본 연구는 기존의 고장진단 기법들을 토대로 주어진 자동화 시스템에 실제 적용이 가능한 고장예측 알고리즘을 제시한다. 고장예측은 시스템이 운용되는 도중에 제한된 정보와 컴퓨터 자원을 이용하여 수행되어야 하므로 실시간 적용을 위하여 2단계로 구분하여 수행된다. 첫 번째는 실시간 고장예측 단계로서 시스템 운용 중에 시스템의 고장 징후를 탐지하는 역할을 하며, 두 번째는 오프라인 고장예측 단계로서 실시간으로 고장 징후가 탐지되면 시스템의 작동을 멈춘 후 고장의 징후를 분류하고 식별하는 역할을 수행한다 원활한 고장예측 알고리즘을 도출하기 위해 자동화 시스템의 이산사건 모델과 연속시간 모델을 수립하였으며, 이들을 통합한 공정모델에 대하여 하이브리드 시뮬레이션 환경을 구축하였다. 제안된 기법은 자동화 시스템의 공정모델에 기구부, 모터부에 대한 고장모델을 부가하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하였다.
절삭공정의 자동화의 무인화를 달성하기 위해서는 경험을 가진 작업자의 역활이 컴퓨터에 의한 자동적인 감시 및 제어시스템으로 대체되어야 한다. 특히 공작기계에서 발생할 수 있는 자체의 고장이나 절삭과정중에 발생하는 이상상태를 실시간으로 검출하여 원인을 자동적으로 진달 할 수 있어야 한다. 절삭가공 공작기계의 이상상태 감시 및 진단의 현황을 살펴보면 주로 공구상태의 감시와 채터 감시가 연구의 대상 이 되고 있다. 공구상태의 감시는 공구의 마모와 파단을 검출하고 있다. 이 중에서 공구의 파단은 발생 즉시 실시간으로 감시되어야 한다. 밀링작업에서는 1회전 이내의 공구회전에 파단을 검출하고 기계를 정지시켜야 한다. 최근의 절삭가공에서는 절삭공구로 강력절삭을 위해 고경도 재료를 사용함에 따라 공구의 파단이 빈번하게 발생하고 있다. 정면밀링과 같은 단속절상에서는 절삭날이 큰 충격을 받으므로 더욱 파단에 대한 감시가 필요하다.
본 논문은 IT분야의 다양한 융합 기술 분야 중에서 언제 어디서나 사용자의 건강상태를 실시간으로 확인 할 수 있는 u-Health 시스템(Ubiquitous Health System)을 구현하였다. 현재 서비스되고 있는 u-Health 시스템은 초기 단계로 사용자의 상태를 확인하는 센서 기기에 의존하여 센서로부터 측정된 데이터를 가족 및 의료기관 등이 직접 분석하여 대처 하는 방법을 사용하고 있다. 그러나 기존에 개발된 u-Health 시스템은 센서 기기에 대한 오동작과 응급상황 발생 시 정확하고 신속한 대처를 할 수 없다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 u-Health 시스템의 단점을 보완하고자 기존 u-Health 시스템에 질환판별 알고리즘을 적용하여 사용자의 상태를 진단하고 이상 징후나 응급상황을 판단 할 수 있도록 하여 신뢰성을 높인다. 또한 질환판별 결과가 응급상황으로 판정될 시 가족 및 의료기관에 실시간으로 문자 메시지를 전송하여 알림 역할을 하고, 스마트폰과 웹페이지를 이용하여 실시간으로 사용자의 상태를 확인할 수 있도록 하여 신속성을 높이는데 목적이 있다.
본 논문은 3상 일괄형 GIS의 부분방전 진단을 위해 새롭게 개발한 진단 알고리즘에 관한 것이다. 진단 알고리즘 개발을 위해, 먼저 실시간 부분방전 데이터를 행벡터 및 열벡터로 구성하고 각각의 벡터에서 통계 특징량 및 질감 특징량을 추출하였다. 다음으로 이들 특징량을 GA-NN(Genetic Algorithm - Neural Network) 학습에 적용하여 진단 알고리즘을 구성하였다. 또한 진단 알고리즘의 위상독립성은 부분방전 신호의 위상변화에 관계없이 진단결과가 일치하는 것을 확인함으로써 검증하였다. 개발한 진단알고리즘의 실증 평가를 위해, 부분방전이 발생되고 있는 국내 3상 일괄형 GIS 변전소에 적용하였다. 적용 결과, 위상에 관계없이 부분방전 발생원을 정확히 진단함을 확인하였고, 이를 통해 개발 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
뎅기열 발병은 전 세계 인구의 약 1/3이 거주하고 있는 열대, 아열대 기후에 집중되며, 우리나라도 아열대 기후로 바꾸고 있어 뎅기열 발병에 취약해지고 있다. 뎅기열은 감염병 관리 차원에서 진단 이력 관리가 중요하다. 감염병 이력에 따라서 지역별, 연령별, 남녀비율 등에 따라서 개개인의 치료 방법과 전략을 수립할 수 있는 체계가 필요하다. 본 논문에서는 뎅기열 관제시스템을 제안하며, 이러한 시스템은 뎅기열의 발병에 대한 체외진단기기를 이용한 실시간 집계방식으로 발병률과 사망률을 감소시킬 수 있는 전략을 수립하는 데 유용하게 활용될 수 있다. 뎅기열 관리를 위한 관제시스템 구성으로 형광면역진단 키트를 이용한 뎅기열 체외진단기기와 실시간 뎅기열 관제시스템으로 구성되어 있다. 본 논문으로 개발된 뎅기열 관제시스템은 향후 정부의 감염병 통합정보와 결합되어 다양한 감염병 관리 및 정책 활용을 위해서 활용될 수 있을 것이다.
