• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.172-174
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• 2021

기존 산업에서는 제한적 모니터링 및 정비로 인한 불필요한 유휴 시간 발생 등의 예방정비의 형태로 보전을 실시하였다. 하지만 4차 산업혁명이 도래되고 광업, 제조, 석유 및 가스, 상업적 농업을 포함한 많은 산업 분야에서 실시간 모니터링이 가능하고, 정비로 인한 유휴 시간의 최소화를 원하게 되었다. 특히, 설비 및 장비가 고장 나기 전 고장을 예측하여 유지 보수함으로써 비용을 절감하고 운영 효율성을 극대화 할 수 있는 예지보전에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 스마트 팩토리의 장비의 이상 상태를 사전에 검증이 가능하고 이상 상태를 실시간 모니터링이 가능한 예지보전 기술에 대해 살펴본다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권4호
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• pp.462-472
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• 1999

능동적 시간지원 데이터베이스 시스템은 시간지원 데이터베이스 시스템에 능동규칙 시스템을 통합하여 구성한 진보된 데이터베이스 시스템이다. 이 시스템은 추세 분석, 상태 관찰을 통한 경보,고장에 대한 예측, 금융 시스템 및 공정 제어 등과같은 고도의 응용에 효과적으로 대응할수 있다. 그러나 능동적 시간지원 데이터베이스 시스템은 시간 차원을 갖는 다차원 데이터공간에 대해 처리해야 하므로 그 처리비용이 매우 높으며, 규칙 처리에 의한 시스템 부하가 매우 증가할 수 있다. 따라서 효과적 규칙 처리방법에 대한 연구가 수행되어야 한다. 한편 규칙의 성능에 대한 문제는 일반적으로 조건 평가 방법의 효율성에 달려있다. 특히 데이터의 시간차원을 고려한 시간지원 능동규칙의 경우 시간 영역에 따라 규칙에 의해 처리되어야 할 데이터 량의 증가하고 이에 다라 성능의 차이가 많이 나므로 더욱 문제가 된다. 따라서 이 논문에서는 능동적 시간지원 데이터베이스 시스템을 위한 시간지원 능동규칙의 성능향상을 위해 조건 평가를 검토하고 시간지원 차분에 의한 시간지원 점진적 평가연산을 제시하였다. 아울러 이 시간지원 점진적 연산자를 적용한 조건 평가 예를 보이고 이 연산자의 효율성을 증명하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.109-121
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• 2024

섬유, 자동차와 같은 여러 제조 공정에서 설비가 고장이 나 멈추게 되면 기계가 작동하지 않게 되고 이는 기업의 시간적, 금전적 손실로 이어진다. 따라서 설비의 고장이 발생하기 전, 고장을 예측하여 정비할 수 있도록 설비의 이상을 사전에 탐지하는 것이 중요하다. 대부분의 설비 고장 원인은 설비의 필수 부품인 베어링의 고장으로, 베어링의 고장을 진단하는 것은 설비예지보전 연구의 핵심이기도 하다. 본 논문에서는 베어링의 진동 신호를 분석하여 SWT-SVD 전처리 알고리즘을 제안하고 이를 시계열 이상탐지 모델 네트워크 중 하나인 어노멀리 트랜스포머에 적용하여 베어링 이상탐지 모델을 구현한다. 제조공정의 베어링 진동신호는 실시간으로 센서값들의 이력이 작성되어 노이즈가 존재하므로, 이를 줄이기 위해 본 연구에서는 정상 웨이블릿 변환(Stationary Wavelet Transform)을 사용하여 주파수 성분을 추출하고, 특이값 분해(Singular Value Decomposition) 알고리즘을 통해 유의미한 특징들을 추출하는 전처리를 진행한다. 제안하는 SWT-SVD 전처리 방법을 적용한 베어링 이상탐지 모델 실험을 위해 IEEE PHM학회에서 제공하는 PHM-2012-Challenge 데이터 세트를 활용하였으며, 실험 결과는 0.98의 정확도와 0.97의 F1-Score로 우수한 성능을 보였다. 추가로, 성능 향상을 입증하기 위해 선행 연구들과 성능 비교를 진행한다. 비교 실험을 통해 제안한 전처리 방법이 기존의 전처리보다 높은 성능을 보임을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권11호
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• pp.1315-1321
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• 2013

