• 한국마린엔지니어링학회:학술대회논문집
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• 한국마린엔지니어링학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.245-250
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• 2002

The operational data of diesel generator engine is two kind of discrete signal and analog signal. We can find the fault information from analog data measured for every sampling time if it is invested the changing rate or direction of data. This paper propose the Malfunction Diagnosis Engine(MDE) using the commercial data mining tool and show the data Process and fault finding method with the data collected from generator engine of the ship.

• 한국정밀공학회지
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• 제11권2호
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• pp.5-16
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• 1994

NC 공작기계가 생산현장에 도입된 이래 이를 Computer와 연결함으로써 CAD/CAM/CAE의 결합이 실현되어가고 있다. 최근에는 CAD/CAM/CAE와 더불어 생산공정에 있었서 여러 대의 NC공작기계, 로보트, 운송장치를 결합하고 공구관리나 생산관리까지도 Computer를 이용하고자 하는 소위 CIM(Computer Intergrated Manufacturing)시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 여기에 생산가공 시스템의 상태 변화량의 감지를 통하여 공정상태를 종합적으로 감시, 진단할 수 있는 시스템(M & D : Monitoring and Diagnosis)에 대한 필요성도 증대되고 있다. 이는 생산 공정에 있어서의 궁극적 과제인 생산 자동화 혹은 무인 자동화의 가능성을 한층 높여준다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.280-288
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• 2022

본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제15권2호
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• pp.156-162
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• 2012

연안 환경모니터링 사업이 확대되면서 방대하게 축적되어 있는 연안 환경모니터링 자료의 통계적 분석을 위해서는 모니터링 자료에서 빈번하게 발생하는 이상 자료의 감지 처리가 우선적으로 필요하다. 본 연구에서는 연안 환경모니터링 자료의 어림성분과 나머지(또는 잔차)성분을 이용한 이상자료 진단기법을 제안하였다. 주기함수를 이용한 조화분석 방법과 국지 회귀함수추정 방법을 이용하여 각각 어림성분과 나머지성분을 추출한 후, 추출된 나머지성분 자료에 범용적인 Grubbs 검정기법 및 수정표본점수기법을 적용하여 이상자료를 진단 제거한 후 이상자료가 제거된 자료로 재구성하는 방법이다. 제안된 이 기법을 국립수산과학원 실시간어장정보시스템 제공하는 연안 수온 연속 모니터링 자료에 적용한 결과 이상자료가 성공적으로 제거되는 양상을 보이는 것으로 파악되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.341-344
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• 2004

발전소에서 운전 중인 발전 설비의 장비 및 기계의 동작, 감시, 진단은 매우 중요한 일이다. 발전소의 이상 감지를 위해 상태 모니터링이 사용되며, 이상이 발생되었을 때 고장의 원인을 분석하고 적절한 조치를 계획하기 위한 이상 진단 과정을 따르게 된다. 본 논문에서는 산업 현장에서 기기들의 운전시에 발생하는 기기 발생 음을 획득하여 정상/비정상을 판정하기 위한 알고리듬에 대하여 연구하였다. 사운드 감시(Sound Monitoring) 기술은 관측된 신호를 acoustic event로 분류하는 것과 분류된 이벤트를 정상 또는 비정상으로 구분하는 두 가지 과정으로 진행할 수 있다. 기존의 기술들은 주파수 분석과 패턴 인식의 방법으로 간단하게 적용되어 왔으며, 본 논문에서는 K-means clustering 알고리듬을 이용하여 사운드를 acoustic event로 분류하고 분류된 사운드를 정상 또는 비정상으로 구분하는 알고리듬을 개발하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.559-570
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• 2011

생산재와 소비재의 반제품을 이루고 있는 플라스틱 부품들이 다른 소재의 제품들을 대체하면서 급속히 증가하고 있다. 이는 사출성형의 공정으로 생산되는 제품들이며 플라스틱의 기능과 특성이 우수하다는 장점과 더불어 제품구현이 빠르고 대량생산이 가능하기 때문이기도 하다. 본 연구에서는 제조설비시스템(MES)를 임베디드 장치를 장착하여 플라스틱 사출금형으로 반제품을 생산하는 과정에서 공정상에 발생하는 이상 증후에 대한 진단과 장시간 생산이 진행되는 과정에서 사출성형조건의 지속성 유지의 문제점을 실시간으로 모니터링하여 예방과 대책 방법을 제시한다. 품질이상을 감지하기 위해 온도, 압력, 시간을 측정하기 위한 센서와 인터페이스 설계를 통해 작업자의 판단상황을 객관적으로 설치전과 후의 경제성 분석을 하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.403-408
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• 2020

태양광 발전은 특성상 간헐성과 불확실성이 항상 존재하기 때문에 정확한 예측은 어려우며, 실시간 발전량 진단을 위한 이상감지 기술이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 파라미터의 상관관계를 도출하고 최근접 이웃 알고리즘을 적용하여 정상데이터와 비정상데이터를 분류한다. 두 분류의 결과는 발전 시스템의 결함에 의한 아웃라이어와 구름 등에 의해 단기간 동안 발생하는 부분 음영 및 전체 음영의 일시적인 전력손실을 보여준다. 100kW 발전소 데이터를 대상으로 머신러닝 분석을 수행하여 테스트 결과를 산출하였으며 실제 이상치와 이상치 후보지를 검증하였다.

• 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.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.18-24
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• 2011

본 논문은 선박 감시 시스템에서 수집된 데이터를 통계적 분석을 통해 고장유무를 진단할 수 있는 통계적 방법 기반의 고장진단시스템을 제안한다. 이를 위해 선박엔진데이터를 연소계통, 열교환계통, 그리고 전동기 및 펌프계통으로 분류하고 이들 데이터 간 상관계수를 분석하여 고장진단을 위해 필요한 전문가지식기반의 진단테이블을 도출한다. 고장진단성능을 테스트하기 위해 실제 운항데이터에 고장의 원인이 될 수 있는 외란을 삽입하여 고장유무를 판단하며 이를 사용자편의의 인터페이스로 제공하기 위해 VC++로 고장진단시스템을 구현한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.231-231
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• 2012

엔진의 상태진단을 위하여 사용되는 진동 및 초음파 신호는 진동 가속도계와 초음파변환기를 대상 엔진의 취약 부위에 부착하여 측정한다. 이들 센서는 연소와 관련된 고주파진동을 측정하는 능력이 있어서 사용되고 있다. 진동가속도계와 초음파변환기의 선정 및 설치는 진동해석에서 가장 중요한 결정 요소이다. 가속도계의 설치도 주파수응답에 영향을 준다. 초음파변환기는 전자기계적 변환기로서, 진동면에서 발생하여 공기 중으로 전파되는 음파를 감지한다. 초음파변환기는 사용할 수 있는 주파수대역이 아주 협소한 대신 가속도계보다 명확한 신호를 산출한다. 초음파변환기는 사용할 수 있는 아주 협소한 주파수역을 갖는 비용으로 가속도계보다 명확한 신호를 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 원전 비상디젤발전기 엔진 상태진단을 위한 초음파 및 진동센서의 설치방법에 따른 가속도계 및 초음파 센서의 응답 특성을 분석하고 주파수응답에 대한 영향에 따라 여러 가지 설치방법의 검토를 통하여 최적방법론을 도출한 결과를 소개하고자 한다.