• 한국통신학회논문지
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• 제42권4호
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• pp.939-949
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• 2017

고장 예지 및 건전성 관리 기술(Prognostics and Health Management; PHM)은 시스템의 현재 상태를 진단하고 향후 발생 가능한 고장 시점을 신뢰성 있게 예지하는 기술로써 유지 보수 비용의 절감 및 시스템의 안정성 향상을 꾀하고자 하는 다양한 산업분야에서 활발하게 이용되고 있다. 스마트 그리드의 에너지 저장장치, 전기차, 스마트폰, 항공우주산업 등 광범위한 사용처에서 중요한 에너지원으로 사용되고 있는 배터리 또한 성능 저하 및 폭발의 위험성으로부터 자유로울 수 없기 때문에 이러한 고장 예지 및 건전성 관리 기술이 반드시 적용되어야 할 어플리케이션이다. 본 논문에서는 PHM의 기본적인 개념을 소개함과 동시에 배터리의 잔존 유효 수명(Remaining Useful Life; RUL)을 예측하는 각종 알고리즘 및 성능 평가 지표 서술에 초점을 맞추도록 한다. 더불어 배터리의 기능적 동작 원리 및 전기화학 기반의 모델링에 대한 설명을 통해 향후 잠재적인 가능성을 지닌 배터리의 전반적인 특성에 대한 깊은 이해 및 응용 기술에 대한 통찰력을 제시하고자 한다.

• 한국기계가공학회지
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• 제19권9호
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• pp.47-52
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• 2020

With the 4th industrial revolution, condition monitoring using machine learning techniques has become popular among researchers. An overload due to complex operations causes several irregularities in MOSFETs. This study investigated the acquired voltage to analyze the overcurrent effects on MOSFETs using a failure mode effect analysis (FMEA). The results indicated that the voltage pattern changes greatly when the current is beyond the threshold value. Several features were extracted from the collected voltage signals that indicate the health state of a switched-mode power supply (SMPS). Then, the data were reduced to a smaller sample space by using a principal component analysis (PCA). A robust machine learning algorithm, the support vector machine (SVM), was used to classify different health states of an SMPS, and the classification results are presented for different parameters. An SVM approach assisted by a PCA algorithm provides a strong fault diagnosis framework for an SMPS.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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• pp.222-222
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• 2012

최근 반도체 시장의 300 mm/450 mm wafer 급 이상의 첨단공정에서는 진공 펌프의 대용량화 및 에너지 절감을 위한 저소비 전력화 요구와 함께 공정 중 진공 펌프의 성능저하 및 이상 징후 발생 감지 혹은 예지 요구 및 예지 보수 기술이 높아지고 있는 추세이다. 이에 현재 경험에 의존하던 진공 펌프의 predictive and preventative maintenance (PPM) 주기 설정 기술이 매우 필요함을 알 수 있다. 본 연구에서는 지식경제부에서 지원하는 산업원천기술개발사업에 참여기관으로 수행하면서 한국표준과학연구원에서 주관기관으로 진행하는 스마트형 진공 배기 진단 제어 시스템 개발 과제를 통해 (유)우성진공에서 자체 개발하는 저진공 펌프에 적용 예정중인 smart형 PMS에 대해 소개하고자 한다. 진공 환경을 조성하는 핵심장치인 진공 펌프 상태는 진공 공정 환경 조성에 가장 주요한 변수이므로 이에 따른 상태 진단 기술은 진공 공정 제어 정밀도와 공정 신뢰성 확보에 필수적이며, (유)우성진공에서 자체 개발하는 드라이펌프 및 스크류펌프 등 저진공 펌프의 정밀한 실시간 상태진단을 통해 예지 보수 기술 및 신뢰성을 확보하고자 한다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제8권2호
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• pp.77-84
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• 1994

이 논문에서는 저밀도 폴리에틸렌(이하 LDPE라 함)의 절연파괴 실험시 발생되는 전기적 트리진전시 발생되는 부분방전을 음향방출 측정법에 의해서 측정하였다. 부분방전 발생시 생기는 음향방출 펄스와 플스 진폭을 각 위상각별 시간별로 측정하였고, 왜도 즉 Skewness(이하 S라 함)개념을 도입하여 S값에 의한 LDPE 파괴예지가 가능함을 보였다. 또한 시료로서 인공보이드가 있는 시료와 보이드가 없는 시료를 사용하여 같은 전압 인가시 보이드가 있는 시료가 절연파괴로의 진전이 빠르게 진행됨을 알았다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.751-756
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• 2018

스마트 팩토리나 산업용 IoT에서는 공장 내 모든 기기와 장비가 인터넷으로 연결되어 모니터링 됨으로써, 장비나 기기가 고장 나기 전에 예지보전을 통해 설비의 다운타임을 줄이고, 생산성과 가용성을 높일 수 있다. 공장내 주요 설비의 이상 상태는 온도의 이상 상승, 진동과 소음의 변화를 수반하여 나타나게 되므로, 좁은 공간에 쉽게 설치하여 설비의 진동상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있는 초소형 스마트 디바이스 개발은 매우 중요하다. 본 연구에서는 WiFi 기능이 있는 초소형 마이크로컨트롤러와 MEMS 가속도 센서를 이용하여 스마트 펙토리의 이상 고장 예지 및 건전성 관리를 위한 스마트 디바이스를 개발하고 그 성능을 분석하였다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제11권6호
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• pp.50-56
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• 1997

