액체로켓엔진시스템 개발 시험 중 발생할 수 있는 각종 이상 징후 발생 시 이를 사전에 감시하고, 비상상황 발생 시 시험대상 엔진과 시험설비를 보호하기 위한 엔진 상태진단 및 비상보호시스템에 대해 살펴보았다. 비상보호시스템의 일반적인 구성과 관련된 주요 기술 고려사항을 검토하였다. 또한, 터보펌프, 가스발생기 및 연소기 등의 엔진 주요 구성품의 개발시험에 적용된 상태진단 및 비상보호시스템에 대한 적용 사례에 대해서도 살펴보았다.
근래에 들어와 시스템의 복잡성에 대한 문제가 제기되고 있다. 그 해결책으로 대두되고 있는 자가치유 시스템이란 자율 컴퓨팅의 개념 중 하나로 사람의 개입 없이 시스템의 이상상태을 인식하고 정상상태로 복귀 가능한 시스템을 의미한다. 이를 달성하기 위해서는 가장 먼저 필요한 것은 시스템의 어떤 부분에서 어떤 이상이 일어났는지 파악하는 것이다. 그래서 내외부적으로 여러 가지 접근을 통한 시스템에서의 이상여부를 파악하기 위한 모니터링 기법들이 연구되고 있다. 그렇지만, 기존의 여러 모니터링 기법에서는 부분에 초점을 두어 전체적인 시스템의 감시를 위한 다른 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 현재 부곽되고 있는 AOP(Aspect Oriented Programming)기법을 적용하여 각 기능의 수행범위 / 제약사항을 조절하며 기능적인 작은 이상을 파악한다. 또한, 모듈-기능 관계리스트를 사용하여 이상이 발생하였을 경우 어떤 요구사항이 위반되었는지 파악하고, 해당 기능들에 근거한 State-diagram을 사용함으로 시스템의 전체 흐름 상의 이상 발생을 감시하는 구조를 제안한다. 그리고 Case Study를 통해 실제 이 방법을 적용한 시스템의 감시가 가능하다는 것을 증명했다.
Machining tool conditions directly affect to quality of product and productivity of manufacturing. Many researches performed for tool condition monitoring in machining process to improve quality and productivity. Conventional methods use characteristics of signal for cutting force, motor current consumption, vibration of machine tools and machining sound. Recently, diameter of machining tool is become smaller for minimizing of mechanical parts. Tool condition monitoring using conventional methods are relatively difficult because micro machining using small diameter tool has low machining load and high cutting speed. These days, the direct monitoring for tool conditions using vision system is performed actively. But, vision system is affected by external conditions such as back ground of image and illumination. In this study, minimizing technology of external conditions using distribution analysis of image data are developed in micro machining using small diameter drill and tap. The image data is gathered from vision system. Several sets of experiment results are performed to verify the characteristics of the proposed machining technology.
전력공급의 신뢰도가 중요한 고도의 산업화 사회에서 안정적인 전력공급을 위한 비상전원 시스템의 이용은 필수적이며 이들을 위한 에너지 저장장치로서 축전지가 주류를 이루고 있다. 그러나 축전지는 비선형적인 특성으로 인해 그 상태를 정확히 예측하기 어려워 함께 사용되는 설비의 신뢰성을 저하시키는 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 AC 임피던스법을 이용하여 배터리의 이상 유무를 감시할 수 있는 모니터링 장치의 하드웨어 및 소프트웨어를 설계하고 실증하였다. 또한, 배터리의 상태를 진단할 수 있는 알고리즘을 적용하였으며, CAN 통신을 통하여 원격으로 다수의 배터리를 실시간으로 감시할 수 있는 소프트웨어도 개발하였다.
기존 전동차 제어시스템의 경우에는 종합제어장치를 통하여 차량 내의 각종 정보를 운전자 화면에 현시하여 운전자가 차량의 상태를 감시하도록 구성되어 있다. 그러나 차량고장 등과 같이 갑작스런 사고가 발생할 경우에는 운전자가 당황하여 정확한 고장조치를 하기 어려운 것이 현실이다. 또한 제동제어기 및 보조전원장치 등 주요장치들의 제어정보를 분석하기 위하여 차량이 기지에 입고되고 난 후에 유지보수원이 현장에서 일일이 수동으로 데이터를 저장하는 매우 비효율적인 유지보수시스템으로 운영되고 있다. 이러한 점을 개선하기 위해서는 차량 내에 센서통신네트워크 및 감시시스템을 설치하여 차량 내의 모든 정보를 실시간으로 송수신하는 시스템을 구축하여야 한다. 본 연구에서는 이러한 시스템 구축을 위하여 전동차 제어 및 감시시스템의 표준화 방안을 제시함으로써, 이를 통해 차량시스템의 안전성을 향상하고 유지보수를 보다 효율적으로 개선하고자 한다.
