• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권8호
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• pp.1314-1323
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• 2018

For nuclear power plants (NPPs) to have long lifetimes, ageing is a major issue. Currently, ageing management for NPP systems is based on correlations built from generic experimental data. However, each system has its own characteristics, operational history, and environment. To account for this, it is possible to resort to prognostics that predicts the future state and time to failure (TTF) of the target system by updating the generic correlation with specific information of the target system. In this paper, we present an application of particle filtering for the prediction of degradation in steam generator tubes. With a case study, we also show how the prediction results vary depending on the uncertainty of the measurement data.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권4호
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• pp.939-949
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• 2017

고장 예지 및 건전성 관리 기술(Prognostics and Health Management; PHM)은 시스템의 현재 상태를 진단하고 향후 발생 가능한 고장 시점을 신뢰성 있게 예지하는 기술로써 유지 보수 비용의 절감 및 시스템의 안정성 향상을 꾀하고자 하는 다양한 산업분야에서 활발하게 이용되고 있다. 스마트 그리드의 에너지 저장장치, 전기차, 스마트폰, 항공우주산업 등 광범위한 사용처에서 중요한 에너지원으로 사용되고 있는 배터리 또한 성능 저하 및 폭발의 위험성으로부터 자유로울 수 없기 때문에 이러한 고장 예지 및 건전성 관리 기술이 반드시 적용되어야 할 어플리케이션이다. 본 논문에서는 PHM의 기본적인 개념을 소개함과 동시에 배터리의 잔존 유효 수명(Remaining Useful Life; RUL)을 예측하는 각종 알고리즘 및 성능 평가 지표 서술에 초점을 맞추도록 한다. 더불어 배터리의 기능적 동작 원리 및 전기화학 기반의 모델링에 대한 설명을 통해 향후 잠재적인 가능성을 지닌 배터리의 전반적인 특성에 대한 깊은 이해 및 응용 기술에 대한 통찰력을 제시하고자 한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권1호
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• pp.88-96
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• 2018

Concerns over reliability assessments of the main components in nuclear power plants (NPPs) related to aging and continuous operation have increased. The conventional reliability assessment for main components uses experimental correlations under general conditions. Most NPPs have been operating in Korea for a long time, and it is predictable that NPPs operating for the same number of years would show varying extent of aging and degradation. The conventional reliability assessment does not adequately reflect the characteristics of an individual plant. Therefore, the reliability of individual components and an individual plant was estimated according to operating data and conditions. It is essential to reflect aging as a characteristic of individual NPPs, and this is performed through prognostics. To handle this difficulty, in this paper, the general path model/Bayes, a data-based prognostic method, was used to update the reliability estimated from the generic database. As a case study, the authors consider the aging for steam generator tubes in NPPs and demonstrate the suggested methodology with data obtained from the probabilistic algorithm for the steam generator tube assessment program.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.689-696
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• 2021

본 논문에서는 고장예측진단 및 건전성 관리 기법(Prognostics and Health Management, PHM)을 적용하기 위해 해당 시스템 혹은 회로 내부에서 결함특성을 감지하고 예측할 수 있는 회로 구조를 제안하였다. 기존 연구에서 회로 결함의 진행에 따라, S-parameter 크기 최소값의 주파수가 변화하는 것을 확인하였다. 이러한 특성을 기존에는 네트워크 분석기(Network Analyzer)를 활용하여 측정하였으나, 본 연구에서는 같은 결함검출기법을 활용하더라도 큰 계측장비 없이 결함의 진행상황 및 잔여 수명, 결함발생 여부를 확인할 수 있는 소형화된 회로를 설계하였다. 본 연구에서는 S-parameter의 변화를 야기하는 임피던스의 변화를 감지할 수 있도록 회로를 설계하였으며, Bond-wire의 온도반복에 따른 S-parameter 변화 측정결과를 제안하는 회로에 적용하였다. 이를 통해 해당 회로가 Bond-wire의 결함을 감지할 수 있다는 것을 성공적으로 검증하였다.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제13권5호
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• pp.38-48
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• 2004

Recently the use of high-speed equipment in machine-tool industry has greatly increased, which requires the development of prognostics and prediction methods on the design stage. Conversion of the test/experiments stage from real to virtual reality will not only significantly reduce the design and manufacturing cost, but will also increase design quality. This paper shows how it is possible to develop the automated system for the design calculations of the air-bearing spindles. First, the general calculation method is introduced. It contains several steps, namely, geometry identification, pressure calculation, stiffiness calculation, dynamics characteristics calculation. For geometry identification reducing spindle shaft to rings was proposed, which helps to automate the calculation process. For pressure calculation the Peshti method was implemented. For stiffiness calculation the analysis was made, which shown the necessity of correct calculation step selection. Then the system of ordinary differential equations containing influence coefficients was evolved, which is used for trjectories calculation. The graphical representation of the calculation results shows the dynamic behavior of the spindle unit concerning various working conditions. Finally, this automated system is illustrated by an example of the air-bearing spindle calculation.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 1995년도 추계학술발표회논문집
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• pp.75-79
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• 1995

