울산단층의 구조와 위치는 한반도 동남부의 지각 진화 해석에 중요한 역할을 한다. 울산단층을 피복하고 있는 충적층의 두께와 충적층 하부의 단층 수반 파쇄대를 조사하고 가능하다면 주단층의 정확한 위치를 파악하기 위하여 굴절법 탄성파탐사와 쌍극자 전기비저항탐사를 수행하고 분석하였으며, 이들 결과와 함께 이 지역에서 독립적으로 수행된 타연구의 반사법 탄성파탐사 결과를 도입하여 종합적인 해석을 하였다. 전기비저항탐사에서 동천 동쪽에서의 탐사선에서는 단층으로 사료되는 비저항 이상대가 발견되지 않았으나, 동천 서족 탐사선에는 잘 발달된 연속적인 낮은 비저항이상대를 발견하였다. 이는 울산단층의 주단층은 동천이나 동천 서쪽에 위치하는 것을 시사한다. 동천 동쪽 탐사선에서 실시한 굴절법 탄성파탐사에서는 기반암과 충적층의 경계 및 지하수면으로 사료되는 두 굴절면을 발견하였으며, 충적층의 두께는 약 30 m정도로 해석되었다. 결과해석의 신뢰도를 높이기 위하여 본 조사와 별도로 실시된 반사법 탄성파 자료를 참고한 결과 반사법 탄성파 탐사에서 발견된 많은 단층대가 굴절법탐사나 비저항탐사에서는 나타나지 않았다. 낮은 비저항 이상은 파쇄대를 따른 함수량의 영향보다는 점토의 영향에 밀접한 관련이 있는 것으로 가정할 때 고원인은 설명되나, 굴절법탐사나 비저항탐사의 해상도와 관련이 있을 수 있다. 정확한 원인구명을 위해서는 정밀한 연구가 필요하다. 일반적으로 전기비저항 탐사는 단층위치 파악에 유용한 지구물리학적 탐사법으로 알려져 있으나 본 조사에서는 반사법 탄성파 탐사에 비해 그 효과가 뚜렷하지 못하였다. 쌍극자 전기비저항탐사에서 해상도를 유지하면서 가탐심도를 증가시키기 위해서는 전개수를 늘려야 한다. 그러나 배경잡음 때문에 한계점을 가지는데, 본 조사에서 측정치의 통계학적 성질을 볼 때 조사지역에서의 측정치가 전개수 16까지는 충분한 의미를 가짐을 알 수 있었다.
공작기계 상태 진단은 기계의 상태를 자동으로 감지하는 프로세스이다. 실제로 가공의 효율과 제조공정에서 제품의 품질은 공구 상태에 영향을 받으며 마모 및 파손된 공구는 공정 성능에 보다 심각한 문제를 일으키고 제품의 품질 저하를 일으킬 수 있다. 따라서 적절한 시기에 공구가 교체될 수 있도록 공구 마모 진행 및 공정 중 파손 방지 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 공구의 적절한 교체 시기 등을 진단하기 위해 딥러닝 기반의 계층적 컨볼루션 신경망을 이용하여 5가지 공구 상태를 진단하는 방법을 제안한다. 기계가 공작물을 절삭할 때 발생하는 1차원 음향 신호를 주파수 기반의 전력스펙트럼밀도 2차원 영상으로 변환하여 컨볼루션 신경망의 입력으로 사용한다. 학습 모델은 계층적 3단계를 거쳐 5가지 공구 상태를 진단한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 높은 정확도를 보였고, 실시간 연동을 통해 다양한 공작기계를 모니터링할 수 있는 스마트팩토리 고장 진단 시스템에 활용할 수 있을 것이다.
