• 항공우주시스템공학회지
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• 제11권1호
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• pp.35-40
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• 2017

항공기 진단계통은 항공기 각 계통의 고장을 식별 및 탐지하고, 비행안전을 저해시키는 위험요소를 제거 및 개선함으로 사고를 미연에 방지하기 위한 계통이다. 해당 계통은 항공기 제작기술이 첨단화 될수록 필요성이 커지고 있다. 또한 여러 항공선진국에서는 진단계통에 대한 다양한 연구와 개발이 진행되고 있으나, 국내에서는 아직 진단계통에 대한 연구 및 응용 실적이 매우 적은편이다. 본 논문에서는 항공기 진단계통의 정의와 범위를 제안하고, 군용항공기 비행안전성 확보를 위한 접근방법을 고찰해 보고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.94-102
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• 2000

본 논문에서는 미지의 비선형 계통에 대한 동적 퍼지모델 기반 고장 검출 및 진단(FDI) 계통 설계 기법을 제시한다. 비선형 계통에 대한 일반적인 모델 기반 FDI 계통에서는 선형화된 모델을 이용하고 있다 이러한 방법은 계통에 대한 정확한 수학적 모델을 요구하게 되어 복잡한 비선형 계통에의 적용시 많은 어려움이 있다 제안되는 FDI계통에서는 미지의 비선형 계통을 다수의 선형 모델을 갖는 동적 퍼지모델 형태로 식별한다. 잔차벡터는 온라인 알고리즘에 의해 추정되는 파라미터의 변동치와 비선형 계통의 동작 영역을 나타내는 퍼지 규칙들의 소속값들로 구성된다. 계통의 고장 검출 및 진단은 잔차벡터와 고장종류간의 관계를 학습한 신경망 분류기에 의해 수행된다. 제안된 FDI 계통 설계법을 이용하여 2 탱크 계통에 대한 FDI 계통을 설계하고 시뮬레이션 연구를 통하여 그 유용성을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.446-451
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• 2019

본 연구의 목적은 인공수정 기법을 이용한 한국 재래흑염소 계통별 인공수정 수태율을 알아보고자 정액의 성상, 수태율 및 분만율을 조사하고, 임신진단을 위한 소의 임신진단 키트의 활용 가능성을 알아보는 것이다. 재래흑염소에서 전기자극을 통해 정액을 채취하여 3계통(당진, 장수, 통영)별 정액분석과 발정동기화 된 암컷에 인공수정을 실시하여 계통별 번식능력을 조사하였다. 인공수정된 암컷에서는 소의 임신진단 키트(IDEXX Rapid Visual Pregnancy Test kit)와 초음파진단으로 임신을 확인하였다. 그 결과 개통별 정액채취량은 1~1.5 ml 내외였으며, 정액농도는 $18{\sim}25{\times}10^8/ml$, 정액 채취 직후 정자활력은 97% 이상 높게 나타났다. 그리고 임신진단의 결과에서 소의 임신진단 키트와 초음파진단 모두 동일한 결과를 보였으며, 계통별 인공수정 수태율의 효율은 20~44%로, 통영계통이 44%로 가장 높게 나타났고 장수계통이 20%로 인공수정 수태율이 낮게 나타났다. 본 연구 결과를 통해 한국 재래흑염소의 계통별 인공수정 효율을 알 수 있었고, 조기 임신진단을 위한 소 임신진단 키트의 활용가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 재래흑염소 증식과 개량에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2011년도 전력전자학술대회
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• pp.417-418
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• 2011

본 논문은 계통연계 형 3-레벨 NPC(Neutral Point Clamped)인버터의 고장진단 방법을 제안한다. 제안하는 고장진단 방법은 스위칭 소자의 개방고장 진단뿐만 아니라 고장 난 스위칭 소자의 위치 또한 판별 할 수 있다. 스위칭 소자의 고장 진단은 콘코디아 변환(Concordia transformation)에 의한 전류패턴의 반지름 변화로 판단 할 수 있다. 고장 난 스위칭 소자의 위치는 기존의 콘코디아 변환(Concordia transformation)에 의한 전류패턴을 분석하는 방법에 간단한 스위칭 동작을 추가함으로써 구분 할 수 있다. 제안하는 기법은 추가적인 센서가 필요하지 않고 전류신호에 기반을 두고 있으므로 시스템의 복잡한 모델링이 필요하지 않은 장점이 있다. 본 논문은 10kW급 태양광 계통연계 시스템을 모의한 시뮬레이션을 바탕으로 제안한 기법의 타당성을 검증한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 춘계학술대회 논문집 전기설비전문위원
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• pp.192-197
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• 2004