전극들과 절연재료 사이의 결합과 고분자 절연체 내부에서 여러 가지 결함에 의한 부분 방전이 발생함으로 일어날 수 있는 절연 재료의 트리 열화를 파괴 예지할 목적으로 하였다. 부분 방전에 기인한 트리잉은 절연 재료의 파괴를 일으킬 수 있는 중요한 원인 가운데 하나다. 최근에는 절연 파괴 예지와 절연 재료의 열화 진단을 하는 방법이 중요하게 되었다. 연구 목적은 자동 계측 시스템을 사용하여 인가전압 11[kV], 인공적인 침상보이드(1.5[mm])을 지닌 고분자 절연체 내부에서 음향 방출시스템과 프랙탈 차원을 사용하여 트리 현상을 관찰하였다. 따라서 본 논문에는 최소자승법에 의한 회귀분석을 사용하여 위상각-음향방출 펄스크기-열화시간 양상과 위상각-음향방출 펄스수-열화시간과 프랙탈 차원의 관계를 통하여 파괴가 발생하기 전의 파괴 예지법으로 사용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.11-12
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• 2019

본 논문에서 에스컬레이터 기계실 내부 전동기, 감속기, 구동 체인의 IoT 소음 및 진동 센서를 부착하여 에스컬레이터 운영중 실시간 상태 감시가 가능한 IoT 기반 에스컬레이터 고장 예지 시스템을 제안한다. IoT 소음 및 진동 센서는 에스컬레이터 운영 중 발생하는 소음 및 진동 데이틀 수집하여 PHM(Prognostics and Health Management) 서버로 전송하며, 서버에서는 진단 알고리즘을 통해 고장 유 무를 판단한다. 소음 데이터를 이용한 체인 피치 길이 알고리즘을 검증하기 위하여 실제 체인의 길이를 측정한 결과 값과 비교한 결과 99.8% 정확도를 가지며, 진동 데이터를 이용하여 전동기, 감속기의 상태 판단을 위한 알고리즘 검증을 위해 AST 사의 진동 센서와 비교한 결과 약간의 오차는 발생하지만 ISO 10816-3을 기준으로 한 판단 결과 값은 동일한 결과 값을 가지는 것을 확인하였다.

• 아시안잔디학회지
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• 제25권2호
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• pp.202-207
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• 2011

유기질비료(Organic fertilizer)는 천연유기질(Natural organic) 비료와 합성유기질(Synthetic organic) 비료로 구분이 된다(Christians, 2011). 천연유기질비료의 장점은 그동안의 선행 연구를 통해서 많이 보고되어왔다. 그러나 예지물을 이용한 시비효과에 대한 연구결과는 제한적이다. 본 연구는 예지물을 발효시켜 제조된 천연유기질비료로서의 액상비료가 putting green에 많이 사용되고 있는 Creeping bentgrass 생육에 미치는 영향을 알아보기 위해서 수행하였다. 액상비료는 Kentucky bluegrass로부터 수거된 예지물을 모아 부숙 과정 없이 미립자로 분쇄한 후 $28^{\circ}C$에서 약 2개월간 발효시킨 후 생성된 발효액에 유용미생물(Effective Microorganism, EM) 군으로 제조된 활성액을 3% 혼합하여 제조하였다. 잔디에 대한 각 질소의 시비효과는 National Turfgrass Evaluation Program (NTEP)에서 제시한 방법에 준하여 잔디의 품질을 시각적평가를 통해 매 2주마다 조사하였다(1=worst, 9=best, and 6=acceptable). LF와 NO와의 비교에서 고온기간인 8월 20일과 9월 3일에 각각 LF가 NO에 비해 더 좋은 품질을 보여주었다. Urea가 고온기간에 비료피해가 나타난 것에 비교하여 LF의 경우 고온기간동안 비료피해가 나타나지 않았다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.53-59
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• 2021

해양 운송 산업은 특성상 항공 및 철도 등의 다른 운송 산업보다 비교적 늦게 신기술이 적용되는 산업이다. 현재 대부분의 선박은 기계장치 및 시스템에 문제가 발생하거나 운용 시간 기반으로 정비를 하는 사후 정비(Corrective Maintenance, CM)와 예방 정비(Preventive Maintenance, PM)에 속하는 시간 기반 정비(TBM, Time Based Maintenance)가 적용되고 있다. 그러나 높은 유지보수 비용이 요구되고, 육상의 즉각적인 지원이 어려우며, 선박이 멈추면 즉시 위험에 노출되는 해양 환경에서 운영되는 선박에서 과도한 단순 정비로 인한 인력과 비용 낭비, 예측되지 못한 고장 및 결함으로 유발되는 사고 등으로 인해 운용 효율화 측면에서 기존 정비법에 대한 한계점이 문제시 되고 있다. 예지 정비(Predictive Maintenance, PdM)는 진보된 기술로 기계의 상태 및 성능을 모니터링하여 고장시기를 예측하여 정비하는 방법으로 핵심 기계장치가 항상 최상의 작동 상태를 효율적으로 유지할 수 있도록 한다. 본 논문은 해양 환경에서 PdM의 적용성에 중점을 둔 해양 예지 정비(MPdM, Maritime Predictive Maintenance)에 대해 고안하였으며, 제시된 MPdM은 지리적 고립과 극한 해양 상황 등 해양 운송 산업의 특수한 환경을 고려하여 설계되었다. 본 논문은 선진 미래 해양 운송을 가능하게 하는 MPdM이라는 개념과 그 필요성을 제안한다.

• 대한심미치과학회지
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• 제19권1호
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• pp.70-76
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• 2010