• 기계와재료
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• 제9권3호통권33호
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• pp.88-103
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• 1997

• 기계와재료
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• 제18권3호통권69호
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• pp.69-76
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• 2006

• ESCO지
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• 통권35호
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• pp.40-55
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• 2005

• 월간양계
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• 제20권1호통권219호
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• pp.46-51
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• 1988

• 기계와재료
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• 제10권4호통권38호
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• pp.6-17
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• 1998

• 월간산업보건
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• 통권27호
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• pp.20-22
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• 1990

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권6호
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• pp.517-524
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• 2017

스마트 팩토리 시대가 열리면서 발전 플랜트에서 발생하는 빅데이터를 활용한 설비 유지 보수 방법론이 부각되고 있다. 본 연구에서는 데이터 기반 방법론의 효과적인 적용과 발전 플랜트 실시간 성능 모니터링을 위해 사물인터넷 기반 클라우드 플랫폼을 제안한다. Short-term Analysis에서는 사물인터넷 센서를 이용하여 학습된 건전성 인자와 패턴 비교를 통해 설비의 상태 진단과 결과 전송을 목적으로 한다. Long-term Analysis는 취합된 고차원 데이터를 활용하여 설비간 관계 파악과 인과관계 확인을 통한 트렌드 분석을 목적으로 한다. 분석 및 진단 결과는 클라우드 플랫폼의 웹 기반 시스템을 통해 시각화하여 사용자의 접근성을 향상시켜 장소나 접속 기기에 상관없이 데이터를 확인할 수 있도록 한다. 개발된 플랫폼의 성능 검증은 회전기계류 테스트베드로 진행한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1501-1502
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• 2015

배전기자재는 오래 사용하다 보면 열적, 전기적, 기계적, 환경적, 복합적 스트레스에 의해 절연성능이 떨어진다. 이때 발생하는 열화현상으로는 발열도 되고, 전자파, 빛, 균열, 침식, 진동음도 발생한다. 따라서 열화된 기자재를 검출하기 위해여 광학장비 또는 과학화 진단장비를 활용하여 고장예방을 하고 있다. 하지만 기자재가 열화되면서 발생하는 증상을 모르고 진단을 하면 투입된 인력과 예산에 비해 초라한 적출실적도 발생할 수 있다. 따라서 한해 동안 배전설비 진단에 가장 많이 활용하고 있는 열화상진단과 초음파 진단의 실적과 적출결과를 분석하여 기자재별 효과적인 진단방식을 제공하고자 한다.

• 한국기계가공학회지
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• 제21권3호
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• pp.77-85
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• 2022

In this study, to diagnose the grinding state of a micro drill bit, a sensor attachment location was selected through random vibration analysis of the grinding unit of the micro drill-bit grinding system. In addition, the vibration data generated during the drill bit grinding were collected from the grinding unit for the grinding wheels under the steady and worn conditions, and data feature extraction and dimension reduction were performed. The wear of the micro-drill-bit grinding wheel was diagnosed by applying KNN, a machine-learning algorithm. The classification model showed excellent performance, with an accuracy of 99.2%. The precision, recall and f1-score were higher than 99% in both the steady and wear conditions.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권2호
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• pp.103-109
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• 2017

AMM(Additive Metal Manufacturing)이라 호칭되는 3차원 금속 프린팅(metal 3-D printing) 공정은 금속분말(metal powder)을 적층 재료로 사용하여 기계적부품용 실형상 금속 파트(metallic parts)를 직접 조형하여 제조한다. 한편, 조형 파트형상의 STL모델에 존재하는 기하학적 오류들과 특징형상들의 특이성으로 인하여 조형 작업 중에 내부에 결함들이 포함된 실형상 파트가 조형될 가능성이 존재하게 되며 이로 인해 3차원 금속 프린팅 조형공정 자체의 신뢰성에 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 조형작업 중 발생할 수 있는 결함들을 미리 진단, 분석하고 수정하기 위하여 첫째, 조형 전에 STL 형상모델의 진단분석을 통하여 결함요소를 사전에 탐지하고 둘째, 적층 단면내 조형 공구 경로상에 실제로 포함된 결함들을 분석하고 이를 수정하기 위한 조형 파트 진단 및 조형 공구 경로 검증 연구방법을 제시하였다. 또한 DED(direct energy deposition) 공정을 기준으로 2가지 STL 형상파트 사례들에 대하여 제시한 연구방법의 case study를 수행하였다.