케이블은 설치하여 동작함과 동시에 열화과정이 진행된다. 고압전력케이블 시스템에 있어, 케이블의 절연층 및 방식층의 절연상태뿐만 아니라 케이블을 연결하는 단말부 및 접속부의 절연상태도 함께 감시하여야 케이블 시스템의 절연상태를 종합 관리할 수 있다. 케이블 시스템(케이블 자체 및 접속재)의 상태가 계속 나빠지는 경우, XLPE의 절연 파괴현상으로 인한 화재가 발생한다. 우리는 케이블시스템의 절연 상태를 감시하기 위한 장비를 개발하여 충남 태안의 한국 서부발전주식회사(Korea Western Power Co. Ltd.)에 설치하였다. 이 논문에서, 이 장비를 사용하여 케이블에 흐르는 누설전류를 추출하여 누설전류의 표준편차를 계산하여 분석한 결과를 제시한다. 정해진 누설 전류의 표준 편차값이 기준값 미만이면 안전하지만. 그 이상이면 케이블시스템의 단말부 및 접속부의 절연상태가 나쁜 것으로 판단하고, 새로운 케이블시스템의 단말부 및 접속부로 대체함으로써 전력공급 중단으로 인한 전력설비의 중단사고를 미연에 방지할 수 있다.
과거 2003년 북미 대 정전 이후 전력기기의 사고 발생 후 얼마나 빨리 사고를 제거하고 피해가 적도록 신속하게 복구하는 개념에서 사고이전에 사고를 미연에 방지하는 예방개념으로 관심이 높아지고 있다. 전력기기를 사고로부터 보호하는 보호기기도 중요하지만 사고이전의 상태를 감시하여 미연에 사고를 방지할 수 있도록 하는 예방진단시스템의 중요성도 높아지고 있다. 이렇듯 관심이 높아짐에 따라 각종 진단알고리즘의 개발이 신속히 이루어지고 있다. 보호기기처럼 어떤 설정된 정정 값 이상의 값이 입력되면 보호동작을 수행하는 단순 동작과는 달리 예방진단 시스템은 입력되는 신호의 패턴을 인식하여 열화/노화 등의 진행상황 및 정비조치에 대한 정보를 만들므로 인공지능적인 요소가 많이 적용되고 있다. 따라서 각종 Fuzzy, Neural Network, Expert 등 각종 판단 알고리즘과 패턴을 인식하는 확률통계, 프랙탈 기하학 등이 적용되고 있다. 모두가 틀리다는 것은 아니지만 보다 정확한 예방진단을 위해 각종 알고리즘이 추가 및 수정이 자주이루어지고 있는 실정이다. 그러나 새로운 알고리즘을 적용하기 위해서 기 개발되어 운영 중이거나 설치된 예방진단시스템을 멈추고 전반적으로 수정을 수행하는 것은 감시진단시스템의 본래 모습을 무시하는 행동이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 온라인 상태에서 장비를 감시하는 예방진단 시스템의 알고리즘 변형 시 시스템의 운영이 문제되지 않도록하는 다이나믹 인터페이스를 개발하였다.
소형선박인 어선·낚시어선의 전복 사고로 인한 인명 사고가 지속적으로 발생 되어지고 있다. 소형선박인 어선·낚시어선의 운항 시 선박의 운항자가 선박의 실시간 복원성 상태 인지 없이 어업 또는 낚시 활동하는 동안 해양 환경 상태 또는 적화 상태 변화와 추가적인 외력에 의해서 선박의 전복 사고가 발생 되어진다. 본 연구에서는 소형선박 어선·낚시어선의 실시간 복원성 감시를 위한 안전키트의 실험적 검증을 실시했다. 안전키트의 자이로센서를 활용하여 실시간 횡요각 데이터 측정 및 주파수 분석하여 횡요주기를 도출하고 횡메타센터(GM)을 도출한다. 또한, 실사간 도출된 GM에 따라 국제해사기구(IMO, International Maritime Organization) 비손상 복원성 평가 기준 값을 추정한다. 실험적 검증을 통하여 개발된 소형선박 어선·낚시어선용 안전키트의 정확도 확인 및 개선점을 발견하였으며, 향후 연구 계획에 대해서 제시했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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