• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제4권4호
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• pp.270-276
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• 2002

An integrated robust fault diagnosis and fault accommodation strategy for a class of linear stochastic systems subjected to unknown disturbances is presented under the assumption that only a single fault may occur at a given time. The strategy is based on the fault isolation and estimation using a bank of robust two-stage Kalman filters and introduction of the additive compensation input for cancelling out the fault's effect on the system. Each filter is set up such that the residual is decoupled from unknown disturbances and fault with the influence vector designed in the filter. Simulation results for the simplified longitudinal flight control system with parameter uncertainties, process and sensor noises demonstrate the effectiveness of the present approach.

• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제48권5호
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• pp.227-232
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• 1999

The stability of Power system installed Hi-Tc Superconducting Fault Current Limiter(SFCL) is analyzed as a process of developing SFCL. For investigation, a simple mimic system(only one generator) is assumed and then the circuit with SFCL in that system is solved for transient performance. In case the SFCL is installed in the power system, it protected synchronization more effectively both in symmetrical 3-phase fault and single phase line to ground fault in that the machine remains in synchronism for the more time than of without superconducting fault current limiter. It shows that the superconducting fault current limiter not only limits fault current but also protest synchronism. So for design of this SFCL, its synchronism protection property must be considered.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권6호
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• pp.741-750
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• 2011

본 논문에서는 소프트웨어의 고장수리 과정 중 완전 수리와 불완전 수리를 모두 고려하는 혼합수리 모형을 제안하려고 한다. 이를 위해 소프트웨어가 가지고 있는 전체 결함의 유형을 고치기 쉬운 결함 유형과 고치기 어려운 결함 유형으로 나누고, 고치기 쉬운 결함의 경우에서는 수리 과정 중 결함을 완전하게 고친다고 가정한다. 또한 고치기 어려운 결함 유형은 완전 또는 불완전 수리가 가능하도록 가정하며, 이러한 가정과 마코프 과정(Markov process)하에서 소프트웨어 성능 평가를 위한 측도 중에 하나인 소프트웨어 가용성(software availability)을 제시하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.233-238
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• 1993

In this paper, two diagnosis algorithms using the simple fuzzy, cognitive map (FCM) that is an useful qualitative model are proposed. The first basic algorithm is considered as a simple transition of Shiozaki's signed directed graph approach to FCM framework. And the second one is an extended version of the basic algorithm. In the extension, three important concepts, modified temporal associative memory (TAM) recall, temporal pattern matching algorithm and hierarchical decomposition are adopted. As the resultant diagnosis scheme takes short computation time, it can be used for on-line fault diagnosis of large scale and complex processes that conventional diagnosis methods cannot be applied. The diagnosis system can be trained by the basic algorithm and generates FCM model for every experienced process fault. In on-line application, the self-generated fault model FCM generates predicted pattern sequences, which are compared with observed pattern sequences to declare the origin of fault. In practical case, observed pattern sequences depend on transport time. So if predicted pattern sequences are different from observed ones, the time weighted FCM with transport delay can be used to generate predicted ones. The fault diagnosis procedure can be completed during the actual propagation since pattern sequences of tvo different faults do not coincide in general.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.706-712
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• 2009

본 논문에서는 프레스공정라인에서 발생하는 고장을 감지하고 분류하기 위한 고장진단기법을 제안한다. 또한 윤활유 레벨을 자동감지 하기 위한 방법도 제안하다. 제안한 방법에서는 FFT 주파수해석과 여러 경계인수를 갖는 ART2 신경회로망을 사용하며, LabVIEW를 이용하여 고장진단 및 윤활유 레벨 자동감시를 위한 GUI(Graphical User Interface) 프로그램을 제작하여 고장진단을 수행하였다. 실험결과들로부터 제안한 유도전동기 고장진단 및 윤활유 레벨 자동감시시스템의 성능을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권2호
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• pp.65-70
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• 2015

PCB(Printed Circuit Board) 제조공정에서의 수율은 제품의 원가와 품질을 결정하는 중요한 관리 요인이다. PCB 제조공정은 일반적으로 많은 단계의 미세공정을 거쳐서 제품인 칩(Chip)이 생산되기 때문에 높은 수율을 보장하기가 현실적으로 어렵다. 제품의 수율을 향상시키기 위해서는 저수율의 원인이 되는 불량요인을 분석하고, 불량요인에 영향을 미치는 중요공정 및 설비를 찾아서 관리해야 한다. 본 연구는 로지스틱 회귀분석 및 변수선택법을 이용하여 혐의공정 및 설비를 찾는 방법을 제안하였다. 데이터는 실제 현장의 로트 데이터를 사용하였고, 각 로트는 진행한 설비 및 불량유형별 불량수를 갖고 있다. 또한 분석 결과는 실제 현장 확인을 통하여 수율에 미치는 영향을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.247-250
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• 2006

