• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.57-60
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• 2021

본 논문에서는 기지 설비 중 주요 회전기기인 펌프의 이상탐지 알고리즘을 제안한다. 현재 인공지능을 활용하여 생산현장을 혁신하고자 하는 시도가 진행되고 있으나 외산 솔루션에 대한 의존도가 높은 것에 비해 국내 실정에 맞지 않는 경우가 많다. 이에 따라, 선행 연구를 통해 국내 실정에 맞는 인공지능 기술 도입이 필요하다. 본 연구에서는 VAE(Variational Auto Encoder) 알고리즘을 활용해 회전기기의 고장을 진단하는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구 수행을 통한 회전기기의 고장 예지·진단 시스템 개발로 설비의 이상 징후 포착, 부품의 교환 시기 등 보수 일정을 예측하고 최종적으로 이를 통한 설비 가동의 효율 증대와 에너지 비용 감소의 효과를 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.681-684
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• 2023

우리나라의 수소연료전지 차량의 점유율이 매년 증가하고 있으나, 수소충전소 설비의 잦은 중단으로 수소연료전지 차량 운전자들이 제때 차량을 충전하지 못하는 불편이 발생하고 있다. 본 논문에서는 수소충전소 설비 중 Diaphragm을 사용하는 압축기의 이상 패턴을 탐지하는 Ensemble 모델을 통해 수소충전소에서 2023년 1월 1일부터 2023년 6월 28일 동안 수집된 데이터를 분석하였으며, 해당 기간 동안 발생했던 고장에 대해 2일전부터 이상 패턴이 10,000 이상 탐지되는 결과를 얻었다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2020.08a
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• pp.212-214
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• 2020

리튬이온 배터리를 고온의 환경에서 장시간 운용함에 따라 배터리 내부 물질의 변형 및 특성 변화가 발생하여 안전성의 문제가 발생하게 된다. 배터리의 안전성을 향상하기 위해 배터리의 고장 및 이상 상태를 진단 및 탐지하는 기법들의 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 배터리의 이상 상황을 모사하기 위해 열폭주의 한 가지 방법인 고온의 환경에서 배터리의 특성 변화를 전기화학적 임피던스 분광법을 통해 분석하였으며, 등가회로 모델의 특성 인자를 활용하여 이상 상황을 탐지할 수 있는 이동 평균 추세선 기반의 이상 탐지 기법을 제안하며, 열폭주가 발생한 데이터를 통해 이상 탐지 기법을 검증한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.26 no.8
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• pp.1024-1030
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• 1999

IEEE 1149.1 바운다리스캔은 보드 수준에서 고장점검 및 진단을 위한 테스트 설계기술이다. 그러나, 바운다리스캔 제어기의 특성상 테스트 패턴의 주입에서 관측까지 2.5 TCK가 소요되므로, 연결선상의 지연고장을 점검할 수 없다. 본 논문에서는 UpdateDR 신호를 변경하여, 테스트 패턴 주입에서 관측까지 1 TCK가 소요되게 함으로써, 지연고장 점검을 가능하게 하는 기술을 소개한다. 나아가서, 정적인 고장점검을 위한 테스트 패턴을 개선해 지연고장 점검까지 가능하게 하는, N개의 net에 대한 2 log(n+2) 의 새로운 테스트패턴도 제안한다. 설계와 시뮬레이션을 통해 지연고장 점검이 가능함을 확인하였다.Abstract IEEE 1149.1 Boundary-Scan is a testable design technique for the detection and diagnosis of faults on a board. However, since it takes 2.5TCKs to observe data launched from an output boundary scan cell due to inherent characteristics of the TAP controller, it is impossible to test delay defects on the interconnect nets. This paper introduces a new technique that postpones the activation of UpdateDR signal by 1.5 TCKs while complying with IEEE 1149.1 standard. Furthermore we have developed 2 log(n+2) , where N is the number of nets, interconnect test patterns to test delay faults in addition to the static interconnect faults. The validness of our approach is verified through the design and simulation.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.47 no.5
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• pp.9-17
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• 2010

