• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
• /
• 2016.11a
• /
• pp.186-187
• /
• 2016

본 논문에서는 평소 사람이 접근하기 어려워 점검이 힘들었던 대형구조물에 대하여 드론을 활용한 안전점검의 활용 가능성을 기획하였으며, 지상에서 식별하기 힘들거나 육안만으로 찾기 힘든 구조물을 근접 촬영하고 열화상 카메라를 이용해 구조물의 상태를 정밀 점검하고자 한다. 국내 최초로 드론을 활용하여 정밀 안전진단에 활용 가능한지에 대한 검토와 일반 안전진단과의 차별성 및 비교를 통해 향후 드론에 미치는 영향을 검토하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2004.11b
• /
• pp.43-45
• /
• 2004

최근 전력수용의 증가와 산업설비의 첨단화로 안정적인 전력공급을 위한 예방진단의 필요성이 커지고 있다. 이 논문은 기존 전력설비 진단 방법과는 다른 적외선 열화상을 이용한 방법을 설명하고 전력설비 중 변압기의 진단에 대한 판단 기준을 설명한다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
• /
• v.33 no.4
• /
• pp.355-360
• /
• 2013

With the modern machinery towards the direction of high-speed development, the thermal issues of mechanical transmission system and its components is increasingly important. Ball bearing is one of the main parts in rotating machinery system, and is a more easily damaged part. In this paper, bearing thermal fault detection is investigated in details Using infrared thermal imaging technology to the operation state of the ball bearing, a preliminary thermal analysis, and the use of numerical simulation technology by finite element method(FEM) under thermal conditions of the bearing temperature field analysis, initially identified through these two technical analysis, bearing a temperature distribution in the normal state and failure state. It also shows the reliability of the infrared thermal imaging technology. with valuable suggestions for the future bearing fault detection.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 2023.11a
• /
• pp.111-113
• /
• 2023

자율운항선박 기술개발사업 중 2세부(자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발)과제에서 자율운항선박 핵심장비 중 증기 배관(Steam Pipe)의 모니터링 및 고장예측 시스템 중 열화상 카메라에 의한 증기 배관(Steam Pipe)을 브라우저에서 모니터링 하는 시스템을 연구 및 개발 목표로 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.07a
• /
• pp.2017-2018
• /
• 2008

고전압설비의 열화상태를 분석하기위해 현장에서 실시하는 대표적인 절연진단시험으로 절연저항, 성극지수, 유전정접, 부분방전시험이 수행되고 있다. 이들 시험중에 부분방전시험은 국부적인 열화진단이 가능하여 현재 가장 신뢰성 있는 진단방법으로 이용되고 있지만, 변압기와 케이블의 경우 우수한 절연특성으로 부분방전 발생량이 미소하고, 현장의 주변노이즈로 인하여 효과적인 측정이 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 현장진단에 적용 할 수 있고, 일반적인 절연물의 열화정도분석이 가능한 유전정접시험을 이용하여 실제 산업현장에서 측정한 고전압 변압기와 케이블의 유전손실계수의 경향성을 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.07a
• /
• pp.2058-2059
• /
• 2008

한전 배전계통에서 적용되고 있는 가공설비 열화진단 장비의 특성 및 진단사례를 고찰하고, 측정 결과의 신뢰도 향상 방안을 제시하였다. 본 논문에서 제시한 열화설비 진단기법 및 신뢰도 향상 방안은 연구개발 과제로 채택되어 진행예정이며, 향후 실험실 모의시험 및 실증 시험을 통해 제시된 이론을 검증하고 체계화 하고자 한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.9 no.2
• /
• pp.255-260
• /
• 2014

Recently infrared cameras have been widely used to diagnosis degradation status of the power substitution system. At the place of high magnetic field, however, electronic parts of infrared camera take a place problem that is not reasonable working due to high magnetic field. To solve this problem, we may generally use reflector, it has a problem that the performance of reflection degrade caused by flexure of the reflector. In this paper, in order to overcome these problem, technique of design for reflector is proposed to reduce error and to increase measurement efficiency. The reflector is made by coating using aluminum on the acrylic sheet.

• 전기의세계
• /
• v.48 no.12
• /
• pp.12-17
• /
• 1999

• 전기의세계
• /
• v.37 no.10
• /
• pp.54-59
• /
• 1988

1968년에 최초로 선진공업국가에서 케이블 열화에 의한 지중 Power Cable의 사고가 발생된 후, utility company는 여러 연구기관과 협력하여 지중배전용 케이블을 수거하여, 케이블의 열화가 계통사고의 원인이 된다는 것을 입증하였다. 또한 고전압 전력계통에 설치된 기존의 OF케이블(oil filled power cable)은 점차로 절연층이 매우 두꺼운 polymer insulated extruded power cable로 대체되어 가는 것이 세계적인 추세이다. 국내에서도 이러한 extruded power cable의 매설이 증가되고 있어, 이에 의한 사고가 발생될 수 있는 potential이 커지고 있기 때문에 우선 전력케이블이 어떠한 이유로 열화되고 어떠한 형태로 나타나는가에 대해 많은 해외연구기관의 연구들을 토대로 간단히 살펴보기로 한다. 열화진단시험방법이나 열화원인분석을 위한 물리화학적 mechanism에 대해서는 다음 기회에 언급하기로 한다.

• The Journal of Information Technology
• /
• v.2 no.2
• /
• pp.13-22
• /
• 1999

In this paper, we purpose automatic diagnosis in online, as the fundamental study to diagnose the partial discharge mechanism and to predict the lifetime by introduction a neural network. In the proposed method, we use AE(acoustic emission) sensing system and calculate a quantitative statistic parameter by pulse number and amplitude. Using statically parameters such as the center of gravity(G) and the gradient if the discharge distribute(C), we analyzed the early stage and the middle stage. the quantitative statistic parameters are learned by a neural network. The diagnosis of insulation degradation and a lifetime prediction by the early stage time are achieved. On the basis of revealed excellent diagnosis ability through the neural network learning for the patterns during degradation, it was proved that the neural network is appropriate for degradation diagnosis and lifetime prediction in partial discharge.