초인간 6백만불의 사나이가 하나의 과학소설(SF)에 등장하는 가공인물이 아니라 현실로 다가오고 있다. 현대의학의 눈부신 발전에 힘입어 병들거나 고장난 인체부위를 인공장기나 다른 사람의 장기로 갈아끼우는 본격적인 인간개조시대가 열리고 있기 때문이다. 6배만불의 사나이는 가능한 것일까? 인공장기 연구개발 현황과 문제점을 총점검해 본다.
최근 전력화되는 무기체계들은 최신 기술이 반영된 고가의 장비가 대다수이며, 운용유지비도 지속적으로 증대되고 있는 추세이다. 이러한 무기체계들을 효율적으로 운용, 유지하는 요소로서는 정비계획, 경제적 비용 및 수리부속 소요 등이 있으며 그 중 수명주기 동안 수리부속 소요를 사전에 예측하는 것이 운용유지비 효율성 증대와 운용가용도를 높이는 중요한 방식이라 할 수 있다. 수리부속 소요 분석의 시작으로는 무기체계 배치 시 동시에 보급되는 동시조달수리부속(CSP: Concurrent Spare Parts, 이하 CSP) 산정이라 할 수 있을 것이다. CSP는 무기체계가 초기 일정기간 동안 재보급 없이 주어진 운용임무를 성공적으로 수행하고자 하는데 목적이 있으므로 이 기간 동안에 운용가용도를 달성하는 필수요소이다. 현재 CSP 산정 방식은 품목의 고장율과 운용 시간 등의 반영하여 분석하고 있지만, 분석된 CSP는 기술적 고장을 대비하는 목적이며, 초도 운용환경에서 휴먼에러 등으로 인한 예기치 않은 고장 발생에 대처하는 부분에서는 제한적인 것이 현실이다. 해당 고장은 무상정비 범위에도 포함되지 않으며, 초도 운용기간 중 무기체계를 운용 불가 상태로 만드는 심각한 요소에 해당된다. 이러한 무기체계의 운용 불가 상태를 예방하기 위하여 초도 운용환경 중 휴먼에러를 고려한 CSP가 필요하며, 그에 대한 산정 방안과 기준을 제시한다.
본 논문에서는 유도전동기 고장 검출 및 분류를 위한 3-단계 (고장 신호의 전 처리, 고장 신호의 특징 추출, 고장 신호의 고장 유형별 분류) 알고리즘을 제안한다. 먼저 전 처리 단계에서는 저역 통과 필터를 통해 취득한 신호의 고주파 대역에 영향을 미칠 수 있는 잡음 성분을 제거하며, 다음으로는 이산 코사인 변환(discrete cosine transform)과 통계적 방법을 이용하여 고장 유형별 신호의 특징을 추출하고, 마지막 단계에서는 추출된 특징을 입력으로 하는 역 전파 신경 회로망(back propagation neural network)를 이용하여 신호를 고장 유형별로 분류한다. 시스템의 성능을 평가하기 위해 모의실험에 사용된 신호는 유도전동기의 진동 신호로, 정상 및 각종 이상 상태에 대해 8kHz의 샘플링율을 갖는 1초 길이의 데이터를 사용하였다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘은 학습된 상황의 고장 분류에서는 100%의 정확도를 보였으며, 기존의 공분산을 이용한 고장 검출 및 분류 알고리즘과 비교하여 약 50%의 정확도 향상을 보였다. 또한 고장 신호 취득 시 사용하는 센서의 종류나 주변 환경으로 인해 잡음이 추가될 수 있는 상황을 고려하여 취득한 데이터에 백색 가우시안 잡음을 인위적으로 추가한 모의실험에서도 98%이상의 고장 분류 정확도를 보였다. 더불어, 본 논문에서는 TI사의 TMS320F2812 디지털 신호 처리기에 제안한 고장 검출 및 분류 알고리즘을 탑재하여 실제 산업현장에서의 사용여부를 검증하였다.
산업의 발전으로 도시화로 인해 건물의 규모가 커지면서, 건물의 공기 정화 및 쾌적한 실내 환경을 유지의 필요성 또한 증가하고 있다. 냉동 시스템의 모니터링 기술의 발전으로 건물 내에 발생하는 전력 소모량을 관리할 수 있게 되었다. 특히 상업용 건물에서 발생하는 전력 소모량 중 약 40%가 냉동 시스템에서 일어난다. 따라서 본 연구 냉동시스템 고장진단 알고리즘을 개발하기 위해서 냉동시스템의 구조를 이해하고, 냉동 시스템의 운영과정에서 발생하는 데이터를 수집 분석하여 다양한 유형과 심각도를 가지는 고장 상황을 조기에 신속하게 탐지 분류하고자 하였다. 특히 분류가 어려운 고장 유형들의 분류 정확도를 향상시키기 위하여 3단계 진단 및 분류 알고리즘을 개발하여 제안하였다. 다수의 실험과 초모수 (hyper parameter) 최적화 과정을 거쳐 각 단계에 적합한 분류 모형으로 SVM과 LGBM에 기반 한 모형을 제시하였다. 본 연구에서는 고장에 영향을 미치는 특성을 최대한 보존하면서, 선행연구에서 어려움을 겪었던 냉매 관련 고장을 포함한 모든 고장 유형을 우수한 결과로 도출하였다.
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.
