• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.2042-2043
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• 2008

수력발전기의 운전중 신뢰성 및 장기 사용된 발전기의 경우 노후도 평가를 위한 지표로 고정자권선의 물리적 절연상태를 평가하는 방법이 일반적으로 이용되고 있다. 시험방법은 크게 부분방전 특성을 검출하는 운전중(On-line) 진단기법과 정지중(Off-line) 진단기법이 있다. 운전중 진단기법은 발전기의 정지없이 상시 상태를 감시할 수 있는 장점이 있으므로 활용도가 증가되고 있고 정지중 진단기법은 고정자권선 절연상태를 정밀하게 평가할 수 있는 잘 알려진 시험법으로 권선의 절연상태를 모니터링하여 운영자에게 고장징후를 알려주고, 예측보전이 가능하도록 도움을 주고 있다. 이 논문에서는 장기간 운영된 대용량 수력발전기의 정지중 절연진단기법(성극지수, 교류전류, 유전정접, 부분방전) 결과의 통계적 추이변화 고찰을 통하여 대용량 수력발전기 고정자 권선의 신뢰성평가를 실시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.283-288
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• 2007

본 논문에서는 전문적인 지식이 부족한 일반인들을 대상으로 자신의 건강 상태를 파악 할 수 있는 자가 진단 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 68가지 질병과 각 질병에 대한 대표 증상 데이터 베이스를 이용하여 사용자의 질병을 도출한다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 대표증상을 입력하면 해당 증상과 관련 있는 질병만을 자율 학습 방법 신경망인 ART2 알고리즘을 적용하여 클러스터링하고 각 질병의 증상과 관련된 질의 결과를 입력 벡터로 적용하여 사용자의 건강 상태를 진단한다. 사용자의 건강 상태를 진단하는데 있어서 질병과 증상의 정확한 정보는 매우 중요하다. 따라서 데이터베이스를 이용하여 질병과 증상의 정보관리를 유용하게 할 수 있도록 하였다. 제안된 자가 진단시스템을 구현하여 간호학 전문의가 분석한 결과, 본 논문에서 제안한 시스템이 질병의 보조 진단 시스템의 도구로서의 가능성을 확인하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.84-90
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• 2022

공작기계 상태 진단은 기계의 상태를 자동으로 감지하는 프로세스이다. 실제로 가공의 효율과 제조공정에서 제품의 품질은 공구 상태에 영향을 받으며 마모 및 파손된 공구는 공정 성능에 보다 심각한 문제를 일으키고 제품의 품질 저하를 일으킬 수 있다. 따라서 적절한 시기에 공구가 교체될 수 있도록 공구 마모 진행 및 공정 중 파손 방지 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 공구의 적절한 교체 시기 등을 진단하기 위해 딥러닝 기반의 계층적 컨볼루션 신경망을 이용하여 5가지 공구 상태를 진단하는 방법을 제안한다. 기계가 공작물을 절삭할 때 발생하는 1차원 음향 신호를 주파수 기반의 전력스펙트럼밀도 2차원 영상으로 변환하여 컨볼루션 신경망의 입력으로 사용한다. 학습 모델은 계층적 3단계를 거쳐 5가지 공구 상태를 진단한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 높은 정확도를 보였고, 실시간 연동을 통해 다양한 공작기계를 모니터링할 수 있는 스마트팩토리 고장 진단 시스템에 활용할 수 있을 것이다.

• 전기의세계
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• 제42권4호
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• pp.36-44
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• 1993

최근 사회적인 여건변화와 전산계산기등의 보급으로 인하여 배전선로를 휴전시키기가 곤란하고, 휴전작업의 계획시 장기간이 소요되며, 진단에 필요한 장비가 상당하고, 원상복구후 송전에 장시간이 피룡하며, 열화진단시 직류 고전압인가(인가전압이 낮으면 불량케이블을 검출할 수 없음)에 따른 케이블의 열화촉진 및 절연파괴사고의 유발 등 현행 방법과 같은 휴전에 의한 직류고전압 열화진단 방법에도 문제가 많다. 따라서 수용가에 대한 봉사수준을 향상하고, 휴전작업으로 인한 정전시간을 경감하며, 열화진단에 소요되는 장비와 인력을 경감시키기 위하여 케이블 절연성능의 열화진단을 활선상태(교류전압이 인가되어 운전중인 상태)에서 실시하여야 할 필요성이 매년 높아가고 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.555-557
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• 2000

