해양에 설치된 항로표지는 선박의 안전한 항해를 위해 위치 정보를 제공하고, 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 해양 정보를 수집하고 있다. 하지만 항로표지는 육지와 멀리 떨어진 해상이라는 특수한 작업환경으로 인해 항로표지 유지보수를 위한 많은 시간과 비용이 발생하게 된다. 현재 항로표지에 부착된 센서를 통해 다양한 정보를 수집하고 있지만, 정상 데이터와 비정상 데이터를 구분할 수 있는 정보가 없어 고장진단에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 항로표지 센서 고장진단을 위해 머신러닝 비지도학습 중 하나인 K-means 알고리즘을 활용하여 정상 데이터와 비정상 데이터로 군집화하였으며, 분류가 잘 되는 것을 확인할 수 있었다. 향후 연구방향으로는 2개의 클러스터로 구분된 데이터가 실제로 정상 데이터인지, 비정상 데이터인지에 대한 비교·분석이 필요하다.
본 논문은 무선 전력 및 데이터를 동시에 전송하는 교량 구조 건전성 진단 시스템에 관한 것이다. 무선 전력 전송을 이용하여, 교량 내부에 위치한 구조 건전성 진단을 위한 센서에 전원을 공급한다. 그리고 센서에서 검출된 데이터를 부가적인 통신회로 없이, 교량 외부로 전송한다. 이러한 교량 구조 건전성 진단 시스템은 기존 방식에 비하여 교량 유지 보수 비용을 줄일 수 있는 장점을 가진다. 제안한 교량 구조 건전성 진단 시스템은 높은 효율로 전력을 전송하며, 동시에 8단계의 교량 손상도 데이터를 전송한다. 결과적으로, 제안한 시스템은 교량의 내부의 센서에 무선전력전송을 이용하여 안정적인 전원을 공급하며, 교량의 손상 정도에 관한 물리적 데이터를 부가회로없이 무선전력전송용 공진기를 통해서 전달할 수 있다.
반도체 미세화, Glass 대면적화에 따른 산포관리 및 불량방지 필요(공정이격관리), 설비 데이터만으로는 Sensitivity가 낮아 공정 관리 어려움에 따른 대안 필요, 향후 추가 센서에 대한 접목이 용이한 SW Frame 필요, 양산적용을 위한 설비 및 FAB Host의 자동화 연계 개발 필요, 이종데이터의 통합를 통한 최적의 진단 및 관리가 필요합니다(SCM:툴박스). 즉, 기존의 장비 Parameter가 아닌 실제 공정시 Chamber로부터 얻을 수 있는 물리, 전기, 화학적인 데이터를 적합한 이종(異種) 센서를 직접 부착하여 이들 데이터를 통합 관리 분석 및 실시간 Monitoring을 통한 공정 진단 및 실시간 진단을 실행하는 솔루션입니다. 실 공정 시 적용이 유리한 OES 데이터를 주요 인자로 이외의 기타 데이터를 추가로 통합하여 특화된 분석환경과 공정 모니터링을 통하여 TAT (Turn Around Time)를 줄이고, MTBC (Mean Time Between Clean)를 늘림으로써 궁극적으로 칩메이커의 제품의 가격 경쟁력을 확보 할 수 있는 기능이며, 설비사 입장에서는 자사설비의 지능형 시스템을 위한 제반 기술이기도 합니다.
구조물에 최적화된 센서 배열(Sensor Array)을 수행하는 것은 센서 네트워크 설계에서 중요한 요소이다. 그러나 센서의 설치와 관리는 구조물이 처해 있는 환경이나, 경제성 그리고 센서의 주파수대역의 제한과 같은 다양한 원인으로 인해 매우 어려울 수 있다. 이 논문에서는 일반적인 문제와 환경에서 현재 사용되고 있는 물리적 센서 대용으로 가상 시각 센서(VVS: Virtual Visual Sensor)를 제안하였다. 가상 시각 센서는 설치가 간편하고 경제적이며 관리가 편하다는 큰 장점을 가지고 있다. 이러한 가상 시각 센서의 기본적인 아이디어는 최첨단 컴퓨터 시각 알고리즘과 마커 추출 기법의 적용으로 이루어진다. 이 연구에서는 가상 시각 센서를 이용하여 모드 형태와 주파수를 추출하는데 용이하다는 점을 보여주며 이를 구조물 건전성 모니터링에 적용할 경우 효율적이라는 점을 입증하였다.
