• Title/Summary/Keyword: 기관고장

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A Study on Fault Report System of Street Light (가로등 고장 신고 시스템에 관한 연구)

  • Kim, Phyoungjung;Hong, Sungwoong;Kim, Byeongkwan
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.785-788
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    • 2013

  • 본 연구는 가로등 고장 처리를 수행하면서 가로등의 고장상태 신고가 잘 이루어지지 않아 고장 난 가로등에 대한 조치가 늦어지고 있다는 점을 착안한 것이다. 가로등에 고장이 발생하면 이를 발견한 주민들이 관리기관(기초지자체 등)에 민원 신고를 하거나 가로등 운영 관리자가 고장을 발견하게 된다. 여기에서 주민 신고는 어떤 가로등이 고장 났는지 가로등 ID를 알지 못하기 때문에 정확한 위치를 파악하는데 어려움이 있다. 둘째, 주민 신고가 대부분 전화로 민원을 요구하고, 신고 당시 정확한 가로등 위치를 알지 못하는 상태에서 상호간에 언성이 높아지고 결국 주민의 원망으로 남는다는 점이다. 따라서 가로등 고장 처리 중 민원을 발생시키는 문제를 해결하는 고장 신고 시스템을 개발하고자 한다. 우리는 가로등의 조도를 주기적으로 센싱하고 전송하여 고장 상태와 동작여부를 모니터링 함으로써 해결할 수 있다.

  • https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2013m05a.785 인용 PDF

A Multimedia-based Hybrid Diagnostic System (멀티미디어기반 통합 방식 고장 진단 시스템)

  • 양찬범;양석훈;박영택
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.5 no.2
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    • pp.29-42
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    • 1999

  • 현재 산업의 고도상장과 함께 주기적으로 고장을 진단하여야 하는 기기의 수와 종류도 급속도로 증가하고 있다. 이에 따라 여러 산업 분야에서 고장진단 시스템의 이용이 늘고 있는 추세이다. 이러한 고장진단 시스템은 경험적 고장진단 방식과 모델기반 고장 진단 방식으로 크게 나눌 수 있다. 경험적 고장진단 방식은 전문가가 경험한 사실의 범주에서는 신속하게 고장의 원인을 진단할 수 있지만 전문가가 경험하지 못했던 상황에 대해서는 융통성 있게 진단하지 못한다. 한편 기기의 물리적 기능적 지식을 기반으로 하는 모델기반 고장진단 방식을 변화하는 상황에 적절하게 대처하여 고장의 원인을 진단할 수 있다. 그러나 모델기반 고장진단 방식을 기기의 구조로부터 증상들을 추론하여 원인을 파악하므로 탐색 범위가 넓어 진단속도가 늦다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 고장진단 방식과 기기의 모델기반 고장진단 방식의 장점을 결합하여 신속하고 정확하게 고장진단을 할 수 있는 통합방식 고장진단 시스템을 제시한다. 통합방식 고장진단 시스템은 대상 기기의 진단 상태에 따라서 동적으로 적절한 진단 방식을 선택하기 위해서 블랙보드 추론기관을 이용한다. 또한 각 진단방식이 생성하는 가설 및 사실들을 효과적으로 통합하여 추론하기 위해서 제어지식을 정의하여 적용한다. 그리고 사용자와 진단 시스템간에 원활한 의사소통을 위해서 멀티미디어 기반 인터페이스를 채용하여 통합방식 진단 시스템을 구축한다.

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Fault Diagnosis based on Real-Time Data of the Inverter system for BLDCM drive (BLDCM 구동 인버터의 실시간 데이터를 이요한 고장진단)

  • Kim, Gwang Heon;Bae, Dong Gwan
    • Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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    • v.12 no.2
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    • pp.157-157
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    • 1998

  • 이 논문은 브리시리스 직류전동기의 구동 인버터의 실시간 데이터를 이용한 고장진단에 관한 것이다. 구동 인버터의 고장유형을 파악하여 주요 고장증세별로 분류하고, 고장결과를 예측하여 ASCL로 시뮬레이션함으로써 지식 베이스로 구성하였다. 구동 인버터에 대해 실시간으로 감시된 데이터는 전문가 시스템의 추론기관에서 시뮬레이션된 지식베이스와 비교하게 된다. 고장이 발생하면, 운전을 중지시킨 후, 전문가 추론을 함으로써 고장원인을 진단한다. 이로써 구동 인버터에 대해 전문적인 지식을 갖고 있지 않는 사용자에게, 고장원인 제거 및 수리대책에 관한 전문가의 지식을 신속히 제공하는 것이다.