원자력 발전소에서 사용되어지는 케이블은 전원 및 제어신호를 안정하게 전달하는 역할을 하며, 비상상태 발생시에는 원자로를 안전하게 shut-down시키는 통로 역할을 하므로 매우 중요하다. 케이블 상태 감시시 절연 및 피복재료는 종류 및 배합내용이 다양하기 때문에 종래의 자료로부터 전선과 케이블의 열화 또는 수명을 추정하기가 극히 어려우며 방사선에 노출이 되는 케이블의 경우 노화현상의 진행이 빠르고 방사선 열화로 수명이 단축되므로 국내 실정을 감안한 독자적인 검증방법 도출, 규제기술 기반 구축 필요 및 규제의 합리화와 효율화 필요성이 대두되고 있다. 기존에 사용해온 케이블 진단 방법에는 절연 파괴 강도 측정을 통한 노화진단, 산화 방지능력 측정을 통한 노화진단, 자켓 및 절연체의 판단, 연신율에 의한 노화진단, 케이블 Indenter에 의한 노화진단, 온도 및 방사선 등의 특정상태에 대한 평가, 유사한 환경조건에 대한 주기적 검토 등이 있다. 기존의 국내외 케이블 상태 감시방법을 조사 연구하므로서 케이블 열화에 대비한 수명관리 규제 기술 및 상태감시 (Condition Monitoring : CM) 기술의 평가 기준을 결정 하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.241-251
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝 기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망 모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본 논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는 새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.53-54
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• 2018

최근 화력 발전소 보일러 튜브의 노후화로 인해서 불시정지 빈도수 및 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 이는 막대한 경제적, 사회적 손실로 이어지며, 이를 예방하기 위해서는 상태기반 정비가 필요하다. 현재의 상태기반 정비는 센서, 신호 수집장치, 신호 분석단계를 거쳐 전문가가 진단하기 때문에 즉각적으로 대응하기 어려운 문제점이 있어서 설비의 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 도움 없이 자동으로 상태를 진단하기 위해서 머신러닝 기법 중 하나인 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용한 진단 알고리즘을 구현하고, 이를 탑재한 진단장치를 개발하여 비전문가들도 즉각적으로 대응할 수 있게 하여 불시정지 시간과 빈도수를 줄이고자 한다.

• 전기기술인
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• 제184권12호
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• pp.41-46
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• 1997

본 시스템은 전기사용상태에서 컴퓨터를 통하여 변압기를 상시 감시할 수 있는 진단방법으로 절연유열화센서를 이용한 열화측정용 진단시스템으로서 절연유속에 절연유열화센서를 설치하고 DC2kV 전압을 센서 양단에 인가한 후 누설전류를 nA단위로 측정하고 현재온도 상태를 측정하여 이 신호를 진단장치에서 A/D변환, 증폭, 제어하여 컴퓨터로 전송함으로써 파형감시, 데이터저장, 분석, 진단결과 분석기록표 출력 등이 가능하며 이 데이터를 이용하여 절연유의 열화정도를 예측하거나 판정할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1249-1256
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• 2018

최근 인공지능에 대한 연구가 진단과 예측 분야에서 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에 설치되어 있는 모터와 펌프에서 발생하는 진동, 회전 수, 전류 데이터 취득한다. 취득한 데이터로부터 k-최근접 이웃(k-nearest neighbors) 알고리즘을 적용하여 이들 데이터를 학습하고, 학습한 데이터를 이용하여 펌프와 모터의 이상상태와 건전 상태를 판단하는 상태진단법을 제안한다. 제안 결과 정상상태와 이상상태가 잘 구분됨을 확인할 수 있었다.

• 전기의세계
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• 제45권4호
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• pp.13-19
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• 1996

본고에서는 회전기의 절연열화진단을 위하여 이의 열화기구, 열화상태와 각 절연특성과의 상관관계로부터 절연상태평가에 관하여 논하고자 한다. 회전기는 종류도 다양하고 절연방식도 전압에 따라 다르지만, 여기서는 고압교류회전기에 관해서만 국한하기로 한다. 그리고 절연열화기구와 절연특성과의 상관성을 잘 알 수 있는 운전중지중(off-line) 절연진단법에 관한 것만 논의하기로 한다.