Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.11a
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pp.265-267
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2022
선박 기관시스템이 효율적이고 안이정적인 운용을 위해서는 실시간 상태 모니터링 기반의 이상탐지, 고장진단 더 나아가 고장예측에 따른 대응조치를 할 수 있는 기술이 필요하며 이를 상태기반 유지관리(Condition Based Maintenance, CBM)이라 지칭한다. 해당 기술을 개발 및 확보하기 위해서는 가장 우선적으로 기관시스템에 대한 다양한 고장 데이터가 확보되어야 하며 이후, 확보된 데이터에 대한 특징추출 등 전처리 알고리즘, 고장 진단 및 예측 알고리즘 등을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 선박 추진용 엔진 및 발전기 엔진에 대한 상태기반 유지관리 기술의 개발현황과 향후 지속적인 연구 추진방향을 소개하고자 한다.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.1
no.2
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pp.131-140
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1997
콘크리트 교량을 저렴하고 신속하게 상태 평가를 하기 위하여 성능 지수(Performance Index)를 제안한다. 이 기법은 육안 검사에 의하여 발견된 결함의 범위와 심각도를 사용하여 콘크리트 교량의 전반적인 상태를 신속하게 등급화 하고 콘크리트 교량의 노출 조건을 고려하여 콘크리트 성능을 정량적으로 평가한다. 또한 본 연구에서는 상기한 성능 지수 기법의 타당성을 증명할 수 있는 정밀 안전 진단 시험결과를 활용하여 6개의 주요 노후화 원인을 고려하는 또 다른 성능 지수를 제안한다. 이러한 두 상태 평가 방법이 영국의 실제 교량 상태 평가 자료를 바탕으로 한 상태 평가 결과를 퍼지 집합 이론(fuzzy set theory)으로 분석한 결과와 비교하여 방법의 정당성 및 신뢰성을 논의한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.698-700
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2023
최근 들어, 미용 상품을 선택하기 전에 자신의 피부 타입과 상태를 정확히 파악하고 맞춤형 상품을 선택하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 피부 상태 측정을 위한 기술적 요소의 중요성이 더욱 두드러지고 있다. 그러나 현재까지 피부 상태 측정을 위한 데이터셋이 한국인을 대상으로 측정한 데이터셋이 없는 실정이다. 본 연구에서는 한국인의 피부 상태를 정밀하게 분석하기 위해 고해상도 디지털 카메라로 촬영된 이미지, 정밀 피부측정 장비를 활용하여 측정한 정밀 값, 그리고 피부과 전문의가 진단한 피부상태 진단 등급 데이트를 통합하여 제공을 한다. 추후 제작한 데이터셋을 활용하여 개인 맞춤형 미용상품 추천과 개발 등 다양한 분야에 활용하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2003.07a
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pp.92-95
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2003
본 논문에서는 철도차량 견인전동기에 대한 상태진단 및 상시감시 기술에 관하여 소개하였다. 권선의 절연상태 진단을 위한 비파괴 시험법에서는 부분방전량 Q에 대한 평균열화도 $\Delta$로 표현되는 D-Map에 의해 잔여 절연내력(residual dielectric strength)을 예측하고, 기기의 운전이력측면에서 기동-정지 횟수와 열적, 전기적 및 열싸이클 스트레스 등에 의해 각 열화 인자를 고려한 운전시간에 기반한 N-Y 수명예측을 수행한다. 그리고 견인전동기의 전류에 대한 온라인 상태감시를 통해 베어링 고장, 고정자 및 전기자 고장, 고장 또는 전동기축 손상에 기인하는 비정상 운전상태 의 감지를 수행한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.12a
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pp.31-36
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2001
We design the intelligent diagnosis system for deciding on operation state of TMS Analyzer in this paper. We propose the method to model the neno-fuzzy model for diagnosing the operation state of analyzer by using input and output signals of TMS to measure NOx and SOx. By using experiment data, neuro-fuzzy model is investigated. Validity of the proposed system is asserted by numerical simulation.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.8
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pp.695-700
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2001
We design the intelligent diagnosis system for deciding on operation of TMS Analysis in this paper. We propose the method to model the neuro-fuzzy model for diagnosing the operation state of analyzer by using input and output signals of TMS and Expert's experiment data. Validity of the proposed system is asserted by numerical simulation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2001.10a
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pp.386-392
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2001
We design the intelligent diagnosis system for deciding on operation state of TMS Analyzer in this paper. We propose the method to model the neuro-fuzzy model for diagnosing theoperation state of analyzer by using input and output signals of TMS to measure Nox and SOx. By using experiment data, neuro-fuzzy model is investigated. Validity of the proposed system is asserted by numerical simulation.
본 논문은 이중 확장 칼만 필터를 통한 SOC (State of charge) 및 용량 추정과 배터리 모델 파라미터를 이용한 폐배터리의 최대 출력을 추정하는 방법을 연구 및 제안한다. 배터리의 단순 전압 측정을 통해 상태를 진단할 경우, 부하 조건에 따라 급격한 전압 상승 및 강하로 인해 정밀한 안전 진단 및 운용에 어려움이 따르지만, 폐배터리는 일반 배터리에 비해 전압 변동율이 크기 때문에 상태 진단에 큰 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 폐배터리의 정밀한 안전진단을 하기 위해 SOC 영역 및 충/방전에 따른 최대 출력을 계산하여 사전에 배터리의 상태를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한, 배터리의 노화도에 따른 최대 출력을 실험 및 시뮬레이션을 통해 결과를 제시하여 유효한 방식임을 검증한다.
최근에는 설비의 이상징후를 포착함으로써 사고를 예지하고 치명적인 상태로 진전되기 전에 보완하는 이른바 예측 보전(또는 예지보전) 기술을 중심으로 하는 사고 예방 방향으로 변화되어 가고 있다. 이 예측보전기술은 기기의 상태를 정량적으로 파악하여 이상징후를 초기단계에서 검지하는 이상예지진단과 기기성능의 경년적인 변화에 착안한 노화진단 등을 중심으로 하고 있다. 이글에서는 변압기, 차단기, 단로기, 전력용 콘덴서, 피뢰기 등 수배전설비 진단 및 보수점검에 대해서 설명하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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2002.05a
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pp.413-418
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2002
베어링은 산업현장에서 널리 쓰여지는 중요 부품이다. 따라서 이의 결함에 따른 손실을 예방하기 위해서는 이상을 진단하고 검지하는 기법이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 저속회전하므로 노이즈가 많이 포함되어 절상상태의 신호검출이 어려운 저속회전베어링의 외륜이상을 웨이브렛의 Denoising 기법을 적용하여 정량적으로 진단하고 패턴인식법 중의 하나인 KDI(Kullback Discrimination Information)를 적용하여 이상상태의 진단/검지능력을 시험해 보았다. 웨이브랫의 Denoising 기법은 노이즈 캔셀링(Noise canceling)이 능력이 뛰어났고, HDI기법은 저속회전베어링의 정상과 이상의 분류에 뛰어난 검지능력이 있음을 알 수 있었다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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