This paper presents a wear diagnosis method for centrifugal impellers by using an accelerometer. The features are calculated from raw and wavelet transformed signals with several statistical methods applied in time or frequency domains. From the effectiveness coefficient test, it is shown that 7th level of wavelet transformed signal is suitable for wear classification problems. A neural network with 5 feature sets is applied to diagnose the wear magnitude of pump impellers. The verification result reveals that high accuracy for the wear diagnosis of impellers can be obtained by using wavelet features transformed from acceleration signals.
Traditional prediction models have been developed with a fixed equation from based on the limited number of data and parameters. If new data is quite different from original data, then the model should update not only its coefficients but also its equation form. However, artificial neural network dose not need a specific equation form. Instead of that, it needs enough input-output data. Also, it can continuously re-train the new data, so that it can conveniently adapt to new data. Therefore, the purpose of this study is to verify faith and application of prediction system of concrete strength using artificial neural networks through mock-up test.
Since power system is switching to smart grid, on-line monitoring technology has become necessary for underground distribution power cable. Therefore, the application of DTS(Distributed Temperature Sensing) technology using OFCPC(Optical Fiber Composite Power Cable) capable of monitoring underground distribution power cables has been developed. These can bring about reductions in faults and increases in operating capacity of underground distribution system. To date, the test-bed of optical fiber composite power cable on-line monitoring system has been constructed. Then, matters to be improved have been drawn through verification experiments. This paper presents the improvement and experiment results of the optical fiber composite power cable on-line monitoring system to apply to underground distribution lines in the field.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제11권1호
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pp.15-22
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2011
Interconnect lines with inter-layer vias are experimentally characterized by using high-frequency S-parameter measurements. Test patterns are designed and fabricated using a package process. Then they are measured using Vector Network Analyzer (VNA) up to 25 GHz. Modeling a via as a circuit, its model parameters are determined. It is shown that the circuit model has excellent agreement with the measured S-parameters. The signal integrity of the lines with inter-layer vias is evaluated by using the developed circuit model. Thereby, it is shown that via may have a substantially deteriorative effect on the signal integrity of high-speed integrated circuits.
The proposed system in the study aims to detect forest fires in real-time stream data received from the drone-camera. Recently, the number of wildfires has been increasing, and also the large scaled wildfires are frequent more and more. In order to prevent forest fire damage, many experiments using the drone camera and vision analysis are actively conducted, however there were many challenges, such as network speed, pre-processing, and model performance, to detect forest fires from real-time streaming data of the flying drone. Therefore, this study applied image data processing works to capture five good image frames for vision analysis from whole streaming data and then developed the object detection model based on YOLO_v2. As the result, the classification model performance of forest fire images reached upto 93% of accuracy, and the field test for the model verification detected the forest fire with about 70% accuracy.
최근, 무선 네트워크의 서비스가 널리 사용됨에 따라, 무선 네트워크 모듈의 개발 기술 및 그 활용도가 점차 확대되고 있으며, 그에 따라서 IT 융합 산업들이 많이 나타나고 있는 추세이다. 본 연구는 자동차 정보를 가져오기 위해 OBD-II 통신을 이용하고, 외부 서버로 데이터를 전송하여 다른 외부 장치에서도 고속 주행 중인 차량의 상태 정보를 확인 할 수 있는 시스템을 개발하였다. 차량 내부의 각종 센서들로부터 OBD-II 커넥터를 이용하여 정보를 읽고 사용자가 보기 쉽게 변환한 뒤, 무선 네트워크 모듈을 이용하여 외부 서버로 전송을 하는 고속 차량 상태 확인 시스템을 구현하였다. 개발한 시스템의 성능 테스트를 위하여 실제 써킷에서 고속 주행 중인 경주용 차량을 이용했다. 고속 주행 중인 차량에서 발생된 데이터는 OBD-II 스캐너를 통하여 전송되었으며, 고속 차량 상태 확인 시스템은 이 데이터가 정상적으로 수신 되는 것을 확인하였다. 수신된 데이터는 무선 네트워크를 이용하여 외부 서버로 전송을 하였을 때 똑같은 데이터가 에러 없이 송 수신되는 것을 확인하였다. 향후 이런 기술은 새로운 자동차 IT 융합의 새로운 연구 분야로써 성장하게 될 것이다.
