• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.55-63
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• 2022

최근 중국에서 중대형 도시철도의 급속한 발전으로 고속철도의 총 운행거리와 총 EMU(Electric Multiple Units) 수가 증가하고 있다. 고속 EMU의 시스템 복잡성은 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 장비의 안전성과 유지보수의 효율성에 대한 더 높은 요구사항을 제시한다. 현재 중국의 고속 EMU의 유지보수 모드는 여전히 계획적인 유지보수 및 고장보수에 기반한 사후 유지보수 방식을 채택하고 있어 유지보수가 미흡하거나 과도하게 이루어지며, 장비 고장 처리의 효율성을 떨어뜨리고 유지보수 비용을 증가시킨다. PHM(진단 및 예측관리)의 지능형 운영 및 유지관리 기술을 기반으로 합니다. 본 논문은 고속 EMU의 서로 다른 시나리오의 다중 소스 이기종 데이터를 통합하여 "차량 시스템-통신 시스템-지상 시스템"의 통합 PHM 플랫폼을 구축하고, 장비 고장 메커니즘을 인공지능 알고리즘과 결합하여 고속 EMU의 트랙션 모터에 대한 고장 예측 모델을 구축한다. 고속 EMU의 안전하고 효율적인 작동을 보장하기 위해 고장 예측 및 정확한 유지보수를 사전에 수행해야 한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권2호
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• pp.830-839
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• 2017

Support vector machine (SVM) is introduced as an effective fault diagnosis technique based on dissolved gases analysis (DGA) for oil-immersed transformers with maximum generalization ability; however, the applicability of the SVM is highly affected due to the difficulty of selecting the SVM parameters appropriately. Therefore, a novel approach combing SVM with improved imperialist competitive algorithm (IICA) for fault diagnosis of oil-immersed transformers was proposed in the paper. The improved ICA, which is proved to be an effective optimization approach, is employed to optimize the parameters of SVM. Cross validation and normalizations were applied in the training processes of SVM and the trained SVM model with the optimized parameters was established for fault diagnosis of oil-immersed transformers. Three classification benchmark sets were studied based on particle swarm optimization SVM (PSOSVM) and IICASVM with four multiple classification schemes to select the best scheme for transformer fault diagnosis. The results show that the proposed model can obtain higher diagnosis accuracy than other methods. The comparisons confirm that the proposed model is an effective approach for classification problems.

• 한국항공우주학회지
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• 제33권3호
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• pp.57-64
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• 2005

2자유도 관성센서는 두 입력축이 기계적으로 연관되어 있기 때문에 해당하는 관성센서의 두 입력축에 동시에 고장이 발생할 확률이 매우 높다. 따라서 하드웨어 여분만으로 고장검출 및 분리를 수행하기 위해서는 최소한 4개의 관성센서를 사용하여야 한다. 2자유도 관성센서를 3개 중첩해서 사용하는 경우 기존의 하드웨어 여분기법으로는 고장검출은 가능하나 고장분리가 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해서 비선형 필터인 Unscented Kalman Filter를 이용하여 얻은 정보를 해석적 여분으로 활용하여, 하드웨어 여분과 해석적 여분을 동시에 고려한 복합 고장검출기법을 제안하였다. 제안한 복합 고장검출기법의 성능을 검증하기 위해서 비선형 항공기 수치 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국해양공학회지
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• 제35권4호
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• pp.287-295
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• 2021

This paper describes a recurrent neural network (RNN) for the fault classification of a blade pitch system of a spar-type floating wind turbine. An artificial neural network (ANN) can effectively recognize multiple faults of a system and build a training model with training data for decision-making. The ANN comprises an encoder and a decoder. The encoder uses a gated recurrent unit, which is a recurrent neural network, for dimensionality reduction of the input data. The decoder uses a multilayer perceptron (MLP) for diagnosis decision-making. To create data, we use a wind turbine simulator that enables fully coupled nonlinear time-domain numerical simulations of offshore wind turbines considering six fault types including biases and fixed outputs in pitch sensors and excessive friction, slit lock, incorrect voltage, and short circuits in actuators. The input data are time-series data collected by two sensors and two control inputs under the condition that of one fault of the six types occurs. A gated recurrent unit (GRU) that is one of the RNNs classifies the suggested faults of the blade pitch system. The performance of fault classification based on the gate recurrent unit is evaluated by a test procedure, and the results indicate that the proposed scheme works effectively. The proposed ANN shows a 1.4% improvement in its performance compared to an MLP-based approach.

