• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.163-169
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• 2020

최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.1004-1011
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• 2006

본 논문은 OBD(On-Board Diagnostics)를 통해 얻은 데이터(직접 취득 128대, 관련 사이트 획득 데이터 1,114대)를 토대로 승용차 엔진의 고장 유형별 분포를 분석하고, 이를 다시 승용차 엔진의 계통별 및 복잡한 경우의 고장 현상으로 구분하여 그에 따른 대표적인 진단 사례 방안을 제시하고 있다. 그 결과, 고장 유형별 분포는 공회전시 부조가 32%(394대), 가속 불량이 21% (261대), 주행중 시동 꺼짐이 19%(234대), 시동 불량이 11%(133대), 연비 불량이 9%(116대), 출력 부족이 8%(104대)의 순으로 나타났다. 또한 고장 현상을 입력, 제어, 출력, 기계적인 계통으로 나누어 분석하여본 결과, 계통별 고장현상 및 진단에서는 단순 부품에 의한 고장은 진단하는데 크게 어렵지 않으나 제어 계통에서는 복합적인 문제가 발생되면 OBD와 연계된 전용장비로 해당구간을 취하여 데이터를 얻어 파형을 겹쳐보는 등의 방법을 이용하여 분석함으로써 대표적인 진단사례 방안을 제시할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.321-324
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• 2013

디젤엔진에서 노킹 현상은 엔진의 성능 및 수명에 직접적인 영향을 주는 중요한 인자이며, 엔진 밸런스 또한 엔진 출력 및 내구성에 직접적인 영향을 미치는 중요한 인자이다. 따라서 노킹 진단 및 엔진 밸런스 보정 알고리즘을 적용하여 ECU를 최적화 하고자 한다. 또한 OBD-II 표준을 사용하여 차량 위주의 진단기를 개발하여 운전자 중심의 진단 서비스를 제공하며, 자동차 고장진단 신호 및 센서 출력 신호를 실시간 통신이 제공 될 수 있게 한다. 이를 위해 자동차 고장진단 신호 및 센서출력 신호를 유선시스템과 무선 시스템인 블루투스 모듈을 이용하여 실시간 통신이 제공 될 수 있는 OBD-II 진단기 S/W를 설계 및 구현하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.2069_2070
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• 2009

본 연구에서는 소형 유도전동기의 회전자 바 고장을 자동 진단을 함에 있어, 한 상 전류를 이용하여 센서 없이 회전자 바 고장을 진단하는 방법을 제안하였다. 먼저 한 상 전류를 이용하여 유도전동기의 회전 속도를 추정하고, 추정 된 유도전동기의 회전 속도를 이용해 회전자 바 고장의 특징 주파수를 계산하였다. 또 계산된 특징 주파수 대역의 주변의 일정 구간을 스캐닝하여 스캐닝 구간의 피크 값을 추출하는 방법으로 유도전동기 회전속도 추정의 오차를 보정함으로써 정확한 진단이 가능하게 하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.2083-2084
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• 2011

본 논문에서는 유입식변압기에 대한 부분방전진단방법에 있어 초음파센서 및 HFCT(High Frequency Current Transducer)센서의 동시측정방법 이용하여 유입식변압기 내부에서 발생한 부분방전신호의 위치추적 및 현장잡음에서의 유효한 부분방전 위치추적을 위한 하이브리드 센서적용방법을 제안하고 국내외 부분방전진단시험을 통하여 제안한 진단방법을 이용한 부분방전위치추적에 대한 고장진단사례를 소개하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.47-53
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• 2020

최근 모니터링 및 예측 시스템을 이용하여 사전에 결함을 발견하고 이를 경고하는 시스템이 활발히 연구되고 있다. 차량 안전 관리에 있어서도 예측 결함 분석 기술을 적용하여 자동차 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 경고하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 휠 베어링과 결합 된 센서 모듈과 각 센서 모듈에서 차량 가속 정보 및 진동 정보를 수집, 저장 및 분석하는 진단 시스템을 제시하였다. 제안된 센서 모듈은 저비용으로 차량의 휠 베어링 상태를 모니터링하며, 이렇게 수집된 데이터를 활용하여 진단 및 고장 예측 기능을 수행하는 방안을 연구하였다. 개발된 센서 모듈과 예측 분석 시스템은 가진 테스트 장비 및 실제 차량을 이용하여 테스트하고 그 유효성을 평가하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제35권12호
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• pp.1351-1358
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• 2011