현재 고밀도 반도체제작 환경에서는 Reactive ion Etching (RIE) 과정에서의 생산성을 극대화하기 위해서 비이상적인 공정장비를 발견하는 것이 매우 중요하다. 생산과정에서 오류발견의 중요성을 설명하기 위해 Support Vector Machine (SVM)은 실시간으로 공정오류에 대한 판단에 대한 도움을 주기 위해 사용되었다. baseline run으로부터 얻은 데이터로 SVM 모델을 구성하고 정상인 run 데이터와 비정상 run 데이터로 SVM 모델을 검증한다. 통계적 공정제어에서 흔히 이용되는 control limits를 도입하여 정상데이터가 내재하고 있는 램덤 변화율이 반영된 SVM 모델 기반의 control limits를 수립하고, 그 control limits를 바탕으로 오류발견을 실행한다. SVM을 이용함으로써 RIE의 오류발견은 run to run 기반에 정상인 run데이터는 0% 오류율이 증명되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.5123-5129
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• 2013

본 논문에서는 국방용 임베디드 시스템의 신뢰도를 테스트 할 수 있는 JTAG fault injection 기법과 fault, error, failure에 대한 분류 기법들을 새롭게 제안하였다. JTAG fault injection 기법은 JTAG을 사용하여 실제 hardware에서 발생할 수 있는 fault를 software에서 인위적으로 유사하게 발생시킬 수 있다. 이 기법을 적용하여 시스템 취약도에 대한 정량적 분석이 가능하였다. 본 논문의 JTAG fault injection 실험은 통계적인 방법을 적용하였으며, 실제 H/W 결함과 유사한 결함을 메모리의 임의의 위치에 주입하였다. 결함주입 실험 결과는 기존의 fault, error, failure 분류 기법을 보완한 재분류 기법을 적용하여 분석하였다. 그 결과, 약 19%의 failure 탐지율 향상을 보였다. 이 실험결과는 시스템에서 발생할 수 있는 fault, error, failure의 체계적 분류, 프로세스 검증, 신뢰성 개선을 위한 데이터로 활용이 가능하다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권1호
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• pp.52-60
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• 1999

This paper deals with a fault detection and isolation scheme for a DC motor driven centrifugal pump system. The emphasis is placed on the design and implementation of the residual generatorm, based on parity relation, that provides decision logic unit with residuals that will be further processed to detect and isolate three important faults in the system;brush fault, impeller fault, and the speed sensor fault. Two process faults are modelled as multiplicative type faults, while the sensor fault as an additive one. With multiplicative fault, the implementation of the residual generator needs the time varying transformation matrix that must be computed on-line. Typical implementation methods lack in generality because only a numerical approximation around the assumed fault levels is employed. In this paper, a new implementation method using well tranined neural network is proposed to improve the generality of the residual generator. Application results show that the fault detection and isolation scheme with the proposed residual generator effectively isolates three major faults in the centrifugal pump system even with a wide range of fault magnitude.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.1113-1119
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• 2000

To operate a process plant safely and economically, process monitoring is very important. Process monitoring is the task to identify the state of the system from sensor data. Process monitoring includes data acquisition, regulatory control, data reconciliation, fault detection, etc. This research focuses on the data recon-ciliation using scale-space filtering and fault detection using functional-link associative neural networks. Scale-space filtering is a multi-resolution signal analysis method. Scale-space filtering can extract highest frequency factors(noise) effectively. But scale-space filtering has too large calculation costs and end effect problems. This research reduces the calculation cost of scale-space filtering by applying the minimum limit to the gaussian kernel. And the end-effect that occurs at the end of the signal of the scale-space filtering is overcome by using extrapolation related with the clustering change detection method. Nonlinear principal component analysis methods using neural network have been reviewed and the separately expanded functional-link associative neural network is proposed for chemical process monitoring. The separately expanded functional-link associative neural network has better learning capabilities, generalization abilities and short learning time than the exiting-neural networks. Separately expanded functional-link associative neural network can express a statistical model similar to real process by expanding the input data separately. Combining the proposed methods-modified scale-space filtering and fault detection method using the separately expanded functional-link associative neural network-a process monitoring system is proposed in this research. the usefulness of the proposed method is proven by its application a boiler water supply unit.