• 한국가스학회지
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• 제28권2호
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• pp.93-104
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• 2024

산업현장에서 사용되는 회전기기의 원활한 작동 및 수명연장을 위해서는 설비진단이 필수적이다. 다양한 설비진단의 방법 중 진동진단은 다른 진단방법과 비교하여 불평형(unbalance), 축정렬 불량(misalignment), 베어링 결함(bearing fault), 기어 손상(worn gears), 소음(noise), 공진(resonance) 등 대부분의 초기 결함을 발견할 수 있다. 따라서, 진동분석은 산업현장에서 가장 범용적으로 사용되는 설비진단 방법이며, 설비의 상태를 기반으로 관리하는 예지보전(PdM) 기술로 유용하게 활용된다. 하지만, 진동진단 방법은 기준을 근거로 경험에 의존하여 수행되기 때문에 전문가에 의하여 진행된다. 따라서, 기존에 경험에 의존하여 수행하는 진동진단 방법을 지식화된 코드체계로 구축하여 누구나 쉽게 결함을 판단할 수 있는 시스템을 구축하여 설비의 신뢰성 구축에 기여하고자 한다. 진동측정에 대한 ISO-20816 기준을 근거로 알고리즘을 개발하였고, 석유화학공장 압축기, 수소충전소, 산업용 기계 등 다양한 실증현장에서 진동을 측정한 결과와 개발 시스템을 활용하여 분석한 결과를 비교하여 신뢰성을 검증하였다. 개발된 알고리즘을 통하여 산업현장에서 누구나 회전기기의 상태를 진단하고 결함을 조기에 파악하여 정확한 교체시점에 부품을 교체할 수 있는 예측유지보수(PdM)기술에 기여할 수 있다. 나아가, 정유산업시설, 운송, 생산 시설, 항공시설 등 다양한 산업현장에 적용 시 회전기기의 고장으로 인한 유지보수 비용과 다운타임(down time)의 절감에 이바지할수 있를 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.23-35
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• 2013

본 논문은 고장 분류 시스템을 위해 진동 신호로부터 특징 벡터를 자동적으로 추출하는 효과적인 기법을 제안한다. 기존의 멜-주파수 캡스트럼 계수는 진동신호의 노이즈에 민감하여 분류 정확도를 감소시키는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 4단계 필터 뱅크로 구성된 스펙트럴 엔벨로프 캡스트럼 계수 분석을 제안하며, 4단계는 (1) 모든 진동 신호의 스펙트럴 엔벨로프를 기술하기 위한 선형 예측 코딩 알고리즘 사용 단계, (2) 일반적인 스펙트럴 모양을 얻기 위해 모든 엔벨로프의 평균화 단계, (3) 평균 엔벨로프와 그 주파수의 최대값을 찾기 위한 기울기 하강 방법 사용 단계, (4) 엔벨로프의 주파수 사이의 거리로부터 계산된 중앙값을 얻는데 사용되는 비 중첩 필터 뱅크 단계로 구성된다. 이4-단계필터뱅크는 특징벡터를 추출하기위해 캡스트럼 계수 계산에 사용된다. 마지막으로 유도전동기의 결함 형태를 구분하기 위해 이러한 특수 파라미터를 사용하는 다중 계층 서포트 벡터 머신을 사용한다. 모의실험 결과, 제안하는 방법은 약 99.65%의 분류 성능을 보이며, 동시에 기존 방법들보다 우수한 성능을 보인다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.23-35
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• 2021

제4차 산업혁명 선언 이후 생산 제조 기술과 정보통신기술(ICT)이 융합된 스마트 팩토리가 큰 주목을 받고 사물인터넷(IoT) 기술 및 빅데이터 기술 등이 발전하면서 생산 시스템의 자동화가 가능해졌다. 고도화된 제조 산업에서 생산 시스템에는 예정되지 않은 성능 저하 및 가동 중지 발생 가능성이 존재하며, 가능한 한 빨리 잠재적인 오류를 감지하여 이를 복구해 안전 위험을 줄여나가야 한다는 요구가 있다. 본 연구는 유압 시스템에 부착된 다중 센서 데이터를 기반으로 장비의 고장 예측과 이상 발생 시점 예측을 결합하여 제조 설비 이상탐지를 위한 지도학습 및 비지도학습 모델을 설계한다. 지도학습 분석 방법으로 XGBoost, LightGBM, CNN 모델의 정확도를 비교하였다. 혼동행렬 기반의 평가지표를 통해 LightGBM의 예측력이 97%로 가장 우수한 것을 확인하였다. 또한 비지도 학습 분석 방법으로 MD, AE, LSTM-AE 모델을 구축하여 각 모델을 비교 분석한 결과 LSTM-AE 모델이 이상패턴을 75% 감지하여 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 지도학습과 비지도학습 기법을 종합하여 설비의 고장여부를 정확하게 진단하고 이상상황이 발생하는 시점을 예측함으로써 이상상황에 대한 선제대응을 할 수 있는 기반을 마련하여 스마트 팩토리 고도화에 기여하고자 한다.

