• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1996년도 추계학술대회발표논문집; 고려대학교, 서울; 26 Oct. 1996
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• pp.23-26
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• 1996

인과관계적 추론 방법(causal reasoning)은 시스템 고장을 시스템 구조나 행동의 원인 상과관계를 사용하여 분류하는 것으로서 관측된 행도오가 기대행동의 차이를 조사하여 인식하게 된다. 본 연구에서는 징후(symptom)를 분석 및 분류할 때에 시스템의 기능적인 계층구조를 이용한다. 전문가시스템의 구축은 KAPPA-PC를 사용하였다. KAPPA-PC는 규칙 및 논리에 근거한 방법과 객체지향적 지식 표현 기법을 사용한다. 대다수의 사람들이 일상적으로 사용하는 PC(Personal Computer)는, 특히 하드웨어에서 고장이 일어났을 때 수리자의 노우하우(know-how)로 고쳐지는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 자주 일어날수 있는 PC의 하드웨어적 고장에 일반사용자들이 쉽게 접근해서 그 원인과 진단을 내릴 수 있도록 했으며 작은 고장 원인이 전체 시스템구조내에서 어떤 상관관계를 가지는지를 고찰하였다.

• 한국음향학회지
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• 제30권8호
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• pp.446-460
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• 2011

최근 항공 산업, 자동차 산업 등의 산업 현장에서 유도 전동기의 사용이 증대되고 있으며, 유도 전동기는 산업 현장에서 중요한 역할을 하고 있다. 따라서 유도 전동기의 고장으로 인한 피해를 최소화하기 위해 유도 전동기의 고장 검출 및 분류 시스템의 개발이 중요한 문제로 대두되고 있다. 이와 같은 이유로 본 논문에서는 유도 전동기의 고장을 조기에 검출하고 진단하기 위해 에너지 (short-time energy)와 특이치 분해와 이산 코사인 변환과 특이치 분해를 이용한 특징 벡터 추출 방법을 제안하였고, 이를 역 전파 신경 회로망과 다층 서포트 벡터 머신의 입력으로 이용하여 유도 전동기의 고장을 유형별로 분류하였다. 하지만 본 논문에서는 역 전파 신경 회로망과 다층 서포트 벡터 머신을 분류기로 사용함에 있어 역 전파 신경 회로망은 신경망을 구성하는 입력 뉴런 수, 은닉 뉴런 수, 학습 알고리즘에 의해 분류 성능이 달라지며, 다층 서포트 벡터 머신은 커널 함수로 사용한 가우시안 방사 기저 함수의 표준 편차 값에 따라 분류 성능이 달라지는 점을 고려하여 여러 가지 조건하에서의 실험을 통해 높은 분류 성능을 보이는 설정 방법을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.110-117
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• 2018

최근 무기체계가 복잡화, 다기능화 됨에 따라 최종 사용자인 소요군의 무기체계 운용, 정비 난이도가 점점 높아지고 어려워지고 있다. 그러나 이와 반대로 운용, 정비를 수행하는 운용병, 정비병의 근무(복무)기간이 단축되면서 장비 운용, 정비에 대한 숙련도가 낮아지고 있으며. 이러한 장비의 복잡화, 다기능화는 사용자와 정비자의 오작동, 실수 등을 유발시키게 되고 이로 인한 무기체계의 신뢰성 저하는 가용도, 전투준비태세 및 고장수리에 따른 수명주기비용에 영향을 미치고 있다. 이에 따라 소요군에서 운용간 발생한 고장사례 분석을 통하여 시사점을 살펴보고 이를 개선하기 위한 설계측면, 종합군수지원(ILS) 측면의 개선방안을 제시한다. 분석된 무기체계는 현재 해군에서 운용 중인 무기체계로 야전 운용간 실제 발생한 고장사례 730건에 대하여 수집하여 분석하였으며 1차 적으로 고장원인별 분류된 결과를 2차로 사전예방 가능한 고장과 사전예방 불가능한 고장으로 분류하여 사전예방 가능한 고장이 어느 정도 차지하는지 정도와 이에 대한 시사점, 사전예방 가능한 고장별 고장 최소화를 위한 대책과 제안사항을 제시하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권3호
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• pp.256-265
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• 2016

소프트웨어 기반의 고장허용이란 장비의 일부분에 소프트웨어 고장이 발생하더라도 허용할 수 있도록 장비를 설계하는 것을 의미힌다. 고장허용을 위한 설계 방법은 크게 하드웨어 기반 고장허용 설계 방법과 소프트웨어 기반 고장허용 설계 방법이 있으며, 시스템의 특징에 따라 적절한 방법의 고장허용 설계 방법 선택이 필요하다. 본 논문에서는 하드웨어적으로 이중화로 구성된 비행조종컴퓨터의 소프트웨어 기반 고장허용 설계 기법에 대하여 기술하였다. 소프트웨어 기반의 고장허용 설계를 위하여 소프트웨어 고장을 분류하고, 고장에 대한 검출 방법을 설계한 후, 고장발생시 복구 방법을 설계하였다. 설계된 방법의 유효성을 확인하기 위하여 전용 소프트웨어 시험 환경을 통해 설계된 소프트웨어 기반 고장허용 설계의 타당성을 검증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.102-108
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• 2010