본 논문에서는 RCE (restricted coulomb energy) 신경망을 이용한 손동작 인식기를 제안하고, 이의 실시간 학습 및 인식을 위한 하드웨어 구현 결과를 제시한다. RCE 신경망은 네트워크 구조가 학습에 따라 유동적이며, 학습 알고리즘이 여타 신경망에 비해 비교적 간단하기 때문에 실시간 학습 및 인식이 가능하므로 손동작 인식기에 적합한 장점을 갖는다. FPGA기반 검증 플랫폼을 사용하여 3D 숫자 데이터 셋을 생성하였으며, 설계된 손동작 인식기는 3D 숫자 데이터 셋에 대해 98.8%의 인식 정확도를 나타냈다. 제안된 손동작 인식기는 Intel-Altera cyclone IV FPGA기반 구현 결과, 26,702개의 logic elements로 구현 가능함을 확인하였으며, 70MHz의 동작 주파수로 실시간 학습 및 인식 결과에 대한 검증을 수행하였다.
본 논문에서는 스마트 그리드 배전 계통에서 선로상의 고장으로부터 계통을 보호하기 위한 인공 신경 회로망을 기반으로 하는 고장 판단 방법론을 제안하였다. 제안된 방법론에서는 먼저 전류 실효값 크기를 기반으로 일반 고장 여부를 판단하고 다음, 정상 전류로 판단되는 경우 인공 신경 회로망을 기반으로 하는 normal/HIF classifier를 이용하여 고 임피던스 지락 고장 여부를 판단하도록 설계하였다. 반복적인 DSP 모듈 기반 알고리즘 검증 시험들 중에서, 실효 값 크기가 최소 동작전류보다 작은 정상 전류 파형 시험인 경우에 normal/HIF classifier가 전류 파형을 정상상태로 인식하여 부 동작하였으며, 반면에, 저 임피던스 고장의 경우는 고장 상태로 인식하여 정해진 절차에 따라 재폐로 동작을 보임으로써 제안된 방법론의 유효성을 확인할 수 있었다.
디지털 기술 기반의 차세대 변전시스템의 시스템 성능 검증을 위해 변전소 전력설비의 보호에 있어 가장 중요한 보호요소 중 하나인 차단기 실패 보호 IED를 대상으로 하는 IEC 61850 시스템 성능 시험 절차서를 구현하였다. 디지털 변전소에 대한 통신규격이 단일화되고 시스템이 디지털화됨에 따라 IED들은 상호 통신이 가능해지게 되었으며, 따라서 단일 IED의 전기 접점을 통해 이루어지던 예전의 시험방식에서 네트워크를 통한 시스템 차원의 시험방식으로 변화가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 차단기 실패 보호 IED를 시스템적으로 시험할 수 있도록 UML을 이용한 성능시험절차서의 구현내용을 보여주고자 한다.
본 논문에서는 지상파 DMB(T-DMB)를 텔레매틱스 무선통신 방식으로 활용하기 위한 테스트베드 구축방안을 조사하였다. 텔레매틱스 무선통신 테스트베드는 실내 테스트베드와 실외 테스트베드로 구성된다. 연구 결과로 텔레매틱스 요소기술에 대한 개별 기능 시험을 위한 실내 시험과 실제 도로와 같은 환경에서 주행 중에 행하는 성능 시험 등의 실외 시험을 수행할 수 있는 테스트베드 구축 방안을 도출하였다. 아울러 T-DMB를 텔레매틱스에 활용하기 위해 필요한 양방향성을 지원하기 위한 리턴 채널 구성 방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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