• 소음진동
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• 제9권4호
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• pp.849-855
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• 1999

신경망은 비선형 동적 시스템의 식별 및 제어에 대한 기존 방법의 매력적인 대체방법으로서 가능성을 보여주었다. 이 논문의 목적은 신경망의 응용, 즉 미지의 비선형 시스템의 입력 신호에 대한 신경 복원을 제시하고 있다. 이 기본 방법론은 여러 공학분야에서 실질적인 용도로 쓰일 수 있으며, 분명히, 이 제시된 기법의 응용은 시스템 입력을 측정하는 완전한 감지기망이 가능하지 않는 물리적 시스템에 중요할 수 있다. 또한 이 복원기법의 응용은 시스템이 정상적으로 작동할 시에는 중요하지 않지만, 성능저하 또는 시스템 중단을 야기하는 고장 혹은 시스템 이상을 일으킬 시에는 중요한 역할을 할 수 있다. 이 논문에서는 미지의 비선형 동적 시스템에 이 방법을 적용한 결과를 제시하고 있으며, 백색/채색 시스템 잡음에 대한 이 기법의 강인성이 평가되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.159-161
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• 2013

기업 및 기관의 통신실 및 전산실에서 운영하는 UPS, 항온항습기, 소화설비와 같은 기반설비에 대하여 발생할 수 있는 각종 장애를 사전에 감지하고, 장애 발생 시 신속히 대응할 수 있는 감시체제에 대하여 체계적으로 연구하고자 한다. 주요 통신설비 및 전산설비를 운영, 관리하는 환경에서는 공조기의 작동상태, 분전반 및 UPS의 상태 및 고장 유무, 화재발생시 신속한 통보체계가 필요하다. 기존 전산실의 주변 기반설비 장애 감시에 대한 현황 및 문제점을 파악함으로써 향후 체계적인 감시시스템 구축을 위한 개념 정립과 실무자들이 설계 시에 참조하여야 할 고려 사항들을 관리지침으로 제시하여 향후 데이터센터 감시시스템 구축과 관련한 다양한 연구의 필요성을 제시하고자 한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제24권1호
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• pp.45-51
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• 2004

발전소 보일러튜브는 장시간 동안 고온고압하의 기혹한 조건으로 운전됨에 따라 크리프, 열피로와 같은 각종 열화에 의해 누설손상이 발생하고 있다. 이러한 누설손상을 실시간 감시하고 진단하기 위하여 음향방출기술을 이용한 현장적용 연구를 수행하였다. 또한 고장예측 진단기술, 튜브의 수명관리 및 설비 감시에 활용할 수 있도록 음향방출 진단시스템을 개발하여 현장에 설치하고, 보일러 운전상태에 따른 신호측정 및 평가, 누설위치 판별 등에 대해 고찰하였다. 누설감지는 저주파 및 고주파대역의 누설로 구분하여 음향방출신호를 각각 측정 및 평가하였다. 현장적용 연구결과로부터 실시간으로 보일러튜브 상태감시와 누설위치 추적이 가능하였으며, 향후 본 기술을 이용하면 발전설비 안전운전과 발전소 정지에 따른 경제적 손실 예방에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권2호
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• pp.95-105
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• 2009

지상 관측으로부터 수집된 시계열 원격탐사 자료는 관측환경의 악화와 감지 시스템의 기계적 고장과 같은 관측 장애요인에 의해 많은 미관측 및 악성 자료를 가지게 된다. 육상의 지표면 parameters는 기후와 주로 연관되어 있으므로 육상 관측 위성 영상에 나타나는 많은 물리적 과정은 계절 주기에 따른 시간적 변화를 보인다. 본 연구에서 제안된 적응 feedback 시스템은 계절에 따라 변하는 물리적 과정을 포함하는 시계열 원격 탐사 영상 시리즈를 재구축한다. 이 시스템에서는 계절적 변화를 추적하기 위하여 하모닉 모형을 사용하고 수치 영상 모형의 공간적 의존성을 나타내기 위해 Gibbs Random Field를 사용한다. 재구축 과정을 통하여 구성된 적응 하모닉 모형을 사용하여 지표면 연속적 변화를 감시할 수 있다. 본 연구에서는 1996년부터 2000년까지 한반도로부터 관측된 AVHRR 영상 시리즈를 일 주일 간격으로 정적 합성하여 NDVI 시리즈를 구하고 하모닉 모형을 사용하는 적응 재구축 시스템을 이 NDVI 시리즈에 적용하여 한반도 식생 변화를 추적하였다. 연구 결과는 하모닉 적응 재구축 시스템이 실시간 지표면 변화 감시를 하는데 매우 효과적인 수단이 될 것이라는 잠재성을 보여준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제18권2호
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• pp.117-125
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• 2002

