• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.34 no.9
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• pp.1281-1286
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• 2010

Power plants have many components and equipment. It is difficult for operators to know the time of failure or the equipment that fails. Plants incur heavy economic losses due to unexpected failure. The equipment in power plants is constantly monitored by various sensors and instruments. However, prevention of failure is very difficult. Therefore, engineers are developing many types of failure-alarm systems that can detect the abnormal functioning of equipment. Such failure-alarm systems inform only about the abnormal functioning of equipment and do not indicate the cause of failure or the parts that have failed. In this study, we have developed a failure-prediction system that can provide details on the cause of trouble and the maintenance method.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.24 no.8
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• pp.55-61
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• 2010

In this paper, we proposed selective extraction method of frequency information and PCA-ELM based diagnosis system for three-phase induction motors. As the first step for diagnosis procedure, DFT is performed to transform the acquired current signal into frequency domain. And then, frequency components are selected according to discriminate order calculated by variance As the next step, feature extraction is performed by principal component analysis (PCA). Finally, we used the classifier based on Extreme Learning Machine (ELM) with fast learning procedure. To show the effectiveness, the proposed diagnostic system has been intensively tested with the various data acquired under different electrical and mechanical faults with varying load.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10a
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• pp.139-140
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• 2008

해저케이블의 고장은 aging, 부식, 과부하, 과도전압, 기계적인 영향에 의해서 고장이 발생하며 이 중 선박앵커에 의한 외부절연체 파괴로 인한 고장의 가능성군 가장 높다. 특히, 제주-해남간 해저케이블은 고장발생시 경제적, 사회적으로 미치는 영향이 크기 때문에 유사시에 대비한 고장점탐지 기술확보가 매우 중요하다. 본 논문에서는 해저케이블 고장발생시 케이블고장확인 및 고장점탐지 기술에 대한 가이드라인을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.04b
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• pp.53-57
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• 1993

굽힘 가공(Bending Process)은 원통형의 다이(die)등을 이용하여 평판형 금속 판재에 프레스 하중을 가하여 임의의 굽 힘 형상을 영구적으로 만드는 가공법으로 소성가공을 하고 있는 대부분의 산업현장에서 널리 쓰이는 가공법 중의 하 나이다. 본 연구에서는 특수 목적이 대형구조물 혹은 대형차체에 주로 사용되어지는 고장력 후판을 대상으로 하여 여러종류의 굽힘각도에 따른 가공성 시험을 수행하고, 굽힘가공부위에서 채취한 시험편에 대한 기계적 물성시험을 통하 여 가공전의 모재와 비교, 분석하므로써 적절한 굽힘 가공조건 및 굽힘가공이 가능한 허용각도등을 결정할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.205-209
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• 2007

생산 현장에서 기기의 운영과 관리는 제품의 품질 및 기업의 수익성과 직결된다. 그러나 정상적인 작동을 하고 있는 시스템에서 고장의 시점과 고장의 종류를 예측하기 곤란하며 따라서 잔여 가동 시간이 얼마인지도 예측하기 힘들다. 본 논문에서는 산업용 기계, 공정과 의료기기 등 신뢰성이 요구되는 Brushless DC 모터의 상태 변화의 추이를 관찰하여 진단의 특징점으로 사용한다. 본 논문에서 제안한 상태천이 모텔은 고장의 시점과 고장의 종류를 예측할 수 있으며 유지보수의사결정에 도움을 줄 수 있다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.11a
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• pp.18-20
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• 2005

일반적으로 저압계통의 고장전류를 차단하기 위해 설치된 차단기의 차단원리는 주로 역전압발생법올 이용하고 있다. 역전압발생법은 효과적으로 저압계통의 고장전류를 차단할 수 있으나, 제한된 한류성능과 긴 아킹 시간은 차단기는 물론 주변 전력기기에 전기적/열적/기계적 스트레스를 주게 된다. 국내외 업체는 고장전류를 보다 빠르고 효과적으로 제한 및 차단을 할 수 있는 한류형 차단기를 제안하고 있는 실정이다. 저압계통의 경우, 정온도계수 (Positive Temperature Coefficient, PTC) 특성을 가지는 한류소자를 기존 차단기에 직렬 혹은 병렬로 연결하여 저압계통의 고장전류를 매우 빠르고 효과적으로 제한 및 차단하는 추세에 있으며, 또한 PTC 한류소자를 이용함으로써 저압계통의 차단보호협조를 효과적으로 구현하고자 하고 있다. PTC 한류소자는 소자는 열팽창이 큰 비전도성 성분과 열팽창이 작은 전도성 성분이 혼합되어 구성되며, 소자의 온도가 증가함에 따라 비전도성 성분이 상대적으로 큰 부피 팽창을 하여 저항이 증가하게 된다. 이러한 PTC 소자를 전력계통에 적용함으로써 고장전류에 따른 줄열에 의한 저항증가로 고장전류를 제한하게 된다. 본 연구에서는 일반적으로 배터리 보호용으로 사용되는 폴리에틸렌 수지 및 카본블랙으로 구성된 폴리머 PTC 한류소자를 이용하여, 기존의 저전력 배터리 보호 폴리머 PTC 소자로부터, 저압계통의 단락사고시 발생하는 단락전류를 효과적으로 제한할 수 있는 대전력 폴리머 PTC 소자를 개발하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.1
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• pp.163-169
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• 2020

