본 논문은 원자력 발전소의 주요 제어계통 중에서 터빈 조속기 제어계통에 관련한 성능평가를 목적으로 한다. 터빈 조속기 계통은 고압의 유압계통으로 구성되어 있어 구동설비가 복잡하다. 복잡한 기계설비는 운전 중 많은 오동작에 의한 고장을 일으키고, 유지보수에 어려움이 있다. 이러한 복잡한 기계설비에 있어 운전원에 의한 기계성능 평가는 불리한 점이 많다. 예를 들어 서로 다른 시간에서 일어나는 같은 상황에 대해 다른 판단을 내릴 수 있다는 점이다. 터빈 조속기 계통의 기계설비에 있어서 터빈 밸브 유압공급 및 구동장치는 각 터빈벨브 자체에 부착되어 있어 터빈벨브를 동작시킨다. 터빈벨브들은 구동기 유압 서보실린더(Actuator Hydraulic Servo Cylinder)에 의해 열리고 압축된 스프링에 의해 닫힌다. 이러한 시스템을 진단하기 위해서 본 논문에서는 밸브의 내부 압력의 특징정보를 입력으로 하는 퍼지이론을 적용하여 터빈 밸브 구동설비의 성능을 판단하고자 한다. 퍼지이론에 적용하기위해 터빈 조속기 제어계통의 고압 터빈 조절 벨브와 고압 터빈 정지 밸브의 압력변화 데이터를 이용한다. 퍼지이론의 적용과정에서 퍼지 Rule은 실제 운전원이 압력변화 데이터에 대한 판단기준을 근거로 하여 정하기로 한다. 그리고 퍼지이론에 적용한 결과를 분석하고 실제 터빈 조속기 계통의 전문가가 판단 결과와 비교하였다.
제4차 산업혁명시대의 거주와 삶의 공간이 될 스마트 도시의 구현을 위해서는 거주민의 생활 정보, 건축물 및 시설물 정보 등 구체적이고 민감한 정보가 실시간으로 수집 처리 될 수밖에 없다. 발전하는 도시 기능과 개인 삶의 편의성이 높아지는 반면 개인정보의 노출 및 유출의 위협성도 동시에 높아 질 수밖에 없는 상황이다. 따라서 스마트 도시의 설계단계, 지능정보 기계설비의 기술개발 및 운용 기획단계에서부터 사전적 개인정보보호 설계 개념이 반영 되어야 한다. 이러한 측면에서 본 연구는 '개인정보보호 적용설계(Privacy by design)'개념의 정책화와 적용을 위한 연구를 수행 하였다. 연구 분석 결과를 보면 제도적인 측면, 산업적 측면 그리고 기술적 측면에서 이미 개인정보보호 적용설계(PbD)의 개념을 도입할 수밖에 없는 상황에 이르렀다. 실제로 이러한 현상은 유럽과 미국 등의 사례를 통해 확인할 수 있었다. 이에 우리나라 역시 스마트 도시의 경쟁력을 강화하기 위해서 스마트 도시의 핵심전략인 데이터 기반 경제를 확보하기 위한 전략으로 개인정보보호 적용설계(PbD)를 적극도입 해야함을 본 연구는 강조하였다. 이에 본 연구는 개인정보보호 적용설계(PbD)의 기본 속성이 반영된 법제 개선과 기술개발지원이 필요함을 정책제안으로 제시하였다.
시퀀스제어는 제조, 유통, 건설, 의료 산업분야의 기계, 전기, 전자, 자동화 등에 응용되어 널리 사용하고 있다. 4차산업의 발전으로 제어분야에 인공지능 융합 기술이 산업에 중요한 요소가 되어가고 있다. 특히 기존 시스템에 마이크로프로세서와 인공지능이 융합된 설비의 안전성과 혁신성을 평가하고 신뢰성 높은 장비개발이 요구되고 있어 교육목적의 장비를 개발하여 해당분야의 발전을 견인하고자 한다. 자체 개발한 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈은 기존의 시퀀스 및 PLC제어 회로에 인공지능 능력을 융합한 장비이다. 본 장비의 성능평가항목으로 동작, 음성, 문자, 색상 등의 인식 능력과 회로의 안정성, 신뢰성을 평가하였다. 시퀀스 및 PLC 회로를 설계 후 융합된 일체형 인공지능 컨트롤러 모듈의 성능평가항목이 모두 만족하였고 회로의 안전성과 신뢰성에 문제가 없는 것으로 나타났다.
