• 전기전자학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.102-110
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• 2002

측정잡음이 시간에 순차적으로 상관된 경우의 동적 시스템에서의 다중 고장들을 검출하고 진단하는 효과적인 방법을 제시하였다. 제안된 고장검출 및 진단기법은 수정된 상호간섭다중모델 추정 알고리즘을 기반으로 하며 이것은 유색잡음에 대해 자기회귀 모델을 사용하고 측정 차분법을 적용함으로써 일반 비상관 프로세스를 설계하여 상호간섭다중모델 추정 알고리즘에 적용한 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1232-1235
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• 2022

최근 자동차, 철도차량 등 사용자가 있는 기계 시스템에서의 고장 발생 시 사용자의 안전과 관련된 사고로 이어질 수 있어 부품에 대한 모니터링 및 고장 여부 판단은 매우 중요하다. 이러한 부품 중에서 베어링은 회전체와 회전하지 않는 물체 사이에서 회전이 원활하게 이루어질 수 있도록 하는 부품인데, 베어링에 결함이 발생하게 될 경우, 기계 시스템이 정지하거나, 마찰 열에 의해 화재 등의 치명적인 위험이 발생한다. 본 논문에서는 Resnet과 오토인코더를 활용하여 진동 신호 기반의 베어링의 고장을 감지하고 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 방법은 raw data를 이미지로 변환하여 입력으로 사용하는데, 이러한 접근을 통해 수집된 데이터의 손실을 최소화하고 데이터가 가지는 정보를 최대한 분석에 활용할 수 있다. 제안 모델의 검증을 위하여 공개된 데이터셋으로 학습/검증 하였고, 제안 방법이 기존 방법과 비교하여 더 높은 F1 Score와 정확도를 보임을 확인하였다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2004년도 정기학술대회
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• pp.123-128
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• 2004

본 논문에서는 가속 수명 시험을 통하여 열전소자의 수명 분포, 모수 등을 규명하였으며 고장 분석을 통하여 열전 소자의 수명 증가를 위한 대책 방안을 논의하였다. 가속 수명 시험 결과 열전 소자는 형상 모수 3,6인 Weibull 분포를 따름을 알 수 있었다. 열전 소자가 반도체 부품임에도 불구하고 형상 모수가 큰 이유는 반복 Bending에 의한 피로 파괴가 발생하기 때문임을 고장 분석을 통하여 규명하였다. 위의 고장 메커니즘을 설명할 수 있는 가속 모델식은 Coffin-Manson식으로 설명되어 질 수 있으며 가속수명시험 결과 재료 상수는 1.8임을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권1B호
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• pp.50-58
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• 2012

본 연구의 주된 목적은 사용자 관점에서 본 통신 시스템 서비스 가용도의 이론적 모델 개발이다. 이를 위하여 호(Call) 도착은 non-homogeneous 포아손 과정의 가정, 그리고 시스템 상태는 CTMC 모델의 가정을 토대로 서비스 가용도의 추계적 모델을 개발하였다. 제시한 모델은 시간에 따라 변하는 호 도착률을 포함하여 사용자 관점에서 본 서비스 신뢰도 모형의 사용자 모델을 효율적으로 나타냈다. 아울러 시스템 자원의 고장 없이도 사용자가 서비스를 받지 못하는 시스템 상태인 운영 고장 상태를 모델에 포함하여 제공자 입장이 아니라 사용자 관점에서 모델을 구축하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.23-31
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• 2022

본 연구는 H해운사에서 제공받은 Starcool사의 실제 냉동 컨테이너 운영데이터를 분석하였다. H사의 현장 전문가와 인터뷰를 통해 4가지 고장 알람 중 Critical 및 Fatal Alarm만 고장으로 정의하였고, 냉동 컨테이너 특성상 모든 변수를 사용하는 것은 비용측면에서 비효율을 초래하는 것을 확인하였다. 이에 본 연구는 특성 중요도 및 PCA 기법을 통한 냉동 컨테이너 고장 탐지 방법을 제시한다. 모델의 성능 향상을 위해 XGBoost, LGBoost 등과 같은 트리계열 모델을 통해 변수 중요도(Feature Importance)를 기반으로 변수 선택(Feature selcetion)을 하고 선택되지 않은 변수는 PCA를 사용하여 전체 변수의 차원을 축소시켜 각 모델별로 지도학습을 수행한다. 부스팅 기반의 XGBoost, LGBoost 기법은 본 연구에서 제안하는 모델의 결과가 62개의 모든 변수를 사용한 지도 학습의 결과보다 재현율(Recall)이 각각 0.36, 0.39씩 향상되는 되는 결과를 보였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제14권11호
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• pp.135-146
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• 1997

This paper describes fault diagnosis method in complex system with hierachical structure similar to human body structure. Complex system is divided into unit, item and component. For diagnosing this hierarchical complex system, it is necessary to implement special neural network. Fault diagnosis system can forecast faults in a system and decide from current machine state signal information. Comparing with other diagnosis system for single fault, the developed system deals with multiple fault diagnosis comprising Hierarchical Neural Network(HNN). HNN consists of four level neural network, first level for item fault symptom classification, second level for item fault diagnosis, third level for component symptom classification, forth level for component fault diagnosis. UNIX IPC(Inter Process Communication) is used for implementing HNN wiht multitasking and message transfer between processes in SUN workstation with X-Windows(Motif). We tested HNN at four units, seven items per unit, seven components per item in a complex system. Each one neural newtork operate as a separate process in HNN. The message queue take charge of information exdhange and cooperation between each neural network.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.1-10
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• 2023