전국적인 분포를 갖고 있는 배전망에 유일한 과전압 보호 및 절연보호장치인 피뢰기는 배전계통에서의 사고율을 감소시키는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 피뢰기의 수명은 동작횟수의 증가에 의해서 서서히 열화되게 된다. 이러한 열화의 과정은 피뢰기의 저항성 전류가 증가하는 현상과 일치한다. 그러나 배전계통에서 저항성 전류를 검출하기 위한 전압요소에 대한 정보를 얻기가 쉽지않다. 본 논문에서는 이러한 피뢰기의 열화현상을 파악하기 위하여 이론적으로 피뢰기의 열화정도가 고조파의 분석만으로 가능하다는 점을 증명하고 특히 3고조파의 증가와 저항성 전류의 증가가 비례함을 현장에서 수집한 피뢰기의 실증을 통해 입증하였다. 이러한 연구결과를 현장에 적용하여 현장의 가혹한 조건의 전자계영향에도 불구하고 정밀한 피뢰기 진단이 가능하다는 결론에 도달하였다. 결론적으로 본 연구의 결과로 현장의 피뢰기 진단이 간편해지고 효율적으로 이루어 질 수 있음을 실증하였고, 앞으로 배전계통에서의 안정적인 전력공급에 기여할 것으로 기대하고 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2003년도 춘계학술발표논문집
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• pp.193-195
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• 2003

최근 산업의 핵심 에너지원을 공급하고 있는 전력회사의 운영에서, 계통 사고시 대량의 경보 신호 발생으로 인하여 운전원의 혼란을 가져오게 되어, 사고후 복구시간의 지연을 초래하는 문제로 인한 해당산업체의 손실이 대형화하는 추세이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하는 방안으로 사고시 보호시스템의 순차정보를 이용하여 단시간에 고장진단을 수행함으로서, 고장의 원인 파악과 정확한 고장발생지점 정보를 운전원에게 제공할 수 있는 방법을 제안하고 있다. 고장진단 기법은 고장 발생의 불확실성을 고려한 보호시스템의 모델링 방법과 퍼지 페트리네트 기법을 개발하여 적용하였다. 본 연구에서 개발한 방법을 사례연구를 통하여 모델 계통에 적응하고 그 유효성 여부를 확인한 결과 만족할 만한 성과를 얻을 수 있었다. 특히 보호시스템의 오동작이나 부동작 둥의 불확실한 정보를 처리하는 데 본 연구에서 개발한 퍼지 페트리네트 기법이 탁월한 성능을 발휘하므로 실제의 대형 전력계통에 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 또한 본 방법은 SCADA로부터 전송되는 실시간 데이터의 온라인 처리도 가능하므로 그 유용성은 아주 높다고 볼 수 있다.

• 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.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2004년도 추계학술대회 논문집 Vol.17
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• pp.13-18
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• 2004

전력계통 분야에서는 HVDC 전력변환소, BTB, UPFC 및 SVC의 안정성 향상 및 안정적인 운용을 위한 체계적인 유지보수 및 관리가 필요하다. 특히 전력계통에 접속된 대용량 전력반도체 소자인 사이리스터 밸브는 운전중에 열적, 전기적인 스트레스를 받게 되며, 이로 인해 밸브의 수명이 감소하여 전력계통의 안정적인 운용을 어렵게 만드는 요인이 된다. 따라서 전력계통 운용의 안정성을 확보하기 위해서는 대용량 사이리스터 밸브의 열적, 전기적 스트레스에 따른 수명 변화를 예측하는 열화진단 기법의 개발이 중요하다. 본 고에서는 대용량 사이리스터 소자의 열화진단 기법에 대한 국내외 현황과 현재 연구가 진행중인 열화 진단 기법에 대해 서술하였으며, 1500V급 사이리스터 소자의 가속열화 실험을 통해 소자의 수명을 예측한 결과를 나타내었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.601-609
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• 2023

본 논문에서는 DC 계통의 지락고장시 고속 고장진단을 위해 FPGA를 이용한 인공지능기반 고장진단 방법을 제안한다. 인공지능 알고리즘을 고장진단에 적용시 많은 연산량과 대용량의 실시간 데이터 처리가 요구된다. 또한 DC 계통에서의 고장 및 사고는 고장 전류의 빠른 상승률로 인하여 DC 차단기가 고속 차단능력이 필요하다. 인공지능기반 고속 고장진단이 가능한 FPGA를 사용하여 DC 차단기가 더 빠르게 동작함으로써, DC 차단기의 차단용량을 줄일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 Matlab Simulink를 이용하여 DC계통의 고장 모의를 통해 고장데이터를 수집하여 지능형 고속 진단 알고리즘 구현하였으며, FPGA에 지능형 고속고장 진단 알고리즘을 적용 및 성능검증을 하였다.

• 전기저널
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• 10호통권202호
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• pp.27-36
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• 1993

전력계통의 분석은 첫 번째로 특수조건하에서 기존 또는 계획된 전력계통의 성능을 예측 하거나 개선하는데 사용되는 기술로서, 이 기술을 산업체의 전력계통에 적용할 때 안정성, 신뢰성, 고품질의 전력 그리고 초기투자와 운전비의 절감과 같은 전력계통 설계의 목적을 달성 하는데 크게 공헌하게 된다. 산업체의 전력계통 분석은 주로 단락사고, 보호설비의 협조, 전력조류, 전동기의 기동, 접지, 과도적 과전압, 역률개선, 기타의 설계 등을 위한 계산이 포함된다. 전력계통 분석은 전력계통을 신설 또는 개조할 때는 물론이고 기존시설의 부하나 용량이 현저하게 변경되었을 때 또는 기존시설의 고장을 진단할 때에 반드시 실행되어야한다.