고장 진단은 IoT 장비의 안전성과 효율성을 유지하는데 필요한 기술 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 IoT 센서 데이터를 기반한 고장 진단 알고리즘을 개발하는데 목적이 있다. 본 연구는 알고리즘의 효율성을 개선하기 위해 기술통계량을 기반하여 데이터 차원을 축소하였으며, 이를 바탕으로 고장 진단 알고리즘의 정확도 및 연산시간을 개선하였다. 본 연구는 다양한 후보 알고리즘을 활용하여 고장진단을 수행하였으며, 정확도를 기반으로 가장 우수한 알고리즘을 선정하였다. 연구 결과, Isolation Forest 알고리즘이 가장 뛰어난 분류 결과를 나타내었다. 본 연구결과를 통해 IoT 센서의 안전성과 신뢰성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있다.
한국형 상태기준정비는 현재 한국해군 함정에 설치된 ICAS를 최대한 활용하여 전투준비태세를 완비하고, 선제적 정비/보급 지원과 군수자산의 경제적 운용, 데이터 기반 장비수명관리를 위한 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해서는 장비상태의 기준을 설정해야 하는데 이는 제작사에서 원천적인 기술을 제공하고 있지 않아 각 장비별 성능 맵 확보가 필요하고 고장패턴 등의 자료 축적이 필요하다. 본 연구에서는 소형 가스터빈엔진을 활용하여 가스터빈 성능 맵을 확인하고 고장정보를 축적하여 실시간으로 장비성능 확인과 성능 경향을 나타내게 하였고 이를 통해 운용자의 행동지침과 정비자의 검사 절차등을 명시하여 최적의 장비상태가 유지 될 수 있도록 솔루션을 개발하였다. 본 연구를 기반으로 실제 함정의 데이터를 이용한 상태진단기법 발전에 활용할 예정이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.179-185
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2015
최근 고가의료장비의 도입으로 진단기술이 빠르게 발전하고 있으나 이에 따른 건강보험 재정의 부담이 크게 늘어 이에 대한 적절한 관리와 효율적 운영에 대한 정책이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 의사결정나무분석 모형을 사용하여 CT 의료장비의 검사빈도에 영향을 미치는 요인을 파악하여 효율적 운영에 대한 방안을 제시한다.
본 논문은 무인항공기 체계(UAS; Unmanned Aerial Systems)의 고장이력관리장비(FHME; Fault History Management Equipment)에 관한 연구를 다룬다. 무인항공기 체계는 비행안전을 위하여 고신뢰성 설계를 기반으로 다양한 전자장비를 탑재하고 있으며, 이에 따른 신속한 고장탐지가 필요하여 각 탑재장비는 BIT(Built-In-Test) 기능을 보유한다. 이러한 BIT 정보를 지상에서 시현, 저장, 관리가 가능하도록 하기 위하여 고장이력관리장비를 개발하였다. 따라서 본 논문에서는 고장이력관리장비의 개요 및 개발 요구사항, 설계 결과, 검증 시험 결과에 대해 기술한다.
In order to ensure the safety, the performance evaluation of the safety-related components in a nuclear power plant such as air-operated valves. In this paper, the diagnostic system(MOVIDS $A^+$) for the performance of air-operated valves was developed. For this purpose, the characteristics of their operation and the methods of the diagnostic tests were reviewed. The setup and diagnostic functions of the system were mentioned. Its applicability was validated through the diagnostic tests of air-operated valves in nuclear power plants. This diagnostic system is now applied in nuclear power plants for performance tests.
우리나라에 방사성동위원소가 진단 및 치료에 이용된지 20여년이 되였으며 특히 80년대에 들어와서는 Scintillation Camera의 급격한 증가가 이뤄지게 되었다. 그러나 많은 기기의 증가로 품질관리가 필요하게 되었다. 핵의학장비의 품질관리 목적은 장비기능의 정상여부를 조기에 발견하여 항상 균등한 질의 영상을 재현시켜 진단을 보다 정확하게 하는데 있다. 따라서 Scintillation Camera를 사용할 때 사용자는 기계의 기능과 성능을 항상 정확하게 파악하여 적절한 대책을 세워 보다 정확한 영상을 얻을 수 있도록 해야 한다. 저자들은 이러한 점을 고러하여 Scintillation Camera의 품질관리에 대한 원칙과 기술적인 문제점을 문헌고찰과 함께 보고하는 바이다.
본 연구에서 반도체 플라즈마 장비 감시를 위한 CUSUM 제어 차트 설계기법에 관해 연구하였다. CUSUM 제어차트에 관여하는 설계변수의 다양한 조합에 대하여 플라즈마 장비의 감시 성능을 평가하였다. 평가를 위해 RF 정합망 감시시스템을 이용하여 플라즈마 임피이던스 정합에 관여하는 정합변수에 대한 실시간 데이터를 수집하였으며, 여기에는 임피이던스와 상위치에 대한 전기적 정보, 그리고 반사전력에 대한 정보가 포함된다. CUSUM 설계변수에 따른 감시와 진단성능을 평가하였으며, 최적화된 설계변수의 결정으로 감시와 진단성능을 증진시킬 수 있었다. 한편, 고정설계변수에 비해 가변 설계변수가 감시성능을 증진하느데 더 효과적임을 알 수 있었다. 평가에 이용된 데이터는 소스전력이 500 W, 압력이 15 mTorr, $O_2$ 유량이 75 socm일 때 수집하였다.
