드론은 최근 가까운 공원에서도 볼 수 있을 정도로 대중화가 되었다. 드론이란 조종사 없이 무선전파로 비행 조종이 가능한 무인 항공기(UVA)를 말하며, 주로 비행기나 헬리콥터 모양을 하고 있다. 드론은 군사용으로 시작 되었지만, 최근 방송촬영, 농약살포, 현장탐사, 취미용 등 민간으로 용도가 확대 되었다. 하지만 시중에서 많이 볼 수 있는 드론은 가격도 비싸고 고장이 났을 경우 수리하기가 어려우며, 비행시간이 짧은 불편함이 있다. 본 논문에서는 위에서 말한 불편한 점을 해결하고자 가격이 저렴한 ATmega128을 이용한 드론(쿼드콥터)를 구현했다. 6축 자이로, 가속도 센서와 MCU간의 TWI통신과, PID제어를 통한 드론의 자세제어를, 수신기의 신호를 입력받아 송신기로 드론을 제어하는 동작을 C프로그래밍언어를 기반으로 구현하였다.
본 논문에서는 FPGA에 회로를 설계할 때, 일괄검사가 가능한 BIST의 효율적인 BILBO(이하 EBILBO)를 설계한다. 제안된 일괄검사 알고리즘은 회로의 복잡도와 규모가 큰 회로에서 하나의 핀(pin)으로 정상속도에서 회로검사가 가능하다. BIST 설계에서, 필요한 검사패턴은 의사 랜덤패턴으로 생성하고, 출력은 다중 입력 쉬프트 레지스터에 의한 병렬 신호분석으로 검사하였다. 제안된 알고리즘은 VHDL로 동작적 기술하므로 검사패턴 생성과 응답분석 및 압축에 대한 모델을 용이하게 변경할 수 있다. FPGA상에 설계된 회로에서, 구현된 BIST의 EBILBO의 면적과 성능은 ISCAS89 벤치마크 회로를 통하여 평가하였다. 600 셀(cell) 이상의 회로에서 EBILBO 면적은 30% 이하로 감소하고, 검사패턴은 500K 정도로 신축성 있게 생성되고, 고장검출률의 범위는 88.3%에서 100%임을 확인하였다. 일괄검사의 BIST를 위한 EBILBO 동작은 정상모드와 병행하여 실시간으로 검사모드를 $s+n+(2^s/2^p-1)$시간 내에 동시에 수행할 수 있다.(CUT의 PI 수;n, 레지스터 수;s, p는 다항식의 차수). 제안된 알고리즘은 VHDL 코딩으로 설계와 검사가 병행될 수 있는 라이브러리로 구축되어 DFT에 광범위하게 응용되어질 수 있다.
GO-FLOW기법은 시스템이 정상적으로 작동할 가능성을 평가할 수 있는 기법으로써 신호선과 연산자를 사용하여 시스템을 GO-FLOW Chart로 모델화하고, 이 GO-FLOW Chart를 순차적으로 해석하여 시스템의 신뢰도를 평가하는 기법이다. 그러나 GO-FLOW기법은 1개의 시스템 구성요소를 여러 개의 연산자로 모델링하므로 시스템 흐름도와 상이한 GO-FLOW Chart가 작성될 수 있고, 시간점을 지정하여 시간을 모델링하므로 실제 운전시간에 따른 신뢰도 변화를 평가하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 구성요소의 기능(정상/고장)을 기준으로 시스템의 신뢰도를 평가하는 기법을 개발하였다. 본 기법은 구성요소의 운전상태와 상관없이 그 기능을 유지할 가능성을 기준으로 시스템의 신뢰도를 평가하며, 1개의 구성요소는 1개의 연산자로 모델링하므로 시스템 흐름도와 거의 유사한 모델도를 작성할 수 있고, 실제시간을 반영한 연산자를 사용하여 실제시간에 따른 시스템의 신뢰도를 쉽게 평가할 수 있다.