• 한국가스학회지
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• 제2권3호
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• pp.88-95
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• 1998

회전기계의 진동해석은 기계의 이상을 미리 판정하여 적절한 유지 보수를 수행하기 위한 지표로 팔용이 가능하다 현재 평택기지에 설치된 고장진단시스템은 LNG펌프의 진동수치가 위험수준에 도달시 기계적 결함부위 진단을 할 수 있다. 본 연구는 Windows NT환경에서 DSP보드를 사용한 자동진단시스템 개발에 대한 것이다. 펌프의 상태진단을 위해 2개의 가속도센서로부터의 속도신호를 해석하고 펌프의 상태에 대한 다양한 그래프를 보여주며 특정 진동값을 일정시간 간격마다 저장하여 펌프의 결함 발생시 운전자가 컴퓨터 모니터에서 전문가 시스템을 활용하여 자동으로 진단하고 경향을 감시함으로써 펌프의 상태를 점검할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권2호
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• pp.111-121
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• 2018

항공기 엔진, 풍력발전기, 모터 등 회전기기에서 발생하는 많은 문제들은 진동이나 소음과 같은 신호 데이터를 측정하여 이상감지를 할 수 있으며, 주파수 분석 등 여러 가지 신호처리가 데이터 전처리 단계에서 필요하다. 본 논문에서는 진동 데이터를 분석하여 설비 이상상태를 감지하는 기법을 소개한다. 정상상태 데이터를 기반으로 마할라노비스 거리를 측정하여 이상상태 유무를 모니터링 하는 방식을 사용한다. 특히 신호 데이터의 전처리 기법들을 도입하여 이상상태 감지의 성능을 개선할 수 있음을 보여준다. 전처리 단계에서 신호 데이터 수집 과정에서 발생한 누설오차(leakage)를 없애기 위해 해밍 윈도우(Hamming window)를 적용하고, 신호 데이터의 원신호인 포먼트(formant)를 분리하기 위하여 켑스트럼(cepstrum) 분석을 실시한다. IMS 베어링 진동 공개데이터를 대상으로 시간 구간별로 6가지 통계지표를 추출한 후 마할라노비스 거리 분류기를 적용하여 성능을 검증하였다. 제시된 신호처리 전처리 기법을 적용함으로써 성능이 획기적으로 향상되는 것을 실험에서 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권7호
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• pp.520-533
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• 2007

CRM(Customer Relationship Management)은 새로운 비즈니스 환경에서 기업의 이익과 경쟁적 우위를 차지할 수 있도록 하는 비즈니스 전략 모델이다. CRM 모델의 고객 응대 기법으로는 인터넷, E-mail, SMS(Short Message Service), 텔레포니 서비스, DM(Direct Mail)이 고객 접근 방법 매체로 이용된다. 최근 기업들의 수익성 모델 향상을 위한 노력으로 기존 고객의 이탈 방지 및 유지, 신규 고객의 가입 및 유지를 통한 비즈니스 모델을 다각화하고 있다. 본 논문은 CRM 채권 센터의 Avaya사의 예측발신시스템(Predictive Dialing System)을 기반으로 하였다. 예측발신시스템 구축 시 인입 콜(Call) 객체 처리를 위한 회선에 비해 대기 상담원이 적을 경우 실시간적 고객응대에 한계가 발생하였다. 기업의 입장에서 충분한 대기 상담원을 준비하지 못하는 이유는 고가의 유지비용 때문인데, 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 불필요한 아웃바운드 상담을 줄이고, 과도한 콜백(CallBack) 적재를 감소시키기 위해서 고객 채널 통합을 위한 콜 객체 관리 메커니즘을 제안하고, 설계 구현 하였다. 성능 평가는 제안된 모델과 이전 모델의 실 데이타 값으로 평가 하였다. 제안된 모델은 대형 CRM 센터에서 효율적으로 이용될 것이다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제12권2호
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• pp.45-76
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• 2006

