• KNOM Review
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• 제24권1호
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• pp.13-19
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• 2021

최근 산업 분야에서는 공장 자동화 뿐만 아니라 장애 진단/예측을 통해 고장/사고를 사전에 방지하여 생산량을 극대화하기 위한 연구가 진행되고 있으며, 이를 구성하기 위해 많은 양의 데이터 축적을 위한 클라우드 기술, 데이터 처리를 위한 빅 데이터 기술, 그리고 데이터 분석을 쉽게 진행하기 위한 AI(Artificial Intelligence)기술이 도입되고 있다. 또한 최근에는 장애 진단/예측의 발전으로 인해 설비 유지보수(PM: Productive Maintenance) 방식도 정기적으로 설비를 유지보수 하는 방식인 TBM(Time Based Maintenance)에서 설비 상태에 따라 유지보수 하는 방식인 CBM(Condition Based Maintenance)을 조합하는 방식으로 발전하고 있다. CBM 기반 유지보수를 수행하기 위하여 설비의 상태(condition)의 정의와 분석이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 머신 러닝(Machine Learning) 기반의 장애 진단을 위한 시스템 및 데이터 모델(Data Model)을 제안하며, 이를 기반으로 장애를 사전 예측한 사례를 제시하고자 한다.

• 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.

• 산업경영시스템학회지
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• 제47권2호
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• pp.10-20
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• 2024

In recent automated manufacturing systems, compressed air-based pneumatic cylinders have been widely used for basic perpetration including picking up and moving a target object. They are relatively categorized as small machines, but many linear or rotary cylinders play an important role in discrete manufacturing systems. Therefore, sudden operation stop or interruption due to a fault occurrence in pneumatic cylinders leads to a decrease in repair costs and production and even threatens the safety of workers. In this regard, this study proposed a fault detection technique by developing a time-variant deep learning model from multivariate sensor data analysis for estimating a current health state as four levels. In addition, it aims to establish a real-time fault detection system that allows workers to immediately identify and manage the cylinder's status in either an actual shop floor or a remote management situation. To validate and verify the performance of the proposed system, we collected multivariate sensor signals from a rotary cylinder and it was successful in detecting the health state of the pneumatic cylinder with four severity levels. Furthermore, the optimal sensor location and signal type were analyzed through statistical inferences.

• 한국가스학회지
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• 제9권4호
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• pp.57-61
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• 2005

이 연구는 결함수분석(FTA)를 이용해 완전방호 형식 및 멤브레인 형식의 KOGAS 탱크 설계에 대한 비교 정량적 위험성평가를 위해 수행하였다. 이 연구를 위해 표준 완전방호식 탱크와 초기 멤브레인 탱크 및 4가지의 개선된 멤브레인 탱크를 포함한 총 6개 모델에 대해 위험성을 평가하였다. 이 연구에서는 FTA를 이용해 누출빈도를 정량화 하였다. 분석의 명확성 및 일관성을 위해서 모든 경우는 동일한 고장수(fault tree)를 이용해 정량화하였다. 개선되지 않은 멤브레인 저장탱크(초기 모델)를 제외하고 예측된 위험도 수준은 매우 유사해서 각각의 탱크는 동일한 위험도 수준(the same level of risk)을 나타내는 것으로 평가되었다. 펌프 낙하에 의한 손상은 완전방호식 탱크에 비해서 박판으로 되어있는 멤브레인 탱크가 두드러지게 큰 것으로 예측되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.672-682
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• 2020

최근 다양한 산업/제조 현장에서 운영 효율화를 위한 디지털 트윈(digital twin) 기술 연구가 활발하게 수행 중이고, 화석 연료의 점진적 고갈과 환경오염 문제는 파력발전소와 같은 신재생/친환경 발전방식을 요구한다. 하지만, 파도의 에너지에 의해서 전기를 생산하는 파력발전에서 변동성이 높은 파도에너지에 의해서 발전량과 고장 등의 운영효율화 요소가 밀접하게 관련되어 있어 이들 사이의 관계를 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 따라서 첫 번째로 파고 데이터, 진동수주(OWC: Oscillating Water Column, 이하 OWC) 챔버의 센서 데이터 등과 같은 변동성이 높은 데이터 간에 의미 있는 상관관계 도출이 필요하다. 두 번째로 도출된 상관관계를 기반으로 추출된 데이터로 예측 상황을 학습함으로써 원하는 정보를 예측할 수 있는 방법론 연구가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 파력발전 시스템의 디지털 트윈으로 스마트 운용 및 유지보수가 가능하도록 실제 파력발전소의 IoT 센서 데이터를 이용하여 OWC의 압력 예측을 위해 머신러닝 프레임워크를 활용한 워크플로우 기반의 학습모델을 설계하고, 검증 및 평가 데이터셋을 통한 압력 예측분석의 유효성을 확인한다.

