• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.23 no.4
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• pp.62-71
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• 2009

In this paper, we propose a fault diagnosis algorithm for BLDC motors by principle component analysis (PCA) and implement a real-time fault diagnosis system for BLDC motors. To verify the proposed diagnosis algorithm, various faulty data are acquired by Lab VIEW program from experimental system. We extract a fault feature using principle component analysis after preprocessing and then finally the fault diagnosis is performed by Euclidean similarity. Also, we embed the PCA algorithm and k-NN classification algorithm into a digital signal processor. From various experiments, we found that the proposed algorithm can be used as a powerful technique to classify the several fault signals acquired from BLDC motors.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.05a
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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.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.5
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• pp.53-60
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• 2014

With the rapid development of IT technology, recently, the development of IT convergence technology related to the facility diagnosis is prevalent, and the study for the efficient integrated management scheme is required to handle all relevant information, from the design to the maintenance, including the stage of repair. In this paper, an efficient scheme to process the complex data for the facility and its diagnosis is proposed based on IT convergence technique and the real-time complex data management is designed. In order to evaluate the performance of the proposed system, the real-time management system is designed for a particular facility, and the comparative results show the good performance of the proposed system.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2015.08a
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• pp.71-71
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• 2015

반도체 및 디스플레이 소자 제조를 위한 진공 플라즈마는 다양한 공정 조건하에서 다양한 공정 가스의 물리화학적 반응에 의한 박막의 형석 및 식각 반응을 유도한다. 실 공정 하에서 기체 성분의 환경 조건에 의하여 박막층 및 식각 구조 형성에 심각한 영향이 발생할 수 있으며, 공정 조건에서 기체 압력을 완벽하게 컨트롤 하는 것은 현실상 불가능하므로 기체 부분압력이 실시간으로 반드시 모니터링 되고 이를 피드백으로 하여 압력 변수가 조정되어야 완벽하게 공정을 제어할 수 있다. 이를 위하여 현장에서 플라즈마 공정을 실시간 in-situ 모니터링 할 수 있는 다양한 진단 방법이 도입되고 있으며 접촉신 진단 방법은 플라즈마와 섭동으로 인한 교란을 유발하고, 이온에너지 측정의 한계가 존재하며 비접촉식 방법 중의 하나인 유도형광법(LIF)은 측정 물질의 제한으로 인하여 플라즈마 내에 존재하는 다양한 가스 종의 거동을 살필 수 없는 등 현실 적용 측면에서 실 공정에 적용하는데 단점이 존재한다. 공정 상태 및 RF에 의한 영향을 주고받지 않고, 민감한 공정 변화의 감지 및 혼합가스를 사용하는 실시간 공정 진단을 위하여 비접촉 광학 측정 방식인 발광 분광 분석법(optical emission spectroscopy, OES)이 각광받고 있으며, 본 강습에서는 분광학의 기본 개념 및 OES를 이용한 진공 플라즈마 진단 방법에 관한 전반적인 개요를 설명하도록 한다

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.106-109
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• 2005

산업화와 더불어 자동화의 요구에 따라 여러 분야에서 유도전동기의 응용 사례가 늘어나고 있다. 본 연구는 인버터단의 전류센서에서 실시간 얻어진 전류신호로 부터 대표적인 전기, 기계적인 4가지 고장(Bearing Fault, Broken Rotor bar, Misalignment, Unbalance)을 검출하여 예기치 못한 고장에 대비할 수 있는 실시간 진단 알고리듬을 제시한다. 실시간 진단의 핵심요소인 동기화 방법으로서 Hilbert Transform을 응용하였다. 총 40세트의 정상 모터 데이터를 임의로 선택하여 두 데이터의 차를 이용하여 0에 근사한 정상 모터 뎀플릿 값을 설정하였다. 이를 이용하여 진단 대상 전동기의 고장 유무를 미리 판단하게 된다. 만약 기준치 이상의 오차가 나타나게 되면, 이와 비교하기 위한 미리 수집된 각4가지 고장 전동기의 미소신호 템플릿 데이터와의 유사성을 비교하여 고장의 종류를 표시하며, 고장의 종류가 진단되지 않은 대상은 고장 유무만 표시된다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.94-94
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• 2011

배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.118-120
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• 2004

네트워크 노드의 고장진단 내용을 모바일 클라이언트에 실시간으로 서버하기 위하여는 정보를 최소화하여야 한다. 이를 위해 고장진단의 내용을 인덱스하고 인덱스 된 정보만을 모바일 클라이언트에 서버함으로 모바일 클라이언트가 소요하는 비용을 최대한으로 줄였다. 네트워크 관리자는 모바일 환경을 이용하여 실시간으로 메인 서버에 접속하며, 자신이 관리하는 시스템의 상태를 파악하여 오류나 고장의 시간을 줄임으로 효율적으로 시스템을 운영한다. 로그는 메인 서버에 순차적으로 저장되고 인덱스 됨으로 모바일 환경에서의 검색 속도를 향상시킨다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.49 no.4
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• pp.311-320
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• 2021

A study is performed for the real time fault diagnosis during operation and health estimation relating to performance deterioration in a turbojet engine used for an unmanned air vehicle. For this study the real time dynamic model is derived from the transient thermodynamic gas path analysis. For real fault conditions which are manipulated for the simulation, the detection techniques are applied such as Kalman filter and probabilistic decision-making approach based on statistical hypothesis test. Thereby the effectiveness is verified by showing good fault detection and isolation performances. For the health estimation with measurement parameters, it shows using an assumed performance degradation that the method by adaptive Kalman filter is feasible in practice for a condition based diagnosis and maintenance.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.12 no.2
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• pp.157-157
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• 1998

이 논문은 브리시리스 직류전동기의 구동 인버터의 실시간 데이터를 이용한 고장진단에 관한 것이다. 구동 인버터의 고장유형을 파악하여 주요 고장증세별로 분류하고, 고장결과를 예측하여 ASCL로 시뮬레이션함으로써 지식 베이스로 구성하였다. 구동 인버터에 대해 실시간으로 감시된 데이터는 전문가 시스템의 추론기관에서 시뮬레이션된 지식베이스와 비교하게 된다. 고장이 발생하면, 운전을 중지시킨 후, 전문가 추론을 함으로써 고장원인을 진단한다. 이로써 구동 인버터에 대해 전문적인 지식을 갖고 있지 않는 사용자에게, 고장원인 제거 및 수리대책에 관한 전문가의 지식을 신속히 제공하는 것이다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.1
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• pp.538-543
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• 2016

For a good product quality and plant safety, it is necessary to implement the on-line monitoring and diagnosis schemes of industrial processes. Combined with monitoring systems, reliable diagnosis schemes seek to find assignable causes of the process variables responsible for faults or special events in processes. This study deals with the real-time diagnosis of complicated industrial processes from the intelligent use of multivariate statistical techniques. The presented diagnosis scheme consists of a classification-based diagnosis using nonlinear representation and filtering of process data. A case study based on the simulation data was conducted, and the diagnosis results were obtained using different diagnosis schemes. In addition, the choice of future estimation methods was evaluated. The results showed that the performance of the presented scheme outperformed the other schemes.