이 논문에서는 STDR(sequence time-domain reflectometry)이나 SSTDR(spread-spectrum time-domain reflectometry) 방식에서 인가 신호 제거 기법을 사용하여 케이블의 고장 위치를 탐지할 때, 제거기 앞단에 부호기(sign detector)를 추가하여 복원된 부호를 제거하는 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 케이블 선로나 측정 회로에 의해 변형된 신호를 수열의 형태로 복원시킨 후 제거하기 때문에 부호기를 쓰지 않은 경우보다 인가 신호 부분을 효과적으로 제거할 수 있고, 결과적으로 고장에 의한 반사 신호 부분의 탐지 성능을 향상시킬 수 있다. 특히, 원거리 고장에서 제안한 고장 탐지 기법이 기존의 기법에 비해 오탐지율을 크게 낮출 수 있음을 모의실험으로 보였다.
본 연구는 선박용 공기압축기의 상태기반보전 시스템에 필요한 이상치 탐지 알고리즘 적용에 대한 실험적 연구로서 고장모사 실험을 통해 시계열 전류 센서 데이터를 이용한 이상탐지 적용 가능성을 확인하였다. 고장 유형 10개에 대해 실험실 규모의 고장 모사 실험을 수행하여 정상 운전데이터와 고장 데이터를 구축하였다. 실험 결과 구축된 이상탐지 모델은 시계열 데이터의 주기에 변화를 유발하는 이상은 잘 탐지하는 반면 미세한 부하 변동에 대한 탐지 성능은 떨어졌다. 또한 오토인코더를 이용한 시계열 이상탐지 모델은 입력 시퀀스의 길이와 초모수 조정에 따라 이상 탐지 성능이 상이한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 분산 제어망에서 통신 오류가 발생한 노드를 실시간으로 탐지할 수 있는 기법을 제안한다. 기존의 분산 제어망은 노드 내 오류가 발생하는 지점을 탐지하기 위해, 노드 간 의존성의 영향을 고려해야 하며 이는 전체적인 분산 제어망의 성능 저하의 원인이 될 수 있다. 이를 해결하기 위하여, 본 논문에서 제안된 기법은 각 노드의 손상으로 인해 발생되는 고장노드들을 빠른 시간 내에 탐지하기 위해 단일 Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH) 비트를 Cyclic Redundancy Check (CRC) 코드에 삽입하여 기존의 CRC 코드 내 비트와 대체하는 방식을 택한다. 고장 노드 판정의 탐지 정확성을 높이기 위해 고장 가중치 계수를 통한 고장 판단 기법을 제안한다. 제안된 기법의 효용성을 증명하기 위해 MATLAB을 이용하여 모의실험 환경을 구축하고, 제안된 기법의 성능을 분석하였다. 이를 통하여, BCH 코드 내 비트 간 분배를 통해 수정되는 정도에 관계없이 CRC 코드의 성능이 우수하게 보존됨을 알 수 있었으며, 기존의 CRC 코드 기법보다 빠른 시간 내에 손상된 노드를 탐지할 수 있음을 보였다.
선박 기관시스템이 효율적이고 안이정적인 운용을 위해서는 실시간 상태 모니터링 기반의 이상탐지, 고장진단 더 나아가 고장예측에 따른 대응조치를 할 수 있는 기술이 필요하며 이를 상태기반 유지관리(Condition Based Maintenance, CBM)이라 지칭한다. 해당 기술을 개발 및 확보하기 위해서는 가장 우선적으로 기관시스템에 대한 다양한 고장 데이터가 확보되어야 하며 이후, 확보된 데이터에 대한 특징추출 등 전처리 알고리즘, 고장 진단 및 예측 알고리즘 등을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 선박 추진용 엔진 및 발전기 엔진에 대한 상태기반 유지관리 기술의 개발현황과 향후 지속적인 연구 추진방향을 소개하고자 한다.
전력케이블, 특히 지중 송전케이블은 사고 발생시 그 파급효과가 크기 때문에 빠르고 정확한 고장점의 탐지가 필요하다. 본 논문에서는 on-line으로 지중 케이블의 상태를 모니터링하면서 사고 발생시에는 기록된 데이터를 분석하여 고장점을 찾을 수 있도록 하는 고장점 탐지 장치 개발에 관하여 언급한다. 케이블의 고장점 탐색 기술 개발을 위하여 단락 사고를 모의할 수 있는 모의 고장 발생 시스템을 구성하여 인위적인 고장발생을 할 수 있도록 하였으며 고장시 발생하는 신호를 측정하여 측정된 신호로부터 고장 발생 지점을 보다 정확하게 찾아내는 신호처리 기술을 연구하였다. 본 연구를 통하여 개발된 고장점 탐색장치는 정밀하게 사고지점을 찾아낼 수 있음을 보여주었으며 실제 전력 공급 계통에 손쉽게 설치할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이하에 송전선 고장점 위치 계산을 위하여 개발된 고장점 탐색 기술에 관하여 언급한다.