Corrective control compensates the stable-state behavior of asynchronous sequential machines so that the closed-loop system can be changed in a desirable way. Using corrective control, we present a novel fault tolerance scheme that overcomes permanent faults for asynchronous sequential machines. When a permanent fault occurs to an asynchronous machine, the fault is not recovered forever while the machine is irreversibly stuck in a set of failure states. But, if the machine has control redundancy in the limited behavior range, corrective control can be applied to solve the fault tolerance problem against permanent faults. We present the condition on detecting permanent faults and the existence condition of an appropriate corrective controller. The design procedure for the proposed controller is described in a case study.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.13 no.3
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• pp.48-55
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• 2019

This paper presents a study on Fault History Management Equipment (FHME) of Unmanned Aerial Systems (UAS). UAS comprise of various types of electronic equipment for high reliability design for flight safety. Consequently, it is mandatory for each on-board equipment to have its own Built-In-Test (BIT) function, because rapid fault-detections for UAS are necessary. FHME is developed for the purposes of display, storage and management of such BIT results on ground. This paper describes the outline, development requirements, design and verification process of FHME.

• Journal of the KSME
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• v.54 no.7
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• pp.28-33
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• 2014

최근 풍력에너지 발전기술이 해상 풍력 및 대형 풍력으로 천이되어 감에 따라 더 향상된 신뢰성 기술을 요구하고 있고, 풍력 블레이드는 풍력발전시스템에서 고장 빈도가 비교적 낮지 않고, 고장 발생 시 심각도가 상대적으로 높아 신뢰성을 고려해야 하는 부품이다. 블레이드 제작 생산 과정과 사용 중에 발생하는 손상 및 결함은 신뢰성의 심각성에 큰 영향을 미치고 있어 본 기술에서는 블레이드에서 발생할 수 있는 결함 유형, 결함을 탐지하는 기술 그리고 신뢰성을 평가하는 시험/평가 기술에 대하여 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.307-309
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• 2023

본 논문에서는 LSTM Autoencoder를 활용한 전동기의 Anomaly Detection을 제안한다. 전동기의 Anomaly Detection를 통해 전동킥보드의 고장을 예방하여 이용자의 안전을 보장한다. 전동기로부터 얻은 시계열 진동 데이터와 시계열 데이터 분석에 유의미한 LSTM을 활용한 Autoencoder를 통해 Anomaly Detection을 구현했다. 그 결과 99.9%의 정확도를 기록하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.44 no.7 s.361
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• pp.112-121
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• 2007

In this paper, we propose a new checkpointing strategy for dual modular redundancy real-time systems. For every checkpoints the execution results from two processors, and the result saved in the previous checkpoint are compared to detect faults. We devised an operation algorithm in chectpoints to recover from transient faults as well as permanent faults. We also develop a Markov model for the optimization of the proposed checkpointing strategy. The probability of successful task execution within its deadline is derived from the Markov model. The optimal number of checkpoints is the checkpoints which makes the successful probability maximum.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.595-596
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• 2016

열차의 진로를 변경시키는 선로전환기의 고장은 탈선 등과 같은 대형 사고를 유발시킬 수 있는 중요한 시설이다. 따라서 열차운행 안전 측면에서 해당 설비에 대한 모니터링은 필수적이다. 본 논문에서는 선로전환기의 구동 시 발생하는 소리 정보를 이용하여 선로전환기의 이상상황을 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호를 Power Spectral Density(PSD) 특징으로 변환한다. 추출된 PSD 특징은 이미 성능이 입증된 딥러닝의 대표적인 모델인 Convolutional Neural Network(CNN)에 적용하여 이상상황을 탐지한다. 실제 선로전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 취득하여 모의실험을 수행한 결과, 비정상 상황을 안정적으로 탐지함을 확인하였다.