• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.859-866
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• 2021

영농형 태양광 발전은 농지 상부에 태양광 발전 설비를 설치하는 방식으로 농작물과 전기를 동시에 생산함으로써 농가 소득을 증대시키는 새로운 모델이다. 최근 영농형 태양광 발전을 활용하는 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 영농형 태양광 발전은 기존의 태양광 발전과는 달리 비교적 높은 구조물 상부에 설치하게 되므로 유지 보수가 상대적으로 어렵다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 지능적이고 효율적인 운용 및 진단 기능이 요구된다. 본 논문에서는 영농형 태양광 발전 설비의 전력 생산량을 수집, 저장하여 지능적인 예측 모델을 구현하기 위한 예측 및 진단 시스템의 설계 및 구현에 대해 논한다. 제안된 시스템은 태양광 발전량과 환경 센서 데이터를 기반으로 발전량을 예측하여 설비의 이상 유무를 판별하며 설비의 노화 정도를 산출하여 사용자에게 제공한다.

• 기계저널
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• 제26권5호
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• pp.394-397
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• 1986

과거에는 정기적인 진단으로 인력 및 장비의 손실 등 여러 가지 낭비를 초래해 왔으나, 설비기 계에 대하여 진동에 의한 예측검사를 함으로써 생산전체의 공정, 품질관리, 신뢰성, 인명의 안 전등의 측면에서도 많은 효율을 기대할 수 있다. 또한 고도의 컴퓨터 시스템을 이용하여 소프 트웨어의 개발이 다양화 되면, 보다 저렴한 가격으로 진단을 해나갈 수 있을 것이다. 현재 우 리나라의 형편을 살펴보면 설비진단에 대한 이상진동의 현상과 이상판별기준 및 데이터가 축적 되어 있지 않은 실정이다. 설비진단기술을 보다 발전시켜 나가기 위해서는 설비진단을 할 수 있는 기기의 개발이 시급하며 이를 전문적으로 다룰 수 있는 전문용역회사를 창출하여 각종 플 랜트의 정기적인 점검 및 예측점검을 시도해 나가는 것이 바람직한 방향이라 사료되며 또한, 이를 위하여서는 각종 데이터의 정립 및 전문기술 인력의 양성에 온 힘을 기울여아 할 것으로 사료된다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.111-113
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• 2023

자율운항선박 기술개발사업 중 2세부(자율운항선박 핵심 기관시스템 성능 모니터링 및 고장예측 진단 기술 개발)과제에서 자율운항선박 핵심장비 중 증기 배관(Steam Pipe)의 모니터링 및 고장예측 시스템 중 열화상 카메라에 의한 증기 배관(Steam Pipe)을 브라우저에서 모니터링 하는 시스템을 연구 및 개발 목표로 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.553-556
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• 2022

이상지질혈증의 발병에 대한 조기 진단 및 관리하는 것은 중요한 문제이다. 이상지질혈증의 진단은 혈액계측 정보 중에서 네 가지 LDL, HDL, TG, 그리고 TC를 이용하여 진단하며, 이상지질혈증 관리를 위해서는 LDL을 추정하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 나이, 성별, 그리고 BMI와 같은 신체계측 정보를 학습하여 LDL-콜레스테롤을 예측하기 위한 준지도학습(Semi-supervised learning) 기반 기계학습 방법을 제안한다. 제안 방법은 얕은 학습(Shallow Learning)기반의 MLP(Multi-Layer Perceptron)을 이용하고, 이상지질혈증 진단인자간의 상관관계를 고려하여 신체계측 정보로 예측된 HDL, TG, 그리고 TC을 이용하여 일반적인 기계학습을 이용한 예측방법의 정확도를 개선한다. 즉, 제안방법은 신체계측 정보를 이용하여 혈액계측 정보의 LDL, HDL, TG, 그리고 TC을 각각 예측하고, 신체계측에 혈액계측의 예측 정보를 추가하여 학습한 준지도학습 기반 얕은 네트워크를 설계한다. 실험결과, HDL, TG, 그리고 TC의 혈액예측 정보를 이용한 준지도학습 기반 LDL 예측 정확도는 71.4%로 신체계측 정보만을 이용한 예측 방법의 67.0% 보다 약 4.4% 개선할 수 있음을 확인한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회지
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• 제16권1호
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• pp.90-101
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• 2012

최근 일본의 설계규정(설계기준 내 재료모델)은 전 세계에서 수집된 실험 결과들을 바탕으로 개발된 것으로, 세계 최고 수준의 예측 방법으로 알려져 있다. 그럼에도 불구하고 장기간 관측된 실제 교량의 처짐은 예측결과와 많은 차이를 나타내고 있다. 이 논문에서는 콘크리트의 시간의 존적 거동에 대한 일본 설계규정의 주요 변천 과정을 소개하고, 실제 장기거동과 예측결과가 큰 차이를 보이는 원인에 대한 논의가 이루어질 것이다. 또한 내구성이 높고 경제적인 콘크리트 구조물 건설을 위한 앞으로의 연구방향이 제시될 것이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제16권5호
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• pp.148-160
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• 2012

