메모리 기술이 발달함에 따라 메모리의 집적도가 증가하게 되었고, 이러한 변화는 구성요소들의 크기를 작아지게 만들고, 고장의 감응성이 증가하게 하였다. 그리고 고장은 더욱 복잡하게 되었다. 또한, 칩 하나에 포함되어있는 저장 요소가 늘어남에 따라 테스트 시간도 증가하게 되었다. 본 논문에서 제안하는 테스트 구조는 내장 테스트를 사용하여 외부 테스트 환경 없이 테스트가 가능하다. 제안하는 내장 테스트 구조는 여러 알고리즘을 적용 가능하므로 높은 효율성을 가진다. 또한 고장 난 메모리를 여분의 메모리로 재배치함으로써 메모리 수율 향상과 사용자에게 메모리를 투명하게 사용할 수 있도록 제공할 수 있다. 본 논문에서는 고장 난 메모리 부분을 여분의 행과 열 메모리로 효율적인 재배치가 가능한 복구 기술을 포함한다. 재배치 정보는 고장 난 메모리를 매번 테스트 해야만 얻을 수 있다. 매번 테스트를 통해 재배치 정보를 얻는 것은 시간적 문제가 발생한다. 이것을 막기 위해 한번 테스트해서 얻은 재배치 정보를 플래시 메모리에 저장해 해결할 수 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리를 이용해 재배치 정보의 활용도를 높인다.
예방정비는 대규모 산업시설에서 설비의 성능을 최적으로 유지하는 활동을 의미하며, 궁극적으로 고장을 미연에 방지하여 생산 효율을 극대화하는 것을 목적으로 한다. 일반적으로 인력에 의한 주기적인 정비가 이루어지지만, 지속적으로 발생하는 고장을 방지할 수 없는 문제가 있다. 또한, 문제를 조기에 해결하기 위한 고장에 대한 조치는 설비 전문가에 의존하기 때문에, 전문가의 부재 상황이나 미숙련된 전문가에 의한 진단 오류로 인한 대응의 한계가 있다. 인력에 의존한 설비 진단과 문제의 조기 발견을 돕기위해 알람 시스템이 활용되고 있지만, 단순 정보 수집을 위해 설계되고, 방대하게 알람을 발생시키므로 실제적인 효용성이 없다. 본 논문에서는 시스템에 의한 고장징후 포착과 문제의 원인 및 향후 발생할 문제를 파악하기 위해서, 전문가의 경험지식을 시스템 지식으로 구축을 통한 자동화된 예방정비시스템을 설계 및 개발하였으며, 전문가 지식을 재이용하기 위한 시스템의 구조와 활용 방안에 대해서 논한다.
위성의 수와 복잡도가 증가함에 따라서 다양한 고장이 생기는 경우를 예측하고 고장이 발생한 경우 이를 감지하여 신속히 감지하여 처리하는 노력의 필요성이 증가하게 된다. 현재는 위성 관제소의 전문요원들이 이러한 작업을 수행하고 있지만, 많은 부분이 일상적인 작업이므로 이러한 진단 작업을 자동화할 필요성이 있다. 즉, 일상적인 작업은 전문가시스템이 수행하고, 보다 복잡하고 고차원적인 문제는 전문요원이 해결하는 방식이 바람직하다. 이 논문에서는 이러한 노력의 일환으로 인공지능의 사례기반 방식을 도입한 위성 고장진단 전문가시스템을 구축하기 위한 방법론과 이에 따른 프로토타입 시스템을 설계하고 구현하였다. 사례기반 시스템은 과거의 사례를 기억하고 있는 사례베이스를 구축하고 고장의 증상이 발생한 경우에 이러한 사례베이스로부터 가장 근사한 경우를 인덱스하여 처리하는 기능을 가지고 있다. 이 논문은 이러한 기능을 가지는 사례기반 시스템의 구조와 활용방안에 대해서 서술하고자 한다.
