• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.186-188
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• 2021

The architecture named IDPS is a design concept of web-based integrated platform for heterogeneous naval combat system, which accomplishes efficiency(decreasing complexity) of diagnosis process and reduces time to diagnose system. Each type of surface vessel has its own diagnostic processes and applications, and that means it also requires its own diagnostic engineer(inefficiency in human resource management). In addition, man-based diagnostic causes quality issues such as difference approach of log analysis in accordance with engineer skills. Thus In this paper, we designed integrated diagnostic platform named IDPS with simplified common process regardless of type of surface vessel and we reinforced IDPS with status decision algorithm(SDA) that judges current software status of vessel based on gathered lots of logs. It will enable engineers to diagnose system more efficiently and to use more resources in utilizing SDA-analyzed diagnostic results.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2017.05a
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• pp.218-223
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• 2017

This paper deals with a fault diagnosis algorithm using the Kalman filter for a 75-ton Liquid Propellant Rocket Engine (LPRE). To design the Kalman filter, we linearized a non-linear simulation model of a 75-ton LPRE at an operating point, and checked the performance of the Kalman filter by comparing the measured values with estimated values of the states. Then, we artificially injected a fault of the turbopump efficiency into the simulation to confirm the performance of the fault diagnosis algorithm with the developed Kalman filter by comparing the variation of the residuals of the normal state with that of the fault cases.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2031-2033
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• 2003

본 논문에서는 25%, 50%, 75%, 100% 정격 부하 아래에서 b유도전동기의 회전자 고장을 검출하기 위한 효과적인 FFT 기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 고정자 전류 스펙트럼 성분 중에서 회전자 고장에 큰 영향을 주는 주파수 성분에서 미리 결정한 기준벡터와 특정벡터 사이의 평균 절대치 차이(Mean Absolute Difference)를 이용하였다. 기준벡터는 정상 상태의 고정자 전류 스펙트럼 성분 중에서 기본 주파수 상, 하의 두개의 측파대 주변의 좁은 영역에서 추출하였고 특징벡터는 정상상태와 회전자 바 고장상태의 고정자 전류 스펙트럼 성분 중에서 또한 기준벡터와 동일한 영역에서 추출하였다. 부하실험을 통하여 제안한 알고리즘의 적용 결과는 각각의 정격 부하에서 유도전동기의 회전자 바 고장을 효과적으로 검출할 수 있음을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2009.10a
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• pp.213-214
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• 2009

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.224-226
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• 2022

다양한 소스로부터 수집되고 연동되는 데이터를 모델링하는 기술로 그래프 데이터베이스를 활용한 분석 기법이 각광받고 있다. 이 연구에서는 항로표지에서 관측되는 상태 및 주변 정보를 모델링하고, 고장진단 및 예측에 적용할 수 있는 기계학습 기법을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2007.11a
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• pp.350-353
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• 2007

In this study, the genetic algorithm has been used for the real-time defect diagnosis on the operation of the aircraft gas-turbine engine. The component elements of the gas-turbine engine for consideriation of the performance deterioration is consist of the compressor, the gas generation turbine and the power turbine, repectively. Compared to the on-design point on the sea-level condition, the learning data has been increased 200 times in case of the off-design conditions for the altitude, the flight mach number and the fuel consumption. Therefore, enormous learning time has been required for the satisfied convergence. The optimum division has been proposed to decrease learning time as well as to obtain high accuracy. As results, the RMS errors of the defect diagnosis using the genetic algorithm have been estimated under 5 %.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.25 no.4
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• pp.19-27
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• 2020

In this paper, we propose a machine learning method for diagnosing the failure of a gas pressure regulator. Originally, when implementing a machine learning model for detecting abnormal operation of a facility, it is common to install sensors to collect data. However, failure of a gas pressure regulator can lead to fatal safety problems, so that installing an additional sensor on a gas pressure regulator is not simple. In this paper, we propose various machine learning approach for diagnosing the abnormal operation of a gas pressure regulator with only the flow rate and gas pressure data collected from a gas pressure regulator itself. Since the fault data of a gas pressure regulator is not enough, the model is trained in all classes by applying the over-sampling method. The classification model was implemented using Gradient boosting, 1D Convolutional Neural Networks, and LSTM algorithm, and gradient boosting model showed the best performance among classification models with 99.975% accuracy.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1995.04a
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• pp.504-509
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• 1995

컴퓨터에 의한 생산시스템의 통합체계화와 온-라인화에 따라 자동화된 설비진단 방법이 요구되어지고 있다. 이에 따라 기계설비에 각종 센서를 부착하여 실시간으로 수집된 출력신호를 이용하여 기계설비를 온-라인으로 감시하는 여러가지 기법들이 제시되고 있다. 본 연구에서는 진동센서로부터의 신호를 radial 함수에 근거한 다단계 뉴럴 네트워크(Neural Network)로 모형화하여 기계설비 상태를 감시하는 방법을 제시한다. 또한 다단계 모델링 분석을 통하여 신호를 예측하고 설비고장 원인을 분류하며, 다른 모형과의 비교를 통하여 효율성 평가와 최적 단계수를 결정하였다. 온라인 학습 알고리즘은 recursive least squares와 clustering 방법을 이용한다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2003.08a
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• pp.336-339
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• 2003

본 논문에서는 운전중인 주상 변압기의 상태 진단을 위하여 이동통신망의 SMS(Short Message Service)방식을 적용함으로써 진단 자료 전송시 무손실로 전달할 수 있는 기법에 관하여 연구한다. 최소한의 데이터전송으로 최적의 진단을 할 수 있도록 무선통신에 적합한 알고리즘 및 프로토콜을 설계한다. 주상변압기의 절연유 온도와 부하전류의 가변 실험을 통하여 데이터를 취득한다. 센서의 자료 취득부에서는 SMS 문자서비스를 이용하여 자료전달에 최적화가 되도록 센서 출력 결과의 필터링을 수행한다. 이러한 진단기법은 서버 1대에서 많은 수의 변압기를 관리 제어, 모니터링이 가능하며 변전기기 이외에 다른 모든 기기에 적용이 가능하다.

• Journal of KSNVE
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• v.8 no.4
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• pp.723-732
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• 1998

원자력 발전소에서 운전되고 있는 원자로 냉각재 펌프는 대형 수직 펌프로서 증기 발생기로부터 원자로에 냉각재를 순환시키는 중요한 역할을 담당하고 있다. 원자로 냉각재 펌프는 운전 조건 및 각종 결함에 따라 진동, 열적 변형, 마모 등의 비정상 상태에서 운전될 수 있으며, 이로 인한 발전소 신뢰성 저하의 원인이 된다. 따라서 이 펌프의 감시 및 진단에 대한 연구가 계속되어 왔으며 각종 시스템이 설치 운용되고 있다. 그러나 미국내의 거의 모든 냉각재 펌프 감시 시스템은 펌프의 고진동 여부만을 나타내며 진동의 원인을 진단하기 어렵다. 본 연구에서는 최근까지 주로 발생되었던 미국내 원자로 냉각재 펌프의 문제점을 분석하고 이들의 원인별 진동 특성을 지식베이스화 하였으며, 진단시스템 개발을 위한 알고리즘을 제안하였다.