• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제54권9호
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• pp.531-538
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• 2005

This paper proposes an expert system which is able to enhance the accuracy and productivity by determining the test strategy based on heuristic rules for test of the hybrid electronic circuit board producted massively in production line. The test heuristic rules are obtained from test system designer, test experts and experimental results. The guarding method separating the tested device with circumference circuit of the device is adopted to enhance the accuracy of measurements in the test of analog devices. This guarding method can reduce the error occurring due to the voltage drop in both the signal input line and the measuring line by utilizing heuristic rules considering the device impedance and the parallel impedance. Also, PSA(Parallel Signature Analysis) technique Is applied for test of the digital devices and circuits. In the PSA technique, the real-time test of the high integrated device is possible by minimizing the test time forcing n bit output stream from the tested device to LFSR continuously. It is implemented in Visual C++ computer language for the purpose of the implementation of the inference engine using the dynamic memory allocation technique, the interface with the electronic circuit database and the hardware direct control. Finally, the effectiveness of the builded expert system is proved by simulating the several faults occurring in the mounting process the electronic devices to the surface of PCB for a typical hybrid electronic board and by identifying the results.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2001년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.464-466
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• 2001

The advantage of the squirrel cage induction motor is the brushless rotor. This advantage for operation and maintenance turns out to be a disadvantage for the detection of the cage rotor bar and endring defects, which means that the detection of cage faults is due to the measurement and analysis of only the stator input signals. The monitoring task in an inverter drive is complicated mainly because the voltage and current waveforms are nonsinusoidal and the high dv/dt values from fast switching inverterd distort the measurements. in this paper, we are going to discuss the detection method of broken rotor bar of squirrel cage induction motor by the motor current signal analysis(MCSA).

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1612-1614
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• 2003

80pF capacitive couplers were connected to six 6.6kV motor model coil terminals. The voltage applied to the coils were 3.81kv, 4.76 kV and 6.6kV, respectively. These stator coils have various types of artificial insulation defects such as large voids, semi-conductive coating damage and strand insulation fault. Digital PD detector(PDD) and turbine generator analyzer(TGA) were used to measure PD activity. TGA summarizes each plot with two quantities such as the normalized quantity number(NQN) and the peak PD magnitude(Qm). The PD levels in PD were measured with a conventional digital PD detector. Most of the defect mechanism of large motor stator winding can be associated with PD patterns such as internal and slot discharges. PD patterns coincide with PDD and TGA. These instruments have an input bandwidth of 40-400kHz and 0.1-350MHz. Surge testing detects faults in inter-turn winding of high voltage motor model coils.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권3호
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• pp.151-160
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• 2013

iOS 애플리케이션은 애플에서 개발한 모바일용 운영체제인 iOS 위에서 동작하는 애플리케이션을 말한다. iOS가 터치스크린을 기반으로 하는 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하기 때문에, iOS 애플리케이션은 대부분 GUI를 사용자 인터페이스로 제공한다. iOS 애플리케이션에서 GUI의 비중이 높아질수록 GUI 테스트에 대한 중요성도 높아지게 된다. GUI의 기능은 이벤트 핸들러에 의해 수행되기 때문에 이벤트 핸들러 자체에 결함이 존재한다면, 그것은 곧 GUI의 결함을 유발할 수 있다. 이에 본 논문에서는 이벤트 핸들러 자체의 결함을 검출하는 방식으로 iOS 애플리케이션의 GUI 테스트를 수행하고자 한다. 이를 위해서 이벤트 핸들러의 입력 도메인을 재정의하고 이로부터 테스트 케이스를 생성하는 방법을 제안한다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2010년도 학술대회 초록집
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• pp.27-27
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• 2010

There have been several studies about empirical relation between seismic source parameters(e.g., focal mechanisms, depths, magnitudes, etc.) and T-wave observation. In order to delineate the relation, numerical and theoretical approaches to figure out T-wave excitation mechanism are required. In an attempt to investigate source radiation and wave scattering effects in the oceanic crust on T-wave envelopes, we perform three-dimensional numerical modeling to synthesize T-wave envelopes. We first calculate seismic P- and SV-wave energy on the seafloor using the Direct Simulation Monte Carlo based on the Radiative Transfer Theory, which enables us to take into account both realistic seismic source parameters and wave scattering in heterogeneous media, and then estimate excited T-wave energy by normal mode computation. The numerical simulation has been carried out considering the following different conditions: source types (strike and normal faults), source depths (shallow and deep), and wave propagation through homogeneous and heterogeneous Earth media. From the results of numerical modeling, we confirmed that T-wave envelopes vary according to spatial seismic energy distributions on the seafloor for the various input parameters. Furthermore, the synthesized T-wave envelopes show directional patterns due to anisotropic source radiation, and the slope change of T-wave envelopes caused by focal depth. Seismic wave scattering in the oceanic crust is likely to control the shape of envelopes.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권1호
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• pp.115-129
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• 2022

Adopting Internet of Things (IoT)-based technologies in smart homes helps users analyze home appliances electricity consumption for better overall cost monitoring. The IoT application like smart home system (SHS) could suffer from large missing values gaps due to several factors such as security attacks, sensor faults, or connection errors. In this paper, a novel framework has been proposed to predict large gaps of missing values from the SHS home appliances electricity consumption time-series datasets. The framework follows a series of steps to detect, predict and reconstruct the input time-series datasets of missing values. A hybrid convolutional neural network-long short term memory (CNN-LSTM) neural network used to forecast large missing values gaps. A comparative experiment has been conducted to evaluate the performance of hybrid CNN-LSTM with its single variant CNN and LSTM in forecasting missing values. The experimental results indicate a performance superiority of the CNN-LSTM model over the single CNN and LSTM neural networks.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.53-62
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• 2022

