• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2009년도 하계학술대회 논문집
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• pp.266-266
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• 2009

현재 도시철도 전력설비의 진단시스템은 각 설비별로 산재되어 있어 종합적 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 특히 전력설비 고장을 사전에 검출하고 최적의 수명을 예측하기 위해서 표준화되고 객관적인 상태 판단을 위한 시스템 도입이 필요하다. 또한 도시철도 변전소가 무인으로 운영됨에 따라 전력실비 자체의 온라인 상시감시 및 자기진단을 수행할 수 있는 다양한 시스템을 도입이 필요하다. 본 연구에서는 도시철도 주요 전력설비 인 도시철도용 (AC/DC) 변압기, 단로기, 차단기, 정류기, GIS에 설치되는 각종 센서, 센서에서의 데이터를 측정하는 이상검출장치에서의 데이터를 수집하는 데이터취득장치, 데이터취득장치와 서버를 연결하는 통신제어장치, 모니터링 프로그램과 수명예측 프로그램이 설치된 서버를 포함하여 각종 부가 장치를 포함하는 변전기기 수명예측을 위한 전체 시스템의 개발에 대하여 기술 하였다. 또한 무선기반의 고장진단 검측 시스템을 구현하고 데이터 획득 기술에 대하여 나타내었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.41-47
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• 2023

오늘날, 세계 인구성장률의 증가로 국제사회는 심각하게 식량문제 해결을 논의하고 있다. 식량문제 해결을 위한 대안으로는 양식산업이 대두되고 있다. 최근 양식산업의 혁신성장을 위해 4차 산업기술을 융합한 스마트 양식장이 보급되고 있으며, 전주기적 디지털화가 추진되고 있다. 양식산업에서 중요한 수질센서는 전기화학방식의 휴대용 센서를 사용하고 있으며, 이를 이용하여 개별적, 간헐적으로 수질을 체크하고 있어서 양식장 수질을 실시간 분석하고 관리하기가 불가능하다. 최근 광학 기반의 모니터링이 가능한 수질센서들이 개발되어 현장에 적용되고 있다. 그러나 수질센서의 상태정보를 알 수 없기 때문에 모니터링 데이터의 신뢰성을 보장할 수 없는 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있도록, 수질센서가 수집하는 모니터링 데이터를 기반으로 고장, 기준일탈, 유지보수, 점검 등의 수질센서 자가진단 상태를 파악할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.2446-2452
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• 2012

국내외의 배출가스 규제 강화에 부합하기위하여, 사용자 의도에 따른 연료 분사시기와 분사량 조절이 가능한 커먼레일 ECU를 제어할 수 있는 알고리즘 개발의 필요에 따라서 본 논문에서는 커먼레일 엔진 전용 ECU에 적용할 수 있는 노킹 판별 및 엔진 밸런스 보정이 가능한 노킹 진단 알고리즘을 구현하여 시뮬레이터로 개발하였다. 또한 운전자가 직접 차량을 진단하는 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하고자 시뮬레이터의 결과를 OBD-II 표준에 의거하는 차량 위주의 진단기로 개발하고자 한다. 이를 위해 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 송수신하는 유선 시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공될 수 있는 OBD-II 진단기 S/W 설계방안을 제안함으로써 차량의 연비향상 및 유해가스 저감을 통한 엔진의 효율성 향상을 실현하도록 한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.201-209
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• 2009

발전소 현장에 설치되어 있는 계기들은 주위환경의 영향이나 계기 자체의 고장으로 틀린 값을 나타내는 경우가 종종 발생한다. 그러나 기존의 발전소 운전감시 및 고장진단 시스템들은 대부분 정확한 센서 값들이 항상 주어진다는 가정 하에서 상황판단 및 고장진단을 수행하기 때문에 계측값들에 에러가 발생할 경우 잘못된 판단과 정보의 제공으로 불필요한 발전소의 긴급정지와 같은 심각한 운전상의 문제점이 야기될 수 있으며 이로 인해 큰 경제적 손실을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 발전소의 각 부속 시스템 중 특히 보일러 주급수 공급 시스템(Boiler Feed Water System)에 공간적으로 분포되어 있는 계측기들의 상호관계를 체계적으로 표현하고 적절한 데이터구조로 나타냄으로서 그러한 상호관계를 통하여 내재하는 계측값들의 중복성(Redundancy)을 최대한 발굴하여 각 계측값들의 유효성 여부를 검증하고 고장진단과 연계하여 발전소의 안정운전을 지원하기 위한 기법을 개발하고 그 적용 예와 향후의 적용 가능성을 보였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제13권2호
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• pp.26-33
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• 2019

인공위성 구동기로 사용되는 제어 모멘트 자이로(CMG)는 자신의 김블을 조종하여 큰 토크를 생성한다. 각각의 김블은 고속으로 회전하는 휠을 받치고 있기 때문에 휠의 질량 불균형은 외란을 발생시키게 되고 위성의 자세제어 성능을 저하시킨다. 따라서 구동기 고장을 대비하기 위해 외란을 진단하고 식별할 필요가 있다. 외란을 진단하기 위해 상태 관측기를 이용한 방법을 적용하였다. 본 논문에서는 2차 슬라이딩 모드 관측기를 이용하여 CMG의 단일 외란/고장을 탐지하였다. 또한 4개의 CMG가 설치되어 있는 위성 시뮬레이터를 이용하여 이 알고리즘을 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1459_1460
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• 2009

