• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제6권6호
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• pp.262-271
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• 2005

In order to achieve timely and accurate fault detection of plasma etching process, neural network based time series modeling has been applied to reactive ion etching (RIE) using two different in-situ plasma-monitoring sensors called optical emission spectroscopy (OES) and residual gas analyzer (RGA). Four different subsystems of RIE (such as RF power, chamber pressure, and two gas flows) were considered as potential sources of fault, and multiple degrees of faults were tested. OES and RGA data were simultaneously collected while the etching of benzocyclobutene (BCB) in a $SF_6/O_2$ plasma was taking place. To simulate established TSNNs as incipient fault detectors, each TSNN was trained to learn the parameters at t, t+T, ... , and t+4T. This prediction scheme could effectively compensate run-time-delay (RTD) caused by data preprocessing and computation. Satisfying results are presented in this paper, and it turned out that OES is more sensitive to RF power and RGA is to chamber pressure and gas flows. Therefore, the combination of these two sensors is recommended for better fault detection, and they show a potential to the applications of not only incipient fault detection but also incipient real-time diagnosis.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권6호
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• pp.205-220
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• 2018

소프트웨어 결함 예측은 결함이 자주 발생하는 모듈에 집중함으로써 소프트웨어 품질 보증 활동에 귀중한 프로젝트 리소스를 효과적으로 할당하는 데 도움이 될 수 있다. 회사 내에서 수집 된 충분한 기록 데이터를 사용하여 정확한 결함 발생 가능성이 높은 모듈 예측에 대해 WPDP (프로젝트 내 결함 예측)를 사용할 수 있다. 회사가 과거 데이터를 유지하지 못한 경우 CPDP (Cross-Project Defect Prediction) 메커니즘을 기반으로 오류를 예측하는 분류기를 만드는 것이 도움이 될 수 있다. CPDP는 다른 조직에서 수집 한 다른 프로젝트 데이터를 사용하여 분류기를 작성하기 때문에 정확한 분류기를 만드는데 가장 큰 장애물은 소스와 대상 프로젝트 간의 서로 다른 분포이다. 이 문제의 해결을 위해 효과적인 유사도 측정 기술을 식별하는 것이 중요하므로, 본 논문에서는 다양한 유사도 측정 기술을 CPDP 모델에 적용하여 성능을 비교한다. 유사도 가중치의 유효성을 평가하고, 통계적 유의성 검정 및 효과 크기 검정을 통해 결과를 검증한다. 실험 결과, k-Nearest Neighbor (k-NN), LOcal Correlation Integral (LOCI) 및 Range 방법이 유사도 측정 기술 중 상위 3 개에 속했고, 이들을 사용하는 CPDP 예측 성능이 WPDP의 성능과 유사하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.33-40
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• 2003

소프트웨어 개발 초기 단계의 문제점이 개발 후반부 산물의 품질에 심각한 영향을 미치기 때문에 설계 명세를 이용하여 결함경향성이 많은 부분을 예측하는 위험도 예측 모델은 전체 시스템 개발비용을 낮추는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 이러한 예측 모델은 결과 산물이 매우 크고 실행 정확성이 요구되는 통신 소프트웨어 같은 실시간 시스템 설계에 더욱 필요하다. 판별분석, 인공신경망, 분류트리 등의 기법들을 이용한 모델들이 제안되었으나 이들은 결과에 대한 원인 분석의 어려움, 낮은 확장성 등의 문제점들을 지니고 있었다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 모델인 GAM을 제안한다. GAM은 위험도 함수를 만들어 내므로 기존의 분류 모델들과는 다르게 설계 개체의 위험도 비교에도 사용가능하다. 여러 내부 특성들과 예측 정확도 비교를 통해 GAM을 잘 알려진 예측 모델인 역전파 신경망 모델(BPM)과 비교하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.391-405
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• 2015

본 연구에서는 원거리 지진해일에 대응하기 위한 기초 연구로써 유한 단층 모델과 순환 경계조건을 이용한 전지구 지진해일 예측 시스템을 제안하였다. 제안한 전지구 지진해일 예측 시스템을 2014년 칠레 지진해일에 적용하여 원거리 지진해일에 대한 대응 시스템으로써의 가능성을 검토하였다. 전지구 지진해일 예측 시스템의 경계조건, 지배방정식, 격자 크기, 단층 모델에 따른 지진해일 파고와 도달시각을 DART 부이, 조위관측소 관측 자료와 비교함으로써 유한 단층 모델과 순환 경계조건의 중요성을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제12권6호
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• pp.463-473
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• 2010

