• 한국통신학회논문지
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• 제35권6B호
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• pp.859-866
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• 2010

예기치 못한 상황에 의한 선박 내 화재나 선체 파손 등 긴급 상황 발생 시에 대형의 해난 사고가 발생할 수 있다. 특히, 해수와 직접적으로 접촉하는 선체는 파도와 조류 등에 의해 다양한 저항과 흔들림 운동의 영향을 받게 되는 데 이를 고려한 선박 USN 미들웨어와 선박 내 상황 인식을 기반으로 한 시스템이 필요할 것이다. 이에 본 논문에서는 해양 디지털 선박의 무선 센서를 이용하여 수집된 위험 상황 정보를 분석하는 시스템을 제안하였으며, 센싱된 데이터를 분석하기 위하여 역전파 신경망을 설계하였다. 위험 상황별로 각 300개의 데이터 집합을 사용하여 역전파 신경망을 실험한 결과 화재 위험 상황에 대해서는 96%의 정확도를 가졌고 선체 위험 상황에 대해서는 약 88.7%의 정확도를 나타냈다. 제안된 시스템은 시스템의 정확도를 개선하기 위하여 전방향 에러 정정 시스템(LDPC)을 구현하였고 진단된 결과는 CDMA 방식으로 전송하여 해양 디지털선박 상황 모니터링 시스템을 구현했다.

• 한국습지학회지
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• 제13권3호
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• pp.593-602
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• 2011

지난 반세기 동안의 무분별한 개발로 인하여 하구역 생태 환경은 심각하게 훼손되었다. 이를 관리하기 위한 전 지구적 요구는 증대되고 있으나 효율적으로 관리할 수 있는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기관별로 산재된 하구역 생태 환경 데이터를 통합하여 하구역을 효과적으로 관리할 수 있는 통합 DB관리시스템을 개발고자 하였다. 이를 위해 2010년 영산강 하구역을 대상으로 실시한 모니터링 DB와 공간 데이터 표출에 우수한 GIS DB를 통합하여 시스템 개발에 적용하였다. 시스템의 개발환경은 VisualBasic.NET과 지도기반의 공간 분석을 위한 ArcObjects 컴포넌트를 이용하였다. 또한 데이터의 활용을 높이기 위하여 사용자 요구분석을 통한 GUI(Graphical User Interface)의 구성, 모니터링 DB의 표출방안, 레이어의 우선순위, 모듈단위 기능 등을 정의하였고, 최종적으로 정의된 내용을 바탕으로 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 통합 DB관리시스템은 영산강의 현 생태 환경을 파악할 수 있으며, 사용자에게 효율적인 공유 및 관리환경을 지원할 것으로 예측된다. 향후에는 모델링 시스템과 연계하여 미래 하구역 생태 환경의 종합적인 진단 및 신뢰성 있는 예측이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.75-84
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• 2018

본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.483-490
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• 2015

본 논문에서는 기존 보험사들의 UBI(: Usage Based Insurance) 상품에서는 운전성향에 관한 다양한 데이타를 분석하거나 보험가입자 또는 보험사가 운행기록을 실시간 확인(모니터링)하는 수단으로서 텔레매틱스나 디지털 운행기록장치와 같은 첨단장치를 활용한다. 따라서, 본 연구에서는 무선통신 인프라 기능을 수행하고 있는 도시교통정보시스템(UTIS : Urban Traffic Information System)을 활용하여 PAYD, PHYD 및 MHYD등의 보험 상품을 연계하는 시스템을 개발하고자 한다. UTIS 시스템과 차량 운행기록 장치를 활용하여 운전자 성향을 분석하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권2호
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• pp.294-303
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• 2024