• 에너지공학
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• 제21권4호
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• pp.339-345
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• 2012

최근 안정성 및 경제성 측면에서 완전방호식 LNG 저장탱크(full-containment LNG storage tank)의 대안으로 검토되고 있는 멤브레인 LNG 저장탱크(membrane LNG storage tank)에 대해서 정량적 위험성 평가 방법(QRA; Quantitative Risk Analysis)과 유한요소해석법(FEM; Finite Element Method)을 통하여 안전성 평가를 수행하였다. 본 논문에서는 유한요소해석법(FEM)을 통한 구조안전성 평가에서 140,000 $m^3$ 저장용량을 갖는 LNG 저장탱크의 두 가지 모델은 저장탱크 시스템에 대한 강도 안전성과 누출 안전성 측면에서 해석한 결과에 의하면 모두 안전한 것으로 평가되었다. 또한, 고장수목분석(FTA; Fault Tree Analysis)을 통하여 멤브레인 LNG 저장탱크에 안전성을 강화하기 위해 설계 초기모델에 안전장치로서 멤브레인 바닥부의 충격흡수장치(impact absorber structure), 1차 멤브레인 저장 파손 시 콘크리트 외부탱크(outer tank) 코너부(corner part)의 열충격(thermal stress)을 감소시킬 수 있는 열보호장지(secondary barrier) 및 펌프 낙하 시 안전장치로서 펌프캐쳐(pump catcher)를 보완하고 평가하였다. 결론적으로 개선된 멤브레인 LNG 저장탱크는 안전성 측면에서 완전방호식 LNG 저장탱크와 대등하다는 결론을 도출할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.2383-2386
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• 2002

많은 ISP업체와 서버 관리자들은 자신의 시스템 향상을 위하여 많을 비용을 쏟아 붇고 있지만 그 결과는 비관적이다. 지금까지는 하드웨어적인 성능만을 고려하였으나, 최근에는 리눅스를 탑재하여 낮은 가격과 높은 가용성을 가지면서, 증가하는 네트워크 요청에 효과적으로 대응하기 위한 해결책으로 여러 대의 호스트로 구성되는 클러스터링 기술이 각광을 받고 있다. 또한 클러스터는 저렴한 호스트들로 구성되므로 구축 비용이 절감되는것 뿐만 아니라, 일부 호스트가 고장 나더라도 다른 호스트는 네트워크 작업 분담을 재설정하여 정상적으로 동작함으로 가용성이 항상 유지될 수 있다는 것을 보여준다. 최근 군에서도 정보화 과학화의 열풍에 힘입어 그 어느때보다도 업무의 전산화, 정보화에 박차를 가하고 있는 실정이다. 이로 인한 군업무에 적용되는 중대형 서버의 증가와 1인 1PC정책에 의한 클라이언트의 증가, 네트웍 인프라 구축에 심혈을 기울이고 있다. 그러나 사용자의 요구만큼 군환 경하에서의 정보화 업무를 감당하는 서버의 역량은 제한이 있다. 군업무의 특수성에 비추어 볼때에도 사회의 금융업무와 마찬가지로 중단없는 서비스의 수행과 서버의 안정화는 군전산의 가장 중요한 요소중의 하나임에 불구하고 아직까지도 현실성은 많이 미비한 상태이다. 본 연구는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 NAS와 SAN개념(네트웍기반)을 도입하여 군 서버 구축 새로운 패러다임을 제공하여 업무의 통폐합과 함께 서버의 통폐합의 전초단계인 무정지 클러스터링 서버의 구축방안을 제시하여 군정보화, 과학화의 초석을 다지는 계기로 삼고자 한다.위상변화에 대한 적응성을 높일 수 있도록 한다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권7호
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• pp.663-670
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• 2016

