• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2007.11a
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• pp.178-182
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• 2007

This paper reviews on the LRE health monitoring and emergency protection system to protect test object engine system and engine test facility, in case of various fault occurrence at LRE testing. General composition and major technical consideration of LRE health monitoring system and emergency protection system are reviewed. Moreover, some application of LRE health monitoring/emergency protection system to development test of major LRE component such as turbopump testing, gas generator and combustion chamber test are reviewed.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.10a
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• pp.351-356
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• 1993

최근의 프로세스 공업화에 있어서 생산Line의 장치나 기계류는 점차 대형화, 고속화,연속화,복잡화되고 있다. 또한, 기계가공공업,자동차공업,기계,전자부품의 가공조립등의 생산설비는 각설비가 고도로 자동화되고 있는 실정으로 공장 전체의 유기체적인 제어 및 감독을 필요로 하고 있다. 마찬가지로 기계부품제작산업도 CNC.FMS등으로 점차 조작화,자동화됨에 따라 공작기계 장치나 기계류등의 이상이나 고장으로 생산 및 품질에 미치는 영향도 종래와 비교할 수 없을 정도로 중요시 되고 있는 실정이다, 이와같이 설비의 안전성을 도모하고 고신뢰도를 부여하기위해서는 기계설비의 이상 및 고장진단이 필수적이며, 공장 자동화와 함께 공작기계자체의 고장 및 이상진단을 실시하고, 검출된 신호의 크기등으로 고장상태를 판정해야만 한다. 공작기계에서 동적인 회전시스템을 이루는 주축용베어링의 손상은 제작하고자 하는 제품의 정밀도 표면거칠기등의 저하 뿐만아니라 시스템 전체의 기능까지도 떨어뜨리는 요인이 될수 있으므로 베어링 상태를 진단하여 송상유무를 판단하는것은 필수적이라 생각된다.

• Journal of the KSME
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• v.33 no.12
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• pp.1043-1051
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• 1993

Nd:Yag 레이저의 제2고조파와 광대역 모드 없는 레이저를 광원으로 사용하고 이중회절발분광 기에 설치된 다채널광검출기로 분광된 CARS 스펙트럼을 레이저 펄스마다 측정 할 수 있는 광 대역 CARS 분광기를 제작하였다. CARS 온도측정 불확정도는 300K에서 1300K까지는 1.5% 이내였다. CARS 기술을 이용하여 분젠버너의 화염면에서의 온도 분포를 측정하였으며, 대향류 버너의 화염내부의 온도 분포 및 CO 농도분포를 측정하였다. 이러한 CARS 기술은 정상상태의 연소진단에 응용할 수 있을 뿐만 아니라 레이저 펄스마다 측정되는 온도의 분포함수를 조사하면 앞으로 난류연소의 진단에도 응용이 가능하며, 내연기관 등과 같이 연속폭발연소 상태의 기체의 온도나 농도 측정이 가능하다. 본 연구에서 연구된 CARS 기술의 온도 측정정확도는 약 2% 이 내이고 농도 측정은 측정기체의 농도가 상온에서는 약 0.1% 이상, 1500K 이상의 고온에서는 0.3%이상이면 가능하다.

• JOURNAL OF ELECTRICAL WORLD
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• s.452
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• pp.82-88
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• 2014

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.11 no.2
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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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1569-1570
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• 2015

몰드변압기는 유입변압기와 달리 구조적으로 복잡하고 밀폐된 구조로 되어 있어서 사용기간 동안 고신뢰성을 확보하기 위해서 예방진단기술이 필요하다. 그러나 공장이나 빌딩 현장에서 몰드변압기의 열화상태 관리하는 방법은 온도관리, 소음진동관리 등의 수준으로 활선상태에서 사고를 예측하기에는 많은 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 몰드변압기의 부분방전 측정을 중심으로 활선상태에서 열화 진단기술이 중요하다. 특히, 몰드변압기의 절연열화 진단을 위해서 상호보완적인 측정방법이 필요하고, 몰드변압기의 절연상태의 유무를 판정할 수 있는 분석방법을 개발하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.02a
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• pp.31-31
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• 2011

