• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.84-86
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• 2001

본 연구에서는 플랜트의 계측신호로 부터 특징 패턴 파형들을 감지하고 패턴감지 정보로부터 플랜트의 운전상황 및 고장을 알아내도록 하는 새로운 기법을 제시하고, 이러한 기법의 실현에 필요한 신호처리 기초 연구를 수행하였다. 또한 보령화력 1.2호기 500MW급 드럼형 보일러및 제어 시스템을 대상으로 보일러 플랜트의 dynamics 모델링과 운전 시뮬레이션을 통하여 여러 운전 패턴및 고장 상황을 발생시켜 고장감지 앨고리즘들의 개발 및 시험과정에 적용하였다. 본 연구에서 수행한 보일러 및 보일러 제어계통에 대한 모델링 및 시뮬레이션은 실제 수행한 발전소 시험 데이터와 비교할 때 높은 일치도를 보이는 결과를 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.491-500
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• 2017

본 논문은 교통신호 제어시스템 구축에 적용 가능한 하트비트 기반의 저비용 이중화 시스템을 구현하였다. 교통신호 제어시스템의 고장은 교통 혼란과 교통사고를 야기할 수 있다. 그러므로 고장감내 기술을 도입하여, 교통관제의 안전성과 신뢰성을 확보해야 한다. 이를 위해 오픈소스 하드웨어를 사용하여 이중화 보드를 구성하고, Linux HA를 사용하여 하트비트 기반의 고장 검출 및 복구 소프트웨어를 개발하였다. 교통신호 제어시스템의 기능을 검증하고, 결함주입 시험을 수행하여 장애에 따른 고장복구 시간을 측정하였다. 시험결과 고장복구 시간은 평균9초 이내로 확인되어 신뢰성 목표시간을 만족하는 것을 확인 하였다. 본 연구 결과를 기반으로 항공, 우주, 원자력 등 고 신뢰성 시스템이 요구되는 분야에 응용 될 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권6호
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• pp.413-422
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• 2022

본 논문에서는 중대형 위성용 '제어모멘트자이로'의 고속회전체인 모멘텀 휠의 고장 분석에 대해 기술하였다. 고장 분석을 위해 변조된 신호에서 주기적으로 발생되는 충격신호를 찾기 위해 힐베르트 변환 기법과 신호 복조 기법을 사용한 포락선 스펙트럼 분석을 하였다. 이를 통해 높은 신호의 크기를 가지는 특정 주파수 밴드에서 회전주파수의 조화 성분과 베어링 결함 주파수가 있는지 분석하여 모멘텀 휠의 고장을 진단하였다.

• 전자공학회논문지A
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• 제31A권6호
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• pp.169-176
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• 1994

본 논문에서는 조합회로에 있어서 고장 시뮬레이션의 고속화를 위한 효율적인 병렬 평가 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 고장소자의 평가 및 전파에 있어서 병렬법, 연역법 그리고 동시법의 장점을 이용하고 있기 때문에 시뮬레이션의 고속화를 실현할 수 있을 뿐만 아니라 다치(multi-valued) 신호를 쉽게 취급할 수 있다. 또한, 동일한 신호선에서 발생하는 액티브(active)고장을 동일한 고장 그룹으로 할당하므로써 병렬연산의 효율을 증가시키기 위한 고장의 그룹화(fault grouping) 방법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 C언어로 구현하였으며, ISCAS '85 Benchmark 회로에 대한 실험 결과 종래의 동시법과 비교하여 약 2.6배에서 8.2배 정도의 고속화가 실현되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.606-615
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• 1997