고전압 대전력 기기인 고온초전도(HTS) 변압기는 기기내의 불순물과 작은 결함에서 발생되는 부분방전이 장시간 지속되어 심각한 고장으로 발전한다. 그러므로 기기의 고장을 미연에 발견하고 예방진단 할 수 있는 다양한 진단 기술이 확립 되어야 한다. 본 논문은 기존의 변압기내 절연유에서 발생될 수 있는 다양한 결함 중 기포, 돌기, 권선과 권선사이, 자율금속 이물질 이렇게 4가지 타입의 모의결함을 제작하여 실험 하였다. 기존의 전력설비 부분방전 진단 시 사용되는 IEC60270 규격으로 실험하여 측정한 데이터 바탕으로 Labview program을 이용하여 자체 개발한 PRPD 분석 프로그램과 오실로스코프를 연동하고 HFCT 센서를 이용하여 취득한 데이터를 비교 분석하였다. 그 결과 IEC60270 측정데이터와 Labview 프로그램을 이용하여 나온 결과 값이 유사하게 나왔다는 것을 알 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.180-186
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• 2024

본 논문에서는 CNN을 이용한 3상 유도모터 ITSC(Inter-Turn Short Circuit) 고장진단에 있어서, 전류 데이터를 이용한 고장 진단 및 효율적인 이미지 encoding 방법을 제안하도록 한다. 진동, 소음센서를 이용한 방법과 달리 전류를 이용하는 방법은 데이터의 손실이 낮을 수 있다는 장점은 있지만, 3상 신호로 인해 CNN의 채널 수 증가의 부담이있다. 이에 D-Q 동기좌표계의 D축 성분만의 데이터를 활용하여 채널 부담을 줄이고, 효율적인 입력 이미지 구성 방법을 알아보고자 SWM(Slide Window Method)과 GAF(Gramian Angular Field)방식을 비교하도록 하였다. 데이터는 무부하부터 전부하까지 전체 변화를 고려하였으며, 그 결과, GAF방식은 약 74%, SWM방식은 약 65%로, GAF방식이 약 9%의 높은 정확도를 보임을 알 수 있었다. 또한, 학습된 속도에 있어서 약 14.74[s]로 전체 학습 시간대비 차이가 없었으며, 100 epoch 이하에서는 빠른 속도로 학습이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제20권3호
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• pp.42-48
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• 2016

사회기반시설물의 안전성을 효과적으로 평가하고 모니터링하기 위해 무선 스마트 센서가 개발되어 전 세계적으로 연구가 진행되고 있다. 무선 스마트 센서는 통상 계측 및 임베디드 데이터 연산, 무선 통신이 가능한 공통점을 갖고 있어 기존의 유선 기반 센서가 가진 단점을 극복할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 그러나 구조물의 장기 모니터링의 경우 내구성이 충분하지 못해 발생하는 센서 고장이나, 환경적 이유로 인한 무선 통신이 불안정할 경우 계측 데이터를 가져올 수 없는 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 무선 스마트 센서 기반의 네트워크에서 이와 같은 문제로 센서 노드에 무선 통신으로 접근할 수 없는 경우를 대처하기 위해, 칼만 필터 기반의 데이터 복구를 수행하여 무선 스마트 센서 네트워크의 신뢰성을 향상시키는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 무선 스마트 센서의 연산 기능을 활용하여 네트워크 내에서 계측된 가속도 데이터를 바탕으로 유실된 센서의 가속도 계측 데이터를 추정한다. 개발된 무선 스마트 센서 네트워크 시스템의 성능을 확인하기 위해 단순보 구조에서 실험을 수행하여 추정된 가속도 응답과 계측 값을 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.405-407
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• 2016

최근, ICT/loT 기술과의 융합은 다양한 산업분야에 적용되고 있으며, 안정적인 전력공급 및 지능형전력망 구축에 대해 다양한 연구가 이루어지고 있다. 특히, 수요라인과 직접적으로 연관된 배전계통의 효율적인 운영 및 배전설비의 유지/관리 기술에 대한 연구에 많은 연구를 수행하고 있다. 본 논문에서는 다양한 배전설비에 대한 환경정보를 loT 센서를 통해 수집함으로써 실시간으로 정전상황을 불러올 수 있는 기자재의 고장감지 및 예측을 위한 시스템 모델을 제안한다. 제안하는 시스템 모델은 실시간으로 수집되는 정보들에 대해 시계열 기반의 필터링 및 이상점 판단을 위한 성분 분석을 실시하고, 고장진단 및 예측을 위해 기계학습 기반의 데이터 분석실시하여 기자재들의 고장감지 및 고장 발생 여부를 예측한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.185-195
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• 2018

최근 산업현장에서 기계의 자동화가 크게 가속화됨에 따라 자동화 기계의 관리 및 유지보수에 대한 중요성이 갈수록 커지고 있다. 자동화 기계에 부착된 센서의 고장이 발생할 경우 기계가 오동작함으로써 공정라인 운용에 막대한 피해가 발생할 수 있다. 이를 막기 위해 센서의 상태를 모니터링하고 고장의 진단 및 분류를 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 센서에서 발생하는 대표적인 고장 유형인 erratic fault, drift fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 기계학습 알고리즘인 SVM과 CNN을 적용하여 검출하고 분류하였다. SVM의 학습 및 테스트를 위해 데이터 샘플들로부터 시간영역 통계 특징들을 추출하고 최적의 특징을 찾기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 적용하였다. Multi-class를 분류하기 위해 multi-layer SVM을 구성하여 센서 고장을 분류하였다. CNN에 대해서는 데이터 샘플들을 사용하여 학습시키고 성능을 높이기 위해 앙상블 기법을 적용하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 유전 알고리즘에 의해 선별된 특징들을 사용한 SVM의 분류 결과는 모든 특징이 사용된 SVM 분류기 보다는 성능이 향상되었으나 전반적으로 CNN의 성능이 SVM보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.