The objective of condition-based maintenance plus(CBM+) is to improve the availability and maintenance efficiency of missiles, bolstering national defense capabilities. This study proposes an application of CBM+ to enhance the reliability and the safety of missiles, which are the devices typically stored for long durations. CBM+ CBM+ does not only contribute to defense capabilities, but it also aims to reduce maintenance costs. This study focuses particularly on the dormant stage of the missile life-cycle, in which various failure modes and environmental impacts on failure mechanisms are investigated. The effectiveness of maintenance strategies and the implementation of CBM+ is evaluated using simulation data.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권5호
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• pp.150-157
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• 2020

본 연구에서는 지진가속도계측시스템의 정상 운영여부를 판단하고 지진가속도 계측자료의 유효성을 검증할 수 있는 알고리즘을 개발하기 위하여 현재 운영 중인 공공건축물 지진가속도계측시스템 계측자료를 이용한 조사·분석을 수행하였다. 연구 결과를 통해 시스템에서 생성하는 주요 자료인 실시간 데이터(MMA/sec) 자료와 이벤트 계측자료(MiniSEED)의 생성 절차에서 발생하는 오류와 계측자료 자체의 이상 여부를 감지할 수 있는 알고리즘을 개발하였으며, 오류 유형을 분석하여 계측 데이터 분석을 통한 점검 방향 판단의 기초자료를 마련하였다. 이를 통해 수신/미수신으로 관리되던 지진가속도계측시스템의 점검 여부 및 이상 종류를 판단할 수 있는 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 실천공학교육논문지
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• 제9권1호
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• pp.49-56
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• 2017

최근 Industry 4.0으로 인해 제조업에 대한 생산성 향상과 고객만족을 위한 스마트팩토리 관심이 매우 높고 정부 지원에 따른 구축도 활발하다. 특히, 효율적인 생산 시스템을 구축하기 위한 데이터 통합과 이를 위한 필드버스 통신기술은 필수적이다. 필드버스는 특정 밴더 시스템에 구속받지 않는 개방형 제어시스템으로서 타사 제품과의 호환성, 데이터 전송의 정확성, 원격진단 등의 다양한 이점을 가지고 있다. 그러나, 필드버스를 학습하기 위한 교육 장비와 실습을 위한 교육과정 및 예제가 전무하여 산업현장에서 스마트팩토리 구축을 위해 필요로 하는 실무 능력 향상에 많은 제한점이 있다. 따라서 본 연구는 국내 산업현장에 적합한 PLC와 통신기술을 선정한 선행연구 결과를 바탕으로 실무적인 필드버스 교육을 위한 PLC기반의 필드버스 교육 장비와 교육과정을 개발하고 Ethernet IP, Profibus DP, Modbus, CC-Link, Device Net의 다양한 필드버스를 구현하였다. 또한, Ethernet IP를 통한 데이터 수집과 모니터링으로 분산된 필드기기의 제어와 원격진단이 가능함을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.31-37
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• 2021

산업의 발전으로 도시화로 인해 건물의 규모가 커지면서, 건물의 공기 정화 및 쾌적한 실내 환경을 유지의 필요성 또한 증가하고 있다. 냉동 시스템의 모니터링 기술의 발전으로 건물 내에 발생하는 전력 소모량을 관리할 수 있게 되었다. 특히 상업용 건물에서 발생하는 전력 소모량 중 약 40%가 냉동 시스템에서 일어난다. 따라서 본 연구 냉동시스템 고장진단 알고리즘을 개발하기 위해서 냉동시스템의 구조를 이해하고, 냉동 시스템의 운영과정에서 발생하는 데이터를 수집 분석하여 다양한 유형과 심각도를 가지는 고장 상황을 조기에 신속하게 탐지 분류하고자 하였다. 특히 분류가 어려운 고장 유형들의 분류 정확도를 향상시키기 위하여 3단계 진단 및 분류 알고리즘을 개발하여 제안하였다. 다수의 실험과 초모수 (hyper parameter) 최적화 과정을 거쳐 각 단계에 적합한 분류 모형으로 SVM과 LGBM에 기반 한 모형을 제시하였다. 본 연구에서는 고장에 영향을 미치는 특성을 최대한 보존하면서, 선행연구에서 어려움을 겪었던 냉매 관련 고장을 포함한 모든 고장 유형을 우수한 결과로 도출하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2794-2796
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• 2002

