• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.10 no.1
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• pp.61-69
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• 2005

The topology of NPC inverter coupled with the large number of devices used increases the probability of device failure. It's necessary to develop an optimal remedial strategy which can be used to continue the application when fault occurs. The fault tolerance is obtained by the use of the proposed method. The proposed method utilizes that the one phase load with the failed power device could be connected to the center-tap of the DC-link capacitor in order to dc-link voltage with balance and the sinusoidal phase current with constant amplitude under the single power device fault condition. The strategy described in this paper is expected to provide an economic alternative to more expensive redundancy techniques.

• Resources Recycling
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• v.23 no.6
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• pp.54-62
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• 2014

This paper present a improved process for remanufacturing of LPG vaporizer through Failure Mode and Effect Analysis(FMEA). Based on the failure causes analysis and classification of faults that occur after the initial failure of LPG vaporizer remanufacturing, suggests improvements for high R.P.N. Derive the improvement for higher cumulative frequency of each process, proposes the overall improvement of a current process for establish a standard LPG remanufacturing process.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1760-1761
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• 2011

원자력발전기술원은 발전정지 관련계통 제어케비넷 내에 장착된 제어용 기기들의 다중화 설계변경 활동을 지원하고 관련 기기의 배선상태 등의 육안점검을 통해 취약성 여부를 최종 확인하기 위하여 국내 Westinghouse형 원전 계측제어 케비넷 점검을 수행하였다. 또한 관련 설계변경에 대한 신뢰도평가 기술지원도 함께 수행하여 해당 설계변경이 설비의 신뢰도 향상에 효과가 있는지를 정량적으로 평가하고자 하였다. 이에 따라 원자로냉각재펌프(RCP, Reactor Coolant Pump) 제어 채널의 다중화 개선에 대하여 설계변경 전후의 기기 배열 변화에 따른 계통 신뢰도 변화를 대표유형 기기의 고장률에 근거하여 분석하였다. 고장수목을 이용하여 설계변경 전후의 RCP 고장정지로 인한 발전정지를 유발하는 고장조합을 도출하고, 고장정지 확률 변화를 정량화 하였다. 또한 기기 보호 측면에서 펌프 보호를 위한 신호를 출력하지 못하는 경우를 정량화하여 이를 비교하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10a
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• pp.79-80
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• 2008

제주-해남간 운영중인 HVDC 해저케이블에서 발생한 절연파괴사고('06.4)와 관련하여 써징코일을 이용한 고장점 탐색을 실시하고 고장지점 추정 및 향후 대책마련에 활용하코자, 제주-해남 HVDC 해저케이블 고장점 모의용 EMPT 모델링을 개발하였으며 유인잠수정을 이용한 실측 데이터 값과 EMTP를 활용한 시뮬레이션값을 비교하였다. 향후, 다양한 HVDC 해저케이블 고장유형에 따른 과도해석용 시뮬레이션을 위하며 본 논문에서 개발한 EMTP 모델링 활용이 가능할 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.122-124
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• 2000

MIDAS-III는 한국전자통신연구원에서 개발한 바다-DBMS의 저장 시스템이다. MIDAS-III는 대용량 멀티미디어 데이터서버의 저장 시스템으로 가능하도록 3차 저장장치를 부착하여 MIDAS-III/TS로 확장 구현되었다. 3차 저장장치를 관리하기 위하여, MIDAS-III/TS는 3차 저장장치 관리 볼륨을 새롭게 구성하였다. 본 논문에서는 먼저 MIDAS-III/TS의 구조와 확장 전 MIDAS-III의 고장 회복 유틸리티인 restart에 대해 살펴본다. 그리고, MIDAS-III/TS의 고장 회복 유틸리티인 restart-t의 구현을 위하여 MIDAS-III가 3차 저장장치를 부착함에 따라 새롭게 발생할 수 있는 고장의 유형과 고장 회복에 있어서의 문제점에 대해 기술하고 회복 방법을 제시한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.29 no.3
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• pp.117-124
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• 2002

This paper proposes a fault-tolerant multicasting algorithm employing the region encoding scheme in multistage interconnection networks (MIN's) containing multiple faulty switching elements. After classifying all switching elements into two subsets with equal sizes in MIN, the proposed algorithm can tolerate the faulty pattern where every fault is contained in the same subset. In order to send a multicast message to its destinations detouring faults, the proposed algorithm uses the recursive scheme that recirculates it through MIN, We prove that this algorithm can route any multicast message in only two passes through the faulty MIN.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.12 no.2
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• pp.29-37
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• 1998

This paper describes the fault diagnosis based on real-time data of the inverter system for brush less DC motor drive. After identifying all the fault types in the inverter system, a preliminary typical analysis of fault types has been classified into the key fault symptoms. The predicted fault performances are then substantiated by using ACSL(Advanced Continuous Simulation Language), and the simulated results are composed of knowledge-base. The real-time measured data from the inverter system are compared with the simulated knowledge-base through the inference engine of expert system, which have been used to diagnose the fault causes. If some faults may occur in the inverter system, this system will be stopped. And then the expertise of elimination and remedial strategies about the fault causes, will be supplied rapidly to operator who doesn't know well about the inverter drive system.system.

• 유체기계공업학회:학술대회논문집
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• 2002.12a
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• pp.548-553
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• 2002

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.6 no.2
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• pp.294-299
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• 2002

This paper presents a faults diagnosis technique of induction motors based on a neural network. Only stator current is measured, transformed by using FFT and normalized for the training. Healthy, bearing fault, stator fault and rotor end-ring fault motors are prepared to obtain the learning data and diagnose the several faults. For more effective diagnosis, the load rate is changed by 100%, 60%, 30% of full load and the obtained are applied to the teaming process. The experimental results show the proposed method is very detectable and applicable to the real diagnosis system.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.110-110
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다