• Smart Media Journal
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• v.6 no.2
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• pp.33-41
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• 2017

Railway point machines act as actuators that provide different routes to trains by driving switchblades from the current position to the opposite one. Since point failure caused by the aging effect can significantly affect railway operations with potentially disastrous consequences, replacement detection of point machine at an appropriate time is critical. In this paper, we propose a replacement condition detection method of point machine in railway condition monitoring systems using electrical current signals, after analyzing and relabeling domestic in-field replacement data by means of OLAP(On-Line Analytical Processing) operations in the multidimensional data cube into "does-not-need-to-be replaced" and "needs-to-be-replaced" data. The system enables extracting suitable feature vectors from the incoming electrical current signals by DWT(Discrete Wavelet Transform) with reduced feature dimensions using PCA(Principal Components Analysis), and employs SVM(Support Vector Machine) for the real-time replacement detection of point machine. Experimental results with in-field replacement data including points anomalies show that the system could detect the replacement conditions of railway point machines with accuracy exceeding 98%.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.552-555
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• 2019

디지털 트윈이란 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터 상에 동일하게 가상화 시키는 기술을 의미하는 것으로, 물리적 사물이나 시스템을 모델링하거나 IoT 기술에 접목되어 활용되고 있는 기술이다. 디지털 트윈 기술은 가상의 모델을 무한정 시뮬레이션을 통해 동작을 튜닝하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 리스크를 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 이와 같은 물리적인 사물의 모델링 작업을 데이터 기반으로 수행하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 산업현장에서 많이 활용되는 인더스트리 4.0 공장 자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 협력 로봇의 동작을 인지하기 위한 시도는 미비하며, 센서 데이터를 기반으로 동작을 역으로 예측하는 기술은 더욱 그렇다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 로봇의 동작 명령어를 조인트 위치 기반으로 분류하고 전류와 위치 센서 값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. SVM 을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 96%로 평가되었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.7
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• pp.1379-1385
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• 2009

We propose a low-power and high-speed client receiver for a mobile display digital interface (MDDI) newly in this paper. The low-power receiver is designed such that bias currents, sink and source currents, are insensitive to variations of power supply, process, temperature, and common-mode input voltage (VCM) and is able to operate at a rate of 450Mbps or above under the conditions of a power supply range of 3.0 to 3.6Vand a temperature range of -40 to 85$^{\circ}$C. And it is confirmed by a simulation result that the current dissipation is less than 500${\mu}$A. A test chip is manufactured with the Magna chip 0.35${\mu}$m CMOS process. When a test was done, the data receiver and data recovery circuits are functioning normally.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.3
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• pp.487-494
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• 2020

In this paper, we propose a current memory circuit design that reduces static power consumption and maximizes the advantages of current mode signal processing. The proposed current memory circuit minimizes the problem in which the current transfer error increases as the data transfer time increases due to clock-feedthrough and charge-injection of the existing current memory circuit. The proposed circuit is designed to insert a support MOS capacitor that maximizes the Miller effect in the current transfer structure capable of low-power operation. As a result, it shows the improved current transfer error according to the memory time. From the experimental results of the chip, manufactured with MagnaChip / SK Hynix 0.35 process, it was verified that the current transfer error, according to the memory time, reduced to 5% or less.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.11a
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• pp.169-170
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• 2017

본 논문에서는 Matlab을 이용하여 배터리의 전기적 모델과 내부 파라미터 추출 통해 시뮬레이션을 하였다. IR-drop에 의해 변화한 전압 데이터를 이용하여 부하 전류 변화로 인한 시뮬레이션과 실험 데이터 간의 오차 개선함으로써 배터리 전기적 모델과 실험 전압 데이터를 이용함으로써 확장 칼만 필터(extended kalman filter; EKF) 같은 적응 알고리즘을 사용하지 않고도 오차가 감소된 시뮬레이션이 가능함을 확인하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.9
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• pp.3184-3189
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• 2010