본 논문에서는 초경량항공기의 사고 예방을 위한 실시간 안전진단 시스템(Health and Usage Monitoring System; HUMS)을 개발함에 있어 Test-bed 항공기에 HUMS를 적용한 주익 제작 과정을 살펴보고자 한다. 대상 항공기는 Jabiru-UL 모델이며, 주익 내부에 설치한 센서는 광섬유센서, 압전센서 및 스트레인 게이지이다. 센서 설치 후 조립을 완료한 주익에 대한 각 센서의 동작 여부에 대한 계측시험을 수행하였다. 조립 완료한 주익은 항공기에 장착되어 HUMS의 운영 성능 향상을 위한 데이터 획득 및 고장검출 알고리즘의 검증을 위한 Test-bed로 활용하고자 한다.
본 논문은 루엔버거 관측기를 이용하여 직류링크 전압을 추정하고 추정치와 측정치를 비교하여 전압센서의 고장을 진단하는 방법을 제안한다. 또한 전압센서 고장 시에 추정치를 이용하여 제어함으로써 전압센서 고장 허용제어가 가능함을 보인다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 그 타당성이 검증된다.
기계의 소음 및 진동은 환경요인과 함께 기계의 정밀도 향상 및 고장진단과 관련하여 가장 중요한 분야중 하나이다. 특히 기계의 구동원으로 가장 많이 사용되고 모터는 기계설비이면서도 전기적인 현상으로 작동하기 때문에 설비보전의 사각지대로 나타나고 있다. 또한, 진동으로 모터의 전기적인 결함을 분석하기에는 미흡한 부분이 나타나기 때문에 모터 전용분석 기법을 사용하여 전동기의 전기적 결함을 분석하면 보다 정확한 진단이 가능하다. 현재 일부 생산 현장에서는 모터를 진단하기 위해 진동, 온도, 전류 등의 측정기법 들을 이용하여 분석하고 있다.(중략)
회전축(로터 안 구멍)과 정지부(베어링, 케이싱 등)에 AE 센서를 붙여 이들의 검출신호를 목적 으로 처리하는 것에 의해 회전체 주위의 이상진단을 수행하는 AE 시스템에 대해서 소개하였다. 회전측의 신호검출에는 무선식 전송방식을 이용하는 것이 유효하다고 생각된다. 또한 베어링에 설치한 AE 센서로부터 베어링의 손상진단이 가능하다는 것과 함께 래빙 발생위치도 알아낼 수 있다고 생각된다. 이 글에서는 회전기계의 이상진단에 관하여 극히 일부를 소개하였으나 AE 법을 이용한 각종 응용이 개발되리라고 기대된다.
자연환경에 노출된 센서기반의 제어장치는 센서오류가 발생하게 된다. 본 논문에서는 센서의 오류 보정기능을 갖는 고정밀 태양추적장치를 개발하였다. 다항식회귀분석 (Polynomial Regression)과 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 응용하였으며 태양추적장치의 센서를 모델링하고 자체 진단하고 복구하는 방법을 연구하였다. 시스템의 정상동작시의 센서간의 상호관계를 이용한 모델링과 센서 표본값의 주분포 모델인 PCA 모델이 이루어지면 이를 기준으로 센서의 여러 가지 오류를 점검하고 오류센서 신호를 재건을 한다.
고압회전기의 운전중 부분방전을 효과적으로 측정하고 진단하기위해 고정자 권선과 슬롯사이에 취부 되는 방향성 결합기형태의 부분방전센서가 일부 사용되고 있다. 기존 결합기형 센서는 마이크로스트립 등의 전송선로 타입으로, 센서 출력 단자의 효과적인 매칭을 목표로 설계되었으나, 센싱도체의 폭이 좁아 권선으로부터 효과적인 커플링이 힘들다. 본 논문에서는 고정자 권선 및 슬롯 구조의 전계분포 계산결과를 바탕으로 부분방전 신호 측정에 효과적인 형태의 센서를 설계하였다. 제작된 센서를 실제와 동일한 고정자 권선 및 슬롯 구조에서 타 센서와 비교하여 성능을 시험한 결과, 기존 마이크로스트립타입의 센서와 상용센서에 비해 좋은 감도를 가지는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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