• 한국공작기계학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.8-16
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• 2003

Monitoring of the drill wear :md hole quality change is conducted during the drilling process. Cutting force measured by tool dynamometer is a evident feature estimating abnormal state of drilling. One major difficulty in using tool dynamometer is that the work-piece must be mounted on the dynamometer, and thus the machining process is disturbed and discontinuous. Acoustic transducer do not disturb the normal machining process and provide a relatively easy way to monitor a machining process for industrial application. for this advantage, AE signal is used to estimate the abnormal fate. In this study vision system is used to detect flank wear tendency and hole quality, there are many formal factors in hole quality decision circularity, cylindricity, straightness, and so of but these are difficult to measure in on-line monitoring. The movement of hole center and increasement of hole diameter is presented to determine hole quality. As the results of this experiment AE RMS signal and measurements by vision system are shorn the similar tendency as abnormal state of drilling.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권7호
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• pp.813-822
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• 2012

LCD 생산라인의 공정 로봇에서 방사되는 비정상 작동 소음은 로봇의 결함 탐지에 사용된다. 이 신호의 장점은 상대적으로 낮은 민감도에 비해 단지 마이크로폰을 이용하여 다수의 결함을 확인할 수 있는 것이다. 결함요소 추출을 위한 웨이브렛 변환(WPT)과 불량의 분류를 위한 인공신경망 회로(ANN)이 본 논문에서 사용되었다. 결과적으로, 비정상 작동 소음이 기계요소의 결함 진단에 효율적으로 사용될 수 있다.

• 한국재료학회지
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• 제18권9호
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• pp.497-502
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• 2008

BGA test sockets failed earlier than the expected life-time due to abnormal signal delay, shown especially at the low temperature ($-50^{\circ}C$). Analysis of failed sockets was conducted by EDX, AES, and XRD. A SnO layer contaminated with C was found to form on the surface of socket pins. The formation of SnO layer was attributed to the repeated Sn transfer from BGA balls to pin surface and instant oxidation of fresh Sn. As a result, contact resistance increased, inducing signal delay. Abnormal signal delay at the low temperature was attributed to the increasing resistivity of Sn oxide with decreasing temperature, as manifested by the resistance measurement of $SnO_2$.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권11호
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• pp.218-226
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• 1998

In this study a neural network based expert system designed to diagnose operating status of a rotating spindle system supported by ball bearings was introduced. In order to facilitate practical failure situations, five exemplary abnormal status was fabricated. Out of several possible data source locations, seven most effective spots were chosen and proven to be the most successful in predicting single and multiple abnormalities. Increased signal strength was measured around where abnormality was embedded. Signal mea-surement locations producing high prediction rate were also classified. Even though multiple abnormalities were hard to be decoupled into their individual causes, proposed diagnostic system was somewhat effective in predicting such cases under certain combination of sensor locations. Among several abnormal operating conditions, highest prediction rate can be expected when signal is spoiled by the failure or damage in outer race. Proposed diagnostic system was again proven to be the most effective system in analyzing and ranking the importance of data sources.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2001년도 추계학술대회논문집 II
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• pp.1067-1072
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• 2001

In this study, the vibration diagnosis program for onboard machinery has been developed. The developed program includes signal monitoring module, system diagnosis module, and system modification module. The signal monitoring module is to monitor the vibration signal in time and frequency domains. And the system diagnosis module, which is developed by using Neural Network with error back propagation algorithm, can detect the abnormal symptom indicating the malfunction of the machinery onboard ships. The investigations of the developed system are presented through the experiment using Rotor Kit. Abnormal vibration signals are created by adding additional weight, manually misaligning the shaft, and loosening the bolts.

• 산업기술연구
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• 제24권A호
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• pp.83-90
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• 2004

Generally, electronic appliances are used on the basis of normal power source supply. The power source inevitably includes the abnormal condition, such as, sudden voltage sagging, power interrupt, and induced noises. As the electronic appliances which include micro-controller-based circuits are being increased recently, the controller circuit sometimes malfunctions by the abnormal condition of the power source. This situation causes serious problems such as hitch of electric appliance, fire and medical instrument glitch, which produces serious situations. In this paper, development of power interrupt tester which is highly suitable for an endurance test device under abnormal power source to microprocessor-based circuits is proposed 89C2051 microcontroller is performed to make power interrupt signal, and software controls peripheral hardwares and built-in functions. Experimental results of this study will offer a good application to electronic appliance maker as a test device of hardware and software debugging use.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.87-91
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• 2014

