현재 산업의 고도상장과 함께 주기적으로 고장을 진단하여야 하는 기기의 수와 종류도 급속도로 증가하고 있다. 이에 따라 여러 산업 분야에서 고장진단 시스템의 이용이 늘고 있는 추세이다. 이러한 고장진단 시스템은 경험적 고장진단 방식과 모델기반 고장 진단 방식으로 크게 나눌 수 있다. 경험적 고장진단 방식은 전문가가 경험한 사실의 범주에서는 신속하게 고장의 원인을 진단할 수 있지만 전문가가 경험하지 못했던 상황에 대해서는 융통성 있게 진단하지 못한다. 한편 기기의 물리적 기능적 지식을 기반으로 하는 모델기반 고장진단 방식을 변화하는 상황에 적절하게 대처하여 고장의 원인을 진단할 수 있다. 그러나 모델기반 고장진단 방식을 기기의 구조로부터 증상들을 추론하여 원인을 파악하므로 탐색 범위가 넓어 진단속도가 늦다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 고장진단 방식과 기기의 모델기반 고장진단 방식의 장점을 결합하여 신속하고 정확하게 고장진단을 할 수 있는 통합방식 고장진단 시스템을 제시한다. 통합방식 고장진단 시스템은 대상 기기의 진단 상태에 따라서 동적으로 적절한 진단 방식을 선택하기 위해서 블랙보드 추론기관을 이용한다. 또한 각 진단방식이 생성하는 가설 및 사실들을 효과적으로 통합하여 추론하기 위해서 제어지식을 정의하여 적용한다. 그리고 사용자와 진단 시스템간에 원활한 의사소통을 위해서 멀티미디어 기반 인터페이스를 채용하여 통합방식 진단 시스템을 구축한다.
기기의 결함을 진단하는데에 전문자동진단시스템(EADS)을 사용하는 것은 고도의 숙련된 진단요원 없이, 시스템저자와의 질의응답과 같은 일련의 회의를 갖지 않고도 정확하고 또한 믿을만하게 기기상태를 측정 분석할 수 있는 가장 효과적인 방법이다. 전문자동진단시스템(EADS)은 일분에 5개의 기기들을 분석하고 진동전문분석가에 버금가는(94%) 정확성으로 진단결과를 제공한다. 많은 전문진단시스템 중에서 DLI의 ExpertALERT[4]는 가장 정확하고 정교한 진단시스템으로 평가되고 있다. 전문자동진단시스템(EADS)의 시행으로 프렌트의 기기고장으로 인한 조업중단의 회수가 줄어지고 정비비용을 절감하며 불필요한 정기점검식정비(PM)을 없앤다면 관계기술요원들의 진동에 대한 이해와 기술습득으로 한차원 높은 기기 정비를 통해 효율적인 생산성증가, 정비비용감소[5], 안전사고 미연방지등 많은 것을 함께 얻을 수 있다. Expert System 기술의 성공적인 적용이라고 정의할 수 있겠다.
소아의 경우 의사소통이 불완전하므로 자신의 건강 상태를 정확히 표현할 능력이 없거나 떨어진다. 따라서 소아에 대한 의학적 판단에 기초한 기술적 방법의 제시가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 소아 건강 상태를 측정할 수 있는 한방 4대 진단 방법 중에서 망진을 이용하여 소아 질환 진단기기를 개발하고자 한다. 특히 호흡과 관련된 중요 인체 부위로 폐 질환에 대한 망진기기를 개발하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 본 논문에서는 소아 얼굴을 입력 받아 얼굴 영역에 대한 분할을 하고 폐장과 관련된 명당 부위를 추출한다. 추출한 소아 영상에서 색상 분석을 행하여 객관적이며 시각적인 데이터를 가지고 소아 폐질환 진단기기를 개발하고자 한다. 최종적으로 소아 폐질환자와 정상인의 비교, 분석을 통해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
최근 세계 각 국에서는 노후된 원전의 연장운전과 관련하여 주요기기의 손상진단 또는 수명평가를 통한 지속적인 안전성 보장과 원전의 정비계획 수립, 효율적인 원전이용 등을 위하여 기기의 손상평가 및 성능감시를 수행할 수 있는 각종 감시시스템을 개발하고 있다. 국내의 경우도 발전소 가동년수 증가와 함께 안정적인 전력수급을 위해 연장운전에 대한 타당성 검토를 수행한 바 있으며, 그 후속연구도 진행될 예정으로 있어 발전소를 구성하고 있는 주요 기기의 안전성 확보와 신뢰도 향상이 요구되고 있다. 이러한 측면에서 Prototype 형태로 기기 건전성 평가에 활용할 수 있는 과도상태, 조사취화, 피로손상, 균열성장 및 부식손상 평가모듈을 개발하고, 이를 통합하여 원자력 발전소 종합 진단감시시스템을 구축하였다.
