• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.1-16
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• 2011

본 논문에서는 실내에 센서 네트워크가 적용된 USN 응용 시스템에서 발생하는 센서나 설비 장치의 오작동을 진단하여, 해당 시스템이 제공하는 서비스의 신뢰성을 높여주는 오작동 진단 상황인지 미들웨어를 제안한다. 본 논문에서 새롭게 제안하는 미들웨어는 데이터관리 모듈, 상황정보제공 모듈, 상황분석 모듈, 서비스제공 모듈, 정보저장소 모듈로 구성되며, 모듈간의 상호작용으로 얻은 데이터는 오작동 진단 알고리즘을 통해 비교 분석함으로써, 센서나 설비 장치의 오작동 여부를 판단한다. 구현된 미들웨어는 시뮬레이션을 통해 수행성을 검증하였다. 그 결과 다수의 센서가 설치된 대형 시스템에서 본 미들웨어가 높은 성능을 발휘한다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.141-151
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• 2011

본 논문에서는 미래농업의 핵심기술로 각광 받고 있는 식물공장의 안전하고 효과적인 운용을 위해, 식물공장 내부에 설치된 센서나 설비 장치가 정상적으로 작동하는지 실시간으로 진단하고, 내부 환경 및 설비의 제어상태를 모니터링 하는 식물공장 시설관리 시스템을 제안한다. 본 시스템은 데이터관리 모듈, 상황정보제공 모듈, 상황분석 모듈, 서비스제공 모듈, 정보저장소 모듈, 사용자 인터페이스 모듈로 구성된다. 이러한 각 모듈간의 상호작용을 통해 오작동 진단 서비스, 설비장치 제어 서비스, 고 신뢰성 모니터링 서비스를 제공한다. 오작동 진단 서비스는 식물공장 내부에 설치된 센서나 설비 장치의 오작동여부를 판단하고 관리자에게 통보하는 기능을 수행한다. 설비장치 제어 서비스는 설비의 오작동을 진단하는 과정에서 제어의 필요성이 판단 될 경우 해당 기기를 제어한다. 고 신뢰성 모니터링 서비스는 오작동 진단 서비스를 통해 검증된 데이터를 관리자에게 제공한다. 제안한 시스템의 시뮬레이션을 통하여 각 서비스가 정상적으로 동작함을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1836-1837
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• 2006

본 논문에서는 차량용 전자제어식 주차 브레이크(Electric Parking Brake, EPB) 시스템의 고장 허용 제어(fault tolerant control)를 위한 고장 안전 기법(fail-safe logic)을 제안한다. 고장 안전 기법의 구현을 위하여 EPB 구동 모터에 흐르는 전류 리플을 측정하여 센서리스 위치 추정을 한다. 추정값과 홀 센서의 출력을 비교하여 잔차(residual)를 발생하고, 이를 이용하여 시스템 내부의 고장을 진단하고 고장 안전 기법을 통하여 전체 시스템의 오작동을 방지한다. 시스템 오작동을 방지하기 위한 고장 안전 기법에 대하여 정의하고 모의실험을 통하여 내부 시스템의 고장이 발생 시 이 기법이 고장을 진단하고 시스템을 안전하게 운영할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.237-239
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• 2021

무인 감시설비의 고장과 오작동으로 인해 담당자가 무인 감시시설에 도착할 때까지 생기는 시간 지연과 침입자의 침입으로 인한 시설물 절도, 파손 그리고 정보유출 피해가 발생할 수 있다. 또한, 장비 고장과 오작동으로 인해 관리자의 상시점검으로 인한 추가비용이 발생한다. 본 논문에서는 무인 감시설비 오작동을 보완하기 위해 실시간으로 감시설비를 진단하여 문제 발생에 관한 내용을 표시하고 자동으로 설비 전원을 복구하며 담당자에게 문자메시지로 상황을 알리는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 영상장치(CCTV), 음향장비, 투광등 장치 등의 무인 감시설비 주요 시설물로 이루어진 감시설비, 이 감시설비 정보를 판단할 수 있는 통합형 네트워크 비디오 레코더 장치(NVR), 전원을 제어하는 장치, 그리고 실시간으로 문자메시지를 보낼 수 있는 SMS 서버로 구성되어있다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 유효성을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.355-357
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• 2017

