• Journal of international Conference on Electrical Machines and Systems
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• 제1권3호
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• pp.384-390
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• 2012

This paper proposes a fault diagnosis method of the line-to-line voltage sensors in 3-phase AC/DC pulse width modulation (PWM) converters. The line-to-line voltage sensors are an essential device to obtain the information of the grid voltages for controlling the 3-phase AC/DC PWM converters. If the line-to-line voltage sensors are mismeasured by various faults, the voltage sensors can obtain wrong information of the grid voltage. It has an adverse effect on the control of the converter. Therefore, the converter causes the unbalance input AC current and the DC-link voltage ripple in the 3-phase AC/DC PWM converter. Hence, fast fault detection and fault tolerant control are needed. In this paper, the fault diagnosis method is proposed and verified through simulations and experiments.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 전기설비
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• pp.31-33
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• 2005

The accelerating of industrial development causes electricity demand to increase. By that power equipments need high power, multi function and intelligence. Also consumers demand for guarantee power supplying of good quality and reasonable operating equipment. Also they require for reliance and stabilization of power facility. Therefore preventive maintenance of electric installation must be developed and improvement of domestic technical level is needed in the maintenance management of equipment. The diagnosis of trouble existence is technique that compares steady state with unusual condition, whereas the prediction technique makes a diagnosis of remaining equipments life. It is difficult for us to diagnose trouble existence of electric installation and to develop prediction method in building because of a wide scope for electric installation in building. And in this paper we will investigate diagnosis and prediction method for only switch part of electric installation in building.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-8
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• 2004

본 논문에서는 실내대기 가스모니터링 시스템에서의 센서 고장 진단을 위한 신경회로망 기반 고장진단방법을 제안한다. 제안한 고장진단 방법에서는 신호패턴추출을 위해 센서히터 온도조절방법을 이용하였으며, 분류를 위해서는 ART2 신경회로망을 이용하였다. 그리고 가스모니터링 시스템의 실제 데이터를 이용한 시뮬레이션을 통해 제안한 ART2 신경회로망 기반 센서고장진단방법의 성능과 유용성을 확인하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제2권2호
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• pp.157-164
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• 2007

Diagnosis techniques based on the dissolved gas analysis(DGA) have been developed to detect incipient faults in power transformers. Various methods exist based on DGA such as IEC, Roger, Dornenburg, and etc. However, these methods have been applied to different problems with different standards. Furthermore, it is difficult to achieve an accurate diagnosis by DGA without experienced experts. In order to resolve these drawbacks, this paper proposes a novel diagnosis method using fuzzy clustering and a radial basis neural network(RBFNN). In the neural network, fuzzy clustering is effective for selecting the efficient training data and reducing learning process time. After fuzzy clustering, the RBF neural network is developed to analyze and diagnose the state of the transformer. The proposed method measures the possibility and degree of aging as well as the faults occurred in the transformer. To demonstrate the validity of the proposed method, various experiments are performed and their results are presented.

• 한국음향학회지
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• 제42권3호
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• pp.221-225
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• 2023

본 연구에서는 코로나 바이러스 감염증은 음성만으로 빠르게 진단하는 효율적인 방법을 제안하였다. 기존의 딥러닝 기반 방법들의 연산시간과 대용량 학습자료 요구조건을 완화하기 위해서 Separable Transformer(SepTr)의 구조를 개선하여 파라미터의 수를 대폭 감소시키고 빠른 진단을 가능하게 하는 새로운 Strided Convolution Separable Transformer(SC-SepTr)를 제안하였다. 공개 음향 데이터인 Coswara에 대하여 실험을 수행한 결과 제안된 방법은 상대적으로 소규모의 학습자료에 대해서도 Area Under the Curve(AUC) 성능을 보장하면서도 신속하게 진단을 수행할 수 있음을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.6502-6508
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• 2014

학습공동체는 지식의 효율적 공유를 위해서 다양한 분야에서 강조되고 있다. 학습공동체의 중요성과 이의 활성화에 대한 연구는 많이 이루어지고 있다. 그러나 학습공동체를 평가하고 전략을 제시하고자 하는 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 학습공동체를 평가하고자 하는 연구는 이루어지고 있을지라도 단순 평가가 전략을 제시하는 수준으로는 이어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 학습공동체를 지식흐름을 토대로 진단하고 이를 토대로 전략을 제시하고자 한다. 교육기관에서는 지식의 전이와 공유를 위해서 학습공동체를 다양한 형태로써 활용하고 있다. 지식흐름을 진단하기 위한 프레임워크를 사회연결망분석을 기반으로 제시하고, 이를 교육기관에 적용함으로써 본 연구의 적용가능성 및 유용성을 검증하고자 한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.143-147
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• 2005