열펌프의 고장감지 및 진단을 위하여 측정값에 대한 분석은 필수적이다. 열펌프의 고장감지는 열전대 등의 온도센서로 수행되는데, 재연성과 센서자체의 오차에 의해 시스템의 정상상태 측정값들은 통상 백색 노이즈의 형태로 존재한다. 고장감지 및 진단시스템을 구축하기 위하여 이상적인 정상상태를 정의하는 기준모델을 추출하게 되는데, 실제 측정값과 모델에 의한 기대값은 수학적 편차, 즉 잔차가 필연적으로 존재하게 된다. 이러한 잔차는 운전조건에 따라 변화하며, 다양한 불확실도를 포함한 확률분포를 갖게 된다. 본 연구에서는 온도센서를 활용하여 정상상태 진단을 수행하고 이를 기반으로 기준모델을 도출하였다. 이후 실측값과 기준모델과의 잔차를 통계적으로 분석하여 고장여부를 판단하는 경계값을 산출하였다. 본 분석에 의하여 열펌프의 고장감지 및 진단시스템의 개발을 위한 불확실도와 경계값을 통계적으로 계산함으로써 진단결과의 확률적 신뢰성을 보장할 수 있는 방법론을 제공하였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2011년도 전력전자학술대회
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• pp.417-418
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• 2011

본 논문은 계통연계 형 3-레벨 NPC(Neutral Point Clamped)인버터의 고장진단 방법을 제안한다. 제안하는 고장진단 방법은 스위칭 소자의 개방고장 진단뿐만 아니라 고장 난 스위칭 소자의 위치 또한 판별 할 수 있다. 스위칭 소자의 고장 진단은 콘코디아 변환(Concordia transformation)에 의한 전류패턴의 반지름 변화로 판단 할 수 있다. 고장 난 스위칭 소자의 위치는 기존의 콘코디아 변환(Concordia transformation)에 의한 전류패턴을 분석하는 방법에 간단한 스위칭 동작을 추가함으로써 구분 할 수 있다. 제안하는 기법은 추가적인 센서가 필요하지 않고 전류신호에 기반을 두고 있으므로 시스템의 복잡한 모델링이 필요하지 않은 장점이 있다. 본 논문은 10kW급 태양광 계통연계 시스템을 모의한 시뮬레이션을 바탕으로 제안한 기법의 타당성을 검증한다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2013년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.94-95
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• 2013

본 논문은 전류 패턴을 이용한 스위치드 릴럭턴스 모터의 스위칭 소자 고장진단 방법을 제안한다. 측정된 4상 전류($i_a$, $i_b$, $i_c$, $i_d$)는 정지 좌표계 전류로 변환되고 이를 정지 좌표계에 나타내면 스위칭 소자의 고장에 따른 특정한 형태를 갖는 전류 벡터의 패턴을 얻을 수 있다. 제안한 기법을 통해 스위칭 소자의 개방 및 단락 고장을 진단 가능하다. 제안된 기법은 기존의 기법들과는 달리 추가적인 전류센서나 전압센서가 필요하지 않고, 시스템 모델링이 필요하지 않아 비용적인 측면과 복잡한 계산이 필요하지 않은 장점이 있다. 본 논문에서는 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 기법의 타당성 및 성능을 검증한다.

• 전기저널
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• 통권282호
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• pp.67-71
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• 2000

일본, 유럽 및 미국 등의 선진국에서는 전력인프라가 거의 정비되어, 새로운 전력설비에 대한 투자보다 설비의 유지 보수$\cdot$점검비용의 비율이 더 커져가고 있다. 이러한 환경 하에 정기적인 유지보수$\cdot$점검에 요하는 비용, 사고시의 복구에 소요되는 비용 및 정전으로 인한 손실 등을 포함하여 라이프사이클 코스트의 최적화가 논의되고 있다. 유지보수$\cdot$점검에 대하여는 종래의 정기적인 유지보수(Time Based Maintenance : TBM)에서 상태대응 유지보수(Condition Based Maintenance : CBM)에로의 이행으로 비용을 삭감하려는 시도도 진전되고 있다. 이 때문에 전력설비의 상태를 파악할 수 있는 적절한 센서의 설치와 저가격의 가반형 센서의 도입도 추진되고 있다. 또한 설비의 진단장치를 차에 실은 이동진단차의 도입도 시작되고 있어, 복수의 전력소를 순회하며 효율 좋은 유지보수$\cdot$점검을 할 수 있게 되었다. EH 변전소의 무인화에 따라 정전시간 단축을 위해 사고 시에 원방복구조작이 가능한 고장점 표정장치도 도입되고 있다. 최근에는 SF${_6}$가스의 환경문제도 화제가 되어 가스를 대기 중에 방출하는 일 없이 고장구분을 표정할 수 있는 분해가스센서도 개발되었다.