일반적으로 열차경합은 사고나 인프라고장(선로, 신호기, 선로전환기 등) 등의 외란 발생으로 인하여 본래의 스케줄에 따라 열차운영을 할 수 없는 상황으로 정의 되어진다. 열차경합관리의 주요 목적은 열차 운영 중에 발생하는 열차경합을 사전에 검지하고 해소하는 것이다. 경합의 검지 방법은 선후행 열차간 운행시격과 최소 열차운행시격, 허용가능 지연시간초과, 선로 폐쇄상태의 시스템 자동검지 등 다양하며 해소 방안 역시 속도조절, 대기시간변경, 교행/대피 순서변경, 플랫폼 사용 변경 등 여러 가지가 복합적으로 적용된다. 현재 대부분의 열차운행제어체계는 중앙집중방식이며 소규모 역에서의 경합관리역시 원격으로 중앙에서 하고 있으나 CTC 차원에서 모든 역 상황을 최적으로 통제하는 것은 무리가 있다. 또한, 입환과 같은 구체적인 작업들은 CTC차원에서 파악조차 힘들기 때문에 로컬에서 수행하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 경합관리를 계층적으로 라인경합관리, 역경합관리 2가지로 구분하고 경합검지 및 해소에서 각각의 역할분담 및 협조체계를 설계하였다. 또한, 각각의 경합관리에서는 수리모형에 기반한 최적화모델을 적용하여 현실적이고 합리적인 경합관리모델 구현방법을 제시한다.
경부고속열차(KTX) 차량컴퓨터제어장치(OBCS : On Board Computer System)는 네트워크 통신을 이용하여 차량내 각 종 전장품의 동작상태 감시와 운행명령 및 열차제어, 차량의 유지보수, 승무원의 운전업무를 지원하는 장치로써 KTX의 핵심장치이다. 이 장치는 TGV 제작사양과 프랑스의 고속열차 운영방식에 종속되어 특화된 시스템으로 제작되었으므로 실질적인 기술이전이 어려운 상태이다. 그렇기때문에 KTX 국내도입 후 운영상 요구되는 기능개선 및 자체적인 유지보수, 각 종 전장품(추진제어장치, 보조전원장치, 출입문제어장치 등)의 국산화 교체시 대부분의 인터페이스 신호가 차량컴퓨터제어장치(OBCS)와 연계되어 있어 많은 어려움이 수반되고 있다. 따라서 본 연구에서는 KTX 차량컴퓨터제어장치의 기능분석 및 주변장치(기관사 콘솔, 여객정보시스템, 고장현시장치, 각종 전장품 등)와의 상호 인터페이스 정보분석을 통해 KTX-OBCS 국산화 개발을 함으로써 KTX 운영상 요구되는 기능개선 및 유지보수 효율화에 기여하고, 더 나아가 고속열차제어 및 전장품 분야에서 선진 외국기술의 종속을 탈피하여 기술자립화를 이루고자 한다.
A lot of sensor and control signals is generated by an industrial controller and related internet-of-things in discrete manufacturing system. The acquired signals are such records indicating whether several process operations have been correctly conducted or not in the system, therefore they are usually composed of binary numbers. For example, once a certain sensor turns on, the corresponding value is changed from 0 to 1, and it means the process is finished the previous operation and ready to conduct next operation. If an actuator starts to move, the corresponding value is changed from 0 to 1 and it indicates the corresponding operation is been conducting. Because traditional fault detection approaches are generally conducted with analog sensor signals and the signals show stationary during normal operation states, it is not simple to identify whether the manufacturing process works properly via conventional fault detection methods. However, digital control signals collected from a programmable logic controller continuously vary during normal process operation in order to show inherent sequence information which indicates the conducting operation tasks. Therefore, in this research, it is proposed to a recurrent neural network-based fault detection approach for considering sequential patterns in normal states of the manufacturing process. Using the constructed long short-term memory based fault detection, it is possible to predict the next control signals and detect faulty states by compared the predicted and real control signals in real-time. We validated and verified the proposed fault detection methods using digital control signals which are collected from a laser marking process, and the method provide good detection performance only using binary values.
최근 드론은 하나의 취미 생활이 될 정도로 대중화가 되었다. 드론이란 조종사 없이 무선 전파로 비행·조종이 가능한 무인 항공기를 말하며, 주로 비행기나 헬리콥터 모양을 하고 있다. 드론은 군사용으로 시작 되었지만, 건설 현장, 농약 살포용, 현장 탐사, 화물 배송 그리고 수험생에게 답을 알려주는 부정행위를 방지하기 위한 드론 등 민간으로 용도가 크게 확대 되었다. 하지만 시중에서 볼 수 있는 드론은 굉장히 고가이고, 고장이 났을 경우 수리하기가 어려우며, 비행시간이 짧은 불편함이 있다. 본 논문에서는 위에서 말한 불편한 점을 해결하고자 보다 적은 비용으로 8비트 마이크로컨트롤러인 ATmega128을 이용한 드론를 구현했다. 6축 자이로, 가속도 센서와 MCU간의 TWI통신과, PID 제어를 통한 드론의 자세 제어를, 수신기의 신호를 입력받아 송신기로 드론을 제어하는 동작을 C프로그래밍언어를 기반으로 구현하였다. ATmega128을 이용한 드론은 호버링이 가능하고, 제어에 필요하지 않은 핀을 활용하여 다양한 용도의 드론으로 사용 할 수 있다.