본 연구에서는 콘크리트 구조물의 합리적인 압축강도 및 탄산화 예측식을 제안하고, 이 제안식의 현장적용을 통한 보다 효율적인 터널 진단 및 유지관리 기법을 개발하였다. 이를 위하여 공용연수가 약 30년 이상 경과하였으며, 약 15년 동안 수회에 걸친 진단 및 점검으로 무수히 많은 현장 내구성 측정 데이터가 축적된 서울메트로를 대상 시설물로 선정하였다. 압축강도 및 탄산화 분석결과 80% 이상의 정확도를 확보하는 각각의 예측식을 도출하였으며, 기존 제안식과의 비교분석을 통하여 본 연구 제안식의 신뢰도를 확인하였다. 또한 제안식의 현장적용 결과 압축강도 및 탄산화 깊이에 대한 예측치의 평균오차율이 약 20%내외로서 80% 이상의 높은 정확도를 확보하는 것으로 분석되어 현장적용의 적합성을 확인하였다. 현장조사 전 내구성 예측 맵(Map)을 활용한 효율적인 유지관리 기법을 개발하였다. 예측 맵(Map) 활용 시 진단기술자 및 시설물 담당자는 설계기준강도에 미달되거나 탄산화로 철근부식 가능성이 높은 취약부위를 한 눈에 파악할 수 있으므로 일일이 조사를 수행하는 과정에서 취약부위를 도출해야 하는 현 조사기법 보다 효과적으로 터널 조사 및 유지관리를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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• pp.218-221
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• 2006

가스터빈 엔진의 높은 신뢰성과 운용비의 최소화는 제작자나 사용자 모두에게 중요한 문제이며, 정성적, 정량적 성능저하 예측을 포함한 다양한 성능진단기법이 시도되고 있다. 탈설계점에서의 성능진단은 설계점 성능진단에 비해 학습, 또는 처리해야 할 데이터 규모가 방대함에 따라 예측오차와 수렴도면에서 해결되어야 할 문제점들을 안고 있다. 따라서 이를 위해 본 연구에서는 가스경로해석 기법을 적용한 엔진성능진단코드를 개발하였으며, 이를 스마트 무인기용 터보축 엔진에 적용하여 설계점 및 고도 변화에 따른 탈설계점 영역에 대하여 단일 성능저하를 정량적으로 예측하여 GSP를 통한 예측결과와 비교하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.31-37
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• 2000

지금까지 고장예측에 관한 연구 논문들은 여러 분야에서 많이 다루어져 왔다. 그 대표적인 예측 방법 중에 하나인 FTA(Fault Tree Analysis)가 가장 많이 사용되어져 왔으며, 여러 산업분야에서 가장 활발하게 시스템 및 부품에 대한 고장 가능성 진단을 실시하여 왔다. 하지만 기존의 전통적인 FTA 방법을 사용하는데 있어서 몇 가지 문제점을 발견할 수가 있었다. 즉, 지금까지 FTA를 실시하는 과정에 있어서 시스템 및 부품에 대한 데이터의 자료가 정확하다는 전제하에 고장 값을 예측하여 왔다. 만일 시스템 및 부품에 대한 불확실한 데이터나 부정확한 자료를 동시에 가지고 있다면 지금까지 사용하여 왔던 전통적인 FTA를 사용하여 고장 값을 예측하여 정확한 값을 찾아내기란 어려운 것이라 할 수가 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서는 본 연구에서 제시하는 Fuzzy FTA를 사용하는 것이 보다 바람직할 것이며, 이러한 방법을 사용하여 불확실하고 부정확한 데이터를 가지고 고장진단을 실시하여 고장가능성 값을 찾아내어 전체 시스템의 고장 발생 가능성을 예측하는 것이 이 논문의 목적이라 할 수가 있다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2003년도 하계학술대회 논문집 Vol.4 No.1
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• pp.92-95
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• 2003

본 논문에서는 철도차량 견인전동기에 대한 상태진단 및 상시감시 기술에 관하여 소개하였다. 권선의 절연상태 진단을 위한 비파괴 시험법에서는 부분방전량 Q에 대한 평균열화도 $\Delta$로 표현되는 D-Map에 의해 잔여 절연내력(residual dielectric strength)을 예측하고, 기기의 운전이력측면에서 기동-정지 횟수와 열적, 전기적 및 열싸이클 스트레스 등에 의해 각 열화 인자를 고려한 운전시간에 기반한 N-Y 수명예측을 수행한다. 그리고 견인전동기의 전류에 대한 온라인 상태감시를 통해 베어링 고장, 고정자 및 전기자 고장, 고장 또는 전동기축 손상에 기인하는 비정상 운전상태 의 감지를 수행한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.141-147
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• 2011

본 논문은 유도전동기의 고장검출 및 진단을 위한 효율적인 2-단계 고장예측 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 고장 패턴 추출을 위해 선형 예측 부호화 (Linear Predictive Coding: LPC) 기법을 사용하고, 두 번째 단계에서는 고장 패턴 매칭을 위해 동적시간교정법 (Dynamic Time Warping: DTW)을 사용한다. 유도전동기에서 정상 및 각종 이상 상태의 조건을 발생시켜 추출한 샘플링 주파수 8kHz, 샘플링 시간 2.2초의 정상상태 및 비정상 상태의 진동데이터 8개를 사용하여 모의 실험한 결과, 제안한 고장예측 알고리즘은 기존의 고장진단 알고리즘보다 약 45%의 정확도 향상을 보였다. 또한 TI사의 TMS320F2812 DSP를 내장한 테스트베드 시스템을 제작하여 제안한 고장예측 알고리즘을 구현하고 검증하였다.