볼 베어링의 손상 상태를 예측하기 위한 방법을 본 논문에서 제시하였다. 손상 진전율을 추정하기 위해 확률적 베어링 피로 결함 진전 모델을 적용하고 잡음이 포함된 가속도 신호의 RMS 데이터를 이용하여 손상 상태와 고장 시간을 계산하였다. 확률적 결함 진전 모델의 파라미터는 볼 베어링에 대한 일련의 Run-to-Failure 시험을 수행하여 결정하였다. 가속도 RMS값으로부터 손상 진전율과 손상 상태를 추정하기 위해 규칙화된 파티클 필터 추정 방법을 적용하였다. 미래 시점에서의 손상 상태는 최근 측정된 데이터와 직전에 추정된 상태값을 이용하여 예측하였다. 예측된 손상 상태와 시험 데이터와 비교하여 개발된 방법의 적절성을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권10호
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• pp.747-752
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• 2019

신뢰성 성장 시험을 수행하며 획득하게 되는 고장 정보와 누적 시험수행시간을 이용하면 신뢰성 성장 모델의 모수 추정이 가능하며, 모수 추정을 통해 해당 제품의 MTBF를 예측할 수 있다. 그러나 시험에 대한 비용, 시간 혹은 제품의 특성 등의 여러 제약으로 인해 고장 정보가 구간적으로 획득되거나, 획득한 고장 정보의 샘플 데이터(Sample Data)의 수가 작을 수 있다. 이는 신뢰성 성장 모델의 모수 추정의 오차를 커지게 하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 샘플 데이터의 수가 작을 경우 신뢰성 성장 모델의 모수 추정 시 베이지안 기법 기반의 모수 추정 방법의 적용에 대해 연구를 수행하였다. 시뮬레이션 결과 신뢰성 성장 모델의 모수를 추정할 때, MLE를 적용하여 추정하는 방법보다 베이지안 기법을 적용하는 방법이 추정 정확도가 높음을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 C
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• pp.2043-2045
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• 2005

현재 점화코일은 소형화 및 친환경성을 위해 에폭시 몰딩 절연층으로 변화되었다. 그러나 에폭시 몰딩으로 변환됨에 따라 점화코일 내부 절연층에 대한 절연진단 및 노화에 대한 정확한 진단의 어려움으로 적절한 교체시기를 예측하기 더욱 어려워졌다. 그로 인해 점화장치부분에 대한 예기치 못한 사고는 대형사고 유발을 초래할 수 있다. 이에 본 논문에서는 비파괴검사의 일종인 부분방전을 이용한 열화검출을 연구하기 위해 열화에 따른 위상각-방전전하량-방전빈도수의 분포 특성을 조사하였다. 또한 방전 발생의 분포가 동일 조건에서도 매우 불규칙성을 가지고 있으므로 데이터의 정량화를 위해 불규칙적인 통계처리를 위한 와이블 분포를 사용하여 기기의 고장시간예측을 조사하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.127-135
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• 2020

비정형 데이터의 수집, 분석 그리고 활용에 대한 필요성이 대두되고 있지만 여전히 비정형 데이터를 효과적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 국내 유수 이동통신 기업의 통신 시설장비 점검 시스템에 기록된 비정형데이터를 분석하여 장비고장 대응과 예방에 적극 활용할 수 있는 기반을 만들고자 하였고, 약 220만 건의 작업일지 데이터를 텍스트 마이닝을 통해 구조화/정형화 하였다. 이를 위해 장비 고장과 관련된 4가지 분석 프레임, 고장인지, 고장원인, 고장대상, 조치결과를 구성하였고 분석 결과로는 크게 3가지의 효율화 방안과 관련한 인사이트를 얻을 수 있었다. 첫 번째로는 신속한 조치를 통한 시간 단축을 도모하고, 두 번째로는 고장장비 Unit 수요를 예측하고, 마지막으로 현장 출동의 최소화를 지원할 수 있을 것으로 기대되었다. 결론적으로, 본 사례연구는 통신시설 장비 고장 대응을 위해 데이터 분석 대상을 정형 데이터뿐만 아니라 장비일지라는 비정형 빅데이터로도 범위를 확장했으며, 이를 분석에 활용하기 위해 처음으로 텍스트 마이닝을 시도를 했다는데 의의를 가진다. 또한 N사는 정형 데이터 뿐 만아니라 년 80만 건씩 축적되던 비정형 데이터의 활용 가치를 확인할 수 있던 기회를 가졌으며, 향후 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 발전방향 그리고 추후의 정형 데이터와의 연계 분석 방안 등에 대한 가이드를 확보할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.3-3
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• 2019

