• 비파괴검사학회지
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• 제16권3호
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• pp.155-161
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• 1996

회전 기계의 저어널 베어링 상태를 음향 방출(AE) 기술을 활용하여 감시하기 위한 진단 시스템을 개발하였다. AE 기술은 베어링 시스템에 있어서 비정상 상태를 탐지하기 위하여 이용된다 모의 저어널 베어링시스템을 이용한 실험과 실제 발전 설비에 대한 적용 시험의 결과로부터 AE 신호 파라메타 중에서 rms voltage가 가장 유효한 것으로 판명되었으며, 이러한 연구 결과를 토대로 하여 진단 시스템의 알고리즘과 판단 기준들이 설정되었다. 베어링 진단 시스템은 AE 센서 및 전치앰프로 구성된 신호 감지부, AE rms voltage를 측정하기 위한 rms-to-DC 변환 회로부로 구성된 신호 처리부, A/D 변환기를 이용하여 rms voltage 신호를 PC에 연결해 주는 인터페이스부, 베어링 상태 보기와 진단 프로그램을 포함하는 그래픽 디스플레이 및 소프트웨어부의 4부분으로 구성된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.453-454
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• 2011

에너지 플랜트, 화학공장 등 대형 기계설비의 복잡도 증가는 그에 따른 위험요소 복잡도를 증가시키고 있다. 대형 기계설비에 대한 위험 관리와 시스템 신뢰도 향상을 위해서는 위험도 기반의 안전 설계/해석, 상태 감시 및 진단을 이용한 설비 모니터링, 인적 신뢰도 향상이 요구되며 설계 단계에서부터 운영 및 유지보수 단계까지의 시스템 생애주기 전반에 걸친 지속적인 활동을 필요로 한다. 인적 신뢰도를 향상시키기 위해서는 설비 운영자가 응급 또는 이상상황에 대처할 수 있는 능력 즉, 안전사고 대응 능력 확보가 필수적이다. 대상 설비에 대한 실제 훈련은 시간, 비용, 훈련자의 안전 확보가 어렵고 반복적인 훈련 및 평가가 어렵기 때문에 가상 환경을 이용한 안전대응 훈련 플랫폼을 설계하였다. 훈련자에게 몰입형 가상 환경을 제공하기 위하여 가상현실 및 안전사고 시뮬레이션 기술을 이용하였으며 이를 통하여 훈련자의 안전을 유지하면서 안전대응 능력을 향상시킬 수 있다.

• 한국기계가공학회지
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• 제15권4호
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• pp.134-140
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• 2016

Main Spindle System has effect on performance of machine tools and working quality as well as is required of high reliability. Especially, it takes great importance in producing automobiles which includes a large number of working processes. However, main spindle unit in Machine tools are often cases where damage occurs do not meet the design life due to driving in harsh environments. This is when excessive maintenance and repair of machine tools or for damage stability has resulted in huge economic losses. Therefore, this studying propose a method of accelerated life test for diagnosing and prognosis the state of life assessment main spindle system. Time status monitoring of diagnostic data - through the analysis of the frequency band signals were carried out inside the main spindle bearing condition monitoring and fault diagnosis.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.143-147
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• 2005

운전 중인 기계들의 안전 운전과 예지 보전을 위한 설비의 고장 감지 및 진단과 상태감시는 산업 현장에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 이러한 설비의 많은 기기들은 회전기기로 이루어져 있으며 회전기기의 고장진단은 오랜 기간 많은 분야에서 연구되고 있다. 본 연구에서는 회전기기의 고장신호는 주파수 영역의 신호의 변화로 나타난다는 특징을 이용하여 보다 효율적인 주파수 영역에서의 신호 해석을 위하여 Linear Predictive Coding(LPC) 계수를 이용하였다. 사용된 데이터는 회전기기의 고장 신호의 습득을 용이하게 하기 위하여 유도전동기에 인위적인 고장재현을 통하여 습득된 진동 신호를 사용하였다. 제안된 시스템은 LPC 분석을 사용하여 일반적으로 사용되는 주파수 영역 상에서의 다른 해석 방법들보다 빠른 시간에 연산 결과를 도출할 수 있는 장점을 가질 수 있었으며, 성공적인 실험 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.11-12
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• 2019