본 논문은 심해저 채광시스템 중 심해저 광물자원의 안전한 양광을 위한 바이패스 밸브의 개념 소개 및 CAE 기반의 바이패스 밸브 요소 설계 기술을 고찰하고 있다. 바이패스 밸브는 다른 해양의 기자재와 같이 고장예방과 안정성 확보를 위해 간단한 구조로 제안되었으나, 유체, 구조, 동적 거동 등의 다양한 영향으로 인해 설계는 복잡하고 어렵다. 설계가 복잡한 바이패스 밸브를 개발하기 위해서 본 연구에서는 CAE 기반 설계 기술을 활용하였다. CAE 기반 설계 기술은 설계, 설계검증, 가상의 실험 등을 한 번에 할 수 있어 바이패스 밸브와 같이 복잡한 설계 문제 해결에 효과적이다. 특히, 바이패스 밸브에 사용되는 스프링은 밸브 특성에서 가장 중요한 응답 성능에 관련된 부품으로 유체력, 동역학을 이용한 CAE 기반 설계 기술을 적용하는 것이 효율적이며, 이를 위해 각 학제들을 연동한 통합설계 모델을 개발하였다. 이러한 통합설계 모델을 바탕으로 바이패스 밸브의 설계 및 설계에 대한 검증을 수행하였으며, 이러한 일련의 과정을 통하여 바이패스 밸브를 개발하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권5호
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• pp.395-404
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• 2005

컴퓨터 시스템의 내/외부에 침입(attacks), 고장(failures)이 발생되더라도 적절한 방법으로 중요한 임무에(mission-critical) 해당한 역할을 수행하는 능력의 척도로 정의되는 생존성(survivability)에 대한 관심이 커지고 있다. 특히, 침입에 의해 시스템 일부가 손상(partially compromised) 되더라도, 최소한의 필수 서비스를 지속적으로 제공할 수 있게 해주는 침입감내시스템(intrusion tolerance system)의 설계시에 생존성 분석은 신뢰성(reliability), 가용도(availability)등과 같은 컴퓨터 시스템의 정량적 신인도(dependability) 분석과 함께 중요한 요소기술 중의 하나이다. 본 논문에서는 침입감내시스템의 방어능력을 평가하기 위해 자율컴퓨팅(autonomic computing)의 핵심 기술인 자가치유(self-healing) 메커니즘의 두 가지 요소(결함모델 및 시스템반응)를 활용하여, 주서버와 보조서버로 구성된 침입감내시스템의 상태천이(state transition)를 표현하였다. 또한, 침입감내시스템의 생존성, 가용도 및 다운타임 비용(downtime cost)을 정량적으로 정의한 후 시뮬레이션 실험 및 취약성(vulnerability) 공격에 대한 사례 연구를 수행하였다. 이를 통해 시스템의 신인도 향상 측면에서 초기상태에서의 침입감내능력 향상이 가장 중요한 요소임을 검증할 수 있었다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권6호
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• pp.531-537
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• 2016

기계 혹은 구조물의 파손 및 파괴는 소재의 내부에 존재하는 결함에서 발생하는 크랙에 의한 것이다. 이러한 크랙들은 밀집하여 존재하는 경우가 많기 때문에 크랙의 진전 및 성장특성들을 고려하지 않으면 안 된다. 이에 따라 본 연구에서는 표준 CT 시험편 내부의 크랙 및 구멍의 위치에 따른 파괴특성을 고찰하였으며, 표준CT 시험편에 편심된 집중하중을 가하였을 때, 시험편 내 크랙 주변의 구멍의 존재유무 및 위치에 따른 파괴역학적 거동에 대하여 규명하였다. 연구 결과로서 Model 3(크랙 주변에 구멍이 한 개 존재하는 시험편 모델로서 크랙의 끝부분과 구멍 간의 거리 가로방향으로 2mm의 경우)가 최대 변형량, 최대 응력 및 최대 변형 에너지, 모두 가장 크게 나타났으며, 모든 시험편 모델들이 시험편 내부의 크랙과 구멍의 거리가 가까울수록 최대 응력이 커지는 경향을 보였다. 또한 구멍의 개수와는 별개로 시험편 내부의 크랙 가까이에 구멍이 존재할 때 크랙 가까이에서 최대 응력은 커지는 경향이 나타나는 것을 알 수 있었으며, 이러한 본 연구 결과를 토대로 기계 혹은 기계 구조물 내부에 구멍을 뚫는다면, 시험편에 발생하는 파괴 응력의 값을 줄임으로써 파손이나 고장이 일어나는 것을 방지할 수 있을 것으로 사료된다.