우리나라의 주력산업인 반도체 및 디스플레이의 경우 그 생산 설비의 1/3이상이 진공 장비이며 진공 공정을 통해 만들어진다. 이들 산업 분야에서는 우리나라가 세계 최고의 생산 기술을 가지고 있으므로 자체적인 기술 개발 확보가 중요하다. 최근에는 기존에 개발되어 있는 장비의 성능을 뛰어넘어야 하는 공정 기술력이 요구되면서, 진공 공정 기술 개발이 매우 중요한 이슈가 되었다. 반도체나 디스플레이 산업 등 기존 주력산업의 전후방 산업의 경쟁력 강화 측면에서뿐 아니라 태양전지, LED 등 진공기술을 이용한 신성장 동력 산업의 생산 시스템 경쟁력 확보 측면에서도 진공 공정 기술 개발 중요성은 매우 크다. 지금까지 양산에 적용되는 증착, 식각, 확산 등 진공 공정 운영은, 사전 시험을 통해 얻은 최적 공정의 입력 파라미터들을 정해 놓고 그대로 공정을 진행한 뒤, 생산되어 나오는 제품의 상태를 사후 측정하여 공정 이상 여부를 점검하고 미세 조정하는 형태로 진행되고 있다. 실질적으로 현재 진행 중인 진공 공정에 대한 직접적인 정보가 없으므로 공정 중 발생되는 문제들에 대한 대처는 그 공정이 끝난 후에 이루어지는 상황이다. 공정 미세화 및 대구경화에 따라 기존의 wafer to wafer 제어 개념 보다 발전된 개념으로 센서 기반 실시간 공정 진단 제어 기술의 필요성이 대두되었으며 이를 위한 오류 인식 및 예지기술 (Fault Detection & Classification, FDC) 그리고 이 정보를 이용한 첨단 제어 기술(Advanced Process Control, APC)을 개발하는 노력들이 시작되었다. 한국표준과학연구원에서는 수요기업인 대기업과 장비업체, 센서 개발 중소기업 및 학교 연구소와 공동으로 진공 공정 실시간 측정 진단 제어와 관련된 연구를 하고 있다. 진공 공정 환경측정 기술, 플라즈마 상태 측정 기술, 진공 공정 중 발생하는 오염입자 측정 원천 기술 개발과 이를 구현하기 위한 센서 개발, 화학 증착 소스 및 진공 공정 부품용 소재에 대한 평가 플랫폼 구축, 배기 시스템 진단기술 개발 등 현재 진행되고 있는 기술 개발 내용과 동향을 소개한다. 진공 공정 실시간 측정 기술이 확보되면 차세대 반도체 제작에 필요한 정밀 공정 제어가 가능해지고, 공정 이상에 바로 대응 혹은 예방 할 수 있으며, 여유분으로 필요 이상으로 투입되던 자원(대기시간, 투입 재료, 대체용 장비)을 절감하는 등 생산성을 향상을 기대할 수 있다. 또한 진공 환경에서 이루어지는 박막 증착, 식각 공정 과정에 대한 이해가 높아지고, 공정을 개발하고 최적화하는데 유용한 정보를 제공할 수 있으므로, 기존 장비와 차별화된 경쟁력을 가진 고품위 진공 장비 및 부품 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
전신성 림프관종증은 림프관의 드문 선천성 기형이다. CT와 MR 영상은 림프관종 진단에 이용되고 있고 액체로 가득찬 다낭성의 큰 종괴로 보이고 이러한 영상 소견으로 림프관종과 다양한 혈관 질환을 감별하는 데 도움이 된다. 저자는 전신성 림프관종증 환자의 CT, MR영상과 방사선 동위원소 영상소견을 보고한다. STIR 영상 연쇄 기법을 이용한 전신 3.0-T MR 영상은 고해상도 다른 영상 장비에서 진단하지 못한 부가적인 병변을 발견할 수 있었다. 저자는 전신 3.0T MR 영상이 전신성 림프관종증 환자의 침범정도 평가나 추적관찰에 유용한 진단 장비라고 생각한다.
현대사회에서 축전지라 불리우는 2차 전지는 그 용도가 중요하지만, 비선형적이고 다양한 파라메타에 따른 복잡한 특성 때문에 그 사용법에 있어서 발전에 제한을 받아왔다. 각 축전지 셀의 건강상태(SOH)를 실시간으로 정확히 파악하는 것은 장비의 안정된 운전과 원활한 관리를 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 축전지의 내부컨덕턴스를 측정하는 간접적인 방법에 의하여 장비의 운전이나 축전지의 수명에 영향을 주지 않고 납축전지의 건강상태(SOH)를 실시간으로 진단하는 방법을 제시하고, 실제로 120개의 납축전지에 대한 컨덕턴스 자료에 의하여 건강상태를 진단하고 교체시기를 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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