통계 관리도 기법을 활용한 터널 굴착면 전방 단층대 예측 기법을 제시하고 적용성을 검토하였다. 5개의 RMR 변수와 기초 RMR에 대한 $x-R_s$ 관리도를 작성하여 단층대로 접근함에 따른 각 변수의 변화 분석을 통해 이상 구간을 통계적인 기준에 의해 판정하였으며, 이러한 이상 구간을 단층대 구간으로 간주하였다. 관리도 평가 기법을 터널 시공현장에 적용한 결과, 선진수평시추 및 막장 관찰을 통해 확인된 3 개소의 단층대 구간은 관리도 판정에 의해 단층대가 출현하는 시점보다 각각 1~3 굴착면 이전에 인지되었으며, 거리로 환산하면 2.2 m, 5.0 m, 6.0 m 이전에 해당된다.

• Journal of Platform Technology
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• 제6권3호
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• pp.47-54
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• 2018

하드웨어 산업에서의 예측 분석은 생산설비의 고장을 방지하기 위해 적절한 시점에 유지보수를 수행할 수 있고 관리비용을 절감할 수 있다. 이는 고장원인분석의 자동화를 통해 보다 효율적이고 과학적인 유지보수를 수행할 수 있도록 도와준다. 그중에서도 예측 관리는 정보 기술을 활용하여 설비 상태의 수집, 분석, 과학적 데이터 관리를 통해 예측 모델을 구성하며, 이를 바탕으로 이상상태를 파악하고 개선함으로써 이상상태가 발생하는 것을 사전에 예방하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 Relex 도구를 통해 결함트리(Fault Tree)를 만들고 하드웨어들의 에러코드를 분석하여 안전성을 연구했다.

• Earthquakes and Structures
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• 제22권1호
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• pp.53-64
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• 2022

This study proposes an intelligent semi-active isolation system combining a variable-stiffness control device and ground motion characteristic prediction. To determine the optimal control parameter in real-time, a genetic algorithm (GA)-fuzzy control law was developed in this study. Data on various types of ground motions were collected, and the ground motion characteristics were quantified to derive a near-fault (NF) characteristic ratio by employing an on-site earthquake early warning system. On the basis of the peak ground acceleration (PGA) and the derived NF ratio, a fuzzy inference system (FIS) was developed. The control parameters were optimized using a GA. To support continuity under near-fault and far-field ground motions, the optimal control parameter was linked with the predicted PGA and NF ratio through the FIS. The GA-fuzzy law was then compared with other control laws to verify its effectiveness. The results revealed that the GA-fuzzy control law could reliably predict different ground motion characteristics for real-time control because of the high sensitivity of its control parameter to the ground motion characteristics. Even under near-fault and far-field ground motions, the GA-fuzzy control law outperformed the FPEEA control law in terms of controlling the isolation layer displacement and the superstructure acceleration.

• 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.

• 전기학회논문지
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• 제60권9호
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• pp.1656-1662
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• 2011

In a previous paper, the EMTP modeling technique using search coil test is established through various transient analysis including system grounding condition and grounding resistance for HVDC submarine cables. It was also proved by comparison with real test results. Based on this EMTP modeling technique, in this paper, it will be applied for modeling of ${\pm}180kV$ real HVDC submarine system(Jeju~Haenam). This paper variously analyses the effects of fault resistance including the resistance between core and sheath, the resistance between sheath and amore and the resistance between amore and sea water through EMTP modeling of search coil method. The results can contribute to the accuracy of detailed fault point prediction of search coil test for HVDC submarine cables.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.343-346
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• 1996

A new method for on-line induction motor fault detection is presented in this paper. This system utilizes unsupervised-learning clustering algorithm, the Dignet, proposed by Thomopoulos etc., to learn the spectral characteristics of a good motor operating on-line. After a sufficient training period, the Dignet signals one-phase ground fault, or a potential failure condition when a new cluster is formed and persists for some time. Since a fault condition is found by comparison to a prior condition of the machine, on-line failure prediction is possible with this system without requiring information on the motor of load characteristics.