• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.153-154
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• 2013

토목 및 건설, 건축 등의 현장에서 많이 사용되는 가설기기들은 기계의 자체적인 기계고장 뿐만 아니라 야외 현장의 환경에 따른 기후의 변화에도 고장이 발생할 수 있다. 이러한 고장들을 사후약방문의 형식으로 고장이 발생하는 경우에만 수리 후 사용한다면 시간적/경제적으로 많은 손실이 있을 것이다. 그러나 가설기기들의 종류별 기기적 특징을 미리 시스템화하여 발생할 수 있는 고장을 사전에 방지하고 예방한다면 불필요한 손실을 미연에 막을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 가설기기들과 관련된 각종 빅 데이터를 이용하여 피로도를 예측하여 고장이 발생하기 전에 사전에 예방할 수 있는 시스템을 제안한다.

• Journal of the KSME
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• v.22 no.3
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• pp.175-183
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• 1982

고장력 강재 용접시의 문제점으로 용접균열, 용접부의 취화, 라멜라테어에 관해 그 발생기구와 대책을 기술했다. 고장력강재 용접기조물의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위해서는 설계, 시공 단계에서 이상의 문제점에 관한 종합적인 평가와 배려가 이뤄져야 한다. 고장력 강재는 그 강 도를 높이기 위해 각종 합금원소를 첨가하거나 조직 열처리를 행하고 있기 때문에 용접상에 어 려움이 따르고 있다. 따라서 보다 사용성능이 우수한 구조물을 얻기 위해서는 강도가 높으면서도 용접성이 우수한 고장력 강재의 개발이 선행되어야 한다. 우리나라에서도 현재 60Kg/mm$^{2}$급 고장력 장재가 생산되고 있거니와 앞으로 더욱 고장도의 대입열 용접용 강재의 개발에 많은 노력을 기울여야 할 것이다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.21 no.3
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• pp.121-126
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• 2020

Sound-based machine fault diagnosis is the automatic detection of abnormal sound in the acoustic emission signals of the machines. Conventional methods of using mathematical models were difficult to diagnose machine failure due to the complexity of the industry machinery system and the existence of nonlinear factors such as noises. Therefore, we want to solve the problem of machine fault diagnosis as a deep learning-based image classification problem. In the paper, we propose a CNN-based automatic machine fault diagnosis method using Spectrogram images. The proposed method uses STFT to effectively extract feature vectors from frequencies generated by machine defects, and the feature vectors detected by STFT were converted into spectrogram images and classified by CNN by machine status. The results show that the proposed method can be effectively used not only to detect defects but also to various automatic diagnosis system based on sound.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.336_337
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• 2009

전력용 변압기 운반, 설치, 고장전류 유입 등으로 권선 및 철심의 접지, 권선의 층간단락, 개방, 기계적 변형, 이탈, 구조물의 기계적 손상, 이완 등이 발생해도 현재 보유하고 있는 진단장비만으로는 정확한 이상 판단이 불가하여 변압기 해체 후 확인 하는 현실을 감안하여 변압기 기계적 변형 고장분석이 가능한 장비 도입이 필요한 시점이다. 또한 변압기 등 변전기기 고장 발생시 광범위한 고객 정전 및 복구비용이 발생(년 평균 3건)하고 있어 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 2003년 한전에 도입된 SFRA(Sweep Frequency Response Analyzer) 주파수 반응 분석기의 진단 원리 및 권선변형 진단사례를 소개하고자 한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.20 no.2
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• pp.78-83
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• 2019

Sounds based machine fault diagnosis recovers all the studies that aim to detect automatically abnormal sound on machines using the acoustic emission by these machines. Conventional methods that use mathematical models have been found inaccurate because of the complexity of the industry machinery systems and the obvious existence of nonlinear factors such as noises. Therefore, any fault diagnosis issue can be treated as a pattern recognition problem. We propose here an automatic fault diagnosis method of hand drills using discrete wavelet transform(DWT) and pattern recognition techniques such as artificial neural networks(ANN). We first conduct a filtering analysis based on DWT. The power spectral density(PSD) is performed on the wavelet subband except for the highest and lowest low frequency subband. The PSD of the wavelet coefficients are extracted as our features for classifier based on ANN the pattern recognition part. The results show that the proposed method can be effectively used not only to detect defects but also to various automatic diagnosis system based on sound.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.109-112
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• 2006

본 논문에서는 PCA에 의한 특징추출과 k-NN과 SVM에 기반을 계층구조의 분류기에 의한 유도전동기의 고장진단 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 k-NN에 의해 선형적으로 분류 가능한 고장패턴을 분류한 후, 분류가 되지 않는 부분을 커널 함수에 의해 고차원 공간으로 입력패턴을 매핑한 후 SVM에 의해 고장을 진단하는 계층구조를 갖는다. 실험장치를 구축한 후, 다양한 부하에 대하여 몇몇의 전기적 고장과 기계적 고장 하에서 획득한 데이터를 이용하여 제안된 방법의 타당성을 검증한다.

• Journal of the KSME
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• v.53 no.7
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• pp.44-52
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• 2013

이 글에서는 고장진단 및 예지기술(PHM: Prognostics and Health Management)의 에너지산업 분야 적용 사례를 상세히 소개하고, PHM기술의 접목을 통한 에너지산업에의 기여와 예상되는 기술적 어려움, 그리고 향후 연구방향을 제시하고자 한다.

• 전기의세계
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• v.26 no.2
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• pp.10-13
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• 1977

컴퓨터가 다양한 목적에 이용됨에 따라 신뢰도가 높은 즉 고장허용의 전산체계의 필요성은 증가되고 있다. 임상응용의 경우 컴퓨터의 오동작은 치명적일 수 있고 또 공정제어의 경우 귀중한 자원의 막대한 손실을 초래할 수 있다. 따라서 고장허용의 전산체계에 관한 연구는 필연적이다. 역사적으로 최초의 고장허용의 전산체계는 SAGE와 같은 군사적인 응용에 시도하였다. 2절에서는 이러한 신뢰도가 높은 기계의 시험적인 결과와 실제 운영의 경험에 입각한 고장허용의 전산체계의 설계원리를 논한다. 이어서 3절에서는 현재까지 설계된 고장허용 전산체계의 구조를 기술하며 4절에서는 현재까지 범용의 컴퓨터에 사용한 고장허용기법을 소개한다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.37 no.9
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• pp.1169-1174
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• 2013

Most products are indeed governed by multiple failure modes. However, there are few cases in which reliability analysis applies to only one failure mode at a time. Furthermore, reliability data do not include information about failure modes, or the reliability analysis is performed using a representative failure mode. The Weibull shape parameter for failure modes is more important than one for products in the reliability qualification test. This paper presents reliability analysis methods for a mechanical component with multiple failure modes. These methods include the competing failure modes (CFM) method and the mixed Weibull method. Pneumatic cylinder test data with three failure modes are presented to estimate the shape parameter for each separate failure mode. In addition, reliability measures (B10 life, characteristic life) of the pneumatic cylinder considering three failure modes were compared with those assuming a single failure mode.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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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.