Recently, research on automation and unmanned operation of machines in the industrial field has been conducted with the advent of AI, Big data, and the IoT, which are the core technologies of the Fourth Industrial Revolution. The machines for these automation processes are controlled based on the data collected from the sensors attached to them, and further, the processes are managed. Conventionally, the abnormalities of sensors are periodically checked and managed. However, due to various environmental factors and situations in the industrial field, there are cases where the inspection due to the failure is not missed or failures are not detected to prevent damage due to sensor failure. In addition, even if a failure occurs, it is not immediately detected, which worsens the process loss. Therefore, in order to prevent damage caused by such a sudden sensor failure, it is necessary to identify the failure of the sensor in an embedded system in real-time and to diagnose the failure and determine the type for a quick response. In this paper, a deep neural network-based fault diagnosis system is designed and implemented using Raspberry Pi to classify typical sensor fault types such as erratic fault, hard-over fault, spike fault, and stuck fault. In order to diagnose sensor failure, the network is constructed using Google's proposed Inverted residual block structure of MobilieNetV2. The proposed scheme reduces memory usage and improves the performance of the conventional CNN technique to classify sensor faults.

• Journal of the KSME
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• v.30 no.2
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• pp.146-154
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• 1990

수냉형의 Bo kg/$\textrm{mm}^2$1급 TMCP 고장력 강재를 중심으로, 이 강재 모재의 기계적 특성 및 용접부의 각종 사용특성에 관해 종래의 압연제법에 의한 동일강도레벨의 고장력강판과 비교하여 고찰하고 이 강재의 유효이용에 대하여 설명하였다. TMCP 고장력 강판은 탄소당량이 낮고 결 정립 미세화가 달성되기 때문에 파괴인성이나, 용접부의 내외화, 내용접균열성 면에서 탁월한 특 징을 가지나 용접조립시 용접열사이클로 인한 연화현상 때문에 용접부의 사용특성이 문제로 될 수 있다. 그러나 용접조건이나, 강판의 강도, 화학성분의 배려, 선택에 따라 실용상 별로 문제가 되지 않음이 확인하고 있다. 이와 같은 특징으로 인해 TMCP강은 조선용 소재뿐만 아니고, 북해, 북극해와 같은 한냉빙해역의 가혹한 환경에서 작동되는 해양구조물용이나 라인 파이프용 소재 로서도 그 활용이 확대되어 갈 것으로 생각된다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.20 no.6
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• pp.55-62
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• 2006

For the fault diagnosis of three-phase induction motors, we construct a experimental unit and then develop a diagnosis algorithm based on pattern recognition. The experimental unit consists of machinery module for induction motor drive and data acquisition module to obtain the fault signal. As the first step for diagnosis procedure, preprocessing is performed to make the acquired current simplified and normalized. To simplify the data, three-phase current is transformed into the magnitude of Concordia vector. As the next step, feature extraction is performed by kernel principal component analysis(KPCA) and linear discriminant analysis(LDA). Finally, we used the classifier based on radial basis function(RBF) network. To show the effectiveness, the proposed diagnostic system has been intensively tested with the various data acquired under different electrical and mechanical faults with varying load.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.376-377
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• 2008

저압계동의 고장전류를 차단하기 위해서, 기중차단기(ACB), 배선용차단기(MCCB) 등을 사용하고 있는데, 저압차단기는 저압계통의 고장전류를 차단할 수 있으나, 고장전류를 효과적으로 제한하지 못하며, 차단기 내부의 아킹시간이 상대적으로 길므로, 저압차단기는 물론 주변 전력기기에 전기적/열적/기계적 스트레스를 주게 된다. 또한 지속적인 부하의 증가로 인해 저압계통의 단락전류는 점점 증가하는 추세에 있으므로 저압계통은 물론 고압계통에서도 고장전류를 보다 빠르고 효과적으로 제한 및 차단을 할 수 있는 한류형 차단기가 제안되고 있다. 저압계통의 경우, 정온도계수(Positive Temperature Coefficient, PTC) 특성을 가지는 한류소자를 기존 차단기에 직렬 혹은 병렬로 연결하여 저압계동의 고장전류를 매우 빠르고 효과적으로 제한 및 차단하는 추세이다. 본 연구에서는 정온도계수 특성을 가지는 소자를 이용하여 소형 저압차단기의 차단용량 향상에 기여할 수 있는지 검증하였다.