일본에서는 경제의 고도 성장기인 1960년대에서 1970년대의 중반에 걸쳐서 대량의 전력설비가 설치되고 1980년대에 들어서는 보다 고도의 기술을 이용한 고성능의 대용량 전력기기.시스템이 도입되어 현재에 이르고 있다. 일본의 9개 전력회사의 수요 최대 전력은 1995년 여름에 약 1억 6천만 kW에 달하였다. 이와 같이 대용량에서 고성능의 전력설비를 고신뢰도로 효율 좋게 운용하기 위해서 일본에서는 다음과 같이 중점을 두고 전력설비의 절연진단기술의 개발을 행해 오고 있다. 1) 절연열화기구의 해명과 열화판정기준의 명확화 2) 절연진단계측에 있어서 노이즈의 저감과 제거 3) 절연열화진단의 on-line화 4) 절연잔존수명추정법의 개발 5) 절연진단에 컴퓨터 AI의 이용 절연진단은 그림 1에 나타낸 바와 같이 전력설비의 예방보전 중의 일부분으로서 위치하고 있다. 그림 1에 있어서 전력설비의 절연체에 가해지는 전기적, 열.기계적, 환경적 스트레스의 종류와 크기, 또 그것들에 의한 절연열화의 양상은 전력설비의 종류 즉 회전기, 정지기, 선로 각각에 따라 다르다. 따라서 다음에 전력설비의 종류별로 일본에 있어서 절연열화 진단기술의 현황과 연구개발 동향을 소개한다.
전력은 공공재화로서 광역정전이나 전역정전이 발생하면 전력공급에 매우 심각한 문제가 발생하므로 이에 대한 합리적인 분석과 효과적인 대책 수립이 필요하다. 송전계통의 주 구성요소인 선로, 철탑, 변압기, 개폐장치들은 장기 사용에 따른 노후화와 같은 문제와 절연의 특성상 초고압전기 절연의 근원적 난점 등으로 다수의 절연파괴 고장이 불시에 발생하게 되어 전력공급의 신뢰성을 떨어뜨리게 된다. 이와 같이 전력기기들은 사전에 진단을 하여 기기의 상태를 알아내는 것이 필요하다. 주요 기기에 대한 진단은 데이터베이스의 구축과 이로부터 고장을 예측하고 신뢰성을 평가하는 것으로 이루어진다. 이를 위해 보다 정교하고 정확한 고장 예측 기술, 진단기술, 신뢰성 평가기술을 개발할 필요가 있다. 본 논문에서는 송전기기의 유지보수를 위한 기기 상태 추정 모델을 제시하고, 송전유지보수 전략 수립을 위한 방법을 제시한다.
본 논문에서는 전력기기의 온라인 진단을 위하여 개발된 모니터링 시스템에 대하여 소개하고자 한다. 개발된 진단 플랫폼은 전력기기의 온라인 진단을 위해 측정된 부분방전 신호를 이용하여 진단을 위한 파라미터를 추정하고 추정된 결과를 인터넷을 통해 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 제작되었다. 개발된 진단 플랫폼은 연산처리를 위한 DSP 신호처리 부분과 웹서비스를 위한 VM부분으로 구성되어 있다. VM부분은 스트롱암 기반의 플랫폼을 적용하였으며 리눅스 환경에서 자바 가상머신을 이용하여 웹 서비스를 구현하였다. 본 논문에서 제시된 기술은 향후 산업용 장치들의 웹 기반 진단 및 모니터링 기술에 이용될 예정이며 또한 스마트 센서 모듈 및 분산 제어 시스템 모듈 개발에 응용될 수 있다.
인버터 구동 회전기기의 운전수명을 보장하기 위해서는 기존의 시험 방법에 포함되지 않은 PWM 가변속 구동에 따른 고조파 손실과 과도전압 충격의 문제점을 고려한 새로운 장기 신뢰성 평가 기법이 절실히 필요한 상황이기 때문에 본 연구에서 시험모델을 설정하고자 한다. 결과로는 종래는 비파괴시험에 의한 off-line 진단법이 주로 시행되었지만, 최근에는 상태량을 계측하는 신종 센서의 개발이 진행되어 모니터링법에 의한 on-line 진단법이 점차로 증가하고 있다.
한의학에서는 사상체질(태양인, 태음인, 소양인, 소음인) 구분을 위해 손등피부의 특징 중 하나인 거침/미끄러움을 이용하여 한의사의 주관적인 판단으로 사상체질을 구분해 왔다. 한의사의 손등피부 거칠기의 주관적인 촉진을 정량적 및 객관적으로 진단하기 위하여 피부마찰력진단기기를 개발하였다. 피부마찰력진단기기는 3축 로드셀 센서를 이용하여 한의사가 손등피부를 만지는 것과 같은 움직임으로 측정하며, 측정된 물리량 중 피부의 거침/미끄러움으로 계산되는 운동마찰계수 값을 이용하여 손등피부의 특성을 나타내었다. 본 연구에서는 피부마찰력 진단기기를 이용하여 객관적으로 손등피부의 특성을 측정해 보고 사상체질 진단의 객관적인 지표를 찾는 것을 목표로 한다.
최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측보전 기술을 중심으로 하는 사고예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경녕적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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