배전계통에서 전력수요의 증가와 분산전원의 증가로 대용량 변압기의 적용이 불가피하게 되었다. 하지만, 대용량 변압기로 교체할 경우 배전계통에 고장발생시 고장전류의 크기가 증가되어 기존에 설치된 차단기 및 보호기기의 차단용량 초과로 인해 교체에 따른 경제적 비용 상승이 우려된다. 따라서, 대용량 변압기의 교체시 고장전류 증가 문제를 해결하기 위한 방안 중 하나로 초전도한류기를 설치하는 방안을 검토하고 있다. 하지만, 초전도한류기는 도입위치에 따라 ��치 발생 시 초전도한류기의 저항 크기가 다르게 되며, 이로 인해 고장전류 제한효과가 다르게 되며 기존의 보호 장치들의 동작에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 모의 배전계통에 초전도한류기를 적용하였을 경우 도입위치에 따라 전류제한효과를 포함하여, 모선 전압강하, 고장제거에 따른 초전도한류기의 회복특성을 실험을 통해 비교 분석하였다.
본 연구는 BLDC 모터의 동일모델간 다른 정상범위로 인해 발생하는 상태판단 문제를 해결해 진단 효율을 높이는데 있다. 모터내 고유한 외란은 동일한 상태임에도 정상상태 범위가 다르게 계측되는 원인이다. 이러한 문제는 진단모델 설계시 모터 상태를 구별하기 위한 특징변수와 상태판단 기준값을 결정하기 어렵게 한다. 실험은 다수의 BLDC 모터들에서 신호를 계측하기 위한 시스템을 구성하고, 모터별 다른 정상범위를 관찰하고 고장들을 상태별로 분류하였다. 계측한 신호는 제안한 상태천이모델을 사용하여 모터 고유외란의 영향을 최소화하였다. 제안한 상태천이모델은 동일 모터모델에서 발생하는 다른 정상상태 특성을 줄여 고장 검출효율을 향상시키는 방법이다. 본 연구의 실험 결과, 고장 검출율이 향상되었으며 제안한 상태천이모델이 진단에서 유용한 방법임을 알 수 있었다.
본 논문은 집단보호장비에 들어가는 회로카드조립체의 고장 원인 분석 및 품질 개선에 관한 연구이다. 해당 장비는 현재 운용중인 무기체계의 구성품으로 냉난방 기능뿐만 아니라, 화생 방어 역할을 한다. 그런데 군에서 운용중에 응축부조립체의 팬이 동작하지 않는 현상이 다수 발생되었다. 이에 따라 고장 원인을 분석하였고 특정 회로카드조립체가 소손됨을 확인하였다. 고온의 환경조건에서 지속적인 냉방가동에 따라 부품이 가열되고 이에 따라 고온에 노출된 전자부품이 열화되어 소손됨을 알 수 있었다. 따라서 본 논문은 이를 해결하기 위해 방열판을 적용하여 과온 동작에 의한 고장빈도를 낮추고 회로카드조립체의 수명을 연장한 품질 개선에 관한 연구이다. 개선된 회로카드조립체는 실험을 통해 방열성능을 확인하였다. 뿐만 아니라 체계 호환성 검사, 양압유지, 소음 시험, 작동시험 등을 통해 성능검사를 마쳤으며 현재 개선된 제품을 적용중이다. 이번 개선을 통해 현재까지 해당 회로카드조립체에서 발생한 고장은 없으며 해당 장비의 품질이 향상됨을 확인하였다.
밝기가 동작 전류에 비례하는 LED 조명은 다수의 LED를 직렬 연결하여 정전류원으로 구동하는 방식을 널리 사용하고 있다. 이러한 방식에서는 일부 LED가 고장으로 개방되면 전류 통로가 끊어져 직렬 연결된 모든 LED가 꺼지게 된다. 본 논문에서는 LED 동작 전압보다 약 0.4V 정도 높은 항복전압을 갖는 제너 다이오드를 개별 LED와 병렬로 연결하여 LED 고장 시 전류 우회로를 확보하므로 이러한 문제점을 해결하는 회로를 설계하였다. 시뮬레이션과 실험을 통해 LED 정상 동작 시에는 제너 다이오드로 전류가 거의 흐리지 않고, LED 고장 시에는 제너 다이오드가 안정적으로 전류 우회로로 동작함을 확인하였다.