이 연구의 목적은 일탈 청소년이 일반 청소년과 심리 행동 특성에서 어떠한 차이가 있는가를 알아보는데 있다. 이를 위해 보호관찰 청소년(253명)과, 일반계 고등학생(257명)을 표집하여 도덕적 이탈과 자기효능감 및 가출과 학업성취의 차이를 분석하였다. 질적 질문지는 연구자가 제작하였고, 양적 질문지는 Bandura(1995)의 도덕적 이탈과 자기효능감 척도를 기초로 연구자가 제작하였다. 질적 분석 결과, 보호관찰 청소년들은 문제행동을 하게 된 동기를 상대방 잘못에 두고, 보호관찰소에 왔을 때 심정을 억울하다고 함으로써, 도덕적 이탈이 시사되었다. 가장 자신있게 잘 할 수 있는 일로 학업을 지적한 경우가 적었으며, 가장 자신이 멋있다고 느낀 때가 없다고 함으로써 자기효능감도 낮았다. 또한 친구와 활동 내용 및 장소로 PC방/오락실을 많이 지적하였고, 1년 내에 이루고 싶은 일 또는 가장 신경 쓰이는 문제로서, 학업/진로문제에 대한 반응률이 낮았다. 이러한 결과들은 보호관찰 청소년이 가출을 유혹하는 환경에 많이 접하고 학업성취에 대한 관심이 적음을 보여준다. 양적 분석을 위해 두 집단 차이를 공변량분석한 결과는, 보호관찰 청소년이 일반 청소년보다 도덕적 이탈 정도가 높았으며, 사회성 효능감이 높고, 자기조절학습 효능감은 낮았다. 또한 가출을 많이 했으며, 학업성취도는 낮았다. 판별분석 결과 가출정도와 사회성 효능감 및 도덕적 이탈은 보호관찰 청소년을 판별하고, 학업성취도와 자기조절학습 효능감은 일반 청소년을 판별하는 의미있는 변인으로 확인되었다.

• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.510-519
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• 2020

Within an intelligent automated cyber-physical system, the realization of the autonomous mechanism for data collection, data integration, and data analysis plays a critical role in the design, development, operation, and maintenance of such a system. This construct is particularly vital for fault-tolerant route-finding systems that rely on the imprecise GPS location of the vehicles to properly operate, timely plan, and continuously produce informative feedback to the user. More essentially, the integration of digital twins with cyber-physical route-finding systems has been overlooked in intelligent transportation services with the capacity to construct the network routes solely from the locations of the operating vehicles. To address this limitation, the present study proposes a conceptual architecture that employs digital twin to autonomously maintain, update, and manage intelligent transportation systems. This virtual management simulation can improve the accuracy of time-of-arrival prediction based on auto-generated routes on which the vehicle's real-time location is mapped. To that end, first, an intelligent transportation system was developed based on two primary mechanisms: 1) an automated route finding process in which predictive data-driven models (i.e., regularized least-squares regression) can elicit the geometry and direction of the routes of the transportation network from the cloud of geotagged data points of the operating vehicles and 2) an intelligent mapping process capable of accurately locating the vehicles on the map whereby their arrival times to any point on the route can be estimated. Afterward, the digital representations of the physical entities (i.e., vehicles and routes) were simulated based on the auto-generated routes and the vehicles' locations in near-real-time. Finally, the feasibility and usability of the presented conceptual framework were evaluated through the comparison between the primary characteristics of the physical entities with their digital representations. The proposed architecture can be used by the vehicle-tracking applications dependent on geotagged data for digital mapping and location tracking of vehicles under a systematic comparison and simulation cyber-physical system.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권9호
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• pp.835-842
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• 2016

국내 도시철도차량의 유지보수는 대부분 예방정비에 기초하고 있다. 기존 유지보수 방법의 한계를 극복하기 위해, 상태기반 유지보수기법을 철도차량에 적용하려는 움직임이 최근 활발히 진행되고 있다. 본 연구는 도시철도차량 제동장치의 핵심 고장부품인 솔레노이드 밸브에 대하여 전류기반 고장진단기법 개발을 시도하였다. 주요 고장부품으로 선정된 솔레노이드 밸브에 대하여, 등가회로모델 및 온도 보상된 전류 감시에 기반한 고장 진단법을 제안하였다. 제안한 고장 진단법의 유효성을 검증하기 위해 실제 도시철도차량에 사용되는 솔레노이드 밸브(상용제동 전자밸브)를 이용하여 사례연구를 진행했다. 본 연구는 철도차량 제동장치의 솔레노이드 밸브 고장진단이 추가 센서의 장착 없이 가능함을 보여주었고, 철도차량의 안전성 및 신뢰성 향상에 도움을 줄 것으로 기대한다.