀더 신뢰성 있는 서비스론 제공한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.43-44
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• 2011

S-Transform은 어떠한 신호의 변환 후 원 신호의 주파수 및 크기를 모두 알 수 있는 효과적인 방법이다. 따라서, 본 논문에서는 IEEE에서 제시한 전력품질 이벤트의 분류를 기반으로 S-Transform 기반의 전력품질 이벤트의 측정지수를 제안하였다. 제안한 측정지수의 효율성을 검증하기 위하여, ATPDraw를 이용하여 고장 및 비선형 부하를 모의하였다. 그 결과를 이용하여 S-Transform을 수행하여 제안된 측정지수의 효율성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.504-509
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• 1995

컴퓨터에 의한 생산시스템의 통합체계화와 온-라인화에 따라 자동화된 설비진단 방법이 요구되어지고 있다. 이에 따라 기계설비에 각종 센서를 부착하여 실시간으로 수집된 출력신호를 이용하여 기계설비를 온-라인으로 감시하는 여러가지 기법들이 제시되고 있다. 본 연구에서는 진동센서로부터의 신호를 radial 함수에 근거한 다단계 뉴럴 네트워크(Neural Network)로 모형화하여 기계설비 상태를 감시하는 방법을 제시한다. 또한 다단계 모델링 분석을 통하여 신호를 예측하고 설비고장 원인을 분류하며, 다른 모형과의 비교를 통하여 효율성 평가와 최적 단계수를 결정하였다. 온라인 학습 알고리즘은 recursive least squares와 clustering 방법을 이용한다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05a
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• pp.565-570
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• 1996

국내 원자력발전소에서 발생한 발전정지 사건사례를 분석한 결과로써 획득한 고장원인, 문제점, 유사한 문제점 재발방지 방안 등의 분석정보를 효과적으로 공유하기 위한 발전정지사례 분석정보 시스템을 개발하고 있다. 이 시스템의 기반구조인 관계형 데이타베이스 화일들은 입력작업 지원 분류정보, 발전정지 사례분석정보, 검색작업 지원정보 둥의 저장을 위한 세가지 화일 그룹으로 나눌 수 있다. 각 그룹의 화일간에 정의된 상관관계성을 기반으로 발전정지사례 분석정보시스템의 입력, 검색, 출력작업이 수행된다. 시스템의 사용자는 제공되는 메뉴를 사용하여 관심있는 주제별로 데이타베이스에 저장된 발전정지사례 분석정보를 검색하고 출력할 수 있다.