• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권10호
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• pp.17-26
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• 2010

본 논문은 와이브로 휴대기기를 이용한 차량의 운행, 고장, 이상 정보의 모니터링 기술에 관한 것으로서, 차량 내부 망(In-Vehicle Network)에 연결된 엔진, 트랜스미션, 브레이크, 에어백 등의 제어장치인 ECU(Electronics Control Unit) 및 각종 센서들로부터의 데이터 획득을 위해 차량내의 OBD-II(On-Board Diagnostics) 커넥터에 차량 정보 수집 장치를 연결한다. 또한, 와이브로 휴대기기(휴대폰, PDA, PMP, UMPC 등)에 차량 진단 프로그램을 탑재하여 차량 주행 중에 발생되는 운행, 고장, 이상 정보를 실시간으로 수집 및 분석하여 이상 징후 발생 시 알림 메시지를 발생하여 차량의 이상에 대해 신속히 대처할 수 있다. 이와 동시에, 휴대기기를 통해 수집된 차량 정보 데이터는 와이브로망을 통해 차량 관리 전문회사의 서버로 전송되어 체계적인 차량 관리에 활용될 수 있어 차량에 대한 지식이나 상식이 부족한 모든 운전자에게 차량 관리에 대한 편리함을 제공하여 안전운전 및 경제운전 등의 서비스를 제공할 수 있다. 차량 진단 장치와 유선으로 연결하는 경우 와이어링 하네스에 의한 각종 노이즈가 유입되어 커넥터 내구성이 나빠져 우려가 상존한다. 이러한 어려움을 해결하고자 본 연구에서는 차량에 탑재되는 차량 정보 수집 장치와 운전자가 사용 중인 개인의 와이브로 휴대기기로 차량 진단 및 모니터링이 가능한 시스템을 구성 하였고, 차량 정보 및 상태 자료 공유 연통 플랫폼의 정의에 따른 시스템에 있어서 자료의 획득 및 연동기술을 연구하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.23-35
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• 2021

제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.132-137
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• 2006

유도전동기에 대한 결함 검출의 도구로서 축방향 누설자속 측정 방법을 사용할 수 있는가를 평가하고 전동기고장 검출에 관한 진단 알고리즘을 개발하기 위한 회전자에 관한 2번째 논문이다. 결함 검출을 위해 운전 중인 전동기의 끝단에 설치된 자속코일 센서로 누설자속 신호를 수집하며 전동기의 각종 결함을 검출하기 위해 시간과 주파수 영역에서 신호를 분석하였다. 센서 신호 형상이 전동기 각각의 결함에 대해 시간과 주파수 영역에서 해석하였다. 전동기의 회전자 관련 격함인 회전자봉 파손, 단락환 파손 및 회전자 편심이 축방향에서 측정된 고해상도의 스펙트럼으로부터 검출할 수 있는 방법을 확인하였다. 누설자속 스펙트럼으로부터 특정 주파수와 회전자봉 통과주파수의 측파대를 분석함으로서 회전자 결함을 검출하는 방법을 알았다. 또 유도전동기에 대하여 축방향 누설자속 측정을 위한 최적의 자속코일센서 및 측정시스템을 검증하고 회전자 결함을 검출하기 위한 방법을 개발하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.83-89
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• 2022

최근 정보통신기술의 발전에 따라 사물인터넷 기술이 비약적으로 발전하고 있다. IoT 기술은 다양한 센서들을 활용하여 각 센서의 고유한 데이터를 발생시켜 시스템 상태의 진단을 가능하도록 한다. 하지만, 현재 적용되고 있는 장비운용 시스템은 장비에 문제가 발생한 후 관리자가 해당 문제를 처리해야하는 사후보전 방식의 개념이며, 이는 시스템의 에러로 인한 시스템의 신뢰성 및 가용성 문제점을 의미할 수 있으며, 정비를 위한 시스템 중단으로 생산성에 부정적 영향으로 인한 경제적 손실을 초래할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 지능형 IoT(AIoT) 기술을 적용하여 공장 내 정류기를 보다 효율적으로 운용하기 위한 엣지 컨트롤러 제어 의사 결정 알고리즘과, 정류기 부품별 고장 상황 정보에 대한 도메인 지식 기반의 모델링을 작성하여, 이를 바탕으로 수집된 각 센서 데이터에 대한 상관관계 분석을 통해 시나리오별 Abnormal 데이터에 대하여 적정 수준의 상태 메시지를 출력함을 확인할 수 있었으며, 이를 통한 기존 현장의 장비 운용 시스템의 가용성과 생산성이 향상됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1173-1179
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• 2015