위성항법시스템에서 위성 신호의 이상 발생 시 신속하게 위성시계의 고장 유무를 판단할 수 있도록 실시간 위성 시계 이상감지 시스템을 구축하였다. 위성 시계는 시스템 성능에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요소로서 고장이나 이상 발생 시 측정치에 매우 큰 영향을 미칠 수 있다. 특정 위성 시계에 고장이나 이상이 발생한 경우 사용자들이 해당 위성의 측정치를 사용하지 않도록 가능한 빨리 이를 감지하고 공지할 수 있어야 한다. 현재 GPS의 경우 시스템 자체만으로는 위성 상태 정보가 적절한 시간 내에 제공되지 못하므로, 사용자가 직접 위성 신호의 사용 유무를 판단할 수 있는 위성 상태 감시 기능이 필요하다. 이 논문에서는 위성 시계 이상 발생 시 이를 실시간으로 감지할 수 있도록 한국항공우주연구에서 구축한 실시간 위성 시계 이상 감지 시스템에 대해 소개하고자 한다. 시스템 구현을 위해 적용한 방법은 크게 세 단계로 나뉠 수 있다. 첫 번째, 실시간으로 수신한 GPS 이중 주파수 측정치로부터 반송파 스무딩 필터를 적용하여 위성 시계 바이어스를 추정한다. 두 번째, 위성 위치 및 시계 정보의 실시간 적용을 위해 항법력보다 성능이 뛰어난 IGS Ultra-rapid 예측 정보를 활용한다. 마지막으로 위성시계 바이어스 추정치와 예측치를 비교하여 시계 이상 유무를 판별한다. 실제 위성 시계 이상이 발생한 위성의 측정치를 적용하여 시스템에 대한 검증시험을 수행하였고, 10 나노 초 수준의 위성 시계도약 현상이 발생한 위성의 감지를 통해 시스템의 성능을 확인하였다. 이는 항공항법분야와 같이 고성능의 위치 정보를 요구하는 응용분야에 신뢰성 있는 위성 정보 제공을 위해 활용될 수 있다.
홍합, 따개비 등의 접착성 해양생물은 선박의 하부나 발전소 해수 공급용 튜브에 부착하여 운영 효율을 저하 시키고, 냉각기기 고장을 유발하는 파울링(Fouling) 문제를 야기시킨다. 일반적으로 이러한 문제에 대응하기 위해서 초접착성 해양생물이 주로 부착하는 부위에 $Cu_2O$, ZnO 등을 포함한 유기화합물로 표면처리를 하여 부착방지를 하고 있지만, 이 소재들을 장시간 사용 시 해양 오염 및 부식을 가속화하는 문제를 초례하기 때문에 최근에는 사용을 금지하고 있다. 이러한 유해성 소재 문제를 해결하고자 친환경적이고 부작용이 없는 초접착성 해양생물 부착방지 소재를 개발하고자 하였다. 본 연구에서는 낮은 표면장력을 갖는 PDMS(Polydimethylsiloxane) 소재를 기반으로 소수성 oil을 침투시킨 I-PDMS(Oil-Polydimethylsiloxane) 표면처리법을 고안하였고, 이 방법을 활용하여 초접착성 해양생물에 대한 부착방지 성능을 향상시키고자 하였다. 기존의 개발품들 보다 성능이 향상된 I-PDMS 제조하고자, Nano-indentation을 이용한 기계적 특성 평가, X컷 및 cross-cut을 이용한 부착력 평가, 실제 바다환경에서 해양생물의 부착력 시험, 바다 환경을 모사한 수조에서의 I-PDMS와 비교군 기판에서의 홍합 거동, 홍합과 기판의 접착강도 시험, 해양 미생물 평가를 실시하였으며, 이를 통해서 I-PDMS 성능 및 내구성을 입증하고자 하였다.
본 연구는 선박용 공기압축기의 상태기반보전 시스템에 필요한 이상치 탐지 알고리즘 적용에 대한 실험적 연구로서 고장모사 실험을 통해 시계열 전류 센서 데이터를 이용한 이상탐지 적용 가능성을 확인하였다. 고장 유형 10개에 대해 실험실 규모의 고장 모사 실험을 수행하여 정상 운전데이터와 고장 데이터를 구축하였다. 실험 결과 구축된 이상탐지 모델은 시계열 데이터의 주기에 변화를 유발하는 이상은 잘 탐지하는 반면 미세한 부하 변동에 대한 탐지 성능은 떨어졌다. 또한 오토인코더를 이용한 시계열 이상탐지 모델은 입력 시퀀스의 길이와 초모수 조정에 따라 이상 탐지 성능이 상이한 것으로 나타났다.
본 연구는 자율운항 선박의 연료 계통 펌프와 청정기를 대상으로 고장을 진단 사례를 제시하였다. 계측된 신호의 시간종속성을 반영한 심층학습(Deep learning) 알고리즘 적용 절차를 구성하고, 장비의 정상 운전상태와 고장 상태에서 계측한 진동 신호를 고장 패턴 학습에 사용하였다. 특히, 진동 신호에 내포된 열화의 시간 종속성을 반영할 수 있는 방법을 찾고자 하였으며, 슬라이딩 윈도우 연산 과정을 가진 Conv1D를 이용하여고장의 시간 종속성을 반영하였다. 또한 계측된 신호의 차수를 2차원에서 3차원으로 확장하여 시간 영역의 특징을 반영할 수 있는 데이터 전처리과정을 고안하였다. Conv1D 알고리즘의 적층과 변수를 결정하는 과정에서 그리드 탐색 기법을 사용하여 초매개변수의 최적 값을 결정하였다. 마지막으로 제안한 데이터 전처리 방법과 시계열 데이터의 시간 종속성을 반영한 Conv1D 모델이 이상 감지 및 고장 진단에 타당성이 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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