학문 간의 전통적 경계가 허물어지고, 기술 융합이 경제체제와 사회구조를 급격히 변화시키는 4차 산업혁명시대가 다가오고 있다. 스마트제조(smart manufacturing)는 인간, 기술, 정보의 융합을 통해 제조업의 전략적 혁신을 도모하고자 하는 패러다임으로서 ICT와 제조기술을 융합하고자 하는 기술이다. 또한 스마트공장(smart factory)은 이러한 기술 융합을 통하여 공장의 설비, 장비와 공정이 지능화되어 네트워크로 연결되고, 생산데이터와 정보가 실시간으로 공유 활용되어 최적화된 생산운영이 가능한 공장으로, 공장 간의 협업적인 운영이 지속되는 지능형 ICT융합 제조시스템을 말한다. 이 글에서는 제조업 ICT융합과 스마트화, 그리고 스마트공장의 개념, 구성과 관련 동향에 대해 소개하고자 한다.
Most power plants have operated many independent computerize systems for maintenance. Independence of systems have caused complexity of business process and inconvenience of computer system management. Because the equipment and material master data is not standardize and structurize, it is difficult to manage equipment maintenance history and material delivery. Especially equipment classification criterion is important for standardization of every maintenance information. It is necessary to integrate function of independent systems for business process simplification and rapid work flow. this paper provides equipment classification criterion design and system integration method with the case of live system development.
최근, ICT/loT 기술과의 융합은 다양한 산업분야에 적용되고 있으며, 안정적인 전력공급 및 지능형전력망 구축에 대해 다양한 연구가 이루어지고 있다. 특히, 수요라인과 직접적으로 연관된 배전계통의 효율적인 운영 및 배전설비의 유지/관리 기술에 대한 연구에 많은 연구를 수행하고 있다. 본 논문에서는 다양한 배전설비에 대한 환경정보를 loT 센서를 통해 수집함으로써 실시간으로 정전상황을 불러올 수 있는 기자재의 고장감지 및 예측을 위한 시스템 모델을 제안한다. 제안하는 시스템 모델은 실시간으로 수집되는 정보들에 대해 시계열 기반의 필터링 및 이상점 판단을 위한 성분 분석을 실시하고, 고장진단 및 예측을 위해 기계학습 기반의 데이터 분석실시하여 기자재들의 고장감지 및 고장 발생 여부를 예측한다.
플랜트 엔지니어링 기업은 서로 다른 공종별 부서에서 플랜트 공정/설비/파이프/계장 등 각 관련 분야의 요구사항 문서를 작성하거나 참조하게 된다. 공정 관련 요구사항 문서는 공정에 대한 설명과 함께 이를 운영할 설비 또는 관련 시설의 요구사항들을 포함한다. 각 공종별 문서에 기술된 설비 또는 부품에 관련된 요구사항과 사양 정보는 문서의 작성자와 검토자들이 다르기 때문에 상호 간에 불일치가 발생할 가능성이 있다. 이 사항들에 대한 일치성을 확인하는 것은 전체 플랜트 설계 정보의 신뢰도를 높일 수 있다. 하지만, 문서의 양이 방대하고 서로 다른 문서들에 동일한 설비 부품에 대한 요구사항들이 일반 문장 형태로 흩어져 있기에 이를 사람이 추적하여 관리하는 것은 한계가 있다. 본 논문에서는 서로 다른 문서들 내에 기술된 요구사항 문장들을 분석하여 설비 또는 설비 부품과 관련된 요구사항 문장의 유사도를 계산하여 의미적으로 동일한 문장을 찾아내는 방법을 제안한다. 요구사항 문장의 유사도를 계산하기 위하여 의미적으로 요구사항의 중심이 되는 부품과 속성을 개체명 인식 방법을 활용하여 찾아내고, 찾아진 부품과 속성들의 유사도를 계산하여 두문장이 의미적으로 동일함을 판단하는 방법을 제안한다. 플랜트 현장에서 사용하는 문서의 문장들을 예제로 하여 제안하는 방법을 설명하고 실험 결과를 설명한다.