자동문에 있어서 적외선과 마이크로파 센서는 물체인식 입력신호를 통해 모터 개폐동작 제어를 담당하는 핵심부품으로 많이 사용하고 있다. 적외선과 마이크로파 기반의 센서를 자동문에 적용한 기존 시스템 경우, 대부분 건물외부로 노출하여 설치하기 때문에 태양의 적외선 또는 가시광선에 의해 오동작이 발생하게 된다. 또한 실내 외의 온도 차로 인한 환경변화는 물체인식 검출신호에 잡음을 일으키는 원인이 되기도 한다. 이러한 문제점과 더불어 빠르게 이동하는 물체를 감지센서가 검출영역에 대한 처리속도를 따라가지 못하는 하드웨어 결함이 감지 사각지대를 만들게 된다. 이는 자동문을 이용하는 통행자의 안전문제에 직접적인 영향을 주고 있기 때문에 빠른 개선방안이 필요한 시점이다. 본 논문은 기존의 감지센서 외에 초음파 센서를 추가 설치하여 검출영역을 개선하기 위한 실험을 진행하였다. 초음파 신호의 검출특성과 장점을 자동문에 적용하여 빠르게 이동하는 물체의 접근경로와 고정 장애물의 위치영역을 정확하고 신속하게 처리하는 연산회로와 검출 알고리즘을 구현하였다. 이를 통해 초음파 센서를 적용한 자동문이 사각지대를 감지하는 검출영역에서 성능개선으로 이어지는 결과를 현장실험을 통해서 확인하고 개선방안을 제안하였다.
회로가 복잡해지고, 고속화되면서 회로의 동작에 대한 검사 뿐 아니라, 회로가 원하는 시간 내에 동작함을 보장하는 지연 검사의 중요성이 점점 커지고 있다. 본 논문에서는 주사환경을 사용하는 순차회로에서의 경로 지연 고장을 위한 테스트 패턴 생성 과정을 효율적으로 수행할 수 있도록 빠른 시간에 간접 유추를 수행할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 구조적으로 발생 가능한 정적 학습 과정은 테스트 패턴 생성 과정 중의 선행 처리 단계에서 각각의 게이트에 정적 학습이 발생할 수 있는 경우를 분석하여 그 정보를 각각의 게이트에 대해 저장하고 있다가 알고리즘을 이용한 테스트 패턴 생성 과정 중 조건에 만족하는 경우에 유추될 수 있는 값을 바로 할당하게 된다. 본 논문에서는 이를 지연고장 검출에 맞도록 수정하여 이용하였다. 회로 내에 몇몇 주입력에서 나온 신호선을 모두 포괄하는 분할지점이 존재하면, 이 지점을 지나는 경로들 중에 그 이전, 혹은 이후의 경로가 동일한 경로들은 분할지점에 의해 분할된 입력의 부분들이 같은 입력값을 필요로 함을 예상할 쑤 있다. 본 논문에서는 경로 지연 고장 검출에서 유용하게 사용될 수 있는 이러한 회로분할을 사용하여 보다 효율적으로 테스트 입력을 생성하였다. 마지막으로, 이 두 가지 알고리즘을 적용한 효율적인 경로 지연 고장 테스트 입력 생성기를 개발하였으며, 알고리즘의 효용성을 실험을 통하여 입증하였다.
와이어 로프는 엘리베이트, 건설현장의 리프트, 현수교 등 다양한 산업 현장에 응용되어 지고 있다. 특히, 크레인의 와이어 로프는 컨테이너 이송에 중용한 요소로서 컨테이너 이송 시 로프에 결함이 발생한다면 안전사고, 생산성 저하에 따른 경제력 손실 그리고 컨테이너 터미널의 경쟁력 손실 등 여러 가지 문제점이 초래된다. 이러한 문제점을 해결하기위해 원격 크레인 와이어 로프 결함 탐지 시스템을 개발하였으며, 본 시스템은 크게 결함 탐지부, 신호 처리부, 원격 모니터링부로 구성되어져 있다. 측정된 신호는 외부적 환경으로부터 노이즈를 가지게 되는데 원신호로부터 이러한 노이즈를 제거하기 위하여 이산 웨이브렛 변환을 적용하였다. 그 결과 와이어 로프 결함을 탐지하는데 있어서 좀더 쉽게 결함을 판별할 수 있었다. 결론적으로 이러한 시스템의 개발은 와이어로프의 교체 시기 연장으로 항만의 비용을 절감할 수 있으며, 경쟁력 향상 그리고 엘리베이터, 리프트 등 다양한 산업현장에 이러한 시스템을 적용할 수 있다.