전기재해(전기재해)라 함은 전력 계통의 이상이나 또는 전기 설비의 누전과 합선 및 과부하나 스파크 등에 의해서 전기 화재를 유발시키거나 전기기기에 이상을 주는 것을 말한다. 그러나 전기재해의 징후를 검출할 수 있다면 최근 들어 계속 늘어만 가는 전기재해의 피해를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 전기재해 징후로서의 스파크 현상 검출과 이와 유사한 현상을 보이는 정상 부하의 동작 현상을 비교하고 구분하는 법을 제시하고 있다. 이를 바탕으로 스파크를 수반하는 전기화재의 조기 검출 알고리즘을 소개하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권3호
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• pp.275-281
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• 2023

In recent years, technological developments have rapidly increased the number of complex structures and equipment in the industrial. Accordingly, the prognostics and health monitoring (PHM) technology has become significant. The safety assessment of industrial sites requires data obtained by installing a number of sensors in the structure. Therefore, digital twin technology, which forms the core of the Fourth Industrial Revolution, is attracting attention in the safety field. The research on digital twin technology of structures subjected to seismic loads has been conducted recently. Hence, this study proposes a digital twin system that estimates the responses and arbitrary load in real time by utilizing the minimum sensor to a pipe that receives a seismic and arbitrary load. To construct the digital twin system, a finite-element model was created considering the dynamic characteristics of the pipe system, and then updating the finite-element model. In addition, the calculation speed was improved using a finite-element model that applied the reduced-order modeling (ROM) technology to achieve real-time performance. The constructed digital twin system successfully and rapidly estimated the load and the point where the sensor was not attached. The accuracy of the constructed digital twin system was verified by comparing the response of the digital twin model with that derived by using the load estimated from the digital twin model as input in the finite-element model.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.7-14
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• 2009

전류 돌입형, 비선형 및 전류 단속형 부하들은 정상작동 상태에서 아크 발생의 경우와 유사한 전류파형을 갖는다. 이러한 부하들에서 아크 검출기법을 정확하게 구현하기 위하여서는 아크 유무에 따른 전류파형의 전형적인 특징을 찾을 필요가 있다. 본 논문에서는 UL 1699의 직렬과 병렬 아크 발생장치들로 이러한 부하들에 마크를 발생시키고 시간 및 주파수 영역에서 아크 전류파형을 분석한다. 아크 실험의 분석결과를 통하여 아크 전류파형의 전형적인 특징은 시간영역에서는 영점전류의 처짐 현상이고 주파수영역에서는 60Hz 고조파 성분을 제외한 전대역의 주파수에 걸쳐서 스펙트럼 크기가 증가되는 것임을 보인다. 비선형 및 전류 단속형 부하들에서 시간영역보다는 주파수영역의 아크 전류의 특징이 보다 명확히 나타남을 보인다. 본 논문에서 제시된 아크 전류파형의 특징들은 아크 차단기 개발을 위한 기반자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제18권2호
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• pp.114-121
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• 2018

Purpose: This study proposes a process for evaluating the preventive maintenance policy for a system with degradation characteristics and for calculating the appropriate preventive maintenance cycle using time- and condition-based maintenance. Methods: First, the collected data is divided into the maintenance history lifetime and degradation lifetime, and analysis datasets are extracted through preprocessing. Particle filter algorithm is used to estimate the degradation lifetime from analysis datasets and prior information is obtained using LSE. The suitability and cost of the existing preventive maintenance policy are each evaluated based on the degradation lifetime and by using a minimum repair block replacement model of time-based maintenance. Results: The process is applied to the degradation of the reverse osmosis (RO) membrane in a seawater reverse osmosis (SWRO) plant to evaluate the existing preventive maintenance policy. Conclusion: This method can be used for facilities or systems that undergo degradation, which can be evaluated in terms of cost and time. The method is expected to be used in decision-making for devising the optimal preventive maintenance policy.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.445-454
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• 2023

최근에는 협동 로봇의 데이터를 활용한 다양한 결함진단 연구가 수행되고 있다. 협동 로봇의 결함진단을 수행하는 기존 연구들은 기존 연구의 학습 데이터는 미리 정의된 기기의 동작을 가정하고 수집한 정적 데이터를 사용한다. 따라서 결함진단 모델은 학습한 데이터 패턴에 대한 의존성이 높아지는 한계가 있다. 또한 단일 모터를 사용한 실험으로 다관절이 동작하는 협동 로봇의 특성을 반영한 진단이 이루어지지 못했다는 한계가 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 한계점을 해결할 수 있는 LSTM 진단 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 단일 축 및 다중 축 작업 환경에서의 진동 및 전류 데이터의 상관분석을 사용하여 정상 대표 패턴을 선정하고, 정상 대표 패턴과의 차이를 통해 잔차 패턴을 생성한다. 생성된 잔차 패턴을 입력으로 축별 기어 마모 진단을 수행할 수 있는 LSTM 모델을 생성한다. 해당 결함진단 모델은 동작별 대표 패턴을 통해 모델의 학습 데이터 패턴에 대한 의존성을 낮출 수 있을 뿐 아니라 다중 축 동작 수행 시 발생하는 결함을 진단할 수 있다. 마지막으로, 내부 및 외부 데이터의 특성을 모두 반영하여 결함진단 성능을 개선한 결과 98.57%의 높은 진단 성능을 보였다.