• 전기학회논문지
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• 제60권8호
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• pp.1492-1501
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• 2011

A wide-area protection intelligent technique has been used to improve a reliability in power systems and to prevent a blackout. Nowadays, voltage and current phasor estimation has been executed by GPS-based synchronized PMU, which has become an important way of wide-area blackout protection for the prevention of expending faults in power systems. As this technique has the difficulties in collecting and sharing of information, there have been used a FNET method for the wide-area intelligent protection. This technique is very useful for the prediction of the inception fault and for the prevention of fault propagation with accurate monitoring frequency and frequency deviation. It consists of FDRs and IMS. It is well known that FNET can detect the dynamic behavior of system and obtain the real-time frequency information. Therefore, FDRs must adopt a optimal frequency estimation method that is robust to noise and fault. In this paper, we present comparative studies for the frequency estimation method using IRDWT(improved recursive discrete wavelet transform), for the frequency estimation method using FRDWT(fast recursive discrete wavelet transform). we used the Republic of Korea 345kV power system modeling data by EMTP-RV. The user-defined arbitrary waveforms were used in order to evaluate the performance of the proposed two kinds of RDWT. Also, the frequency variation data in various range, both large range and small range, were used for simulation. The simulation results showed that the proposed frequency estimation technique using FRDWT can be the optimal frequency measurement method applied to FDRs.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4087-4107
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• 2016

The current cloud computing paradigm is still vulnerable to a significant number of system failures. The increasing demand for fault tolerance and resilience in a cost-effective and device-independent manner is a primary reason for creating an effective means to address system dependability and availability concerns. This paper focuses on online failure prediction for cloud computing systems using system runtime data, which is different from traditional tolerance techniques that require an in-depth knowledge of underlying mechanisms. A 'failure prediction' approach, based on Cloud Theory (CT) and the Hidden Markov Model (HMM), is proposed that extends the HMM by training with CT. In the approach, the parameter ω is defined as the correlations between various indices and failures, taking into account multiple runtime indices in cloud computing systems. Furthermore, the approach uses multiple dimensions to describe failure prediction in detail by extending parameters of the HMM. The likelihood and membership degree computing algorithms in the CT are used, instead of traditional algorithms in HMM, to reduce computing overhead in the model training phase. Finally, the results from simulations show that the proposed approach provides very accurate results at low computational cost. It can obtain an optimal tradeoff between 'failure prediction' performance and computing overhead.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.47-53
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• 2020

최근 모니터링 및 예측 시스템을 이용하여 사전에 결함을 발견하고 이를 경고하는 시스템이 활발히 연구되고 있다. 차량 안전 관리에 있어서도 예측 결함 분석 기술을 적용하여 자동차 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 경고하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 휠 베어링과 결합 된 센서 모듈과 각 센서 모듈에서 차량 가속 정보 및 진동 정보를 수집, 저장 및 분석하는 진단 시스템을 제시하였다. 제안된 센서 모듈은 저비용으로 차량의 휠 베어링 상태를 모니터링하며, 이렇게 수집된 데이터를 활용하여 진단 및 고장 예측 기능을 수행하는 방안을 연구하였다. 개발된 센서 모듈과 예측 분석 시스템은 가진 테스트 장비 및 실제 차량을 이용하여 테스트하고 그 유효성을 평가하였다.

• 한국기계가공학회지
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• 제20권9호
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• pp.28-34
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• 2021

The Fourth Industrial Revolution has led to the development of drones for commercial and private applications. Therefore, the malfunction of drones has become a prominent problem. Failure mode and effect analysis was used in this study to analyze the primary cause of drone failure, and blade breakage was observed to have the highest frequency of failure. This was tested using a vibration sensor placed on drones along the breakage length of the blades. The data exhibited a significant increase in vibration within the drone body for blade fracture length. Principal component analysis was used to reduce the data dimension and classify the state with machine learning algorithms such as support vector machine, k-nearest neighbor, Gaussian naive Bayes, and random forest. The performance of machine learning was higher than 0.95 for the four algorithms in terms of accuracy, precision, recall, and f1-score. A follow-up study on failure prediction will be conducted based on the results of fault diagnosis.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제13권5호
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• pp.229-232
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• 2012

DGA is one of the most recent techniques developed to diagnose the fault condition on oil filled insulation transformers. There are more than 6 known different methods of DGA fault interpretation technique and so there is the likelihood that they may vary in their interpretations. A series of combined interpretation methods that can determine the power transformer condition faults in one assessment is therefore needed. This paper presents a computer program- based system developed to combine four DGA assessment techniques; Rogers Ratio Method, IEC Basic Ratio Method, Duval Triangle method and Key Gas Method. An easy to use Graphic User Interface was designed to give a visual display of the four techniques. The result shows that this assessment method can increase the accuracy of DGA methods by up to 20% and the no prediction result had been reduced down to 0%.