전차선은 철도 전기차량에 전기를 안정적으로 공급하기 위한 시설물로서, 차량이나 외부요인에 의한 전차선의 변형 및 파손을 검지하여 전기철도 시설물 규정에 따라 최적의 상태로 유지해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 전차선 마킹을 위한 라인레이저와 고속카메라 간에 기하학적 구성을 이용하여 3차선 거리측정방식으로 전차선 높이와 편위를 측정하기 위한 시스템 개발에 관하여 기술하였다. 전차선 거리 측정방법은 이미지 상에 마킹된 전차선 프로파일의 픽셀위치를 삼각함수 기법을 적용하여 카메라와의 전차선간에 각도를 계산하였으며, 카메라는 랜즈 왜곡 및 심도, 원금감 등에 따라 측정대상에 대한 픽셀 해상도가 다르므로 전차선 위치변화에 따른 픽셀당 각도 분해능을 적용하였다. 또한 전차선은 조가선과 급전선등과 같은 다른 전기배선보다 가장 아래에 설비되어 있는 특징을 이용하여 FPGA 상에서 전차선에 마킹된 레이저 프로파일 데이터를 고속으로 추출하여 처리하였다. 개발시스템은 전차선 시설물 평가기준에 따라 전차선 높이, 편위 측정데이터를 실시간 분석하여 이상구간에 대한 실시간 자동화 진단기능을 수행토록 하였다.
산업체 공정의 실시간 공정 모니터링과 진단은 생산 제품의 품질과 안전을 보장하는데 반드시 필요한 활동들의 하나이다. 그중에서 공정 진단은 공정에 발생된 특정 이상상황의 원인을 밝혀내는 것으로서 조업자들이 이상상황의 근본원인을 보다 효과적으로 도출하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 비선형 KFDA 기법과 데이터 전처리기법을 이용한 이상원인 진단방법을 적용하고 이의 진단 성능을 기존 선형 기법에 기반한 PCA 진단방법과 비교한다. 실제 공정을 모사한 Tennessee Eastman 공정 시뮬레이터의 공정 데이터를 통한 사례연구를 수행한 결과 기존 선형 진단 방법론 대비 신뢰할 수 있는 진단 결과를 얻을 수 있었다.
스마트 팩토리 시대가 열리면서 발전 플랜트에서 발생하는 빅데이터를 활용한 설비 유지 보수 방법론이 부각되고 있다. 본 연구에서는 데이터 기반 방법론의 효과적인 적용과 발전 플랜트 실시간 성능 모니터링을 위해 사물인터넷 기반 클라우드 플랫폼을 제안한다. Short-term Analysis에서는 사물인터넷 센서를 이용하여 학습된 건전성 인자와 패턴 비교를 통해 설비의 상태 진단과 결과 전송을 목적으로 한다. Long-term Analysis는 취합된 고차원 데이터를 활용하여 설비간 관계 파악과 인과관계 확인을 통한 트렌드 분석을 목적으로 한다. 분석 및 진단 결과는 클라우드 플랫폼의 웹 기반 시스템을 통해 시각화하여 사용자의 접근성을 향상시켜 장소나 접속 기기에 상관없이 데이터를 확인할 수 있도록 한다. 개발된 플랫폼의 성능 검증은 회전기계류 테스트베드로 진행한다.
국가연구개발 사업을 계획하고 관리하는 기관에서는 연구개발비 오 남용 및 부정 집행을 방지하기 위하여 다양한 대책을 마련하여 시행하고 있으나 연구개발비의 오 남용을 방지하는 데는 한계를 드러내고 있다[1,2]. 본 논문에서는 이상거래에 대한 사후 적발로 인한 연구개발비 오 남용을 방지하고자 연구개발비 집행계획 단계부터 정보를 수집하여 이상거래를 탐지할 뿐만 아니라 그 결과를 주관연구기관, 전문기관, 신용카드사 간의 상호 실시간 연동으로 공유하여 활용하도록 하였다. 이를 위해 데이터 품질진단 기법 중 연구개발 관련 규정 및 매뉴얼, Q&A, FAQ, 담당자 인터뷰 결과 등과 같은 다양한 정보로부터 업무규칙을 도출하는 아웃사이드인(Outside-In) 분석 방법을 이용하였다.
본 논문에서는 실차기반의 전기자동차 진단시스템을 활용한 교육용 콘텐츠에 관한 연구를 대상으로 한다. 먼저, 최근 늘어나고 있는 전기자동차의 이해를 돕기 위해 전기자동차를 구성하고 있는 핵심 부품과 전기자동차의 주행모드와 동작원리에 대해서 기술한다. 또한 전기자동차 시험 장치와 특성분석을 위한 진단시스템을 구현하였으며 실차기반의 실험 수행을 통해 주행모드에 따라 나타나는 특성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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