최근 자동화 기술의 발전으로 산업체에는 대규모 자동화 시스템으로 변화되고 있다. 그에 따른 시스템 감시와 파라미터 측정에 사용되는 센서 또한 자동화 시스템에서 중요한 요소로 차지하고 있다. 따라서, 자동화 시스템에서 센서의 고장으로 인한 시스템 오작동으로 고장이 발생한다면 경제적 피해 및 인명피해를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 센서의 직접적인 고장진단을 위해 Kung's Algorithm을 이용하여 센서 출력값 모델링과 결정이론을 통한 고장진단방법에 대해 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2708-2716
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• 2013

본 논문에서는 지능형 디지털 선박의 추진 시스템에서 요구되는 임베디드 원격 모니터링 진단 시스템 개발에 관하여 기술하였다. 원격 모니터링 진단 시스템은 크게 선박 통합 관리시스템, 서버, 원격 모니터링을 담당하는 전용 휴대용 단말기와 상용 스마트폰으로 구성되며, 이를 위하여 사용자 중심의 UI 환경을 가진 통신 프로토콜을 설계하였다. 제안된 시스템은 효율적인 이중구조 통신채널로서 원격 모니터링 시스템에서 간편하면서도 효율적인 통신 프로토콜을 제공하며, 오작동하는 무선통신 채널은 즉시 교체된다. 본 시스템에서는 LCD 화면을 위해 효율적인 임베디드 리눅스 UI를 개발하였으며, 개발된 무선 모니터링 시스템을 평가하기 위하여 실제로 디지털 선박에서 성능을 검증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.283-288
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• 2015

센서 네트웨크에서 센서 노드는 고장이나 전력 손실 등과 같은 다양한 원인에 의해 오작동 및 부정확한 데이터 전송의 가능성을 가지고 있으며, 이러한 센서 노드의 오류는 전체 네트워크의 신뢰성 있는 서비스에 지장을 줄 수 있다. 본 논문에서는 센서 노드 자체의 동작 오류를 줄이는 방안으로 다중센서를 사용한 센서 노드의 고장 진단과 데이터 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 센서 노드에 다수의 센서를 사용하여 측정하고, 각 센서의 값을 비교하여 이상 유무를 판별하여 신뢰성 있는 데이터만을 전송하는 방식이다. 이 알고리즘은 센서의 수가 많아지는 단점이 있지만, 간단한 연산으로 센서 이상을 검출할 수 있는 방법이기 때문에 높은 신뢰도가 중요한 응용 분야에는 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권10호
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• pp.47-55
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• 2015

전자 산업의 발달과 함께 많은 전자 제어 장치가 차량 내부에 탑재됨에 따라 차량의 기능을 검증하는 것은 더더욱 어려워지고 있다. 차량의 기능 오작동은 인명손실의 우려가 있기 때문에 차량에 있어서 신뢰성은 무엇보다 중요하게 고려되어야 한다. 본 논문에서는 차량의 신뢰성 향상을 위한 CAN 통신 기반의 고장 진단 플랫폼을 제안한다. 양산 이후에도 독립적인 테스트 경로를 통한 구조적 테스트를 실시함으로써 차량의 신뢰성은 크게 증가할 것이다. 또한, 별도의 테스트 핀이 필요하지 않기 때문에 테스트 비용을 절감할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.215-220
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• 2013

최근 심장마비로 사망한 사례가 전 세계적으로 급속도로 늘고 있다. 그러므로 이러한 문제점을 개선하기 위해서, 공항, 학교, 가정에서에도 자동제세동기 설치가 의무화 되었고 AED 설치를 의무화 하고 있는 추세이다. 그러나, AED는 응급상황에서 사용 시 오작동이나 장비의 고장이 생긴 경우 AED가 비치되어 있어도 무용지물이 될 수 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 개선하기위해서, AED Simulator를 이용한 퍼지기법 시뮬레이션은 기존의 방법과 비교해서 외부 온도 조건 및 Tilt 조건을 고려 해서, 자가 진단시에 이상 검출 유무를 판단하는 지능형 모의 실험을 개발하였다. 모의실험 결과, 기존의 방법보다 고장 검출 확률이 30 % 정도 개선되는 것을 확인하였다.

• 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.