KTX 차량은 수많은 기계, 전기 장치 및 부품들로 구성되어 있는 하나의 시스템으로 차량의 유지보수에는 상당히 많은 전문성과 유지보수 작업자들의 경험을 필요로 한다. 차량 고장발생 시 유지보수자의 지식과 경험에 따라 문제 해결의 시간과 작업의 질적 차이가 발생하며 그에 따른 차량의 가용율이 달라진다. 일반적으로 문제해결은 고장 매뉴얼을 기반으로 하지만 경험이 많고 능숙한 전문가의 경우는 이와 더불어 개인의 노하우를 접목하여 신속하게 진단하고 조치를 취한다. 이러한 지식은 암묵지 형태로 존재하기 때문에 후임자에게 완전히 전수되기 어려우며, 이를 위해 사례기반의 철도차량 전문가시스템을 개발하여 데이터화된 지식으로 바꾸려고 하는 연구들이 있어왔다. 하지만, 간선에 가장 많이 투입되고 있는 KTX 차량에 대한 연구나 텍스트의 특징을 추출하여 유사사례를 검색하는 시스템 개발은 아직 미비하다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 차량 유지보수 전문가들의 노하우를 통해 수행된 고장들에 대한 진단과 조치 이력을 문제 해결의 사례로 활용하여 새롭게 발생하는 고장에 대한 조치가이드를 제공하는 지능형 조치지원시스템을 제안하고자 한다. 이를 위하여, 2015년부터 2017년동안 생성된 차량고장 데이터를 수집하여 사례베이스를 구축하였고, 차원축소 기법인 비음수 행렬 인수분해(NMF), 잠재의미분석(LSA), Doc2Vec을 통해 고장의 특징을 추출하여 벡터 간의 코사인 거리를 측정하는 방식으로 유사 사례를 검색하였으며, 위의 알고리즘에 의해 제안된 조치내역들 간 성능을 비교하였다. 분석결과, 고장 내역의 키워드가 적은 경우의 유사 사례 검색과 조치 제안은 코사인 유사도를 직접 적용하는 경우에도 좋은 성능을 낸다는 것을 알 수 있었고 차원 축소 기법들의 성능 비교를 통해 문맥적 의미를 보존하는 차원 축소 방식 중 Doc2Vec을 적용하는 것이 가장 좋은 성능을 나타낸다는 것을 알 수 있었다. 텍스트 마이닝 기술은 여러 분야에서 활용을 위한 연구들이 이루어지고 있는 추세이나, 본 연구에서 활용하고자 하는 분야처럼 전문적인 용어들이 다수이고 데이터에 대한 접근이 제한적인 환경에서 이러한 텍스트 데이터를 활용한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 관점에서 키워드 기반의 사례 검색을 보완하고자 텍스트 마이닝 기법을 접목하여 고장의 특징을 추출하는 방식으로 사례를 검색해 조치를 제안하는 지능형 진단시스템을 제시하였다는 데에 의의가 있다. 이를 통해 현장에서 바로 사용 가능한 진단시스템을 단계적으로 개발하는데 기초자료로써 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 VLSI 회로 직접도가 급속도로 증가함에 따라 하나의 시스템 칩에 고밀도와 고용량의 내장 메모리가 구현되고 있다. 고장난 메모리를 여분의 메모리로 재배치함으로써 메모리 수율 향상과 사용자에게 메모리를 투명하게 사용할 수 있도록 제공할 수 있다. 본 논문에서는 고장난 메모리 부분을 여분의 행과 열 메모리로 효율적인 재배치를 위해 재배치 알고리즘을 제안하고자 한다. 재배치 정보는 고장난 메모리를 매번 테스트해야만 얻을 수 있다. 매번 테스트를 통해 재배치 정보를 얻는 것은 시간적 문제가 발생한다. 이것을 막기 위해 한번 테스트해서 얻은 재배치 정보를 플래시 메모리에 저장해 해결할 수 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리를 이용해 재배치 정보의 활용도를 높인다.
무선 센서 네트워크를 구성하는 센서노드들이 클러스터를 구성하고 선출된 클러스터 헤드가 클러스터 내의 센서노드들로부터 데이터를 받아서 병합한 다음, 기지국으로 데이터를 전달하는 클러스터 기반 라우팅 방법이 연구되어 왔다. 이 클러스터 기반 라우팅 방법에서 클러스터 헤드에 고장이 발생한다면, 해당 클러스터의 데이터는 기지국으로 전달할 수 없어 데이터 신뢰성에 문제가 생긴다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 고장감내를 지원하는 클러스터 기반 라우팅 방법을 제안한다. 제안한 방법은 각 클러스터마다 백업 클러스터 헤드를 지정하여 원래의 클러스터 헤드에 고장이 발생한다면 백업 클러스터 헤드가 그 역할을 대신하도록 함으로써 데이터 전달의 신뢰성을 보장한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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