본 논문은 효과적인 검사 패턴 발생 방법을 제안한다. 기존의 검사 패턴 발생 방법 들은 고장 $F_{i+l}$에 대한 검사 패턴 발생을 고장 F1,F2....,Fi들에 대한 검사 패턴 발생시 행한 계산과는 독립적으로 행하게 된다. 제안된 방법에서는 고장 Fi에 대한 검사벡터를 전수받아 고장$F_{i+l}$에 대한 검사벡터를 발생한다. 전수받은 값을 점차로 바꾸어 나가 면서 새로운 검사벡터가 발생된다. 전수받은 값은 부분적으로 고장 신호를 활성화하고 이 고장 신호를 전파시키기도 한다. 보통 이들은 다음 탈식과정에서 결정단계의 수와 회귀 의 수를 감소 시킨다. 잘로서 알려진 벤치마크 회로에 대한 실험 결과는 낮은 회귀한계 에서 매우 효과적임을 보여주고, 다른 알고리즘과 병합시키면 임의의 회귀한계에서도 매우 효과적임음을 보여 준다.

• 한국추진공학회지
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• 제20권2호
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• pp.56-66
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• 2016

모델기반 FDI 과정에서 모델오차와 센서잡음은 피할 수 없으므로 견실성은 모델기반 FDI에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 이러한 선형모델 오차 및 신호잡음으로 인하여 고장진단 과정에서 발생하는 결함판단 오류들을 비선형 NARX (Nonlinear Auto Regressive eXogenous) 모델과 칼만추정기를 적용하여 개선하는 방법을 제안하였다. 최종 고장판단은 퍼지로직을 이용하여 발생하는 오차의 추이에 대한 확률로 결정하여 순간적인 신호잡음에 강인하도록 설계하였다. 시뮬레이션을 통하여 운용 환경조건에서 엔진제어기의 고장허용에 따른 성능을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.1171_1172
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• 2009

전자부품으로 구성된 제어기의 신뢰성에 대한 연구는 미국방부를 중심으로 1960년대부터 연구되었으며, 철도에서는 유럽을 중심으로 1990년대부터 연구되었다. 특히, 한국에서는 2000년대 이후부터 신호설비 신뢰성에 대한 연구가 시작되어 과거 신뢰성 정보가 없는 노후 신호설비를 대상으로 효율적인 유지보수를 위한 수명평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 부품단위 고장률 또는 운영시 발생된 고장정보와 같이 신호설비의 신뢰도가 지속적으로 모니터링 및 분석정보가 존재하지 않고 장기간 사용된 노후신호설비에 대한 수명을 예측하기 위한 방안을 제시한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.78-83
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• 2019

소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 패턴 인식 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 DWT와 인공신경망 기반 패턴 인식 기법을 이용한 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 기계의 결함을 효과적으로 탐지하기 위해 DWT를 이용해 대역별 분해 후 최상위 고주파 부대역과 최하위 저주파 부대역을 제외한 나머지 부대역의 PSD를 구하여 인공신경망 기반 분류기의 입력으로 사용한다. 그 결과 본 연구에서 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.121-126
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• 2020

소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 딥러닝 기반 이미지 분류 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기계의 결함 시 발생하는 주파수상의 특징 벡터를 효과적으로 추출하기 위해 STFT를 사용하였으며, STFT에 의해 검출된 특징 벡터들은 스펙트로그램 이미지로 변환하여 CNN을 이용해 기계의 상태별로 분류한다. 그 결과는 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제26권6호
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• pp.269-275
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• 2007

디지털 기술의 발전으로 어디서나 음악을 들을 수 있는 다채널 편재형 오디오 시스템의 개발이 구체화 되고 있다. 본 논문에서는 SoC 설계 기술을 기반으로 양방향 디지털 통신을 이용하여 각 스피커를 효율적으로 직렬 연결하는 시스템을 제시한다. 특히 각 스피커는 해당하는 비트 스트림을 확인하여 아날로그 오디오 신호로 변경한다. 또한 스피커는 여러 구형파 테스트 신호의 주파수를 측정하여 스피커 자체의 고장 유무를 진단하는 기능을 가진다. 본 논문에서 제시한 시스템은 200Mhz의 속도로 작동하고 있으며, 기존의 아날로그 방식의 시스템에서는 신호가 직접 출력되지만 $500{\mu}s$ 정도의 지연으로 아날로그 신호를 복원하고 있다.