원전 계측제어계통은 정상운전 시 자가 진단기능의 유지보수를 위해 일정 주기로 건전성을 확인하고 있으며, 계획예방정비 기간 동안 기능 및 성능점검을 실시하여 필요한 경우 유지보수를 하고 있다. 하지만 원전의 정보를 계측하고 제어하는 계측제어계통에서도 선제적으로 고장을 진단하고 대처하여 사고전파를 방지할 수 있는 기술개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 계측제어 장비의 환경조건과 자가 진단 데이터를 활용한 신뢰도 함수 추정 방안을 연구하였으며, 고장데이터의 획득을 위해 계측제어 장비의 부품에 대한 Feature 별 확률분포를 가정하여 가상 고장데이터를 생산하였다. 이러한 고장데이터를 바탕으로 생존분석에서 활용되는 대표적인 인공지능 모델(DeepSurve, DeepHit)을 이용하여 신뢰도 함수를 추정하였고, 그와 동시에 전통적인 준모수적 방법론인 Cox 회귀모델을 통해 신뢰도 함수를 추정하여 환경조건과 진단 데이터를 바탕으로 한 잔여 수명 계산을 통해 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제12권6호
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• pp.936-943
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• 2009

본 연구에서는 철도사고 위험분석 및 위험도 평가절차에 따라 철도건널목사고에 대한 정량적인 위험도평가를 위한 모델을 사건수목 및 고장수목 분석기법을 이용하여 개발하였다. 위험사건이 발생하여 인명피해로 결과하는 과정에서의 영향인자들을 분석하여 사고진전 시나리오를 구성하였으며, 고장수목분석(FTA, Fault Tree Analysis)을 이용하여 시나리오 경로별 발생확률을 산정하고, 사건수목분석(ETA, Event Tree Analysis)을 이용하여 심각도 값을 산정함으로써 이들의 조합으로 위험도를 산정하는 위험도 평가 모델을 제시하였다. 또한 실제발생한 위험도값과 개발모델을 이용하여 산정된 위험도값의 비교를 통하여 개발모델의 신뢰성 및 타당성을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제38권4호
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• pp.50-50
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• 2001

IDDQ 테스트는 CMOS VLSI 회로에서 발생 가능한 여러 종류의 물리적 결함을 효율적으로 검출 할 수 있는 테스트 방식이다. 본 논문에서는 CMOS에서 발생 빈도가 가장 높은 합선고장을 효과적으로 검출할 수 있는 IDDQ 테스트 알고리즘을 이용하여 패턴 생성기를 개발하였다. 고려한 합선고장 모델은 회로의 레이아웃 정보에 의존하지 않으며, 내부노드 혹은 외부노드에 한정시킨 합선고장이 아닌 테스트 대상회로의 모든 노드에서 발생 가능한 단락이다. 구현된 테스트 패턴 생성기는 O(n2)의 복잡도를 갖는 합선고장과 전압 테스트 방식에 비해 상대적으로 느린 IDDQ 테스트를 위해서 새롭게 제안한 이웃 조사 알고리즘과 고장 collapsing 알고리즘을 이용하여, 빠른 고장 시뮬레이션 시간과 높은 고장 검출율을 유지하면서 적은 수의 테스트 패턴 생성이 가능하다. ISCAS 벤치마크 회로의 모의실험을 통하여 기존의 다른 방식보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제20권4호
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• pp.120-127
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• 2016

철근콘크리트 구조물의 대형화, 고층화로 인해 고기능 재료의 적용이 요구되고 있다. 하지만 고장력 철근은 국내에 도입된 지 얼마되지 않고, 고장력 철근의 사용 시 철근 물량의 주상 복합 정량적으로 판단하기 위한 자료가 부족하다. 이에 본 연구는 건축 프로젝트 계획 과정에서 고장력 철근 적용 시 비용 측면의 의사 결정에서 활용할 수 있는 데이터를 제공하기 위하여, 주상 복합 건축물을 대상으로 일반 철근만 사용한 경우, 고장력 철근만을 사용한 경우, 일반 철근과 고장력 철근을 혼용한 경우 등 6가지 조건을 설정하고, 철근의 직경에 관계없이 SD400 철근만을 적용한 연구모델 1을 기준으로, 다른 연구모델의 주상 복합 주상 복합 및 공사비 변화를 분석한 결과, 연구모델 I의 주상 복합과 공사비 100%로 하였을 때, 연구모델 II는 각각 88.3%와 90.5%, 연구모델 III는 각각 80.2%와 83.4%, 연구모델 IV는 각각 91.9%와 93.5%, 연구모델 V는 각각 88.9%와 87.7%, 연구모델 VI는 각각 82.4%와 85.5%의 값을 보였다. 따라서 주상 복합과 공사비의 모두 SD600을 적용한 연구모델 III가 가장 우수한 것으로 평가되었다.