최근 기후변화로 인한 집중호우, 가뭄 등 예측하기 어려운 사태가 발생하면서 깨끗하고 안정적인 용수공급 기술의 필요성이 대두되고 있다. 이에 IoT와 기존 물관리시스템을 결합한 스마트워터그리드 출범은 실시간으로 수요와 공급량의 정보를 취득하여 물 관리 효율성을 제고 할 수 있게 되었다. 실시간 수요량 자료를 이용하여 물 수요량 예측을 통한 최적의 물 공급량을 결정할 수 있다. 이 때 스마트워터그리드의 핵심 기술은 실시간으로 취득한 자료의 품질관리라 할 수 있다. 본 연구 대상지역인 영종도 112 블록에는 528개 AMI 스마트 미터를 이용하여 1시간 단위의 물 수요량 자료를 원격 검침하고 있다. 각 수용가에 설치된 AMI 센서를 통해 수집된 자료에는 오류를 포함할 수 있는데 통신 장애, 미터기 고장 및 교체 등으로 발생된다. 결측된 수요량 자료는 상수관망 수리해석에 사용되는 기본자료로서 비표본오차를 증가시켜 검정력과 정확성을 결여시키는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 수집된 자료를 가용할 수 있는 자료로 정제하고 대체하기 위해 완전히 관찰된 자료(complete data)만을 이용하여 각 시간에 따른 관경별, 용도별 그리고 요일별 수요패턴을 추정한다. 결측된 자료는 기존에 사용되는 평균대체법과 핫덱 대체(hot deck imputation) 등과 비교 검증한다.

• 전력전자학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.192-200
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• 1999

위성의 전지는 위성의 수명과 직접적인 영향을 갖고 있으며 이것의 정상동작여부에 따라 위성의 안정적인 임무수행여부가 결정된다. 상대적으로 일반화된 셀 모델링의 최근 개발은 NiH2셀의 동특성을 시뮬레이션 하기 위한 기본적인 원리에 기반을 둔 접근방식이다. 그러나 이러한 일반적인 방정식을 통해 비선형성과 전력상태를 포함하는 전지 특성을 예측하는 것은 사실상 불가능하다. 본 연구에서는 다층신경회로망을 이용하여 비선형 특성를 갖는 니켈-하이드로진 전지 특성을 모델링 하였으며, 모델링된 상수값은 위성의 식시간 동안의 전지 전력상태 분석을 위해 사용되었다. 모델링 결과의 정확성을 확인하기 위해 니켈-하이드로진 전지시험결과 분석자료와 비교 검토 되었다. 전지 동작모드는 정상동작모드와 실패모드로 나누어 분석되었다. 정상동작모드는 위성의 식시간 동안 아크젯 동작 여부에 의해 각각 분석되었으며, 또한 태양전지와 배터리 셀 일부의 고장으로 인한 실패모드에서의 전지전력상태가 분석되었다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2012년도 추계총회 및 학술대회 논문집
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• pp.124-124
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• 2012

부식 현상은 산업과 실생활에서 경제적, 인간의 생활과 안전에서 손실을 일으키는 요인이다. 자동차 부품, 선박 부품 및 전자 부품 산업 등 다양한 분야에서 수명 및 고장율 시험에 대한 관심이 증가하고 있다. 넓은 분야에서 염수분무시험을 적용하고 있지만, 실제 야외환경에서 발생하는 부식과의 상관관계가 확실하게 규명되어 있지 않다. 그리고 이렇게 넓은 산업전반에서 적용하고 있는 염수분부시험 방법은 시료의 부식 저항성을 판단하기 위한 시험시간이 오래 걸리고 이런 이유로 적정한 시험시간을 설정하기 어려울 뿐만 아니라 고내식성 시료의 부식평가가 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 부식의 형태에서 균일부식 현상을 이용하여 옥외 노출 부식시험과 염수분무시험, 가속부식시험 환경에 노출된 시료의 무게 감량을 측정하여 가속계수 도출과 함께 부식 정도를 예측할 수 있는 방법을 연구하였다.