• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.127-134
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• 2021

본 연구는 선박용 공기압축기의 상태기반보전 시스템에 필요한 이상치 탐지 알고리즘 적용에 대한 실험적 연구로서 고장모사 실험을 통해 시계열 전류 센서 데이터를 이용한 이상탐지 적용 가능성을 확인하였다. 고장 유형 10개에 대해 실험실 규모의 고장 모사 실험을 수행하여 정상 운전데이터와 고장 데이터를 구축하였다. 실험 결과 구축된 이상탐지 모델은 시계열 데이터의 주기에 변화를 유발하는 이상은 잘 탐지하는 반면 미세한 부하 변동에 대한 탐지 성능은 떨어졌다. 또한 오토인코더를 이용한 시계열 이상탐지 모델은 입력 시퀀스의 길이와 초모수 조정에 따라 이상 탐지 성능이 상이한 것으로 나타났다.

• 전기기술인
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• 제184권12호
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• pp.41-46
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• 1997

본 시스템은 전기사용상태에서 컴퓨터를 통하여 변압기를 상시 감시할 수 있는 진단방법으로 절연유열화센서를 이용한 열화측정용 진단시스템으로서 절연유속에 절연유열화센서를 설치하고 DC2kV 전압을 센서 양단에 인가한 후 누설전류를 nA단위로 측정하고 현재온도 상태를 측정하여 이 신호를 진단장치에서 A/D변환, 증폭, 제어하여 컴퓨터로 전송함으로써 파형감시, 데이터저장, 분석, 진단결과 분석기록표 출력 등이 가능하며 이 데이터를 이용하여 절연유의 열화정도를 예측하거나 판정할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1197-1198
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• 2011

발전기 여자시스템(Excitation System)은 동기발전기의 계자권선에 직류전류를 공급하고 계자전압을 조정하여 발전기의 전압 및 계통의 무효전력을 제어하는 기능을 수행한다. 본 논문에서는 발전기 여자시스템의 모델링 기법과 현장 운전데이터를 이용한 여자시스템의 모델링 결과들을 기술하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.205-209
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• 2015

발전소에서 설치 운영 중이 전력 케이블 시스템에서 사고가 발생함으로써 초래되는 경제적 손실은 매우 클 뿐만이 아니라, 원상 복구하는 데 많은 시간과 비용이 필요하다. 이를 대비하기 위하여 사고를 예측하고 방지하는 기술이 필요하다. 우리는 발전소에서 운전 중인 케이블의 절연 저항을 측정하기 위하여 부하 전류와 온도와의 상관 관계를 확인 하였고, 진단 데이터를 분석 평가함으로써 케이블 시스템의 열화 상태를 파악하여 사고가 발생하기 전에 케이블 교체를 할 수 시기를 예측하게 하였다. 이 논문에서 우리는 운전 중인 6.6 kV 케이블에서 부하 전류가 수명에 미치는 영향에 대하여 연구한 결과를 소개한다. 케이블의 부하에 전류가 흐르면, 도체에 열이 발생하게 되고 케이블의 수명이 감소된다. 케이블의 부하 전류가 수명에 미치는 영향을 파악하기 위하여 수명 이론을 적용함으로써 절연저항 및 전류 측정 장치를 개발하여 운전 중인 케이블에 설치하였다.

• 한국자기학회지
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• 제14권3호
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• pp.109-113
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• 2004

구형파의 디지털 자료를 전송하기에 적합한 구조의 휘트스톤 브리지 형태로 GMR 아이솔레이터를 모델링하고, 여기에서 입력전류에 대한 출력전압특성을 시간영역에서 조사하였다. GMR 아이솔레이터를 자기적 부분과 전기적 부분으로 나누고 제조된 스핀벨브 소자의 측정결과를 대입하여 출력전압을 구할 수 있는 모델링 순서도를 설정하였다. 자기적 모델링으로는 평판코일의 3차핀 모델을 FEM방법으로 해석하여 입력전류에 의해 생성되는 자장의 세기를 구하였다. 전기적 모델링을 위해 평판코일의 저항과 인덕턴스 그리고 정전용량을 계산하여, 시간영역에서 입력전류파형과 이에 따른 자기장파형을 구하였다. 마지막으로 스핀밸브의 MR-H 측정곡선과 평판코일에서 발생된 자장의 세기를 조합하여 아이솔레이터의 출력전압파형을 계산하였다. 여기에서 GMR 아이솔레이터의 입력전류파형에 비해 코일전류파형의 진폭이 최고 100％ 정도 증가하거나 90 ％ 정도 감소하고, 주기의 10％ 정도에 해당하는 지연이 발생하였다. 그럼에도 출력전압 파형은 스핀밸브의 히스테리시스 특성 때문에 400 Mbit/s 이상의 전송속도에서 입력전류파형과 비슷하게 복원되어 전달될 수 있음을 예측할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.876-877
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• 2015