운전 중인 기계들의 안전 운전과 예지 보전을 위한 설비의 고장 감지 및 진단과 상태감시는 산업 현장에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 이러한 설비의 많은 기기들은 회전기기로 이루어져 있으며 회전기기의 고장진단은 오랜 기간 많은 분야에서 연구되고 있다. 본 연구에서는 회전기기의 고장신호는 주파수 영역의 신호의 변화로 나타난다는 특징을 이용하여 보다 효율적인 주파수 영역에서의 신호 해석을 위하여 Linear Predictive Coding(LPC) 계수를 이용하였다. 사용된 데이터는 회전기기의 고장 신호의 습득을 용이하게 하기 위하여 유도전동기에 인위적인 고장재현을 통하여 습득된 진동 신호를 사용하였다. 제안된 시스템은 LPC 분석을 사용하여 일반적으로 사용되는 주파수 영역 상에서의 다른 해석 방법들보다 빠른 시간에 연산 결과를 도출할 수 있는 장점을 가질 수 있었으며, 성공적인 실험 결과를 얻을 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.441-446
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• 2009

본 연구는 부동산종합정보시스템을 구현하기 위한 중요한 프로그램 중의 하나인 권리분석 프로그램, 특히 전세위험진단 프로그램의 개발에 대하여, 신뢰성을 기반으로 하는 시스템의 개발을 제안하고 있다. 기존의 연구에서는 모든 입력자료를 사용자가 전수 입력하고 프로그램은 단순히 계산만 하여 제공하는 방식을 취하고 있었다. 이러한 것은 사용자로 하여금 불편함을 느끼게 하고 전세위험진단 프로그램의 신뢰성을 저하시키는 요인으로 작용하였던 것이다. 따라서 본 논문에서 제시하는 프로그램은 사용자가 입력할 부분을 최소화시키고 기존의 매물자료와 경매자료를 활용하여 부동산가격을 시스템이 제공하도록 하는데 큰 차이가 있다. 또한 위험의 여부를 제시할 뿐만 아니라 위험에 대하여 설명하고, 위험을 통제할 수 있는 방안을 추가적으로 제시하여 사용자가 보다 더 위험을 잘 인식할 수 있도록 하는 것이 개발된 시스템의 주요한 특징이라고 할 수 있다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권5호
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• pp.2134-2143
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• 2018

This work introduces a fault diagnosis method for transformer based on self-powered radio frequency identification (RFID) sensor tag and improved Hilbert-Huang transform (HHT). Consisted by RFID tag chip, power management circuit, MCU and accelerometer, the developed RFID sensor tag is used to acquire and wirelessly transmit the vibration signal. A customized power management including solar panel, low dropout (LDO) voltage regulator, supercapacitor and corresponding charging circuit is presented to guarantee constant DC power for the sensor tag. An improved band restricted empirical mode decomposition (BREMD) which is optimized by quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO) algorithm is proposed to deal with the raw vibration signal. Compared with traditional methods, this improved BREMD method shows great superiority in reducing mode aliasing. Then, a promising fault diagnosis approach on the basis of Hilbert marginal spectrum variations is brought up. The measured results show that the presented power management circuit can generate 2.5V DC voltage for the rest of the sensor tag. The developed sensor tag can achieve a reliable communication distance of 17.8m in the test environment. Furthermore, the measurement results indicate the promising performance of fault diagnosis for transformer.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2007년도 하계학술대회 논문집
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• pp.506-508
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• 2007

In this paper, the induction motor bearing fault diagnosis system using current signals which are measured by over-sampling method is presented. In the case of inverter fed motor drive unlike line-driven motor drive, that make a lot of noise which can cause a wrong fault signals because of PWM(pulse width modulation) voltage. So, the current signals for fault diagnosis need very precise and high resolution information, which means this system demand additional hardware such as low pass filter, high resolution ADC system and so on to use fault diagnosis system. Therefore, the proposed over-sampling method is expected to contribute to low cost fault diagnosis system even though previous inverter fed motor drive without any additional hardware. In order to confirm the presented algorithms, various experiments for bearing faults are tested and the line current spectrum of each faulty situation using park transformation is compared with a FFT results.