연속적으로 상대적으로 짧은 간격으로 관측된 시계열 원격탐사 자료는 관측환경의 악화와 감지 시스템의 기계적 고장과 같은 관측 장애요인에 의해 많은 미관측 및 악성 자료를 가지게 된다. 본 연구는 adaptive 재구축 시스템을 이용하여 동적합성에 의해 미관측 및 악성 자료를 복구하는 문제를 다루고 있다. 제안된 재구축 방법은 관측 대상의 물리적 특성에서의 시간적 변화와 공간적 연속 특성에 근거한 영상처리 기법이며, adaptive 시스템은 관측 값과 지엽적 시간적 경향에 의해 추정된 예측 티의 가중치 합에 의해 합성영상을 생성하는 동적합성을 수행한다. 제안된 동적합성기술의 adaptive 재구축 시스템은 한반도를 관측한 1999년도와 2000년도 2년간의 NOAA AVHRR의 NDVI자료의 재구축에 적용되었다. 실험결과는 재구축된 시리즈는 미관측 및 악성 자료를 포함하고 있는 실제의 관측 영상 시리즈를 위하여 추정된 완전한 자료 값을 갖는 영상 시리즈로 사용될 수 있음을 보여주고 있다. 추가적으로 제안 시스템은 해당 시간에서의 시간적 변화량을 나타내는 gradient 영상을 생성하고, 이러한 영상들의 연속 시리즈에서 관측 대상의 시계열 변화 특성이 관측 자료 값의 영상 시리즈보다 더욱 분명히 나타나고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.230-233
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• 2016

본 논문에서는 원격지에서 제빙기의 상태를 확인할 수 있는 제빙기 상태 모니터링 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 제빙기에 연결되어 전류, 전압, 냉매압력, 냉매온도 등의 데이터를 주기적으로 서버에게 송신하는 데이터 수집용 통신보드와 이 보드로부터 전송된 데이터를 데이터베이스에 저장하는 서버 프로그램, 데이터베이스에 저장된 데이터를 관리자 및 장비 운용자에게 보여주는 웹 기반의 사용자 응용프로그램으로 구성된다. 제빙기에 이상 징후가 감지되면, 이 시스템을 통해 얻은 데이터를 활용하여 관리자와 운용자는 제빙기의 상태를 실시간으로 확인하고 적절한 조치를 취함으로써 장비의 고장을 예방할 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권2호
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• pp.115-123
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• 2021

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.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.1-6
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• 2021

최근에 IT 기술의 발전과 비용을 절감하는 방식으로 무인감시설비가 도입되어 운영되고 있다. 무인감시설비는 효율적이고 경제적인 측면으로 장점이 있지만, 무인감시설비의 고장, 오작동이 발생하면서 감시 공백과 침입자로 인한 시설 파손 및 정보 유출 등 피해가 발생 되는 단점이 있다. 그리고 무인감시설비의 점검 차원에서 담당자의 상시 방문이 필요하고 이에 따른 관리 비용이 발생하고 있다. 본 논문에서는 무인감시설비의 상태를 실시간 점검하여 오작동과 같은 문제를 감시설비의 상태 확인 및 자동복구하고 담당자에게 실시간으로 상황을 문자메시지로 통보하는 시스템을 설계하였다. 설계할 시스템은 영상, 음향, 조명 등의 무인감시설비의 주요 장비의 작동 상태에 관한 정보를 수신하고 판단하는 통합형 네트워크 비디오 서버(NVR)와 무인감시설비의 상태를 감지하고 전원 복구하는 제어장치와 SMS 서버를 이용한 실시간 문자메시지로 구성되어 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.84-90
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• 2022

공작기계 상태 진단은 기계의 상태를 자동으로 감지하는 프로세스이다. 실제로 가공의 효율과 제조공정에서 제품의 품질은 공구 상태에 영향을 받으며 마모 및 파손된 공구는 공정 성능에 보다 심각한 문제를 일으키고 제품의 품질 저하를 일으킬 수 있다. 따라서 적절한 시기에 공구가 교체될 수 있도록 공구 마모 진행 및 공정 중 파손 방지 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 공구의 적절한 교체 시기 등을 진단하기 위해 딥러닝 기반의 계층적 컨볼루션 신경망을 이용하여 5가지 공구 상태를 진단하는 방법을 제안한다. 기계가 공작물을 절삭할 때 발생하는 1차원 음향 신호를 주파수 기반의 전력스펙트럼밀도 2차원 영상으로 변환하여 컨볼루션 신경망의 입력으로 사용한다. 학습 모델은 계층적 3단계를 거쳐 5가지 공구 상태를 진단한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 높은 정확도를 보였고, 실시간 연동을 통해 다양한 공작기계를 모니터링할 수 있는 스마트팩토리 고장 진단 시스템에 활용할 수 있을 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.683-686
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• 2023

본 논문에서는 차량 전자 시스템에서 소프트 에러와 공통 고장에 대응하기 위해 두 개의 코어를 지연 동작시킨 후 그 결과를 비교하는 D-DCLS(Delayed Dual Core Lock-Step) 프로세서를 설계하였다. D-DCLS는 어느 코어에서 에러가 발생했는지 알 수 없기 때문에 각 코어를 에러가 발생하기 이전 시점으로 되돌려야 하는데 파이프라인 스테이지 상의 모든 중간 계산값을 되돌리기 위해서는 복잡한 하드웨어 수정이 필요하다. 본 논문에서는 이를 쉽게 구현하기 위해 분기 명령어가 실행될 때마다 모든 레지스터 값을 버퍼에 저장해 두었다가 에러가 발생하면 저장된 레지스터 값을 복구한 후 'BX LR' 명령어를 수행하여 해당 분기 시점으로 자동 복구하도록 하였다. 제안하는 D-DCLS 프로세서를 Verilog HDL로 설계하여 에러가 감지되었을 때 자동으로 복구한 후 정상 동작하는 것을 확인하였다.