전동기의 고장 진단을 함에 있어 데이터의 수집은 필수적으로 이루어 져야 하며 데이터를 수집하는 과정에서 데이터의 손상이나 손실을 없애기 위해 어플리케이션을 만들었다. 제작한 어플리케이션은 모터의 전압과 전류, 소음과 진동을 실시간으로 측정 할 수 있으며, 고장 여부를 판단 할 수 있도록 파일로 저장 가능하게 만들었고, 저장하는 과정에서 데이터가 손실 되지 않도록 버퍼를 사용하였다. 더 효율적으로 측정이 가능하도록 하여 전동기의 고장 진단에 있어 확실한 데이터를 얻을 수 있도록 연구하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.674-675
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• 2016

원자번호 22번에 해당하는 티타늄(titanium)은 매우 단단하며 가볍고, 부식에도 강한 금속이다. 티타늄은 비슷한 강도의 강철에 비해서 가볍고 알루미늄 합금에 비해 2배나 강력하다. 뿐만 아니라 티타늄은 바닷물에도 부식되지 않아 선박이다 해양플랜트 산업에서 많이 쓰이는 금속이기도 하다. 본 연구는 해양플랜트 건설 사업에 쓰이는 티타늄 용접에 대한 모니터링 시스템을 연구하는데 있다. 티타늄 용접공정에 사용되는 용접 파라메타는 용접 전압, 전류, 용접 토치의 위빙속도 및 와이어 공급 속도로 선정하였으며, 이러한 용접 파라메타를 계측할 수 있는 MCU 기반의 계측 보드를 설계하여 TCP/IP 통신을 기반으로 원격지로 용접 데이터를 전송하도록 하였으며, 이러한 데이터를 실시간으로 데이터를 그래프로 표현하도록 개발하였다. 이러한 용접 데이터에 대한 모니터링을 통하여 용접 시 발생하는 다양한 현상을 파악할 수 있도록 하였다. 본 연구를 통해서 티타늄 용접 시 발생하는 각종 데이터를 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 개발하였으며, 데이터베이스에 저장된 기록을 통해서 용접 시 발생한 전체적인 용접 과정을 날짜와 시간별로 저장하여 용접과정에서 발생하는 전 과정을 관리할 수 있도록 하여 어떤 부분에서 잘못된 용접이 발생했는지 파악할 수 있음을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제44권1호
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• pp.45-50
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• 2007

본 논문에서는 상변환 메모리 (phase-change random access memory: PRAM)의 저전력 선택적 데이터 쓰기(selective data write: SDW) 기법을 제안하였다. PRAM은 쓰기 동작 과정에서 큰 전류를 오랜 시간동안 소모하기 때문에 큰 쓰기 전력을 소모한다. 이 쓰기 전력을 줄이기 위하여, SDW 기법은 쓰기 동작 과정에서 PRAM 셀에 데이터를 쓰기 전에 우선 저장될 셀의 데이터를 읽어온다. 셀의 기존 데이터와 새롭게 저장할 데이터를 비교하여, 입력된 데이터와 저장된 데이터가 다른 경우에만 PRAM 셀에 데이터 쓰기를 수행한다. 제안된 쓰기 기법을 사용하여 전력 소모를 반 이상으로 줄일 수 있다. 1Kbits ($128{\times}8bits$) PRAM 테스트 칩을 $0.5{\mu}m$ GST 셀과 $0.8{\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 구현하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.172-178
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• 2014

이 논문은 산소 포화도 측정을 위하여 설계되는 아날로그 프런트 엔드의 설계 기술 및 디자인 방법에 관한 것이다. 센서로부터 출력되는 데이터를 이용하여 산소포화도를 계산하기 위해서는 센서의 포토다이오드에서 흘려주는 전류 데이터를 전압 데이터로 바꿔주는 것이 필요하다. 설계된 아날로그 프런트 엔드는 센서로부터 출력되는 전류 데이터를 여러 가지 전압 이득을 가지는 형태로 후방의 아날로그 디지털 변환기에 전압을 전달하는 역할을 한다. 설계된 회로는 $0.11{\mu}m$ CMOS공정을 이용하여 설계되었으며, $0.174mm^2$의 면적을 차지한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.137-146
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• 2011

에너지 소모에 대한 증가되는 소비자의 관심을 지원하기 위하여 가전기기의 에너지 모니터링과 예측 방식을 제안한다. 제안한 시스템은 0.5초마다 전류 센서를 지나가는 전류량을 측정하는 스마트 플러그라는 일반 전기 콘센트로 설계하고, 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 얻기 위해 평균기온, 최저기온, 초고기온, 습도, 일조시간의 날씨 정보를 입력 데이터로 사용하고, 스마트 플러그를 통한 전기 사용량을 목표값으로 사용하였다. 훈련을 위한 실험데이터를 사용하여 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경회로망을 구성하였다. 입력과 출력 데이터의 비선형 매핑을 위해 다층신경회로망을 사용하였다. 제안한 신경회로망 모델은 상관관계 계수가 0.9965로 우수하게 전기 사용량을 예측할 수 있는 것을 확인하였으며, 예측의 평균 제곱 오차는 0.02033이다.