In this paper, we propose a Fourier transform-based modified phasor estimation method to eliminate the adverse influence of exponentially decaying DC offsets. Discrete Fourier Transform (DFT) is generally used to calculate the phasor of the fundamental frequency component in digital protective relays. However, the output of the DFT contains an error due to exponentially decaying DC offsets. Therefore, the decaying DC components should be taken into consideration when calculating the phasor of the fundamental frequency component of a relaying signal. In this paper, the error due to DC offsets in a DFT is calculated and eliminated using the outputs of quaternity DFT, so that the phasor of the fundamental component can be accurately estimated. The performance of the proposed algorithm is evaluated by using computer-simulated signals and EMTP-generated signals. A performance evaluation showed that the proposed algorithm was not affected by system and fault conditions. Thus, the proposed algorithm can effectively suppress the adverse influence of DC offsets in a relaying signal.
Most mechanical systems are now operating consistently and getting faster due to the development of automation systems. Peoples' dependence on machines have increased as when problems occur within the mechanical system, personal injury and production loss may come as a result, as most of the mechanical system's malfunctions are caused by the failure of the rotational bearing. What we need now is a maintenance system that can warn us when it detects abnormal conditions before significant damage occurs to the bearing. In this study, we have developed an acoustic emissions sensor that can figure if the bearing works under the normal condition. With this acoustic emissions sensor, we can inspect the bearing for defects by using the Heterodyne technique, which converts the ultrasound signal into audio, as a signal conditioning process.
구어는 프로그래밍 언어와는 달리 주어진 문장 내에서의 해당 어휘의 뜻(semantic information)을 알고 다른 어휘들과의 연관성 (grammatical information)을 알아야만 적절한 형태소분석이 가능하다. 또한 구어는 방대한 양의 어휘들로 구성되어 있으며 사용하는 사람마다의 다양한 응용과 공식화되기 어려운 수많은 예외들로 운용되기 때문에 단순히 찾아보기표와 오토마타만으로는 형태소분석에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 주어진 어휘집과 그 어휘들로 만들어진 다양한 문장들로부터 구어운용의 근본기제를 스스로 학습해나가는 강화학습중심의 언어모델을 제안하고 실제로 한국어 형태소분석에 적용하여 그 성능과 특성을 파악해보았다. 구어파서의 입력은 음절단위의 발음이며 인간이 문장을 듣거나 보는 것과 동일하게 시간에 따라 순차적으로 입력된다. 파서의 출력 또한 시간에 따라 변화되면서 나타나며 입력된 연속음절을 형태소단위로 분리(segmentation)하고 분류(labeling)한 결과를 나타낸다. 생성인식 언어모델이 기존의 언어모델과 다른 점은 구어 파싱에 있어서 필수적인 미등륵어에 대한 유연성과 앞단의 음성인식기 오류에 적절한 반응(fault tolerance)을 나타내는 것이다.
KHST(Korean High Speed Train) has been utilized the total measurement system which evaluates the efficiency and a breakdown of the vehicle and it's results effect to secure reliability of the vehicle. Generally KHST has been received pulse signals from the wheel. It calculates the travel distance after counter the signals to confirm location information of the vehicle. However, there is a limit to measure the location of the vehicle due to slip, slide and the wheel attrition. We have developed a new measurement system by using GPS to complement those errors. In general, GPS receivers are composed of an antenna, tuned to the frequencies transmitted by the satellites, receiver-processors, and a highly-stable clock The GPS mounted on the roof of TT4 in KHST receives a signal from the RS232 communication port. It is connected to the network system in TT3 after converting with TCPIP communication. It is able to track the position of vehicle and synchronize the signal from different measurement system simultaneously. Therefore it is able to chase the fault occurrence, track inspection and electrical interruption at real-time situation more accurately. There is not an error coursed by vehicle conditions such as slip and the slide.
DFT(Discrete Fourier Transform) is one of the most widely used method to estimate the phasor of a relaying signal. The harmonics are eliminated by the DFT. However, high frequency components, except for harmonics, are not removed and cause an error in DFT-based phasor estimation process. This paper suggests high frequency noise reduction method by using a newly designed low-pass filter to estimate a signal phasor. When selecting a stop-band cut-off frequency of the low-pass filter, high frequency components generated by faults are considered. To reduce the phasor estimation delay caused by a low-pass filter, this paper proposes a low-pass filter whose settling time is reduced. An adverse effect of high frequency noise on DFT-based phasor estimation is reduced. To evaluate the performance of the proposed method, signals which are collected under a fault condition at a 345[kV] transmission system modeled by EMTP-RV are used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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