• 지질공학
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• 제32권4호
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• pp.467-482
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• 2022

The Yeonghae basin is located at the northeastern part of the Yangsan fault (YSF; a potentially active fault). The study of the architecture of the Yeonghae basin is important to understand the activity of the Yangsan fault system (YSFS) as well as the basin formation mechanism and the activity of the YSFS. For this study, Digital Elevation Model (DEM) was used to highlight the marginal faults, and structural fieldwork was performed to understand the geometry of the intra-basinal structures and the nature of the bounding faults. DEM analysis reveals that the eastern margin is bounded by the northern extension of the YSF whereas the western margin is bounded by two curvilinear sub-parallel faults; Baekseokri fault (BSF) and Gakri fault (GF). The field data indicate that the YSF is striking in the N-S direction, steeply dipping to the east, and experienced both sinistral and dextral strike-slip movements. Both the BSF and GF are characterized dominantly by an oblique right-lateral strike-slip movement. The stress indicators show that the maximum horizontal compressional stress was in NNE to NE and NNW-SSE, which is consistent with right-lateral and left-lateral movements of the YSFS, respectively. The plotted structural data show that the NE-SW is the predominant direction of the structural elements. This indicates that the basin and marginal faults are mainly controlled by the right-lateral strike-slip movements of the YSFS. Based on the structural architecture of the Yeonghae basin, the study area represents a contractional zone rather than an extensional zone in the present time. We proposed two models to explain the opening and developing mechanism of the Yeonghae basin. The first model is that the basin developed as an extensional pull-apart basin during the left-lateral movement of the YSF, which has been reactivated by tectonic inversion. In the second model, the basin was developed as an extensional zone at a dilational quadrant of an old tip zone of the northern segment of the YSF during the right-lateral movement stage. Later on, the basin has undergone a shortening stage due to the closing of the East Sea. The second model is supported by the major trend of the collected structural data, indicating predominant right-lateral movement. This study enables us to classify the Yeonghae basin as an inverted strike-slip basin. Moreover, two opposite strike-slip movement senses along the eastern marginal fault indicate multiple deformation stages along the Yangsan fault system developed along the eastern margin of the Korean peninsula.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.147-152
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• 2016

This paper proposes a new TPC (Transmission Priority Change) algorithm which is used to diagnose failures of a CAN (Controller Area Network) based network system for the oil tank monitoring. The TPC algorithm is aimed to increase the total amount of data transmission and to minimize the latency for an urgent message by changing transmission priority. The urgency of the data transmission has been determined by the conditions of sensors. There are multiple sensors inside of the oil tank, such as temperature, valve, pressure and level sensors. When the sensors operate normally, the sensory data can be collected through the CAN network by the monitoring system. However when there is a dangerous situation or failure situation happened at a sensor, the data need to be handled quickly by the monitoring system, which is implemented by using the TPC algorithm. The effectiveness of the TPC algorithm has been verified by the real experiments. In addition, this paper introduces a method that people can figure out the condition of oil tanks and also can perform the fault diagnosis in real-time by using transmitted packet data. By applying this TPC algorithm to various industries, the convenience and reliability of multiple sensors network system can be improved.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권11호
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• pp.943-951
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• 2015

관성센서는 항법 시스템에서 매우 중요한 요소로서, 다수의 관성 센서를 특정한 기하학적 형상으로 배치하여 시스템의 성능과 신뢰도를 향상시킬 수 있다. 이 때 시스템 신뢰도 향상을 위한 고장검출 및 분리는 배치된 각 센서의 신호를 비교하여 이루어지며, 몇 가지 형태에 대한 최적 조건이 알려져 있다. 본 논문에서는 다중원추 배치형상을 제시하여 항법 최적성능을 위한 조건을 정리하고, 이러한 조건 하에서 기존에 정의된 성능지표를 사용하여 고장검출 및 분리 성능을 분석하였다. 성능지표 비교 결과, 다중 원추배치 형상이 이전에 제시된 다른 형상들보다 고장검출 및 분리 성능 측면에서 더 뛰어나다는 것을 확인하였다.