많은 분야에서 기기설비들의 고장, 결함은 안전과 관련되어 있기 때문에 연구가 활발히 진행되고 있다. 주로 데이터를 취득하여 제품의 유지보수 및 품질을 향상시키는 연구로 고장을 나타내는 특성 인자를 추출하여 고장진단을 하는 것이다. 하지만, 과거의 룰 기반 결함 탐지 기법은 예외의 경우를 탐지하기 어렵다는 문제를 가져왔다. 최근 들어 인공지능이 특성 인자를 쉽게 추출할 수 있다는 장점으로 인해 인공지능과 결합된 고장진단 시스템이 많이 제안되고 있다. 본 논문에서는 인공지능의 추세와 인공지능과 결합된 고장진단 시스템을 소개한다.
고장 진단은 IoT 장비의 안전성과 효율성을 유지하는데 필요한 기술 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 IoT 센서 데이터를 기반한 고장 진단 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구는 알고리즘의 효율성을 개선하기 위해 기술통계량을 기반하여 데이터 차원을 축소하였으며, 이를 바탕으로 고장 진단 알고리즘의 정확도 및 연산시간을 개선하였다. 본 연구는 다양한 후보 알고리즘을 활용하여 고장진단을 수행하였으며, 정확도를 기반으로 가장 우수한 알고리즘을 선정하였다. 연구 결과, Isolation Forest 알고리즘이 가장 뛰어난 분류 결과를 나타내었다. 본 연구결과를 통해 IoT 센서의 안전성과 신뢰성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있다.
에스컬레이터의 고장 여부를 사전에 파악하는 것은 경제적 손실뿐만 아니라 인명 피해를 예방할 수 있어서 매우 중요하다. 실제 이러한 고장 예측을 위한 많은 딥러닝 알고리즘이 연구되고 있지만, 설비의 이상 데이터 확보가 어려워 모델 학습이 어렵다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제의 해결 방안으로 비지도 학습 기반의 방법론 중 하나인 LSTM Autoencoder 알고리즘을 사용해 에스컬레이터의 이상을 탐지하는 모델을 생성했고, 최종 실험 결과 모델 성능 AUROC가 0.9966, 테스트 Accuracy가 0.97이라는 높은 정확도를 기록했다.
전력케이블, 특히 지중 송전케이블은 사고발생시 그 파급효과가 크기 때문에 빠르고 정확한 고장점의 탐지가 필요하다. 본 논문에서는 지중 케이블의 고장 위치를 파악하기 위해 필요한 신호를 계측하고 이를 빠른 시간 내에 저장하여 사고 발생 후 이를 분석하여 고장점을 찾을 수 있도록 하는 고장점 탐지 장치를 위한 회로 설계에 대하여 언급한다. 케이블의 고장점 탐색 기술 개발을 위해서는 고장시에 발생하는 과도현상을 기록할 수 있도록 회로를 설계해야 하는 바 센서 구성과 입력 회로반의 설계, 데이터 저장 및 분석을 위한 회로의 설계는 고장점 탐색 장치 개발에 있어 필수적인 기술이다. 개발된 지중 송전선 고장점 탐색을 위한 측정회로는 사고지점 계산을 위해 필요한 신호측정에 효과적이며 실제 전력 공급 계통에 손쉽게 설치할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이하에 지중송전선 고장점 탐색을 위한 측정 회로 설계에 관하여 언급한다.
본 논문에서는 상태 피드백 제어를 이용한 비동기 순차 머신의 고장 탐지 및 극복 과정을 다룬다. 논문에서 고려하는 비동기 머신은 간헐 고장의 영향을 받는다. 간헐 고장이 발생하면 머신은 원하지 않는 상태 천이를 하며, 일정 시간 동안 외부 입력의 변화에 반응하지 못하고 고장 상태를 유지한다. 본 논문에서는 비동기 머신에서 발생하는 간헐 고장을 탐지할 수 있는 조건을 규명하고 간헐 고장을 극복하는 견실한 상태 피드백 제어기의 존재조건과 설계 알고리듬을 제안한다. 과도 고장에 대한 기존의 내고장성 제어 기법과 이번 연구에서 제안하는 간헐 고장에 대한 제어기 동작과의 차이점도 설명한다. 또한 사례 연구를 통해서 제안된 제어기의 설계 과정을 예시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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