To develop gasoline engine fuel pump, it is needed to measure the rotational speed of the pump. In general, because gasoline fuel pump is submerged in the fuel tank, it is difficult to measure the rotational speed directly. Currently, there are two popular methods measuring the rotational speed. One of them is using a piezoelectric accelerometer, and the other is using a current sensor. Originally, a piezoelectric accelerometer had been applied to measure the frequency of the motor vibration. A current sensor is measuring current frequency of the commutator slot. In this study, both the piezoelectric accelerometer and the current sensor have been applied on the fuel pump to calculate the rotational speed at the same time. As a result, the current sensor delivered highly accurate rotational speed information compared with that of the piezoelectric accelerometer. Especially, low rotational speed region, the current sensor shows very robust measuring characteristics. To measure the rotational speed within 1% error, the piezoelectric accelerometer needs to be set with less then 0.5Hz datum storage interval, and the current sensor needs to be set with less then 2.0Hz datum storage interval.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.38 no.6
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• pp.677-682
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• 2014

In the present study, a decision tree and artificial neural network were used to determine critical design parameters for lithium ion batteries and compare their performances. First, a design method that used a decision tree-artificial neural network model was used to determine the major design factors among early pole plate design factors that showed nonlinearity. Then, the artificial neural network was used to implement a weighted value analysis of the importance of the design factors and their effect on the current density. The second method involved the use of an artificial neural network model to construct artificial networks without separate determinations of the major early design factors to analyze the connections and weighted values related to the current density.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.515-519
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• 2009

본 연구는 엔진 연료펌프의 회전수를 측정하는 방법중 하나인 전류측정법의 타당성에 관한 연구이다. 연료펌프를 제어하기 위해서는 펌프의 회전수 정보를 획득할 필요성이 대두된다. 연료 펌프의 회 전수를 측정하는데 있어서 여러 가지 방법이 있으나 그 중 두 가지 방법으로 실험을 진행하였다. 하나는 가속도 센서를 이용하여 연료 펌프의 진동수을 측정하고 회전수로 환산하는 방법과, 전류 센서를 이용하여 회전수를 계산하는 방법이 있다. 가속도 센서를 사용하는 방법은 신뢰성이 우수하고 정확한 값을 얻을 수 있으나 고가이며 모든 진동을 측정하기 때문에 실제 엔진에서는 사용하기 어렵다. 따라서 전류센서와 가속도 센서를 동시에 적용하여 연료펌프의 성능실험을 수행한 결과, 정밀한 측정을 위한 측정조건을 획득하였다. 정밀한 측정을 위하여 가속도 센서의 경우 0.1Hz이하의 데이터 획득을 필요로 한다. 또한 전류센서로 펌프의 정밀한 회전수 측정이 가능함을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.742_743
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• 2009

21세기 프론티어 사업의 일환으로 고온 초전도 케이블을 한국전기연구원과 LS 전선(주)이 공동으로 개발 중에 있으며, 고창에 있는 한전 전력시험센터에 초전도 전력케이블을 설치하고 시험 운전중에 있다. 초전도 전력케이블을 실계통에 설치하기 위해서는 많은 시험을 거쳐야 한다. 본 논문에서는 초전도 전력케이블이 거쳐야 하는 많은 시험 중 하나인 직류 임계전류 측정방법에 대해서 다루었다. 초전도 전력 케이블에 여러 가지 방법으로 전압탭을 설치하고, 각각 직류 임계전류를 측정하였다. 이렇게 측정된 데이터를 분석하고, 초전도 전력케이블의 직류 임계전류 측정에 가장 적합한 전압탭 연결 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10c
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• pp.407-409
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• 2006

우주발사체I 상단 시스템은 비행 중에 킥 모터 점화, 위성분리와 같은 HBW 점화기 기폭이 순차적으로 발생 한다. HBW 점화기의 기폭시에는 일반적으로 전도성 구조물을 통한 단락전류가 일시적으로 발생한다. 이러한 단락전류는 구동 전원 측으로 최대 전류 값 및 루프 면적에 비례한 일시적인 자기장을 형성시키고 near 필드(${\lambda}/2{\pi}$) 내의 인접하게 위치한 하니스에 자계 결합을 통한 역기전력 발생의 원인이 될 수 있다. 이러한 인접 하니스에 자계 노이즈 결합은 여러 자료를 통해 우주시스템 환경에서 일시적인 데이터 손실의 원인이 되는 것으로 분석되고 있다. 본 논문은 우주발사체의 HBW 점화기 기폭시 발생되는 전도성 구조물 단락전류 귀환현상으로 인한 자계노이즈 분석 및 감쇄방안에 대해 논의하고자 한다.