태양광 발전 시스템은 태양 전지에 의해 태양 에너지를 직류로 변환하며 이 직류를 인버터에 의해 일반 가정에서 사용되는 교류로 변환한다. 최근 태양광 발전 시스템의 전력량이 증가하는 추세이므로 대전력을 전송하는 3상 시스템에 관한 연구가 중요하다. 본 논문에서는 태양광전지의 계통연계 시스템의 3상 PWM 인버터의 스위치 개방이 발생했을 경우, 이를 간단히 검출하고 식별하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 $\alpha\beta$ 평면에서 전류 벡터의 궤적 영상의 패턴을 특징으로 하여 정상상태와 각각의 고장 상태를 결정하여 트리로 분류한다. 트리 구성을 위한 고장패턴은 21개로 하였으며 고장 패턴트리의 결정을 위한 분류 파라메터는 모양, 영역, 분산각, 벡터각으로 하였다. 각 고장에 대하여 제안방법의 성능을 평가한 결과 모든 고장요소를 정확히 분류하여 패턴 트리를 구성하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권1호
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• pp.31-38
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• 2011

다양한 산업 응용분야에 사용되는 전동기 구동시스템의 고장은 심각한 문제를 초래한다. 본 논문에서는 전압형 PWM 인버터의 스위치 개방고장에 대한 검출 기법을 제안한다. 제안방법은 dq 전류를 정규화하여 dq 상전류의 평균값으로 고장을 검출하고 1차 분류를 실시한다. 분류된 결과에 따라 dq 상전류의 관계, 값의 범위, 전류의 분포 위치 등의 특정을 이용하여 2차 분류를 실시하여 그 결과로 고장 스위치를 진단한다. 제안방법은 MATLAB을 이용하여 인버터 스위치 개방고장진단에 관한 모의실험을 수행하였고 제안방법의 실용성을 입증하였다. 제안방법은 간단한 알고리즘으로 구현이 가능하며 그로 인해 일반적인 유도전동기 구동시스템에 추가하여 사용하는 것이 가능하다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.121-126
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• 2020

소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 딥러닝 기반 이미지 분류 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기계의 결함 시 발생하는 주파수상의 특징 벡터를 효과적으로 추출하기 위해 STFT를 사용하였으며, STFT에 의해 검출된 특징 벡터들은 스펙트로그램 이미지로 변환하여 CNN을 이용해 기계의 상태별로 분류한다. 그 결과는 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.2069-2070
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• 2008

본 논문은 최근에 25.8kV $SF_6$ 가스절연부하개폐기 (이하 가스개폐기)에서 발생한 고장을 전력연구원에서 분석하여 고장 원인별 현황을 나타내었으며, 주요 고장으로 분류되는 절연 불량, 기계적 손상, 외부 손상 등이 발생하는 원인을 분석하였다. 장기신뢰성 확보를 위해서 가스개폐기의 취약점인 $SF_6$ 가스 순도에 따른 절연파괴 특성 및 금속 파티클의 거동특성에 대해 분석하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.157-157
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• 1998

이 논문은 브리시리스 직류전동기의 구동 인버터의 실시간 데이터를 이용한 고장진단에 관한 것이다. 구동 인버터의 고장유형을 파악하여 주요 고장증세별로 분류하고, 고장결과를 예측하여 ASCL로 시뮬레이션함으로써 지식 베이스로 구성하였다. 구동 인버터에 대해 실시간으로 감시된 데이터는 전문가 시스템의 추론기관에서 시뮬레이션된 지식베이스와 비교하게 된다. 고장이 발생하면, 운전을 중지시킨 후, 전문가 추론을 함으로써 고장원인을 진단한다. 이로써 구동 인버터에 대해 전문적인 지식을 갖고 있지 않는 사용자에게, 고장원인 제거 및 수리대책에 관한 전문가의 지식을 신속히 제공하는 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.9-20
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• 1998

본 논문에서는 패턴인식 형태로 구성된 거리계전시스템에 신경회로망을 적용한 새로운 형태의거리계전기법이 제시되었다. 제안된 거리계전기법은 패턴인식 단계인 두개의 블록으로 구성되었다. 첫 단계에서는 과도신호의 특징 파라미터인 기본파성분을 효율적으로 추출하기 위해 신경회로망을 이용한 필터링 방법이 적용되었으며, 두번째 단계에서는 첫단계에서 추출된 기본파성분을 입력으로 고장형태를 신속하고 정확하게 판별 분류 될 수 있도록 신경회로망을 이용한 고장패턴 추정기가 개발적용되었으며, 이울러 고장판별에 따라 고장점을 효율적으로 추정될 수 있도록 하였다. 적용 시스템의 각 단계는 함수 근사화, 보간성능 및 패턴분류 등의 능력이 뛰어난 다층 퍼셉트론의 역전파 학습 알고리즘이 적용되었다. 제신된 기법의 성능을 입증하기 위하여 EMTP 시뮬레이션을 하여 얻은 다양한 과도 고장파형의 계전시호를 활용하여 시험하였으며, 그결과 제시된 기법은 학습되지 않은 임의의 패턴에 대하여 적응성을 가지고 효율적으로 고장점이 추정될 수 있었으며, 고장발생후 3샘플 이내에서 고장형태가 신속하고도 정확하게 판별되었다.