식각, 증착 등의 플라즈마 활용 공정에서 공정 결과들이 예상치 못한 편차를 보이거나 시간에 따른 공정 결과의 드리프트가 발생하는 등의 문제는 공정 수율 향상 뿐 아니라 공정 결과 생산하게 되는 제품의 성능을 결정짓는다는 점에서 중요하다. 그 결과 공정의 이상이 발생 되는 것을 감지하기 위한 다양한 장치 및 알고리즘들이 등장하고 있으나, 현재 공정 상태 변화를 진단하는 것은 공정 장치에서 발생된 신호 변동을 통계적으로 처리하는 수준에 머무르거나 플라즈마 인자들의 값 자체를 진단하는 정도에 그치고 있다. 본 연구에서는, 향후 물리적 해석을 기반으로 한 공정 진단을 위한 알고리즘을 세우는 것을 목표로 하여 공정 결과에 민감하게 영향을 주는 플라즈마 내부 전자의 열평형 상태의 미세한 변동을 감지하고 이를 통하여 공정 결과에 영향을 주게 되는 장치 내 물리적, 화학적 반응들의 변동 메커니즘을 이해하고자 하였다. 외부에서 감지하기 힘들기 때문에 장치 상태에 변동이 없는 것으로 보이지만 실제로는 변동하고 있는 플라즈마의 미세한 상태 변화를 보여줄 수 있는 물리 인자로는 잦은 충돌로 인하여 빠르게 변동에 대응할 수 있는 전자들의 열평형 특성을 살펴보는 것이 적합하다고 판단하여 광신호를 통해 전자 에너지 분포함수를 진단할 수 있는 모델을 수립하였다. 이 모델의 적용 결과를 활용하면 전자들의 열평형이 주변 가스 종의 반응율 변동에 주게 되는 영향을 해석할 수 있다. 실제로 ICP-Oxide Etcher 장치에서 장치 내벽 오염물질 유입 및 공정 부산물의 장치 내 잔여로 인하여 식각율로 표현되는 공정 결과에 최대 6%의 편차가 발생하게 되는 메커니즘을 해석할 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1200-1201
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• 2015

고전압 전력설비 진단은 기기의 열화 상태를 측정하여 이상 사고를 미리 예측하여 방지하는 것을 목적으로 실시한다. 고전압 전력설비의 유지관리 방안은 일정 시간 경과후 보수하는 개념(TBM: Time Based Maintenance) 이후 설비의 상태를 진단하여 유지보수 방안을 결정하는 개념(CBM: Condition Based Maintenance)으로 진보해 감에 따라 전력설비의 상태진단 기술의 중요성은 증대될 전망이다. 고전압 전력설비의 절연진단은 직류시험(절연저항, PI)과 교류시험($tan{\delta}$, PD)이 실시되며 과거 진단 데이터의 추세분석을 통한 정확한 상태진단이 요구되고 있다. 고압 유도 전동기 절연진단 데이터 관리 전산화 모델은 고전압 전력기기(발전기, 변압기, 전동기, 케이블 등)의 절연진단 및 유지보수 이력에 관한 자료들을 저장, 조회 및 검색을 하기 위한 데이터베이스를 구축하고 구축된 데이터를 활용하여 과거 이력조회, 추이분석, 진단 데이터의 분석기법을 통한 전력기기의 상태평가로 합리적인 개 대체 의사결정을 지원한다. 또한, 유입식 변압기의 절연유 가스분석 알고리즘을 전산화 하여 10종 가연성 가스에 따른 Gas Pattern 평가로 고장 원인, 현상 및 조치 등에 대한 출력이 가능한 프로그램의 개발로 고전압 전력설비 진단기술과 IT기술의 융 복합 기술로서 고전압 전력설비의 유지관리 기술을 한 차원 더 진보시킬 것으로 판단된다.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.46 no.6
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• pp.562-569
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• 2022

The alarm monitoring technology applied to existing operating ships manages data items such as temperature and pressure with AMS (Alarm Monitoring System) and provides an alarm to the crew should these sensing data exceed the normal level range. In addition, the maintenance of existing ships follows the Planned Maintenance System (PMS). whereby the sensing data measured from the equipment is monitored and if it surpasses the set range, maintenance is performed through an alarm, or the corresponding part is replaced in advance after being used for a certain period of time regardless of whether the target device has a malfunction or not. To secure the reliability and operational safety of ship engine operation, it is necessary to enable advanced diagnosis and prediction based on real-time condition monitoring data. To do so, comprehensive measurement of actual ship data, creation of a database, and implementation of a condition diagnosis monitoring system for condition-based predictive maintenance of auxiliary equipment and piping must take place. Furthermore, the system should enable management of auxiliary equipment and piping status information based on a responsive web, and be optimized for screen and resolution so that it can be accessed and used by various mobile devices such as smartphones as well as for viewing on a PC on board. This update cost is low, and the management method is easy. In this paper, we propose CBM (Condition Based Management) technology, for autonomous ships. This core technology is used to identify abnormal phenomena through state diagnosis and monitoring of pumps and purifiers among ship auxiliary equipment, and seawater and steam pipes among pipes. It is intended to provide performance diagnosis and failure prediction of ship auxiliary equipment and piping for convergence analysis, and to support preventive maintenance decision-making.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.14 no.11
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• pp.147-153
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• 1997

Fault diagnosis technique in machining system which is one of engineering techniques absolutely necessary to automation of manufacturing system has been proposed. As a whole, diagnosis process is explained by two steps: sensor data acquisition and reasoning current state of system with the given sensor data. Flexible disk grinding process implemented in milling machine was employed in order to obtain empirical manufacturing process information. Resistance force data during machining were acquired using tool dynamometer known as sensor which is comparably accurate and reliable in operation. Tool status during the process was analyzed using influnece diagram assigning probability from the statistical analysis procedure.