• 한국철도학회논문집
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• 제15권2호
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• pp.122-128
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• 2012

차량기지 검수고에 구조를 고려하였을 시, 철제빔으로 인해 열차를 검지하기 위한 궤도회로를 설치하기가 어렵고, 레일과 대지가 철제빔으로 연결되어 누설전류가 많아지므로 궤도회로 시스템을 적용할 수 없다. 그러므로 열차가 검수고에 들어오면 수작업으로 차량이 있다는 표시를 하여 사용하고 있으며, 잘못 취급할 시에는 열차충돌 혹은 탈선으로 이어지는 사고가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 검수고에서 소프트웨어 프로그램을 이용하여 가상궤도회로를 적용하였다. 가상궤도회로의 알고리즘을 제시하였으며, 열차가 점유된 검수고 방향으로 신호를 취급하는 경우에 검수고 열차점유 표시 및 신호기 정지신호 표시로 인해 검수고에서 열차의 안전성을 확보하였다. 또한 프로그램의 신뢰도 및 가용도를 분석하여 소프트웨어에 적합한 결함허용 기법을 적용하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.1-14
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• 2024

위치, 항법 및 시각정보 서비스를 제공하는 위성항법시스템은 위성시스템, 지상시스템, 사용자시스템으로 구성된다. 지상시스템의 구성요소인 감시국은 위성항법시스템의 서비스 제공 및 고장 검출을 위해, 위성항법 신호를 연속적으로 수집하고 위성의 SIS (signal-in-space) 고장과 수신기 및 다중반사파를 포함한 Local 고장과 같은 신호 이상을 검출하여 수신한 데이터와 검출 결과를 중앙처리국으로 전송하는 역할을 한다. 본 논문에서는 기존 위성항법시스템 감시국의 수신한 위성 신호에 대한 품질 판단 및 고장 검출을 위한 주요 모니터와 측정치 전처리 과정을 소개하고, 이를 활용하여 차세대 지역 위성항법시스템 (RNSS; regional navigation satellite system) 감시국의 구성요소와 아키텍처 및 알고리즘 개발 방안을 제시하였다.

• 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.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.65-73
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• 2007

Pattern classification of single and multiple discharge sources was applied using a wavelet image signal method in which a feature extraction was applied using a hidden sub-image. A feature extracting method that used vertical and horizontal images using an MSD method was applied to an averaging process for the scale of pulses for the phase. A feature extracting process for the preprocessing of the input of a neural network was performed using an inverse transformation of the horizontal, vertical, and diagonal sub-images. A back propagation algorithm in a neural network was used to classify defective signals. An algorithm for wavelet image processing was developed. In addition, the defective signal was classified using the extracted value that was quantified for the input of a neural network.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1782_1783
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• 2009

Reflectometry that has been used to localize faults on a cable is introduced. One of the key point of reflectometry is finding time delay between the incident and reflected signals. In this paper, we propose new reflectometry that use Gaussian enveloped linear chirp signal, and use Kalman filter to estimate frequency rate parameter of the chirp signal. From the estimated frequency rate parameter, we can measure the time delay. In a simulation assuming open ended cable, the proposed method is proved to give a good estimation results.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.84-92
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• 2001

In this papers, we proposed the new method in order to diagnosis aging state of transformers. For wavelet transform, Daubechies filter is used, we can obtain wavelet coefficients which is used to extract feature of statistical parameters (maximum value, average value, dispersion skewness, kurtosis) about each acoustic emission signal. Also, these coefficients are used to identify normal and fault signal of internal partial discharge in transformer. As improved method for classification use neural network. Extracted statistical parameters are input into an back-propagation neural network. The number of neurons of hidden layer are obtained through Result of Cross-Validation. The network, after training, can decide whether the test signal is early aging state, alst aging state or normal state. In quantity analysis, capability of proposed method is superior to compared that of classical method.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2519-2521
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• 2005

Instantaneous frequency(IF) has important physical meaning for nonstationary signal. Motor current is well known that to be a nonstationary signal whose properties vary with respect to the time-varying normal operating conditions of the motor, particularly with load. Time-frequency methods can overcome the shortcomings of the traditional spectral analysis techniques, nonstationary signal analysis approaches have been introduced. We examine the concept of IF as a potential candidate for condition monitoring of motors.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권12호
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• pp.179-184
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• 2002

In this study, we developed a portable device which can monitor and analyze vibration signals from machines. This system consists a PDA loading the program for vibration analysis and A/D board for vibration acquisition. A PDA is smaller than the palm of the hand, but it has a powerful computing ability as much as an IBM compatible PC with a Pentium 100MHz CPU. The A/D board developed in this study supports LAN interface using TCP/IP communication protocol. The application program for vibration analysis includes signal processing module, fault diagnosis module, data store module, and plot display module. MS visual embedded C＋＋ 3.0 was used to developed the program.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1997년도 추계학술대회 논문집
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• pp.257-260
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• 1997

Bluetooth is the most promising network paradigm which ca open the new area in the information technology. Especially, bluetooth can link all the electrical products and PCs(Personal Computer) to cellular phone or PDA. In this paper, the data from ECU which are gathered by scanner are communicated between tow PCs using the bluethooth modules. The acquired data are ECU's self diagnosis signal and sensor output signal. Self diagnosis signals are very important to check the ECU's state and sensor output signals. Using these data, the possibility of wireless communication with ECU is developed and verified. Protocol stack of bluetooth is L2CAP through HCI and wireless communication software of ECU's signal is developed using VC++ in Windows 98 environment.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.765-771
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• 1998

An artificial neural network(NN) technique is developed for hardware redundant sensor validation. Since the measurement space is a continuous space with many operating regions, it is difficult to train a NN to correctly detect failure in an accurate measurement system. A conventional backpropagation NN is modified to include an additional preprocessing layer that extracts classification features from scalar measurements. This feature extraction means transform the measurement space to parity space. The NN is independent of the state variable being measured, the instrument range, and the signal tolerance. This NN resembles the parity space approach to signal validation, except that analytical parity equations are unneeded and the NN pattern recognition capability is utilized for decision making.