The deployment of advanced structural health monitoring (SHM) systems in large-scale civil structures collects large amounts of data. Note that these data may contain multiple types of anomalies (e.g., missing, minor, outlier, etc.) caused by harsh environment, sensor faults, transfer omission and other factors. These anomalies seriously affect the evaluation of structural performance. Therefore, the effective analysis and mining of SHM data is an extremely important task. Inspired by the deep learning paradigm, this study develops a novel generative adversarial network (GAN) and convolutional neural network (CNN)-based data anomaly detection approach for SHM. The framework of the proposed approach includes three modules : (a) A three-channel input is established based on fast Fourier transform (FFT) and Gramian angular field (GAF) method; (b) A GANomaly is introduced and trained to extract features from normal samples alone for class-imbalanced problems; (c) Based on the output of GANomaly, a CNN is employed to distinguish the types of anomalies. In addition, a dataset-oriented method (i.e., multistage sampling) is adopted to obtain the optimal sampling ratios between all different samples. The proposed approach is tested with acceleration data from an SHM system of a long-span bridge. The results show that the proposed approach has a higher accuracy in detecting the multi-pattern anomalies of SHM data.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2153-2158
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• 2008

대표적인 웹 문서의 표준인 XML은 문서의 구조와 내용을 기술하기 위해 태그로 이루어진 문법 구조를 갖는다. XML 문서 작성자는 XML 문서 작성 중 해당 XML DTD(Document Type Definition)에 문법적으로 올바르지 않은 문장을 입력할 수 있다. 즉, 일반적인 텍스트 에디터 환경에서 XML 문서에 입력되는 내용과 태그의 쌍은 완전하지 못한 형태로 입력될 수 있다. 문법적으로 불완전한 문장 입력은 사용자의 계속적인 편집 상태를 종료하고, 정상적인 파싱을 보장하지 않는 원인이 된다. XML 문서를 작성하는 과정에서 문법적으로 불완전한 문장 입력은 정상적인 파싱을 보장하지 않는다. 따라서, 에디터가 문법적으로 빠져있는 부분의 심볼이 무엇인지 정확히 인식 가능하고, 주어진 문법에 따라 부분적인 파스트리를 완성한다면, 사용자의 프로그래밍 편집 상태를 종료하지 않고 계속적인 편집과 성공적인 파싱을 보장할 수 있을 것이다. 본 논문은 XML 문서 편집기에 사용될 수 있는 XML 파서가 문법적으로 불충분한 문장의 입력에 대해 문법에 따라 빠진 부분을 인식하고, 누락된 문법 심벌을 찾아 부족한 부분 파스트리를 완성함으로써 사용자에게 성공적인 XML 문서 편집을 보장할 수 있는 파싱 방법을 제안한다. 제안된 파싱 방법을 통해 사용자는 프로그래밍 편집 중 문법 오류에 대한 부담을 줄일 수 있다. 또한, 사용자는 불완전 입력에 대해 일반적인 에러 처리에 따른 편집 중단 없이 계속적인 문서 파싱 을 보장받아 편집 효율을 높일 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제30권8호
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• pp.446-460
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• 2011

최근 항공 산업, 자동차 산업 등의 산업 현장에서 유도 전동기의 사용이 증대되고 있으며, 유도 전동기는 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 유도 전동기의 고장으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 고장 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이와 같은 이유로 본 논문에서는 유도 전동기의 고장을 조기에 검출하고 진단하기 위해 에너지 (short-time energy)와 특이치 분해와 이산 코사인 변환과 특이치 분해를 이용한 특징 벡터 추출 방법을 제안하였고, 이를 역 전파 신경 회로망과 다층 서포트 벡터 머신의 입력으로 이용하여 유도 전동기의 고장을 유형별로 분류하였다. 하지만 본 논문에서는 역 전파 신경 회로망과 다층 서포트 벡터 머신을 분류기로 사용함에 있어 역 전파 신경 회로망은 신경망을 구성하는 입력 뉴런 수, 은닉 뉴런 수, 학습 알고리즘에 의해 분류 성능이 달라지며, 다층 서포트 벡터 머신은 커널 함수로 사용한 가우시안 방사 기저 함수의 표준 편차 값에 따라 분류 성능이 달라지는 점을 고려하여 여러 가지 조건하에서의 실험을 통해 높은 분류 성능을 보이는 설정 방법을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권10호
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• pp.45-51
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• 2003

본 논문에서는 2-패턴 테스트를 고려한 스캔 기반 BIST 구조를 제안한다. 제안하는 BIST는 STUMPS 구조론 기반으로 하고 있다. STUMPS 구조는 테스트 생성기로 선형 귀환 시프트 레지스터(LFSR)를 사용하고, 응답 압축기로는 다중 입력 시프트 레지스터(MISR), 그리고 다중 스캔 패스 구성에는 시프트 레지스터 래치(SRL)을 사용한다. 제안하는 BIST 구조에서는 degenerate MISR이 SRL 채널을 구성하도록 하여, STUMPS 기법에 비하여 원래 회로에 부가되는 BIST 회로의 크기를 줄이고 전체 시스템의 성능에 거의 영향을 주지 않도록 한다. 클럭 당 테스트와 스캔 당 테스트가 모두 지원되는 구조로 설계되며, 특히 스캔 당 테스트에서 스캔 데이터의 회로에 대한 영향을 억제하여 회로의 전력 소모를 크게 줄일 수 있다. ISCAS 89 벤치마크 회로에 대한 실험 결과로부터, SRL 채널 내 데이터의 해밍 거리를 고려하여 제안된 BIST가 경로 지연 고장의 검출에도 적용될 수 있음을 확인한다.