• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.698-698
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• 2014

According to the analysis of special medical examination and work environment monitoring data, the rate of C1 and D1 on noise hazard exceeded 90% among those of total hazardous factors. The rate of company exceeding noise exposure limit was also more than 90%. The analysis result shows that main ages diagnosed with C1 and D1 was age of 50s. The majority scale company having workers diagnosed with C1 and D1 was the companies employing 5~49 workers. Types of industries which have a large number of companies exceeding noise exposure limit were automobile and trailer manufacturing, metal processing industry and primary metal manufacturing. A large number of work processes exceeding noise exposure limit were forming and processing work, cutting and bending work and grinding. To reduce the number of company exceeding noise exposure limit, the reduction counterplan should be focused on the type of industry and the work process which exceeded noise exposure limit frequently. However, the reduction counterplan is preemptively necessary to the type of industry and the work process which exceeded noise exposure limit consecutively if the purpose of reduction counterplan is not to merely reduce the number of company exceeding noise exposure limit but to abate workers' suffering from noise.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 24 Nov. 1995
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• pp.280-283
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• 1995

계층형 신경회로망은 학습능력이나 비선형사상능력을 가지고 있고, 그 특징을 이용하여 패턴인식이나 동정 및 제어 등에의 적용이 시도되어 성과를 올리고 있다. 현재, 그 학습법으로 널리 이용되고 있는 것이 역전파학습법으로 최급 강하법이나 공액경사법 등의 최적화 방법이 적용되고 있지만, 학습에 많은 시간이 걸리는 점, 국소적 최적해(local minima)에 해의 수렴이 이루어져 오차가 충분히 작게 되지 않는 점 등이 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 Hu에 의해 고안된 random 탐색법과 조합된 random tabu 탐색법으로 최적결합계수를 구하는 학습알고리즘으로, 국소적 최적해에 수렴하는 것을 방지하고, 수렴정도를 개선하는 새로운 방법을 이용하여 회전기계의 이상진동진단에 적용가능성을 검토하고 오차역전파법에 의한 진단결과와 비교검토한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2012년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.231-231
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• 2012

엔진의 상태진단을 위하여 사용되는 진동 및 초음파 신호는 진동 가속도계와 초음파변환기를 대상 엔진의 취약 부위에 부착하여 측정한다. 이들 센서는 연소와 관련된 고주파진동을 측정하는 능력이 있어서 사용되고 있다. 진동가속도계와 초음파변환기의 선정 및 설치는 진동해석에서 가장 중요한 결정 요소이다. 가속도계의 설치도 주파수응답에 영향을 준다. 초음파변환기는 전자기계적 변환기로서, 진동면에서 발생하여 공기 중으로 전파되는 음파를 감지한다. 초음파변환기는 사용할 수 있는 주파수대역이 아주 협소한 대신 가속도계보다 명확한 신호를 산출한다. 초음파변환기는 사용할 수 있는 아주 협소한 주파수역을 갖는 비용으로 가속도계보다 명확한 신호를 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 원전 비상디젤발전기 엔진 상태진단을 위한 초음파 및 진동센서의 설치방법에 따른 가속도계 및 초음파 센서의 응답 특성을 분석하고 주파수응답에 대한 영향에 따라 여러 가지 설치방법의 검토를 통하여 최적방법론을 도출한 결과를 소개하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.374-377
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• 2001

회전체 베어링 상태진단에 신뢰성을 갖기 위하여 여러 가지 진단 방법이 연구되고 있으며, 이때 이용하는 변수는 온도와 소음, 진동 그리고 윤활유가 있으며 분석 방법으로는 온도추이분석, 소음분석, 진동분석, 윤활제 분석방법이 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 압연기 베어링의 상태진단의 변수로 베어링의 진동 신호를 선택하고 이 진동신호에서 비선형성이 강한 신호 즉 카오스적 거동이 있음을 타켄스의 매립법과 포엔카레 단면을 이용하여 확인하였다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.495-502
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• 2006

A fault diagnosis method is developed in this study using automaton through quantization of vibration signals for normal and faulty conditions, respectively. Automaton is a kind of qualitative model which describes the system behaviour at the level of abstraction. The system behavior was extracted from the probability of the output sequence of vibration signals. The sequence was made as vibration levels by reconstructing the originally measured vibration signals. As an example, a fault diagnosis for the bearing of ATM machine was done, which detected the bearing fault with confident level compared to any other existing methods of kurtosis or spectrum analysis.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.9-10
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• 2017

본 논문에서 소음, 진동을 이용한 딥러닝 기반 기계 고장진단 임베디드 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기계로부터 취득된 소리와 진동을 바탕으로 학습한 DNN모델을 통해 실시간으로 기계 고장을 진단한다. 딥러닝 기술을 사용하여 학습에 따라 적용대상이 변경될 수 있도록 함으로써 특정 기계에 종속적이지 않고 가변적으로 다양한 기계에 대해 고장 예지 및 건전성 관리를 제공하도록 설계하였으며, 이를 증명하기 위해 액추에이터를 환풍기로 설정하여 정상상태와 4가지 비정상상태의 5가지상태를 학습하여 실험한 결과 93%의 정확도를 얻었다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2005년도 추계학술대회논문집
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• pp.279-284
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• 2005

Knowledge based fault diagnosis has a limitation in determining the cause and scheme for the fault, because it detects faults from signal pattern only Therefore, model-based fault diagnosis is requested to determine the fault by analyzing output of the equipment from its dynamic model. This research shows a method how to devise the automaton of system as a model for normal and faulty condition through the reduction of handling data by quantization of vibration signals and the example which is concerning to the bearing of ATM. The developed model based fault diagnosis was applied to detect the faulty bearing of ATM, which results.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.213-214
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• 2009

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.264-265
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• 2009

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.558-559
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• 2009