본 연구 논문에서는 건물 설비 관리자의 임무로 부여되어 수동적으로 관리되고 있는 주거환경 및 건물환경 관리 시스템에 대한 감시와 점검, 성능 및 고장 진단, 에너지 사용량 관리 시스템을 안드로이드 기반 통합제어 플랫폼을 통하여 관리함으로서 사용자의 접근이 쉽고 개발성 및 확장성에 대한 편의를 제공하도록 구현한다. 그리고 센서기반 스마트 홈 관련 제품은 데이터 교환 방식이 서로 다르기 때문에 이를 통합 할 수 있는 플랫폼을 개발하여 이기종간 네트워크 제품을 쉽고 연결하고 외부 데이터 전송 시 보안처리된 데이터 통신의 통합 작업이 가능하도록 지원하였다.

• 정보와 통신
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• 제24권9호
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• pp.86-95
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• 2007

사무실과 가정의 컴퓨터, 대중화된 휴대폰 사용 그리고 인터넷으로 특징지어지는 정보통신 기술덕택에 현대인은 어느 정도 시간과 공간의 제약을 극복하고 있다. 그러나, 아직도 현대인은 예전에 비해 가까워진 지구촌을 여러 가지 이동체를 타고 이동을 하여야한다. 특히 현대인에게 있어서 자동차는 가정과 직장을 이어주고 업무 목적지와 휴식을 위한 휴양지를 찾아가기 위한 실질적인 이동 수단으로서 가정과 직장에 이은 또 하나의 정보통신기술이 필요한 중요한 영역이다. 따라서 미래형 자동차는 편의 주행, 쾌적 주행을 제공하고 그리고 안전 주행이 보장되는 지능형 자동차의 수요가 예견되고 있으며 이를 구현하기위해 첨단 정보통신, 전자, 제어기술이 요구되고 있다. [1][5][6] 이상과 같은 지능형 자동차 관련 응용 분야는 위 그림과 같이 자동차 여러 부위에 장착되는 첨단 전장품들에 의해서 구현이 된다. 그러나, 기존의 자동차와 달리 미래형 지능형 자동차에서는 많은 전장품들이 장착됨에따라 소요되는 전원의 용량이 증가하게되어 기존 12V에서 42V 시스템으로 바뀔 예정이다. 또한 각종 센서로부터 정보신호를 받아서 정보처리를 하고 Actuator를 제어하기 위해서 많은 전장품들간에 연결되는 신호선들의 배선이 복잡해짐에따라 생산부서에서의 공정비용이 증가하게된다. 또한 향후 석유 에너지의 고갈에 따른 전기 자동차로의 전환이 예상되는데 위에서 언급된 많은 전자장치들간 신호를 주고 받기위해 차량내 여러부위로 퍼져있는 배선들이 차지하는 무게가 상당하므로 차체의 무게를 가볍게 해야하는 차세대 전기 자동차의 성능 향상을 위해서 효율적인 In Vehicular Network 기술이 요구된다. 또한 향후 자동차에 장착된 많은 전자장치들의 고장 진단 및 내장된 SW를 효율적으로 갱신하기 위해서는 여러 전자장치들이 하나의 버스로 연결되는 In Vehicle network이 필수적이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1844-1846
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• 2001