• 자원환경지질
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• 제51권2호
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• pp.185-201
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• 2018

원자력발전소는 부지선정, 부지조사, 설계, 건설 및 운영의 전 과정에 걸쳐 지질조사, 단층 및 지진 특성 분석, 탄성파 탐사, 시추조사, 지반특성 분석 등 모든 가능한 지질학적, 지진학적, 지구물리학적 조사와 자료 분석을 통하여 자연재해 및 인위적 재해에 대하여 건전성을 확보할 수 있도록 견고하게 건설, 운영되고 있다. 본 단보에서는 한국수력원자력(주)에서 자연재해에 대해 원자력발전소 부지의 안전성을 평가하기 위하여 구축하여 운영 중인 지진관측시스템, 단층감시시스템, 사면감시시스템 등 일련의 부지감시시스템의 현황 및 주요 관측 자료에 대한 분석결과를 소개하고자 한다. 원자력발전소에는 발전소의 구조물 및 자유장에 여러 대의 가속도계와 지진 트리거로 구성된 지진감시계통을 구성하여 내진설계의 적절성 평가, 지진으로 인한 운전기준 초과 판정, 지진 신속 대응에 활용하고 있다. 이와는 별도로 단층과 지진과의 상관성 분석, 지진발생 특성 연구, 지진재해도 평가 등 원전 부지의 지진안전성 확보를 위하여 1999년부터 원자력 발전소 부지 내 및 인근 지역에 총 13개소의 지진관측소를 운영하고 있으며, 2017년 최신의 지진관측 장비로 교체 설치하였다. 또한 원전 인근의 단층의 활동성을 감시하기 위하여 국내에서 처음으로 체계적으로 단층감시 기반을 확립한 읍천단층 감시시스템(Eupcheon Fault Monitoring System, EFMS)을 2012년 1월부터 운영하고 있다. EFMS는 시추공 변형률계 및 지진계, 지표변위계, GPS, 지하수위계 등으로 구성되며, 상기 계측기의 자료분석 결과 읍천단층은 한반도 동남부 일대에서 발생된 지진에 의해서도 영향을 받지 않는 안정된 단층임을 입증할 수 있었으며, 단층의 지진 안전성 해석과 지진예측 연구에도 단층 감시시스템이 매우 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다. 추가적으로, 2016년부터는 원전 부지 내 사면의 안전성 평가를 위하여 한울원전 배후사면을 대상으로 지중경사계, 지표경사계, 사면변위계, 강우량계 등을 설치하고 K-SLOPE 시스템을 구축하여 사면 거동을 감시하고 있으며, 전체 사면의 거시적 변형거동 평가를 위해 지상 LiDAR를 활용한 분석을 실시하였다. 상기와 같이 한국수력원자력(주)에서는 원자력발전소의 지진 등 자연재해에 대한 부지 안전성 평가를 위하여 실시간 부지 감시기반을 구축, 운영하고 있으며 지속적인 관측자료의 분석기법 고도화, 지진 및 단층과의 상관성 분석, 단층 장기 거통특성예측 기술개발을 통하여 보다 견고하게 원자력발전소의 지진안전성 확보에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Power Electronics
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• 제16권1호
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• pp.319-328
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• 2016

In this study, we first briefly introduce the effect of circulating current control on the modulation signal of a modular multilevel converter (MMC). The maximum modulation index is also theoretically derived. According to the optimal modulation index analysis and the model in the continuous domain, different DC-side output impedance equivalent models of MMC with/without compensating component are derived. The DC-side impedance of MMC inverter station can be regarded as a series xR + yL + zC branch in both cases. The compensating component of the maximum modulation index is also related to the DC equivalent impedance with circulating current control. The frequency characteristic of impedance for MMC, which is observed from its DC side, is analyzed. Finally, this study investigates the prediction of the DC voltage ripple transfer between two-terminal MMC high-voltage direct current systems under unbalanced conditions. The rationality and accuracy of the impedance model are verified through MATLAB/Simulink simulations and experimental results.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.1-8
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• 2023

자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1997년도 추계학술발표회논문집(1)
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• pp.244-250
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• 1997

The mean time to failure (MTTF) expressing the mean value of the system life is a measure of system effectiveness. To estimate the remaining life of component and/or system, the dynamic mean time to failure concept is suggested. It is the time-dependent Property depending on the status of components. The Kalman filter is used to estimate the reliability of components using the on-line information (directly measured sensor output or device-specific diagnostics in the intelligent sensor) in form of the numerical value (state factor). This factor considers the persistency of the fault condition and confidence level in measurement. If there is a complex system with many components, each calculated reliability's or components are combined, which results in the dynamic MTTF or system. The illustrative examples are discussed. The results show that the dynamic MTTF can well express the component and system failure behaviour whether any kinds of failure are occurred or not.

• 전기학회논문지
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• 제58권11호
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• pp.2101-2106
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• 2009

The power system state estimation and prediction are very important for operation. Because that accidents of the Power system are the cause that many devices and etc are damaged. Currently, almost every power systems have 2nd,3rd back-upsystem for prevention of accident. But prevention of accident by miss-operation, due to operator or miss data, has not acounter plan. Because, we need to estimate the power system for correcting miss data and preventing miss operation by operator. We suggest algorithm for integrity of power system network data.