기업 네트워크에서 안전하고 효과적이며 안정된 망 운영관리 환경 제공은 당면한 중요과제이며 기업 경쟁력의 핵심인 정보기술을 통한 생산성과도 연계성을 갖고 있다. 특히 전력통신망의 경우 전자메일, 회계관리, 전자결재, 도면자료관리 등의 데이터 통신망에서부터 IBM 온라인, 사내 방송망, 전력계통설비 원방 제어용 시스템들 간을 연결하는 EMS, SCADA 등 전력 수급용 전용 통신망에 이르기까지 다양한 종류의 통신망이 구축 운용되고 있다. 이러한 기업환경에 따라 네트워크를 효율적으로 관리하기 위한 네트워크 관리 시스템에 대한 관심이 증대되고 있으며 많은 네트워크 관리 시스템들이 도입되어 운영되었으나 이들 관리 시스템들은 모니터링에 의한 통계값 제공과 같은 단순 평면적인 관리 기능만을 제공한 뿐 네트워크의 특성과 환경에 따른 분석, 진단 기능은 제공하지 못하고 있다. 이와 더불어 네트워크 관리자는 보다 손쉬운 방법으로 네트워크를 관리하고자 하며, 보다 지능적이고 효율적으로 관리하고자 한다. 하지만 관리 시스템이 모든 네트워크에 대해 효율적이고 지능적인 관리 기능을 제공하기는 매우 어려우며 이는 장기간의 관리 네트워크의 특성과 트래픽 형태를 파악한 후에나 가능하다. 결국 지능적이고 효율적인 네트워크 관리는 네트워크의 특성과 함께 이전에 관리자에 의해서 내려졌던 관리 행위 및 의견 그리고 조치에 대한 이력정보를 학습하고 있을 때만 가능하다. 본 논문은 전력통신망을 대상으로 전력통신망이 지닌 네트워크 특성을 반영하며 네트워크 운영 과정에서 축적된 관리자의 의견과 이에 대한 조치를 지식 데이터베이스화하여 지능적인 관리 시스템을 제공하기 위한 기반 시스템으로써 전력통신망 운용 관리 지원시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 향후 지식 정보를 학습하고 이를 바탕으로 논리적인 추론을 통해 관리 네트워크를 지능적이고 자동적으로 관리할 수 있는 시스템으로 확대 개발될 것이다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제17A권2호
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• pp.81-92
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• 2010

진동 정보를 통해 기계 설비의 상태나 고장 유무를 판단하는 연구들이 다수 진행 중에 있는데, 대부분의 연구에서는 설비에 대한 진동을 모니터링하거나 고장 유무를 판별하여 사용자에게 알리는 수준이다. 본 논문에서는 진동에 의한 고장 진단과 판별을 보다 정교하게 수행하는 선박 엔진의 고장 감지 기법과 시스템을 제안하였다. 일차적으로 이중적 진동 정보 판별 기법을 적용하여 진동 정보를 확인한 다음에 고장 유무를 검사한다. 만일 고장이 발생한 경우에는 진동 정보의 오류 부분만을 이용하여 고장 진동 파형에 대한 오차 범위를 기준으로 어떤 유형의 고장인지를 판별할 수 있는 기법을 적용하였다. 또한 선박의 진동 경향 분석과 엔진 안전 보존을 목적으로 진동 정보를 데이터베이스에 저장하고 추적할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 제안 시스템을 선박 엔진의 고장 판별 유무와 고장 진동 파형 감별 인자에 대해 실험을 수행한 결과 고장 유무 판별은 약 100% 정확성을 가졌고 고장 진동 파형의 유형 인식에서는 약 96% 정확성을 가졌다.