국내철도 노선에 사용되는 NS형 선로전환기는 1960년대 말 일본에서 도입 되어 국산화 과정을 거처 개량되어 현재까지 설치 운용하고 있다. 선로전환기는 열차운행 상 가장 취약한 개소로 관리되고 있으며 사소한 결함에도 대형 열차사고가 발생될 수 있어 선로전환기 관리는 매우 중요하다. NS 선로전환기는 기계적인 구성품 개량은 꾸준히 이루어졌지만 표시 동력 제어회로 등 전기적인 접속부의 개선 없이 50년 전 도입 당시 기술을 그대로 사용하고 있어 최근 도입 운영되고 있는 자동 무인운전 시스템과 인터페이스에 문제가 있을 수 있다. 또한, 기존 NS 선로전환기 배선세트는 회로제어기와 제어계전기를 고정한 상태에서만 점검이 가능하여 고장발생 시 복구를 위한 점검시간이 과다하게 소요될 뿐만 아니라 철도신호 숙련자만 점검이 가능하여 원활한 열차소통에 어려움이 있는 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 국내 NS 선로전환기의 표시 동력 제어회로 등 전기적인 접속부에 대한 개선 방안을 도출하고 최적화된 NS 선로전환기의 개선방안을 제시하고 서울2호선 자동운전(Distance to go) 구간에 시제품을 제작 하여 설치하였다. 이를 보다 확대 적용하면 안정적인 신호시스템 구성과 더불어 효율적인 유지보수가 이루어져 철도이용 승객 서비스 증대 및 유지보수비용 절감 등의 효과가 있을 것으로 판단된다.
현재 철도신호 시스템/제품(Generic Product)에 대한 안전성 확보가 최우선시 되면서 그에 대한 정량적인 척도로 안전무결성 요구사항(SIR) 만족에 대한 검증은 필수사항으로 요구되고 있다. 안전무결성 요구사항(SIR) 검증은 시스템 안전성 분석을 기반으로 수행되지만 아직까지는 국내에서 수행한 경험이 없기 때문에 시스템 안전성 분석을 위한 기본 데이터의 확보율이 현저하게 떨어졌다. 따라서 지금까지는 정성적인 시스템/제품 안전성 분석에 의존할 수밖에 없었다. 정성적 분석은 리스크 매트릭스, 리스크 그래프와 같은 방법으로 사고의 폭은 넓지만 결과의 신뢰성이 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 따라서 정성적 분석의 단점을 보완하기 위해서는 시스템/제품에 대한 정량적인 안전성 분석이 병행되어져야 한다. 본 논문에서는 정성적 분석의 단점을 극복하기 위해 정량적인 안전성 분석방법을 제시하고 신뢰성이 향상된 안전무결성 요구사항(SIR)의 검증방안을 제시한다. 검증 결과, Vital 데이터 처리장치에 대한 위험고장 발생 빈도는 $1.172279{\times}10^{-9}$으로 산출되었으며, 이 수치는 요구된 안전무결성 목표보다 상회하는 것으로 검증되었다.
일반적으로 회전기기의 저어널 베어링 부분은 윤활유 공급의 부족이나 윤활층에 이물질이 혼입되면 시스템의 고장이나 가동중단 등의 원인이 되기도 한다. 따라서 베어링 손상에 기인하는 사고와 관련된 안전운전 문제와 유지비용의 절감을 위해 여러가지 파괴 및 비파괴시험법들이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 저어널 베어링에서 가장 발생하기 쉬운 윤활층에의 이물질 혼입에 의해 야기되는 베어링 파손의 조기검출을 위해 음향방출 기술을 적용하였으며, 전보의 연구에 이어 좀더 정량적이고 체계적인 실험을 수행하였다. 실험실용으로 직접 제작한 모의 베어링 시스템을 이용하여 여러 형태의 인위적인 이물질 혼입 상태를 만들어 실험하였으며 베어링 손상 및 결함 형태의 해석을 위해 AE rms level, 파형분석, AE 변수 등의 여러 파라메터를 사용하여 분석 고찰하였다. 그 결과 AE rms level의 변화가 이물질 혼입의 영향에 민감함을 보여주었으며 AE 변수 등 다른 정보들로부터 손상 원인별로 신호형태를 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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