• 지질공학
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• 제8권2호
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• pp.175-188
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• 1998

선형계곡을 따라 발달하는 동래 단층대의 단층비지를 조사 연구하였다. 이 단층대는 내적으로 대상구조를 가지며 다중 단층핵의 형태로 산출된다. 단층핵은 비지대와 파쇄대로 구분되며 단층대의 최외곽부인 손상대에 의해 둘러싸인다. 변형작용과 변질작용의 강도는 모암으로부터 손상대 $\rightarrow}$ 파쇄대$\rightarrow}$ 비지대를 향해 증가한다. 비지대를 형성한 변형작용은 초기엔 취성변형작용의 파쇄작용(catalasis)이 주도적이었고, 단층슬립의 최대의 국지화 지역인 파쇄물질의 고변형지역(비지대)에서는 연속적인 취성단열작용의 파쇄유동으로 나아갔을 것으로 생각된다. 단층비지대의 분쇄물질의 높은 공극 및 투수성은 지하로부터 열수유체의 유입을 가능케하여 활발한 열수 변질작용이 일어남에 따라 변형작용 기구는 취성파괴로부터 유체도움 유동으로 일대변화를 겪게 되었다. 열수 유체에 의한 일라이트, 스멕타이트 등의 점토광물 생성과 철광물 및 기타원소의 침전은 단층비지대에 높은 유압을 발생시켜 단열작용과 변질작용을 반복적으로 발생시킬수 있다. 일라이트의 다형은 대부분 1Md형으로 구성된다. 암석이 분쇄되고 나서 변질작용으로 점토광물이 생성될 때까지의 시간은 매우 짧은 것으로 알려져 있다. K-Ar 연령 측정자료에 의할때 열수변질을 수반한 동래단층의 주요 단층활동 시기는 51.4~57.5Ma와 40.3~43.6Ma의 두 시기로 구분될 수 있으나 시.공간적 단층활동 형태를 구명하기 위해서는 더 많은 자료가 필요하다. 그리고 비지대 점토광물의 생성온도환경으로 판단할 때 고기운동의 열수변질이 신기운동에 비해 보다 고온에서 일어난 것으로 추정된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.185-195
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• 2018

최근 산업현장에서 기계의 자동화가 크게 가속화됨에 따라 자동화 기계의 관리 및 유지보수에 대한 중요성이 갈수록 커지고 있다. 자동화 기계에 부착된 센서의 고장이 발생할 경우 기계가 오동작함으로써 공정라인 운용에 막대한 피해가 발생할 수 있다. 이를 막기 위해 센서의 상태를 모니터링하고 고장의 진단 및 분류를 하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 센서에서 발생하는 대표적인 고장 유형인 erratic fault, drift fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 기계학습 알고리즘인 SVM과 CNN을 적용하여 검출하고 분류하였다. SVM의 학습 및 테스트를 위해 데이터 샘플들로부터 시간영역 통계 특징들을 추출하고 최적의 특징을 찾기 위해 유전 알고리즘(genetic algorithm)을 적용하였다. Multi-class를 분류하기 위해 multi-layer SVM을 구성하여 센서 고장을 분류하였다. CNN에 대해서는 데이터 샘플들을 사용하여 학습시키고 성능을 높이기 위해 앙상블 기법을 적용하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 유전 알고리즘에 의해 선별된 특징들을 사용한 SVM의 분류 결과는 모든 특징이 사용된 SVM 분류기 보다는 성능이 향상되었으나 전반적으로 CNN의 성능이 SVM보다 우수한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.2187-2192
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• 2006

본 논문에서는 De Bruijn그래프에 기초한 다중처리기 구성 방법에 대해 논의하였다. 유한체 상의 수학적 성질과 그래프의 성질을 사용하여 변환연산자에 대해 논의하였으며, 이들 변환연산자를 이용하여 De Buijn그래프의 변환표를 도출하였다. 그리고, 이 변환표로부터 유한체 상의 De Bruijn 그래프를 도출하였다. 제안한 다중처리기는 유한체 상에서의 임의 소수와 양의 정수에 대해 구성할 수 있으며 고장허용컴퓨팅 시스템, 파이프라인 시스템, 병렬처리 네트워크, 스위칭 함수와 이의 회로, 차세대 디지털논리 시스템 및 컴퓨터 구조 등에 적 용할 수 있다.