광섬유는 저손실, 광대역의 전송특성을 가지며 세경(細徑), 경량등 많은 장점을 가지고 있지만 동케이블과 같이 파단점, 불연속점등의 장해점 탐색에 대한 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 OTDR(Optical Time Domain Reflectometer)은 고감도, 고정도의 광센싱 기술, 극초단 광펄스 레이다 기술, 광다중화 센서 네트웍기술, 실시간 광신호처리 기술 등 정밀 광계측 및 신호처리기술을 적용하여 설치된 광섬유의 손실 정도를 측정하는 시스템으로 광섬유에 입사된 광의 산란 가운데 Rayleigh 산란에 의해서 생기는 후방산란광을 관측하여 광파이버의 파단점 탐색 및 손실측정이 가능하다. 최근 대부분의 유선통신망은 광섬유를 이용한 광통신방식으로 이루어지고 있으며 이러한 광섬유의 고장점을 찾기 위한 방법은 OTDR방식이 유일하다고 할 수 있다. 본 논문은 Rayleigh 후방산란에 의한 광학적 특성을 규명하고 이러한 특성을 이용하여 이용한 광섬유 유지보수용 계측시스템을 설계, 제작하고 실험한 결과에 대하여 설명하고 고찰하였다. 측정거리를 40Km까지 측정하도록 하였으며, 모니터상에서의 거리 분해능은 5m정도를 가지며 1310nm의 파장을 사용하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.147-152
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• 2016

This paper proposes a new TPC (Transmission Priority Change) algorithm which is used to diagnose failures of a CAN (Controller Area Network) based network system for the oil tank monitoring. The TPC algorithm is aimed to increase the total amount of data transmission and to minimize the latency for an urgent message by changing transmission priority. The urgency of the data transmission has been determined by the conditions of sensors. There are multiple sensors inside of the oil tank, such as temperature, valve, pressure and level sensors. When the sensors operate normally, the sensory data can be collected through the CAN network by the monitoring system. However when there is a dangerous situation or failure situation happened at a sensor, the data need to be handled quickly by the monitoring system, which is implemented by using the TPC algorithm. The effectiveness of the TPC algorithm has been verified by the real experiments. In addition, this paper introduces a method that people can figure out the condition of oil tanks and also can perform the fault diagnosis in real-time by using transmitted packet data. By applying this TPC algorithm to various industries, the convenience and reliability of multiple sensors network system can be improved.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권7호
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• pp.630-642
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• 2013

이동환자의 생체진단신호 원격전달을 위해서는 환자 및 감시자의 이동성, 환자의 이상징후 감지기능과 관련 컴퓨팅 자원들의 자율군집성 동작 서비스 바인딩 기능이 필수적으로 요구된다. 기존의 연구는 이동 환자 생체 신호 전달을 위해 중앙 집중화된 방식으로 중앙 서버 스스로 단일 고장점(Single Point of Failure)이 되어 서버가 다운되면 전체 시스템이 멈추게 되고, 지역적으로 일어나는 서비스에 대해 중앙으로 데이터 트래픽을 발생시킨다. 오버레이 네트워크 기반 자율군집형 미들웨어 플랫폼은 자율군집 메커니즘을 적용하여 구성한 유무선 이기종망 환경하의 오버레이 네트워크를 통해 관리 서버에 의한 중앙 또는 외부의 제어 없이 노드 간 협업에 의해 다양한 센서 장치(생체신호 측정 장비 포함)와 스마트폰, TV, PC 및 외부 시스템 간에 실시간 스트림 데이터를 송수신할 수 있도록 개발된 미들웨어 플랫폼이다. 생체신호 측정 장비로부터 발생한 여러 생체진단신호를 도처에 존재하는 자율군집형 분산 미들웨어 플랫폼인 SoSpR(Self-organizing Software-platform Router)로 관리 서버의 중재없이 자율적으로 실시간 전달 및 저장하고 동시에 복수개의 다양한 수신 단말에서 가까운 SoSpR로부터 실시간 수신 및 재생 시킬 수 있다.