본 논문은 선풍기 모터의 회전을 정상 및 고정상태로 구분하여 주권선에서의 전압 및 전류, 모터 전체의 온도특성을 분석하여 전기화재 위험성을 제시하는 것을 목표로 하고 있다. 전압과 전류 신호에 대하여, 전압의 경우 정상상태와 고정상태에 대하여 큰 차이점은 없었으며, 전류의 경우는 비정상상태(최대 203 mA)보다 정상상태(최대 309 mA)가 상당히 높았다. 온도신호의 경우, 모터 전반에 있어서 온도 분포도가 다르게 나타났으며, 정상상태의 경우는 $4^{\circ}C$, 고정상태는 $18^{\circ}C$ 차를 보였다. 특히 대부분의 선풍기의 전기배선이 모터의 고정자철심에 부착되어 있었으며 해당전선의 허용온도가 $60^{\circ}C$를 감안했을 때에 절연열화가 가속될 수 있다. 또한 본 데이터는 선풍기 안전장치개발의 기초자료나 전기화재에 대한 조사 자료로 활용할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.7-13
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• 2020

본 논문에서는 사람의 비정상적인 호흡과 정상적인 호흡 신호를 획득한 후, 이 신호들을 분석하고, 특히 비정상 호흡신호를 감지하는 방법과 정상 및 비정상 신호를 분류하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 사람의 호흡신호는 BIOPAC 장비를 활용하여 획득하며, 사람의 호흡 상태를 정량적인 수치 정보를 활용하여 판단한다. 궁극적으로 본 논문에서는 일반 환경에서 사람의 호흡상태를 신호로 획득하여 분석하고, 호흡상태를 모니터링 할 수 있는 시스템을 개발하고자 하며, 무호흡 상태를 감지 할 수 있는 방법을 제안한다. 획득되는 호흡신호를 활용하여 정량적인 정보를 바탕으로 호흡신호를 상태에 따라 분류한다. 접촉식 의료장비를 활용하여 호흡신호를 획득하고 호흡상태를 분류하기 전에 잡음제거 알고리즘을 적용한다. 기존의 사비츠키-골레이 필터와 중간값 필터의 장점만을 활용하여 혼합필터를 사용하여 신호를 분석하기에 적절한 상태가 되도록 한다. 서로 다른 호흡 상태, 즉 서로 다른 클래스간 거리는 최대로 하고, 동일한 호흡상태, 즉 같은 클래스 간의 거리는 최소로 하기 위해 신호 획득후 신호의 특징값들 간의 상호상관 계수를 계산한다. 제안하는 알고리즘은 실제 호흡 환경에 적용할 수 있을 정도로 직관적이고, 제안하는 방법을 증명하기 위한 실험 결과들을 함께 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.30-40
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• 2022

심전도 신호는 개인에 따라 형태와 특징이 다양하므로, 하나의 신경망으로는 분류하기가 어렵다. 주어진 데이터를 직접적으로 분류하는 것은 어려우나, 대응되는 정상 데이터가 있을 경우, 이를 비교하여 정상 및 비정상을 분류하는 것은 상대적으로 쉽고 정확하다. 본 논문에서는 템플릿 군을 이용하여 대표정상심박 정보를 획득하고, 이를 입력 심박에 결합함으로써 심박을 분류한다. 결합된 심박을 영상화한 후, 학습 및 분류를 진행하여, 하나의 신경망으로도 다양한 레코드의 비정상심박을 검출이 가능하였다. 특히, GoogLeNet, ResNet, DarkNet 등 다양한 신경망에 대해서도 비교학습 기법을 적용한 결과, 모두 우수한 검출성능을 가졌으며, GoogLeNet의 경우 99.72%의 민감도로, 실험에 사용된 신경망 중 가장 우수한 성능을 가졌음을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.97-103
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• 2018

본 논문에서는 비정상적인 과도상태에서의 개선된 해상 전투체계 UPS(Uninterruptable Power Supply) 시스템을 다룬다. 기존에는 일시적인 과전압 및 과전류에 대응하기 위하여 서미스터와 바리스터 소자를 사용하고 있지만 시스템 운용 중에 발생하는 비정상 과도전압에는 취약하므로 UPS가 비가용 상태로 되는 경우가 빈번히 발생하였다. 이를 극복하고 UPS 시스템을 보호하기 위하여 본 논문에서는 초기 입력전원 및 운용 중에 발생되는 비정상 과도전압을 감지한 입력 전원 차단회로, 전원제어 시퀀스 개선, 그리고 인버터 및 CPU 오동작 방지 방법 등을 제안한다. 제안된 방법으로 UPS 구현된 시스템은 Programmable AC/DC 발생기를 이용하여 입력전원 가변 시험을 통하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 최종적으로 해상 전투체계의 다기능콘솔에 장착하여 현장시험을 통하여 신뢰성과 안정성을 검증하였다.