제4차 산업혁명은 IoT(Internet of Things) 빅데이터(BigData) 인공지능 등 다양한 기술들의 융합을 통하여 스마트 공장(Smart factory) 구현을 목표로 새로운 산업화를 시도하고 있다. 스마트 공장 실현을 위해서 다양한 이종기계들 간의 유연한 데이터 교환 방법이 가능한 통신 기술이 필요하고 표준 기술을 기반 생산 장비의 확장성이 고려될 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이종기기를 포함하는 다수의 생산 설비로부터 데이터를 수집 및 통합하고, 모든 생산 장비를 감시할 수 있는 MTConnect기반 이종 공작기계 상태 정보 및 가공 정보 관리시스템을 제안한다. 개발된 시스템 기술은 유연 자동화 생산 라인의 핵심 기술로서 오류 검출, 가공 상태 관리 등 무인 자동화 라인의 중요한 정보를 제공 및 관리하는 기술을 제공할 수 있다.
센서 데이터를 활용하여 설비의 이상 진단이 가능해졌다. 하지만 설비 이상에 대한 원인 분석은 미비한 실정이다. 본 연구에서는 센서 기반 시계열 데이터 분류 모델을 위한 해석가능한 합성곱 신경망 프레임워크를 제안한다. 연구에서 사용된 센서 기반 시계열 데이터는 실제 차량에 부착된 센서를 통해 수집되었고, 반도체의 웨이퍼 데이터는 공정 과정에서 수집되었다. 추가로 실제 기계 설비에서 수집된 주기 신호 데이터를 이용 하였으며, 충분한 학습을 위해 Data augmentation 방법론인 Scaling과 Jittering을 적용하였다. 또한, 본 연구에서는 3가지 합성곱 신경망 기반 모델들을 제안하고 각각의 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 ResNet에 Jittering을 적용한 결과 정확도 95%, F1 점수 95%로 가장 뛰어난 성능을 보였으며, 기존 연구 대비 3%의 성능 향상을 보였다. 더 나아가 결과의 해석을 위한 XAI 방법론으로 Class Activation Map과 Layer Visualization을 제안하였으며, 센서 데이터 분류에 중요 영향을 끼치는 시계열 구간을 시각적으로 확인하였다.
스마트 플랜트 발전에 있어서 빅데이터 분석과 인공지능은 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 플랜트 데이터를 위한 빅데이터 플랫폼과 인공지능 기반 플랜트 유지 관리를 위한 'AutoML 플랫폼'을 개발하였다. 빅데이터 플랫폼은 하둡, 스파크, 카프카를 활용하여 플랜트에서 발생하는 대용량의 데이터를 수집, 처리, 적재하는 플랫폼이다. AutoML 플랫폼은 설비의 예지보전 및 공정 최적화를 위한 예측 모델을 구축하는 머신러닝 자동화 시스템이다. 위 플랫폼은 기존 플랜트 운영 정보 시스템과의 호환성을 고려하여 데이터 파이프라인을 구성하고, 웹 기반 GUI를 통해 작업자의 접근성과 편의성을 향상하였으며, 데이터 처리와 학습 알고리즘에 사용자 정의 모듈을 탑재하는 기능을 통해 유연성을 증대시켰다. 본 논문은 국내 정유회사의 특정 공정을 대상으로 플랫폼을 실제 운영해보았고, 이를 통해 스마트 플랜트를 위한 효과적인 데이터 활용 플랫폼 사례를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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