본 논문에서 에스컬레이터 기계실 내부 전동기, 감속기, 구동 체인의 IoT 소음 및 진동 센서를 부착하여 에스컬레이터 운영중 실시간 상태 감시가 가능한 IoT 기반 에스컬레이터 고장 예지 시스템을 제안한다. IoT 소음 및 진동 센서는 에스컬레이터 운영 중 발생하는 소음 및 진동 데이틀 수집하여 PHM(Prognostics and Health Management) 서버로 전송하며, 서버에서는 진단 알고리즘을 통해 고장 유 무를 판단한다. 소음 데이터를 이용한 체인 피치 길이 알고리즘을 검증하기 위하여 실제 체인의 길이를 측정한 결과 값과 비교한 결과 99.8% 정확도를 가지며, 진동 데이터를 이용하여 전동기, 감속기의 상태 판단을 위한 알고리즘 검증을 위해 AST 사의 진동 센서와 비교한 결과 약간의 오차는 발생하지만 ISO 10816-3을 기준으로 한 판단 결과 값은 동일한 결과 값을 가지는 것을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.329-336
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• 2008

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.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2003년도 춘계학술대회논문집
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• pp.950-955
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• 2003

This paper introduces an enhanced condition monitoring and diagnosis system recently developed for rotating machinery. In the system, the data aquisition/monitoring signal processing, machine condition classifier, case-based reasoning and demonstration modules are effectively integrated with user-friendliness so that machine operators can easily monitor and diagnose the status of rotating machinery in operation. Some of the new features include the directional spectrum, case-based reasoning and neural network techniques. And the demonstrator modules for fault diagnosis of a Bear driving system and for basic understanding of the rotor dynamics are provided to help the potential users better understand the system.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권9호
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• pp.835-842
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• 2016

국내 도시철도차량의 유지보수는 대부분 예방정비에 기초하고 있다. 기존 유지보수 방법의 한계를 극복하기 위해, 상태기반 유지보수기법을 철도차량에 적용하려는 움직임이 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 도시철도차량 제동장치의 핵심 고장부품인 솔레노이드 밸브에 대하여 전류기반 고장진단기법 개발을 시도하였다. 주요 고장부품으로 선정된 솔레노이드 밸브에 대하여, 등가회로모델 및 온도 보상된 전류 감시에 기반한 고장 진단법을 제안하였다. 제안한 고장 진단법의 유효성을 검증하기 위해 실제 도시철도차량에 사용되는 솔레노이드 밸브(상용제동 전자밸브)를 이용하여 사례연구를 진행했다. 본 연구는 철도차량 제동장치의 솔레노이드 밸브 고장진단이 추가 센서의 장착 없이 가능함을 보여주었고, 철도차량의 안전성 및 신뢰성 향상에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국진공학회지
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• 제12권2호
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• pp.93-104
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• 2003

저진공펌프의 내구성평가와 관련하여 펌프의 성능이나 상태의 저하에 관한 기술적 근거를 확보함으로써 펌프의 운전상태를 진단할 수 있는 기초기술을 확보할 수 있으며, 이는 진공펌프의 기계적 결함 및 성능평가 장치의 동적 응답과 신뢰도 구축에 중점을 두고 신호 분석을 통하여 실험적으로 기계적인 동적 특성을 확인하는 과정을 통하여 수행할 수 있다. 저진공펌프의 압축일에 소요되는 전력을 이론적으로 규명하고 펌프의 압축일을 계산하였으며, 소비전력에 대한 진공펌프의 에너지 효율을 예측하여 펌프 노화에 따르는 소비전력의 증가 원인을 규명하는 자료로 활용할 수 있다. 또한 저진공펌프의 가동 중에 측정한 진동, 압력신호, 배기속도 및 소비전력을 측정하고 분석하여 펌프 운전상태를 감시하는데 매우 유용한 인자가 무엇인지 확인하였으며 추후 연구의 방향과 내구성평가의 기초기술을 확보하였다.